人工智能营销的商业案例

PR 20/20 创始人兼营销人工智能研究所创始人 Paul Roetzer 和 MarketMuse 联合创始人兼首席产品官 Jeff Coyle 讨论了人工智能营销的商业案例。 网络研讨会结束后，Paul 参加了我们的 Slack 社区内容策略集体（在此处加入）中的“随便问我”会议。 以下是网络研讨会笔记和 AMA 的文字记录。

网络研讨会

什么是人工智能？

对 AI 最实用、最合乎逻辑的定义来自 DeepMind 的 CEO Demis Hassabis，他写道它是“让机器变得智能的科学”。

人工智能的类型

人工智能是一组使机器变得智能的工具和算法的总称。 机器学习在没有明确编程的情况下做出决策，获取数据并对未来结果进行预测。 深度学习是使用神经网络（算法层）的机器学习的一个子集。

营销人工智能用例

试用面向营销人员的 AI Score，您可以在其中探索和评估数十个 AI 用例，并获得针对 AI 驱动的供应商的个性化建议。

前 5 大营销 AI 用例

排名前五的营销 AI 用例是：

1. 分析现有在线内容的差距和机会。
2. 为内容优化选择关键字和主题集群。
3. 构建买方角色。
4. 创建数据驱动的内容。
5. 发现对表现最佳的内容和活动的见解。

评估营销技术时要问的问题

评估营销技术时要问的五个基本问题是：

1. 你能简单地解释一下他们的人工智能是如何工作的吗？
2. 它怎么比你正在做的更聪明？
3. 它将如何节省您的时间和金钱？
4. 工程师可以指导您完成它吗？
5. 它将如何增加成功的可能性？

如何构建您的业务用例

从试点开始构建您的用例，目标是确定您是否节省时间或金钱、自动化流程并更快地实现业务目标。 从小处着手。 测量和评估您的飞行员。 一旦对初始结果感到满意，然后再扩大您的投资。

美国医学会

您经常阅读哪些资源或思想领袖？

我会先看一些最喜欢的书：

• 预测机器：人工智能的简单经济学（Ajay Agrawal、Joshua Gans 和 Avi Goldfarb）
• 算法领袖（迈克沃尔什）
• 人 + 机器：重新构想 AI 时代的工作（Paul R. Daugherty 和 H. James Wilson）

就我关注的人而言，这是我的 Twitter AI 列表。

您见过哪些用例得到了很好的解决并取得了最大的进步？

各种规模/行业中最常见的企业通常属于电子邮件、广告、内容和会话。 但我们也看到大量的销售活动（即资金和兴趣）。

是否有同时集成 A/B/MVT 的个性化解决方案 - 还是只是让 A/B/MVT 过时？

A/B/MVT 仍有价值，但我认为人类不应该根据数据来确定要测试的内容和调整创意。 对于机器来说，这是一个非常合乎逻辑的地方来承担大部分工作。 如果它是重复的和数据驱动的，机器可以比人类做得更好（作为一般规则）。

您是否看到企业和中小型企业对 AI 的处理方式不同？

企业肯定拥有更多的数据和资源，因此他们可以更积极地处理人工智能。 然而，这并不总是意味着更多的成功。 同时，中小型企业在投入资源方面需要更具战略性，因此通常最好从我们讨论过的那些速赢试点项目开始。

您对您认为未被充分利用的内容营销 AI 领域有何看法？

他们全部！ 整个行业的人工智能采用率很低，很大程度上是因为大多数营销人员（我们的人工智能分数数据显示 55%）在他们对人工智能的理解方面将自己归类为初学者水平。 我认为内容策略和内容创建是营销人员应该考虑的两个主要用例。

您如何看待 AI 改变内容创作？

由于自然语言生成 (NLG) 的进步，我认为 AI 在内容的实际编写/创建中发挥着更大的作用。 近年来，该领域的 NLG 主要是公式化写作（即给机器一个数据集，通过模板教它如何写作，然后机器大规模填充空白以创建内容）。 我们正在进入人工智能驱动内容的下一阶段。

您对任何可能为 NLG 内容写作做好准备的工具有什么建议吗？

我建议与 Jeff Coyle 和他在 MarketMuse 的团队进行对话。 Jeff 正在为我们的 AI 学院教授一门关于自然语言生成状态的课程，所以我知道这是他的主要关注点。

我如何确定一项技术是否真的由人工智能驱动？

这是一个非常普遍的问题。 不幸的是，这个行业有很多蒸汽器皿。 人工智能和机器学习的说法，当你深入挖掘时，结果会比宣传的要少。 我只是建议你让他们用基本术语解释正在使用哪些形式的人工智能（例如自然语言处理、机器学习等）以及如何使你感兴趣的用例更智能（即更高效，更成功）。 如果销售人员无法解释（这很可能），请要求与可以解释的工程师交谈。

您对采用 AI 作为营销策略的公司 2020 年的预测是什么？

采用曲线缓慢。 但是，我认为当前的经济环境将以更高的速度加速人们对人工智能的兴趣和采用。 老实说，它归结为两件事：

1. 技术供应商构建真正的人工智能技术，使他们的软件变得更好，并帮助营销人员提高他们的表现。 一些大型营销软件公司在制定人工智能路线图方面进展缓慢。
2. 营销人员积极寻求对人工智能的理解，以便他们能够加速在公司中的采用。

有没有你最喜欢的人工智能内容营销用例？

头条新闻。 写什么标题。 此外，改进写作的建议（例如语法）超越了基本的拼写检查，真正成为了一个虚拟编辑器。

如果您从头开始创建博客，您认为最有价值的方法是什么？人工智能如何提供帮助？

哦，具有挑战性的问题！ 我不确定是否有任何替代品可以替代寻找利基市场并为目标受众创造有价值的东西，这是从头开始构建博客的先决条件。 但是，人工智能当然可以用来确定要写什么，如何优化它，甚至可能帮助创建内容。 因此，您可能会在更短的时间内编写更多内容，并产生更大的影响。