Digitale bemarking vind homself opnuut uit danksy kunsmatige intelligensie
Digitale bemarking en kunsmatige intelligensie.
Met die steeds toenemende ontwikkeling van die kunsmatige intelligensie (IA) binne die veld van digitale bemarking en advertensies, is nuwe moontlikhede geopen. Ariel Sande het bevestig dat sy onderneming sy werk toenemend met die gebruik van Kunsmatige Intelligensie. Hy het bygevoeg dat dit die vernaamste bondgenoot van die land kan word digitale bemarking.
Data-insameling help om nuwe strategieë vir die teikengehoor te skep.
Die geselskap van digitale bemarking gespesialiseerde, Teads, het reeds begin om die moontlikhede te ondersoek wat kunsmatige intelligensie kan bied en / of vergemaklik om beter verkoopstrategieë te ontwikkel en doeltreffendheid te verbeter. Die visepresident van die tak Strategic Accounts, Ariel Sande, het reeds verduidelik hoe die gebruik van kunsmatige intelligensie 'n uitwerking het op advertensies en bemarking.
Kunsmatige intelligensie is in staat om emosies deur die stem op te spoor
Die uitvoerende gesag het aan die media verduidelik dat die innovasie wat AI meebring op die eerste oogopslag dalk baie ingewikkelder lyk. Alhoewel u die logika van die gebruik daarvan verstaan, is dit nie so vreemd nie.
Die maatskappy Teads gebruik die kunsmatige intelligensie met toesig oor masjienleer. Leer wat 'n variant van AI is waar algoritmes leer danksy die hulp van 'n datarekord. Sodat hulle leer om die toepaslike strategieë toe te ken en te seël. Die maatskappy gebruik kunsmatige intelligensie om agt verskillende veranderlikes te bepaal wat help om doeltreffender te lewer aan adverteerders.
Strategieë vir digitale bemarking
Teads maak staat op drie komponente om sy strategieë met behulp van die Kunsmatige Intelligensie. In die eerste plek bestaan die eerste komponent uit die Masjienleer, wat verantwoordelik is om die maatskappy sigbaarheid te gee en te bepaal of 'n advertensie op 'n sekere plek en tyd 'n volledige beeld sal hê.
Gevolg deur die tweede komponent is die data, wat verantwoordelik is vir die beraming van 'n korrekte antwoord as masjienleer. Uiteindelik is die derde en laaste komponent die antwoord, wat bestaan uit die uitreiking van 'n resultaat na ontleding van die masjienleer-data.