在许多公司中，数字营销专业人士正在迅速采用人工智能 (AI)，认识到其变革潜力。然而，为了充分利用这项技术，营销经理必须了解人工智能在数字营销中的不同应用以及它们如何随着时间的推移 实时爬虫数据 而发展。根据人工智能的智能水平对人工智能进行分类可以帮助公司战略性地规划部署哪些技术以及何时部署。
AI，数字营销的最佳盟友
数字营销是从人工智能中受益最多的行业之一，因为这项技术可以极大地改善其关键活动，例如了解客户需求、将其与产品和服务相匹配以及说服客户购买。数据支持了这一说法，分析表明数字营销是人工智能可以增加最大价值的领域。营销总监正在响应这一机会，调查表明人工智能在该领域的实施显着增加。
虽然人工智能已经推动了数字营销的发展，但预计它在未来将发挥更加突出的作用。对于营销经理来说，了解可用的人工智能应用程序类型以及它 利用移动商务实现品牌忠诚度 | 下一代 们如何发展对于在不断变化的市场中保持竞争力至关重要。开发一个框架来对现有人工智能项目进行分类并规划未来的项目对于充分发挥该技术在数字营销中的潜力至关重要。
根据智能水平划分的数字营销中的人工智能类型
数字营销中人工智能 的分类按照智能程度可以分为以下两类：
任务自动化
这些应用程序专用于执行需要基本智能水平的重复性和结构化任务。它们通过遵循预定义的规则或执行设定的操作序列来响应特定的输入来发挥作用，但缺乏解决复杂问题或详细客户请求的能力。例如，自动向新客户发送欢迎电子邮件的系统就属于此类。这里还包括更简单的聊天机器人，例如 Facebook Messenger 上提供的聊天机器人；尽管他们可以在基本交互过程中为客户提供帮助，但他们遵循固定的决策路径，无法适应个人需求或随着时间的推移从交互中学习。
机器学习
这些算法通过分析大型数据集进行训练，以便做出 afb 目录 预测并做出涉及一定程度复杂性的决策。他们的能力使他们能够识别图像、解释文本、细分客户并预测客户对促销等各种营销策略的反应。机器学习目前正在推动在线广告中的程序化购买、电子商务平台中的推荐引擎或客户关系管理 ( CRM ) 系统中的销售分析模型等应用。
这项技术及其最先进的深度学习技术处于人工智能的最前沿，并迅速成为数字营销领域的基本工具。然而，值得注意的是，机器学习应用程序仍然存在局限性，需要使用大量数据进行广泛的训练过程。