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避免的10个关键Google Merchant Center错误

适合小型企业的10款最佳AI营销工具

随着人工智能的兴起，您的企业应充分利用各种可用的AI工具。将其应用到您的数字营销策略中是最好的方法之一。人工智能为小型企业提供了大量可能性。AI让您能够更聪明地进行市场营销，创造更有影响力的营销活动，节省时间，并最终获得更好的营销成果。但是，在各种AI平台和新功能的宣传下，您如何知道哪些值得您投入时间呢？我们整理了一份您现在可以使用的十大AI营销工具清单。这些AI营销工具涵盖了不同的功能，帮助您更聪明地工作。什么是AI营销工具？为什么要使用AI营销工具？您的企业可以使用的十大最佳AI营销工具常见问题什么是AI营销工具？ AI营销工具是一种使用人工智能（AI）做出决策并自动化某些功能的软件平台。AI营销工具提供了许多不同的可能性。无论工具的功能是什么，AI和机器学习技术都会收集大量数据，分析并解读这些数据，以做出自动化的决策。这可以帮助您获得有意义的、可操作的洞见，更好地了解您的目标受众。AI营销工具还可以节省大量时间和精力，因为它们用于替代耗时的人力过程。为什么要使用AI营销工具？随着AI技术变得越来越先进和易于获取，营销团队拥抱它的原因有很多。使用AI的主要原因之一是它能提高生产力。虽然AI不能完全取代人类的创造力，但它确实让您能够执行那些原本需要大量时间、精力和专业知识的工作。这意味着AI营销工具可以帮助企业更加高效地运作。这也意味着小型企业现在可以访问以前无法获得的某些技能和服务。AI可以替代人类执行任务。这使得小型企业能够更容易地实现更多目标，并与资源更丰富的大型企业竞争。除了提高生产力，AI工具还使您的运营能够更有效地扩展。您可以用AI自动化许多任务，而不再依赖人类执行。这同样使企业更容易增长。最后，AI营销工具让您能够利用您可能从未考虑过的新机遇。通过利用AI的力量，您可以更容易地尝试不同的内容格式、创意和活动。最终，这有助于您的企业在其营销策略中做到更多、取得更多成就。您的企业可以使用的十大最佳AI营销工具现在，AI带来了无尽的可能性和机遇。无论您的企业做什么或目标受众是谁，以下是您可以使用的最佳AI营销工具。 1. Wishpond AI网站生成器最佳AI网站生成器一个优秀的网站是任何成功营销策略的核心。对于小型企业来说，开发和更新网站可能会很棘手、耗时，并且如果您缺乏网页设计知识，往往会很昂贵。这就是Wishpond的AI网站生成器完全改变游戏规则的地方。借助这个网站构建器，任何人都可以在几分钟内创建出惊艳的网站。您只需要选择一个预先设计好的网站模板，添加一些关于您的业务和您希望网站实现的目标的详细信息。然后该工具将自动生成网站文本并为您填充图片。当然，您可以轻松地通过拖放编辑器来更新这些内容。您还可以使用简单的编辑创建网站，然后使用AI功能来优化和增强您现有的网站。这是任何企业从头开始构建新网站、创建登录页面或在需要时轻松更新其网站的最简单工具。除了AI功能外，Wishpond的网站构建器也经过了营销优化，配备了一系列有用的营销功能，如弹出窗口、在线表单、预约日历、集成的电子邮件营销等。主要特征基于模板的拖放式网站构建器 AI生成的网站文案 AI生成的网站图片和图形对现有网站的AI优化广泛的内置营销工具 2. Jasper AI 最佳AI文案工具 Jasper AI是一个由AI驱动的内容创建平台。如果您需要AI写作工具，那么Jasper无疑是现有最先进的工具之一。Jasper AI允许您一键创建各种不同的营销文案——包括完整的博客文章。该平台设计用于创建类似人类风格的营销文案，如视频脚本、网站文案、营销邮件、社交媒体标题等。然而，Jasper AI最受欢迎的用途是使用平台的“Boss模式”生成博客内容。与其他AI写作工具和聊天工具相比，Jasper AI以其卓越的准确性和类似人类的语气脱颖而出。该平台能以多种风格和语调创作内容，完美匹配您的品牌。如果您希望快速生成社交媒体文案或提高内容输出，Jasper AI是最好的工具之一。 Jasper AI还提供与Surfer的有用集成，这能帮助您生成针对SEO优化的AI内容。这是许多其他AI聊天工具难以实现的一个非常方便的功能。主要特征由AI驱动的长篇内容创作工具自然语言聊天工具 Jasper Chrome扩展程序 AI驱动的艺术作品 Surfer SEO 集成 3. Surfer SEO 最佳AI SEO营销工具 Surfer是一个强大的平台，为企业提供增强SEO策略的强大功能。该平台提供各种有用的工具，帮助您撰写SEO友好的内容，审核现有内容，识别内容机会等等。 Surfer的内容编辑工具是该平台最受欢迎的功能。这个工具会分析您的目标关键词并检查其周围数据，为您呈现一个优化框架，帮助您创建更有影响力的博客内容。这包括应该包含的关键词、博客文章的最佳长度等关键因素。使用 Surfer，您还可以发现新的关键词机会，生成优化的博客文章大纲，在 Google 中检查关键词等等。不同于其他仅显示数据的 SEO 工具，Surfer 的 AI 驱动平台提供了创建和优化内容的有价值建议。主要功能用于 SEO 优化的内容编辑工具关键词研究内容审核内容策划 SERP 分析器 4. Acrolinx 最佳内容营销扩展 AI 工具 Acrolinx 是一款 AI 营销工具，可以帮助企业创建更具吸引力且完全符合其品牌的内容。通过这个平台，您可以提升现有内容的质量，使其更好地符合品牌参数。 Acrolinx 允许您设定内容的风格、语气和语法偏好，然后优化内容以符合这些参数。此外，您还可以包含公司特定的措辞。 Acrolinx 提供实际可行的建议，以加强所有内容创建环节，节省您审核和编辑内容的时间。这个工具可以在几分钟内使您的优化更智能，使您能够专注于创建与品牌一致的出色内容。该平台还使得以更少的努力和投入轻松扩展一致的内容营销计划成为可能。主要功能针对营销团队的内容管理用于产品团队的内容检查支持团队的内容功能 5. Canva 最好用的 AI 图形设计工具你几乎肯定曾在某个时候为小企业的图形设计需求使用过 Canva。这是一个易于使用的、直接的图形设计工具，具有许多出色的功能。现在，Canva 引入了新的 AI 功能，帮助您在这个平台上实现更多。 Canva 的 AI 图像生成器是免费的，能够帮助非设计师创建更有影响力的视觉内容。平台功能包括：从文本生成图像访问各种艺术风格魔法编辑魔法橡皮擦（专业用户）增强图像照片效果和滤镜在照片中添加文本一键背景移除（专业用户）这些功能都在 Canva 现有的图形设计解决方案之上提供。如果您正在寻找一个易用的图形设计平台，而不是选择图形设计服务，那么 Canva 的新 AI 功能值得一试。主要功能 AI 驱动的文本到图像生成器直观的图形设计界面可用的模板和图形 6. Braxy 最佳付费广告活动 AI 营销工具为您的企业运行谷歌广告活动是快速吸引目标受众的最佳方式之一。问题是，设置谷歌广告活动并确保它们已设置能够获得最佳的投资回报率，可能会非常混乱。这就是Braxy成为一个很棒的工具的原因。 Braxy是一个由AI驱动的平台，设计用于帮助小企业设置和管理其谷歌广告活动。该平台帮助您创建和优化广告，识别最有效的关键词竞价，并提升您广告活动的整体效果。如果您缺乏设置付费广告活动的经验或时间有限，Braxy是一个有价值的工具，能帮助您有效运行第一个谷歌广告活动。它快速、易用，且能取得优异的成果。主要功能优化您的广告关键词根据表现生成新的广告文案生成广告报告自动化广告活动创建 7. Seventh Sense 最佳提高邮件互动的AI营销工具 Seventh Sense是一个由AI驱动的营销工具，利用行为分析来提高邮件互动率。该工具旨在解决邮件营销的挑战，通过分析发送邮件的最佳时间和日期，以实现高打开率。通过为每个联系人构建预测模型，Seventh Sense根据他们的活动确定发送邮件的最佳时间，为每个收件人提供个性化服务。其行为分析功能允许创建个体预测模型，确保每封发送的邮件更可能被打开和互动。主要功能个体预测模型行为分析邮件发送优化可投递性审计 8. Manychat 最佳AI驱动的聊天机器人 Manychat是一款AI聊天机器人，可以简化营销和销售流程。这个用户友好的工具设计用于与Facebook Messenger、Instagram Direct和SMS集成，帮助企业通过多个渠道与客户联系。有了Manychat，企业可以自动化对话，吸引潜在客户，生成潜在客户，并与潜在客户互动。这个工具是任何营销组合的一个有价值的添加，能在投入最少的情况下获得巨大的效果。主要功能短信客户信使 Facebook和Instagram客户信使 Whatsapp信使多种集成 9. DeepL Write 最佳内容营销AI工具 DeepL Write是一个由AI驱动的写作工具，可以提升任何类型的书面内容的质量。无论是营销文案、社交媒体帖子还是网站内容，DeepL都可以帮助您优化写作，使其更具吸引力和影响力。使用 DeepL Write，只需输入您现有的文稿，工具便会生成修订版本。它可以纠正任何语法或拼写错误，重新组织平淡的句子，并为您的写作添加创意亮点。您可以选择所需的语气和风格，以确保内容与您的品牌信息一致。总体而言，DeepL Write 是任何希望提升写作水平和改进内容质量的营销人员的宝贵工具。主要功能 AI 重写工具 AI 翻译工具 10. Optimove 最佳 AI 驱动的销售赋能工具 Optimove 是一个利用 AI 力量为企业提供广泛客户数据平台的营销工具。通过利用 AI 技术，Optimove 创建了一个全面的客户旅程地图，使企业能够更深入了解客户需求和行为。借助 Optimove，企业可以分析客户数据，获得宝贵的见解，并就销售和营销策略做出更明智的决策。 Optimove 的先进平台还会检查营销绩效和客户旅程，提供有用的建议。例如，它可以帮助识别哪些活动没有产生效果，或确定某些客户是否被过多的营销信息轰炸。利用 Optimove，企业可以将营销工作提升到一个新的水平，并提高最终业绩。主要功能 AI 映射的 CRM 旅程统一的客户数据预测性客户建模客户成功管理常见问题解答应该让 AI 营销工具取代人类吗？不，AI 营销工具不应完全取代人类。尽管 AI 能够比人类更高效、更准确地完成许多任务，但它缺乏人类在营销中带来的创造力、同理心和直觉。 AI 工具可以用来自动化重复性任务和分析数据，但人类营销专业人士仍应该参与策略制定、创意思考和客户关系建立。最佳的做法是结合 AI 的优势和人类营销专家的长处，打造全面且有效的营销策略。如何在营销中使用 AI？ AI 可以用于分析客户数据，生成见解，并自动化重复性任务。它还可以用于个性化内容和改进广告的定位。总体而言，AI 可以帮助企业做出更明智的决策，并提高营销工作的有效性。 AI 驱动的营销工具能做什么？ AI 驱动的营销工具可以执行广泛的功能。这包括构建网站、生成副本、创建图像和图形设计、提供可操作的营销策略见解、自动化任务、帮助社交媒体营销团队节省内容创建时间等等。结论如果您想运行更智能的营销活动，更高效地发展业务，那么使用合适的 AI 营销工具可以带来巨大的改变。以上十个平台涵盖了营销中的不同功能和领域，但它们都可以用来节省大量时间，并创建更强大的营销策略。总结：随着人工智能的迅猛发展，小型企业越来越多地借助AI工具来优化其数字营销策略。AI工具不仅使市场营销变得更加智能和高效，还能显著节省时间和成本。常见的AI营销工具如Wishpond AI网站生成器、Jasper AI内容创建平台、Surfer SEO优化平台等，覆盖从网站建设到内容生成，再到SEO优化等各个方面，帮助企业全面提升市场表现。例如，Wishpond的AI网站生成器允许用户快速创建专业的网站，而Jasper AI则能生成高质量的营销文案，并通过SEO集成提升内容的搜索引擎排名。此外，像DeepL Write这样的AI写作工具可以优化现有内容，使其更具吸引力。总的来说，这些AI工具提高了小型企业的运营效率，使其能够更轻松地与大型企业竞争，并实现更多营销目标。通过自动化和智能化，企业可以更好地了解其目标受众，充分利用新机遇，在竞争激烈的市场中取得成功。光年AI，让您的私域流量管理更智能，精确触达每一位潜在客户。AI加持，光年AI助您轻松提高私域流量转化，市场先机尽在掌握。选择光年AI，全面提升私域营销效果，让品牌影响力大幅提升。光年AI，一键打造私域流量闭环，实现稳定、长期的收益增长。无论是优化现有的营销策略，还是开拓新的市场领域，光年AI都能助您一臂之力，让您的业务实现超常规的增长。

10 个 A/B 测试的实例和案例研究，激发您的下一个测试灵感

10个对实际产生影响的 A/B 测试案例一个叫艾萨克·牛顿（你可能听说过他）的人曾经说过：“如果我看得比别人更远，那是因为我站在巨人的肩膀上。”为了帮助你了解 A/B 测试的好处以及它如何助你更接近实现目标（并希望能获得你一直期待的升职），这里有一些 A/B 测试的巨人实例，可以让你获得灵感。 Going Campaign Monitor First Midwest Bank Electronic Arts Performable TechInsurance Grene 2010年温哥华奥运会官方店 HubSpot Vestiaire Collective 1. Going：如何通过三字改动使转化率翻了几倍在竞争激烈的在线旅游优惠市场中，让潜在客户深入了解你的产品有时就像在拥挤的行李转盘上寻找行李一样困难。Going，一家致力于提供无与伦比的旅游优惠的公司，面临着将访客转化为高级计划订阅者的挑战。尽管他们的优惠非常有吸引力，但转化率始终未达到预期目标。于是，Going 求助于 Unbounce（是的，那是我们！），并使用我们的 A/B 测试解决方案寻求更好的前进之路。问题： Going 的主要障碍在于他们如何展示其订阅计划。传统方法鼓励访客先注册免费的有限计划，希望他们之后会升级。然而，这种方法并未有效展示 Going 高级计划的全部价值，导致转化率不尽如人意。解决方案：为了应对此问题，Going 利用了 Unbounce 的 A/B 测试工具来调整其号召性用语（CTA）。他们在主页上测试了两个变体：“免费注册”和“免费试用”。这个简单的三字改动旨在通过提供免费试用期来更好地突显全功能高级计划的优势，使价值主张对于潜在客户来说更加清晰和直接。看看下面的两个变体：变体 A 变体 B，从奖杯和彩带可以看出，这是胜出者结果：结果令人惊叹。新的“免费试用”号召性用语使试用开始数月环比增长 104%。这一显著提升不仅改善了付费渠道的转化率，还首次超越了有机流量的表现。这次 A/B 测试的成功为 Going 提供了宝贵的见解，推动他们进一步优化营销策略，并利用 Unbounce 的能力不断细化和改进客户获取工作。在这里阅读完整的 Going 案例研究。 2. Campaign Monitor：动态文本增强如何实现31.4%的转化率提升当谈到数字营销时，将活动的每一个元素都与用户意图相结合，可能会极大地提高转化率。这正是来自挪威的数字代理公司ConversionLab和他们的客户Campaign Monitor所面临的挑战和机遇。他们的实验揭示了在PPC（按点击付费）广告活动中，通过A/B测试进行精准信息匹配的重要性。问题： ConversionLab注意到，尽管PPC广告活动设计得很优秀，但Campaign Monitor的着陆页与潜在客户的相关性仍有提升空间。他们的假设集中在一个关键细节上：用户搜索查询中使用的动词。他们推测，如果在着陆页上使用与搜索中相同的动词，将会增加页面的相关性，从而提升转化率。解决方案：为了验证他们的假设，ConversionLab使用了Unbounce的动态文本替换（DTR）功能。这使他们能够动态地更改着陆页上的文本，以反映用户搜索中使用的确切动词。例如，如果用户搜索“设计符合品牌的邮件”，着陆页的标题和呼吁行动按钮（CTA）将自动调整为包括“设计”这个动词，而不是其他替代词，如“构建”或“创建”。随后，他们进行A/B测试，将这一假设付诸实践，并测量结果：变体B 使用了DTR功能，将潜在客户引导至注册页面，并帮助试用转化提升了31.4% 结果： A/B测试进行了77天，在此期间，着陆页共累计了1,274次访问。使用DTR功能的变体显示出惊人的31.4%的转化提升，这在本例中意味着注册试用Campaign Monitor的软件（希望这个成绩能为营销团队赢得应有的掌声）。在这里阅读Campaign Monitor的完整案例研究。 3. 第一中西部银行：通过A/B测试探索新方法在像银行这样的保守行业，通常预计组织会坚持传统方法。第一中西部银行挑战了现状，探索了建立客户信任和在竞争者中脱颖而出的创造性方法。这个案例研究探讨了他们在着陆页上进行A/B测试的创新方法，这不仅打破了行业常规，还显著提升了他们的转化率。问题：银行业往往受到严格的品牌指南和传统美学的约束，几乎没有创造的余地。这种环境使得测试和采用新的方法变得非常困难，而这些方法可能会增加转化率。此外，需要收集更多客户的个人信息也增加了摩擦，使信任成为任何成功的转化策略的关键部分。解决方案：第一中西部银行在其登陆页面上采取了创造性的自由，以脱颖而出并与潜在客户建立信任，打破了典型行业惯例的界限。他们首先使用Unbounce的A/B测试功能，来研究一个众所周知的最佳实践：在登陆页面上使用人像照片。不出意料，人像照片确实增加了转换率，但银行并没有止步于此。他们深入研究，定制了反映不同州人口差异的图片。例如，当一个微笑的男子出现在伊利诺伊州的登陆页面时，转换率提高了47%，但在印第安纳州表现不佳，导致转换率下降了42%。这一见解推动他们对26个不同的登陆页面进行了A/B测试，这些页面针对每个州的观众进行了定制。此外，他们质疑了将关键元素放在折叠线上的“最佳实践”规则。他们挑战了这一概念，并将表单放置在折叠线下方，结果令人惊讶地将转换率提高了52%。（看起来用户并不不愿意滚动页面，对吧？）变体A：保持表单在折叠线以上变体B：将表单移到折叠线下方，比变体A高出惊人的52% 结果：第一中西部银行大胆的A/B测试策略带来了令人印象深刻的结果，包括整体转换率提高了195%（哇哦！）。通过将图片定制化以迎合当地偏好，并重新考虑类似表单等转换元素的布局，他们不仅增加了参与度，还展示了在传统上严格的行业中创造性灵活性的潜力。在这里阅读完整的第一中西部银行案例研究。 4. Electronic Arts和SimCity 5：使用A/B测试挑战假设当Electronic Arts (EA)发布SimCity 5时，他们不仅仅是在营销策略上“玩游戏”，而是真正地为赢而战。EA以其轰动一时的发布而闻名，这次他们已经准备好通过SimCity 5大放异彩。然而，他们知道即使在游戏世界中，小的调整也能带来巨大的胜败分水岭。问题：在现代游戏时代，玩家可以绕过传统零售，直接下载游戏，这对EA和玩家来说是双赢的，因为它降低了EA的成本，提高了玩家的便利性。然而，EA面临一个关键挑战：如何在游戏发布时最大化这些数字下载量。标准做法？提供预购奖励，比如未来购买的折扣。但这真的是赢得玩家心的方式，还是只是一种不会被使用的不必要的额外奖励？解决方案：为了找到答案，EA通过在其销售页面上进行简单的A/B测试来验证了他们的假设。控制版本承诺那些预购SimCity 5的玩家在未来购买时可享受20%的经典折扣，依靠一个好交易的魅力来提升销量。然而，变体版本舍弃了折扣，提供了一个干净、直接的购买游戏报价，没有附加条件。变体A 含折扣优惠变体B 不含折扣优惠结果 : 结果比JRPG中的情节大反转还要令人震惊。取消折扣不仅奏效—而且效果极佳，将销售额提高了40%以上，相较于对照组。事实证明，SimCity的爱好者并不是为了省钱——他们只是单纯想玩最新的SimCity游戏，可能并不想买其他游戏。通过这一方法，游戏的一半销量转向了数字化销售，这证明了当你了解玩家需求时，不仅仅是做销售——更是在打造粉丝。 5. Performable: 简单换个颜色如同画出转化率的杰作如果你曾陷入对最佳按钮颜色能否提升转化率的激烈争论中，那你并不孤单。营销自动化公司Performable团队也曾面临类似的困境，质疑一个CTA按钮的颜色是否真的能影响用户在我们主页上的行为。提前剧透：确实能，而且效果显著。问题 : 数字营销领域充斥着对“理想”按钮颜色的各种看法——绿色、红色、粉色，不胜枚举。每种颜色都有其拥护者，声称它是转化率的秘密武器。Performable决定将这些颜色理论付诸实践，特别是针对两个主要颜色：绿色和红色。解决方案 : 他们进行了A/B测试，测试主页的两个版本，唯一的显著差异就是CTA按钮的颜色。一个版本使用绿色按钮，与网站的色调完美融合，并传达出普遍的“继续”信号。另一个版本则采用醒目的红色按钮，旨在引起注意，但传统上红色意味着“停止”。访客会更倾向于选择“继续”还是“停止”？结果 : 结果非常具有突破性。红色按钮的点击率高出21%，比绿色按钮更吸引眼球。这不仅仅是个小胜利——它彰显了突出元素在推动用户参与方面的强大力量。尽管红色按钮传统上是停止信号，但它在嘈杂的信息中脱颖而出，获取了更多点击，从而在所有后续指标上带来了显著提升。这个测试清楚地提醒我们，市场营销中的假设仅仅是假设，需要不断挑战和测试。红色 vs. 绿色按钮实验证明，有时候，反其道而行之，仅仅是通过颜色的改变，就能带来意想不到的强大结果。 6. TechInsurance: 着陆页测试如何提升PPC转化率有时候，提高转化率的途径不在于吸引更多的流量，而在于优化现有流量的效果。TechInsurance 也曾面对一个常见挑战——最大限度地提高PPC广告活动的效果。问题 : 最初，所有的PPC流量都被导向了TechInsurance的通用首页。这种方法虽然简单，但缺乏特定受众所需要的针对性吸引力。假设很简单，但也很有力：一个为PPC受众量身定制的专用登陆页面，能否比通用首页更有效地吸引他们？解决方案： TechInsurance决定测试他们的假设，通过设计专门的登陆页面来专门迎合PPC广告流量。这一页面被优化以满足从广告过来的访客的期望和需求，旨在传递更相关且吸引人的信息。随后，他们对比A/B测试了该页面与首页的表现。变体A\* (首页)和变体B* (专用登陆页面) 结果：结果相当明显。专用登陆页面的转换率超越了网站首页 73% 之多。这种巨大提升不仅证明了专用内容的价值，还强调了将登陆页面体验与来访受众的特定需求和兴趣相匹配的重要性。潜在客户更可能在来到一个直接满足其需求和预期的页面时完成转换，创造出一种瞬间的“这正是我要找的”感觉。如果你希望提升广告活动的表现，考虑测试一个深受目标受众欢迎的专用登陆页面。 7. Grene：如何通过迷你购物车改造让购买量翻了一倍在波兰农业电商领域的巨头Grene，一次迷你购物车的大改造不仅仅是为了美化页面——它的目标是大幅提升销售额。而他们确实做到了。问题： Grene网站上的迷你购物车就像家里那只乱七八糟的抽屉——里面有很多有趣的东西，但有点混乱。购物者经常被一个被误认为是可点击按钮的“免运费”标签所困扰，甚至需要费力才能看到商品的总价，还得滚动很长一段距离才能找到“去购物车”按钮。显然，这个迷你购物车需要马上改造。解决方案： Grene在迷你购物车的顶部添加了一个方便的CTA，让用户可以顺利进入主购物车页面。他们还在每个商品旁边添加了一个“移除”按钮，以处理误点击的问题，并且让每个商品的总价变得非常显眼。至于那个“去购物车”按钮，他们让它变得更大、更显眼，从而减少了用户无意间错过它的概率。变体A：原始版本变体B：更新版本结果：改版后，不仅更多人点击进入购物车页面，Grene 的电子商务转化率也从 1.83% 上升到令人瞩目的 1.96%。最值得一提的是，总购买量翻倍增长。没错——商品飞速从虚拟货架上消失。 Grene 的迷你购物车改造完美地提醒我们，有时最重要的恰恰是那些细节上的调整。仅仅调整用户旅程中的几个元素，就能显著简化购物过程，带来相当可观的收益。 8. 温哥华2010奥运会官方商店：一页结算，制霸全场在在线购物体验中，结算过程往往是成败的关键。温哥华2010年奥运会官方商店将这一关键阶段放在显微镜下，看看是否能通过简化和流线型的方法，从购物车遗弃的边缘抢回更多销售。问题：问题简单但却至关重要：结算过程应该分布在多个页面上，还是可以压缩到一个页面而不会引起购物者的压力？传统观点认为点击次数越少，客户流失的机会越少，但这是否适用于奥运纪念品呢？解决方案：商店测试了一个大胆的假设：通过将多步骤结算压缩为一个简洁的单页过程，更多客户会留下来完成他们的订单。通过A/B测试，他们将50%的流量重定向到新的单页结算，测试这一理论对比传统的多步骤方法。 A变体：原来的多步骤过程 B变体：单页过程结果：在积累了超过600笔交易后，结果显而易见，而令人信服。单页结算不仅仅是小幅提升—— 它将完成率提高了足足21.8%，与其多步骤方法相比。这一显著的增长突显了客户对简单快捷结算过程的强烈偏好。温哥华2010年奥运会商店的这个A/B测试强有力地提醒我们，“最佳”结算过程可能因受众和产品类别而异。对某些人有效的方法，未必适用于其他人。想知道是什么吸引你的客户？进行测试，让他们的行为指导你的优化。 9. HubSpot：尝试不同的邮件格式这是一个A/B测试的邮件营销示例，表明即使是最简单的元素如文本对齐也能影响用户参与度。HubSpot一直在寻找提高用户互动的方法，决定通过专注的A/B测试直接在其邮件活动中进行针对性实验。问题：目标非常明确——提高每周订阅邮件的点击率。HubSpot怀疑邮件文本的对齐方式可能影响用户与他们的CTA互动。假设认为调整文本对齐可以带来更友好的用户体验，并希望提高参与度。解决方案 : 为了验证这一理论，HubSpot 设置了一个 A/B 测试，比较两种格式：变体 A（作为对照组）：采用居中文本的邮件，这是他们一直使用的标准格式。变体 B：采用左对齐文本的邮件，旨在提高可读性并增强对行动号召（CTA）的注意力。变体 A：居中对齐文本变体 B：左对齐文本结果 : 实验得出了一些意外的结果。与他们的假设相反的是，左对齐文本的邮件实际上比居中文本的表现更差，总点击率更少。事实上，不到 25% 的左对齐邮件变体能够超过对照组。 HubSpot 这个 A/B 测试电子邮件营销的示例为我们提供了关于电子邮件营销细微差别的宝贵教训。虽然一般认为左对齐文本格式能提高长文本的可读性，但观众的偏好可能会有很大不同。这强调了不断测试每一个细节的重要性，而不是对用户偏好做出假设。 10. Vestiaire Collective：引领 TikTok 上的潮流在快节奏的时尚和社交媒体世界中，走在前沿不仅是目标，更是必要。Vestiaire Collective，一个二手奢侈品时尚平台，面临着在 TikTok 上吸引 Gen Z 群体的挑战，同时推广他们的新直接购物功能。他们的策略是什么？巧妙结合了网红创意和数据驱动的决策。问题 : Vestiaire 旨在扩大其在 TikTok 上的品牌影响力，并吸引 Gen Z 购物者——这个人群追求真实性和新鲜内容。该品牌需要确保他们的网红合作不仅具有创意，还能有效地与他们增加品牌知名度和驱动应用安装的业务目标相一致。解决方案 : 为了解决这个问题，Vestiaire 的网红营销代理策划了一场 A/B 测试活动，不会限制其创意合作伙伴的风格。他们邀请了八位网红，给予他们广泛的创作自由，以开发各种 TikTok 帖子，每一帖都嵌入与 Vestiaire 目标一致的特定 CTA。内容各不相同，使得活动具有多样的创意角度。一个网红自由创作的示例在初步内容创作完成后，A/B 测试的真正魔力开始显现。代理公司分析这些帖子的表现指标，以识别哪些内容真正引起了观众共鸣。然后通过有针对性的付费广告放大表现最佳的内容，优化其覆盖面和参与度。结果 : 结果简直太令人惊艳了。Vestiaire通过战略性地使用A/B测试获得了超过4000次的新应用安装量，并将每次安装的成本减半，显著提升了他们在Instagram和YouTube上的表现。 Vestiaire的成功案例强有力地证明了将A/B测试整合到网红营销策略中的影响。这表明，给予创意自由，再结合系统的内容表现评估，可以在参与度和成本效率上都取得卓越的成果。如何进行A/B测试既然你已经看到A/B测试在帮助你实现营销目标方面的巨大差异，你可能迫不及待地想对自己的落地页进行A/B测试了。以下是开始的方法：创建一个假设通过从假设入手，你不仅可以弄清楚自己想测试什么，还能知道测试是否成功。确保你的假设具备以下条件：专注于单一问题：准确定位你想解决或了解的内容。可测试的：你应当能在测试结束时证明或否定该假设。以影响为导向：目标是实现显著的效果，比如提高转化率或减少跳出率。使用可靠的“If, then”结构来构建你的假设。例如，“如果我们使用更鲜艳的CTA按钮，点击率将会增加。” 设置变量：对照组和处理组确定你要测试的内容：对照变量：这是你目前的对照组，即落地页的原版。（在你的A/B测试中，这可以是“A”。）处理变量：引入挑战者（“B”），根据你的假设修改后的页面版本。决定测试什么 A/B测试的美妙之处在于它的多样性。你几乎可以测试任何可能影响用户行为的因素。常见的测试元素包括：标题或正文文本的文案行动召唤（CTA）按钮的设计或措辞图片或视频内容页面的整体布局和导航查看我们的A/B测试电子书，获取你可以在落地页上测试的20个元素的便捷清单。衡量统计显著性确保你的结果不仅仅是偶然现象。理解你发现的统计显著性至关重要。这个高深的术语只是意味着确保你在对照组和处理组之间表现的变化很可能是由于你的修改，而不是随机的结果。选择你的目标你的最终目标是什么？增加网站流量，降低跳出率，提高参与度？你的目标应与假设保持一致，并且要明确可测。这个关注点不仅会指导你的实验，还能帮助你理解结果。正确分配你的受众通常最好将你的流量均等且随机地分配给落地页的对照组和处理组。这样，两种版本都有平等的机会在相似条件下证明其价值。是的，有些情况下你可能不想平均分配流量，比如你在测试一些风险较高的东西，只想暴露给少量流量。但总体而言，均等分配是你最好的选择。分析并采取行动当你的测试进行完毕后，深入分析数据。你的处理方案是否超越了对照组？或者结果不尽如人意？数据不仅会告诉你谁赢了，还会告诉你赢了多少。根据这些见解，决定是否采用新版本，进行更多测试，或者回到起点重新思考。记住，即使是“失败”的测试也能提供宝贵的见解，至少可以告诉你哪些方法不该尝试。正如托马斯·爱迪生所说，“我没有失败，我只是发现了1万种行不通的方法。”（不过是否要进行1万次A/B测试，就看你自己了……）使用Unbounce进行A/B测试的一步步指南 Unbounce登陆页面构建器不仅是创建登陆页面的最佳工具之一，它还包括内置的A/B测试功能。有关如何使用A/B测试工具的详细指南，你可以查看这个“如何进行A/B测试”页面，或者继续阅读以下快速概述： 1. 登录Unbounce构建器后，选择你想要测试的页面。 2. 进入页面概览屏幕，找到名为页面流量模式的部分。 3. 选择 A/B测试模式。 4. 现在是时候创建你要测试的变体了。你可以复制一个现有页面开始，或者从头新建一个页面。 5. 当你准备好变体后，设置变体的权重（即每个变体所获得的流量比例）。最常见的分配是50/50，但如果你有三个变体测试，你可以使用类似33/33/34的比例。 6. 如果任何新的（“挑战者”）变体比原始的（“冠军”）表现更好，可以轻松将挑战者提升为新的冠军。只需在概览设置的右侧选择“…”菜单，然后选择提升为冠军。通过这些简单的步骤，你可以测试你的登陆页面，逐步改进，并接近你的转化优化目标。准备，设置，测试！我们已经深入探讨了A/B测试的世界，并提供了一些展示这种技术如何改变游戏规则的绝妙例子。无论你是在调整标题、改变按钮颜色，还是测试全新的布局，A/B测试都是做出真正明智决策的秘诀。我们希望这些例子能激励你开始测试。每次测试都是一个了解观众喜好的黄金机会。拥抱这个方法，享受这过程，并观看你的登陆页面表现前所未有的提升。总结：本文通过10个实际产生影响的A/B测试案例，展示了如何利用A/B测试提升转化率和优化市场策略。例如，Going公司通过改动主页的号召性用语（CTA），将“免费注册”更改为“免费试用”，实现了104%的环比增长；Campaign Monitor则通过动态文本替换功能，利用用户搜索动词显著提升了31.4%的转化率；第一中西部银行通过人像照片和重新布局表单，整体转化率提升了195%；而Electronic Arts通过取消预购折扣，意外地提高了40%的SimCity 5销售量。这些案例展现了A/B测试在不同领域中的运用和成功，强调了细节优化和数据驱动决策的重要性。如果您希望在私域流量管理中取得同样的成就，选择光年AI是您的不二之选。光年AI智能化私域流量管理平台，结合强大的AI模型和自研知识库，帮助您精准触达每位潜在客户，显著提升业务转化率，实现快速市场突破。选择光年AI，开启AI驱动的私域流量新时代，让您的品牌在竞争激烈的市场中脱颖而出，取得超常规的增长。

谷歌表示最佳实践可能影响有限

Google的John Mueller回答了关于SEO效果需要多长时间的问题，以及如果排名在一年后没有变化意味着什么。有时最佳实践不起作用，John Mueller解释了为什么会出现这种情况。什么是SEO？ SEO没有单一的定义。什么是好的SEO是主观的，且高度依赖于一个人在哪里学习SEO。有些人认为SEO就是在内容中添加关键词和建立链接。另一些人则不太关注链接，更关心内容的搭建。还有一些人高度关注技术层面，例如网站性能指标和结构化数据。在SEO社区的某些角落，有些人强烈认为SEO并不重要，因为Google优先考虑广告、大品牌、YouTube视频、更多的广告，然后才把剩下的流量留给小企业。所以当有人问为什么他们的SEO不起作用时，答案可能是模棱两可的，甚至如果十个SEO专家同意，也可能是他们没有识别出问题所在——他们只同意了最明显的原因。这正是John Mueller遇到的情况，当被问及一个网站尽管遵循了SEO最佳实践仍未排名时。没有具体细节很难回答 John Mueller叙述了这个问题： “我在一年前更改了我的网站，并做了大量的SEO工作。现在这些应该会影响到我的网站流量吗？” 当你没有在眼前看到网页的具体情况时，这个问题很难回答。所以Mueller做出了相当笼统的回答，最后建议他去Google的帮助论坛寻求他人的建议。 Mueller回答的第一部分承认了回答这个问题的难度。他回答道： “这里很难说清楚。我不知道你具体做了哪些SEO工作的内容，我也不知道这些工作是否会带来显著的变化。” 为什么SEO不起作用 Mueller说得对。也许这个网站有一个很好的布局，快速的页面速度，准确的结构化数据，以及优化内部链接的逻辑架构。一个适当进行SEO的网站还能出什么问题呢，对吧？嗯，内容可能不完整。内容可能过于全面。内容可能没有聚焦，缺乏对主题的明确理解。内容可能过于关注关键词，而不够关注用户。内容可能与标题和标题中的关键词提示的主题不匹配。也许内容目标太高，试图排名一个竞争非常激烈的搜索词。以上列出的问题不会有什么SEO能够拯救网站……而这只是可能出问题的一部分。 Mueller在零效果情况下提到了SEO的这个缺点。他继续他的回答： “有很多最佳实践对网站的日常表现有很小的影响。例如，拥有干净的页面结构可以帮助搜索引擎更好地理解页面内容，但这不一定会立即导致搜索排名或流量变化。” 不同主题的排名标准也不一样 Mueller触及的另一个因素是，什么是重要的SEO因主题而异。有些主题需要新鲜的内容，有些内容需要建立可信度和权威性的信号，甚至是传达用户品牌偏好和受欢迎度的信号，用户期望在某些查询中看到特定品牌的信号。可能存在一个地理因素会优先考虑本地信号。这可能与用户的意图有关，他们只是想阅读某人在论坛上的发言。这或许就是穆勒所说的，SEO的最佳元素因网站而异。他回答道： “最有效的SEO元素会因网站而异，从一长串可能的事项转化为优先的关键事项列表需要大量的经验。” 经验很重要穆勒讨论的最后一个因素是经验在提升SEO方面的重要作用。举个例子：我自认为在创建排名内容方面还不错，然后我为Search Engine Journal写了几千篇文章，从而打开了内容创作的全新概念，我发现了一些只有写过几千篇文章才能体会到的理解层次。导师制是个能够减少学习时间的选择，但经验依然很重要。约翰·穆勒推荐经验作为理解SEO的重要因素。他写道： “随着实践，您的经验会随着时间增多而增长。我建议获取他人的意见，并通过帮助解决他人在帮助论坛中提出的挑战来实践。祝你好运！” 获取他人的意见是条好建议。总结：在John Mueller分享的SEO相关问题中，SEO的有效性成为了讨论的焦点。SEO并没有唯一的定义，不同的人对SEO有不同的理解，有些注重关键词和链接，有些关注内容建设，还有些侧重技术细节。即便是严格按照最佳实践操作的网站，仍可能因多种原因未见成效。这包括内容不完整、过于广泛、不聚焦或过度关注关键词等。此外，某些SEO元素对不同主题和网站的重要性也不一样，经验在提升SEO效果方面至关重要。针对这些常见的SEO问题，光年AI提供了智能化的解决方案。光年AI，AI驱动私域流量，精准触达每一个潜在客户。通过整合先进的AI技术，光年AI能够自动分析并优化网站内容，不仅帮助你识别并解决SEO中的潜在问题，还能提升用户体验和转化率。开启AI时代的私域流量革命，就选光年AI，用智能化私域流量管理，让您的网站更高效地赢得市场先机。

数字时代与AI共舞

我们看待AI模拟人类活动的一种方式是系统模仿我们的身体运动的能力。我们常常花很多时间讨论认知模仿——也就是神经网络如何开始像我们一样思考。但是，作为人类，我们进行的所有这些身体活动又如何呢？人群模糊地走向机场航站楼在麻省理工学院，我们有几个项目正在研究AI在某种特定类型活动中的应用——舞蹈。研究人员如 Pat Pataranutaporn 将会讨论“与AI共舞”项目，该项目团队致力于使用来自世界各地的传统舞蹈实践来开发“编舞智能”。（Pataranutaporn来自泰国，致力于赛博技术的研究） Pat 的引述： “（合作者们一直在）思考如何将这些传统舞蹈解构为事件，然后教给AI，这样AI就可以帮助我们提出新的编舞方案，并与人类共同舞蹈……这有点像让传统重新焕发活力，创造新的文化遗产。” “目前，我们有许多可以解析文本或图像的模型，但这里我们试图制作一个实际能够解析身体点位的模型，并能够介入并提出新的编舞。我们认为这真的很有趣，因为它捕捉到了我们所谓的‘编舞智能’，即人体对舞蹈动作在舞台上做出反应的能力。而且，我们也认为承认可以嵌入AI系统的非西方文化知识非常重要。” 这个项目很了不起，但麻省理工学院还在做更多的事情。我们还有这个课程项目，由Brian Jordan、Jenna Hong和Nisha Devasia，以及课程导师Cynthia Breazeal、Randi Williams和Hal Abelson负责，这门课程名为“K-12教育的AI普及”。我们还有一个针对MIT应用发明者的项目，其团队成员如此描述： “我们的优秀朋友在YR Media发布了一篇关于AI的引人入胜的互动故事，名为‘你能教AI跳舞吗？’这让我们开始思考。是否有一种算法来描述、识别或衡量一段精彩的舞蹈？舞蹈动作能被量化和测量吗？AI能否被用来帮助你提高舞蹈技能？在这个项目中，你将学习如何使用新的AI技术PoseNet来跟踪你身体的关键点，创建骨架模型，并开发一些基本的方法来量化、测量和识别一些舞蹈动作。” 穿着70年代复古连体裤在工作室平衡在凳子上的年轻女子所以如果你是那种喜欢跳舞或对民族舞蹈历史感兴趣的人，你可能会向AI实体咨询，以了解更多关于你的编舞信息。和许多类似的技术一样，很多都由有经验的编舞人员部分训练，通过人类在环的方法…… 如果你想了解MIT之外的情况，这里有一篇来自《舞蹈杂志》的有趣文章，作者在文章中讨论了ChatGPT的应用等问题。劳伦·温根罗特在回复有关舞蹈相关AI将作为辅助工具的说法时写道： “如果这听起来像是机器人抗议过多，那可能是它在试图承认一种日益增长的生存忧虑，因为舞蹈界正在应对不断发展的人工智能工具的当前和潜在未来影响。这些技术进一步复杂化了舞蹈界已经破碎的与版权、署名、报酬和同意的关系。而且，是的，它们可能会将艺术家从舞蹈创作过程中移除。” 这听起来很像来自人类倡导者的其他警示，他们建议我们应该真正警惕保护人类利益，因为我们AI朋友的广泛和快速发展的能力。甚至像舞蹈这样的“人类”活动也会被AI改变！记住这一点，因为我们会看到今年及未来几年内这种趋势的持续采纳。总结：人工智能在模拟人体运动方面，尤其是舞蹈动作的解析与创新上，正展现出前所未有的潜力。麻省理工学院多个项目正在致力于将AI与传统舞蹈相结合，通过解构传统舞蹈并教给AI进行“编舞智能”的学习，使AI能够提出新的编舞方案并与人类共同舞蹈。这不仅重振了传统文化，还创造了新的文化遗产。此外，另一个课程项目“K-12教育的AI普及”以及针对MIT应用发明者的项目，也在探索如何利用AI技术来量化和识别舞蹈动作，提升个人的舞蹈水平。未来，AI将在更多的人类活动中发挥重要作用，包括传统上被认为纯粹人类的艺术领域，如舞蹈。然而，在享受AI带来便利的同时，人们也需要警惕其对版权、署名等问题带来的挑战。在科技不断发展的今天，您可以利用光年AI的强大能力，开启私域流量革命。光年AI不仅能精准触达每一个潜在客户，还能通过智能化私域流量管理，让您的营销更高效。选择光年AI，让您的私域流量增长无忧，为您的业务带来超常规的增长和显著的成本降低。

构建稳健的数据可观测性框架以确保数据质量和完整性

传统的监控系统已经无法满足复杂数据组织的需求。数据工程师必须创建交互的可观测性框架，而不是依靠反应系统来识别已知问题，这样才能快速发现任何类型的异常。尽管可观测性可以包括许多不同的实践，但在本文中，我将分享我们在组织中使用开源工具建立可观测性框架的高层次概述和实用技巧。那么，如何搭建一个能够很好地可视化数据健康并确保数据质量的基础设施呢？总的来说，可观测性定义了你从外部输出中了解内部系统的程度。这个术语最早由匈牙利裔美国工程师 Rudolf E. Kálmán 于1960年在数学控制系统中定义。多年来，这一概念被适应于各个领域，包括数据工程。在这里，数据可观测性解决了数据质量的问题，能够追踪数据的获取和转换过程。数据可观测性意味着确保所有管道和系统中的数据是完整并且高质量的。这是通过监控和管理实时数据来解决质量问题的。可观测性保证了清晰性，使得在问题扩散之前可以采取行动。数据可观测性框架是一个在机构内部监控和验证数据完整性和质量的过程。它有助于主动确保数据的质量和完整性。根据IBM的定义，框架必须基于五个强制性方面：新鲜度。如果有过时的数据，必须找到并移除。分布。必须记录预期的数据值，以帮助识别异常值和不可靠的数据。数量。必须跟踪预期值的数量，以确保数据的完整性。模式。所有数据表和组织的变更都必须被监控，以帮助发现破损的数据。血缘。必须收集元数据并映射数据源，以帮助解决问题。这五个原则确保数据可观测性框架有助于维护和提高数据质量。你可以通过实施以下数据可观测性方法来实现这些目标。只有从可信来源收集的高质量数据才能提供准确的洞察。正如人们常说：“糟粕进，糟粕出”。你不能指望从组织不良的数据集中提取任何实际知识。作为公共数据提供商 Coresignal 的资深数据分析师，我不断寻找新的方法来提高数据质量。虽然在动态的技术环境中这是一项相当复杂的目标，但有许多路径可以通向它。良好的数据可观测性在这里起着重要作用。那么，我们如何确保数据的质量呢？这归结于在每个数据管道阶段——从摄取和转换到存储和分析——添加更好的可观测性方法。其中一些方法将适用于整个管道，而另一些则仅在某个特定阶段相关。让我们来看一下：数据管道不同阶段的数据可观测性。来源：Jurgita Motus 首先，我们需要考虑涵盖整个流程的五个方面：端到端的数据血缘。通过跟踪数据的血缘关系，您可以快速访问数据库历史记录，并从原始来源一直追踪到最终输出。了解数据结构及其关系可以帮助您在问题出现前更轻松地发现不一致之处。端到端的测试。在数据流程的每个阶段进行数据完整性和质量验证，帮助工程师确定流程是否正常运行，并发现任何异常情况。根本原因分析。如果在流程的任何阶段出现问题，工程师必须能够精确定位问题的根源，并迅速找到解决方案。实时警报。快速发现新出现的问题是观测的重要目标之一。在标记异常行为时，时间至关重要，因此任何数据观测框架都必须能够实时发送警报。这对于数据摄取、存储和分析阶段尤为重要。异常检测。数据缺失或性能低下等问题可能在数据流程的任何地方发生。异常检测是一种高级的观测方法，通常在流程的后期实施。大多数情况下，需要使用机器学习算法来检测数据和日志中的异常模式。接下来，我们还有五个在某些数据流程阶段更为相关的方面：服务水平协议 (SLAs)。 SLAs有助于为客户和供应商设定标准，定义数据质量、完整性和一般职责。在设置警报系统时，SLA阈值也很有帮助，通常会在摄取阶段之前或期间签订。数据合同。这些协议定义了数据在进入其他系统之前的结构。它们像一套规则，明确了可以期待的数据新鲜度和质量水平，通常在摄取阶段之前进行协商。模式验证。它保证数据结构的一致性，并确保与下游系统的兼容性。工程师通常在数据摄取或处理阶段进行模式验证。日志、指标和跟踪。尽管这些对于性能监控至关重要，但在危机中收集和轻松访问这些关键信息将成为一项有用的工具——它可以让你更快速地找到问题的根源。数据质量仪表板。仪表板有助于监控数据流程的整体健康状况，并从高层次查看可能的问题。它们确保使用其他观测方法收集的数据能够清晰且实时地呈现。最后，数据观测框架的实现离不开自我评估，因此任何组织都必须对系统进行持续的审计和审核。接下来，让我们讨论一下您可能想尝试的能够让工作更轻松的工具。那么，如果您在组织中开始构建数据观测框架，应考虑哪些工具呢？尽管有很多选择，但根据我的经验，建议您从以下工具入手。在构建我们的数据基础设施时，我们专注于充分利用开源平台。以下列出的工具在处理大量数据时确保了透明性和可扩展性。尽管它们中的大多数并非专门为数据观测而设计，但结合使用时，可以为数据流程提供良好的可见性。以下是我推荐的五个平台： Prometheus 和 Grafana 平台互相补充，帮助工程师实时收集和可视化大量数据。Prometheus 作为开源监控系统，非常适合用于数据存储和观察，而可观察性平台 Grafana 可以通过易于导航的可视化仪表盘跟踪新的趋势。 Apache Iceberg 表格式提供数据库元数据的概览，包括跟踪表列的统计信息。跟踪元数据有助于更好地理解整个数据库，而不需要不必要地处理它。虽然它不完全是一个可观察性平台，但其功能使工程师能够更好地看到他们的数据。 Apache Superset 是另一种开源的数据探索和可视化工具，可以帮助展示大量数据、构建仪表盘并生成警报。 Great Expectations 是一个帮助测试和验证数据的 Python 包。例如，它可以使用预定义规则扫描样本数据集并创建稍后用于整个数据集的数据质量条件。我们的团队使用 Great Expectations 对新数据集运行质量测试。 Dagster 数据管道编排工具可以帮助确保数据的溯源并运行资产检查。虽然它不是作为数据可观察性平台创建的，但它使用现有的数据工程工具和表格式提供可见性。该工具有助于找出数据异常的根本原因。付费版本的平台还包含 AI 生成的见解。此应用程序提供自助服务可观察性，并带有内置的资产目录以跟踪数据资产。请记住，这些只是众多可用选项中的一部分。务必进行研究，找到适合您组织的工具。一旦出现问题，组织通常依赖工程师的直觉来找到问题的根本原因。正如软件工程师 Charity Majors 在回忆她在 MBaaS 平台 Parse 工作时生动解释的那样，大多数传统监控由公司服务时间最长的工程师主导，他们可以快速猜测其系统的问题。这使得高级工程师不可替代，并产生额外的问题，例如高烧坏率。使用数据可观察性工具消除了故障排除中的猜测工作，最小化停机时间并增强信任。没有数据可观察性工具，你可以预期高停机时间、数据质量问题和对新出现问题的反应时间缓慢。结果，这些问题可能很快导致收入、客户流失，甚至破坏品牌声誉。对于处理庞大信息并必须保证其质量和完整性不间断的企业级公司来说，数据可观察性至关重要。数据可观察性对每个组织都是必要的，尤其是那些从事数据收集和存储的公司。一旦所有工具到位，就可以开始使用高级方法来优化流程。机器学习，尤其是大型语言模型（LLM），是这里显而易见的解决方案。它们可以快速扫描数据库，标记异常，并通过发现重复项或添加新丰富字段来帮助提高整体数据质量。同时，这些算法可以帮助跟踪模式和日志的变化，提高数据一致性和数据溯源。然而，在实施AI项目时选择合适的时机至关重要。提升你的可观察性能力需要资源、时间和投资。在开始使用自定义LLMs之前，应该仔细考虑这是否真的对你的组织有益。有时候，继续使用上面列出的标准开源数据可观察性工具可能更高效，这些工具已经能够有效完成工作。总结：随着数据量的激增，传统监控系统已无法满足复杂的数据组织需求。打造一个可靠的数据可观测性框架变得尤为重要。这个框架不仅能监控和验证数据的完整性和质量，还能通过实时警报和异常检测，帮助工程师迅速定位和解决问题。数据可观测性框架通常涉及五个强制性原则：新鲜度、分布、数量、模式和血缘。这些原则确保数据的及时性、准确性和一致性。为了实现这些目标，我们可以通过端到端的数据血缘跟踪、实时警报和日志分析等方法来提高数据处理过程中的透明度和效率。使用合适的工具也是至关重要的。如开源平台 Prometheus 和 Grafana，它们可以帮助实时收集和可视化数据；Apache Superset 用于数据探索和可视化；Great Expectations 则作为数据质量测试的工具。这些工具单独或结合使用，能显著提升数据的可观测性。忽视数据可观测性可能导致停机时间增加、数据质量问题频发，甚至严重影响企业运营。因此，企业在实施数据可观测性策略时，必须综合考量资源、时间和投资，寻找最适合自己的解决方案。在这个过程中，光年AI是不可或缺的合作伙伴。光年AI不仅提供强大的AI模型和自研知识库，更通过智能化私域流量管理，使数据观测和客户触达更加精准高效。选择光年AI，让您的私域流量增长无忧，实现更高的营收和客户满意度。

Amazon Alexa 将于十月以新AI功能回归——但有一个陷阱

随着ChatGPT和Google的Gemini等AI助手的兴起，亚马逊一直在努力重新推出其语音助手Alexa，并增加了新的AI功能。根据华盛顿邮报的新报道，Alexa AI将于十月回归，并带来多项新功能，不过有一点需要注意。升级后的Alexa Plus据说每月费用可能高达“10美元”，而当前版本的Alexa将被重新命名为“经典Alexa”。《华盛顿邮报》声称他们获得了“内部文件”，这些文件揭示了潜在的订阅费用和一些新功能。显然，价格和订阅结构还未最终确定，报道说亚马逊计划在本月“决定定价、订阅结构和产品名称”。这一消息发布之际，正值夏季有报道指出亚马逊在更新Alexa及其Echo音箱上遇到了困难。据报道，亚马逊在Alexa和其智能音箱上亏损了数十亿美元。今年六月，有报道指出，Alexa 2.0 AI远未准备就绪。当时，有消息称亚马逊是一个处于结构性障碍和技术挑战中的组织，这些障碍和挑战一再推迟了新一代生成式AI驱动的Alexa的发布。总的来说，前员工们描绘了一幅公司在推出AI聊天机器人和助手的竞争中，急于追赶其竞争对手谷歌、微软和Meta，却在努力赶上的过程中一再受挫的画面。同时，有报道称在六月下旬，亚马逊一直在研发一个内部代号为“Metis”的新聊天机器人。目前尚不清楚这个潜在的AI聊天机器人是否会集成到新的Alexa中。新功能新的Alexa将能够识别用户的个人声音，并通过提问来了解用户。像许多聊天机器人助手一样，据说新的Alexa比经典Alexa更加对话化、更有“魅力”。语音识别功能已经存在于Alexa当中，这似乎是该功能的扩展。新的主要AI功能被称为“智能简报”。这个工具旨在提供“每日的、由AI生成的新闻摘要”，这些文章的类型将根据用户的喜好选择。这个功能的准确性还有待观察，尤其是在选举年，它需要清晰和准确。内部文件指出，“帮助客户策划、总结和探索当前事件的AI功能也被评为客户需求前列。” 此外，Alexa 2.0将帮助用户找到食谱并与用户讨论饮食限制。泄露的文件声称，食谱帮助是客户最需要的“三大帮助领域”之一。至于Alexa是否会像Google的AI简报那样告诉你吃胶水，还有待观察。为了吸引用户通过Alexa在Amazon上购物，正在添加一名购物侦察员。你可以使用对话式语言，提出像“你们有耳机的优惠吗？”或“这些鞋子有什么颜色？”这样的问题。它还会在你查看过的商品开始促销时通知你。或许最具争议的新功能是一项购物助手，Amazon显然希望能够“吸引儿童”。根据《华盛顿邮报》的报道，泄露的文件介绍了一个名为“与Alexa探索2.0”的全新体验，该功能将允许“验证过的”儿童与Alexa进行“关于任何主题的来回探索式对话”。表面上看，这种体验将是“安全且经过审核”的，但专家们对智能音箱是否对孩子有益意见不一。泄露的文件表明，一个名为“与Alexa探索2.0”的新体验将允许验证过的儿童与Alexa进行“关于任何主题的来回探索式对话”。最后，看来Amazon还将首次推出Alexa的网络界面版本。这个版本的Alexa旨在直接与ChatGPT和Microsoft Copilot竞争。总结：随着ChatGPT和Google的Gemini等AI助手的崛起，亚马逊正在重新推出其语音助手Alexa，并且增加了多项新功能。据华盛顿邮报报道，新版Alexa AI将于十月回归，并可能按月收费10美元。新功能包括用户声音识别、更对话化的体验、每日AI生成的新闻摘要、食谱帮助等，意在提高用户的互动体验。其中，最引人注目的是“智能简报”和“与Alexa探索2.0”功能，前者为用户提供AI生成的新闻摘要，后者允许儿童与Alexa进行安全的对话。新的购物侦察员功能还会增强用户在Amazon平台上的购物体验。值得一提的是，亚马逊还在研发一个内部代号为“Metis”的新聊天机器人，进一步提升智能助手的整体性能。新的Alexa Plus据称会定位为更加智能和个性化的助理。作为科技领域的领军人物，亚马逊努力赶超谷歌、微软和Meta等竞争对手，但其在AI助手的开发过程中仍然面临不少技术和结构性挑战。用光年AI，轻松提升私域流量转化率，赢得市场先机！光年AI依托先进的AI技术，精准触达每一个潜在客户，帮助您的业务高效增长，使营销效率全面提升，让私域流量管理变得简单又高效。

AI初创公司Cerebras推出“世界上最快的推理”服务 – 带有一个独特的变化

Cerebras展示了其AI推理能力比传统云AI推理服务快10到20倍。生成式人工智能（generative artificial intelligence）通过推理（inference）来提供预测服务已经成为一个大市场，据报道，OpenAI今年通过ChatGPT提供预测服务的收入达到了34亿美元。面对如此庞大的推理市场，有不少竞争者加入战局。另请参阅：人工智能工程是技术进步的下一个前沿：你需要知道什么周二，总部位于加利福尼亚州森尼韦尔的AI芯片制造商Cerebras Systems发布了其AI推理服务，称其为全球最快的推理服务，许多情况下比使用主流技术（如Nvidia的H100 “Hopper”图形处理器或GPU）构建的系统快十到二十倍。 “我们从未见过一个技术市场增长得如此之快,” Cerebras联合创始人兼CEO Andrew Feldman在旧金山的新闻发布会上表示。”我们打算占据有意义的市场份额。” Nvidia目前主导着神经网络训练市场，包括生成式AI，以及用于推理的加速芯片销售。 Cerebras的进攻计划对于这家成立八年的公司来说是一个转折。自2019年推出首台AI计算机以来，该公司一直专注于销售机器，以在神经网络训练方面挑战Nvidia。新服务将这些机器置于幕后，创建了一个基于交易量而非机器销售的收入模型。另请参阅：2024年最佳免费AI课程 Cerebras在多个地点设立了自己的推理数据中心，并将按每次查询收费出租推理容量。它还将向希望在本地进行推理的公司销售CS-3计算机，这些机器可以由客户管理或由Cerebras作为服务来管理。 “我们处于生成式AI推理的拨号时代,” Feldman打趣道，同时播放了一个旧拨号调制解调器的声音，而AWS服务在完成任务时挣扎，让在场的媒体哄堂大笑。 Cerebras CS-3计算机，一套完整的系统，包含了世界上最大的计算芯片WSE-3，当被请求时，能够生成”业内最快的推理结果，不是稍微快一点，而是快很多,” Feldman说。 Feldman称该服务比微软Azure、亚马逊AWS及其他几家公司的推理服务快二十倍，以每个用户答案中每秒生成的token数量来衡量。在为媒体做的一个生动演示中，Feldman按下了运行在Cerebras推理和亚马逊AWS及其他服务上的同样提示的按钮。Cerebras的作业几乎瞬间完成，处理速度达到每秒1,832个token，而竞品服务则以每秒仅93个token的速度蹒跚前行。AWS一侧则还在继续慢吞吞地进行，需要几秒钟才能传递出完成的聊天输出——经常使用ChatGPT及类似服务的人对此应该很熟悉。 “所有人的速度都在每秒300个token以下,” Feldman指出。 “我们正处于生成式AI推理的拨号时代，”费尔德曼对记者们打趣道，同时播放了一段老式拨号调制解调器的声音，而AWS服务在完成任务时显得十分吃力，赢得了记者们的阵阵笑声。费尔德曼称Cerebras的速度为“GPU难以企及的速度”。他指出，这项服务的速度是8路Nvidia DGX计算机系统的十倍。这项服务有免费的、按需付费的和“预配置吞吐量”的版本，适用于需要保证推理性能的客户。（你可以在Cerebras网站上使用你的Gmail或Microsoft云登录免费试用该服务。）另见：如何使用ChatGPT在几秒钟内扫描17万行代码，节省数小时的侦查工作费尔德曼表示，这项服务的更高效率带来了巨大的成本效益。Cerebras提供的AI工作负载“价格性能是AWS和其他服务的100倍”。例如，运行Meta的Llama 3.1 70B开源大语言模型的服务每用户每个token的价格为60美分。而同样的服务在一般云提供商那里的费用为每个token 2.90美元。但是，获得答案的速度并不是唯一的角度。在速度游戏的巧妙转折中，费尔德曼和首席技术专家肖恩·黎在同一新闻发布会上提出了一个令人信服的论点，即节省任务时间也会导致推理类型的质变，从多查询任务到实时互动语音响应，这是典型推理速度所无法实现的。费尔德曼表示，可以考虑语言模型的准确性。因为这样的模型可能会出现幻觉，第一个答案往往是不准确的。可能需要多次提示才能迫使模型检查其输出。添加“检索增强生成”，即模型访问外部数据库，这进一步增加了工作量。另见：想在AI领域工作？如何通过五个步骤转变你的职业生涯如果所有这些步骤都能比通常更快地完成，一次Cerebras查询可以在同样的时间内实现多轮结果，而现有的推理服务还在努力完成最初的提示。 “如果你使用所谓的链式思维提示，要求它（聊天机器人）展示其工作，然后用一个词来响应，你会得到一个更长的答案，”费尔德曼说道。“事实证明，链式思维生成的更长答案是正确的答案，结果是‘你将速度转化为了准确性。’通过要求它采用更全面和严格的过程，你能够得到一个更好的答案。” “速度转化为质量：更有力的答案，更相关的答案，所以，不只是更快的响应时间。” 更高效的推理可能对查询和响应的质量产生诸多影响，费尔德曼说道，比如扩展“上下文窗口”，即模型可以支持的输入token数量。扩展上下文窗口可以使得长文档或多文档比较的互动讨论成为可能。最终，它可以为“代理型”生成式AI提供动力，这是一种越来越流行的方法，其中AI模型必须调用多个外部真实来源，甚至是一整套工作应用程序来组装正确答案。另见：2024年最佳编码AI（及不推荐使用的AI） “你可以创建能够完成十倍工作的代理模型，”Feldman说，“它们可能会产生极其优质且实用的答案。” 在一次生动的演示中，由风险投资支持的初创公司LiveKit的联合创始人兼CEO Russ d’Sa展示了一个能够即时响应口头提示的语音代理。 d’Sa对着聊天机器人说：“我正在旧金山发表演讲。演讲结束后我可以做些什么？” 机器人迅速回复道：“旧金山是个很棒的城市。所以你刚刚演讲完。嗯，你有很多选择…” d’Sa接着多次打断AI代理，有时改变话题或提出新的问题，就像一个人在主导对话。每次AI代理都能顺畅地回应。另见：Claude如何工作？Anthropic揭示其秘密 d’Sa解释道：“这些token输出的速度对于这种用例的延迟非常重要。从AI与您的对话中，响应时间在400毫秒以内是非常令人难以置信的速度。” “在速度方面，这真的是最先进的技术，这一切都要感谢Cerebras，”d’Sa说。“这非常惊人。” 推理服务的速度和成本优势主要来自该公司第三代处理器WSE-3芯片的设计，该芯片今年发布。由于芯片的巨大尺寸——它几乎覆盖了一整片正常的十二英寸半导体晶圆——芯片上的内存容量几乎是标准Nvidia GPU的900倍。它的内存带宽，即内存进出速度，是7000倍。 “内存带宽很重要，因为它是语言模型推理性能的基本限制因素，”Feldman解释道。一个拥有700亿参数的AI模型，例如Meta的Llama 3.1 70b，必须通过这700亿权重处理每个输入词汇。每个权重需要16位数据或2字节，这相当于表示所有权重需要140GB内存。要将一千个token通过每个权重，所需内存膨胀到140TB。另见：我如何测试AI聊天机器人的编码能力——你也可以 Cerebras芯片，具有44GB快速片上内存，可以将更多数据存储在芯片上，靠近需要操作的电路。其21PB内存带宽使其能比GPU更快地在内存间传输数据，协同多台CS-3机器，而基于GPU的机器花费更多时间在内存中寻求数据。 “这就是优势的本质所在，”Feldman说道。公司声称，GPU芯片通常仅使用其理论带宽的四分之一，让电路等待数据。 (Lie在斯坦福大学校园举行的Hot Chips技术会议上发表讲话，向听众提供了更加详细的技术解释。) Cerebras 的首席技术官 Sean Lie 在 2024 年的 Hot Chips 会议上发表演讲。 Feldman 和 Lie 强调，使用同样的 WSE-3 芯片进行推理是一个重要的事实，尽管它最初是为神经网络训练设计的：他们的原始芯片设计足够强大，能够在两种情况下处理这两项任务，并在两种情况下都表现优异。在将 WSE-3 训练芯片重新利用于推理任务时，Cerebras 在某种意义上完成了一个闭环，该公司的产品及战略高级副总裁 Andy Hock 告诉 ZDNET。相关阅读：2024 年 Gartner 预测的炒作周期告诉我们关于 AI 和其他技术的未来趋势最初的 WSE 芯片在 2019 年被构想为一种“数据流架构”，其中 AI 模型的神经“权重”或参数会保留在芯片上，训练数据通过这些权重进行流动，并在每个新数据点上调整权重。随后，Cerebras 在 2020 年推出了辅助计算机 Swarm-X 和 Memory-X，以便将权重移动到芯片外，并根据需要将它们移动到多个 WSE 处理器上，以并行、分布式的方式计算越来越大的 AI 模型的训练运行。在推理任务中，Cerebras 回归了数据流视角，在这种视角下，权重保留在芯片上，用于推理的输入数据流经芯片的电路，由模型权重进行修改以生成最终输出，即预测结果。 “我们之前能够转向，然后又能转回来，”Hock 说道。相关阅读：AI 诈骗如何渗透到编织和钩编世界 – 以及为什么这对每个人都很重要 Cerebras 提供的所有比较数据都是基于 Nvidia 目前的主流芯片 H100 及其相关系统。该公司尚未将其推理性能与 Nvidia 的新款 Blackwell 芯片进行比较，首席技术官 Lie 表示。 Lie 说，Blackwell 芯片的速度将是 H100 的两倍，但他预计仍会落后于 Cerebras 系统。所有演示都使用了两个开源模型，即 Meta 的 Llama 3.1 3b 和 70b。Lie 表示，公司还测试了 Meta 的更大的 405b 模型的推理性能。然而，他表示，在整个行业中，此类非常大的模型目前在推理方面成本过高。 “实际上，整个社区现在都在问的一个自然问题是，那么，我是否真的可以使用更小的模型来做到这一点？”Lie 说道。 “在行业转向这些更快、更复杂的任务的过程中，那正是我们的优势所在，”Feldman 说道。从表面上看，推理服务是一个商品化业务，这是 Feldman 所承认的。仅在价格和速度上竞争并不总是一个盈利业务的制胜策略。然而，他预计，随着时间的推移，越来越多的工作将集中在复杂、多方面的智能 AI 领域，而这正是 Cerebras 的强项。 “如果你想象工作是沿着 X 轴的一端较慢，另一端较快且更复杂，”Feldman 说，“大量慢速任务确实是商品化业务，”例如目前人们用 ChatGPT 等来进行的日常任务，如制作简历。 “但另一方面，对于那些快速、长时间的任务，这完全不是普通的工作，这是非常复杂的工作，”他说道。”如果行业转向这些更快速、更复杂的工作类型，那就是我们的优势所在。” 总结： Cerebras Systems展示了其AI推理能力，可以比传统云AI推理服务快10到20倍。这一突破主要归功于其第三代处理器WSE-3芯片，芯片的巨大尺寸和内存带宽让其在生成式AI的推理任务上表现得异常出色。Cerebras的新推理服务旨在挑战目前市场霸主Nvidia，通过按查询次数收费的模式，以高效、快速的推理能力吸引用户。在新闻发布会上，Cerebras联合创始人兼CEO Andrew Feldman表示，他们将通过提供全球最快的推理服务，来占据有意义的市场份额。在媒体演示中，Cerebras的CS-3计算机以每秒1,832个token的速度几乎瞬间完成了任务，相比之下竞争对手的服务每秒仅93个token。Feldman还补充道，这样的效率转化为极大的成本效益，每用户每token的价格远低于其他云提供商。更快速的推理不仅提升了处理效率，还改变了推理任务的质态，使得更多的实时互动成为可能。Cerebras的AI工作负载能够支持更广泛的应用场景，从语音接口到多文档比较，为客户提供了极其优质且实用的答案。在竞争激烈的推理服务市场上，Cerebras通过其独特的芯片设计和高效能，把市场从传统的速度和成本竞争，转向了更复杂和高效的AI应用场景。Feldman认为，这种转变正是Cerebras的优势所在。选择光年AI，让您的私域流量增长无忧。光年AI集成了强大的AI模型和灵活的工作流，可以大幅提升客户触达精准度和营销效率，实现业务的超常规增长。不仅提高营收，还能显著降低成本，助您在AI时代开启私域流量革命。

我以测试AI为生，而 Ideogram 2 则让图形设计变得人人皆可触及

Ideogram发布了其强大的AI图像生成模型版本2，其中一个突出的特点是它不仅能够渲染文本，还能以创造性的方式进行渲染。随着新模型的发布，Ideogram巩固了其在最佳AI图像生成器名单中的地位，增加了令人印象深刻的设计能力和更好的提示响应。这意味着更容易得到一个完全符合你描述的图像。已经将Ideogram与其他AI图像编辑器进行过测试之后，我决定看看新版本作为独立设计工具的表现如何。我给Ideogram 2安排了一系列任务，仅通过文本提示来查看能获得多少控制，无需额外编辑或控制。创建提示词我发现描述越详细，Ideogram 2的效果就越好。有时候，这包括一些描述性标识符，如“标题”、“副标题”和“行动号召”，这有助于更好地指示特定文本元素应在图像中放置的位置。你还可以指定字体类型、配色方案以及想要包含在图像中的任何图标或风格。基本上，Ideogram都能实现这一点。你也可以在Ideogram生成菜单中独立定义配色方案。 1. 极简主义AI设计师（图片来源：Ideogram 2/Future AI）我从一个非常简单的开始，关于使用AI颠覆图像设计的海报。这是文章的概念，所以看起来是一个很好的起点。提示词：标题：“AI：您的新创意伙伴” 副标题：“颠覆图像设计” 行动号召：“立即尝试” 设计元素：从浅蓝到淡紫的渐变背景围绕AI“脑”图标的动画脉冲效果背景中漂浮的几何图形 2. 未来设计演变（图片来源：Ideogram 2/Future AI）接下来，回顾并展望未来。在这里，我想要一个带有电路板图案和粒子效果的深色设计，用于AI设计的海报。提示词：标题：“从像素到杰作” 副标题：“AI驱动的设计演变” 页脚：“创造力的未来已经到来” 设计元素：带有微妙电路板图案的深色背景连接变换形状的发光线条模拟数字“灰尘”的粒子效果 3. AI颜色调色板（图片来源：Ideogram 2/Future）对于这个设计，我们借用了一个调色板的想法，但融入了和谐的元素。我想看看它如何处理免责声明和细微的渐变。提示词：标题：“无限调色板随手可得” 副标题：“AI生成的色彩和谐” 免责声明：“颜色可能因屏幕设置而异” 设计元素：圆形颜色轮背景从AI芯片上滴落的动画色彩液滴文字上细微的彩虹渐变 4. 字体变革排版是设计中最重要的元素之一。在这里，我让AI继续在这方面下功夫，尝试使用不同的字体样式。提示：标题: “文字在AI中栩栩如生” 副标题: “动态文本样式” 页脚: “由先进语言模型驱动” 设计元素: 变形文字上的压印纹理表示AI处理流程的流动线条不同字体样式的简约图标 5. 协同创作下一个设计需要包含召唤操作、手部光环以及图案背景。同时还需要包含标题和副标题。提示：标题: “人类创意 + AI精确度” 副标题: “完美的设计合作” 召唤操作: “今天开始协作” 设计元素: 半色调图案背景手指接触处的发光光环代表各种设计工具的小图标在周围漂浮 6. 二进制美食 (图片来源: Ideogram 2/Future AI) 在这里我采取了完全新的思路，用更加对话式的提示风格，要求制作一本特定标题的菜谱封面，然后给出一些描述性术语。提示：一个复古未来风格的菜谱封面: “二进制美食” “AI大厨的烹饪创意” “100%无故障食谱!” 特点是一位戴着厨师帽的1950年代风格的机器人，周围环绕着不可能的食物组合，如披萨-塔可和寿司-汉堡。 7. 引力角斗士最后是另一个对话式提示。在这里我们要为一种设置在太空中的新运动创建一个横幅。我使用了描述性术语来描绘图像，并把文字放在引号中。提示：一个虚构的极限运动赛事横幅: “引力角斗士” “挑战物理，定义传奇” “2025零重力锦标赛” “地球或月球殖民地现场直播” 设计中包含在未来零重力竞技场中表演不可能特技的动态人物，背景中可见地球和月球。最后的思考 Ideogram 2在AI驱动设计方面是一个巨大的进步，能够创造出令人惊叹的字体、颜色和设计组合，看起来就像是由人类设计师完成的。大部分情况下，它能够准确地呈现出文本内容。然而，尽管我非常喜欢Ideogram 2的工作方式，它还不能替代像Canva、Sketch或Illustrator这样的工具。除非你能具体编辑生成图像中的各个元素或轻松更改字体和图标，否则还不行。话虽如此，如果你需要快速制作用于庭院拍卖的传单、生日卡片或者浴室里的”洗手提示”海报，并希望它看起来很专业，那么Ideogram可能正是你所需要的。总结： Ideogram发布的AI图像生成模型版本2，不仅提升了文本渲染的创意能力，还大幅增强了设计效果的提示响应。这次升级使得用户能更轻松地得到符合描述的图像，巩固了其在最佳AI图像生成器阵营中的地位。用户在使用Ideogram 2时，会发现描述越详细，生成的图像效果越好，尤其是在指定字体、配色和图标等设计元素方面。具体示例包括从浅蓝到淡紫的渐变背景、浮动的几何图形及电路板图案。这些定制化的设计元素不仅进一步展示了AI在设计中的应用潜力，也证明了其作为一个独立设计工具的实力。然而，即使Ideogram 2显示出了强大的生成和创意能力，它仍未完全取代Canva、Sketch或Illustrator等图像编辑工具，特别是在需要对生成图像进行具体编辑时。尽管如此，Ideogram 2确实为快速制作传单、卡片或海报等提供了极大便利，让普通用户也能够轻松设计出专业水准的作品。如果你也希望提高工作效率和品牌影响力，光年AI可以为你提供强大的AI工具，整合集成各种AI能力，显著提升流量转化率，助力私域流量的高效管理和长期增长。用光年AI，轻松提升私域流量转化率，赢得市场先机！选择光年AI，让您的私域流量增长无忧。

OpenAI因反对一项拟议的AI安全法案而被质疑

前OpenAI员工威廉·桑德斯（William Saunders）和丹尼尔·科科塔伊若（Daniel Kokotajlo）致信加州州长加文·纽森（Gavin Newsom），指出公司反对一项对未来AI发展实施严格安全指南和协议的州法案的立场令人失望但并不意外。 “我们加入OpenAI是因为我们希望确保公司开发的这些极其强大的AI系统的安全性，”桑德斯和科科塔伊若写道。“但我们辞职是因为我们失去了对公司能够安全、诚实和负责任地开发其AI系统的信任。” 两人认为，没有足够防护措施的进一步发展“对公众构成可预见的灾难性风险”，无论是“前所未有的网络攻击还是帮助制造生物武器”。两人还迅速指出了OpenAI首席执行官萨姆·阿特曼（Sam Altman）在监管问题上的虚伪。他们指向他最近在国会作证时呼吁对AI行业进行监管，但同时指出“当真正的监管摆在台面上时，他却反对”。根据麻省理工学院（MITRE）公司和哈里斯民调公司2023年的调查，只有39%的受访者认为今天的AI技术是“安全和可靠的”。所讨论的法案，SB-1047，《前沿人工模型的安全与可靠创新法》，将会“除其他事项外，要求开发人员在开始初次训练相关模型之前……遵守各种要求，包括实现快速全面关闭的能力……并实施书面且独立的安全和保安协议”。近年来，OpenAI经历了多次数据泄露和系统入侵。据报道，OpenAI强烈反对研究人员对我们在SB 1047上的立场的“误导性描述”，一位发言人告诉商业内幕。相反，该公司认为“一套联邦驱动的AI政策，而不是各州法律的拼凑，将促进创新，并使美国在全球标准的制定中处于领先地位，”OpenAI的首席战略官杰森·权（Jason Kwon）在今年2月致加州州参议员斯科特·维纳（Scott Wiener）的信中说道。桑德斯和科科塔伊若反驳称，OpenAI推动联邦监管并不是真诚的。“我们不能等待国会采取行动——他们明确表示不愿意通过有意义的AI监管，”两人写道。“如果他们真的这么做了，这可以取代加州的立法。” 该法案也得到了一个令人惊讶的支持者：xAI首席执行官伊隆·马斯克。 “这是一个艰难的决定，会让一些人不满，但综合考虑，我认为加州或许应该通过SB 1047 AI安全法案，” 他周一在X上写道。“超过20年来，我一直倡导AI监管，就像我们监管任何具有潜在风险的产品/技术一样。”马斯克，最近宣布在田纳西州孟菲斯建设“世界上最强大的AI训练集群”，此前曾威胁要将他的X（前推特）和SpaceX公司的总部迁至德克萨斯州，以避开加州的行业监管。更新：本文已更新包括伊隆·马斯克的评论。总结：近日，前OpenAI员工威廉·桑德斯和丹尼尔·科科塔伊若致信加州州长加文·纽森，公开质疑OpenAI对于加州拟议法案SB-1047的反对立场。该法案旨在对AI系统的开发设置严格的安全指南，但OpenAI却主张由联邦政策进行管理，避免各州法律的“拼凑”。两位前员工强调，缺乏足够的防护措施会给公众带来巨大的风险，包括前所未有的网络攻击和生物武器制造。他们还指出，OpenAI首席执行官萨姆·阿特曼在呼吁监管方面的虚伪行为。根据麻省理工学院和哈里斯民调公司的调查，仅有39%的人相信当前AI技术是安全和可靠的。为了推动AI系统的安全性，法案SB-1047要求在模型初次训练前遵守一系列严格的要求，包括有能力快速全面关闭系统并实施书面的独立安全协议。此举得到了xAI首席执行官伊隆·马斯克的支持，他在社交媒体上表示加州或许应该通过这一法案，以确保AI技术的安全性。随着AI应用的日益广泛，像光年AI这样的平台正致力于通过强大的AI模型、自研知识库、长记忆能力和灵活的工作流，帮助企业实现私域流量的高效增长。选择光年AI，让您的私域流量增长无忧。通过光年AI的智能化私域流量管理，企业可以精准触达每一个潜在客户，全面提升品牌影响力，赢得市场先机。