人工智能对数字营销的影响 
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我们正见证人工智能在世界各地企业营销流程中的快速应用。研究表明，在广告活动中使用人工智能可以将投资回报率提高 30-40%，并将营销活动效果提高 20-50%。营销人员正在积极利用机器学习技术来自动化数据收集和分析、细分受众、个性化内容并优化广告成本。
营销行业的技术演变
人工智能的概念最早出现于20世纪50年代中期，当时它是一种能够利用计算机复制人类思维过程的技术。人工智能技术最初是为了解决自动化和数据分析问题而开发的，后来逐渐应用于经济的各个领域。
21世纪初，随着首批自动化客户数据处理系统的出现，营销行业开始积极应用人工智能技术。互联网技术的发展和数字信息量的增长，为人工智能在营销流程中的更广泛应用创造了前提条件。
转折点在于程序化广告的出现 — — 即在互联网上自动购买定向广告。这项技术使公司能够根据用户的行为数据和偏好分析，向用户展示最相关的广告。
当前的发展阶段以生成式人工智能技术的大规模应用为特征。研究表明，85% 的 B2B 营销人员使用生成式人工智能，其中超过四分之三的营销人员对所获得的结果感到满意。
人工智能在营销中的应用技术基础
数字营销中的人工智能主要基于四大类技术：生成式人工智能、预测式人工智能、对话式人工智能和分析式人工智能。每一类技术都针对营销活动的特定问题，并需要采用不同的方法将其集成到业务流程中。
生成式人工智能基于学习到的模式和输入数据，创建各种格式的内容 — — 文本、视觉效果、音频和视频。该技术使用自然语言处理算法来分析和生成与目标受众产生共鸣的文本。常用的工具包括用于文本内容创建的 ChatGPT、用于图像生成的 Midjourney、用于音频的 ElevenLabs 和用于视频片段的 Runway。
预测性人工智能通过分析历史数据来预测未来结果。该技术有助于预测消费者行为、优化广告投放，并针对不同客户群体提供个性化信息。机器学习算法可以处理大量数据，识别出人类无法分析的模式。
对话式人工智能以聊天机器人和虚拟助手为代表，它们在网站和社交媒体上与用户互动。该技术提供实时个性化响应，超越简单的自动消息传递，从而创造更好的客户体验。
营销数据的收集和分析
现代营销会产生海量数据，这些数据无法通过人工高效处理。人工智能可以实时收集、构建和分析信息，发现人们难以察觉的联系。
机器学习技术能够揭示用户行为中隐藏的模式。例如，人工智能可以确定来自特定获客渠道的用户在特定时间后会回访，并且比来自其他渠道的访客购买频率更高。此类分析有助于优化营销漏斗，并在获客渠道之间重新分配预算。
人工智能系统会分析不同创意、优惠和落地页组合的效果，从而找出最具盈利能力的方案。这项技术消除了营销决策中的猜测，这对于提高广告活动的投资回报率至关重要。
人工智能在数字营销中的应用
受众细分和个性化
传统的按性别和年龄进行人口统计细分的方法正在被基于意图、行为和决策模式分析的更复杂的方法所取代。人工智能可以创建动态的受众细分，以适应用户行为的变化。
数字营销中的个性化包括动态广告、自适应销售漏斗以及针对消费者不同认知阶段的内容。人工智能技术通过分析行为数据来创建定制化的产品推荐和个性化信息。
实际案例证明了心理细分的有效性。公司不是根据人口统计数据来细分受众，而是根据动机：“寻求优惠”、“寻求确认”、“寻求最佳”。这种方法几乎可以使转化率翻倍，因为人工智能会用每个细分群体的语言进行沟通。
上下文广告和程序化广告
上下文广告是一种强大的数字营销工具，但设置、测试和优化广告活动需要耗费大量时间资源。人工智能可以自动化这些流程，提高广告活动的盈利能力。
上下文广告中的人工智能技术有多个方向的运作。自动广告活动设置包括关键词选择、目标受众定义和预算分配。竞价优化会根据竞争分析和动态竞价变化实时进行。
广告个性化功能可根据不同的受众群体调整文本，并过滤无效点击，从而打击机器人和不相关的流量。最终，转化率得以提升，同时减少了不必要的成本。
Google Ads 智能出价利用机器学习自动调整出价，从而优化客户获取成本和广告投资回报率。该系统会考虑 70 多个因素，包括设备类型、地理位置、时段和用户行为。
电子邮件营销和通信自动化
电子邮件营销仍然是最赚钱的推广渠道之一，平均每投入1卢布就能带来42卢布的收益。人工智能正在改变电子邮件营销的方式，提升流程的个性化和自动化程度。
人工智能技术分析用户行为、购买行为以及与电子邮件的互动，从而创建个性化内容。常规任务（包括受众细分、发送时间选择和标题生成）的自动化，降低了出错的可能性，并节省了营销人员的时间。
发送时间优化依赖于数据分析来识别订阅者最有可能打开电子邮件的时刻。人工智能提供实时分析，帮助您快速调整营销活动，以实现最佳投资回报。
研究表明，51% 的营销人员认为人工智能驱动的电子邮件营销活动比传统方法更有效。这项技术不仅能帮您节省成本，还能通过高度个性化的内容与受众进行更精准的互动。
内容创建和优化
生成式人工智能正在彻底改变我们创建营销内容的方式。为大型产品目录创建产品描述是一项耗费大量人力的任务，需要在引人入胜的文案和 SEO 优化之间取得平衡。
Shopify Magic 和 ChatGPT 等工具可以使用关键字和预设样式自动创建产品描述。亚马逊推出了一款生成式 AI 工具，帮助卖家撰写“引人注目的产品描述、标题和详情”。
基于人工智能的系统可以在几秒钟内生成创意，其图像质量堪比专业设计师的作品。如果广告效果不尽如人意，该技术可以及时修改文字。
人工智能有助于节省翻译服务成本 — — 品牌以一种语言发布广告，神经网络会自动将其翻译成外语。大部分创意创作工作可以转移到神经网络，从而降低设计师、作者和其他专业人员的成本。
营销人工智能工具和平台
专业营销平台
以下是一些积极使用人工智能的平台的具体示例：
Adzooma 推出了一个用于上下文广告自动化的通用 AI 平台。该系统可以分析广告活动并提供 AI 改进建议，从而简化广告预算管理。与专业解决方案相比，该平台的设置灵活性较低，但提供了全面的广告管理方法。
Revealbot 专注于社交网络广告的人工智能自动化。该平台会根据广告效果自动开启和关闭广告，测试创意并选择最佳组合，实时优化广告效果。其局限性在于，它仅适用于元平台广告。
SOMONITOR 引入了一个可解释的人工智能框架，将人类直觉与人工智能驱动的效率相结合。该系统可在营销漏斗的各个阶段为营销人员提供帮助 — — 从战略规划到内容创作和营销活动执行。
分析和预测系统
现代人工智能系统处理海量数据集，提供切实可行的洞察，对营销决策产生重大影响。数字营销人员能够快速分析海量数据，并生成营销活动优化建议。
预测分析技术使营销人员能够从被动策略转向主动策略。人工智能有助于预测趋势、识别机遇并在风险出现之前降低风险。这些功能使公司能够通过制定数据驱动的决策来保持领先于竞争对手。
通过人工智能驱动的受众行为分析以及跨社交媒体、电子邮件、付费广告和其他渠道的信息协调，实现多渠道营销活动协调。统一的策略确保信息传递的一致性，并增强品牌知名度。
人工智能实施的经济效应
优化广告成本和投资回报率
人工智能技术的运用对营销活动的经济效益产生了显著的影响。研究表明，在广告活动中运用人工智能可使投资回报率提高30-40%。由于更精准的定位和广告成本的优化，营销活动的效果可提高20-50%。
节省时间是经济效率的关键因素之一。基于人工智能的系统只需几秒钟即可生成创意，而传统的内容创作流程则需要数小时甚至数天的时间。日常任务的自动化让专业人员能够专注于战略性工作。
通过内容创作流程的自动化，可以降低成本。大部分创意创作工作可以转移到神经网络，从而减少对设计师、作者和其他专业人员的需求。人工智能可以自动调整内容以适应不同的语言市场，从而节省翻译服务成本。
扩大营销运营
人工智能使营销团队能够在不增加员工数量的情况下扩大运营规模。自动化系统能够处理大量数据并同时执行多项任务，而这在手动工作中是无法实现的。
通过自动化，个人用户层面的个性化变得经济高效。手动为数千甚至数百万用户创建个性化内容需要耗费大量资源，而人工智能可以自动完成这项任务。
超个性化代表着数字营销的未来，人工智能将处理和分析海量数据，为个人用户打造高度个性化的体验。营销人员将能够以前所未有的精准度预测客户需求。
人工智能应用的伦理和法律问题
算法的透明度和可解释性
围绕人工智能在营销中的应用，伦理问题对于维护受众信任至关重要。企业在使用人工智能模型时必须遵循伦理规范，以免损害其声誉。
人工智能在营销流程中的应用透明度要求消费者了解何时是机器在与他们互动，何时是人类在与他们互动。消费者需要了解他们的数据是如何被分析的，以及哪些算法会影响他们所看到的内容。
人工智能技术的可解释性是一项挑战，因为许多模型，尤其是神经网络，都像黑匣子一样运行。对于公司而言，重要的是努力确保内部决策流程不仅对开发人员，而且对处理数据的营销人员也同样清晰易懂。
与用户清晰的沟通正成为人工智能道德使用的必要要素。当聊天机器人或个性化算法涉及与用户的交互时，公司必须简要解释系统背后的逻辑。
个人数据保护和保密
数据质量决定了人工智能算法的有效性，而算法的有效性取决于数据的准确性和完整性。信息错误或缺失可能导致错误的定位和不相关的内容，从而对公司声誉造成负面影响。
在实施人工智能时，个人数据处理的道德和法律层面仍然是重要因素。数据隐私和安全方面的失误可能导致客户信任的丧失和法律后果。
如果没有明确的问责和控制机制，在营销中实施人工智能模型可能会导致意想不到的后果。公司应该制定内部协议和程序来监控人工智能系统的性能。
人工智能技术的挑战与局限性
技术限制和数据质量
将人工智能集成到现有营销平台非常复杂，需要技术专业知识或对员工进行额外培训。许多公司面临不同系统之间的兼容性问题，以及IT基础设施现代化的需求。
缺乏人性化是当前人工智能系统的一个重大限制。人工智能可以生成文本，但无法始终传达情感反应，这使得电子邮件显得过于机械化。自动化与人为控制之间的平衡仍然至关重要。
Google Ads 智能出价需要充足的数据才能在 AI 中发挥作用。新广告系列或数据历史记录有限的广告系列可能无法从自动出价系统获得预期的效果。
专业平台的局限性
Revealbot 仅适用于 Meta 平台广告，这限制了其在复杂营销策略中的应用。使用多种广告渠道的公司被迫集成多种不同的工具。
与专业平台相比，Adzooma 提供的设置灵活性较低。该系统的多功能性是通过减少针对各个广告渠道特定需求进行微调的可能性来实现的。
持续监控和调整人工智能系统的工作需要营销人员具备新的能力。人工智能技术应该补充而非取代传统的营销策略，这需要在自动化和人工监督之间取得良好的平衡。
人工智能在营销领域发展的未来趋势
语音和视觉搜索的发展
语音助手和视觉搜索工具日益流行，营销人员需要调整策略以适应新的交互模式。人工智能帮助企业优化自然语言查询的内容，并改进图像元数据，以提高视觉搜索结果的可见性。
优化语音搜索需要重新思考搜索引擎优化 (SEO) 和内容营销的方法。用户使用语音查询的方式与文本查询不同，他们使用更自然的语音模式和更长的短语。人工智能会分析语音查询模式，以优化内容以适应新的搜索格式。
视觉搜索正成为产品发现的重要渠道，尤其是在时尚、室内设计和家居用品行业。人工智能技术可以分析图像并创建相关的描述、标签和元数据，从而提高产品在视觉搜索引擎中的可见性。
自主营销代理
人工智能代理正在成为数字生态系统的积极参与者，改变着人们感知和处理在线广告的方式。自主系统正在影响传统广告形式的有效性，尤其是在旅游和酒店预订行业。
研究表明，人工智能代理会系统性地避开广告，而青睐某些元素，例如关键词和结构化数据。这些洞察对于未来在人工智能主导的数字环境中设计广告策略具有重要意义。
与人工智能代理和广告内容的互动需要重新思考传统的广告创作方法。营销人员需要调整创意和信息格式，以便与自主系统进行有效互动。
增强现实和虚拟现实
人工智能与增强现实技术的融合，为提升客户参与度创造了新的机会。生成式人工智能有助于打造沉浸式营销活动，包括虚拟产品演示和互动演示。
通过分析用户偏好并根据个人需求调整虚拟环境，个性化的 AR/VR 体验得以实现。AI 会根据每位用户的交互历史和偏好，为他们创建独特的虚拟空间。
营销的未来涉及创造完全沉浸式的品牌体验，其中人工智能控制虚拟环境中交互的各个方面，从视觉元素到音频和触觉。
全球视角和区域特点
不同市场中技术的适应性
由于技术发展水平、监管环境和文化特征等因素，全球不同地区在营销领域采用人工智能的速度存在差异。发达市场对人工智能技术的采用速度更快，而发展中国家则正在逐步赶上。
各国监管差异导致人工智能在个人数据应用方面存在不均衡。欧盟制定了严格的《通用数据保护条例》（GDPR），设定了严格的数据保护标准，这影响了营销人工智能系统的设计。
消费者行为的文化差异要求人工智能算法能够适应不同的市场。个性化系统必须考虑当地的偏好、传统和沟通模式，才能实现最佳效果。
对竞争环境的影响
积极在营销流程中应用人工智能的公司能够通过更高效地利用数据和实现流程自动化获得竞争优势。不适应新技术的组织则有可能失去市场地位。
随着基于云的人工智能服务和现成解决方案的出现，中小企业的进入门槛正在降低。小型企业无需在自身IT基础设施上投入巨资，即可获得先进的营销技术。
AI营销解决方案市场的整合正在催生出一些制定行业标准的主导平台。大型科技公司正在通过将AI功能集成到现有产品中来扩大其在营销行业的影响力。
技术与人为因素的综合
人工智能在数字营销中的有效运用，需要技术能力与人类创造力的和谐结合。流程自动化将营销人员从日常工作中解放出来，使他们能够专注于战略规划和创意解决方案。
营销人员的角色正在从实施者转变为管理人工智能系统并解读其结果的策划者和策略师。专家必须培养新的能力，才能有效地处理数据并管理自动化系统。
随着消费者越来越重视透明度和负责任地使用数据，合乎道德地使用人工智能正成为一种竞争优势。成功平衡人工智能有效性与道德原则的公司能够建立更牢固的客户关系并提升品牌声誉。
人工智能正在改变数字营销，为个性化、自动化和营销活动优化创造新的机遇。成功的人工智能整合需要一种兼顾技术能力、伦理原则和人为因素的战略方法。