AI在市场营销中的应用:现在和未来

你将与人工智能一起工作。人工智能在营销领域的应用越来越普遍。也有很多关于人工智能的流行词:机器学习，谷歌人工智能，天网等。它们都没有解释AI在市场营销中最关键的方面，以及为什么你应该习惯与网络同事一起工作。

纵观目前的人工智能，前景总体是积极的:

• 的AI的全球市场价值- 935.3亿美元，预计将在CAGR 40％到2028年生长;
• 营销机构和住房公司正在提高他们的投资进入人工智能；
• 人工智能的前景总体上是乐观的创造更多的工作．

1 - 已经在2020年，AI在全球范围内看到了高投资评级。
2 -超过一半的营销人员认为人工智能可以在他们的领域创造就业机会。

我们在说啥啊？

会说话的人工智能很复杂。对于我们今天使用的人工智能，没有单一的定义方法。相反，它是各种类型的人工智能的列表，每种类型的人工智能都擅长某些任务。并不是所有这些都与营销人员有关。

目前，我们拥有这些最常用的AIS - 其中一些你已经听过的：

1. 机器学习(ML) -最流行的，广泛使用的人工智能类型。
1. ML依赖于不断测试和改进的相互关联的算法，创造出越来越好的算法;
2. 谷歌AI就是这样的算法生产线和仓库;
3. ML是营销中最受欢迎的AI，用于产品建议，关键词研究，内容规划等;
4. 点击这里以便更好地理解机器是如何学习的。
2. 自然语言处理（NLP） - 一种过程和解释人类语言的AI类型。
1. NLP解决了人工智能最大的问题:对环境的理解。通过对人类语言的处理，自然语言处理人工智能能够理解语言的真实意图。
2. nlp用于聊天机器人、虚拟助手、电子邮件分类和其他面向客户的业务流程。
3. neuraflash.是NLP的一个例子与Salesforce合作，提供AI推送的客户服务。
4. 寻找更多这里有关于nlp的信息．
3. 专家系统 - 培训的AI，以便在单个字段中存储数据并基于推理规则提取信息。
1. es旨在通过数据存储的数据来记录，并给出最准确的答案。它具有的数据越多，它变得越多。
2. 现在最受欢迎的是IBM ' s的华生- 一个旨在帮助医生到达诊断的AI。
3. 虽然比其他人略有干燥，但这是一个很好的专家系统概论．

一个大免责声明：不同阶段的发展阶段有更多类型的AI。这些只是一个例子和3个最受欢迎和与营销相关的3个。如果你想去兔子洞，了解有关AI的更多信息，这是一个很好的开始．

营销机器学习。这就是我们真正兴趣的东西，带来了最高的好处。我们在现在涵盖了它的样子。ML需要大量数据来测试其算法。虽然我们已经看到了对数据分析，数字广告规划和其他实例的很多积极影响 - 未来障碍ML AI必须克服。

三大障碍

1. AI在创意营销领域使用。

创造力需要一个人。尽管这篇文章的技术性很强，并且使用了大量的资源，但它仍然需要创造性的构建。你的社交媒体帖子的灵感来自你拍的一张照片、拍的一段视频或读到的一条短信。仍然需要一个本能地理解环境的人，才能产生创造性的工作。

这并不意味着AI不能参加。在新闻世界，BBC，Forbes，华盛顿邮报，MSN等新闻巨头正在使用某种形式的AI来帮助他们获得人类后来修复的第一个故事的草稿。AI在这里通过提供地面而不是空白页来节省时间。

尽管如此，直到真正的创造力还是很长的路要走。虽然ML可以从现有信息推断，但它需要更多的算法连接来真正产生创造性的工作。我们还没有那里。这个问题也仍然存在：我们需要走得很远吗？

2.增加AI在数据处理中使用以及第三方Cookie删除将如何影响。

目前，人工智能在市场营销中最受欢迎的应用都是技术性的，主要是数字方面的。基于研究在美国，ML和NLP AIs的使用普遍(并有些成功)的类别有5个。一些我相信你熟悉的例子是:

• (规划)内容优化的关键词和主题（本文未写在相关关键字）;
• [生产]创建的内容应该是数据驱动的（本文未写入，因为数据如此如此）;
• (个性化)面向特定用户的高针对性内容(游戏邦注:这篇文章应该是有针对性的);
• [晋升]基于行为数据的观众调整;
• [表现]为每个频道，广告系列或时间间隔测量ROI。

注意5个类别中有4个严重依赖用户数据．这就是为什么我们都有饼干帮助算法在线观看我们的行为：所以ML可以了解我们，并相应地帮助调整业务策略。

一个NETHER指示AI专注于定量营销任务，趋势仅增加。

当cookies不再适用时会发生什么?这不会像我们想象的那样是天灾，但追踪用户会变得更加困难。GDPR已经显著抑制了个人用户的跟踪，而且这种趋势不太可能停止。谷歌的设置为介绍队列跟踪与个人相反，但该故事将在2022年最早解开。

我们现在所知道的就是这样人工智能需要数据来学习．它肯定仍在学习，但可能以不同的方式来学习。

3.走向超自动化。

超自动化是一个描述建设性和计划性的术语尽可能多的业务流程自动化．使用AI只是达到超自动化公司状态的许多可能的工具中的一种。

尽可能多的业务流程自动化的趋势非常真实。现在和在不久的将来。

为什么这是一个障碍?最大的问题不是对员工失业的恐惧。之前我们看到，人工智能实际上是一种创造就业的力量。问题在于培训和准备与人工智能系统携手合作。

70%的研究参与者漂移与营销人工智能研究所说他们没有必要的知识或培训来采用ai．更不用说完全自动化他们的业务流程了。

营销雇主将不得不抗争解这一事实，培训他们的员工，如果他们想要跟上竞争。

人类，机器人+营销

ai会一直存在下去。我们的网络合作伙伴正在帮助我们实现生产力，并跟上现代数字营销的步伐。我们目前最大的挑战是做好充分的准备。保持创造力，但要以一种聪明的、有组织的和富有成效的方式来做——在人工智能的帮助下。