六个月前，Juviler 对转化优化 (CRO) 还很陌生。
他很快就掌握了人工智能的知识，但这并不是一朝一夕的事。一开始需要进行大量的故障排除。
“我发现它给出的建议（至少一开始对我来说是这样）非常基本。比如，添加更多 CTA，”他说。 “当你得到这样的回应时，你需要提出澄清问题来完善其回应。”
人们一再说过，但 Juviler 证实了这一点：及时的工程设计是高质量输出的关键。
“我会从更广泛的问题开始，看看我是否可以做更少的工作，只得到我想要的答复，但如果我发现它很难给我精确、有用的反馈，那么我肯定会使用一些提示工程。”
它看起来有点像这样：
为人工智能工具提供工作和背景。例如：“您是一位营销专家，拥有 10 年博客 CRO 经验。” 尽可能多地提供有关情况的背景信息。例如。 “您运营的博客平均每月浏览量为 50 万次，主要来自自然流量，而您的转化率在过去 3 个月中一直在稳步下降。” 如果相关，请提供数据。 提出具体要求。例如。 “提出 10 种提高转化率的可能方法，解释每种策略为何有效以及为何无效。”随着时间的推移，Juviler 建立了一个他经常使用的参考文档。
这位内容营销人员与人工智能的界限在哪里Juviler 清楚人工智能给他的工作带来的价值，但他也注意到过度依赖。
“我经常想知道我是否使用它太多，它是否削弱了我进一步学习的能力，”他说。
他并不孤单——每当新技术出现时，这是关于过度依赖的对话。这发生在计算器上，还记得吗？
但是 Juviler 不会跨越一条底线。
“我从来没有用它来写博客文章、博客上任何面向读者的内容，我只用它来进行研究，”他说。 “这是我为自己保留的一条非常严格的界限。”
他补充说，在任何人际交流中，人工智能都是不可能的。
“如果我正在写 Slack 消息或电子邮件，我绝不会用人工智能来伪造真实性，”他说。 “如果我在某人面前表现得像一个真实的人，我就会成为那个人——这只是一个道德问题。”
Juviler 也敏锐地意识到人工智能的局限性，向有抱负的开发者提出警告。
“如果你对使用生成式人工智能来帮助你编程的想法感到兴奋，那么你仍然需要学习基础知识，”他说。 “如果我没有扎实的编程基础知识，我就无法理解我正在做的任何事情。”
获取任意里程他说，从像 ChatGPT 这样的人工智能工具中学习，需要强大的知识基础。
尽管如此，Juviler 仍将人工智能视为一种增值——特别是对于那些与他职业生涯相似的人来说。
“我认为这对营销人员来说是一个巨大的胜利，”他说。 “如果你是一名营销人员，并且有一个你想要改进的领域，或者你想要追求的领域，但你在这方面没有太多经验，那么人工智能的进入门槛会大大降低。”
来源：hubspot
