Il marketing digitale si reinventa grazie all'intelligenza artificiale
Marketing digitale e intelligenza artificiale.
Con lo sviluppo sempre crescente di intelligenza artificiale (IA) nel campo di marketing digitale e pubblicità, sono state aperte nuove possibilità. Ariel Sande ha affermato che la sua azienda collega sempre più il suo lavoro con l'uso di Intelligenza artificiale. Ha aggiunto che questo può diventare il principale alleato del marketing digitale.
La raccolta dei dati aiuta a creare nuove strategie per il pubblico di destinazione.
La compagnia di marketing digitale specializzato, Teads, ha già iniziato a esplorare le possibilità che l'intelligenza artificiale può offrire e / o facilitare per sviluppare migliori strategie di vendita e migliorare l'efficienza. Il vicepresidente della divisione Account strategici dell'azienda, Ariel Sande, ha già spiegato come l'uso dell'intelligenza artificiale influisce sulla pubblicità e sul marketing.
L'intelligenza artificiale è in grado di rilevare le emozioni attraverso la voce
L'esecutivo ha spiegato ai media che a prima vista l'innovazione apportata dall'intelligenza artificiale potrebbe sembrare molto più complessa. Anche se quando capisci la logica del suo utilizzo, non è così strano.
L'azienda Teads Usa il intelligenza artificiale con apprendimento automatico supervisionato. Apprendimento che è una variante dell'AI in cui gli algoritmi apprendono grazie all'ausilio di un record di dati. In modo che imparino ad assegnare e stampare le strategie appropriate. L'azienda utilizza l'intelligenza artificiale per determinare otto diverse variabili che l'aiutano a essere più efficiente nella fornitura ai suoi inserzionisti.
Strategie per il marketing digitale
Teads si affida a tre componenti per eseguire le sue strategie con l'aiuto di Intelligenza artificiale. Innanzitutto il primo componente è costituito dal Apprendimento automatico, che è responsabile di dare visibilità all'azienda e di determinare se un annuncio avrà una visualizzazione completa in un determinato luogo e momento.
Seguito dal secondo componente è il Dati, che è responsabile della stima di una risposta corretta rispetto al Machine Learning. Infine il terzo e ultimo componente è il Risposta, che consiste nell'emettere un risultato dopo aver analizzato i dati di Machine Learning.