The Ultimate Guide to AI Marketing in 2023

如果您要保持业务的命脉流动，那么人工智能是绝对必要的。在当今竞争激烈的商业格局中，与客户的思想和心灵保持近距离是保持漂浮和繁荣的唯一方法。

It is crucial for businesses today to leverage AI in formulating more strategic marketing plans. Here, we give you a comprehensive guide on what AI marketing is, what its real-life applications are, and how it impacts various industries. We also give you a peek into the AI trends that you should watch for this 2023.

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The Ultimate Guide to AI Marketing in 2023:

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在业务中使用AI

人工智能使营销人员能够对客户的偏好和行为获得定点见解。AI为他们提供了与他们消费产品和服务方式有关的所有其他内容的信息。它使营销人员可以参与那种个性化的体验，使客户感到非常满意，以至于他们继续购买和光顾业务。

AI对于推动业务增长和盈利能力以及促进客户忠诚度至关重要。由于企业能够在产品质量，服务交付和接触点体验方面匹配甚至超出客户期望，因此销售收入继续流入。几乎可以保证，真正满意的客户将很乐意继续从企业那里购买该公司提供高质量的产品和服务。要启动，他们也更有可能与家人和朋友分享他们令人愉快的销售和服务经验，并说服他们也可以尝试一下。

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什么是AI营销？

使用人工智能的营销有效地自动化数据收集，并且behavioral targeting帮助企业实现目标。由于它在数字渠道中应用，它消除了人类偏见的元素。在揭示在线领域中的实际消费者偏好和行为方面，收集的信息被认为更为客观和现实。

使用AI的数据收集和处理是通过计算机使用编程的计算机来完成的算法。信息是从消费者仔细阅读内容，在线响应和affiliate marketing提供并对内容和社交媒体帖子做出反应。再进一步，AI会自动与表现出特定行为的客户或潜在客户联系。通过使用技术工具，平台和分析，使这种行为定位成为可能。188滚球地址

当时间至关重要时，AI营销是最好的选择。尤其是在您的竞争对手可能会在24/7举行的在线世界中，并且客户正在寻求立即的答案和解决方案来满足他们的需求，您不能愚弄和花费几个小时来进行和分析信息。您需要能够将他们想要和需要的东西给他们，然后只能使用AI进行此操作。

AI工具可以立即使用他们收集的任何数据并在联系点直接使用裁缝拟合消息进行通信，而无需任何时间浪费，而无需营销人员触发响应。这是与客户打交道并确保满意度的响应迅速而有效的方法。AI营销的其他用途包括数据分析，媒体购买，内容产生，自然语言处理，自动化决策和实时个性化。

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AI科学

人工智能利用科学模型。这根本不是任意的。在认知科学中，人工智学采取了感知反应周期背后的原则。该原则翻译成AI术语，采用了收集赛车周期的形式。

收集是指与捕获在线和离线客户数据以及将其保存到数据库中有关的所有活动。下一步是AI将数据转换为智能或有价值的见解的原因。然后，AI基于收集的情报并发送客户沟通的目的，以提示和激励客户执行所需的措施（在大多数情况下）进行购买。

人工智能还涉及机器学习或ML，这项研究仔细研究了计算机算法并根据收集的数据构建模型。使用ML构建的模型允许应用程序做出预测和决策。因此，ML也通常称为预测分析。

其中一些模型利用数据和神经网络的研究来模拟生物大脑在概率推理中的工作方式。AI中使用的ML子集涉及计算统计。其他相关研究包括数学优化和探索性数据分析。关于ML和AI的研究仍在进行中，两者之间的关系尚未完全理解。

AI中使用的另一个概率模型是贝叶斯网络。该图形模型将一组变量和绘制有条件依赖性的一组在有向的无环图或DAG中。从本质上讲，它通过计算由于许多可能的已知原因中的任何一个而导致事件发生的概率来预测结果。同样，算法也用于解决决策问题的推论和概括。

These scientific approaches allow for more efficient behavioral targeting through AI. The use of various AI technologies puts these approaches to action and takes human bias out of the equation. Such an approach is also aptly referred to as Algorithmic Marketing.

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AI的核心要素

有效利用人工智能制定营销计划和解决方案时，需要几个关键要素。数据科学必须转化为更相关的动作和更有效的执行。几十年前，在收集，处理和分析数据时，似乎是一项繁琐且耗时的任务，现在可以在几分钟内完成，而无需汗水就可以完成。

这些要素使AI真正，至关重要，即使在当今苛刻的消费市场服务时也是如此：

大数据和分析

在数字世界中有一个数据海洋。营销人员必须掌握所有这些数据并理解它们，以便能够在其营销活动中使用它们。了解数据可以有效地导致跨渠道的价值更准确地归因，并以最及时的方式为客户提供更敏感的产品和体验。

The challenge is for marketers to keep themselves from drowning in the overwhelming amount of data, most of which does not really hold any value for them. They should be able to focus their efforts towards more worthwhile data that are most relevant to their business.

Using analytics to process the collected data will give marketers better insight into the perception and behavior of their customers and prospects. Campaigns are consequently more spot-on and are likely to result in higher engagement and conversion rates.

机器学习

在AI驱动的情况下，可以使用计算机算法分析信息。历史数据和新信息都相关以做出最有可能产生最佳结果的决策。

使用它已经拥有的有关客户或潜在客户的信息，AI可以自动提供预测的内容，这些内容被预测，鉴于特定的客户或潜在客户的行为或行动，其成功概率最高。

AI平台解决方案

使用广泛的，通常在整个企业的平台运行AI有效地巩固了数据收集和分析。这些平台能够188滚球地址在短时间内更有效，智能地提供解决方案。

通过使用AI平台解决方案，可以简化操作流程，自动化简单的任务，并消除了昂贵的活动。所有这些最终都使能够提供最相关的解决方案和最佳客户体验。

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Applications and Examples of AI Marketing in Modern Businesses

从数据收集到分析，AI可以为营销人员提供相关的营销智能，以最好地为客户服务。通过使用中央AI驱动的平台，获得这样的市场情报会更容易，以便营销人员能够快速做出数据驱动的决策。

营销人员能够在正确的时间与更多的目标受众联系，并使用最有效的量身定制消息进行了优化，以提示所需的动作。将其进一步分解，以下是现代业务中AI营销如何使用的一些例子：

1. Data analysis

这是AI的核心。预测分析应用于您不仅从传统指标中获得的数据，还可以从消费者参与，入站通信，新商业生成以及其他交流渠道的任何其他输入中获得。您可能会遇到的指标包括点击和视图，购买，页面时间和电子邮件响应。营销人员从中获得了可行的见解，使他们能够做出数据支持的决策并相应地调整他们的竞选活动。

简而言之，AI中使用的算法不仅可以预测结果，还可以帮助营销人员对预测的结果采取行动。预测分析表明了基于过去数据的消费者行为，因此规定性分析因此，营销人员指出了他们需要去的地方以及他们需要做的事情以改善客户对客户的支持。这种技术将大大提高您的战略，从简单的自动化转向“提出”建议的行动，甚至采取战略行动。

2.自然语言处理

这是在语音和图像识别技术中应用的。AI现在积极地用于跨不同平台，产品和服务的语音识别和语音搜索功能。188滚球地址许多企业利用了Google，Apple和Amazon等主要IT巨头开发的功能，而不是开发自己的技术。

With virtual personal assistants driven by AI technology, voice and image search optimized sites are likely to gain a good volume of organic traffic of customers and prospects with high purchase intent. Siri and Alexa as well as other speech-enabled technologies are increasingly reliable in directing consumers towards the products and services that they are looking for. Some examples of success in AI marketing are Domino’s and Patron Tequila’s voice-activated ordering system through Alexa and their own voice-bots.

3.内容创建和实时个性化

过去，有些人致力于制作和为公司的目标市场提供内容。如果您只谈论单个通用内容，这并不是一个大问题，您只是在回复客户或潜在客户的询问时复制paste。但是，今天，这全都是要在您的在线互动和互动中获得个人。

当然，您可以雇用人们来“人”您的客户接触点，但是当您使用AI来创建内容和个性化。但是，这并不总是万无一失的。营销人员仍然最好地生产高质量的内容，AI为智能和快速内容创建提供了宝贵的数据见解和分析。

AI生成的内容因编写计划而流失了，在金融服务和体育等一些行业中取得了成功。在大多数情况下，AI策划的内容在基于历史和目前的客户数据的“推荐”内容方面更有效。Home Depot和Lufthansa已利用这种AI技术为客户创造个性化体验。

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为什么您需要利用AI进行营销

Leveraging AI is an excellent way for marketers like you to gain valuable insight into your customers’ minds to understand them better and enhance their experience with your brand. It is the only way for you to keep your lifeblood flowing and consequently increase your ROI on every customer touchpoint.

AI allows you to understand your market better so you can create unique content, formulate personalized marketing campaigns, and offer more responsive smart solutions to their needs. All these are achieved without adding to the load of your workforce.

随着技术有效地模仿人脑的工作原理，AI使您可以利用丰富的数据源，以大大改善您的服务方式和满足客户的需求。增强的客户体验在您的公司与客户之间建立了纽带，足以提高消费和培养忠诚度。更有意义的互动和与客户的持久关系将是由强大的AI系统造成的，这是您的业务长期盈利能力。

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AI营销趋势在2023年要注意

人工智能和相关技术仍在发展，并且有很大的增长空间。越来越多的公司正在投资和升级其IT资源和能力，而AI绝对是宏伟计划的一部分。188金宝慱网站据预测，AI将在营销数据分析和数据科学任务中占有一大分数。营销团队将继续利用AI解决方案来推动其盈利目标。

将可以使用更多相关的营销指标来帮助营销人员更准确地对其广告系列进行价值。由于响应迅速的解决方案和更具战略营销计划，这些见解将继续刺激业务增长。在2023年出现的趋势中有：

1.大型语言模型影响对话人AI

In the next few years, we see Large Language Models (LLM) having an impact on conversational AI. As LLMs are trained on massive datasets in the terabytes and multiple parameters in the billions, they will define the next-generation conversational AI. For marketers, this means more adaptive conversational tools that can enhance customer engagement.

2.适用于增强网络安全的AI解决方案

The accuracy of AI Marketing relies on how well models are trained. Model training requires the use of massive datasets, which hackers can potentially access by reverse-engineering AI systems. These hackers also use advanced tools to spot and penetrate weaknesses in the security of corporate systems. To avert these attacks, AI solutions will also need to be implemented in cybersecurity. This will help deter hackers from accessing and manipulating data used in model training.

3.使用多模式AI

Moving from single modal AI, multimodal AI will combine conversational AI models with visual modalities. Google’s Multitask Unified Model (MUM) is a familiar example of how this trend impacts AI marketing. Through Google MUM, the search experience is enhanced through the T5 text-to-text framework where search results are based on contextual information from multiple languages.

4.由平台提供商管理的新垂直AI解决方案

平台和云提供商已开始为特定用例提供量身定制的AI解决方案。例如，亚马逊和Google分别通过连接和联系中心AI提供垂直集成。启用机器人驱动的对话，智能路由和自动帮助，以及营销团队可以利用的功能，以改善支持期间的客户体验。

5.增加对负责人AI的需求

随着AI的使用普遍存在，对其负责使用的需求也必须增加。在2023年，我们希望负责的AI成为定义的AI趋势之一。由于破坏了隐私和数据控制的问题，包括面部识别和访问机密信息，因此对使用AI仍然存在一些不信任。当今营销人员面临的挑战是平衡使用数据来个性化服务的使用，并确保相同数据的道德使用。在营销领域负责的AI中，企业仅在必要时才使用敏感数据，对客户有益。

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现在是时候采用AI营销的时候了

今天，营销人员必须快速采用AI技术解决方案，以提高客户体验并提高运营效率。通过AI，营销人员将对目标受众的看法和行为有更深入，更全面的了解。AI将导致更优化的营销活动，并具有更大的转化和收入产生的可能性。

人工智能将留在这里，但它不仅是捕捉客户心灵的关键。人类的触觉和情感营销仍然有一些价值。在从AI转换为高点“人类”营销方面，营销人员应该能够发挥一定的敏捷性。这两种方法在一起可以带来最好的结果。