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| 編輯推薦： |
只有搭上大模型的快车，才能做一个紧跟时代步伐的产品经理。
在电商领域，大模型可以用于生成商品描述、推荐系统、搜索引擎、聊天机器人、用户评论分析、商品图像生成、风格迁移等。
在广告营销领域，大模型可以用于生成广告文案、广告图像、广告视频、广告音乐、广告效果评估、广告投放优化、广告受众分析等。
在用户增长领域，大模型可以用于生成用户画像、用户行为预测、用户留存分析、用户转化优化、用户反馈分析、用户满意度评估等。
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| 內容簡介： |
这是一本关于如何利用人工智能大模型来进行数字化营销并驱动业绩增长的书。人工智能大模型是指那些具有超大规模的参数和数据的人工智能模型，它们能够在各种复杂的任务上表现出惊人的能力。
在本书中，你将学习到如何在电商、广告和用户增长等数字化营销业务上应用大模型，具体包括选择、训练、部署、分析、推荐、生成、画像、预测、增长、激励等方面。你还将了解到大模型的优势和不足，以及如何应对大模型的挑战和风险。本书不仅介绍了大模型的原理，还提供了大量的工具和案例，让你能够更好地理解大模型的应用方法。本书的目标读者包括想要在数字化营销领域提升自己能力和业绩的产品经理和运营人员，以及那些想要了解大模型的潜力和价值的学习型人才。
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| 關於作者： |
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方兵，资深产品专家、营销业务专家，拥有20余年互联网工作经验，曾任职于优酷、百度（P7职级）、苏宁（B9职级）、京东（P9职级）等知名企业，涉足广告、营销、增长、策略及低代码中台等领域；擅长从0到1搭建广告营销平台，包括品牌和效果广告、展示和搜索广告等，擅长设计智能营销策略产品，覆盖B端、C端和OCPX等场景；具有规划、设计和实施AI策略中台的实战经验，具有对接海外广告平台（如Facebook、Google、Twitter等）的产品能力；具有技术背景，有6年研发经验，精通C#，熟悉Python和.NET技术栈，能够设计产品系统的技术架构。
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| 目錄：
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第1章 人工智能大模型：数字化营销业务的新引擎 1
1.1 大模型入门：初识人工智能大模型 1
1.2 回顾人工智能大模型的历史：它是如何改变数字化营销业务的 9
1.3 解码大模型：智能营销的未来 22
1.4 AI大模型：从助手到合作者的演变 26
1.5 AI大模型：在营销领域的利与弊 37
1.6 智能营销：AI大模型的革命 39
第2章 打造个性化的用户体验：AI用户画像的神奇力量 45
2.1 用户画像：了解你的用户，优化你的业务 45
2.2 人工智能大模型，让你的用户画像数据更丰富 53
2.3 如何用人工智能大模型进行用户画像分析 61
2.4 用人工智能大模型打造精准的用户画像 74
2.5 如何利用人工智能大模型打造高效的用户画像应用 84
第3章 揭秘流量：应用人工智能的流量分析方法 95
3.1 流量来源分析：用人工智能大模型揭开流量的秘密 95
3.2 用人工智能大模型发现流量质量的真相 107
3.3 流量魔法书：AI大模型促进数字化营销转化 123
3.4 如何用人工智能大模型玩转流量策略优化 130
第4章 精准定位你的产品：用大模型构建商品工业属性画像 143
4.1 商品工业属性画像：让你的商品更智能、更高效、更有价值 143
4.2 人工智能大模型在商品工业属性画像中的作用 149
4.3 如何应用人工智能大模型做商品工业属性画像 156
4.4 商品工业属性画像应用场景的价值最大化 168
第5章 如何革新召回策略：人工智能大模型留住用户的秘诀 175
5.1 召回模型优化：数字化营销业务的核心竞争力 176
5.2 人工智能大模型的应用实践：优化召回模型的流程和技巧 185
5.3 用户需求的预测者：常见召回策略解析 208
5.4 人工智能大模型召回模型在数字化营销业务中的应用与优势 224
5.5 评估方法全解析：人工智能大模型如何让召回模型更优化 233
第6 章 打造坚实盾牌：如何应用人工智能优化过滤模型 243
6.1 风控过滤模型：数字化营销业务的安全保障 243
6.2 从数据收集到模型部署，人工智能大模型优化风控过滤模型的全过程 249
6.3 智能风控：AI 助力常见过滤策略 263
6.4 风控过滤模型的应用案例：人工智能大模型的魔力和挑战 275
第7 章 让排序更智能：人工智能优化排序模型的方法与实践 287
7.1 排序模型：数字化营销业务的核心武器 287
7.2 排序模型优化的方法：人工智能大模型的魔法 295
7.3 AI 赋能数字营销：常见的排序模型及其优化策略 308
7.4 排序模型的应用案例：大模型在数字化营销业务中的魔力 320
第8 章 出色的广告创意让用户目不转睛：AI 大模型优化创意之路 331
8.1 如何利用人工智能大模型激发无限创意 331
8.2 AI 洞察：数字化营销中的创意评估 342
8.3 用人工智能大模型做营销创意测试，轻松提升广告效果 346
8.4 优化的艺术：AI 在创意中的作用 353
后记 364
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| 內容試閱：
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我们正生活在一个数字化的时代，营销市场也随之发生了翻天覆地的变化。在这个充满机遇和挑战的市场中，如何让我们的产品或服务脱颖而出，赢得用户的喜爱呢？
作为产品经理和运营人员，我们需要不断地思考这个问题。而人工智能作为当今最具创造性的技术，就是我们的“最强队友”，能够让我们以全新的视角，优化和创新营销业务，实现智能营销的目标。
本书将介绍人工智能大模型的概念、原理、发展和应用，让您能够深入了解人工智能的核心、掌握人工智能的使用技巧，为产品和运营赋能。人工智能大模型是指那些拥有超大规模的参数和数据的人工智能模型，它们能够通过深度学习的方法，从海量的信息中提取知识和规律，从而完成各种复杂的任务，例如自然语言处理、计算机视觉、语音识别、自然语言生成等。人工智能大模型，为数字化营销业务带来了前所未有的变革，它能够让我们更好地理解用户的需求和行为，更精准地匹配产品或服务，更高效地优化营销策略和活动，更智能地评估和提升营销效果。
本书的内容涵盖了数字化营销业务的各个方面，包括用户画像、流量分析、商品属性画像、召回模型、过滤模型、排序模型、创意优化。在拟出版的后续图书中，会进一步介绍定价策略、广告匹配、广告竞价、推荐策略、用户增长、营销活动、营销效果评估等，以及推荐系统、营销活动系统、用户关系维护系统、广告系统等。本书将理论和实践结合起来，既有对人工智能大模型原理和方法的详细解释，又有人工智能大模型在数字化营销业务中应用的丰富案例，为产品运营提供有效的指导。
关于大模型如何为运营与产品经理赋能的内容，我将通过三本书详细介绍。
● 基础策略篇(即本书所写内容)：介绍人工智能大模型在用户画像、流量分析、商品属性画像、召回模型、过滤模型和排序模型等基础策略中的应用方法，让读者掌握数字化营销业务的核心要素和技巧。
● 业务优化篇(后续出版的图书)：介绍人工智能大模型在定价策略、广告匹配策略、广告竞价策略、推荐策略、用户增长策略、营销活动策略和营销效果评估等业务优化操作中的应用方法，提升数字化营销业务的效率和效益。
● 营销系统篇(后续出版的图书)：介绍人工智能大模型在推荐系统、营销活动系统、用户维护平台和广告系统等营销系统中的应用方法，帮助读者打造智能化的营销系统，提升用户的体验和忠诚度。
出于对人工智能大模型的热情和探索，也基于多年的产品设计和业务专家的经验和见解，通过本书，我将与您分享我在这个领域的心得和感悟，希望与您一起学习和进步，共同推动智能营销的发展和创新。本书的受众是从事数字化营销业务的产品经理和运营人员，以及对人工智能大模型感兴趣的读者。无论您是想了解人工智能大模型的基本概念和原理，还是想掌握人工智能大模型的应用和实践方法，或是想探索人工智能大模型的前沿应用，本书都能为您提供有价值的信息，让您在智能营销的领域中，找到方向和目标，实现您的梦想。
人工智能大模型飞速发展，几乎每天都有新的大模型出现。在写作本书的半年多时间里，我尽自己最大的努力介绍最新的大模型版本，但难免存在信息更新不及时、数据不一致的情况，书籍再版时，会一一改正。
最后，我要感谢清华大学出版社的编辑，他们给了我很多的支持和帮助，让本书能够顺利出版。我也要感谢本书的所有读者，您的阅读和反馈是我最大的动力，期待与您交流和互动，让我们一起成长和进步。祝您阅读愉快，工作顺利，生活幸福！
作者
2024年3月1日
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