NDN分享 | AI技术能为数字营销带来哪些新突破？
2019年，对于营销从业者绝不是轻松的一年，一方面经济下行压力增大、广告主预算削减；另一方面，又面临流量红利不在，获客成本不断提高，媒体平台规则限制等困难。可以说营销界正经历着不小的挑战，但随着AI技术在营销中不断应用，为解决难题提供了新机遇。
AI + 营销
AI（人工智能技术）针对品牌定位、目标用户不清问题，通过网络爬虫等技术迅速搜集大量网站资料，获取大数据。
在此基础上，通过算法推荐智能营销，将内容、广告、用户和场景完美配合，推荐相匹配的广告内容，“千人千面”的广告模式，避免用户产生审美疲劳，提高对创意广告的关注度。
NDN结合AI技术的发展趋势，总结并展望AI应用到营销的4个方面：
1、用户分类 User Classification
AI通过强大的计算能力，完成人力无法做到的任务，例如收集分析用户数据，定义不同的标签，建立起用户的样本库。
用户被一个个标签所定义，从基础的年龄、性别、地域、学历到消费水平、兴趣爱好等分类。当前使用较多的Look-alike正是AI技术在用户定位场景中的典型应用。
同时，AI可以追踪用户的行为习惯，保持及时更新，有效提高数据的准确性和时效性。个性化产品推荐正是在此基础上发展出来。未来，AI将全面分析个人的属性、偏好、习惯和购买行为，不仅提高营销效率，还优化用户的购买体验，计算机可以智能推荐用户心仪的产品，做到所想即所得。
2、内容创作 Content Creation
传统的内容创作由人工编辑，制作周期长、成本高。随着AI智能写作机器人的出现，一篇专业新闻稿可以在一秒不到的时间完成；某宝购物节，数十万Banner设计由AI机器人自动生成，这些技术极大解放了生产力。
目前，写作机器人只能完成数据化、程序化的内容，远没有达到制作创意作品的水平。但它的出现，可以做到在短时间内整合大量已有素材，生产质量尚可的作品，缩短内容制作时间。
另一方面，根据用户定位不同，可以将不同风格、形式的创意内容精准分发到不同类型的用户。例如，喜爱短视频和习惯阅读文字的不同用户，会接收到不同形式的广告推送；对内容风格要求不一的用户，则会收到不同风格的推送，这将极大优化用户体验并且提高营销效果。
3、需求预测 Demand Forecast
品牌主可以利用AI的知识图谱结合自然语言处理技术，对已有用户的消费行为进行对比分析，从而预测出不同时期的潜在用户对未来产品的需求，并以此为依据制定有针对性的营销手段，提前占据市场。
AI智能营销以大数据为基础，发展到程序化广告投放，现在正逐渐实现将用户、场景、内容完美匹配的模式，最终追求实现计算机模拟人的情感，观察、理解并且针对用户情感做出智能、友好地人机互动。
4、效果监测 Effect Monitoring
AI技术依靠机器人学习和云计算可以准确识别出投放效果中的作弊行为，打击虚假流量。除了监测数据之外，AI技术可以对用户的行为进行跟踪分析，以此优化广告投放策略，提高广告效果。
比如，一些视频网站提供了进度条热力图UI反馈，反映用户在观看视频时停留和跳过的行为趋势，峰值越高，说明相应的时段越受欢迎。这项技术可以运用于创意视频广告中，以及时调整投放策略并且优化后续的内容创作。
此外，人工智能的运用也越来越广泛，数据标注、图像识别、内容创作、机器学习、大规模训练集群、神经网络、生物信息、自然语言处理、虚拟助理等技术将帮助处理用户的海量数据，成为引领行业的新趋势。
十几年间，信息技术的发展对营销界带来翻天覆地的变化。随着技术进一步发展，AI对数字营销的影响也将远不止这4点。品牌主、媒体平台、第三方服务商都在积极推动观念、数据、技术和组织架构升级，以拥抱AI+营销的时代。
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