人工智能可以通過定位準確的買家角色，方便快捷地實現個性化。這些人物角色是自動生成的，能夠從一個整體中尋找合適的細分受眾，從而提高活動的有效性。Netflix(網飛)、谷歌、Uber、Spotify、Pinterest和其他應用程序使用機器學習來個性化個人賬戶，并向用戶提供相關推薦。

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不斷改進的算法和指數級增長的數據正鼓勵商業領導者及其營銷人員以機器學習、自然語言處理(NLP)、深度學習和其他技術的形式使用人工智能。這些技術正在幫助他們改善客戶體驗和銷售轉化。

Gartner的一項調查顯示，37%的組織正在以某種形式應用人工智能來提高其數字性能。讓我們看看人工智能是如何在數字營銷領域改變游戲規則的。

1.更好地了解受眾

好的營銷要從了解受眾開始。當企業了解了它的目標受眾，營銷就會感覺更自然、更切題。這種真正的聯系對于與客戶建立持久的關系大有幫助。

近年來，AI和ML為理解受眾行為開辟了一個全新的世界。人工智能工具和數據驅動的洞察力正在幫助企業了解他們要接觸的是誰、他(她)想要什么、需要什么、何時溝通以及在哪里接觸他(她)們。

人工智能幫助營銷人員即時定義買家角色。比如Socialbakers這樣的平臺會自動生成這些角色，以直觀的形式提供更全面的細分受眾，幫助內容營銷人員分享跟吸引關注的故事。

把你的受眾放在你在線策略的中心是商業成功的關鍵。人工智能可以提供獨特的受眾視角，使企業能夠通過相關內容傳遞整合的品牌體驗。這也有助于為品牌選擇最值得信賴和最有效的影響者。

2.協助管理

如今，大數據、預測分析和機器學習越來越多地用于商業智能(延展閱讀：商業智能工具平臺初探)。機器學習能夠從大數據集中挖掘出有價值的隱藏洞見，可以為企業創造有形價值。

銷售精英是企業發展的驅動力，通常他們要花大量的時間在日常管理上。ML可以用來改善和提高公司的管理方法，從而提高生產力。

例如，ML可以幫助你創建理想的客戶檔案，以接觸到最好的客戶。對客戶群的人口統計和心理特征進行結構化分析，確定他們的購買意圖和對他們來說最重要的內容。因此，允許營銷人員優先考慮最優目標客戶。

ML還可以幫助公司從已經進入網站的流量中分辨更多有價值的線索，幫助銷售團隊專注于準備好轉化的潛在客戶。

3.策劃和創造更好的內容

人工智能正在改變內容營銷者的游戲規則。這項技術被用于自動生成體育新聞或股市更新等簡單新聞的內容。還允許社交渠道定制用戶的新動態。但人工智能應用日益廣泛的一個內容領域是內容管理。AI算法讓我們更容易收集目標受眾數據，并在營銷漏斗的每個階段創造相關內容。

算法收集觀眾喜歡閱讀的內容、他們想要回答的問題或任何具體問題的數據。利用這些數據，內容營銷人員可以策劃和創建相關內容，提高客戶體驗，并最終導致轉化率。North Face(一家知名戶外品牌)使用了IBM Watson等人工智能技術，可以重現購物體驗。這款人工智能工具使用了認知計算，拉近了在線體驗和店內體驗的距離。

此外，機器學習通過發現基于研究的新鮮內容想法，識別表現最好的話題，顯示最相關的關鍵字來提供內容策略。例如，谷歌Analytics和SEMrush基于機器學習算法運行，這些算法在關鍵字研究、發現和內容分發方面非常有用。此外，這些工具可以發現行業趨勢，并向你展示在搜索引擎中排名更高的方法。

AI和ML支持的工具提高了在線內容的整體接受度和正向性。此外，這些工具允許營銷人員提供相關和個性化的數字體驗，積極影響用戶粘性。

4.幫助競爭搜索引擎排名

搜索引擎已經在使用人工智能算法來提供最相關的排名結果。這些算法依靠人工智能來理解內容的上下文，并發現無效的關鍵字。因此許多營銷公司在進行SEO(搜索引擎優化)工作時總是努力理解這些算法，并想出策略來創建上下文相關的、概念性的和準確的內容。

企業在搜索結果中的位置可以成就或破壞流量和轉化率。人工智能技術讓我們更容易創建具有吸引力的內容，回答目標受眾的查詢、關鍵字和短語。

搜索引擎優化不是一天的工作。具有持續挑戰性，往往努力的結果只能在幾個月后才能看到。幸運的是，基于人工智能的搜索引擎優化工具有助于緩解這種壓力。搜索引擎優化工具Moz, WooRank, BrightEdge和MarketMuse深度依賴人工智能提供搜索引擎優化解決方案，比如關鍵字研究;搜索條件，使內容更相關;鏈接建設的機會;熱門話題;優化內容長度;理解用戶意圖等等。

5.提高頁面速度

谷歌通過將頁面速度作為其排名條件之一，對快速用戶體驗給予了準確的評價。這就是為什么提高網頁速度是所有企業的首要任務之一，特別是電子商務公司。因此，各網站站長采取各種措施來提高頁面速度。

以往網站可以通過優化后臺進程、保持站點更新、使用內容分發網絡(CDN)或使用更快的插件來提高速度。當然，他們也使用各種工具，如Page SpeedInsights、加載時間測試器和CMS插件。但是現在，有另一種基于機器學習的解決方案可以用來提高頁面速度——頁面預測模型。

該模型利用機器學習預測用戶行為，并實時預測訪問者將點擊的下一頁。這允許網站管理員在后臺預加載頁面，從而提高整體體驗。同時該算法使用谷歌Analytics的歷史數據進行訓練。

例如，從主頁到類別頁面或從產品頁面到購物車的用戶模式被識別、理解并包含在更新算法中。如果用戶的行為類似，算法將自動準備下一頁。

然而，預測的準確性取決于可用于訓練算法的數據量和網站結構。因此，模型會根據這些因素而變化。例如，如果你的網站是一個電子商務網站，它結合了行業新聞和產品頁面，最好使用兩個或更多的模型來預測每個部分的行為。

6.自動化網站分析過程

網絡分析并不新鮮。自上世紀90年代中期以來，企業一直在評估用戶行為并跟蹤關鍵性能指標。但多虧了人工智能和機器學習，網絡分析工具現在有了強大的能力，讓企業可以將過程自動化。這些工具可以提供自動生成的報告和隨需應變的見解，從而為營銷策略提供依據。

在對一個網頁的一次訪問中，每個用戶都會生成數百個數據點，比如在一個頁面上花費的時間、瀏覽器的詳細信息、它的位置等等。手工分析所有這些數據實際上是不可能的。人工智能和機器學習通過加快數據處理速度，使分析變得更快、更準確。

基于人工智能的工具可以幫助你跟蹤每個訪問者的在線行為，了解用戶網頁旅程，以及客戶如何通過營銷渠道行動。

假設你有一篇文章獲得了很多流量，但訪客只是閱讀了文章，并沒有采取行動，比如訂閱或分享你的文章。基于人工智能的工具可以標記這些問題，允許您采取必要的糾正措施，如添加內部鏈接或改進分享標識。

谷歌Analytics、Adobe Analytics和Kissmetrics是頂級的網絡分析工具，幫助企業了解客戶行為模式并預測未來趨勢。

7.提高網站導航效率

網站導航是數字性能的另一個關鍵領域，人工智能和機器學習可以幫助網站導航。雖然這聽起來可以忽略不計，但有組織和易于遵循的導航的重要性是不可忽視的。精心設計的導航可以延長訪問時間，降低跳出率，提升用戶體驗。它也提高了網站設計的整體美感。

人工智能可以幫助網站管理員創建易于操作的用戶友好網站結構。人工智能聊天機器人可以引導用戶瀏覽頁面，并幫助他們在前幾次點擊中找到他們想要的東西。這極大地改善了用戶體驗，并向搜索引擎發送了良好的信號，表明您的內容是有用的和相關的。

因此，谷歌和其他搜索引擎會將你的頁面排名高于任何其他提供類似內容的網站。

8.更好的網站設計

人工智能應用程序可以改善網站的可用性和體驗，通過改善網站的外觀，加強其搜索能力，更好地管理庫存，并改善與網站訪問者的互動。越來越多的設計師和開發者轉向基于人工智能的設計實踐。

人工智能正慢慢成為現代網頁設計和開發不可或缺的一部分。以人工設計智能(ADI)系統領域為例。ADI引發了網頁設計方式的突然轉變。它允許設計師將應用程序結合到網站中，以獲得更好的用戶體驗和功能。

今天，Adobe、Firedrop、Bookmark、Wix、Tailor Brands等品牌都在引領這一領域，并在網頁設計中充分利用了人工智能的功能。此外，這些ADI平臺大多可以學習并提供優化網站的建議，以獲得更好的用戶體驗和SEO性能。

人工智能和機器學習被證明是提高公司數字業績的很棒的技術。然而，重要的是要記住，這些機器學習模型只能與訓練它們的數據一樣好。因此，確保營銷團隊能夠獲得高質量和準確的數據至關重要。

所以，在將這些技術應用到你的數字成果之前，你需要采取一些具體的步驟。比如設置標簽來跟蹤和捕獲現場用戶的行為;將來自不同來源的所有數據放在一個中心位置;及時清理重復數據。一旦你的數據到位，你就可以開始部署人工智能和機器學習來提高你的數字性能。以改善你的在線業務表現。