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  • [正版新书]智能营销 大模型如何为运营与产品经理赋能 方兵 清华大学出版社 智能营销 大模型赋能 大模型应用 大
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    • 作者: 方兵著 | | 无译
    • 出版社: 清华大学,北京交通大学出版社
    • 出版时间:2024-09
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    • 作者: 方兵著| 无译
    • 出版社:清华大学,北京交通大学出版社
    • 出版时间:2024-09
    • ISBN:9783980819925
    • 版权提供:清华大学,北京交通大学出版社

     书名:  智能营销——大模型如何为运营与产品经理赋能
     出版社:  清华大学出版社
     出版日期  2024-09
     ISBN号:  9787302671701
    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。
    本书封面贴有清华大学出版社防伪标签,无标签者不得销售。
    版权所有,侵权必究。举报:010-62782989,beiqinquan@tup.tsinghua.edu.cn。

     

    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。

     

    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。

     

    目 录
    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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