ChatGPT席卷全球，人工智能将是海外营销的“超级辅助”？

与ChatGPT相关的话题一直是热搜榜上的常客。新一代人工智能驱动聊天机器人，可以写论文、编小说、敲代码，甚至模仿李白的诗歌，可能会以革命性的态度影响各行各业，同时成为全民关注的焦点。那么，技术创新将给海外营销带来什么样的变化呢？目前海外品牌应该如何布局，抓住营销机遇？本文将以 以ChatGPT为导向，探讨人工智能对海外营销的影响。

想象一下，人工智能将成为海外营销的“超级辅助”？

在正式讨论之前，首先要了解ChatGPT。简单地说，ChatGPT是一种基于人工智能技术的自然语言处理工具，可以通过大量的数据培训学习和理解人类语言，实现高度拟人化的交互。ChatGPT的颠覆性在于，它可以学习某种创作风格，理解上下文，生成人性化的回复文本。以ChatGPT为起点，未来人工智能的发展可能会给海外营销带来更多的想象空间。以下是对人工智能在海外营销领域应用的三种趋势的想象。

趋势1：提高营销内容创作效率

以ChatGPT为例，基于强大的学习能力和理解能力，可以快速提供清晰、符合主题的答案，形式不局限于文章框架、小说、脚本等形式。此外，ChatGPT的本土语言是英语。在产品介绍和产品卖点提炼方面，ChatGPT提供的答案可能比运营商自己翻译写的更符合海外表达习惯，甚至提供一些引人注目的文案。虽然这些内容不能完全复制，但它们具有很大的参考价值，甚至可以通过稍加修改直接使用。而且，通过不断的深挖和训练，创作者也可以挖掘出更高质量的内容。

随着数据积累和训练的提高，ChatGPT将在未来升级 或者其他更先进的人工智能模型提供的内容质量和准确性将大大提高。它可能在促进文案创作、登陆页面优化、电子邮件营销等方面发挥重要作用。

趋势2：智能客户服务提升客户体验

回归品牌建设的本质实际上是一个占据用户思想的过程，陪伴服务在改善客户体验和建立品牌忠诚度方面发挥着难以察觉的作用。目前，智能聊天机器人已广泛应用于电子商务客户服务环节，帮助人工客户服务处理用户问题。虽然智能客户服务可以在回复及时性方面立即提问和回答问题，在降低成本和提高效率的同时在一定程度上提高客户体验，但只能在回复内容方面实现简单的人机交互。对于一些复杂的问题，答案过于机械化，无法像真正的客户服务那样与客户互动。

正如前面所说，ChatGPT可以实现高度拟人化的交互，其诞生可能会给智能客户服务带来全面的升级。未来的智能客户服务可能会像真正的客户服务一样交流，根据用户需求提供准确的产品推荐，给用户顾问和个性化的体验，使用户不可分割。对于品牌来说，这种智能客户服务不仅带来了降低成本和提高效率，而且带来了更深层次的用户粘性和品牌忠诚度。

趋势3：提高人群定位的准确性

目前，人工智能已应用于数字广告技术。通过大数据和品牌目标用户肖像，匹配品牌目标用户和交付渠道用户肖像，选择和交付潜在用户，实现准确的营销。值得注意的是，目前技术可以处理的用户肖像大多是标签化的，如女性、25岁以上、月收入1万元以上等。提炼用户标签是否准确会影响最终的广告效果，是对广告投手能力和经验的极大考验。

随着人工智能语言处理能力的提高，未来人工智能可能会理解更复杂的人群肖像描述。这意味着品牌可以对目标群体有更详细的描述，甚至有修辞，人工智能将更好地判断潜在用户与目标群体的匹配，实现数千人和数千张脸的准确交付。随着交付次数的增加，人工智能不断学习和优化交付效率，营销成本将进一步降低。(点击联系55个数据，了解更多数字营销方案。）

如何抓住人工智能发展带来的营销机遇？

虽然人工智能技术仍处于早期阶段，但即使是像chatGPT这样的“颠覆者”，仍有很大的改进空间。但不可否认的是，人工智能技术在海外营销领域的应用是可以期待的。

随着人工智能的发展，将深化品牌数字营销的智能化和个性化。一方面，品牌可以根据用户肖像、历史订单、购买行为等历史数据，利用人工智能模型计算用户未来可能的购买行为，对用户进行分类，采取相应的营销策略，实现“千人千面”营销。另一方面，自动化营销技术可以根据人工智能的计算模型采用，在加快用户决策的同时提高运营效率。

那么，企业应该如何提前做好准备，抓住人工智能发展带来的海外营销机遇呢？

回答这个问题，也许我们应该首先回到数字营销的路径——以用户为核心，借助数字技术和大数据分析实现营销目标。最大限度地发挥人工智能技术的能量是用户数据积累和数据库建设的主要前提。

用户数据库建设是一个从量变到质变的漫长过程，通常需要以年为单位的测试积累才能获得足够的样本数据。因此，海外品牌需要从现在开始，不断进行数据营销实践，以便在未来有可能进行精细操作。具体来说，可以采取“两步走”的策略。

第一步是数据收集：在满足预算的前提下，根据不同的人群和类别进行小规模的数据营销实践，获取交付数据。

第二部分，分析保留：获取数据后，更重要的是通过数据分析过滤掉无用的信息，获取真实的用户数据，因此需要专业的分析技术和深刻的行业洞察力。与更专业的数据服务提供商合作是一个有效的选择。

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