在营销中使用AI：现在和未来

您将与AI工作。采用人工智能正在成为营销领域越来越普遍。也有很多流行语的问候飞来飞去，以AI的：机器学习，人工智能谷歌，天网等，他们都没有解释营销AI的最关键方面，为什么你应该习惯与您的网络同事一起工作。

在本看着AI，画面整体正面：

• 这AI的全球市场价值- 935.3亿美元，预计到2028年将以40%的复合年增长率增长;
• 营销机构和在住房企业提高他们的投资进入AI;
• 在AI的前景总体是积极的，期待创造更多的就业机会．

1 -在2020年，人工智能已经在全球获得了高投资评级。
2 - 而不是营销的一半看到AI在他们的领域创造就业。

我们在说什么?

会说话的AI是复杂的。没有定义的AI，我们今天使用一种奇异的方式。相反，它是属于每一个擅长某些任务类型的人工智能的列表。而且不是所有的人都有关的营销。

目前，我们有这些最常用的ai -其中一些你已经听说过:

1. 机器学习（ML） - 最流行的，广泛使用的类型的AI。
1. ML依赖于不断测试和改进互连算法，创建日益更好的算法;
2. 谷歌AI就是这样一个算法的生产线和仓库;
3. ML是市场营销中最受欢迎的AI，用于产品建议、关键词研究、内容策划等;
4. 点击这里更好地了解机器如何学习的。
2. 自然语言处理(NLP)——一种处理和解释人类语言的人工智能。
1. NLP铲球最大的问题AI有：上下文的理解。通过处理人类语言，NLP AI能听懂话的真实意图。
2. NLPs用于聊天机器人，虚拟助理，电子邮件分拣和其他客户服务为导向的业务流程。
3. NeuraFlash是NLP与SalesForce合作提供人工智能客户服务的一个例子。
4. 找到更多的关于这里NLPs信息．
3. 专家系统(ES)——一种人工智能，训练它将数据存储在单个字段中，并根据推理规则提取信息。
1. ES被设计用来搜索它所存储的数据，并对该领域的问题给出最准确的答案。它拥有的数据越多，它就越成为专家。
2. 目前最流行的ES是IBM的Watson——一种用来帮助医生做出诊断的人工智能。
3. 虽然比其他的稍微干一点，这里是一个好介绍了专家系统．

一个大的免责声明:有更多类型的人工智能在不同的发展阶段。这些仅仅是例子和3个最受欢迎的和相关的营销。如果你想深入了解更多关于人工智能的知识，这是一个很好的开始．

市场营销中的机器学习。这才是我们真正感兴趣的，并能带来最大利益的东西。我们已经讲过了现在是什么样子。ML需要大量的数据来测试其算法。虽然我们已经看到了许多数据分析、数字广告规划和其他实例的积极影响，但ML AI还需要克服未来的障碍。

3个大障碍

1.AI在创意营销领域的应用。

创新需要一个人。尽管这篇文章是相当的技术，并且使用了大量的资源，它仍然采取创造力来构建。你的社交媒体帖子了灵感来自于你拍了一张照片，你拍摄的视频或阅读文本。它仍然需要人时，本能地理解上下文，以产生创造性的工作。

但这并不意味着人工智能不能参与其中。在新闻界美国广播公司(BBC)、《福布斯》(Forbes)、《华盛顿邮报》(The Washington Post)、MSN等新闻巨头正在使用某种形式的人工智能来帮助他们获得故事的初稿，然后再由人类修改。在这里，人工智能通过提供理由而不是空白页来节省时间。

然而，真正的创造力还有很长的路要走。虽然ML可以从现有信息中推断，但它需要更多的算法连接才能真正产生创造性的工作。我们还没到那一步。还有一个问题:我们需要走得那么远吗?

2.人工智能在数据处理中的使用增加，以及第三方cookie移除将如何影响这一点。

现在，AI在市场营销中最流行的用途是所有技术和主要数值。基于的研究中，有5个类别，其中使用ML和NLP认可的是普遍的（和成功的几分）。一些例子我敢肯定你熟悉的是：

• [规划]内容优化的关键词和主题(本文不写相关关键词);
• (生产)创建的内容应该是数据驱动的(本文之所以不写是因为数据这么说的);
• [个性化]极具针对性的提升为用户选择（本文要有针对性）的内容;
• (促进)基于行为数据的受众调整;
• (性能)衡量每个渠道、活动或时间间隔的ROI。

请注意,4超过5个类别的严重依赖于用户数据．这就是为什么我们都有cookie来帮助算法观察我们的在线行为:因此ML可以了解我们，并帮助相应地调整业务策略。

一种另一个迹象表明，人工智能专注于量化营销任务，这一趋势只会增加。

当饼干将不再适用，会发生什么？这不会是想象中的那么我们倾向于想象的启示，但它会得到更难跟踪用户。GDPR已经遏制个人用户显著跟踪，这种趋势不太可能停止。谷歌的设置为介绍群跟踪与个人无关，但这个故事最早将在2022年揭晓。

我们现在只知道狗万1.0 ．它仍然会是学习肯定的，但它可能以不同的方式做到这一点。

3.走向hyper-automation。

Hyperautomation是描述建设性的和计划中的一个术语尽可能多的业务流程自动化．人工智能的使用只是众多可能实现超自动化公司地位的工具之一。

将尽可能多的业务流程自动化的趋势是非常现实的。现在和不久的将来。

为什么这是一个障碍？最大的问题是不是雇员失去工作的恐惧。前面我们看到，AI事实上是创造就业机会的动力。问题是培训和准备为携手在手与认可。

在所做的研究参与者的70％漂移和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人工智能．且不说完全自动化的业务流程。

如果想要跟上竞争的步伐，营销雇主就必须应对这个事实，培训他们的员工和他们自己。

人，机器人+市场营销

认可机构在这里停留。我们的网络合作伙伴正在帮助我们实现生产力和与现代数字化营销的步伐。我们最大的挑战，现在是为他们充分的准备。跟上的创造力，但做一个聪明的，有组织的和富有成效的方式 - 与AI帮助你。