人工智能如何改变数字营销的未来

时间:2020-05-26 15:57:36来源:
导读数字营销依赖于每次客户与数字资产进行交互时从大量数据中获得的洞察力。算法优化了影响数字营销成功的各种因素和数据点。到2020年,我们预

数字营销依赖于每次客户与数字资产进行交互时从大量数据中获得的洞察力。算法优化了影响数字营销成功的各种因素和数据点。

到2020年,我们预计AI和机器学习用例在数个领域的数字营销中的主流化将显着增加。 搜索将变得非常聪明 在过去的一年中,在线搜索有了一些人工智能和机器学习的发展。Google在信息检索方面的令人兴奋的应用程序处于领先地位。

例如,Google的 BERT 技术可以在句子中所有其他术语的上下文中处理一个单词,而不是一个接一个地处理。BERT还使任何人都可以训练自己最新的问题回答系统。 基于对用户过去的交互和偏好的学习而对搜索结果和结果页面的定制是搜索中使用的机器学习的另一种应用。 AI驱动的消息个性化 多家广告技术公司一直致力于使用AI和机器学习来寻找合适的受众,以撰写比人类更好的广告,并提高转化率和与目标受众的互动。在创建动态广告和登录页面以实时个性化营销信息方面,还有一些由AI主导的开发。 AI在内容创建方面具有一定的应用,它可以使用自然语言生成(NLG)等技术来确定个性化的逻辑,以及管理特定于个人的内容。

在竞选活动中使用机器学习 诸如Google和Facebook之类的平台一直处于市场营销AI / ML应用程序的最前沿。从智能出价和智能广告系列到自动生成的广告,Google使广告客户可以轻松使用。 诸如TROAS,TCPA之类的智能出价选项使用高级机器学习算法来大规模培训数据,以准确预测不同的出价金额可能如何影响转化或转化价值,并帮助广告客户进行优化而无需过多了解细节。

Google根据广告客户设定的目标,通过各种上下文信号(通过搜索数据)来预测用户的行为并影响竞价的出价。Facebook还将机器学习纳入了广告系列的规划和执行,以及广告展示位置和广告投放。 同样,在自然搜索方面,基于机器学习的产品ALPS对Google的排名算法进行了逆向工程,并且能够准确地量化排名驱动因素,提供准确的更改建议并在SEO措施实施之前预测其效果。

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