Искусственный интеллект (AI) в маркетинге: потрясающий и опасный - страница 2
Современные успехи в области AI зачастую встраиваются в привычные приложения, оставаясь незаметными, поскольку, достигнув определенной полезности и распространенности, технология перестает восприниматься как нечто неординарное или особенное.
Искусственный интеллект имеет солидный потенциал в маркетинге
Искусственный интеллект (Artificial intelligence – AI) имеет огромный потенциал в маркетинге. Он помогает в распространении информации и источников данных, улучшении возможностей управления данными программного обеспечения и разработке сложных и отличающихся продвинутостью алгоритмов. AI меняет способ взаимодействия брендов и пользователей друг с другом.
Применение рассматриваемой технологии во многом зависит от характера веб-сайта и типа бизнеса. Теперь маркетологи могут больше сосредоточиться на клиенте и удовлетворять его потребности в режиме реального времени. Используя AI, они могут беспромедлительно определить, какой именно целесообразно нацеливать на клиентов контент и какой из каналов использовать в какой момент, благодаря данным, собранным и сгенерированным его алгоритмами.
AI предназначен для существующих пользовательских данных и используется для составления рыночных прогнозов и прогнозирования поведения пользователей.
Пользователи чувствуют себя непринужденно и более склонны покупать то, что им предлагается, когда AI используется для персонализации их опыта. AI-инструменты также можно применять для анализа уровней эффективности кампаний конкурентов и выявления ожиданий их клиентов. И еще много для чего другого.
1.2 Искусственный интеллект включает в себя машинное обучение. Машинное обучение
Искусственный интеллект включает в себя машинное обучение
Искусственный интеллект включает в себя машинное обучение (Machine Learning – ML) – сферу, фокусирующуюся на создании и анализе статистических алгоритмов. Эти алгоритмы способны извлекать знания из имеющихся данных и применять их к новым, не виданным ранее, решая задачи без прибегания к предварительному программированию. Благодаря глубокому обучению, являющемуся частью машинного обучения, нейросети представляют собой особый тип статистических алгоритмов, продемонстрировавших поистине выдающиеся результаты, превзойдя результаты многих считающихся традиционными методов машинного обучения.