作为AI的新产物，ChatGPT如何冲击智能营销？丨案例精选¶
人工智能（Artificial Intelligence，AI）正在给我们带来惊喜，也引领着我们的思考。近段时间，由美国人工智能实验室OpenAI推出的智能聊天机器人ChatGPT风靡全球。在国内，也有不少网友对ChatGPT发表了自己的观点和使用体验，B站、知乎、微博等社交媒体平台都可以围观到他们的看法。面对各路网友的疯狂测试，从流畅对答到写代码、写脚本、写小说等各个方面，ChatGPT都有着较为出色的表现。当测试者输入文本（问题）后，ChatGPT会基于语言模型对文本（问题）进行分析和提取有用的信息，再根据预测模型预测测试者想要表达的内涵，最后再结合自然语言生成技术产出对文本（问题）的自然回答。
其中，引发网友热议的是，ChatGPT不仅与人的对话自然程度大大提升，并且对大多数问题提供了较为合理的解决方案，展现出一个智能聊天机器的向好应用前景。目前，市面上应用的智能聊天技术，如淘宝上的智能客服，它们只能对一些常规性的问题进行简单回答，并且需要用户自己将问题拆解成关键词，然后基于关键词对问题进行查找，主要还是依赖人工客服。但ChatGPT能基于互动的基础上，充分挖掘用户的真实需求以回答用户的问题，将聊天置于场景下。可以说，AI正在以一种革新的方式，改变智能聊天的生态。
从GPT到ChatGPT¶
过去十年间，国外包括谷歌、微软、亚马逊、Facebook在内的许多科技巨头开始布局人工智能赛道，纷纷成立AI实验室——背靠谷歌的DeepMind、背靠微软的OpenAI和背靠Facebook的FAIR……其中，OpenAI成立于2015年的旧金山，由马斯克、阿尔特曼等硅谷大亨创建，研究方向涵盖了计算机视觉、自然语言处理、机器学习等多个领域，旨在通过技术改变人类未来，建构一个智能机器人的新世界。成立8年以来，OpenAI发布了许多著名的AI技术和成果，如文本生成图片预训练模型DALL·E系列、语音识别模型Whisper系列、大语言模型GPT系列等，受到全世界的瞩目。
1. GPT（2018）——GPT-2（2019）¶
2018年6月，OpenAI发布了第一代的GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成型预训练变换模型）模型。GPT是第一个将ELMo（Embedding from Language Models，一种上下文嵌入模型）和Transformer（一种深度神经网络模型）两种技术相结合的预训练语言模型，在诸多语言处理任务中都取得了优于当时算法的成果，但它还算不上是一个聊天AI。尽管如此，这个语言模型也可被视为OpenAI大语言模型的探索性先驱，促使后续GPT系列的迭代。第二年，OpenAI在一篇名为《Better Language Models and Their Implications》的博客中官宣了第二代GPT模型。相较于第一代，GPT-2使用了更多的网络参数和更大的数据集——参数量达15亿，是GPT的规模化结果。
2. GPT-3（2020）——GPT-3.5（2022）¶
2020年5月，OpenAI将GPT模型迭代至第三代，采用更庞大的训练参数和数据集——参数高达1750亿，将更多的主题文本纳入学习的范围。这使得GPT-3模型在处理复杂问题、模仿人类的语言行为等方面都比前两代有了质的飞跃，发挥出了巨量级数据的“暴力奇迹”。
而当前推出的ChatGPT是基于GPT-3.5的主力模型，处于GPT-3与即将到来的GPT-4的中间态。ChatGPT在一个开源数据集上进行训练，训练参数比GPT-3扩大了10倍，同时还引入了两项功能——人工数据标注和强化学习，实现“从人类反馈中强化学习”（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）。因此，相比于之前的模型，ChatGPT可以用更接近人类思考的方式，根据上下文和情景，模拟人类的情绪和语气回答用户提出的问题。但ChatGPT也同样还存在着语言模型中常见的局限性和准确度的问题，具有优化和迭代的空间。
智能聊天机器人可能会为智能营销带来怎样的冲击？¶
随着大数据、AI、神经网络、物联网等前沿技术的发展，技术越来越多地被应用在营销活动中，成为重要的营销工具。阿里巴巴的智能营销引擎OCP“X”、腾讯的智能营销云、百度的Omni Marketing智能营销平台……互联网巨头们也争相进行智能营销工具的开发，利用AI技术提升营销效率。
为了满足顾客的多样需求和应对日益激烈的市场竞争，聊天机器人、虚拟代理等营销工具受到品牌的广泛关注，并被运用在用户与品牌的沟通渠道中。虽然ChatGPT目前尚处于测试阶段并且未正式联网使用，但以ChatGPT为代表的智能聊天机器人所能衍生出来的未来各种可能的应用场景，毫无置疑也将会作用在营销的许多方面，以技术的发展驱动营销的变革。
1. 打造用户旅程的个性化体验¶
用户旅程（Customer Journey），是指从首次接触直至完成支付并享受产品或服务的期间，用户与企业互动的全过程。当前，用户可以通过多种渠道和媒体中的无数接触点与品牌进行互动，从而导致更复杂的用户旅程。这要求品牌需要对用户旅程有更深层次的洞察，以创造和提供积极的用户体验。但随着社交媒体的日益复杂化，用户旅程中的接触点也随之碎片化甚至粉尘化，这为企业如何提升用户体验增加了难度。
在用户旅程背景下，用户的购买过程可以被分为意识、考虑、购买、保留以及推荐五个阶段。基于交互的基础上，智能聊天机器人可以在每一个阶段都充分了解用户的真实需求，推动用户进入下一个数字接触点，最后完成消费决策。针对不同接触点中用户的心态和行为，品牌可以进行局部化、精准化的体验提升，打造用户在整个旅程中的个性化体验，并逐渐形成管理用户体验的标准化体系。
2. 提升用户画像的标签精准度¶
用户画像（User Profile）是用户信息的标签化和抽象化，是企业应用大数据进行营销的基本。借助用户画像将品牌潜在的目标群体和平台的用户群体进行匹配，然后对潜在用户进行精准投放，可以节省营销费用和提高投资回报率。但面对不同的应用场景中，用户所呈现的状态不尽相同，用户的心态也难以被完全把握。因此在营销活动中，如何了解和挖掘用户兴趣，精准定位目标人群和投放广告，一直以来都是重要的议题。
ChatGPT采用了RLHF的训练模式，在类人化层面有了更进一步的提升，在沟通过程中，甚至可能为用户带来赛博朋克式的精神陪伴，像“我的小伙伴”一样增加人性化的体验，反过来促进用户与品牌进行沟通，获得更多的用户数据。随着沟通交流的次数不断增加，智能聊天机器人对用户的了解程度也会更加全面，以提升用户画像的精准度。
3. 触发客户隐私与带来隐形成本¶
智能聊天机器人基于互动的基础上获取用户数据，应用深度学习、预测计算等技术帮助品牌从推测出的客户偏好和客户需求中获益，但同时也出让了客户隐私。用户是否愿意分享这些数据？又可能导致怎样的信任危机？除此之外，当企业将智能聊天机器人应用在营销活动时，在组织变革过程中必然会带来隐形成本（hidden cost）。就目前而言，应用ChatGPT的成本较高也是阻碍其商业应用的原因之一。还有智能聊天机器人的个性如何与企业适配？如何更科学地进行管理？其商业化的应用还有许多问题仍待解决。
技术赋能，大数据驱动，以客户为中心，成为当前营销行业的现状。以ChatGPT为代表的智能聊天机器人再一次展现了技术驱动营销变革的可能。未来的智能聊天机器人并不仅仅是解答用户关于产品质量、物流等常规性的问题，更可能衍化成全面了解用户需求、并满足其需求的“赛博朋克小伙伴”，实现全生命周期价值最大化和极大限度地提升客户粘性。
参考资料
[1]Kannan, P. K. (2017). Digital marketing: A framework, review and research agenda. International journal of research in marketing, 34(1), 22-45.
[2]https://www.datalearner.com/ai-organizations/open-ai
[3]https://blog.csdn.net/cf2suds8x8f0v/article/details/128295800
麦颖茵 | 文字
雷佳运 | 编辑
刘晓英 陈晓婷 | 责任编辑 （来源：NewMediaLab，侵删）