人工智能在網絡營銷中的應用越來越多

今年幾乎沒有任何話題引起更多關注，例如人工智能或 AI。 許多人對這在真正意義上意味著什麼只有一個模糊的概念。 人工智能一詞可以包括多個學科，例如機器學習、機器人技術、語音或模式識別等。

只要機器或特殊的自學習算法實現類似於人類智能的東西，它基本上就是人工智能。 我們也越來越多地在在線營銷中使用人工智能，尤其是當它可以展示其優勢時：在盡可能短的時間內處理大量數據。 您可以與應用程序開發公司會面以獲取使用人工智能的工具。 我們想在這裡介紹一些領域：

程序化購買

正是因為通過程序化購買系統購買廣告空間通常需要對大量數據進行估值，以便能夠將廣告定位到客戶，所以人工智能已經在這里以許多不同的形式被使用。 例如，它可以分析哪些廣告空間可以最有效地用於特定廣告商。 它通過在很短的時間內測試數千個展示位置、評估它們並提供操作建議，甚至直接優化採購來實現這一點。

然而，不斷自我進化的算法遠遠超出了這種簡單的放置。 基於大量的歷史用戶數據，他們可以分析用戶的行為和需求。 人工智能因此可以創建潛在客戶的檔案，並確定哪些廣告材料更適合客戶、在什麼環境中以及應該在什麼時間展示。 應用程序開發公司可以開發這些人工智能算法。

我們今天已經在程序化購買中使用人工智能，但未來將發揮更重要的作用。 它可以為個別客戶量身定制目標，從而顯著提高廣告材料的有效輸出。

人工智能在客戶旅程評估中的應用

對於許多大公司而言，通過客戶旅程評估個別營銷措施變得越來越重要。 最重要的是，困難在於正確評估大量積累的數據。 只有這樣，不同渠道的預算才能變得有意義。 能夠解釋大量數據併計算越來越多的渠道最佳分配的自學習算法可以幫助公司以有利可圖的方式分配預算。 使用預算為即將到來的廣告活動設計完整媒體計劃的算法之路並不遙遠。

自動生成的個人內容

對於許多網站和商店來說，他們自己的客戶的正確方法起著重要作用。 儘管許多公司已經收集了很多客戶數據。 然而，到目前為止，由於工作人員努力分析這些數據並對其進行有意義的應用，因此該數據的使用失敗了。 人工智能在短時間內處理大量數據的特殊優勢可以在這裡發揮。 客戶數據的解釋方式可以為客戶量身定製網站或商店。 例如，可以在較長時間內監控和評估客戶的購買行為。 在下次訪問時，客戶將通過特定的產品來解決問題——例如，產品推薦。

自動內容的生成不限於產品的報價。 因此，應用程序開發人員設計的人工智能算法也可以分析用戶對編輯內容的興趣。 最終，用戶可以越來越多地閱讀他過去感興趣的內容。

這同樣適用於定期向客戶發送時事通訊的公司。 通過可以完成算法的廣泛分析，將有可能發送時事通訊，其內容不再是固定的，而是內容明智的，以滿足用戶個性化的需求。 例如，旅遊供應商可以向他們的客戶發送他們已經度假的地區的非常個性化的旅遊優惠。 這裡的應用可能性非常廣泛，可以為客戶提供他們真正感興趣的信息。 這不僅可以確保更好的客戶忠誠度，還可以實現有針對性的銷售。

社交媒體中的人工智能

在社交媒體中，人工智能發揮著重要作用，尤其是在 Facebook 或 Pinterest 等大型平台上，即使用戶幾乎沒有意識到它。 一方面，它用於為用戶提供個性化的內容。 例如，Facebook 多年來一直在使用人工智能為新聞源提供適合用戶興趣的內容。 LinkedIn 平台向公司推薦職位空缺的候選人。 機器學習用於連接必要的參數，如居住地、工作經驗或以前的雇主，從而可以推薦適合雇主的人。 Pinterest 平台使用自學習算法來解讀用戶的圖片，以向他們展示個性化的圖釘。 在這三種情況下，內容都受到人工智能的顯著影響。 另一方面，平台也使用智能算法有目的地向用戶做廣告。

應用程序開發公司試圖在社交機器人中使用人工智能，例如，獨立管理所有社交媒體帳戶。 他們生成內容並對用戶做出充分的反應。 然而，這裡仍然存在重大的實施困難。 一個特別不尋常和負面的案例是微軟開發的聊天機器人“Tay”。 僅僅 24 小時後就不得不關閉，因為它侮辱了用戶並表達了種族主義。 因此，人工智能能否真正有效地應用於這一領域，值得懷疑。

概括

儘管我們認識到 AI 對在線營銷的影響已經開始，但發展仍需要一些時間。 這些例子表明，人工智能也將成為未來在線營銷的重要因素。 此外，諮詢應用程序開發公司也很重要。 在評估大量數據時，人工智能將幫助在線營銷專家優化放置內容、產品和廣告。 儘管如此，人工智能並不是適用於所有領域的解決方案。 他們的結果需要得到很好的監控，因為他們很容易出錯，而且只要需要直覺和創造力，他們就會達到極限。 您可以與應用程序開發人員會面，了解使用人工智能的工具。

閱讀更多：2020 年市場需要什麼樣的 AI 發展