为什么营销人员依靠机器学习来创建广告活动

Nesatibatun23

对于我们许多人来说，机器学习似乎只是行业中的另一个流行词。然而，这项技术已经接管了运营并持续存在。当您与聊天机器人交互或根据您的爱好收到在线偏好时，这些是与人工智能和机器学习交互的基本示例。它们的范围已经超出了当今的营销策略并被积极使用。以下是您需要了解的有关 Google 对 AI 内容的反应的所有信息。 当今的广告行业不断发展，品牌难以跟上。此外，数字空间的创新正在改变人们与品牌对话的方式。公司通过分析数据并根据个人喜好制定营销策略和广告来利用这一点。个性化广告活动为无 Cookie 的未来铺平了道路，营销人员将必须找到更多方式来接触消费者，无论是否有有关消费者的数据。 什么是机器学习？ 机器学习是人工智能的一个分支，其显着特点是它不提供问题的直接解决方案，而是提供训练解决方案以应用必要的解决方案。机器学习减少了遍历大量非结构化数据的繁琐任务。它从品牌可以在营销活动（尤其是广告）中使用的相同数据中提供有价值的见解。 广告中的机器学习是一个技术获取信息、分析信息并提供可提高工作质量的结果的过程。营销人员可以利用收集到的数据中的见解来个性化内容、定位正确的受众并影响媒体购买等。 机器学习和深度学习有什么区。


算机上运行。然而，深度学习需要足够的硬件和资源才能顺利运行。 机器学习可以快速设置，但结果的质量并不总是值得信赖。尽管深度学习既耗时又费力，但它可以立即提供有保证的结果，并在有更多数据可用时提高质量。 机器学习需要结构化数据并使用传统算法。深度学习结合了可以容纳大量非结构化数据的神经网络。 普通大众基本上都在使用机器学习。深度学习的目标是复杂的自主程序，例如无人驾驶汽车或执行手术的机器人。 机器学习是如何工作的？ 机器学习是人工智能的延伸。我们将人工智能理解为一门让机器 泰国手机号码清单 模仿人类思维能力的科学。过去的经验可以帮助设备对未来进行预测，帮助公司提前制定营销活动。 机器学习无需适当的人类交互的帮助即可分析历史数据和行为模式。因此，涉及有条理步骤的任务和流程可以通过机器学习技术来简化。借助此类技术，公司可以通过自动化大多数流程来节省大量资源，尤其是时间和金钱。这仍然允许员工专注于其他业务问题。 机器学习在营销中的作用是使营销人员能够根据可用的大数据快速做出决策。机器学习在营销中的一些显着好处是：


[size=13.3333px]
提高数据分析的质量 它允许交易者在更短的时间内分析更多数据 它有助于快速适应变化和新数据 它使营销流程和其他日常活动自动化 简化了营销行业的关键操作 机器学习在广告活动中的五个好处 零售商的目标是及时向正确的客户提供正确的产品。时机在这里至关重要，而机会的出现并不像人们想象的那么快。这就是为什么营销人员缩小类别范围并瞄准更具体的利基市场，以免错过机会。机器学习用于帮助营销人员更加准确地进行个性化和定位。 认识RANKTRACKER 有效 SEO 的一体化平台 每个成功企业的背后都有强大的 SEO 活动。但有无数的优化工具和技术可供选择，可能很难知道从哪里开始。好吧，别再害怕了，因为我正好可以帮忙。推出一体化 Ranktracker 平台以实现有效的 SEO 我们终于完全免费开放了 Ranktracker 注册！ 创建一个免费帐户 或者使用您的凭据登录。 在机器学习和人工智能的帮助下，广告变得更加相关并提供更高的投资回报。营销人员使用机器学习来创建广告活动的一些技术包括： 1. 目标和预测测试 预测目标和测试（图片来源：Ranktracker） 预测定位是一种机器学习根据历史数