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AI人工智能
搶人、搶數(shù)據(jù)，AI原生應(yīng)用“難產(chǎn)”困局

搶人、搶數(shù)據(jù)，AI原生應(yīng)用“難產(chǎn)”困局

國(guó)內(nèi)已經(jīng)涌現(xiàn)出了數(shù)量相對(duì)龐大的大模型，而與之相對(duì)的，基于大模型的應(yīng)用產(chǎn)品數(shù)量卻仍然較少。這也牽扯出一個(gè)問題，即AI原生應(yīng)用的發(fā)展，究竟面臨著哪些困局？一起來看看這篇文章的解讀與分析。
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谷歌大模型一出鬧劇，揭開中文數(shù)據(jù)荒

谷歌大模型一出鬧劇，揭開中文數(shù)據(jù)荒

2023年，有關(guān)AI大模型的熱點(diǎn)或動(dòng)態(tài)頻頻出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上，而在這些動(dòng)態(tài)中，部分問題也顯現(xiàn)了，比如數(shù)據(jù)匱乏這個(gè)問題——大模型訓(xùn)練，還需要更多高質(zhì)量數(shù)據(jù)。一起來看看本文的分享。
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人工智能大模型如何助力數(shù)字化營(yíng)銷流量策略優(yōu)化

人工智能大模型如何助力數(shù)字化營(yíng)銷流量策略優(yōu)化

流量策略是指通過各種手段和渠道來吸引和留住用戶，提高用戶的活躍度和轉(zhuǎn)化率，從而實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)的一系列方法和措施。人工智能大模型是指具有超大規(guī)模的參數(shù)和數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，它們能夠在多個(gè)領(lǐng)域和任務(wù)上表現(xiàn)出驚人的智能和創(chuàng)造力，為流量策略的優(yōu)化提供了強(qiáng)大的支持和可能性。本文介紹如何利用人工智能大模型進(jìn)行內(nèi)容策略、廣告投放策略、用戶體驗(yàn)策略和用戶增長(zhǎng)策略的優(yōu)化，以及在這些過程中需要注意的問題和挑戰(zhàn)。
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如何利用人工智能大模型提升流量轉(zhuǎn)化效率

如何利用人工智能大模型提升流量轉(zhuǎn)化效率

流量轉(zhuǎn)化是數(shù)字化營(yíng)銷中的一個(gè)核心指標(biāo)，它反映了用戶從瀏覽到購(gòu)買的過程中的轉(zhuǎn)化率、客單價(jià)和復(fù)購(gòu)率。流量轉(zhuǎn)化的優(yōu)化可以幫助企業(yè)提高收入、降低成本和增強(qiáng)用戶忠誠(chéng)度。本文將介紹如何利用人工智能大模型，即具有強(qiáng)大計(jì)算能力和海量數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，來進(jìn)行流量轉(zhuǎn)化分析和優(yōu)化。分別從轉(zhuǎn)化率分析、客單價(jià)分析和復(fù)購(gòu)率分析三個(gè)方面來探討人工智能大模型的應(yīng)用場(chǎng)景和方法，并給出一些實(shí)例和示意圖。
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非共識(shí)解讀：大模型應(yīng)用2C方向怎么做更有價(jià)值？

非共識(shí)解讀：大模型應(yīng)用2C方向怎么做更有價(jià)值？

作為AI 2.0 時(shí)代的產(chǎn)品人，工作之余總會(huì)關(guān)注一些當(dāng)下熱門或新興的AI應(yīng)用，并思考其背后的用戶場(chǎng)景和產(chǎn)品策略。這兩天有朋友聊到“問答引擎 Perplexity AI 在C端崛起的背后邏輯”。這引起了作者的思考：在國(guó)內(nèi)，Perplexity AI 所依托的大模型搜索能力的2C應(yīng)用怎么落地更有價(jià)值？