人工智能在网络营销中的应用越来越多

今年几乎没有任何话题引起更多关注，例如人工智能或 AI。 许多人对这在真正意义上意味着什么只有一个模糊的概念。 人工智能一词可以包括多个学科，例如机器学习、机器人技术、语音或模式识别等。

只要机器或特殊的自学习算法实现类似于人类智能的东西，它基本上就是人工智能。 我们也越来越多地在在线营销中使用人工智能，尤其是当它可以展示其优势时：在尽可能短的时间内处理大量数据。 您可以与应用程序开发公司会面以获取使用人工智能的工具。 我们想在这里介绍一些领域：

程序化购买

正是因为通过程序化购买系统购买广告空间通常需要对大量数据进行估值，以便能够将广告定位到客户，所以人工智能已经在这里以许多不同的形式被使用。 例如，它可以分析哪些广告空间可以最有效地用于特定广告商。 它通过在很短的时间内测试数千个展示位置、评估它们并提供操作建议，甚至直接优化采购来实现这一点。

然而，不断自我进化的算法远远超出了这种简单的放置。 基于大量的历史用户数据，他们可以分析用户的行为和需求。 人工智能因此可以创建潜在客户的档案，并确定哪些广告材料更适合客户、在什么环境中以及应该在什么时间展示。 应用程序开发公司可以开发这些人工智能算法。

我们今天已经在程序化购买中使用人工智能，但未来将发挥更重要的作用。 它可以为个别客户量身定制目标，从而显着提高广告材料的有效输出。

人工智能在客户旅程评估中的应用

对于许多大公司而言，通过客户旅程评估个别营销措施变得越来越重要。 最重要的是，困难在于正确评估大量积累的数据。 只有这样，不同渠道的预算才能变得有意义。 能够解释大量数据并计算越来越多的渠道最佳分配的自学习算法可以帮助公司以有利可图的方式分配预算。 使用预算为即将到来的广告活动设计完整媒体计划的算法之路并不遥远。

自动生成的个人内容

对于许多网站和商店来说，他们自己的客户的正确方法起着重要作用。 尽管许多公司已经收集了很多客户数据。 然而，到目前为止，由于工作人员努力分析这些数据并对其进行有意义的应用，因此该数据的使用失败了。 人工智能在短时间内处理大量数据的特殊优势可以在这里发挥。 客户数据的解释方式可以为客户量身定制网站或商店。 例如，可以在较长时间内监控和评估客户的购买行为。 在下次访问时，客户将通过特定的产品来解决问题——例如，产品推荐。

自动内容的生成不限于产品的报价。 因此，应用程序开发人员设计的人工智能算法也可以分析用户对编辑内容的兴趣。 最终，用户可以越来越多地阅读他过去感兴趣的内容。

这同样适用于定期向客户发送时事通讯的公司。 通过可以完成算法的广泛分析，将有可能发送时事通讯，其内容不再是固定的，而是内容明智的，以满足用户个性化的需求。 例如，旅游供应商可以向他们的客户发送他们已经度假的地区的非常个性化的旅游优惠。 这里的应用可能性非常广泛，可以为客户提供他们真正感兴趣的信息。 这不仅可以确保更好的客户忠诚度，还可以实现有针对性的销售。

社交媒体中的人工智能

在社交媒体中，人工智能发挥着重要作用，尤其是在 Facebook 或 Pinterest 等大型平台上，即使用户几乎没有意识到它。 一方面，它用于为用户提供个性化的内容。 例如，Facebook 多年来一直在使用人工智能为新闻源提供适合用户兴趣的内容。 LinkedIn 平台向公司推荐职位空缺的候选人。 机器学习用于连接必要的参数，如居住地、工作经验或以前的雇主，从而可以推荐适合雇主的人。 Pinterest 平台使用自学习算法来解读用户的图片，以向他们展示个性化的图钉。 在这三种情况下，内容都受到人工智能的显着影响。 另一方面，平台也使用智能算法有目的地向用户做广告。

应用程序开发公司试图在社交机器人中使用人工智能，例如，独立管理所有社交媒体帐户。 他们生成内容并对用户做出充分的反应。 然而，这里仍然存在重大的实施困难。 一个特别不寻常和负面的案例是微软开发的聊天机器人“Tay”。 仅仅 24 小时后就不得不关闭，因为它侮辱了用户并表达了种族主义。 因此，人工智能能否真正有效地应用于这一领域，值得怀疑。

概括

尽管我们认识到 AI 对在线营销的影响已经开始，但发展仍需要一些时间。 这些例子表明，人工智能也将成为未来在线营销的重要因素。 此外，咨询应用程序开发公司也很重要。 在评估大量数据时，人工智能将帮助在线营销专家优化放置内容、产品和广告。 尽管如此，人工智能并不是适用于所有领域的解决方案。 他们的结果需要得到很好的监控，因为他们很容易出错，而且只要需要直觉和创造力，他们就会达到极限。 您可以与应用程序开发人员会面，了解使用人工智能的工具。

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