Digitale marketing vindt zichzelf opnieuw uit dankzij kunstmatige intelligentie
Digitale marketing en kunstmatige intelligentie.
Met de steeds toenemende ontwikkeling van de inteligencia kunstmatige (IA) op het gebied van digitale marketing en reclame zijn nieuwe mogelijkheden geopend. Ariel Sande heeft bevestigd dat zijn bedrijf zijn werk steeds meer koppelt aan het gebruik van Kunstmatige Intelligentie. Hij voegde eraan toe dat dit de belangrijkste bondgenoot van de digitale marketing.
Gegevensverzameling helpt bij het creëren van nieuwe strategieën voor de doelgroep.
Het bedrijf van digitale marketing gespecialiseerd, Teads, is al begonnen met het verkennen van de mogelijkheden die kunstmatige intelligentie kan bieden en / of vergemakkelijken om betere verkoopstrategieën te ontwikkelen en de efficiëntie te verbeteren. De vice-president van de Strategic Accounts-tak van het bedrijf, Ariel Sande, heeft al uitgelegd hoe het gebruik van kunstmatige intelligentie reclame en marketing beïnvloedt.
Kunstmatige intelligentie is in staat om via de stem emoties te detecteren
De directeur legde de media uit dat de innovatie die AI met zich meebrengt op het eerste gezicht misschien veel complexer lijkt. Hoewel als je de logica van het gebruik ervan begrijpt, het niet zo vreemd is.
Het bedrijf Teads gebruik de inteligencia kunstmatige met supervised machine learning. Leren, een variant van AI waarbij algoritmen leren dankzij de hulp van een datarecord. Zodat ze leren de juiste strategieën toe te wijzen en af te stemmen. Het bedrijf gebruikt kunstmatige intelligentie om acht verschillende variabelen te bepalen die het helpen om efficiënter te leveren aan zijn adverteerders.
Strategieën voor digitale marketing
Teads vertrouwt op drie componenten om zijn strategieën te realiseren met behulp van de Kunstmatige Intelligentie. Allereerst bestaat het eerste onderdeel uit de Machine learning, die verantwoordelijk is voor het geven van zichtbaarheid aan het bedrijf en het bepalen of een advertentie op een bepaalde plaats en tijd volledig kan worden bekeken.
Gevolgd door de tweede component is de Data, die verantwoordelijk is voor het schatten van een juist antwoord dan Machine Learning. Ten slotte is de derde en laatste component de antwoord, dat bestaat uit het afgeven van een resultaat na analyse van de Machine Learning-gegevens.