作為營銷人員AI學院會員，我們提供每月問我任何(AMA)會議與領先的行業專家。我們談論技術趨勢、用例、經驗教訓等等。
在這篇文章中，我們想讓你深入了解凱蒂·羅伯特(Katie Robbert)的最新獨家會員會議。@katierobbert)、Trust Insights聯合創始人兼首席執行官、克裏斯托弗·s·佩恩(Christopher S. Penn) (@cspenn)，聯合創始人兼首席數據科學家。會議期間，我們討論了……的重要性和影響偏見、內容和歸因建模在你的營銷計劃中——所有的問題都來自他們在AI學院為營銷人員提供的課程(如下所列)。
- 營銷人員的智能歸因建模(認證課程)
- 5 . AI在內容營銷人員中的應用(中)
- 評估和減少營銷人工智能中的偏見(潘)
下麵是我們聊天的一個快速視頻，然後是對話的要點。
研究人工智能倫理的人有什麼背景?需要什麼技能?
(凱蒂):你不能不好意思問尖銳的問題。很多時候，人們願意接受既定事實。你的團隊裏一定有人能在每件事上找茬。詢問數據是否對每個為您的數據做出貢獻的人都有代表性的樣本。在創造解決方案時需要多樣性。
公平偏見和不公平偏見之間的界限是什麼?
(克裏斯托弗):有統計偏差和人為偏差。當一個指標偏離總體樣本時，就會發生統計偏差。這種情況偶爾會發生。界限在人性的一麵，通常圍繞著階級(種族、性別等)。如果模型不利於一個階級，你就處於不公平的領域。
你應該向供應商提出哪些問題，以更好地了解他們在算法中使用的數據，以確保它沒有偏見?
克裏斯托弗:如果他們說他們不能使用他們正在使用的模型來收集數據，這是一個危險的信號。你應該沒什麼好隱瞞的。僅僅因為你分享了信息並不意味著別人會複製它。他們還應該共享數據來源，但不一定是數據集。
最後接觸和第一次接觸歸因的根本問題是什麼?
(凱蒂):很容易理解這些模型，所以很多人都用這些模型。這些模型非常具有事務性，但人類行為要比這複雜得多。銷售有很多不同的渠道。你需要對購買的路徑有更多的洞察力和理解(可能有20個步驟……但你永遠不會從第一次或最後一次接觸的模型中得到這些信息。您需要了解您的渠道是如何協同工作的!
對於人工智能和內容的應用，你們關注的一些關鍵領域是什麼?
(凱蒂):一個很好的開始是看看什麼已經在為你工作。使用技術來查看哪些頁麵正在工作，並從那裏確定你的SEO或內容策略。了解你的客戶在整個旅程中的位置，了解客戶旅程的哪個階段有哪些渠道。然後，在每個渠道(例如電子郵件vs.社交)上傳遞信息。
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該學院是我們的會員製在線教育平台和社區，由領先的人工智能和營銷專家教授數十門按需課程和證書。
課程輔以額外的獨家內容，包括:
- 每月與教練一起直播“問我任何事”。
- 回答AI係列的快速視頻，為常見的AI問題提供簡單的答案。
- 營銷人工智能會議(MAICON)的主題演講。
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Gianna Mannarino
吉安娜是準備北方和營銷人工智能研究所的實習生。她是俄亥俄大學管理信息係統、分析學和市場營銷專業的大四學生。