随着全球信息化和数码化浪潮的到来，以及社交媒体、搜索引擎等数字营销平台的兴起，营销方式已经发生了很大的变化。而围绕着人工智能，市场亟需新的转型。在营销领域，使用人工智能的业务不断推进的同时，也不断涌现出一些与人工智能半自动化和自动化营销有关的业务策略。本文将简单介绍几种人工智能在营销中的应用方式，并探讨人工智能在营销领域的未来前景。
一、基于AI技术的个性化推送
传统的推广方式是将信息播放给大众，并期望一定比例的人能够对其感兴趣并参与其中。然而这种方式带来的冗余量和垃圾信息仍然存在。而由于需要针对广大群众进行个性化推送，涉及到海量数据的挖掘和处理，消费者才能得到最适合自己的信息。而人工智能恰恰能够帮助解决这种问题。
在营销领域，一个明显的使用人工智能的实例是通过算法将广告和内容推送给个人。以Facebook作为例子，其使用人工智能以及机器学习来生成用户个性化的广告和内容推送。借助人工智能带来的数据精度提高，品牌现已可跨越广告最终用户群体，深入了解每位客户，不同客户在社交网络上的个性化行为和偏好，并因此产生不同的广告和推荐内容，更能够精准地符合客户的需求和喜好。
二、AI能力和大数据所创造的分布式智能营销
分布式智能营销通过人工智能算法来分析和处理数据，可自动地选择最符合消费者的匹配方式和渠道。从而简化流程，一步步将用户的受众定位到品牌需要的市场。例如，通过数据分析，人工智能可自动跟踪客户的活动、浏览行为和阅读内容，从而能够选择最佳的营销策略，并自主地向目标用户行为进行调整。
这种能力能够将营销战略调整为更加精细化的策略，并增加跟踪的能力和个性化资料的定制。其中，涉及到人工智能替代传统营销模式的情况，极大地缩短了营销工作量和成本。
三、AI应用场景的机器学习算法
机器学习算法可以用于内容分发，加速信息流和何时推荐相关内容。这可以明显地提高营销的效率，并帮助提高销售转化率。例如，机器学习可以用于分类、预测趋势，以及查询状态。这些功能可以让营销员解决一些数据分析上的问题，而不是仅仅收集数据。
四、使用AI技术的智能分析
因为人工智能可以处理海量的数据，并从中自动提炼有价值的信息，所以人工智能在分析营销数据时发挥重要作用。例如，深度学习算法可以告诉品牌，哪些广告方式可以带来更多的转化率，以及哪些文案更能够符合用户的搜索和关注程度。同时，现在很多人工智能工具也能够提供客户请求，以便品牌能够实时地为客户提供所需服务。
五、认知计算的未来前景
在认知计算领域，人工智能可以运用更多的算法来解决复杂的问题。例如，计算机可以通过学习并使用自然语言处理技术来判断人类的真实意图。由于人工智能能够大规模地处理语音、图像和视频等非结构化数据，所以其将会在营销领域带来更大的变革。
结论
人工智能的应用已经在许多企业中得到了广泛的应用，营销领域也不例外。它已经开始在从个性化推送到数据分析和智能分析方面得到了广泛的应用。在营销转型过程中，人工智能必然会继续得到广泛的使用，以解析消费者行为和需要，并在全社会范围内进一步推动以大数据为基础的新商业模式的发展。
