2014年，在一次由雷丁大學在美國，一個聊天機器人通過了傳說中的圖靈測試(Turing Test)，它讓33%的評委相信自己實際上是一個13歲的男孩。
那是近10年前的事了，機器學習隻會進一步發展。在這個過程中，它已經成為營銷世界不可或缺的一部分。
機器學習是一種人工智能(AI)，它允許軟件通過以曆史數據為基礎的複雜算法來提高預測精度沒有需要特定的編程。
就像人類的大腦一樣，它利用已經知道的知識來學習新事物。四種不同類型的機器學習與市場營銷相關:監督學習、非監督學習、半監督學習和強化學習。
- 監督式學習本質上，這意味著培訓。科學家提供有標簽的數據，並告訴計算機他們希望計算機得出什麼相關性。信息和結果都有明確的定義。
- 無監督學習：無監督學習就是給計算機提供非特定的數據，並讓它掃描數據，搜索模式，並將相似的元素組織成子集。
- Semi-Supervised學習:前麵兩個概念的混合。計算機被輸入有標簽的數據，但被賦予決定數據應該如何處理的自由。
- 強化學習科學家教計算機一個有明確規則的多步驟過程，包括提供指導的消極和積極的線索。此外，計算機還可以在既定的參數範圍內規劃自己的戰術。這就是我們如何教會AI下象棋的方法。
如今最複雜的人工智能營銷工具使用了所有四種方法的元素，但主要是由無監督學習驅動的。
如今，人工智能營銷工具可以與企業的數字房地產(網站、社交媒體、評論聚合等)相關聯，然後係統地記錄客戶交互，並從中挖掘可操作的數據。
人工智能還可以識別不同觀眾之間的相似之處，並將他們劃分為獨特的群體，以促進目標定位。正因為如此，市場營銷人員現在可以發現他們的目標是誰以及如何找到潛在客戶高度個性化的廣告內容這預計會引起共鳴。
重要的是要明白，計算機不一定會取代我們的營銷工作，它們肯定能幫助我們做得更好。
根據麥肯錫全球研究所在美國，通過解決常見的營銷和銷售問題，機器學習預計將在未來三年創造1.4萬億至2.6萬億美元的價值。
不要沉湎於過去。讓解決問題的人工智能和機器學習的力量為你的公司工作。