继续发布您真正想要创建的内容

同样，您的客户的工作寿命太短且太重要，不能浪费在阅读您本来不想发布的内容上。 当然，您已经知道这一点。但希望 这项研究- 以及周二的 Ignite 会议，届时我将对此进行解释 - 也可以帮助您向利益相关者说明情况，并继续发布您真正想要创建的内容。 人工智能如何改变数字营销的未来 数字营销依赖于每次客户互动所创建的大量数据。算法优化影响数字营销成功的各种因素和数据点。 2020 年，我们预计人工智能用例在多个领域的数字营销主流化将显着上升。 搜索将变得非常智能 在过去的一年里，在线搜索取得了多项人工智能和机器学习的进展。谷歌在信息检索领域凭借激动人心的应用程序处于领先地位。



例如，谷歌的 BERT 技术可以在句子中所有其他术语的上下文中处理一个单词。 BERT 还使任何人都能够训练自己最先进的问答系统。 基于从过去的交互和用户偏好中学习的知识来定制搜索结果和结果页面是搜索中使用的机器学习的另一个应用。 人工智能驱动的个性化消息传递 几家广告科技公司一直专注于使用人工智能和机器学习来寻找合适的受众来编写比人类更好的广告，并提高转化率和参与度。在创 巴哈马 WhatsApp 号码列表 建动态广告以动态个性化营销信息领域也有一些人工智能主导的发展。 人工智能在使用自然语言生成 (NLG) 等技 在竞选活动中使用机器学习 谷歌和 Facebook 等平台一直走在营销领域 AI/ML 应用的前沿。从智能出价和智能广告系列到自动生成广告，谷歌正在让广告商变得更容易 等智能出价选项使用先进的机器学习算法对大量数据进行训练，以准确预测影响转化的出价金额，并协助广告商进行优化，











而无需涉及太多细节。根据信号来预测用户行为并根据广告商设定的目标影响拍卖时间出价。 Facebook 还在活动规划和执行以及广告投放和广告投放中融入了机器学习。 同样，在有机搜索方面，基于机器学习的产品 ALPS 对 Google 的排名算法进行了逆向工程，能够准确量化排名驱动因素，提供精确的更改建议，并在实施 SEO 操作之前预测其影响。 存在类似的技术来推动数字营销中改进广告文案测试。这些有助于评估广告文案和登陆页面的各种参数，如相关性、行动促进剂/抑制剂的使用、紧迫性诱因、页面布局、加载时间等，以衡量对广告相关性、预期点击率和登陆页面体验的影响。 未来趋势人工智能 随着 VR 和 AR 等技术的采用不断增加，这些技术的商业用例在零售和其他领域得到更广泛的采用，数字营销也将得到更多应用。 许多零售商也在共同测试人工智能和 VR/AR 技术，以使用户体验个性化。 其他影响领域包括语音搜索。我们将越来越多地看到有关我们刚刚说过或谈论过但尚未搜索过 视觉内容营销：您自己的营销活动的 10 个示例 用于在线交流的最佳内容格式是什么？随着 B2B 内容营销人员不断审查和优化他们的