案例：使用 ChatGPT 和 Midjourney 神经网络创建电子邮件通讯

神经网络产生了很大的噪音，并在营销专家中引起了非常矛盾的情绪。有些人害怕 ChatGPT 和 Midjourney，其他人则忽略它们，但我们电子邮件营销机构 Inbox Marketing…利用它们的功能创建了一封电子邮件！我们谈谈在这个过程中遇到的困难。

十年来，我们一直在为各种客户制作新闻通讯。而当 OpenAI 在 2022 年 11 月推出更新版本的人工智能聊天机器人时，我们并不害怕，而是看到了很多新的可能性。现在我们在日常实践中使用它并教其他人如何使用 ChatGPT。

因此，当我们想到仅使用 ChatGPT 和 Midjourney 的功能来开发一封信时，我们受到了很大的启发。我们决定在 Email-Competitors 的一封电子邮件上尝试神经网络的功能，这是一项在电子邮件营销中寻找想法和解决方案的服务。剧透：仅使用机器人并不

EC 时事通讯始终为经验丰富的电子邮件营销人员和初学者提供好处和特定工具。对于这封信，我们选择的主题是：“如何防止电子邮件成为垃圾邮件？”我们利用神经网络

进行委托并发挥创意。

她回答了有关该主题的疑问并整理了数

文案作者思考了这封信的总体概念，并向神经网络发出命令。 “垃圾邮件星球”这个标题是由许多关于该主题的联想而诞生的，后来的所有创意都是基于它。根据信件的结构，文案人员对神经网络提出了进一步的要求

。我询问了一般性主题，要求澄清或生成更多文本。这种方法大大减少了搜索适合写作的信息所花费的时间。您只需要给出准确的命令即可。

生成文本的主要问题是文书风格和同义反复。因此，如果没有我们专家的参与，这是不可能的。有时，我们必须手动连接并减少多余的内容，或者发出重复请求，重点放在论文和创造力上。

其他一些方面也进行了手动纠正。例如，对于电子邮件竞争对手的读者来说，了解俄罗斯联邦而不是美国的广告法会更有用

我们根据 ChatGPT 输出思考了逻辑和结构。主题和片段也是由神经网络生成的。

文案作者选择了符合沟通逻辑的 在的课程和训练营费用！使用 也有分期付款选项！ 字母块，并将文本分散在它们上面。我添加了一个横幅，其中包含有关该主题的文章的链接，添加了有关创意想法和信件作者的信息，并且没有忘记反馈表。

这变成了设计和布局的问题。

在这里，我们遇到了第一个困难

，设计师通过思考概念开始了他的工作。我从《瑞克和莫蒂》对太空的提及开始创作。

生成 Rick 很困难，但最终我们得到了符合这封信的目的和意图的合适构图。唯一的问题是手臂缺失，牙齿歪斜。

我们尝试向神经网络提供更多命令并改善图像，但结果只会变得更糟：添加了不必要的细节，渲染恶化，构图完全改变。

然后我们指定了任务。我们要求神经网络添加手，让角色的微笑更加美观。结果让我们感到惊讶——这一次，这张照片不仅令人恐惧，而且令人毛骨悚然。是的，这不是我们的订阅者所等待的。

我们决定推迟主横幅设计的工作，并 GE 列表 最后一个横幅的设计。我们的想法是将机器人的手放在一个方块上，我们可以在其中讨论这封信的作者身份。但即使在这里，神经网络也无法让我们满意。是的，手仍然是人工智能的弱点。

我们指挥神经网络并致力于视觉效果，

最初的想法被放弃，我们专注于“行星+字母”的组合。设计师开始生成空间主题。

使用神经网络的优点是流程可以并行化。一次发送多个请求，等待全部生成，然后执行另一项任务。

这封信的创作建立在学术绘图的原则之上：从一般到具体。他们并行处理所有块，逐渐澄清细节。

顺便说一句，所有细节都是由人工智能创建的。

在每一代中，设计师都添加了一个命令，使背景变成深蓝色。这对于字母和反射（物体上颜色的反射）的整体配色方案很重要。

那些相信机器崛起的人说，有一天机器人将不再服从我们。这很有趣（或者不是），但在设计师的一项要求期间，神经网络没有听从命令，而是自行决定派出宇。红色靴子和橙色反应。但是，正如他们所说，“不是错误，而是功能。”该插图被放置在一个块中，其后果是被包含在垃圾邮件中。结果，神经网络错误有利地强调了该部分的含义。

我们制定了细节并将设计完善

之后，对红色调的要求就变得有意识了。但神经网络是否开始更多地倾听我们的声音呢？唉，不。最终的红色照片几乎是偶然出现的。

设计师选择的字体和颜色与整体空间主题和中途的呈现相匹配。在创建其他元素时，我们重点关注技术和信息图表。

我们试图给出模糊的命令并保持主要思想：写作创建了一个神经网络。但他们还是不敢顺其自然。 Midjourney 不知道也没有考虑电子邮件竞争对手目标受众的特征。不会发现对于经验丰富的专家来说显而易见的错误。有许多发电选项最终被放弃。

收件箱营销团队创建结构复杂的非典型信件。我们的设计师总是很有创意，所以简单的代码在这里不起作用。尽管我们在构造函数中布局字母，但我们总是编辑模板并实现我们自己的解决方案。即使我们想象神经网络能够根据我们的要求创建一封信（而事实并非如此），那么我们将需要向其中加载如此多的命令和信息，因此写入信函仍然会更快我们自己编码。

因此，这封信是100%真人打出来的。呃，我希望我能…

我们在工作中充分利用神经网络。我们将搜索信息、创作不寻常的插图等任务委托给他们。但他们第一次决定写一封完整的信。我们对结果非常满意，我们一定会继续在电子邮件活动中使用现代技术。

在这个案例之前，我们看到了神经网络的新机会，但现在我们完全相信这一点。它们不会吓到我们的设计师、文案和营销人员。 Inbox Marketing 团队根据自己的经验证实，人工智能是一种工具，可以帮助专家节省日常任务的时间，从而有利于更有趣的任务。你只需要知道如何使用它:)

未来已经到来，朋友们。是时候学习如何控制机器人了，我们准备与您分享我们的知识。

烦恼被遗忘，奔跑停止，
机器人在努力工作，而不是人。