[AI革命](221)“AI引用秘诀在于独特内容”……NNT代表Jo Gyeongsang的“生成式引擎优化方程式”
用技术解决营销难题……与400家企业合作
将AI尚未掌握的数据转化为内容
随着生成式人工智能（如ChatGPT、Claude、Gemini等）逐渐取代人们在门户网站上的搜索，生成式引擎优化已成为企业营销部门的核心课题。关于如何让生成式人工智能引用企业希望传播的信息，NNT代表Jo Gyeongsang表示：“企业必须能够向人工智能提供优质信息或数据。”企业听到这样的回答，难免会感到不知所措。在人工智能实现营销自动化的时代，NNT另辟蹊径解决问题：运用技术和知识创造有价值的信息，提高内容被生成式人工智能引用的可能性。
NNT代表Jo Gyeongsang于9日表示：“我们不只是一家开发解决方案的公司，也运用技术思考如何妥善构建营销所需的信息。新技术出现时，我们会与企业共同探讨如何将其应用于营销并创造影响力。”
NNT于2020年3月由Jo Gyeongsang与曾任职于NAVER、Kakao等公司的首席技术官Yoon Seongjun共同创立。Jo曾在德勤咨询、优雅兄弟战略企划团队等任职，之后共同创立Soomgo（Brave Mobile），目前负责NNT的营销和业务战略等工作。与侧重“广告”的传统营销代理公司不同，NNT着重运用“技术”解决营销问题。营销日趋复杂，单靠一家企业的一个团队已难以解决相关问题。Jo解释说：“客户每年关注的领域都在变化，今年压倒性地集中在生成式引擎优化上。”
NNT累计服务客户达400家，其中包括主要大型企业。一家金融企业与NNT开展为期24个月的项目，仅用一个月就将高参与度流量提升了最多30%。Jo认为，做好生成式引擎优化的诀窍包括：▲打造具有独特视角的内容 ▲提供数据和信息 ▲细致定义用户画像。他认为，提供人工智能尚不具备的信息，才能提高内容的可持续性。
Jo解释说：“人们向人工智能提问时，希望获得符合自身情况的推荐，因此我们必须提供与之相匹配的内容。从内容策划阶段开始，就要花大量时间确定主题、衡量影响力，并发现用户关注什么，才能回答这些问题。”
NNT不按开发、营销等职能划分组织，而是以项目为单位组建团队。公司约有80名员工，其中20%是开发人员，其余为增长营销人员。公司鼓励员工使用人工智能代理，并从文档处理等工作开始提升效率。过去需要5人花一周制作的网页，如今一人一至两天就能完成。Jo表示：“按团队划分工作会产生抵触情绪，消除界限才能快速学习。”
Jo认为，营销的各个环节都存在人工智能无法模仿的隐性知识。他解释说：“如何区分代理和人各自该做的工作，本身就是一项难题。在传达企业希望表达的信息这一过程中，存在大量隐性知识。虽然有些领域可以实现自动化，但如何在新技术出现时提炼出创造影响力的方法并付诸实践，最终还是要靠人。”
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