AI学习算法找到您的新目标群体

尽管人工智能不能代替人类营销团队，但它确实支持员工控制活动甚至进行内容营销。未来，人工智能可能会逐渐取代一种流行的品牌表达方式：情感。

AI威胁正在变成另一种游戏。公司已决定重组许多流程，以防止受到这种威胁。

一种变化将是本地化营销措施，甚至更多，以推动内容产品的发行分散。伴随着这一行动，人员自然减少。然而，最终，算法将仅取代部分营销工作。

尽管有关AI的新闻的影响远没有以前想像的那样，但AI会极大地改变营销。麦肯锡公司最近的一项研究表明，就公司的各种业务功能而言，人工智能在营销中具有最大的潜力。相信将有近6万亿美元的增值潜力。有趣的是，目前在市场营销中成功的AI应用程序数量很少。

人工智能是一个完全自主的自我学习系统。

有人认为AI仍然不是现实。尽管如此，还是有一些令人印象深刻的例子，例如Google的Alphago(棋盘游戏Go的程序)。该程序能够击败多个职业围棋选手，据推测显示出AI的潜力在不断增加。

这些AI程序仍基于相当机械的方法，可从大量数据中“勤奋”学习。仍然有一些实验室情况与公司实际情况无关。

诸如在人脑中发生的神经网络的类比也具有误导性。在数量上，我们与神经元数量框架和人类心灵的关系相距遥远。我们仍然不知道人脑是如何工作的-但是我们认为我们可以建立它?

尽管AI方法似乎伪装成准智能方法，但它们可以可持续地支持和改变营销策略。从业务角度看，自动化和扩充的维度至关重要。人工智能必须能够很好地自动化营销流程，并且人工智能还必须能够支持和优化所有营销决策。

人工智能营销矩阵。

营销矩阵是大多数AI应用程序，与营销功能和流程的自动化有关。在这种情况下，系统也会做出自己的简单决定。

这些决策通常是关于用人工智能(AI)替代人类活动以实现成本和效率收益。今天，有许多自动化应用已经具有很高的成熟度和实用性。这些包括，例如，营销自动化或实时出价。

相比之下，扩充应用程序尤其关注人们当前执行的复杂和创造性营销任务的智力支持和充实。

智能支持使AI能够自动分析竞争对手，受众和趋势。营销人员可以利用这些见解来制定或调整其策略。这些见解为决策过程提供了相关信息。实际的决定不是自动的，而是取决于操作员的选择。

人工智能还可以帮助营销人员管理与增强有关的渠道和接触点日益增加的复杂性。

因此，可以计算通道的价值贡献和优化转换的通道必需的交互作用。根据大量的客户旅程数据，可以确定随时间推移的最佳媒体预算分配。然后，至少在今天，才由人们创建并评估最终的媒体计划，包括角色的组织划分。

由于这些任务具有更高的复杂性和创造力，因此与AI的自动化示例相比，成熟度和扩展性都没有那么明显。

但是，也有一些应用程序，尽管它们具有很高的成熟度，但今天在实践中仍很少使用。这种现象适用的一个应用领域是相似原则，可用于识别和描述受众。

在分析级别上收集内容。

人工智能可以在Web上收集有关公司或消费者的大约10,000个数据点。除了海量数据外，人工智能还可以通过深度学习算法确定并分析新的目标群体。

例如，在B2C区域中，Facebook自定义受众可以很好地实现这一点。人工智能在内容营销中也发挥着越来越重要的作用。算法有助于语义化内容。例如，单词到vec算法自动将内容形成为向量，从而将抽象形式的实际内容抽象化。这种表示比典型的内容索引要有效得多。在此基础上，可以在分析级别自动找到相似或互补的内容。

所谓的“长期短期记忆递归神经网络”也可以通过考虑时间上下文从单词开始预测最接近的单词和短语来产生新的内容。

这些“神经网络”的一个例子是由AI支持的英国市场杂志The Drum的发行。从这一期开始，印刷了成千上万份副本，其中AI选择了图像，还改编了文本并设计了页面。在戛纳国际创意节上，人工智能从金狮奖得主那里获得了数据。

这不仅是创建杂志，而且还创建能够吸引生活方式受众品味的人工智能。

基于这样的程序，所谓的机器人新闻正变得越来越有创意。算法能够自动在网络上搜索信息，将其整合在一起并使其成为可读的内容。今天，通常会自动创建体育，天气或金融领域的基于数据的报告。

在新闻通讯营销领域，人工智能还可以帮助在电子邮件和新闻通讯中推导正确的主题行和标题。

利用这种智能，AI可以生成具有相应目标组最高转换率的文本模块。还有一些解决方案可以根据目标组自动创建和测试广告系列的视觉效果。

除了描述的内容创建，在结合和推广方面，AI还将越来越多地采用内容策划和分发。AI将自动在各种平台上发布和分发内容。

营销的“去情感化”。

人工智能推动的另一种营销趋势是(聊天)机器人。机器人的主题不是新话题，但在过去两年中正经历着独特的品质和意义。

普及率的上升归因于AI，平台，通信设备和语音识别的快速发展。网络通信越来越多地转移到Whatsapp，Facebook Messenger，Snapchat和Wechat的Messenger和聊天机器人世界。

在线用户离开了数字公众，因此很难接触到品牌。对于其他人，他们则进入了数字世界的“隐形”部分。

例如，他们不再通过Facebook新闻提要与所有人共享内容，而是将自己限制为通过Messenger与可管理的朋友圈共享内容。借助语音助手，用户可以向Siri或Google助手询问当前天气，通过Alexa打开灯，播放音乐或大声阅读消息。

Apple通过Homepod进入Smart Assistant市场将带来新的使用场景和拥有此知识库的目标群体。

除了这些简单的日常任务外，这些系统也越来越多地发展为数字助理和消费者的虚拟代表。数字助理会影响客户的交流和互动。如果消费者从Google搜索或Amazon产品搜索的命中列表中选择自己的收藏夹，则机器人推荐通常会包含产品或信息。

因此，机器人主权取代了消费者的积极评价。

虽然当前的沟通仍在消费者和公司bot之间，但明年将增加。因此，营销活动必须适应机器人渠道。SEO和SMM也将不得不重新考虑。所谓的“启动引擎优化”(简称BEO)将“将Google上的首页规则”转换为“对第一个Bot答案规则”。

重点是从机器人到客户的个性化一对一营销活动。

在营销中越来越多地使用这些系统的结果可能是，情感品牌参与度失去了相关性，营销变得客观化了。营销人员惊呼“嘘”。但是，出现目标客户是因为现在使购买决策流程比以前更加合理。

对情感和同理心的逻辑免疫。

智能家居或智能产品的发展导致做出合理的购买决定-机器人现在越来越代表“人民”。冰箱“决定”何时应该购买牛奶。客户的数字表示在逻辑上不受情感和共情广告的影响，因此失去了意义。

意识形态品牌价值变得无关紧要。

品牌的意识形态价值与客户漫游器无关，后者在最佳情况下通过客户的数字签名客观地发挥作用，并充当其电子商务副手。因此，公司和客户对平台的访问变得比品牌本身更为重要。

大数据为人工智能提供了动力，尤其是可以成功地用于市场营销和交流。人工智能可以以自动化和可扩展的方式利用在线互动，社交媒体或其他数字资源中的数据。

如此强大的武器总会包含潜在的滥用行为。讨论显示了所谓的GAFA经济(Google，Amazon，Facebook，Apple)的市场力量。该算法允许永远无法进行个性化的通信。

另一方面，新的AI算法也可能并有可能造成针对性和操纵性虚假信息的风险。

这里需要相应的法规和道德标准，以及增加主权消费者的媒体和审判能力。这些前社会意识巨人可能没有做好准备，或者没有充分准备去监视像人工智能这样强大的事物。

总体而言，越来越多的数据驱动型和分析型营销将不得不回答自动化与个人交互之间的恰当平衡问题。此外，应考虑对消费者的相应影响。

适当的机器人力量会以知道并代表其实际偏好的数字助理的形式来增强消费者的购买力吗?或者，更有可能的是，人工智能将更适合完美设计的数据和数字巨兽的分析生态系统吗?