Το ψηφιακό μάρκετινγκ επανεμφανίζεται χάρη στην τεχνητή νοημοσύνη
Ψηφιακό μάρκετινγκ και τεχνητή νοημοσύνη.
Με την συνεχώς αυξανόμενη ανάπτυξη του τεχνητή νοημοσύνη (IA) στο πεδίο του ψηφιακό μάρκετινγκ και τη διαφήμιση, έχουν ανοίξει νέες δυνατότητες. Ο Ariel Sande επιβεβαίωσε ότι η εταιρεία του συνδέει όλο και περισσότερο το έργο του με τη χρήση του Τεχνητή Νοημοσύνη. Πρόσθεσε ότι αυτό μπορεί να γίνει ο κύριος σύμμαχος του ψηφιακό μάρκετινγκ.
Η συλλογή δεδομένων συμβάλλει στη δημιουργία νέων στρατηγικών για το κοινό-στόχο.
Η εταιρεία του ψηφιακό μάρκετινγκ ειδικευμένος, Teads, έχει ήδη αρχίσει να διερευνά τις δυνατότητες που μπορεί να προσφέρει η τεχνητή νοημοσύνη ή / και να διευκολύνει την ανάπτυξη καλύτερων στρατηγικών πωλήσεων και τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας. Ο αντιπρόεδρος του κλάδου στρατηγικών λογαριασμών της εταιρείας, Ariel Sande, έχει ήδη εξηγήσει πώς η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης επηρεάζει τη διαφήμιση και το μάρκετινγκ.
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ικανή να ανιχνεύει συναισθήματα μέσω της φωνής
Το στέλεχος εξήγησε στα μέσα ενημέρωσης ότι με την πρώτη ματιά, η καινοτομία που φέρνει η AI μπορεί να φαίνεται πολύ πιο περίπλοκη. Αν και όταν καταλαβαίνετε τη λογική της χρήσης του, δεν είναι τόσο περίεργο.
η εταιρεία Teads Χρησιμοποιήστε το τεχνητή νοημοσύνη με εποπτευόμενη μηχανική μάθηση. Εκμάθηση που είναι μια παραλλαγή της AI όπου οι αλγόριθμοι μαθαίνουν χάρη στη βοήθεια μιας εγγραφής δεδομένων. Για να μάθουν να ορίζουν και να σφραγίζουν τις κατάλληλες στρατηγικές. Η εταιρεία χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για να προσδιορίσει οκτώ διαφορετικές μεταβλητές που τη βοηθούν να είναι πιο αποτελεσματική στην παράδοση στους διαφημιστές της.
Στρατηγικές για ψηφιακό μάρκετινγκ
Το Teads βασίζεται σε τρία στοιχεία για να πραγματοποιήσει τις στρατηγικές του με τη βοήθεια του Τεχνητή Νοημοσύνη. Πρώτα απ 'όλα το πρώτο συστατικό αποτελείται από το Εκμάθηση μηχανών, η οποία είναι υπεύθυνη για την προβολή της εταιρείας και τον προσδιορισμό εάν μια διαφήμιση θα έχει πλήρη προβολή σε ένα συγκεκριμένο μέρος και ώρα.
Ακολουθεί το δεύτερο συστατικό είναι το ημερομηνία, η οποία είναι υπεύθυνη για την εκτίμηση μιας σωστής απάντησης από τη Μηχανική Μάθηση. Τέλος, το τρίτο και τελευταίο συστατικό είναι το Απάντηση, η οποία συνίσταται στην έκδοση ενός αποτελέσματος μετά την ανάλυση των δεδομένων Machine Learning.