任何新技術的採用都需要時間，當技術很複雜時尤其如此。 人工智慧工具的快速爆炸已經改變了大多數行銷團隊的運作方式，但仍有一些因素阻礙行銷人員完全擁抱人工智慧。
在我們的 2023 年人工智慧現況報告中，我們深入了解了行銷人員如何使用人工智慧，以及哪些障礙導致行銷人員對採用這項先進技術猶豫不決。
我們將回顧人工智慧在行銷領域的未來的統計數據和預測。
當今人工智慧的使用：透過數字
在所有產業中，人工智慧革命將繼續擴大和發展，專家預測，到 2025 年（不到兩年的時間），近 100% 的組織將在某種程度上使用人工智慧。
同時，根據一些預測，人工智慧軟體的市場影響力預計將在同年達到 13 至 150 兆美元。
這是一個驚人的數字，揭示了人工智慧技術很快就會變得多麼普遍。 人工智慧對各行各業都有著深遠的影響，其中行銷領域是受人工智慧影響的關鍵領域之一。
根據我們最近的調查數據， 68%的行銷領域領導者 預測一旦人工智慧和自動化工具完全整合到他們的營運中，他們的業務將經歷驚人的成長。
超過一半的行銷領導者（佔受訪者的 62%）確認他們的公司已經投資了人工智慧。
這些案例大多涉及供行銷員工使用的人工智慧工具，其中72% 的公司領導者表示人工智慧使員工的效率和生產力更高，71% 的行銷領導者表示他們在人工智慧工具和技術上的投資獲得了積極回報。
行銷人員如何使用人工智慧
由於大多數行銷機構已經不同程度地依賴人工智慧和自動化，讓我們研究一下當今行銷人員使用人工智慧工具和技術的主要方式。
內容創作
在受調查的營銷公司中， 48% 的人表示使用人工智慧進行內容創作。 這使得內容創建成為目前最受歡迎的人工智慧用例之一。
超過一半的行銷人員使用人工智慧產生新的書面內容，在發布之前手動進行少量編輯。
這可以包括部落格文章和網站內容，還可以包括社群媒體文案、登陸頁面 CTA，甚至是產品描述。
使用人工智慧工具製作新內容的行銷人員可以平均為每個內容節省三個小時——這三個小時可以用於研究、推廣、策略規劃和創意腦力激盪。
HubSpot 的內容助理、ChatSpot 或 OpenAI 的 ChatGPT 等 AI 內容創建工具可以回應提示，幾乎立即產生新圖像和/或書面內容來滿足行銷人員的特定需求，打磨結果以創建正確的基調和訊息。
數據分析和報告
從評估同行業競爭對手到識別和分析利基目標受眾，人工智慧工具為行銷人員提供了寶貴的數據分析支持， 其中 45% 使用人工智慧工具進行數據分析和報告。
由於人工智慧有能力極快地處理大量數據，因此它可以識別客戶行為模式並分析整個市場的趨勢。
進行研究
研究可能需要時間，而且結果並不總是容易獲得。 這可能就是為什麼 45% 的行銷專業人士利用人工智慧進行研究。
人工智慧可以對不相關的結果進行排序，為非常具體的查詢提供答案，從而節省大量時間。
人工智慧工具還可以對回應進行分類，強調對複雜問題的不同方面提供最深入了解的結果。 這種能力可以擴大研究過程，為員工提供更深入的覆蓋範圍。 但人工智慧驅動的研究不僅僅是簡單的市場研究。
除了利用人工智慧的市場研究能力外，32% 的行銷員工還使用人工智慧來學習和發展技能。 事實上，人工智慧可能正在徹底改變教育領域，促使各年齡層的學生參與更個人化和響應式的技能獲取形式。
人工智慧可以提供客製化的回饋，並透過進度圖表和分析幫助員工追蹤他們的學習歷程，提供具體的互動範例，幫助員工更好更快地學習技能。
為什麼有些行銷人員還沒有投資人工智慧
Gartner 最近的一項研究顯示，63% 的行銷領導者已經投資人工智慧或計劃在未來 24 個月內投資人工智慧。 所以只剩下 37% 的行銷人員尚未投資人工智慧。
擁有如此多的改善溝通和提高效率的強大功能，為什麼這些行銷人員選擇不採用人工智慧工具？
根據同一項研究，猶豫的主要原因與人工智慧工具提供的結果準確性的不確定性、人工智慧軟體表現出的潛在內在偏差以及過度依賴人工智慧技術有關。
甚至我們自己的調查也支持這一立場，高達 76% 的受訪者表示我們應該在行銷中使用人工智慧/自動化，但不要達到依賴它的程度。
儘管在新產品或服務的早期階段總是有必要持懷疑態度，但值得仔細研究行銷人員尚未採用人工智慧的這三個原因。
1.他們擔心錯誤的結果和不準確的資訊。
行銷人員在人工智慧方面擔心的主要原因是他們擔心人工智慧工具可能會提供不準確的資訊。
他對準確性的擔憂是有根據的——我們的數據顯示，近 50% 已經使用生成式 AI 工具的行銷人員表示，他們收到的 AI 工具結果包含行銷人員明知不準確的資訊。
我們的進一步研究表明 只有 27% 的行銷人員 已經在使用人工智慧的人非常有信心他們能夠識別人工智慧工具產生的錯誤結果。
由於人工智慧技術仍在不斷發展，因此人工智慧工具產生的某些結果很可能會發生變化，開發人員正在努力收緊這些結果。
2.他們擔心人工智慧工具固有的偏見。
圍繞著人工智慧工具公開發布的早期結果，一些最引人注目的新聞標題凸顯了這些人工智慧工具所表現出的令人不安的偏見。
機器學習或人工智慧偏見是其開發人員可能存在的偏見的結果，無論他們是否意識到這些偏見。
由於人工智慧開發人員和工程師正在編寫支援人工智慧工具的演算法，因此他們本質上是在教導人工智慧機器尋找什麼以及如何識別不同類型的資料。
當開發人員存在著他們沒有意識到的偏見時，人工智慧可能會注入這種傾向、假設，甚至偏見。
例如，美國商務部的一項研究表明，人工智慧中的臉部辨識工具經常會錯誤地識別有色人種，這可能會導致錯誤逮捕和進一步的後果。 新的人工智慧工具，如自動爆頭生成器，仍然充滿偏見。
3. 行銷人員擔心變得依賴人工智慧。
一些行銷專業人士擔心過度依賴人工智慧和自動化工具。
令人擔憂的是，我們越是依賴人工智慧技能來進行內容創作、策略規劃、研究等，我們自己完成這些任務的能力就越弱。
幸運的是，人工智慧並不能完全取代人類員工的創造力和能力。 相反，人工智慧提供了工具和能力來幫助提高日常任務和內容創建的效率和生產力。
就像終極的行政和研究助理一樣，它可以讓行銷人員騰出時間專注於磨練他們不可取代的技能。
人工智慧入門
如果您還沒有跟上潮流，或者仍然不確定您的內容如何從這些創新中受益，請嘗試以下使用生成式人工智慧的方法：
- 透過人工智慧進行關鍵字建議和人口統計分析，為行銷活動磨練目標受眾的資料。
- 透過 HubSpot 的 Campaign Assistant 和 Paragraph Rewriter 等工具，使用 AI 創建或重新調整內容的用途。
- 讓人工智慧幫助識別該領域的競爭對手，並提供如何超越他們的可行見解。
- 讓人工智慧發現現有內容中的內容差距和錯誤。
如果您有興趣但又猶豫是否要嘗試，這些是一些將人工智慧融入您的工作流程的簡單（且有用）的方法。
