Jadual Kandungan
1. Pemasaran Diperibadikan: Menghasilkan Naratif Digital Unik
2. Analisis Ramalan: Nubuatan Era Baharu
3. Pengalaman Pelanggan: Cipta Karya Digital
4. Pertimbangan Etika dan Privasi Data: Tali Digital
5. Penciptaan Kandungan dan Kurasi: Kepintaran Buatan sebagai Editor Zaman Baharu
6. Penyasaran dan Pengoptimuman Iklan: Ketepatan Maksimum
7. Peningkatan perkhidmatan pelanggan: melebihi had manusia
Rumah Peranti teknologi AI Peningkatan kecerdasan buatan dalam pemasaran digital

Peningkatan kecerdasan buatan dalam pemasaran digital

Sep 19, 2023 pm 10:37 PM
AI

Peningkatan kecerdasan buatan dalam pemasaran digital


1. Pemasaran Diperibadikan: Menghasilkan Naratif Digital Unik

Di tangan agensi pemasaran digital yang berfikiran ke hadapan, pemasaran diperibadikan melangkaui strategi tradisional untuk mencipta sesuatu yang unik yang sesuai dengan semua orang menukar aktiviti biasa kepada perbualan yang disesuaikan

  • Cerapan Pelanggan Terperinci: Dengan menganalisis set data yang besar, AI dan pembelajaran mesin memberikan pandangan mikroskopik tentang keutamaan pelanggan individu, tingkah laku dan tabiat membeli. Pemahaman yang mendalam ini membolehkan perniagaan mencipta mesej pemasaran yang bergema pada tahap peribadi
  • Penciptaan Kandungan Dinamik: Kebolehsuaian AI benar-benar luar biasa. Kandungan boleh terus berkembang berdasarkan tingkah laku pengguna masa nyata. Sebagai contoh, platform e-dagang mungkin melaraskan pengesyoran produk berdasarkan bukan sahaja pada hasil carian terkini pengguna, tetapi juga pada faktor luaran seperti corak tingkah laku yang lebih luas dan aliran bermusim.
  • Chatbots dan Pembantu Maya: Alat ini telah berkembang daripada tindak balas boilerplate mudah kepada ejen perbualan yang kompleks. Ia belajar dan menyesuaikan diri daripada setiap interaksi, memberikan cadangan produk, menjawab soalan yang rumit, dan juga mengendalikan tugas yang rumit seperti tempahan atau pembelian.

2. Analisis Ramalan: Nubuatan Era Baharu

Melalui analisis ramalan, syarikat tidak lagi bertindak balas terhadap arah aliran pengguna, tetapi secara proaktif meramalkan dan mengubah aliran data yang besar kepada strategi pemasaran yang jelas.

  • Perlombongan Data Dalam: Analisis tradisional hanya memberikan pandangan permukaan tentang arah aliran, manakala algoritma pembelajaran mesin menyelidiki jauh ke dalam rangkaian data yang kompleks untuk mengenal pasti corak dan korelasi yang mungkin terlepas daripada pandangan manusia. Kedalaman ini memberikan cerapan yang mendalam dan boleh diambil tindakan.
  • Rancang tindakan seterusnya pelanggan anda: Dengan menganalisis gelagat lalu dengan teliti dan menggabungkannya dengan arah aliran pasaran yang lebih luas, AI menyediakan perspektif ramalan. Ini membolehkan perniagaan meramal dan juga membentuk tindakan seterusnya pelanggan mereka.
  • Ketepatan Ramalan Jualan: Ramalan tepat menggantikan anggaran. Analitis dipacu AI menyediakan ramalan jualan yang mengambil kira pembolehubah yang tidak terkira banyaknya, daripada arah aliran pasaran kepada turun naik bermusim, memastikan perniagaan sentiasa bersedia.

3. Pengalaman Pelanggan: Cipta Karya Digital

  • Pemperibadian Masa Nyata pada Skala: Keindahan kecerdasan buatan ialah keupayaannya untuk memperibadikan dalam masa nyata pada skala yang belum pernah terjadi sebelumnya. Tapak web kini boleh disesuaikan dengan keutamaan pengguna individu, melaraskan reka letak, tema, dan juga navigasi berdasarkan tingkah laku pengguna.
  • Penguasaan Carian Suara: Apabila carian suara semakin meluas, peranan kecerdasan buatan dalam memahami dan mengoptimumkan pertanyaan ini adalah kritikal. Ia bukan hanya tafsiran perkataan, tetapi tafsiran nuansa dan niat, memastikan pengguna mendapat apa yang mereka mahukan.
  • Augmented Reality (AR) dan Virtual Reality (VR): Artificial Intelligence ialah kuasa senyap di sebalik pengalaman mengasyikkan ini. Daripada menyesuaikan percubaan maya berdasarkan saiz dan pilihan pengguna kepada mencipta demo produk interaktif yang melaraskan berdasarkan maklum balas pengguna, kecerdasan buatan menjadikan realiti maya lebih ketara dan peribadi.

4. Pertimbangan Etika dan Privasi Data: Tali Digital

Dengan kuasa kecerdasan buatan yang luar biasa, tanggungjawab meningkat. Terutama dalam dunia yang semakin menyedari hak dan peraturan privasi data seperti GDPR, implikasi etikanya sangat besar.

  • Amalan Data Telus: Mengumpul data hanyalah sebahagian daripada persamaan. Cabaran sebenar ialah menggunakannya secara beretika. Perniagaan mesti telus tentang amalan data mereka dan memastikan pelanggan memahami cara data mereka digunakan dan untuk tujuan apa.
  • Memperkasakan pelanggan: Selain daripada ketelusan, perniagaan juga mesti memperkasakan pelanggan mereka. Ini bermakna memberi pelanggan cara yang jelas untuk menarik diri daripada pengumpulan data dan juga memberi mereka alat untuk memahami dan mengawal jejak digital mereka.
  • Pembelajaran dan Penyesuaian Berterusan: Persekitaran digital sentiasa berkembang, begitu juga dengan pertimbangan etikanya. Perniagaan mesti komited untuk pembelajaran berterusan dan memastikan bahawa amalan AI dan pembelajaran mesin mereka berkembang mengikut piawaian etika dan jangkaan sosial.

5. Penciptaan Kandungan dan Kurasi: Kepintaran Buatan sebagai Editor Zaman Baharu

  • Penjanaan Kandungan Automatik: Alat Kepintaran Buatan menggunakan Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP) kini boleh menjana kandungan untuk tapak web, blog dan media sosial. Bukan sahaja kandungan ini koheren, tetapi ia boleh disesuaikan untuk bergema dengan khalayak tertentu.
  • Cadangan kandungan: Algoritma kecerdasan buatan boleh menapis sejumlah besar kandungan dan mengesyorkan artikel, video atau produk yang paling berkaitan kepada pengguna, meningkatkan penglibatan pengguna dan meningkatkan kemungkinan penukaran.
  • Kandungan dan Reka Bentuk Visual: Alat Kecerdasan Buatan boleh menganalisis interaksi pengguna dengan kandungan visual dan mengesyorkan perubahan reka bentuk atau bahkan mencipta visual yang lebih berkemungkinan menarik kepada kumpulan khalayak tertentu.

6. Penyasaran dan Pengoptimuman Iklan: Ketepatan Maksimum

Dengan memanfaatkan kuasa penyasaran dan pengoptimuman iklan dipacu AI, pemasar kini boleh menyampaikan mesej mereka dengan tepat, memastikan setiap dolar yang dibelanjakan berada di tempat yang betul Masa untuk dicapai penonton yang betul.

  • Penciptaan iklan dinamik: Kepintaran buatan boleh membuat iklan dalam masa nyata berdasarkan gelagat pengguna, memastikan kandungan iklan sentiasa relevan dan tepat pada masanya.
  • Optimumkan perbelanjaan iklan: Dengan menganalisis prestasi iklan merentas platform dan segmen khalayak yang berbeza, AI boleh mengesyorkan tempat untuk memperuntukkan perbelanjaan iklan untuk ROI maksimum.
  • Ramalkan prestasi pengiklanan: Menggunakan data sejarah dan arah aliran pasaran, kecerdasan buatan boleh meramalkan prestasi kempen pengiklanan tertentu, membolehkan pemasar membuat keputusan termaklum sebelum pelancaran

7. Peningkatan perkhidmatan pelanggan: melebihi had manusia

  • Sokongan Pelanggan 24/7: Chatbot berkuasa AI boleh menyediakan sokongan pelanggan 24 jam untuk menjawab pertanyaan dan menyelesaikan isu pada bila-bila masa sepanjang hari.
  • Analisis Sentimen: Dengan menganalisis maklum balas pelanggan, komen dan sebutan media sosial, AI dapat mengukur sentimen pelanggan, membolehkan perniagaan menyelesaikan isu secara proaktif.
  • Sokongan Peribadi: Kecerdasan Buatan boleh mengingati interaksi masa lalu dengan pelanggan untuk memberikan pelanggan sokongan kesinambungan yang diperibadikan dan bertimbang rasa.

8 Pengurusan dan analisis data: Tulang belakang pemasaran dipacu AI

  • Integrasi data: AI boleh menyepadukan data daripada sumber yang berbeza untuk memberikan pandangan holistik perjalanan pelanggan, dari interaksi awal hingga pasca-. maklum balas pembelian.
  • Pengesanan Anomali: Algoritma kecerdasan buatan boleh mengenal pasti anomali dalam data dengan cepat, seperti penurunan mendadak dalam trafik tapak web atau lonjakan pulangan produk, menyedarkan perniagaan tentang kemungkinan masalah.
  • Segmentasi dan Analisis: AI boleh membahagikan pelanggan ke dalam profil terperinci berdasarkan gelagat, keutamaan dan sejarah pembelian, membolehkan strategi pemasaran yang lebih disasarkan dan berkesan.

9 Cabaran dan had: arah masa hadapan

  • Kualiti data: Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin hanya sebaik data yang mereka perolehi. Memastikan kualiti dan ketepatan data adalah penting untuk pemasaran dipacu AI yang berkesan.
  • Dilema Etika: Dari kepalsuan dalam pengiklanan kepada potensi berat sebelah dalam algoritma, integrasi kecerdasan buatan dalam pemasaran mewujudkan pelbagai cabaran etika yang mesti dihadapi oleh perniagaan.
  • Pembelajaran dan Latihan Berterusan: Model pembelajaran AI dan mesin memerlukan latihan berterusan untuk kekal relevan dan berkesan. Ini memerlukan komitmen sumber dan memberi tumpuan kepada penyelidikan dan pembangunan yang berterusan.

Ringkasan

Penyepaduan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dengan agensi pemasaran digital adalah serupa dengan kebangkitan, menyediakan peluang untuk kemungkinan yang pernah wujud hanya dalam fiksyen sains. Ketika kita berdiri di puncak gelombang era baharu ini, perniagaan bukan sahaja perlu memanfaatkan sepenuhnya potensi teknologi ini, tetapi juga memikul tanggungjawab yang mendalam untuk memastikan ketelusan, etika dan prinsip berpaksikan manusia dalam dunia digital

Atas ialah kandungan terperinci Peningkatan kecerdasan buatan dalam pemasaran digital. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
2 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Cara menghidupkan semula rakan sepasukan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Adventure: Cara mendapatkan biji gergasi
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Era baharu pembangunan bahagian hadapan VSCode: 12 pembantu kod AI yang sangat disyorkan Era baharu pembangunan bahagian hadapan VSCode: 12 pembantu kod AI yang sangat disyorkan Jun 11, 2024 pm 07:47 PM

Dalam dunia pembangunan bahagian hadapan, VSCode telah menjadi alat pilihan untuk banyak pembangun dengan fungsi yang berkuasa dan ekosistem pemalam yang kaya. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, pembantu kod AI pada VSCode telah muncul, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Pembantu kod AI pada VSCode telah muncul seperti cendawan selepas hujan, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Ia menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk menganalisis kod secara bijak dan menyediakan penyiapan kod yang tepat, pembetulan ralat automatik, semakan tatabahasa dan fungsi lain, yang mengurangkan kesilapan pembangun dan kerja manual yang membosankan semasa proses pengekodan. Hari ini, saya akan mengesyorkan 12 pembantu kod AI pembangunan bahagian hadapan VSCode untuk membantu anda dalam perjalanan pengaturcaraan anda.

See all articles