如何用大模型打造智能营销新高度？一本实战指南告诉你

互联网时代，数字化营销已经成为企业获取用户、提升品牌、增加收入的重要手段。然而，随着用户的需求和行为日益多样化和复杂化，传统的数字化营销方法已经难以满足市场的变化和竞争。如何利用人工智能技术，尤其是人工智能大模型，来提升数字化营销的效果和效率，是广告和营销从业者面临的新的机遇和挑战。

人工智能大模型是指能够处理海量文本数据并生成自然语言的人工智能模型，如GPT、BERT等。这些模型具有强大的语义理解和生成能力，可以帮助企业更好地了解用户、流量、商品和市场，从而优化广告和营销策略，提高转化率和收入。人工智能大模型可以在用户洞察、内容管理、交互投放、监测评估等方面发挥重要作用，为企业提供数据分析、产品推荐、内容生成、用户画像、用户行为预测、用户增长留存、用户激励奖励等多种营销功能。人工智能大模型也可以为消费者提供更精准、更满意、更有趣、更有价值的产品和服务，提高消费者的购物体验和满意度。

那么，如何掌握和利用人工智能大模型的能力，提升数字化营销的效果和效率呢？有没有一本既全面又实用的书籍，能够为广告和营销从业者提供指导和帮助呢？

答案是肯定的。由清华大学出版社即将出版的《智能营销—大模型如何为产品与运营经理赋能》就是这样一本书。这本书是由资深的产品经理和运营专家，同时也是人工智能和低代码领域的专家，“产品经理独孤虾”（全网同号）撰写的。作者“产品经理独孤虾”（全网同号）有20年的工作经验，曾工作于优酷、百度、苏宁、京东等知名互联网企业，拥有丰富的广告、营销、增长、策略及低代码中台产品经验，多次从0到1搭建广告营销平台，对数据智能策略有深刻认识和独特见解。他还是知乎和微信公众号上的知名博主，拥有1000多个关注者，已发表100多篇关于产品和互联网营销的文章。

《智能营销—大模型如何为产品与运营经理赋能》是一本介绍如何利用人工智能大模型提升企业的广告和营销效果的实用指南。本书从大模型的本质和原理出发，详细介绍了如何使用大模型对用户、流量和商品进行画像，以及如何使用大模型优化召回、过滤、排序、创意、定价、匹配、竞价、增长和活动等广告和营销的核心环节。本书还介绍了如何使用大模型进行效果评估，以及如何设计和集成基于大模型的广告投放系统、DSP系统和DMP系统。本书旨在为广告和营销从业者提供一本全面、深入、实用的参考书籍，帮助他们掌握大模型的应用方法和技巧，提升企业的业绩增长。

本书不仅介绍了大模型的理论和原理，还提供了大量的实用的工具和案例，涵盖了用户洞察、内容管理、交互投放、监测评估等多个方面，让读者能够亲身体验和实践大模型的应用。本书还结合了国内外的最新的研究和实践，分析了大模型的优势和局限，以及如何应对大模型的挑战和风险。本书是一本集理论与实践于一体的人工智能大模型在数字化营销领域的应用指南，适合产品经理和运营人员阅读。

如果您对本书感兴趣，敬请期待清华大学出版社的纸质版图书，预计将于2024年上半年上市。同时，您也可以在百家号上订阅“产品经理独孤虾”（全网同号）的专栏，观看《智能营销—大模型如何为产品与运营经理赋能》的视频版课程，以及阅读200万字的更加详细细致、深入浅出的专栏连载。作者“产品经理独孤虾”（全网同号）将在百家号上与您分享更多的人工智能大模型的知识和经验，帮助您提升数字化营销的水平和能力。

感谢您的阅读，希望您能从本书中获得有用的信息和启发，也欢迎您给“产品经理独孤虾”（全网同号）留言，提出您的意见和建议。祝您阅读愉快，数字化营销顺利！

附：本书图书目录如下：

第1章大模型的本质是什么？

1.1什么是大模型

1.2大模型的历史

1.3大模型的本质

1.4大模型的优缺点

1.5大模型在数字化营销中的应用和挑战

第2章大模型如何对用户进行画像

2.1用户画像的重要性

2.2大模型如何获取用户数据

2.3大模型如何分析用户数据

2.4大模型如何生成用户画像

2.5大模型如何应用用户画像

第3章大模型如何洞察流量

3.1流量来源分析

3.2流量质量分析

3.3流量转化分析

3.4流量策略优化

第4章大模型如何对商品工业属性画像

4.1什么是商品工业属性画像

4.2商品工业属性画像的重要性

4.3大模型在商品工业属性画像中的应用

4.4大模型在商品工业属性画像中的挑战

4.5大模型在商品工业属性画像中的发展趋势

第5章如何应用大模型优化召回模型

5.1召回模型的重要性

5.2召回模型优化概述

5.3使用人工智能大模型优化召回模型的步骤

5.4常见的人工智能大模型召回策略

5.5人工智能大模型在召回模型优化中的应用

5.6人工智能大模型优化召回模型的效果评估

5.7使用人工智能大模型优化召回模型的挑战和解决方案

第6章如何应用大模型优化过滤模型

6.1过滤模型优化概述

6.2使用人工智能大模型优化过滤模型的方法

6.3使用人工智能大模型优化过滤模型的案例分析

第7章如何应用大模型优化排序模型

7.1排序模型的原理和作用

7.2大模型在排序模型中的应用

7.3大模型优化排序模型的方法

7.4大模型优化排序模型的挑战和解决方案

第8章如何使用大模型优化广告创意

8.1利用大模型进行创意生成

8.2利用大模型进行创意评估

8.3利用大模型进行创意测试

8.4利用大模型进行创意优化

第9章如何使用大模型优化商品定价策略

9.1商品定价策略的重要性

9.2大模型在商品定价策略中的应用

9.3常见的大模型商品定价策略优化方法

9.4大模型优化商品定价策略的效果

第10章如何使用大模型优化广告匹配策略

10.1利用大模型进行用户画像分析

10.2利用大模型进行广告创意生成

10.3利用大模型进行广告投放优化

10.4利用大模型进行广告效果评估

第11章如何使用大模型优化广告竞价策略

11.1广告竞价策略的重要性

11.2应用大模型优化广告竞价策略出价

11.3应用大模型优化广告竞价策略的执行

11.4应用大模型优化广告竞价策略的效果评估

第12章如何使用大模型优化用户增长策略

12.1用户增长策略的重要性

12.2应用大模型进行用户增长策略优化

12.3应用大模型进行用户增长策略效果评估

第13章如何使用大模型优化营销活动策略

13.1应用大模型进行市场分析

13.2应用大模型进行目标客户定位

13.3应用大模型进行活动策略

13.4应用大模型进行活动执行和优化

第14章如何使用大模型进行效果评估

14.1评估指标设计

14.2评估数据收集

14.3评估数据分析

14.4模型优化

14.5评估报告生成

第15章如何集成结合大模型的广告投放系统

15.1确定广告投放目标

15.2选择合适的大模型

15.3数据预处理模块

15.4模型训练和优化模块

15.5广告投放策略模块

15.6广告投放实施模块

15.7效果评估和分析模块

第16章如何设计集成大模型的DSP系统

16.1什么是DSP系统

16.2大模型加持的DSP系统设计目标

16.3集成大模型的DSP系统架构

16.4集成大模型的DSP系统应用场景

16.5集成大模型的DSP系统设计挑战

第17章如何设计集成大模型的SSP系统

17.1什么是SSP系统

17.2结合大模型的SSP系统设计目标

17.3结合大模型的SSP系统架构

17.4结合大模型的SSP系统应用场景

第18章如何设计集成大模型的DMP系统

18.1什么是DMP系统

18.2大模型加持的DMP系统设计目标

18.3集成大模型的DMP系统架构

18.4集成大模型的DMP系统应用场景

18.5集成大模型的DMP系统设计挑战