什么是人工智能营销？
以人工智能(AI)为基础的营销通过机器学习和AI支持的体系制定策略性决策。它能运用数据帮助人们知晓什么吸引用户，什么能和用户产生互动，优化内容漏斗，提高分析能力，增加营收。当人工智能发挥作用时，营销者可以将重点放在真正重要的事情上，提高工作效率和工作的精准度，采取合适的营销策略。
人工智能如何工作
1、在营销行业里，人工智能帮助大型团队处理复杂事物，保持团队的统一。
2、根据数据分析图表进行推荐，让营销者做出快速的有策略性的决定。
3、帮助营销者超越社交媒体的API限制，提供更有价值的数据。
现在，你大致了解人工智能可以做什么以及它的重要性了。接下来看看人工智能在数字营销中，如何在整个消费者之旅（Customer Journey）发挥作用。
人工智能帮助你详细了解受众
对于粉丝和关注者，很多营销者都有相关的大致数据，比如他们住在哪里，说什么语言等。对于受众群体表层的理解和具体描述联系在一起，是一种基本而有效的方法。在此基础上，营销者可以根据人口统计学的划分来规划内容。人工智能可以帮助你超越受众人口统计学更进一步，发现买家的兴趣点，进一步勾勒出用户特征。这样，各个行业的营销者都能将受众置于决策的核心，打造具有相关性的内容，发布用户喜欢的帖文，实现精准营销。
人工智能快速识别意见领袖
很多营销者可以获得关于他们最活跃的关注者的数据。这些人对任何营销者来说，都是可贵的财产，因为他们有可能成为忠实的品牌推广者。但是找到合适的意见领袖却是有风险的事。这是个耗费精力的过程。我们需要处理大量数据，浏览众多账户和内容，发现品牌被提及的次数等等。
有时候，广告机构掌握的网红名单和人工智能识别的平台呈现的名单并不相同。以人工智能为基础的搜索引擎在意见领袖的选择上不仅高效，而且还提高了对活跃可靠的用户识别的准确性。
通过规划提高内容可见度
打造合适内容只是成功了一半。营销者需要确保在合适的时间里发布，能让对的人看到这些内容，否则，即使最好的内容也会浪费。人工智能与营销结合，为这方面的工作做了提高改善。
1、选择时间发布内容
了解面向不同客户发帖的最佳时间，能够帮助营销者将推广内容触及最多的目标受众。对于历史数据关注的市场营销者，在内容的规划上比那些不关注历史数据的营销者要做得更好。检查帖文数、评论数、每周每天提出的问题数，这些都是必要的工作。通过这种方法，你可以进行必要调整，找出最佳的发表时机。
人工智能在掌握历史数据之后，为算法增加了很多层级：发布的最佳时间、用户活跃度、在线的用户、推荐的最佳时间。从人工智能计算的热度地图上，我们可以看出帖文自然曝光的最佳日期，以及不在黄金时间内发帖时帖文获得的曝光量。
2、以策划的方式推荐内容
为受众打造受关注的内容是重要的一步，之后，营销者就要根据受众的行为习惯，规划内容推荐。我们经常在很多文章的末尾看到这样的句子：“如果你喜欢这篇文章，也许还会对这些文章感兴趣，如….……”很多人并未意识到，这些推荐都是建立在深度学习和其他AI基础上的，机器分析了围绕人的行为产生的大量数据，然后决定这些人接下来最有可能浏览哪些内容。像Netflix和Amazon这样的品牌，早就做了类似尝试，以获得用户的持续关注。例如，你在Netflix上看完一部精彩的影视剧，有些失落，网站很快就会推荐另一个或几个影视剧。
帮助对内容质量做投入
根据2019年世界媒体研究报告显示，78%的营销者相信，内容为主导的营销活动将在今后两年继续活跃。尽管不是每个帖文都是热帖，但灵敏的营销者能够通过表现最佳的内容对市场做出判断，通过所获得的数据和结论提高内容策略。
内容智能在识别最佳内容上非常简单，同时它也能体现互动的图景。很多营销者用公开的数据，个人观点甚至大量帖文来追踪表现最佳的内容，以对内容表现进行整体评估。如果你能够把握其中的一个社交媒体评价标准，那一切就容易得多。
人工智能营销确保内容智能更为智能化、自动化和准确化，帮助我们快速了解表现最好的内容。通过算法，人工智能按照帖文的可能性表现将其分成不同级别。同时，竞争者和意见领袖发出的内容也按照级别被划分。这种分法能够让我们以最经济的成本投入到关键的主题和内容上，从而和用户进行更好的互动。
人工智能提升内容分析程度
主导品牌内容能够帮助你更清晰了解自身的长处和弱点，提高内容表现，呈现出最重要的社交KPI。如果数据分析要做到及时有效，那最好将所有公开的数据演变成容易分析和对比的数据。
我的行业哪些品牌在社交中做了投入？他们推广的是什么内容？何时推广？内容推广的效果如何？通过使用人工智能，这些问题都可以找到答案。例如，它能够发现另一个品牌的帖文是随意发出的还是出于商业目的，将其和普通发帖行为做比较，判断这个行为在推广中是否典型。当营销者对这些问题了解后，就可以向广告商清晰说明广告投入都花费在何处，或者更进一步提出加大广告预算的要求。
人工智能洞察观众的情感体验
品牌声誉是最重要的资产，这一切主要依赖于用户的情感体验。如果品牌一直发布无聊内容，受众对其只会越来越厌烦，结果产生负面评价。不过，依赖社群管理者人工追踪情感反馈并非易事。受过训练的社群管理者必须从每个评论中评估出其中的含义。但只有在人工智能的帮助下，这项工作才能做到精确化、规模化，从而能将情感作为内容策略中不可或缺的一部分。
对于大规模的运营，情感分析和社群管理需要快速有效进行。使用人工智能，营销者可轻易发现受众对内容有何感受，衡量所有的沟通交流是否有效。人工智能尤其能够识别最微小的措辞里蕴含的情感，通过持续学习，发展自己的词汇，所做的情感分析可达到80%的准确度。这就令人们在短时间内得以掌握大量相关信息。
小结：2020年，数字空间面临着很多新的机遇、趋势和挑战。对一些营销团队来说，以计算数据为基础的人工方式能够回答一些最重要的问题。但如果想要让工作更深入、效率更高，那人工智能营销就是未来必不可少的工作方法。
