AI此刻在互聯網內的應用已然非常廣泛，作為一種提效的工具。但還是有不少朋友難以理解AI能做那些事情，或有哪些運用場景。這篇文案，咱們一塊來分析一下。

近2年，AI已作為超級熱點之一，在非常多崗位的平常工作中，都得到了比較多的運用，作為一個重要的提效工具，例如說：

撰寫各類文檔—供給思路和框架，AI能夠最重點的是能供給思路和框架，尤其是非常多標準化格式的文檔，如市場調研報告、運營方法等。我的通常運用是先不依賴AI先自己進行思考，寫一個框架，而后利用AI進行思路擴展和彌補撰寫各類文檔—輔助編輯和校對，AI能夠按照供給的場景、語音風格、字數需求等進行內容的完善，這個就能夠用在平時寫作過程中，經過AI去進行改寫、找出不恰當的表達或漏洞等辦公助手，AI自動生成PPT，已然AI產出excel計算公式亦是平常用得比較多的場景，將原有耗費時間的重復的工作由AI先做執行，而后這里基本上進行提效翻譯軟件，在負責國際化一部分業務之后，AI就成為了翻譯有效工具，無論是翻譯成哪一種語音。比其他翻譯軟件更智能的是，能夠讓AI依據對方的問題給出區別的答案，或思慮對方國家的有些習慣忌諱對回答的內容進行改寫其他運用場景，我會用AI改寫創意標題，取隊名，取口號，電影或歌曲舉薦，商品對比和推進等AI的應用已然融入了每一件平常的生活和工作中

此刻形成為了一種慣性思維，AI能為我做什么。那從SaaS機構（或并不局限）來看，AI能做哪些事情，有那些運用場景呢，一塊期待吧。

重視，本文的應用場景都是偏場景應用，不會對AI技術本身做太多的說明。

1、AI-自動生成SEO營銷內容

看到這個標題，非常多人會說，AI生成SEO內容已然是老生常談了，生成的文案質量亦不會高，況且經常被搜索引擎列為抄襲，因此這個運用場景不需要再聊，而在這兒我想說的時，AI只是一個工具，是不是能生成規律清晰、有價值、能吸引用戶的、并且不會觸發搜索引擎的各類防御規則的文案，要看怎么利用AI的能力。

1.1 適應場景介紹

自動化的文案生成能產出必定的效果，對機構有必定的需求，例如機構內部本身有必定的內容累積，不管是文案、操作手冊、幫忙中心，且機構有產研能力能搭建運營管理平臺，并有必定的SEO專業人員和算法專業資源。

且更適合的專業類的網站，用戶針對本機構、業務、制品的科普類、介紹類等淺度內容訴求比較多，而這部分剛好是自動生成文案的強項，能以區別的內容源自，按區別用戶訴求生成區別內容的文案，成本低、產量高

1.2 制品設計簡述

剛有說到，經過AIGC生成內容過程中，AIGC只是工具之一，需要用于其本身的優良，結合制品能力搭建和運營人工的介入，以實現整體目的。

包含以下幾個部分

1.2.1 內容輸入模塊

1）文案內容部分

深入認識機構的核心業務，包含機構制品、競爭優良、制品特點，以及目的受眾等，能夠參考……官網，為后續的內容創作供給方向

梳理機構內部已有的內容資源，或是怎樣從海量數據中抓取“特定”內容的規律，僅有這部分與AIGC自動生成的素材結合，才可產出“競爭力”“差異化”的文案內容。這部分亦是持續按照模型和數據持續迭代的

2）SEO關聯部分

SEO是一門專業，雖然區別的途徑區別的搜索引擎的SEO規則區別，但常用的途徑對SEO的需求少不了關鍵詞、TDK、內鏈等配置，而這部分每個都有專門的規律。關鍵詞AI抓取，源自之一是過往的搜索數據、成交數據，源自之二是抓取各網站的搜索關鍵詞、長尾關鍵詞、熱點關鍵詞，與機構優良、制品特點、核心用戶進行匹配。除了自動生成，亦能夠將歷史的高頻關鍵詞、制品運營手動獲取的關鍵詞進行導入

1.2.2 內容生成模塊

1）文案生成規則

文案歸類和框架內容，能夠對文案進行區別的歸類，每一個類別有特有的文案框架。包含主標題、副標題、段落標題、圖文等

SEO規則與需求，實現恰當分布關鍵詞，避免過渡堆砌；內鏈布局規則，處理不突兀；TDK生成規則，自動生成TDK內容等

2）AIGC自動生成

選取合適的 AIGC 內容生成工具，例如 OpenAI 的 GPT 系列、百度的文心一言等。在這些工具上，運用 prompt 指令并結合文案生成的規則，給出知道、清晰的指令和需求，以引導 AIGC 工具生成符合需要的內容。同期，亦能夠供給人工撰寫的或歷史的參考資料，以便更好地理解需要并進行生成。

并且指令和需求是持續迭代和升級的，這部分就會說到，在長時間的方法中，需要創立數據獲取與內容生成之間互動關系，持續調優

1.2.3 內容發布模塊

這部分不屬于AI的能力范圍，屬于AI自動生成營銷內容全部項目的一部分。由于AIGC生產的內容需要結合文案二次編輯能力、頁面配置能力、SEO基建能力才可達成最后的項目結果

1）文案二次編輯能力

針對AIGC生產的內容需要進行審核和優化，尤其是功能上線的前期，需要人工對內容的準確信、規律性等進行審核和修改、表達的優化，以保證內容符合機構官網調性和制品優良

2）頁面配置能力

包含聚合頁、內容頁、留資組件的配置能力，AIGC的內容需要有頁面來呈現才可發揮價值。這兒AI生產的內容類型（如一級標題、二級標題、三級標題、圖、文、視頻、動畫等都需要能夠對應支持）

3）SEO基建能力

SEO的基建能力，包含TDK的配置、內鏈、外鏈的呈現，亦包含頁面渲染、自動源碼更新、sitemap自動更新、網站響應速度等關聯基本能力

1.2.4 數據評定模塊

先是埋點和途徑識別，這個部分是付費的搜索引擎類似，不太多的闡述，核心是在官網的關鍵頁面和用戶環節進行埋點，以收集用戶行徑數據。

而后是關于數據指標和看板，經過創立數據指標鏈路，定時關注核心指標，以反推AIGC內容生成規則和指令的優化

生成文案數頁面收錄數關鍵詞排名頁面UV留資按鍵點擊數AQL線索量SQL線索量

2、AI-售前智能客服

智能客服是AI最常用的運用場景之一，包含售前客服（認識用戶意圖和咨詢，給予售前購買意見）；售后咨詢（針對售后的咨詢、投訴等初篩）；幫忙中心（平常問題的解答）等。本處核心以售前客服進行舉例

2.1 適應場景介紹

售前客服有其特殊性，做為SaaS機構的售前客服，其重點的工作包含以下幾個

流量分發，針對個人購買咨詢、企業購買咨詢、售后咨詢、投訴等進行流量分發平常咨詢，針對制品、價格、優良、處理方法等場景問題進行回復線索創建，針對用戶表達、咨詢內容來判斷意圖，標記咨詢類型，創建線索

對AI有必定的認識都會曉得，以上幾個事情都能夠利用AI實現自動化回復，從而加強回復的即時性、效率

2.2 制品設計簡述

2.2.1 智能客服

為了更好地利用 AI 做為售前客服的重要技術，需要創立一個完善的知識庫管理系統。該系統將做為智能售前客服回答用戶問題的核心依據，保證信息的準確性和時效性，同期方便機構內部人員對知識庫內容進行守護和管理。

1）問題歸類及分發

雖然功能入口是企業版售前客服咨詢，然則在實質業務中亦會有其他類型的咨詢進來，因此第1步是需要對咨詢進行歸類

個人版購買咨詢，流量分發，供給對應鏈路企業版售后咨詢，調用對應的智能客服。（售前客服與售后客服會有區別的知識庫）企業版售前咨詢，這次需要的對應智能客服

2）知識庫內容輸入

針對售前客服，需要有專屬的連續守護和更新的知識庫，做為AI回答問題的核心依據。

售前客服工作梳理，按人工處理流程和規律進行整理，怎么循序漸進進行判斷，這個部分能夠做為輸入的一部分

歷史人工會話同步，在做AI智能客服之前，客服工作是始終都有的，這部分是知識庫的寶貴資源。通常的售前客服都是有購買三方的服務（如美洽、七魚等），這部分能夠從三方系統，將歷史會話的數據同步過來。針對將來的人工會話，亦能夠連續進行同步

其他內部系統，線上系統自動對接的資料，如商品庫商品包裝和定價信息、幫忙中心、用戶手冊等信息自動同步

人工導入內容，支持上傳word、pdf、PPT等線下資料的導入

3）知識庫的更新守護

問答錄入，除以上的導入功能外，能夠手動添加問答，經過輸入題目和答案，以豐富知識庫問答編輯，針對已有知識庫內容的編輯功能，用于運營人員的平常管理問答刪除，刪除再也不需要或錯誤的問答內容

業務詞的管理、同義詞管理、禁用詞管理、敏銳詞管理、版本管理、權限管理等關聯功能

2.2.3 應用模塊

智能售前客服的應用，由于SaaS機構企業版售前的流量源自非常很難，且成本較高，因此一個沒法判斷準確率的智能客服軟件是很難在機構說服市場團隊進行運用的，能夠按以下的節奏進行推進，降低危害的同期加強問題處理率

推進節奏一：人工客服為主，智能客服輔助。在第三方在線客服的聊天界面，能夠嵌入智能客服的咨詢，當用戶進行問題咨詢時，智能客服給到答案，由客服人工來選取是不是進行采納。同期，針對未采納的問題直接人工回復，并將人工答案及未采納原由同步至智能客服，由此來評定智能客服的答案準確性（采納答案數/問題咨詢總數）

推進節奏二：AB測試，少量智能客服主導。切出20%的流量，由人工客服替換為智能客服，需要觀測的數據，一個是智能客服的處理問題率；一個是人工客服和智能客服的線索轉化數據（UV→點擊數→AQL→SQL），要避免由于提效而降低了線索量，是需要達到整體ROI的最大化

推進節奏三：智能客服為主，人工客服為輔。經過人工判斷、AB測試的結果，可以以較高準確率的智能客服進行更大范圍的推廣，然則必定要重視的一點是，轉人工客服的操作要顯著和直接

2.2.4 數據評定模塊

關于AI 智能客服的數據評定，需要從三個維度。維度一，提效，依據處理問題率來評定提效狀況；維度二，需要以線索轉化數據（UV→點擊數→AQL→SQL）做為重點參考指標。售前客服的核心目的是線索量，不可由于提效而降低了線索量

總來訪量AI有效會話量AI處理問題率AI轉人工窗口量AI會話占比=AI處理問題數/所有會話數

3、AI-tel語音轉文字

3.1 應用場景介紹

語音轉文字亦是應用比較廣的一種AI技術，比較適合在語音通話內容比較單1、標準的場景，例如售前客服語音通話，電銷團隊語音通話、售后客服內容分析等，本文以售前客服語音通話做重點的介紹。那在一家SaaS機構，AItel語音轉文字在售前客服的應用場景重點是：

售前客服質量評定，售前客服通常以接通數和線索產出數等做為考核指標，然則客服溝通內容的真實性、準確性需要靠人力核查，而AI語音轉文字可替代核查工作，經過查看通話轉寫文本評定客服人員的表現，包含溝通技巧、問題回答準確性等，亦能夠以此優化售前服務流程

客服需要自動記錄，客服在與客戶語音通話過程中，需要將通話內容轉化為CRM的線索記錄，將通話內容即時、準確的記錄下來，而AI轉化+人工核對的準確度大于邊通話邊記錄的準確度

減少團隊間的扯皮，售前的線索是需要交付到營銷團隊的，而雙方常顯現的一個爭議點便是一方認為滿足線索標準，而另一方認為客戶并無購買需要是湊數，而經過AI轉文字與CRM系統內記錄的內容核對，能夠減少分部之間的扯皮

3.2 制品設計簡述

AI語音轉文字-售前客服應用重點有以下幾個部分的工作:

3.2.1 AI語音轉文字能力對接

1）語音轉文字

語音轉文字，倘若是系統能力搭建，則會存在數據收集與預處理、模型選取和訓練、語言理解與處理、音頻處理等非常多的能力建設，在非專業這類的機構，這個部分能夠從外邊進行采購，例如科大訊飛、阿里云、百度智能云等，都有非常專業能力，其語音轉文字準確率比較高，況且通常能夠支持多語音和方言，并且供給了豐富的API接口，方便企業進行集成和二次研發

2）關鍵詞提取

語音轉文字之后便是關鍵詞提取，而像科大訊飛等機構本身就能供給關鍵詞提取的能力。詳細的運用場景在于，SaaS機構針對線索管理是有標準的字段搜集需求的，能夠利用關鍵詞提取的能力將文字與CRM字段/選項之間做匹配，而線索的信息通常會包含：

客戶基本信息：客戶名叫作、聯系人、聯系tel、位置、機構主營業務等客戶購買需要：客戶痛點、購買訴求、預算范圍、購買意向度等其他客戶信息：是不是有認識過競品、下一步推進計劃等

3.2.2 與CRM系統打通

那以上的語音轉文字和關鍵詞提取怎么實現與CRM的交互，倘若運用到售前客服的工作其中，會包含以下幾種

1）自動創建線索及信息填充

售前通話進來，系統按照來電類型自動創建線索，在接通之后，按照語音通話內容自動填充線索信息。在這個基本上，能夠供給以下能力，（1）AI內容填充之后客服能夠修改字段；（2）線上內容填充的準確性或修改記錄經過埋點或日志記錄下來，便于評定AI識別的準確性；（3）供給暫停 / 繼續轉寫功能，客服在需要集中精力處理某個問題或記錄信息時，能夠暫停轉寫，之后再繼續。

2）售前客服通話看板

供給給售前主管/經理供給通話記錄查找和管理頁面。經過日期、客服人員、客戶名叫作等要求查詢特定通話記錄。通話記錄包含以下幾個部分內容

通話基本信息：來電號碼、通話市場、接聽人等

原始的通話記錄，語音轉文字的原始記錄，線索與AI識別內容的匹配度（按AI識別內容未修改字段/所有線索字段）

3.2.3 其他重視事項

1）實時轉寫的即時性，實時轉寫需要重視識別的延遲時間應掌控在**秒以內，保證客服能夠即時看到轉寫內容。

2）多語音與方言支持，倘若機構是全世界或全國的業務，會觸及到多語音與方言的支持，這個外采的三方機構都會有關聯的能力

3）AI與人工的結合，通話環境和內容是非常繁雜的，因此會存在各樣的狀況出現，例如背景噪音、多人對話、前后回答矛盾等，因此需要在AI轉寫能力的提高的同期，針對繁雜場景需要依賴人工的介入

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