人工智能在网络营销中的使用越来越多

今年几乎没有什么话题引起了更多关注，例如人工智能或人工智能。 许多人对这真正意义上的含义只有一个模糊的概念。 术语人工智能可以包括多个学科，例如机器学习、机器人技术、语音或模式识别等。

当机器或特殊的自学习算法实现类似于人类智能的东西时，它基本上称为人工智能。 我们也越来越多地在在线营销中使用人工智能，特别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，了解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是为了评估大量数据以便能够将广告定位到客户，所以人工智能已经在许多不同的变体中被使用。 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客户。 它通过在很短的时间内测试数千个展示位置、评估它们并提供行动建议，甚至直接优化购买来实现这一点。

然而，不断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、在哪种环境中以及在什么时间展示。 应用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，但在未来将发挥更重要的作用。 它可以为个人客户量身定制目标，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人营销措施变得越来越重要。 最重要的是，困难在于正确评估许多积累的数据。 只有这样，不同渠道的预算才能有意义。 能够解释大量数据并计算出越来越多的渠道最佳分配的自学习算法可以帮助公司以盈利的方式分配预算。 使用预算为即将到来的广告活动设计完整的媒体计划的算法之路已经不远了。

自动生成的个人内容

对于许多网站和商店来说，他们自己客户的正确方法起着重要的作用。 尽管许多公司已经收集了大量客户数据。 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，因此未能使用这些数据。 人工智能在短时间内处理大量数据的特殊力量在这里可以发挥作用。 客户数据的解释方式是，网站或商店可以为客户量身定制。 例如，可以在更长的时间内监控和评估客户的购买行为。 在他下次访问时，客户将得到特定产品的解决——例如产品推荐。

自动内容的生成不限于产品的提供。 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。 最后，用户可以越来越多地阅读他过去曾表现出兴趣的内容。

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，可以发送时事通讯，其内容不再是固定的，而是在内容方面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休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 等大平台上，即使用户几乎没有意识地感知到它。 一方面，它用于为用户提供个性化的内容。 例如，Facebook 多年来一直使用人工智能为用户提供符合其兴趣的内容的新闻源。 LinkedIn平台向公司推荐空缺候选人。 机器学习用于连接必要的参数，例如居住地、工作经验或以前的雇主，以便推荐适合雇主的人选。 Pinterest 平台使用自学习算法来解读用户的图片，向他们展示个性化的 Pin 图。 在所有三种情况下，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反应。 然而，这里仍然存在重大的实施困难。 一个特别不寻常的负面案例是微软开发的聊天机器人“Tay”。 这不得不在仅 24 小时后关闭，因为它侮辱了用户并表达了种族主义。 所以大家都怀疑人工智能是否真的可以有效地用于这个领域。

概括

尽管我们认识到人工智能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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