如果你能預測哪些類型和版本的內容最能引起觀眾的共鳴呢?或者在你做出每一個創意選擇之前，帶著數據去參加客戶或高管的推銷會議?
這些神諭般的力量可能意味著，那些利用內容來推動線索、轉化和銷售的公司將多賺數百萬美元。
這就是Cortex的目標(@meetcortex)，這是一套人工智能、機器學習和自然語言生成和處理技術，旨在將創意內容營銷轉變為完全數據驅動的過程。我們通過采訪Brennan White (@Brenomics)內容營銷中的人工智能就像皮質改變了遊戲一樣。
1.用一個句子或陳述描述皮質。
我們的軟件可以幫助社交和內容營銷人員在內容創建、部署和推廣方麵做出正確的決定。
2.Cortex如何使用人工智能?
Cortex使用機器學習來預測消費者對內容各個方麵的反應。什麼顏色最適合拍照，什麼時間在周二最合適，在每天的這個時間促銷的成本是多少。
我們使用自然語言處理(NLP)將書麵內容分解為軟件可理解的數據庫條目，以找到最適合不同受眾的模式。
我們使用機器視覺(深度學習)來自動了解照片和視頻內容，使用的顏色，照片的大小，亮度和分辨率，並為該品牌應該創建的內容創建最佳計劃。
我們在登台環境中使用自然語言生成(NLG)來為照片創建基本的字幕。
我們使用機器學習來改進許多機器生成的內容部署日曆，並在不需要A/B測試的情況下得出最佳選擇。
3.對於營銷人員來說，Cortex的主要用例是什麼?
Cortex有兩個主要用例:
首先是幫助營銷人員跟上社交媒體內容的數量，公司需要生產大量社交媒體內容，以在這個飽和的環境中保持競爭力。
每個客戶都會得到機器生成的自定義內容日曆和關於發布內容的建議。我們還與Getty Images和客戶的數字資產管理器集成，以自動選擇照片。
其結果是，單個營銷人員能夠在一個小時或更少的時間內完成一周的社交媒體帖子。一旦營銷人員能夠輕鬆處理他們需要創建的內容量，我們的重點就會轉移到幫助他們產生出色的結果。
我們查看他們的曆史數據、競爭對手和行業，以確定哪些內容與他們的觀眾產生共鳴，然後解構每個頻道的主題、顏色、縱橫比、消息傳遞和其他創意元素。這樣，創意團隊就可以確保他們創作的每一篇內容都能激發觀眾的行動。
4.就公司規模和行業而言，誰是您的理想客戶?
我們與60多個大品牌合作。雖然Cortex適用於任何規模的公司，我們有一個價格模型來支持它，但我們專注於擁有多個在線營銷的產品、品牌或地點(資產群)的大品牌。
使用Cortex，這些組織可以獲得其他公司的所有好處，加上我們的自動化和警報，使得管理整個車隊變得簡單。
5.你的公司與競爭對手或傳統解決方案有什麼不同?
我們是第一個將所有新工具(機器學習、深度學習、NLP、NLG等)結合到營銷人員工作流程中的軟件。
我們製造自動駕駛汽車是為了營銷。它使營銷人員能夠更有效地使用數據支持他們的工作。他們再也不會因為別人認為“感覺不對”而重做一項創造性的工作。數字將支持和保護營銷人員不受內部政治和意見的短暫影響。
6.你認為目前人工智能的局限性是什麼?
在很長一段時間裏，限製是技術上的。今天的限製是文化上的。企業正在迅速采用它，而采用的速度取決於每個組織。
從技術上講，擁有足夠大的相關數據集(這是Cortex的秘密之一)總是一個障礙。
7.你認為未來人工智能在市場營銷中的潛力是什麼?
通過創造力進一步部署。《皮質》將創造力從魔法領域(遊戲邦注:即無法理解或衡量的領域)中剝離出來，並將其堅定地置於數據驅動的決策領域中。隨著我們沿著這條道路前進，營銷人員將在他們的組織中變得更加強大，因為他們能夠用數據支持他們的創造性選擇，並證明他們想法的投資回報率。
8.關於人工智能在營銷中的應用，還有什麼其他想法嗎?或者對那些剛剛開始探索人工智能可能性的營銷人員有什麼建議嗎?
我想分享的最大想法是一個警告。不要購買大規模部署和昂貴的人工智能和機器學習項目。正確使用這些技術應該像駕駛自動駕駛汽車一樣——注冊，設定目標，坐下來，開始從更好的策略和更好的結果中受益。
如果有人賣給你的東西很複雜或者需要很長時間，告訴他們先做自己的產品。作為一個基準，Cortex最近收購了一家價值240億美元的飲料公司。我們的係統優化了他們的五個品牌，在不到48小時內就有了43個用戶。機器學習和人工智能的經驗應該更容易、更有效。