来源：CMO俱乐部（微信号：cmochina）
作者：栗建
原文发表于《IT经理世界》
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机器学习的五大学派，每个学派都有自己的主算法，帮助人们解决特定的问题。而如果整合所有这些算法的优点，就有可能找到一种“终极算法”，该算法可以获得过去、现在和未来的所有知识，这也必将创造新的人类文明。
《终极算法（The Master Algorithm）》一书的作者、数据挖掘和算法大师佩德罗•多明戈斯（Pedro Domingos）认为“终极算法”将制定未来世界的新秩序。“终极算法”的猜想也启发了人工智能领域和营销技术（MarTech）领域的大小玩家，寻找数字营销的终极算法。
未来的营销需要解决的根本问题是消费者的“选择困境”。
在互联网出现之前，消费者的选择相对较少。如果他们想要买书，他们会到街角的书店，在几十个书架上挑选自己喜欢的图书。如果他们想要结婚或者嫁人，无论是七大姑八大姨提供的相亲对象还是工作和社会关系提供的资源，选择对象可能都不会超过两位数。
但在互联网出现之后，选择是呈几何倍数暴增的：网上供浏览和购买的书籍高达几百万种，婚恋网站供挑选的帅哥美女高达几十万。这种选择信息爆炸不仅局限在买书和相亲，也从信息类产品延伸到了化妆品、服装、汽车，乃至整个商业世界。
这是机器学习和其他人工智能科技擅长的领域。机器学习和算法是生产者和消费者的“百合网”：筛选、匹配、消除信息过载，并提供双向选择的机会。人工智能将利用算法，在大规模低成本生产和个性化需求挖掘之间直到平衡。
机器学习是人工智能的一种，使用可以从数据中进行学习的算法。这种算法的运行原理是，基于输入数据进行建模，然后再通过这些信息做出预测和决策，而不是遵循具体的程序化指令。使用机器学习来制定基本决策的例子很多，比如说Nest开发的恒温器就是其中之一。再比如筛选垃圾邮件，识别信用卡诈骗，还有Netflix和亚马逊的相似相关产品推荐系统等。
超级营销就是超级算法。
人类依然可以决定自己在网络上究竟买什么，但是天猫和京东上可供我们选择的商品，已经由机器进行了筛选和推荐。只不过在这个过程中，算法刻意隐藏了自己，通过了图灵测试。
尽管我们还不能断言摩尔定律在人工智能领域也能适用，但是互联网时代累积的海量数据和算法正在让人工智能变得更加智慧，让营销变得更加智能。IBM的人工智能平台沃森（Watson）不仅下围棋，还可以讲笑话写歌谱曲讲故事。
谷歌的DeepMind 和牛津大学合作开发的唇语系统已经可以把唇读的正确率提升到了46.8%，是人类唇语专家的4倍。麻省理工大学计算机科学和人工智能实验室（Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory，CSAIL）让人工智能观看《绝望主妇（Desperate Housewives）》和《办公室（The Office）》等影片，从而预测人类接下来的行为，包括人们会在什么时候拥抱、亲吻、握手，或者击掌。
无处不在的算法
我们经常说人工智能是营销的未来，但是我们可能还没有充分意识到人工智能已经成为了今天数字营销生态的一部分。
算法已经无处不在。
根据Salesforce公司最近发布的《Salesforce2017营销状况（2017 Salesforce State of Marketing）》报告，全球51%的企业已经在企业营销中使用AI技术。
在未来两年，AI将超过物联网和虚拟现实成为营销技术圈最热门的话题。超过53%的市场营销人员表示将加速在AI领域的投入。
数字营销和营销自动化、销售自动化（CRM），数据分析是现在较为成熟的三大AI营销应用领域。我们已经在使用AI来为目标受众画像，通过AI进行广告投放和用户资料收集，并依赖AI对效果进行分析和优化。
算法也已经看似无所不能。
人工智能已经开始影响消费者购买流程中的每一个环节。从网站建设到线上体验，消费者与品牌互动的每一个点都在由人工智能加持，由算法来进行优化。
网站建设服务平台thegrid.io 已经开始用了人工智能来设计网站。thegrid.io的人工智能Molly可以在短时间内完成一个网站，而一年向客户收取的费用加起来不到100美金。你只需要提供图片、文字、链接、以及简单的表单和数据结构，Molly就可以自行帮你设计网站，包揽从网站地图到配色方案的各种工作。
Molly和其他类似应用让未来的品牌不再需要一个统一的品牌网站。未来，这些承载品牌内容和体验的网站或者“智能网页”将变得特别个性化和实时化。不同的人访问同一个网站，甚至同一个人在不同时间访问，品牌网站的内容都将不同。
Wordsmith和Quill等人工智能加持的应用已经在帮助美联社和《福布斯》杂志撰写新闻和分析稿件。对于那些以数据为基础的常规新闻报道，比如公司的财务报告和季报、体育比赛以及市场调研数据，人工智能更加得心应手。2016年，WordSmith撰写了15亿条内容。
Persado是一个更加擅长品牌营销的人工智能内容平台。它可以为每一个顾客，有针对性地挑选词汇、句子和图片，在内容中植入情感色彩。相比“大概7点30”的粗略评估，它可以让品牌知道哪一位顾客需要在8点30推送，哪一位顾客需要在9点30推送。类似的内容管理品牌甚至可以根据实时新闻蹭热点，让内容更具有可读性和相关性。
除了让内容的个性化成为可能，人工智能也用来预测消费者的行为。AgilOne的人工智能会整合线上和线下的数据，并为品牌提供基于用户行为的分析，预测他们购买倾向和下一步的行为。类似的工具还包括SiteZeus和Sentient。
SiteZeus是“新零售”概念的明星创业公司。它使用人工智能帮助品牌寻找最佳的店铺选址地点并提供基于地理位置的用户分析和数据挖掘服务。SiteZeus联合创始人Keenan Baldwin认为，人工智能对零售电子商务客户体验有很大的影响。 即使我们在过去十年中看到了很大的进步，但我们甚至还没得窥门径。在线零售商正在加紧合作或采用新的人工智能技术，以帮助促进客户互动来尝试及匹配甚至超越典型的实体店体验。
Sentient的AI系统，基于海量的市场的数据，发现市场趋势，并在整个过程中不断进化。对这套系统的训练过程，就如同生物进化。除了在营销领域，Sentient在金融领域同样可以大显身手。综合扑克投资家等信息来源，Sentient在世界各地有上千台机器同时运行，并利用计算机算法打造出数以万亿计的虚拟交易员，Sentient将它们称为“基因”。Sentient认为它也有别于一般的AI技术，并将其称为“进化智能”（Evolutionary Intelligence）。
从超级算法到终极算法
如果以上只是营销的普通算法，那么技术的进步正在催生一大波超级算法。
根据VentureBeat的总结，致力于超级算法的应用和创业项目目前已经有113家，集中在商业分析、效率提升、客户管理、人力资源管理、B2B市场营销、B2C营销、金融管理等12个领域。
每一个领域既有Salesforce和IBM这类大玩家的儿孙和小弟，也有独立创业公司。这些公司的模仿者遍布张江西溪上地。
在这12领域中，6个领域是针对营销的解决方案。在商业分析领域，Paxata和Trifacta简化数据的处理，Tamr和 Alation连接数据的信息孤岛让数据在流动和交互中增值，Narrative Science和Yseop可以让数据“讲人话”，让数据翻译成商业建议。
在客户管理领域，DigitalGenius利用 AI从用户的聊天记录、社交网络和客户服务日志中了解客户的需求，让客服系统更加人性化。Inbenta的自然语言搜素技能，提升用户的自助服务体验。而Narvar用大数据分析技术对货物退货率、投诉率等信息进行专业数据分析，从而全面提升公司服务水平，为客户解决售后难题。
在“新零售”领域，品牌向了解客户。有些客户是购物狂，有些则永远不会买东西。Retention Science构建的人工智能系统（Cortex）能帮助品牌了解用户的购买习惯，以适合用户的方式向他们推销商品。
在B2C营销领域，人工智能和算法用来好地理解未来几届消费者以及这些人各种“匪夷所思”和“不靠谱”需求和行为模式。 AirPR用算法来决绝困扰公关行业的难题：如何对最终的效果进行评估和优化。Lexalytics文本分析平台，可将数十亿个非结构化数据和数字信息转换为分析报告。Affinio用深度学习创建基于兴趣的集群，将社交指纹挑选出来，供品牌使用。
以往，数字营销在B2B领域的渗透缓慢而单调。但这种情况很有可能因为人工智能而改变。人工智能将帮助B2B解决未来发展最核心的问题：如何把销售线索转化成销售机会。Fusemachines的人工智能平台SAM，使用机器学习和自然语言处理技术，能够快速从客户群体里筛选最有可能的销售线索和最佳销售拜访时间，生成销售线索排名列表。
Lattice Engines聚焦于将人工智能的能力用于将“熨平”销售过程，并实现销售线索的管理和自动跟踪。通过学习公司的购买模式，它可以识别潜在的销售机会。Lattice Engines的人工智能平台让戴尔的欧洲销售部门的效率和收入实现翻番。
但是，有没有能把这些人工智能应用和算法放进一个程序和一套算法吗？寻找人工智能营销的终极算法，是数字营销未来最美丽的任务。
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