在上一篇文章中，我們概述了 ChatGPT 在 B2B 潛在客戶開發方面的可能性。從那時起，發生了很多事情。人工智慧的發展遵循眾所周知的「先緩慢，後突然」 （目前）ChatGPT 的規律。 ChatGPT 4 於 2023 年 3 月 14 日推出。簡而言之，新版本的功能明顯更加強大。它使用 100 兆個參數進行訓練（模型 3 的參數為 1750 億個）。 ChatGPT 4 可以“理解”圖像，更難欺騙和“重新訓練”，並且可以處理比之前版本多 8 倍的單詞，即每個查詢 25,000 個單詞。 ChatGPT API 也在三月推出。因此，如果您正在考慮使用 ChatGPT 產生 B2B 潛在客戶，目前版本可以提供更多功能。
什麼是 ChatGPT？
ChatGPT 代表「聊天機器人生成式預訓練變壓器」。它是OpenAI的產品。它是一個透過文字輸入和輸出與用戶進行類似人類交流的聊天 國家電子郵件列表 機器人。這項技術比之前所有建立基於人工智慧的聊天機器人的嘗試都要強大得多，而且用例的數量每天都在增長。
本文作者長期從事以人工智慧為基礎的聊天機器人研究，熟悉各種先前的技術。他們可以付出很大的努力來訓練，但即便如此，效果也很差。 ChatGPT 取得了突破，將 AI 提升到了新的水平。
在該產品提供的眾多用例中，我們對B2B 潛在客戶開發感興趣。這就是我們在本文中要重點討論的內容。]
用例 1：產生內容
我們的部落格讀者知道內容行銷是 B2B 如何建立房地產網站的完整指南 潛在客戶的最佳來源之一。如果您想透過 ChatGPT 產生更多 B2B 潛在客戶，內容創建是最好的起點。您可以解決各種任務，例如：
- 寫一篇關於特定主題的文章
- 為下一篇部落格文章產生想法
- 為您的網站建立產品描述
- 產生新聞通訊
可能性的數量是無限的。對於大多數用例，您甚至不需要外部軟體，您可以直接存取OpenAI Chat 。 Plus 版本每月收費 20 歐元。
ChatGPT 能否取代專業文案仍值得懷疑（如有疑問，本文是人寫 。儘管該技術可以分析和描述複雜的科學主題，但該軟體沒有您自己的經驗、您對您的領域的個人看法，以及最重要的是您的風格。但對於更小、更簡單的中間主題，您可以輕鬆使用該軟體。因此，繼續“作弊”，看看是否有人能區分出來。
一個例子：
結果：
需要注意什麼：
- 有時 ChatGPT 可能會產生錯誤的答案。
- 該軟體的知識僅限於 2021 年之前發生的事件。
目前，ChatGPT 最適合用於一般描述性任務，較少用於基於事實的文章。
用例 2：聊天機器人
聊天機器人已經使用多年。第 電話數據 一次炒作發生在 2015-2016 年。從那時起，大量的支援和客戶聊天已轉為聊天機器人，節省了數百萬個小時的工作時間。但這還不足以取得重大突破。好吧，沒有人會自願與聊天機器人交談，而不是與支援人員或客戶經理交談。
之前的聊天機器人大致可以分為三類：
- 基於路徑的聊天機器人。最簡單的聊天機器人，您可以在其中配置問答路徑。例如 B. 問問題 1，答案有是和否，如果是 – 問題 2，如果否 – 問題 3 等等。
- 聊天機器人常見問題。在這種情況下，問題和答案清單是預先產生的，當客戶提出問題時，例如，B. 指的是價格，聊天機器人從最適合該問題的潛在答案清單中選擇一個答案（這裡可能有已經是最簡單的人工智慧或機器學習演算法，以便聊天機器人可以分析問題）。
- 基於人工智慧的聊天機器人。此類機器人已經存在很長時間並且經常使用。例如，Microsoft Azure 的解決方案是最強大的解決方案之一。但它也必須經過艱苦的優化和訓練，而且價格並不便宜。
ChatGPT 讓所有舊版的聊天機器人相形見絀。這項技術理解上下文、存取大量數據並產生類似人類答案的能力是無與倫比的。
基於 OpenAI 的聊天機器人的範例（但在本例中使用了「諷刺」機器人
）：
ChatGPT 機器人的優點是顯而易見的：
- 該模型已經根據大量數據進行了預訓練。您只需使用有關您自己的產品的必要且更詳細的資訊來豐富機器人即可。
- 問題的回答方式很難與人類的回答區分開來。
- ChatGPT 非常了解上下文並以客戶無需多次重新表述的方式分析問題。
- 您可以預先定義答案的長度和詳細程度。
- API 可以輕鬆地將技術與常用工具和軟體整合。
憑藉所有這些優勢，您可以在聊天機器人的幫助下，將網站上的 B2B 潛在客戶開發提升到一個新的水平，並通知（並逗樂）客戶，讓他們決定您的報價。
如果您不想自己搞亂 ChatGPT API，您可以使用Zapier將目前的聊天機器人連接到 OpenAI，無需編碼，只需拖放即可。
順便一提：LeadRebel 計劃在 4 月發布該機器人的第一個版本，該版本基於 ChatGPT，同時分析網站訪客的數據並產生非常有針對性的答案。
用例 3：使用 ChatGPT 豐富 B2B 數據
乾淨且最新的潛在客戶數據在銷售中發揮巨大作用。本文作者不斷接到陌生電話，稱他為「Erich Honecker」。這意味著在網路上某個被遺棄的角落裡，有一個廉價的電話號碼和假名字資料庫。
B2B 產業也有很多這樣的資料庫。上個世紀的數據，30 年前創辦公司、現在已上升為跨國公司的董事總經理的線上電子郵件地址。
目前，許多主要銷售商和企業資料庫提供者正在解決這個問題。價格從每特定金額數萬到每月數十歐元不等。
然而，如果您想自己豐富、管理和改進您的數據，ChatGPT 是可用的（更正確地說，這些是 OpenAI 的其他產品，但為了簡單起見，我們將忽略這種差異）。該技術可以自動提取資料（例如，從印記中）。與網頁抓取工具相比，您無需編寫任何程式碼或開發可以讀取不同結構的網站的巧妙演算法。
一個例子：
在此範例中，它是一個無論如何都可以管理的短文本。在下一個範例中，我們使 ChatGPT 的任務變得更加複雜：添加更多文本，但產生其他輸出，例如公司描述、搜尋字詞和公司分支：
透過 ChatGPT 進行資料探勘的優點：
- 非結構化資料易於讀取。這也是相對於各種網頁抓取工具的最大優勢。一之前）多種變化，而 ChatGPT 像人類一樣理解上下文並相應地採取行動）。
- ChatGPT 可以從非常有限的數據中「變出」新資訊。例如，對某個行業的公司進行分類，創建詳細的公司描述，儘管只有幾行資訊。從這個意義上說，ChatGPT基於自己的「想像力」和先前豐富技術的數據來補充數據。
但也有一些缺點：
- 處理可能需要幾秒鐘。有時 ChatGPT 「想」太久。
- 該軟體的想像力有時可能會編造不正確的訊息，且公司描述可能不準確。然而，這個因素是可以預設的，可以或多或少地允許創造力。
您現在唯一的任務是整合 OpenAI 的 API 並尋找資料來源（例如 LinkedIn、商業註冊、印記等）。
透過這種方式，您可以使用 ChatGPT 產生更多 B2B 潛在客戶，或使用資料豐富現有潛在客戶或刷新舊資料。
ChatGPT 帶來更多 B2B 潛在客戶：結論
ChatGPT 在許多領域（包括 B2B 潛在客戶開發）的可能性是巨大的。我們將積極關注該主題，將其整合到我們自己的業務流程中，並向您展示新的用例。