消息推送的千人千面困境
为了吸引用户的注意力，增加用户的活跃度和留存率，提升应用的流量和收入，手机应用程序往往希望千人千面地向用户推送通知，即根据用户的特征和需求，为每个用户推送合适的消息内容，以有针对性地获得用户的关注。
目前，消息推送通过智能标签能力已经可以实现用户画像千人千面，根据用户的注册信息、行为数据、兴趣偏好等，为每个用户打上不同的标签，比如年龄、性别、地域、职业、爱好等。然而，当推送通知时，运营写的文案只能为用户群而写，做不到千人收到千版通知，原因有很多：
- 运营人员无法为每个用户单独写通知，这样既费时又费力。
- 运营人员无法及时跟进每个用户的反馈和行为，难以实现优化调整。
因此，消息推送的千人千面困境亟待解决。
AI 创作文案的能力
AI 能够根据不同的场景、主题、风格等生成不同的文本内容，并且能够根据上下文生成流畅、连贯、有逻辑、有创意的文本内容。目前，AI 创作文案已经有了很多应用，比如：
- ChatGPT 是一种基于 GPT-4引擎的人工智能聊天机器人，可以用自然语言处理算法进行交流、回答问题和提供有用的信息。
- CopyAI 是一种人工智能写作工具，能帮助运营人员快速生成吸引人的标题、正文、结尾等。
这些例子表明，AI 创作文案已经具备了一定的能力。
畅想 ChatGPT 辅助消息推送
如果将 ChatGPT 与消息推送结合起来，会发生什么呢？
- 运营人员只需要输入一个简单的提示或问题，就可以让 ChatGPT 为每个用户生成不同的消息内容，并根据用户画像进行个性化和差异化。
- 运营人员根据 ChatGPT 生成的消息内容进行选择或修改，通过消息推送平台或工具发送给用户。
- 运营人通过 ChatGPT 获取用户对消息内容的反馈和行为，根据这些信息进行优化和调整。
这样，运营人员就可以利用 ChatGPT，真正实现推送文案千人千版。
以下是一个使用 Python 调用 ChatGPT 的代码示例，可以实现与在工作中引入AI ，仅供参考：
# 导入库
import
# 设置密钥
api_key = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
# 定义一个空的消息列表，用于存储对话历史
messages = []
# 定义一个循环，用于不断输入和输出消息
while True:
# 获取用户输入的消息
user_message = input("User: ")
# 将用户消息添加到消息列表中
messages.append({"role": "user", "content": user_message})
# 构建一个请求体，设置模型、消息列表、最大令牌数等参数
request = {
"model": "gpt-3.5-turbo",
"messages": messages,
"max_tokens": 100
}
# 调用 ChatGPT 的 API，获取响应结果
response = openai.Completion.create(**request)
# 从响应结果中提取 ChatGPT 的消息内容
chatgpt_message = response["choices"][0]["message"]["content"]
# 将 ChatGPT 的消息添加到消息列表中
messages.append({"role": "chatgpt", "content": chatgpt_message})
# 打印 ChatGPT 的消息内容
print("ChatGPT: " + chatgpt_message)