消息推送的千人千面困境
为了吸引用户的注意力,增加用户的活跃度和留存率,提升应用的流量和收入,手机应用程序往往希望千人千面地向用户推送通知,即根据用户的特征和需求,为每个用户推送合适的消息内容,以有针对性地获得用户的关注。
目前,消息推送通过智能标签能力已经可以实现用户画像千人千面,根据用户的注册信息、行为数据、兴趣偏好等,为每个用户打上不同的标签,比如年龄、性别、地域、职业、爱好等。然而,当推送通知时,运营写的文案只能为用户群而写,做不到千人收到千版通知,原因有很多:
因此,消息推送的千人千面困境亟待解决。
AI 创作文案的能力
AI 能够根据不同的场景、主题、风格等生成不同的文本内容,并且能够根据上下文生成流畅、连贯、有逻辑、有创意的文本内容。目前,AI 创作文案已经有了很多应用,比如:
这些例子表明,AI 创作文案已经具备了一定的能力。
畅想 ChatGPT 辅助消息推送
如果将 ChatGPT 与消息推送结合起来,会发生什么呢?
这样,运营人员就可以利用 ChatGPT,真正实现推送文案千人千版。
以下是一个使用 Python 调用 ChatGPT 的代码示例,可以实现与在工作中引入ChatGPT ,仅供参考:
# 导入 openai 库
import openai
# 设置 API 密钥
openai.api_key = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
# 定义一个空的消息列表,用于存储对话历史
messages = []
# 定义一个循环,用于不断输入和输出消息
while True:
# 获取用户输入的消息
user_message = input("User: ")
# 将用户消息添加到消息列表中
messages.append({"role": "user", "content": user_message})
# 构建一个请求体,设置模型、消息列表、最大令牌数等参数
request = {
"model": "gpt-3.5-turbo",
"messages": messages,
"max_tokens": 100
}
# 调用 ChatGPT 的 API,获取响应结果
response = openai.Completion.create(**request)
# 从响应结果中提取 ChatGPT 的消息内容
chatgpt_message = response["choices"][0]["message"]["content"]
# 将 ChatGPT 的消息添加到消息列表中
messages.append({"role": "chatgpt", "content": chatgpt_message})
# 打印 ChatGPT 的消息内容
print("ChatGPT: " + chatgpt_message)