我用 ChatGPT 写文案，为什么总是差点意思？
AIGC 已成为新时代的生产力工具，在大众热烈讨论 ChatGPT 各种新鲜事时，有人已经开始熟练应用 AIGC 技术，更高效地利用 AI 创作营销内容。
在「帷幄内容营销中心 Whale Harbor」中，只需输入几个关键词，系统就可以「秒出」若干段小红书文案供你挑选使用。
例如，输入「产品使用体验」，选择「产品名称」和「行文风格」后，系统立即给出多段对应文案。轻轻点击其中一段，它就会自动转录到文档中。你可以通过 Harbor 将该文案一键投放到相关渠道。
普遍认为，AIGC 能为营销内容生产节约 80% 以上的时间。
本文中，帷幄将探讨：用 ChatGPT 写的文案差点意思，问题出在哪？成熟的营销内容生产管理，是怎么玩的？
如果用 ChatGPT 写一段小红书文案，效果如何？
正如许多用户共同的使用体验：ChatGPT 并不了解小红书用户口吻，因而所生成的文案太过「普适」，缺乏渠道特性；另一方面，ChatGPT 的中文自带「翻译腔」，对于中文读者来说不免生硬。
用 ChatGPT 写文案总觉得差点意思，问题就出在这里。
人工智能的进化离不开「投喂」大量内容数据。需要在语言模型中不断丰富数据、「打分人」不断提供评价反馈来训练 AI，以使 AI 产出的内容更加精准、有用。
以上实例中，ChatGPT 之所以写不出小红书用户口吻，一是由于缺乏小红书真实语料，二是「打分人」多为学术背景出身，训练出的模型也因此更易说出过于「书面化」的语言。
ChatGPT 的模型被设计为对话机器人，同时还满足事实问答、数值计算、逻辑推理等需求，拥有庞大的语言模型，因此参数量巨大且成本高昂。但对于企业来说，最需要的是文案编写类模型，用 ChatGPT 相当于「杀鸡用牛刀」，效率和精准度反而打了折扣。
要打造自己的语言模型，就需要建立内容中台，以便不断投喂内容数据来优化算法模型。
内容中台的建立，一方面可以方便品牌将复杂业务线提炼出共性需求，打造成组件化的资源提供给前台各业务部门使用；另一方面，也让内容生产更敏捷，内容管理更统一，实现海量内容资产的高效沉淀。
而这些被沉淀下来的营销内容，本身就构成了训练品牌自身算法模型的庞大「数据库」。你可以在其中积累内容数据，生成质量反馈，建立和不断优化更适合你的算法模型。
而由于在 Harbor 中的内容数据都经过了业务人员编辑及相关负责人审核，因此这些人成为了天然的「标注员」，相较于 ChatGPT 中的打分人员更懂公司调性。
这一过程最终将使得 AI 产出的营销内容几乎与人工撰写的文案没有差异，甚至更加准确。
作为未来内容的 AI Copilot，Harbor 集内容生产、管理、分发、数据分析于一体，让品牌营销深度融入消费者全旅程。
相比于 ChatGPT 等国外 AIGC 工具，Harbor 更加适合中国市场、更懂中文。而相比于功能单一化的 AIGC 工具，Harbor 将 AIGC 集成在了完整的内容生产、管理、分发、数据分析闭环工作中。
在 Harbor 中，你可以接入各渠道平台内容统一整合管理，借助标签管理、智能打标、智能搜索等功能，内容管理更加高效简单。而随着内容沉淀不断增加，也意味着数据「投喂」的不断积累，你在 Harbor 的 AI 算法将因此持续获得学习素材与反馈情况。
除了前文演示的文字内容生产，Harbor 也支持营销图片的生产。在日常运营中，你可以借助 AIGC 快速产出所需要的文案和海报图片，在 Harbor 中一键投放到营销渠道。
另外，你也可以在 Harbor 中与 AI 展开连续对话，尽情获取所需文案。
此外，你还可以指定一段内容，要求 AI 为你进行二次创作。总之，Harbor 可以满足你在日常文案写作中的多样化场景需求。
结语
营销内容生产的效率提升是整个内容管理中的一环。品牌营销内容生产需要更适合自己、集成统一在工作流中的 AIGC，避免孤立的 AIGC 工具与实际工作脱节。
帷幄基于自研算法研发的 Harbor，深入营销实际场景，打造「线上线下」全链路贯穿市场营销闭环。借助 Harbor 及其中的 AIGC 技术，你将发现未来内容生产、管理的无限可能。
