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AI将如何永远改变B2B营销的方式？
早在2006年，PhilFernandez，JonMiller和DavidMorandi创立机器学习技术如何应用于广告推荐了Marketo。当时，机器学习技术如何应用于广告推荐他们只有PowerPoint。物铅但话说回来，他们还有一个令人信服机器学习技术如何应用于广告推荐的愿景，即创建一个称为营销自动化的新类别。在几年内，Marketo将成为世界上最快的软件公司之一，因为市场产品的合适性接近完美。到2013年，该公司上市，几年后，它将私有化。然后，截至2018年，Marketo同意以47.5亿美元的价格向Adobe出售。
这笔交易肯定对规模增长至关重要，肯定会产生重大的协同效应。但机器学习技术如何应用于广告推荐我也认为会对人工智能战略进行充电，这洞局对公司来说应该具有变革性。然而，这并不意味着Marketo在这项技术方面落后。请记住，该公司-在2016年-推出了PredictiveContent。该系统利用人工智能帮助营销人员根据潜在客户的活动，公司信息和购买阶段提供更好的定位。
在此之后，Marketo创建了其他产品，例如机器学习技术如何应用于广告推荐：刚刚在AdobeSummit上宣布的帐户分析使用客户当前的客户数据来确定基于数十亿个实时数据点的最佳预期帐户。PredictiveAudiencesforEvents选择邀请参加活动的最佳受众，然后预测出席情况并建议调整以满足客户的目标。但这一切仍然处于早期阶段。“在整个买家的旅程中，罩颤好AI将在整个B2B营销工作中变得无处不在，提高性能并提高效率，”AdobeMarketo数字体验产品营销高级总监CaseyCarey说。
事实上，这里只是他在B2B营销中看到的一些重要功能：受众选择：“AI可以提供更好的受众选择和细分。借助基于过去行为识别目标受众的工具，营销人员可以提供量身定制的体验，从而与潜在客户产生共鸣。“
优惠和内容：“AI可以通过将机器学习应用于内容选择和交付流程，帮助营销人员为潜在客户创造更高价值。这包括广告素材，格式和优惠。通过基于先前的选择和行为创建个性化消息，营销人员能够以每次共鸣的方式参与。“
渠道：“人工智能可以帮助营销人员根据过去的渠道绩效以及您对个人的了解来确定与潜在客户互动的最佳时间和地点。”
分析：“使用人工智能，营销人员可以快速了解哪些有效，哪些无效，他们可以进行调整以提高绩效并提高投资回报率。”
预测和异常检测：“仅知道该做什么是不够的，但您还需要了解最有可能产生的影响-这是AI可以提供帮助的地方。通过分析过去的结果，AI可以预测广告系列效果，转化率，收入和客户价值等结果。这为规划提供了基线，然后在发生异常或需要进行其他变更时进行中期调整。“
是的，这是非常多的!但凯西对于如何使用人工智能的营销人员提出了一些现场建议。“精明的营销人员应该专注于寻找使用它们的机会，而不是试图理解人工智能解决方案背后的技术，”他说。“如果你发现自己说，'如果我能想出如何使用所有这些数据，'考虑一个AI应用程序。另一方面，尽管通过战略性实施AI可以实现一切，但仍然存在AI解决方案不适合的领域，例如质量差或数据不足的情况。毕竟人工智能是人工智能。它只与您提供的数据一样好。“
但人工智能不是一个需要反思的东西-相反，它是必须采取行动的东西。“正在发生的两件事使人工智能在市场营销中越来越普遍，”凯西说。“首先，潜在客户希望在他们的买家之旅中有更多相关和引人注目的参与，其次，更多数据可用于告知我们的营销策略。因此，手动分析数据和使用基于规则的营销方法的历史方法已经不够用了
人工智能与营销的结合有哪些方面？
1、数字营销
华鑫证券称机器学习技术如何应用于广告推荐，AIGC遇见数字营销，有望打开人工智能创意机器学习技术如何应用于广告推荐的新宇宙。
其以蓝色光标推出AIGC“创策图文”营销套件为例：人工智能可贯穿从策划生成、创意生成、图片生成、其通过加入机器学习机器学习技术如何应用于广告推荐的模型，当NLP将关键词的语义解析出来即可根据微标签匹配目标人群，从而提取出感性和理性的需求。
另外基于人群特征识别内容倾向，用语料训练提升创意质量，通过把广告营销内容按人群心理属性分类，不断提升内容生产模型的高精度。
此外，同样主营数字营销的*** 在互动平台表示，ChatGPT在数字营销领域有广阔的应用及想象空间。其创意团队利用ChatGPT等AIGC工具不仅可以回应客户提出的各类需求，还能为文案、平面、视频等广告创意作品提供海量创意思路参考、通过自动化简化内容创作过程，节约成本的同时提高了内容营销的效率和效果。
2、智能客服
实际上，这也是多家A股回复的Chatbot概念。
中信建投称ChatGPT在人机对话中拥有较高的自由度，展现出更拟人的交流方式，连续对话能力也大幅提升。在智能客服下游做简单的代码微调后，便可迅速落地智能客服领域。
根据iiMedia Research数据，中国智能客户服务市场规模将从2019年8.06亿上升至2025年13.14亿，年复合增速为8.5％。智能客户服务的核心在于定制化和智能化，其认为，ChatGPT在经过简单的客服场景磨合后，有望凭借其高度智能化和灵活性在智能客服市场占据重要地位。
A股方面，已多家公司表态，如北信源表示，公司全力打造的跨终端、全方返旦位、安全可信的通信聚合平台-信老困源密信可通过ddio接口与ChatGPT快速接入，创建机器人实现人机交互，如聊天机器人、智能侍世念客服等。
数据与广告系列二：计算广告和推荐系统
从第一篇文章 《数据与广告系列一：初识在线计算广告》 中，从数据和算法机器学习技术如何应用于广告推荐的角度，机器学习技术如何应用于广告推荐他就是一个偏向于候选资源排序的逻辑，机器学习技术如何应用于广告推荐我们会发现还有很多类似的场景。
比如，机器学习技术如何应用于广告推荐我们做EDM精准营销，有限的营销预算里，将信息通过E-mail推送给候选人，期望带来高转化，其实就是将用户池排序的过程，然后根据预算截取TopN来发邮件。
再比如，团购网站，或者导航网站，或者更直白点电商的货架商品陈列，其实也是指定了条件，在有限的候选集里，如何排序的问题。
再再比如，推荐系统，就跟广告的本质逻辑更像了，在有限的展示场景下，如何选择候选集，如何排列候选资源。
这些场景其实都有点像伪广告的形态，当然，深入分析肯定是有差异的。做了好些年的推荐系统，对于推荐系统还是有些熟悉的，我们以推荐系统来做进一步的分析。
对于推荐系统或者广告来说，其本质相同点都是候选资源的有效排序问题。
所谓候选资源在雹仿广告领域里当然是衡册指广告池，而对于推荐系统来说可能就很丰富了，需要看不同的业务场景，比如电商里就是商品，资讯里就是各种资讯，视频场景里就是视频，当然也存在跨类型导流的推荐场景。
而所谓的有效排序，则是立足在匹配度的角度上出发的，当然本质目的都只有一个，就是效果转化（品牌广告也同样，只不过他周期太长，难以追踪，但目的是不变的）。
对于差异点来说，首先是思考角度不同，对于广告主来说，他对于自己投放的广告是有一定程度上的曝光/转化相关的诉求存在的，即大体上资源是现实存在，且需要给他匹配流量。
而对于推荐系统来说，更多的场景是用户流量是固有存在的，里头丢什么资源是相对开放的，即他对于具体曝光哪个资源的诉求较低，更多是站在用户的角度上，给用户匹配更合适的内容 。
所以，从这个点来说，归根结底就是广告更多是站在广告主的角度，去给他匹配流量，而推荐系统更多是站在用户的层面上去给他推荐/匹配资源。不是说两者只取一，只不过站的角度不一样，思考方式也是略有不同的。
第二就是资源的组织方式也是不同的，对于广告来说，非常注重于其广告的创意体现（这就是上面说是站在广告投放的角度思考问题），所以每个资源（候选广告）其实都是大量人工的付出而产出的（当然，现在很多通过机器学习自动生成创意），因为这部分也是影响转化的重要组成部分。
但对于推荐系统来说，所有丢出去的候选集只是茫茫常规资源中的一部分而已，更多的不在于说对于选出资源的包装，而在于选择和排序的过程。
第三就是最大的差一点--竞价。这又回到了第一条，广告是站在广告主的角度思考问题，来为其分配或者匹配流量，当出现同个流量多方需求的时候，竞价的逻辑就出现了，完美的解决了这个难题。而对于推荐系统来说，显然是不存在这个诉求的，因为常规情况下，都在同个平台内，服务的是用户，只要用户买单，给你哪个商品不是给呢！
但是，有一种比较特俗的情况，立马可以把这种推荐逻辑变更为类似广告的逻辑，比如假设给A用户匹配上了BC两个商品（假设匹配度一致，价格一致，转化率一致，甚至品类都一致，但是比如品牌/供应商不同），但是场景化的形态里只有一个资源坑位，到底是给B还是C，如果没有其他前置条件，就随意了。
但是假设说我们跟BC对应供应商谈的扣点是不一致的（所谓扣点，就是按销售分成的结算的模式），那么此时我们就可以考虑慎重选择了。因为这已经有点类似广告竞价的逻辑了，同等情况下，我当然愿意将这个资源给能给我带来利润更高的商品（扣点少的），扣点少的商品通过竞价（扣点少，价格又相同，意味着平台方能拿到更多的销售分成，变相的竞价）拿下了这个展示资源位。
虽然，我们大部分衡量推荐系统效果的时候比较少去深入下去追踪最终的利润那一层，大部分都是在点击率，转化率这层做效果评估，但不可否认，真正一个好的推荐系统，还是需要考虑到最终的商业价值的，甚至还要考虑持续化的转化能力等等诸如此类。
除了竞价之外，还有就是其他的一些诸如计费方式，轮转逻辑等等，也是有差异的，甚至部分都是独有特性，但不算是重点了吧。
从上述推荐系统如果加了供应商思考逻辑，推荐系统逻辑分分钟就变成了类似广告的逻辑，而实际上广告的形态本来就很多，并且也并没有拘泥于其载体形态。
常见的有banner轮播资源位的形态，还有类似榜单的逻辑，还有通过搜源拦纤索做的搜索嵌入的广告，当然还少不了当前比较火热的社交形态的广告等等。
其实所谓广告核心是抓主我们第一篇中的广告本质逻辑，广告主的诉求，流量计算匹配优化，转化预估的计算，一些资源流量竞价的逻辑等。
核心是服务于广告主通过低价进行用户的有效触达，而其外在的包装形态，应用场景都是次要的，内在数据驱动的核心逻辑大体上是相通的。
在下个章节里，我们可以会往社交广告方向探索，也可能针对广告其他垂直纵向的广告方向探索，但多少都会挂上数据在里头的内在驱动因素。
本系列其他文章：
《数据与广告系列一：初识在线计算广告》
人工智能可以怎样做互联网营销？
人工智能已经是互联网发展的趋势了，众多互联网企业已经开始抢占风口，未来的人工智能能为互联网营销带来什么呢？在2017年杭州云栖大会上，阿里妈妈数智营销专场在云栖大会上亮相，阿里妈妈的新技术赋能互联网营销已经成为现实。
阿里妈妈披露深度学习进展，人工智能为互联网营销提效
10月12日，阿里妈妈数智营销专场在云栖大会上亮相，围绕新技术的发展，揭秘阿里妈妈在人工智能等技术领域的亮点，重点阐释了阿里妈妈视角下的深度学习，以及如何去利用人工智能技术解决全周期营销中面流量分配或者推广工具等等方面的问题。
作为阿里巴巴集团大数据营销中台，阿里妈妈的新技术赋能互联网营销已经成为现实，人工智能领域的深度学习、智能设计正在走进商家日常的运作当中，创意、出价、投放等环节的智能化都已经让商家的营销效率得以大幅提升。
深度学习为营销三大环节提效
深度学习是人工智能领域专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，专注于大数据营销的阿里妈妈为举誉何要如此大力投入深度学习呢？
实际上，营销领域正是深度学习及人工智能能够对现有流程产生明显提效的领域。
在阿里妈妈资深算法专家刘凯鹏（花名治平）看来，可以简单把它总结为一个特定的场景：为用户找到最符合他需求的商品和广告。通过分析整个电商场景的用户行为，消费者所产生的浏览、点击、购买等实际上也是认知、记忆、判断的过程。“对于所有已经看见的广告，到底会产生怎样的行为，他可能喜欢它，可能点击它，可能购买它，分别有多大的概率，这是典型的机器学习问题。”刘凯鹏碧谈介绍说，阿里妈妈会把这样的问题建模成机器学习问题，用海量的数据来进行验证。
目前，阿里妈妈已经在认知和记忆两个层面取得了突破性进展，在判断层面也在不断拓展。例如在图像的分类识别信息理解等等，在很多图像识别上面深度学习的算法已经接近甚至超过人的水平。
体现在商家的营销场景中，智能创意、智能出价、智能投放等商家日常常用的营销环节都得到了深度学习的支撑和优化，大大提升了营销的准确性和效率。
人工智能为未来营销创造更多可能
在去年的云栖大会上，阿里妈妈首次对外揭秘其OCPX引擎，能够实现智能流量匹配、智能流量出价，是人工智能的一次践行，而今年重点提到的深度学习，是阿里妈妈探索人工智能更重要的一步。
在此次云栖大会的数智营销专正慧段场上，来自阿里妈妈的技术专家和算法专家谢宣松、朱小强、孙鹏也为大家分别带来了深度学习在智能设计、精准定向广告及XDL工业级的深度学习框架的分享。
技术的革新日新月异，刘凯鹏说虽然并无法完全预知未来是什么样子，但他提到了关系到未来营销的四个关键因素：
首先，需要强大的媒体去覆盖去触达最广泛的消费者；其次，需要沉淀海量的数据，只有数据才有最原始的能源；第三，需要有人工智能技术不断的发展，将阿里妈妈理解数据、应用数据的能力不断提升，通过数据+算法一起推动营销的向前发展；第四，技术应用到营销环节里，去设计出更多更有效的智能化的产品，去让营销变得更加的智能。
机器学习
机器学习是人工智能的一个子集。
这项技术的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的段猛袭性能，不需要进行明确的编程。在机器学习中，算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和知指相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。
特点
机器学习应用具有自我演进能力，它们获得的数据越多，准确性会越高。机器学习技术握兄的应用无处不在，比如我们的家居生活、购物车、娱乐媒体以及医疗保健等。
机器学习算法能够识别模式和相关性，这意味着它们可以快速准确地分析自身的投资回报率。对于投资机器学习技术的企业来说，他们可以利用这个特性，快速评估采用机器学习技术对运营的影响。
