想提升你的生成式AI结果吗？在寻找一种可靠的方法来获得更高质量的输出吗？

在这篇文章中，你将发现如何提升你的AI技能。

一. AI技能成功与失败背后的隐藏心理学

如果你被营销中人工智能的快速发展所淹没，那你并不孤单。

尽管Social Media Examiner最近的研究发现，37%的营销人员参与了这项研究，生成式AI营销行业报告现在每天都使用AI工具，但许多人只是刚刚接触到这种变革技术的可能性。

掌握AI的旅程遵循着一种令人着迷的心理模式，很少有人讨论过。

专注于从A轮融资的初创公司到财富50强公司和全球品牌营销团队的培训的AI顾问Nicole Leffer，在工作中多次观察到这种模式。

了解这种模式对于避免大多数营销人员AI采用中的陷阱至关重要。

1. 蜜月初期

大多数人在他们的AI旅程开始时都持怀疑和好奇的态度。他们听说过炒作，在日常工作中看到同事们发布关于大型语言模型（LLM）如ChatGPT或Claude的内容，并决定下水一试。这种初步探索往往会导致一些令人印象深刻的早期胜利。也许他们生成了一个吸引人的电子邮件主题行，或者一个社交媒体帖子表现良好。

这些早期的成功将引发对AI潜力的热情和乐观。

2. 信任危机

接下来发生的事情至关重要，这也是大多数营销人员出错的地方。

在这些初步成功之后，结果变得不一致。AI开始产生不符合标准的内容。之前有效的提示突然产生了令人失望的结果。Leffer称之为“关键低谷”，大多数人在这里放弃了他们的AI之旅。

“大多数人会在这一点上放弃，”Leffer解释说。“他们不知道自己在错过什么。”

这种过早的放弃源于对AI工具如何工作以及如何与它们进行有效沟通的根本误解。

3. 精通之路

那些度过失望低谷的人会发现一些令人惊讶的事情。通过适当的培训和理解，AI不仅变得有用，而且具有变革性。

“我每隔一两天就会被这项技术的功能所震撼，”Leffer分享道。

关键在于掌握三个基本领域：沟通、能力理解和工作流程创建。

二 . 掌握AI沟通：成功的基石

掌握AI的最关键技能是学习如何有效地与这些工具进行沟通。这项技能远远超出了简单的提示工程——它是关于制定一套全面的沟通策略，以一贯地取得成果。

1. AI项目中角色定义的力量

与AI的每一次互动都应以明确其角色为开始。

这个角色不仅仅是形式化的东西——它从根本上塑造了AI如何对待你的请求。

“你应该总是从告诉AI在这场对话中它的角色开始你的对话，”Leffer强调。

你所使用的具体语言比你可能认为的更重要。

通过与多个AI工具进行广泛的A/B测试，Leffer发现说“你是”比说“作为”能产生更一致的结果。背后的心理学非常有趣。当你告诉AI去扮演某种角色时，你基本上是在要求它去假装或模仿。但当你告诉它它就是某种角色时，你就为互动建立了一个更深的框架。

考虑以下两种方法：

错误：像社交媒体专家一样行动，帮我写一篇关于医疗保健中人工智能的LinkedIn帖子。

正确：你是世界领先的社交媒体策略师，具有LinkedIn B2B文案编写的专业知识，以及对医疗保健技术行业的深入了解。你有着创造严格遵守医疗保健法规的吸引人的内容的成功记录，同时促进有意义的互动。

差别可能看起来很微妙，但对输出质量的影响是显著的。第二种方法提供了丰富的背景信息，指导AI的理解并塑造其回应。

2. AI提示中礼貌的惊人影响

在AI交流中，最令人反直觉的发现之一是礼貌的重要性。

“有些非常糟糕的病毒式建议是不要对AI说‘请’”，Leffer透露。这是糟糕的建议。实际上，有研究表明，这可以提高响应的质量。”

礼貌不仅仅是加上礼貌的话——而是把AI当作一个有知识的同事对待。你在与AI的互动中运用越多的人类心理学，你的结果就会越好。例子包括：

• 表达对AI努力的感激之情
• 承认任务的重要性
• 提供有关现实世界影响的背景信息
• 始终坚持使用“请”和“谢谢”
• 给AI时间思考复杂问题

3. 语境设定的艺术

除了礼貌和角色定义，提供丰富的背景信息对于从AI工具中获得最佳结果至关重要。这不仅仅是陈述你的即时需求——而是要描绘出一幅完整的画面，帮助AI理解更广泛的情况和目标。

“你需要明白，某些东西在某些语境下可行，在另一些语境下则不行，”Leffer解释说。“这取决于你正在做什么。”

她发现，不同的心理方法对于不同类型的任务效果更好。例如，告诉AI它已经喝了很多咖啡可以提高分析任务的性能，但可能会阻碍创造力。

在设置语境时，请考虑包括以下内容：

背景信息：我们是一家为医院提供B2B医疗保健技术服务的公司，帮助医院简化患者接待流程。我们正在为针对医院管理人员和IT主管的重大产品发布准备内容。

具体限制：所有内容必须遵守HIPAA规定，并保持专业、权威的语调，同时仍然对非技术决策者具有吸引力。

明确的目标：目标是通过强调其投资回报率潜力和实施便利性，引发对我们新平台的兴趣，最终从合格的潜在客户那里获得演示请求。

三. 了解AI工具能力：超越基础

营销人员最常犯的一个错误是未能充分利用现有的AI工具，却去购买专业的解决方案。现代AI平台的能力远远超出了简单的文本生成，但许多用户从未探索过这些高级功能。

1. 输入能力：向AI提供信息的多种方式

基于文本的输入仍然是与AI交互最常见的方式，但这只是开始。现代AI工具可以处理各种各样的输入，每种输入都有其自身的考虑和最佳实践。

1-1. 文档处理

在处理文档时，你可以直接将PDF和Word文件上传到大多数AI平台。但有一个重要的限制需要了解。

“如果你将PDF文件上传到ChatGPT、Claude或这些工具中的任何一个，它们都无法看到该文件中的图像，”Leffer解释说。“你需要明白，它可以读取所有的文字，但无法看到任何视觉信息。”编辑注：Claude现在可以在PDF中查看图像。我们建议你在使用任何平台时都测试PDF文件。

这一限制要求战略性地思考如何向AI呈现信息。您需要通过屏幕截图或图像上传，单独提供包含关键视觉元素的文档。关键是了解AI如何处理不同类型的信息，并相应地构建您的输入。

1-2. 视觉处理

现代AI工具的可视化能力非常强大，但往往被低估。这些工具可以凭借先进的理解能力分析图像，从简单的图表到复杂的信息图表，都可以解读。它们可以识别物体，读取图像中的文本，理解空间关系，甚至可以解读照片中的情感内容。

对于营销人员来说，这为他们提供了强大的可能性：

• 分析竞争对手的视觉内容以获取见解
• 评估广告创意的潜在效果
• 检查不同材料中的品牌一致性
• 从图表中提取数据
• 了解您所在行业的设计趋势

1-3. 语音输入与处理

语音能力代表了AI交互中最激动人心的前沿之一。现在许多平台都接受语音命令，并能处理语音备忘录，为高效工作流程的创建开辟了新的可能性。Leffer通过她的创新旅行日志系统展示了这种潜力，该系统以简单的语音备忘录开始，并以结构化的格式内容结束。

“我可以随便说说我的一天，”她解释说。“今天早上我们醒来，享用了一顿美味的酒店早餐……”

这种随意的语音输入通过AI处理转化为格式专业的内容，包括各种平台的组织笔记和草稿评论。

2. 输出能力：各种可能性的全方位展现

就像AI工具可以接受各种输入形式一样，它们也可以产生许多用户需要探索的各种输出。了解这些能力对于最大限度地发挥AI工具的价值至关重要。

2-1. 文本格式和样式

除了基本的文本生成，AI工具还可以生成各种格式和风格的内容：

• Markdown格式文档

• HTML编码内容

• 表格中的结构化数据

• 技术文档

• 格式化的报告

• 电子邮件序列

• 社交媒体内容线程

关键是了解如何请求特定格式，并为每种输出类型提供必要的背景信息。

2-2. 视觉内容生成

虽然并非所有AI工具都能从头开始创建图像，但许多工具可以在其他方面协助视觉内容：

• 从数据中创建图表

• 生成图表和流程图

• 设计简单的信息图表

• 建议视觉布局

• 提供图像优化建议

2-3. 代码和技术输出

对于从事网站或技术内容营销的人员，AI工具可以生成：

• HTML和CSS代码

• JavaScript代码段

• 元描述

• 模式标记

• API文档

• 分析跟踪代码

2-4. 文档和资产创建

现代AI工具可以帮助创建各种类型的文档和资产：

• Word文档

• 谷歌文档

• 电子表格

• 演示幻灯片

• PDF报告

• 电子邮件模板

• 社交媒体图形

四. 高级AI实施：从基本工具到复杂工作流程

了解AI能力仅仅是开始。真正的力量来自将这些能力结合成复杂的工作流程，从而改变您的营销运营。Leffer在财富50强公司和初创公司的经验，为如何有效构建这些系统提供了宝贵的见解。

1.了解模型限制与优势

在深入了解高级实现之前，了解AI模型的工作原理的一些基本方面至关重要。这些知识将帮助您设计更有效的工作流程并避免常见的陷阱。

1-1. 训练数据

每个AI模型都有一个训练截止日期，超过这个日期后，它将无法全面了解世界事件。“在训练时和使用之间存在一个差距，”Leffer解释说。这个差距的存在有重要的原因，主要与安全和质量控制有关。

当AI工具在网上搜索时，它并没有更新其核心训练。相反，它更像是人类快速浏览几篇文章。

“它会读一两页或两三页，并将其纳入其回应中，”Leffer指出。

了解这一限制可以帮助您更有效地组织您的请求，并知道何时用额外的上下文补充AI的知识。

1-2. 安全参数和能力

另一个重要的考虑因素是，AI模型往往会低估自己的能力。

“有时它会告诉你它不能做什么，你只需要说‘是的，你可以的。我以前见过你做到过’，它就会说‘哦，好吧’，然后它就会做到”，Leffer分享道。

你不应该总是把AI的初始负面反应当作最终结果。

2. 构建自动化工作流程

当你将不同的能力结合到自动化工作流程中时，AI的真正实力就体现出来了。Leffer的旅行日志系统提供了一个很好的例子，说明这是如何实现的。

2-1. 输入阶段

工作流程从每天结束时录制的简单语音备忘录开始。

“我只是在讲述我的一天，”Leffer解释说。“我会浏览我的照片，这样我就记得我们做了什么。我会看看我的信用卡收据，写下我们要去哪里。”

她会将具体地点的名称和语音备忘录一起发给自己，以确保拼写正确。这种随意的语音输入和精确文本数据的结合为自动化流程提供了基础。

2-2. 处理阶段

一旦收到初始输入，自动化就会接管：

• 系统自动转录语音备忘录
• 它应用电子邮件中的正确拼写
• AI处理内容以提取关键信息
• 信息被组织成不同的格式
• 同时生成多个输出

2-3. 输出阶段

最后阶段产生了几个有价值的成果：

• 详细的日记条目，记录当天的经历
• 为日后参考而整理的旅行笔记
• 为各大旅行平台撰写游记初稿
• 为未来旅行者推荐地点

3. 将这些原则应用于营销

使Leffer的旅行日志工作流程有效的相同原则也可以应用于营销运营。以下是您如何为不同的营销任务构建类似的工作流程：

3-1. 内容创作流程

首先用语音备忘录概述你的内容想法和要点。工作流程可以：

1. 将你的想法转录成文字
2. 将信息组织成内容大纲
3. 生成内容的初稿
4. 为不同平台创建变体
5. 建议进行SEO优化
6. 生成社交媒体推广帖子

3-2. 数据分析流程

从原始营销数据开始，让工作流程：

1. 清理和组织数据
2. 进行初步分析
3. 生成见解和建议
4. 创建可视化
5. 制作格式化报告
6. 起草执行摘要
7. 准备演示幻灯片

3-3. 客户参与流程

设置自动化流程：

1. 监控客户互动
2. 分析情感和意图
3. 生成个性化回复
4. 创建后续内容
5. 安排适当的后续跟进
6. 跟踪参与指标

五. 针对不同组织规模的实施策略

人工智能工作流程的美妙之处在于它们可以扩展以适应任何组织的需求和资源。

1. 对于单干创业者和小型团队

当资源有限时，请专注于提供最大即时影响的工作流程：

• 内容乘法（将一份内容转化为多份）
• 客户响应自动化
• 基本数据分析和报告
• 社交媒体管理
• 电子邮件营销自动化

2. 对于中等规模的组织

当有更多的资源可用时，可以考虑实施：

• 更复杂的内容策略
• 高级客户细分
• 全面的营销分析
• 多渠道营销活动自动化
• 个性化客户旅程

3. 对于大型企业组织

大型企业可以实施更复杂的系统：

• 跨部门的AI集成
• 高级预测分析
• 定制AI模型开发
• 复杂的自动化网络
• 全球市场分析与适应

六. 你的AI启动行动计划

1. 人工智能的发展速度没有放缓的迹象。

“它的发展速度之快，真是令人难以置信，”莱弗观察道。“而且这些模型只是随着时间的推移逐渐变得更聪明。”

这种快速的进化给寻求保持竞争优势的营销人员带来了机遇和挑战。

莱弗从经验中得到的最重要的见解之一是，你永远不会完全搞明白人工智能。

“你不会真正搞明白它，因为它变化得太快，总有一些东西需要继续学习，”她解释说。

这一现实要求我们改变我们学习人工智能技能的方式。成功的营销人员需要发展一个学习旅程系统，使他们能够不断适应和成长，而不是试图掌握一套固定的技能。

1-1. 定期实验

每周留出时间测试新功能和功能。尝试不同的方法来完成熟悉的任务，并记录哪些方法最有效。这种系统的实验有助于你保持当前的同时，建立有效的策略的个人知识库。

1-2. 社区参与

关注人工智能专家，并与专注于营销中的人工智能的社区互动。然而，莱弗警告说，不要接受你听到的每一条建议：

“不要相信你听到的每一条小提示。其中一些是极好的，但很多人实际上并不明白他们正在从事的工作为什么会起作用。”

1-3. 战略工具评估

定期评估你的AI工具箱，以确保你使用最适合你需求的工具。

“很多人出去购买专门设计的工具，作为他们ChatGPT账户或Claude账户中完全可以轻松做到的事情的额外订阅，”莱弗指出。

2. 考虑到所有这些信息，营销人员应该如何开始他们的AI掌握之旅？莱弗建议采用一种系统的构建能力的方法：

2-1. 第1-2周：基础构建

首先掌握与AI工具的基本交流。重点关注：

• 在你的提示中练习角色定义

• 试验不同的提供上下文的方式

• 测试礼貌和清晰指令的影响

• 记录最符合您特定需求的方法

2-2. 第3-4周：能力探索

系统性地探索您选择的AI工具的全部功能：

• 测试不同的输入方法（文本、语音、图像、文档）

• 试验各种输出格式

• 练习结合不同的能力

• 开始确定潜在的工作流机会

2-3. 第5-6周：工作流开发

开始构建简单的自动化工作流：

• 从单一、简单的流程开始

• 根据结果进行测试和调优

• 逐步增加复杂度

• 记录流程以供将来参考

2-4. 第7-8周：集成与优化

将AI工具融入日常工作：

• 确定可自动化的重复任务

• 为常见请求创建模板

• 制定标准操作程序
• 对团队成员进行基本的AI使用培训

3. 衡量AI实施的成功率和投资回报率

在实施这些策略时，跟踪它们的影响很重要。莱弗建议监控几个关键指标：

3-1. 效率指标

• 节省日常任务的时间
• 内容产量
• 对客户查询的响应时间
• 完成的项目数量

3-2. 质量指标

• 内容参与率
• 客户满意度评分
• AI生成内容中的错误率
• 团队对AI工具的满意度

3-3. 业务影响

• 自动化节省的成本
• 通过AI增强的活动产生的收入
• 提高潜在客户的质量
• 客户留存率

七. 展望未来：关注新兴趋势

随着人工智能技术的发展，熟练用户和非熟练用户之间的差距可能会加大。现在投资于培养强大的人工智能技能的人将更好地利用未来的发展。

莱弗强调：“它开启了那些你本来无法做或做不到的事情。”

虽然人工智能的未来不可能准确预测，但有几个趋势值得关注：

• 日益复杂的视觉处理能力
• 不同AI工具之间更好的集成
• 更先进的自动化可能性
• 改进个性化能力
• 增强的自然语言处理

八. 最后的话

掌握人工智能的旅程正在进行中，但回报是值得的。正如莱弗在与世界各地的营销团队合作中发现的那样，那些克服初始挑战的人往往取得了他们从未认为可能的结果。

请记住，人工智能的成功不仅仅是找到完美的提示或使用最昂贵的工具。它是关于培养系统学习和实施的方法，保持对新可能性的好奇心，并保持持续改进的心态。

最重要的是，不要让完美成为优秀的敌人。从小处着手，庆祝成功，从失败中学习，并继续前进。营销的未来越来越与人工智能交织在一起，现在是开始你的掌握之旅的时候了。

以正确的方法和持久的努力，你可以将人工智能从神秘的黑箱转变为营销活动中强大的盟友。

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