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人工智能大模型如何助力数字化营销流量策略优化
流量策略是指通过各种手段和渠道来吸引和留住用户，提高用户的活跃度和转化率，从而实现业务目标的一系列方法和措施。人工智能大模型是指具有超大规模的参数和数据的深度学习模型，它们能够在多个领域和任务上表现出惊人的智能和创造力，为流量策略的优化提供了强大的支持和可能性。本文介绍如何利用人工智能大模型进行内容策略、广告投放策略、用户体验策略和用户增长策略的优化，以及在这些过程中需要注意的问题和挑战。
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如何利用人工智能大模型提升流量转化效率
流量转化是数字化营销中的一个核心指标，它反映了用户从浏览到购买的过程中的转化率、客单价和复购率。流量转化的优化可以帮助企业提高收入、降低成本和增强用户忠诚度。本文将介绍如何利用人工智能大模型，即具有强大计算能力和海量数据的深度学习模型，来进行流量转化分析和优化。分别从转化率分析、客单价分析和复购率分析三个方面来探讨人工智能大模型的应用场景和方法，并给出一些实例和示意图。
非共识解读：大模型应用2C方向怎么做更有价值？
作为AI 2.0 时代的产品人，工作之余总会关注一些当下热门或新兴的AI应用，并思考其背后的用户场景和产品策略。这两天有朋友聊到“问答引擎 Perplexity AI 在C端崛起的背后逻辑”。这引起了作者的思考：在国内，Perplexity AI 所依托的大模型搜索能力的2C应用怎么落地更有价值？
当大模型遇上客服：丝芙兰的实践迭代，与雪佛兰的疯狂翻车
大模型的出现给许多场景带来了更广阔的想象空间，比如客服领域。那么当大模型落地到客服行业中时，会发生哪些问题？这篇文章里，作者梳理了两个LLM+客服的案例，一起来看看吧。
2023十大AI盘点：大模型正在建立新秩序
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开源才是大模型的未来？
LLaMA 2的出现，无疑对闭源大模型是一个打击，而在这之后，越来越多科技企业也加入了开源大模型的浪潮中。那么，开源是不是大模型的未来呢？这篇文章里，作者尝试谈了谈他的看法，一起来看看吧。
用大模型生成用户画像，让数字化营销更精准高效
用户画像是数字化营销中的重要工具，它可以帮助产品经理和运营人员了解用户的需求、偏好和行为，从而提供更个性化和优质的服务。
本文介绍了用户画像的生成方法，包括特征提取、模型训练和用户画像生成三个步骤，并重点阐述了人工智能大模型在这些步骤中的作用。大模型是指具有超大规模参数和数据的深度学习模型，它们可以在多个领域和任务上表现出强大的泛化能力和创造力。
本文将展示大模型如何在特征提取中提高数据的质量和多样性，在模型训练中提高模型的性能和效率，在用户画像生成中提高用户画像的准确性和实用性。本文还将介绍大模型如何进行用户画像管理，包括用户画像的更新、维护和应用。
大语言模型：从模仿人类到超越人类
大语言模型的出现，推动我们走向了新的技术风口，那么在这个风口下，我们可以怎么看待AI技术的多样性和复杂性？这篇文章里，作者从“拟人化与非拟人化的对比与融合”这一话题出发并延伸，谈了谈他的看法，一起来看看吧。
如何利用大模型分析用户数据，提升数字化营销的效果
用户数据是数字化营销的核心资产，分析用户数据可以帮助产品经理和运营人员了解用户的需求、行为和喜好，从而制定更有效的营销策略。本文将介绍如何利用大模型，即具有强大计算能力和数据处理能力的人工智能模型，来分析用户数据。
本文将从用户数据预处理、用户数据建模和分析用户数据中的大模型技术三个方面进行阐述，并且给出一些实例和示意图，帮助读者理解和应用大模型的优势。
