营销和分析 自 年底 打破互联网格局以来，人工智能 (AI) 已被公认为一种能够像 一样重塑世界的变革力量。生成式人工智能模型以其模仿人类对话的能力吸引了公众的想象力。然而，它们只是我们可以用来获得竞争优势的众多工具之一。
更广泛的人工智能技术正在推动营销领域的一场静悄悄的革命。从预测分析到个性化内容生成，人工智能已成为营销人员（以及许多其他人）寻求驾驭现代消费者行为复杂性的不可或缺的要素。
虽然这些技术不像它们的生
成式兄弟那样轰动，但它们提供了实用、可访 柬埔寨电报数据 问的解决方案，证明了投资和集成到现有业务流程中的合理性。
然而，尽管将方向盘交给算法并从其工作中获益很诱人，但它们的技术和法律限制在相当长的一段时间内不允许这样做。
人工智能的力量直接来自于为其提供动力的数据，这已成为一个令人担忧的问题。根据欧洲消费者组织 2020 年的一项调查，45-60% 的欧洲人担心人工智能可能导致个人数据滥用增加。这一统计数据凸显了人工智能驱动的营销领域面临的一个关键挑战：充分利用人工智能的潜力，同时认真保护消费者隐私。
在本文中我们深入探讨了人
工智能在营销中的多方面作用，探索它如何重塑行业、它带来的好处以及负责任地使用它的必要性，特别是在数据处理和隐私问题方面。
人工智能在当今数字世界中是如何应用的？
人工智能 (AI) 是指在机器中模拟人类智 您正在为此苦苦挣扎？ 能，这些机器被编程为像人类一样思考和学习。该术语也可以应用于任何表现出与人类思维相关的特征 营销和分析 的机器，例如学习和解决问题。AI 系统旨在处理通常需要人类智能的任务，例如视觉感知、语音识别、决策和语言翻译。ChatGPT
提供的 AI 定义虽然相当宽泛和笼统，但却准确地抓住了该概念的本质。AI
远远超出了 Siri 或 Alexa 等知名应用程序。AI 驱动的功能包括：
浏览器自动建议。
当代相机中先进的对焦机制
垃圾邮件过滤。
电子邮件分类。
检测抄袭的工具。
评估情绪的系统。
智能用户界面，如 Microsoft Office 助手 Clippy。
人工智能不是一项单一的技术，而是一系列 比特币数据库 技术的集合，旨在使计算机能够同时处理和解释各种复杂且有时抽象的数据。
人工智能在营销中的应用
人工智能的核心是数据，由于数据“与行业无关”，因此它被广泛应用于各个领域。营销行业很早就采用了数据驱动的方法，并发现自己处于这些变化的最前沿。
此外，有许多迹象表明，该行业将成为适应使用预测分析和生成人工智能的领导者之一，并遵守现行法律法规。为什么？近年来，由于对个性化客户体验的需求巨大，营销人员被大量数据淹没，被迫寻找有效的数据分析方法。
其中两家公司——Facebook 和谷歌——在数字广告行业创造了双头垄断，多年来一直采用人工智能驱动的自动化。
他们都将受众细分与预测
分析相结合。细分根据性别、年龄、收入、兴趣以及可能无数其他因素将客户分为几组。然后，预测分析确定哪些群体最有可能被特定的产品或服务吸引。
这两家公司都因在运营中滥用个人数据而面临强烈反对和全球争论，凸显了更严格监管的必要性。
然而，人工智能的潜力并不局限于广告行业。以下是营销行业在其商业模式中使用人工智能驱动的自动化的方式：
个性化的客户体验
AI 算法分析客户数据，以创建个性化的营销信息、产品推荐和内容。例如，电子商务中就存在这种个性化，AI 根据浏览历史和过去的购买情况推荐产品。
预测分析
营销人员使用人工智能根据历史数据预 营销和分析 测未来客户行为。这有助于预测市场趋势、客户需求以及产品开发或营销重点的潜在领域。
社交媒体洞察与管理
AI 工具分析社交媒体趋势和客户互动，提供见解。它们还可以自动安排社交媒体帖子并跟踪参与度指标。
SEO 和网站优化
AI 工具有助于优化网站内容以提高其搜索排名。它们还可以测试不同的网站布局和内容布局，以增强用户体验和参与度。
语音搜索优化
随着语音激活设备的兴起，人工智能被用于优化语音搜索内容，适应人们口头表达搜索查询的方式。
市场调研
人工智能驱动的分析工具可以更深入地洞察市场趋势和消费者行为，帮助企业做出数据驱动的决策。
生成式人工智能与营销
生成式人工智能是人工智能的一个新兴分支，它为提升营销人员的能力带来了更大的潜力，其范围不仅限于智能和实时数据分析。
生成式人工智能的“创造力”——其创建图像、编写文本和创作音乐的能力——对于希望自动化和扩大内容制作规模的营销人员来说，已经被证明是无价之宝。它还有助于创建个性化的营销信息和合成数据，这些数据可以安全地用于例如营销活动优化。
然而，ChatGPT 热潮凸显了对个人用户进行版权相关教育的必要性。这是因为他们往往过于信任生成式人工智能，而忘记了输入提示的每一项数据都会用于进一步的模型训练。
人工智能在分析中的应用
随着人工智能或生成式人工智能风头正盛，机器学习等术语似乎逐渐失去主导地位。这表明“人工智能淘金热”往往与商业现实脱节。这是因为机器学习已经存在多年，无需明确编程即可识别模式并做出预测。
机器学习一直是现代分析的基石。然而，在 营销和分析 它出现之前，就已经存在处理数据的方法。最初是基于规则的自动化 (RBA)，它指的是一种应用人为规则来存储、排序和操作数据的系统。随后是其升级版本机器人流程自动化 (RPA)。在 RPA 中，不是人类制定基于规则的逻辑，而是软件“机器人”能够“观察”人类行为并模仿它。