用ChatGPT挣钱的五种思路
来到golang学习网的大家,相信都是编程学习爱好者,希望在这里学习科技周边相关编程知识。下面本篇文章就来带大家聊聊《用ChatGPT挣钱的五种思路》,介绍一下,希望对大家的知识积累有所帮助,助力实战开发!

ChatGPT是一款AI聊天机器人,发布于2022年11月。凭借着在广泛的知识领域为消费者问题做出清晰、详尽解答的出色能力,其一经推出就引发全球轰动,自然也得到零售行业的高度关注。例如,消费者只要询问ChatGPT如何布置一个梦幻般华丽的客厅,它就会即时提供几张AI生成图像。
这简直就是派对爱好者的福音。但ChatGPT真正值钱的能力还不止于此:它能记住在解决某一问题时获得的知识,再将该知识用于解决另一个不同、但有所关联的问题。简而言之,它能回忆起对话和上下文,顺利跟上客户的思维节奏。
消费者这边当然也能受益:根据Modern Retail发布的报道,ChatGPT在完成这些工作的同时可以不受广告商的影响,所以提供的建议更加靠谱中立。甚至OpenAI账户目前都提供免费注册,堪称普惠科技。
ChatGPT即将全面接入零售体验
但ChatGPT之前的主要问题,是还没有接入互联网,所以无法在线搜索信息。相反,ChatGPT使用大量来自(包括维基百科、新闻文章和书籍)的训练信息来生成问题的答案。
但这些都属于购物者本就能想到,也期望零售商能够提供的服务。真正让一切发生颠覆性变化的,在于零售商如何利用ChatGPT产生更好的客户体验。
ChatGPT加持下的购物新体验
ChatGPT已经具备一个明确优势:能跟消费者流利对话。根据凯捷发布的研究结果,54%的用户每天都会跟聊天机器人交互,其中49%认为机器人在各个领域给出的回应都相当值得信赖。
但在零售业,信任度水平则下降到44%,这可能主要受到营销活动的影响。也就是说,购物者可能相对更信任不受广告左右的技术成果。以此为基础,零售商有望把这种信任转化成更好的客户体验。
当个勤于思考的个人购物向导。因为ChatGPT特别擅长通过问题和对话“理解”用户的偏好,所以营销专家认为它有能力成长为强大的个人购物向导。早期报告表明,它确实有这份潜力。它能记住客户对早期产品建议的反应,并据此微调未来的建议。例如,杂货配送平台Instacart就在测试Ask Instacart新功能,其在理想情况下能够向客户回答关于产品定价、营养甚至是食谱准备时间等问题。
成为AI活动策划者。如果零售商想要提醒客户关注即将开启的促销活动,而客户正恰好向ChatGPT询问了相关信息,它就能给出详尽答案。AI还能够记住这些信息,在未来的查询后继续提供相关建议。甚至有研究发现,ChatGPT能够提供偏好层面的推荐,按照购物者的类别和年龄段为其整理商品。但请注意,目前的ChatGPT还无法确定日期,所以不能提醒明天或者后天具体有哪些活动,暂时仅可提供相关资源。
作为机器人营养师。智能机器人能够检测并分类客户购物清单中的变化,并结合过往“对话”做出分析。产品查询中的显著差异,可能提示出新的医疗需求(糖尿病)和个人偏好(素食主义)。除了回答关于食谱和成分的问题外,ChatGPT还能利用这些变化来调整产品推荐甚至是更精确的建议,例如“xx商品中包含动物成分”、“若您患有糖尿病或正在关注日常糖摄入量,请注意xx酸奶中的糖分含量”等。
解决成长的烦恼。如果购物者向ChatGPT询问2T尺码的衣服,那AI会预测用户很快就会给孩子选3T尺码的服饰。但儿童成长过程中的需求变化远不止这么简单,毕竟每个孩子的生长周期不同,很多时候还会受到家长个人喜好的左右——比如过早把孩子打扮得较为成熟。通过款式建议,ChatGPT能够缩小偏好范围,并使用这些信息来捋清尺码变化的最新趋势。如果父母比较关注时尚、想把前青春期儿童穿得“潮”一点,ChatGPT也可以列出合适的风格、代表性的穿搭播主和相应的年龄段(同时提醒父母最好不要过早让孩子接触成人的服饰风格)。
服务残疾人。出于身体和感官等原因,行动不便者、自闭症患者或者唐氏综合症患者可能讨厌衣物上的标签和接缝,需要在推荐时做针对性考量。ChatGPT能够通过零售商门户中的“告诉我们您/您的家人”调查或过往查询,识别出这些有特殊需求的消费者,再从记忆中提取能满足此类需求的商品、品牌和零售商。例如,如果被问及“哪里能买到适合坐轮椅的儿童的衣服?”时,ChatGPT推荐了Tommy Hilfiger Adaptive系列和Target的Cat & Jack童装。
虽然令人印象深刻,但ChatGPT并不是人类
ChatGPT等创新AI成果能够帮助零售商和品牌方更深入地了解消费者群体,但大家也要牢记:算法永远不会把客户视为真正的人。它只是在用一个个分类标记尝试解释人——已婚/未婚、专业方向、居住地址、玩不玩TikTok、父母情况、是否患病等。
所以零售商和品牌方务必保证自己的算法结构要优先确定对方的需求,而不是销售自己的商品。其目标是了解人们向机器人提交的搜索内容、问题和对话背后的“原因”。
而这千言万语将汇聚成一个词——情商,这也是维系AI体验与人类体验的重要桥梁。
今天关于《用ChatGPT挣钱的五种思路》的内容介绍就到此结束,如果有什么疑问或者建议,可以在golang学习网公众号下多多回复交流;文中若有不正之处,也希望回复留言以告知!
微软推出AI工具Security Copilot,帮助网络安全人员应对威胁
- 上一篇
- 微软推出AI工具Security Copilot,帮助网络安全人员应对威胁
- 下一篇
- 用ChatGPT秒建大模型!OpenAI全新插件杀疯了,接入代码解释器一键get
-
- 科技周边 · 人工智能 | 32分钟前 | 缓存 · 人工智能 · 提示词工程 · 提示词缓存 cache_control Prompt Caching 静态前缀 cache_read_input_tokens
- 提示词缓存命中率低应如何划分静态前缀
- 453浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 3小时前 |
- 模型路由怎样按任务难度分配不同推理预算
- 232浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 5小时前 |
- 结构化输出遇到递归字段时怎样约束模式
- 215浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 7小时前 | 人工智能 · 工具调用 ·
- 智能体工具调用失败后怎样设计可控重试
- 236浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 9小时前 |
- 多模态模型输入图片过大时如何控制视觉令牌
- 196浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 11小时前 |
- 推理服务连续批处理怎样减少 GPU 空转
- 404浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 15小时前 | 人工智能 · LoRa PEFT merge_and_unload 量化推理 模型合并
- LoRA 合并权重后输出变化过大应检查什么
- 404浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 19小时前 |
- RAG 分块重叠过大为什么会降低检索多样性
- 409浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 21小时前 | 人工智能 ·
- 合成数据能否替代真实样本:覆盖率与偏差检查方法
- 128浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 23小时前 |
- 提示词版本怎么管理:样例、变量与回归集一起提交
- 111浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 393次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 472次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 478次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 421次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 248次使用
-
- 本地大模型反复输出同一句话怎么调整生成参数
- 2026-09-06 501浏览
-
- Python 调用大模型时如何用结构化输出校验 JSON:从解析失败到可重试
- 2026-08-29 501浏览
-
- AI写作工具免费版安装教程(含豆包Clawdbot)
- 2026-05-30 501浏览
-
- WPS AI能自动生成PPT吗?输入主题一键制作演示文稿
- 2026-05-27 501浏览
-
- Canva手机闪退解决方法及适配指南
- 2026-05-25 501浏览

