应用 1：事实和数据的叙述摘要
仅凭数据很难吸引客户。客户希望有人向他们解释数据。企业经常需要根据存储在内部 IT 系统中的数据开发内容，例如产品信息管理或企业资源规划应用程序。他们拥有有关其产品和服务的相关详细信息，但他们需要一种叙述性描述来向客户解释数据的重要性。他们可以将数据提供给 ChatGPT，并通过对一些示例输出叙述进行训练，生成数据的叙述性描述。
应用2：跨项目汇总
另一种常见情况是，当组织拥有许多关于共同主题的内容项目时，这些内容项目可能略有不同。您可能需要“规范化”这些内容，以便了解其中大部分内容的共同点。跨项目摘要可以实现这一点。
客户评论是一种常见的内容项目，可以从摘要中受益 俄罗斯手机号码列表 客户最喜欢这个产品的什么，最不喜欢什么？微软引用了使用该应用程序的二手车经销商的例子：“潜在买家现在可以看到 CarMax 销售的每个品牌、型号和年份的车辆的客户评论摘要，在大约 45,000 辆汽车的庞大库存中，大约有 5,000 种组合。”
应用 3：通过实体提取填充内容元素值
叙述内容通常会提及人物、地点、产品和其他实体。出于多种原因，了解叙述中提及的细节很有用。ChatGPT 支持实体提取。
实体提取可以为非结构化内容项添加结构，这在从旧版 CMS 迁移旧内容时尤其有用。通过识别文本中的产品或地点，可以将这些事实作为字段（元素）添加到内容项中。当这些信息结构化后，发布商可以查询这些事实，以便对它们进行排名、排序或转换为表格。实体提取为内容项添加了结构，使内容更加灵活，并支持更广泛的体验。
应用 4：比较
客户经常想要比较两种可供选择的服务或供应商。比较内容是一种特殊的摘要，可以评估两种或多种商品，并可以识别商品的相似之处或不同之处。
生成比较需要比简单摘要更复杂的设置。但通过实验和微调，编辑可以生成有价值的内容来帮助客户做出决策。发布者可以比较具有相关分类标签的内容项目。该设置可以扩展到大量项目，并且可以根据需要更新生成的内容。
应用五：自动生成常见问题解答
出版商在创建常见问题解答时面临多项挑战。首先，客户问题的排列组合可能非常多，尤其是当问题非常具体时。其次，与问题相关的信息可能位于文档的不同部分，甚至可能来自不同的来源。传统的自动提取文本片段的做法可能会提供不完整的答案或脱离上下文的信息。
组织可以使用 ChatGPT 生成有关其训练内容的问题的事实性答案。您可以向其提供反映客户疑问的提示，并生成可按分类术语正式分类的答案。然后，发布者将获得与高度具体的问题相关的详细、结构化的内容。相关且有针对性的常见问题解答内容可以传递到客户门户或产品支持知识库。
应用六：优化消息
除了生成事实叙述外，ChatGPT 还可以生成富有表现力的信息和观点。通过制作不同的提示并评估输出，编辑可以生成可同时发布、分析和比较的替代解释、理由和行动号召。如前所述，每次调用提示时，ChatGPT 的输出都会有所不同，因此它提供了充足的机会来生成替代消息和措辞。这些替代方案可以在发布后进行测试和优化。
底线：与人工智能合作时要聪明
目前已有数百个应用程序基于 ChatGPT 构建。其中许多应用程序解决的是狭义的问题，或对更高质量的写作做出一般性承诺。但这些应用程序如何支持企业内容战略中的更大目标往往并不明确。它们可能提供战术优势，但不会显著改变内容运营或解决客户问题。
我最近在 LinkedIn 上对一个内容策略师社区进行了调查，询问他们预计 ChatGPT 将如何影响内容策略领域。约有一千人做出了回应，表达了他们对这个话题的兴趣。绝大多数人预计内容策略将受到 ChatGPT 的影响，大多数人预计会出现新的机会，但也有相当一部分人担心其负面影响。
LinkedIn 民意调查：ChatGPT 如何影响内容策略
ChatGPT 的热情提醒我们内容策略的重要性。很明显，如果误用 ChatGPT，可能会导致生成大量不受管理的内容，从而损害客户满意度和您的品牌。
您对 ChatGPT 的使用应以目标和规划为指导。其功能应由您的内容人员塑造并集成到您的内容运营中。然后它可以成为您的内容运营生态系统的一部分，与您的 CMS 连接并提供支持。
