企業如何利用人工智慧進行數字營銷？

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雖然“人工智慧”（AI）這個術語似乎有些矛盾，但它實際上正在透過自動化業務流程、開發技術創新和提高生產力來使我們的社會變得更加智慧。人工智慧曾經是科幻小說的素材，如今已開始潛移默化地影響著我們的日常生活。

以通勤為例。如果您上班需要通勤，無疑會花費一些時間在路上。人工智慧透過向視覺化軟體提供即時交通資料，以考慮交通狀況、道路施工和意外事故等因素，幫助縮短通勤時間。對於使用公共交通的人來說，人工智慧有助於確保最佳的服務。此外，人工智慧還可以透過預測接送時間，讓您方便地使用優步或OLA等打車服務。

另一個典型的例子是工作場所。如果您依賴語音識別、谷歌、Gmail、YouTube、Twitter、eBay、Snapchat、Netflix、谷歌音樂播放器以及我們已經習慣依賴的無數其他工具，您也會經常遇到人工智慧。事實上，人工智慧無處不在。

企業可以透過兩種方式利用人工智慧來改進其數字營銷。一種是後端，企業利用人工智慧預測消費者對其產品的需求、建立客戶畫像、進行程式化廣告購買等。另一種是面向消費者的方面，營銷部門利用人工智慧改善客戶體驗，最終提升品牌形象和增加收入。事實上，據70%使用人工智慧和機器學習的企業表示，這些技術使客戶體驗提高了10%以上。

企業在數字營銷中使用人工智慧

為了提高客戶滿意度，企業正在數字營銷中以多種方式利用人工智慧，包括：

1. 虛擬助手和聊天機器人

虛擬助手和聊天機器人是旨在模擬人類交流的計算機程式。它們利用機器學習 (ML) 和自然語言處理 (NLP) 技術來理解和響應客戶的詢問、提供資訊或執行任務。

聊天機器人通常整合到網頁、社交媒體網站和訊息服務中，為客戶提供即時的指導和支援。它們可以回答常見問題、提供營銷材料，甚至啟動諸如預訂或銷售之類的操作。

另一方面，虛擬助手旨在執行更復雜的任務，通常是音訊驅動的。它們可以播放音樂、控制智慧家居裝置、設定日曆事件和提醒等等。亞馬遜的 Alexa、語音識別和谷歌的 Siri 是幾個知名的虛擬助手示例。

企業正在越來越多地使用聊天機器人和語音助手，因為它們可以透過提供全天候的幫助來提升客戶服務，而無需人工互動。它們還可以節省時間和金錢，並釋放人力資源，使其能夠從事更復雜和更有價值的工作。

然而，建立高效的自動化和機器人顧問需要周密的計劃和配置，這包括定義機器人的目的、選擇使用者體驗以及設計對話流程。最終，機器人需要經過訓練，才能理解客戶的請求並提供準確且相關的答案。

2. 語音搜尋最佳化

語音搜尋最佳化：隨著谷歌家居、亞馬遜Echo和Alexa等虛擬助手的普及，企業也正在使他們的資訊更適合語音搜尋。透過利用語音識別和其他人工智慧技術，企業可以建立人工智慧系統更容易找到的內容，從而改善使用者體驗。

語音關鍵詞研究是指提高網站在語音搜尋查詢中的排名和效能的做法。由於亞馬遜Alexa、Android Auto和Apple Homepod等虛擬助手的普及，語音搜尋已成為一種流行的基於網路的資訊搜尋方法。與傳統的文字搜尋相比，語音搜尋查詢通常更長、更口語化。人們在進行語音搜尋時經常提出問題並使用語音識別。

如果企業希望實現語音搜尋最佳化，則應專注於建立能夠解答特定問題並以對話方式提供相關資訊的內容。這包括使用類似於消費者溝通方式的口語和長尾關鍵詞。雖然許多語音查詢是在移動應用程式上進行的，但企業還應確保其網站具有良好的響應式設計並快速載入。

其他語音搜尋最佳化策略包括透過在內容中提供位置資訊來改進元搜尋，並使用結構化資料標記來幫助搜尋引擎理解內容的含義。

3. 影像識別技術

人工智慧 (AI) 影像識別技術使機器能夠識別和識別數字影片和影像中的不同物體、人和其他特徵。它也被稱為面部識別技術。

該技術使用機器學習演算法來分析感官資訊、識別模式並將影像分類到不同的類別。涉及的處理步驟包括影像採集、影像預處理、特徵提取和分類以及機器視覺。

影像識別技術有很多應用，從基於安全性的面部識別系統到能夠識別和響應交通標誌和其他特徵的自動駕駛汽車。它還在醫療保健中用於醫學影像分析，以及在電子商務中用於識別產品。

影像識別的兩種主要方法是監督學習和無監督學習。在監督學習中，機器學習演算法使用標記影像進行訓練，以識別特定的特徵和模式。無監督學習訓練演算法識別未標記影像中的關係和關聯。

近年來，影像識別技術取得了顯著進展，隨著該領域的不斷發展，可用的應用也在不斷增加。由於其能夠快速可靠地處理大量視覺輸入的能力，它已成為企業和組織尋求自動化流程、提高生產力和改善客戶體驗日益重要的工具。

4. 預測性和定向內容

人工智慧 (AI) 預測性和定向內容是指使用機器學習和人工智慧 (ML) 技術來分析大量資料，並預測對特定使用者最相關和最感興趣的內容。

預測性內容利用機器學習模型分析使用者偏好、行為和內容、產品或服務效果的資料，以預測使用者未來可能想要或需要什麼。它可以用來向特定使用者提供個性化內容，包括文章、影片或產品推薦。

另一方面，定向內容是根據使用者的偏好、行為或其他因素專門建立的內容，以吸引特定受眾或細分市場。

結論

總而言之，企業最近在數字營銷中越來越頻繁地使用人工智慧 (AI)。透過聊天機器人、虛擬助手、影像識別和預測性內容，AI已被用來提高客戶滿意度、減少重複性任務並提高數字營銷工作效率。

雖然在數字營銷中使用人工智慧有很多優勢，但企業必須謹慎小心地進行。有效的智慧系統需要仔細的開發和規劃，包括確定平臺的範圍、選擇介面和對話流程，以及訓練算法理解和有效地響應人類的需求和請求。