人工智能（AI）是一个巨大的领域，无论是在规模和复杂性。虽然把AI使用的技术是可用的，这些技术的实施有所滞后。

事实上，学习AI，它的许多不同的实现方式，其广泛的影响和使用案例足以迅速压倒任何营销的人没有充分理解的基础还。仍然，数字营销需要注意AI现在如果他们想保持切削刃上。

让我们以一个基本的定义开始：

人工智能是一个广义的概念，包括许多不同类型的技术，但粗略的定义是机器来模拟人的智能和决策能力。

机器学习是常被提到时，数字营销人员讨论AI。它描述了算法和软件行为基于以往的数据学习的能力，而不是要求人们直接输入行为的影响。根据以往的数据和实例，这些算法可以预测未来的行为围绕基础。

目前，市场营销和广告利用人工智能的一些关键应用包括商业智能，纲领性的广告和活动优化。

为什么AI问题的话：

简而言之，AI有能力提高效率在人类对运动比人类能够对自己更好的业绩回报，并分析数据和预测结果的方式人类永远无法。这并不意味着我会取代人类，只有它可以帮助我们做我们的工作更有效和更好的结果。

AI允许营销人员提供更好、更多的个人经验，他们的用户，终获得更好的可视性和洞察隐藏在大型数据集的趋势，让我们收集，但不足以正确地分析。

实现方法：

有一个看似无限数量的方式，AI可以实现效益几乎任何企业营销策略。所有这些的实现需要时间和投资的前期，虽然有些是相当难下车。

下面是一些我使用的是对实施频谱更容易地结束。

1.chatbots

聊天机器人程序，使用人工智能会话通过文本或语音的人类互动。它们可以被用来服务于不同的目的：

型或部分取代基于客户服务人

-帮助用户源的产品或内容

提供使用情况说明和指导

订购的产品或服务（从Uber搭车药从必胜客）

完成电子商务交易（使用Alexa从Amazon订购的产品）

聊天机器人没有主流的Web用户在能见度很多--技术还很新，很多人还没有与人交往，或者没有意识到正是他们相互作用，当他们遇到一个什么。

eMarketer的调查估计，截至2016年初，约有70%的用户不知道什么是一个聊天机器人：

然而，这些用户（在千年套）有互动聊天机器人，大多数表示有积极的经验：

2.预测分析

大多数公司目前使用的分析来衡量前人的努力和活动的效果。今天的分析提供了确定已经运行的活动的投资回报率的有力途径。他们让商家识别模式随着时间的推移，对这些模式的基础上，未来的活动。预测分析，另一方面，采用机器学习算法，可以分析庞大的数据集，对未来业绩的预测。

例如，预测分析可以帮助企业找到新的客户识别的人更可能将基于一套相关的标准，把它们作为有价值的前景（如；他们分布有转换之前或一组特定的高价值客户的相关属性的客户同样的业务可以使用这些信息）主动发送营销信息的客户。

预测分析可以用来得分的领导企业已经通过鉴定，必须将潜在高领导和帮助剔除不合格的。其结果是更好的能见度高质量导致。

另一种使用情况是了解一个公司的客户终身价值。公司可以利用预测分析来识别那些表现出的行为表示人对跳槽到那些客户降低客户流失的思考。公司也可以识别客户的定位是适合于销售，并利用这些信息来进一步提高客户的终身价值。

3.纲领性广告

纲领性广告自动广告购买过程中通过人工智能技术，可以优化报价和配售基于一系列的相关标准——观众的行为，人口统计数据的使用，减少了人工劳动等项目管理所需的活动量，通过使用机器学习，能够实时优化的运动。

纲领性的广告是用来增加在广告购买过程的效率，减少在广告商方面活动管理，并优化度和性能在运动。

实时竞价（RTB）：

广告是通过拍卖购买的实时。广告商指定的类别，广告应出现，但不能指定确切的发布现场。有大量库存和广告商有机会接触到大量的受众，但控制究竟在哪里，广告就会出现有一定的限制。

programmatic直接：

一些出版商储备库存，不是通过拍卖出售。Programmatic Direct是一种自动化的直接广告购买这些出版商。它提供了更多的控制（买家知道他们的广告将出现）还有很多自动化的广告购买过程。

方案创意：

纲领性的广告为广告客户提供能力决定什么有效的创意将是一个特定的受众和服务版本的创意，更为他们定制。在其基本的，这包括图像近查看过的产品。在更复杂的水平，它可以包括字幕图像和标题，更适用于基于他们的已知属性的用户。

纲领性的广告支出正在迅速崛起。从刚下120亿美元的2014至近380亿美元，2018网到82%的全数字显示消费预测。

有很多东西要学习的时候，AI。这个领域在过去几年迅速扩大，有进步，留在上面的许多变化。营销人员需要知道的巨大力量已经扩大和改善他们的倡议。在上面的这些变化，意味着在未来你的公司或你的客户的成功。

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