由于生成式人工智能已经更加成熟，我们发现它的用途不仅仅局限于简单的“创建副本”。
生成式人工智能非常适合：
- 需要少量判断的场景
- 您需要推断一个附加字段
- 或者您需要根据上下文线索改变某些内容。
从个人经验来看，令人惊讶的是，基于账户的营销 (ABM) 工作流程中很大一部分都依赖于这些东西。在本指南中，我们将逐步介绍我们最喜欢的一些生成式 AI 用途
亲手操作生成式人工智能和电子表格
ABM 的优势（也是运营挑战）在于，销售和营销可以形成统一战线，共享互补的资产和观点。换句话说，内容从最初的营销接触点到销售点都可重新利用。
虽然您可以将营销媒体复制并粘贴到 chatGPT 等 国家明智的电话号码数据 工具中来输出销售电子邮件，但这对于任何规模的努力来说都太过一次性。
GPTForSheets是 Google 表格和文档的插件。它添加了一个简单的功能，可让您直接在表格中提示 chatGPT。这意味着您可以引用单元格并逐步构建内容。这也意味着您可以使用 AI 批量生成输出。
低代码推理和线索丰富
ABM 就是要接触到合适的人。如果我们知道一件事，那就是从表单填写中获取可靠数据确实很困难 。您可以采用强制填写字段并允许输入自由文本的方式。但是，诸如职位名称、位置、员工人数和“最大挑战”等字段可能会有令人吃惊的格式。
或者，您可以通过使用预选范围来控制输入。比如说，在下拉列表中选择资历级别或组织规模。但许多人只想要可下载的战利品，并提交默认 值。
单输入是否具有特定的资历级别。然后我们将此值作为“资历”字段传回我们的 CRM。 提示很简单：给出对表单中输入的职位的回答：[职位]
你能告诉我这个职位的资历吗？只能 房地产潜在客户生成系统简介 用以下单词之一回答：专家、经理、主管、执行官。 通过使用 Zapier 等低代码连接器将表单输入连接到 chatGPT，您可以将表单输入提供给特定提示。我最近使用的一个方法是确定自由文本“职位”表
使用情绪作为衡量标准
如今，大量的销售和营销技术都使用情感。但也许你没有这些巧妙的东西。而且大多数自定义设置都涉及一些相当技术性的 API 使用。对话式 LLM 非常擅长判断文档的语气。你甚至可以提示他们以数字的形式输出，非常适合回传到电子表格或 CRM 中。
没有 Gong？没关系，只需将销售记录与 Zapier 等低代码连接器结合起来，将记录分成多个部分，chatGPT 就可以解析这些部分并返回情绪读数（或识别文本中的主要挑战）。
阅读更多：基于账户的营销与潜在客户生成（优点、缺点
重新定位的广告排列
对于这种用途，您有一个蓬勃发展的类别，有很 阿联酋电话号码 多选择。但您也可以以低廉的价格设置自己的低代码版本。控制输入并设置自己的版本的一个好处是，您可以向 chatGPT 等工具提供投放广告的实际结果。向它提供您向谁投放广告的背景信息、他们处于哪个漏斗阶段、您想要的结果以及过去的支出和结果数据，您就可以获得一系列广告创意
4 个基于账户营销的生成式 AI 工作流程。
注意：chatGPT 输出在微文本和转换文本方面不是最清晰的。但它在改写和提供可选性方面非常出色。（它至少可以为您提供大量测试。）
结论
生成式人工智能使营销人员能够自动执行原本会耗费宝贵时间和资源的任务。它允许快速测试不同的策略和内容，提供可用于优化营销活动的宝贵见解。
但也许最重要的是，生成式 AI 增强了 ABM 必不可少的敏捷性。它使营销人员能够快速适应不断变化的情况，尝试新想法，并不断改进他们的策略。这就像拥有一个秘密武器，让你事半功倍。因此，如果您希望提升 ABM 工作，请考虑将生成式 AI 集成到您的工作流程中。它可能就是您一直在寻找的游戏规则改变者。请记住，如果您需要帮助实施这些策略或希望与
