AI+营销落地环节分析

通过数据挖掘、NLP、机器学习等关键技术，AI对传统营销各环节进行优化，在用户筛查、内容创作、创意投放、效果监测及行为预测等领域做出贡献，并对搜索广告、信息流广告和互动广告等多种营销方式进行革新，提升营销效果。

1.多方数据库全面涵盖，个性标签组精准定位目标用户

在各类营销活动中，如何确定用户兴趣，定位目标用户是一切活动的前提。通过对用户进行分析，可以准确地判断用户是否是本次营销活动的目标受众。在传统营销中，因为人力有限以及营销人具有的主观性，无法对用户特征进行详尽的判断，同时对于数据的处理能力亦远逊于机器。而AI通过自身强大的处理能力可以对多方汇集的大量数据进行快速的分类处理，迅速建立用户样本库，更好地定位目标用户群。同时在用户时间碎片化、行为多元化的背景下，AI通过深度学习可对自身进行迭代和进化，跟用户行为和习惯保持同步变化和追踪，有效地降低投放成本，提升营销效果。

2.结合用户标签，输出个性化内容

在传统营销中，大量的营销创意和素材均通过人工思考制作，因此制作周期较长，同时由于生产力的桎梏，稀少的创意数量无法满足不同用户的兴趣。通过AI对已有的大量素材进行整合和分析，可以在短时间内迅速根据活动内容生成大量不同形式、不同内容的营销创意，大大缩短了从创意的生成时间的同时提高了用户兴趣，增加用户点击率和转化率。

3.精确识别用户感兴趣渠道，提高用户触达

随着互联网的发展和移动设备的不断普及，越来越多的用户将更多的时间和关注投入在在线社交以及短视频等新型平台上，这也将营销场景拓展至更多新的方向。在旧的营销模式下，广告主很难量化筛选出适合自身的投放平台和投放方式。而人工智能技术可以在已分类完毕的用户群中准确识别出目标用户，并通过定量分析遴选出这类用户的媒体和场景偏好，从而帮助广告主在投放方式、场景及时间等方面做出最优化的选择，有效控制成本的同时提升营销效果。

4.有效识别过滤虚假流量，带来更真实的营销结果

AI不仅可以在投放前以及投放中发挥作用，也可以充分对投放后的效果监测以及分析环节进行优化。如今广告主对于投放出去的营销活动的结果愈发重视，对于一个透明、真实的结果的渴望也越来越强。而AI技术凭借自身庞大的数据库，可以准确识别出投放效果中的作弊行为，同时多方面对用户后续行为的跟踪分析，以判断是否存在人为的“刷效果”行为存在，并对上述两类虚假流量进行反制，打破产业链角色间在营销效果间的信息壁垒，为广告主有效节约投放预算，并提升品牌宣传度和安全性。

5.提前预测用户未来需求，全方位满足用户需要

通过分析用户特征和行为确定用户兴趣并进行有针对性的营销活动无疑会有效提高营销效果，然而许多用户的需求会随着时间的推移而转变，因此更多的广告主希望更准确的发现在未来一段时间内会对自身产品有需求的潜在客户。在过去的营销之中，商家很难获取客户的——尤其是在不同领域中的——消费行为，更难以从中发现规律。而基于AI的数据存储以及对用户的洞察，商家可以对相似用户的消费行为进行对比，获得不同时期客户对于不同需求的意愿——无论是同行业或是跨行业的，并以此为依据制定有针对性的营销手段，从而提前占据市场有利位置。