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例如，您可以在 ChatGPT、Copy.ai 或 Storylab 中生成内容。但事情并非如此简单。人工智能生成的文本的主要问题是重复和官僚作风。生成的材料中也可能存在事实错误或使用过时、不相关的信息。因此，这其中离不开人的参与。内容需要校对和编辑，信息需要仔细检查，多余的信息需要手动删减，并且需要重复请求，强调创造力和简洁性。人工智能不会创造新的意义；它们也必须由人来设定。

同时，神经网络将有助于在几分钟内找到并处理大量信息源并编译数据。基于已构建的结构，您可以为 AI 制定查询，询问主题，要求澄清或创建更多文本。这使得您可以大大减少搜索信息所花费的时间。最主要的是提出明确的要求。这可以通过提示来完成 - 指定用于启动和控制图像或文本生成的单词或短语集。


稳定扩散神经网络就是这样看待我们的吉祥物 Perchik 的 ????


创建内容计划
制定好的内容计划对于有效的邮寄至 中欧数据 关重要。这是一个相当耗费人力的过程，并且需要花费大量时间。神经网络能够比人类更好、更快地创建内容计划。告诉人工智能您的邮件列表，并要求它为信件提出主题——神经网络将快速处理信息并提供最相关的主题，同时考虑到目标受众的兴趣及其在网络上的行为。


A/B 测试
要求神经网络为信件主题、电子邮件简报文本、行动号召提出不同的建议——人工智能将分析点击次数和打开次数、目标受众参与度的数据，选择更有可能吸引注意力并鼓励打开信件的内容。使用建议的A/B 测试选项来凭经验确定最佳选项。

因此，我们在 DashaMail 最近 对人工和人工智能编写的主题进行了分割测试。结果表明，神经网络应对这项任务的表现并不比员工差。请阅读另一篇文章，了解有关我们实验的更多信息。