“我們能用人工智能自動化內容創作嗎?更具體地說，我們能用機器大規模地寫博客嗎?”
這些是我們在2015年春天試圖回答的問題，當時我在我的內容營銷機構發起了一項名為Project Copyscale的內部倡議，公關20/20．
自從IBM沃森獲勝後，我對人工智能越來越著迷冒險!在2011年。我當時並不了解底層技術，但當我讀到自動化這個我開始相信人工智能將改變我們所知道的營銷。這隻是時間問題。
“一些算法的根源可以追溯到人工智能領域。它們可能不像電影《2001太空漫遊》(1968)中的機器哈爾9000(啟發式編程算法計算機)那樣智能和自我意識，但算法是可以進化的。它們觀察、實驗和學習——所有這些都獨立於它們的人類創造者。使用先進的計算機科學技術，如機器學習和神經網絡，算法甚至可以根據觀察結果創建新的和改進的算法。——Christopher Steiner, Automated This (Penguin Group, 2012)
什麼是人工智能?
讓10個不同的專家來定義AI，你可能會得到10個不同的定義。我最喜歡的是穀歌DeepMind聯合創始人兼首席執行官戴米斯·哈西比斯(Demis Hassibis)寫的，部分原因是它很簡單。哈西比斯將人工智能定義為“讓機器變得智能的科學”。這些機器反過來又增強了人類的知識和能力。(是的，它們有時也會取代人類，但這是另一個故事了。)
現在，如果你是人工智能的新手，即使是這個基本的定義也有點抽象。更不用說它並不能幫助我們理解人工智能和我們聽到的所有其他人工智能相關術語之間的區別，比如機器學習、自然語言處理、自然語言生成、深度學習、神經網絡、計算機視覺和麵部識別。
但幸運的是，記者兼分析師John Koetsier在他的帖子中有一個簡單的圖像，2分鍾講解:人工智能、機器學習和深度學習，來幫我們分解。(注意，我添加了藍色的術語作為附加上下文。）
基本上，人工智能是算法、技術和技術的總稱，這些算法、技術和技術使機器更聰明，並賦予它們超人的能力。
從市場營銷的角度來看，通過查看特定的挑戰和用例最容易理解。以電子書為例。
當有人下載電子書時，營銷人員定義了一組規則，告訴機器下一步該做什麼。如果訪客下載電子書，則發送三部分電子郵件)．這組規則稱為算法。單獨來說，為單個下載設置這個規則非常簡單。
然而，如果有1萬次下載，跨越5個角色，來自多個渠道(社交、有機、付費、直接)，需要基於用戶曆史的個性化電子郵件和網站體驗，該怎麼辦?
人類無法設想出一組最佳指令來指導機器如何在這種規模上個性化體驗。這就是人工智能的優勢所在。它需要數據驅動的複雜任務，並使它們看起來很簡單。
但是，人工智能不會止步於建立初始規則以實現性能最大化，它使用機器學習來不斷進化其行為。換句話說，它會學習，變得更聰明，並創建自己的算法。
現在，想象一下，作為一名營銷人員，如果你每天完成的所有時間密集型任務和你每天做出的數據驅動的決策都是智能自動化的，會有什麼樣的潛力。
考慮一下，如果這僅僅是個開始……
人工智能隱藏在眾目睽睽之下
你每天使用人工智能數十次，甚至數百次，而你可能甚至不知道它。
臉書使用麵部識別來推薦在你的照片中標記誰。
穀歌使用自然語言處理來實現語音搜索，並使用機器學習來顯示相關搜索，並生成搜索結果並對其進行優先級排序。
穀歌還使用自然語言處理、自然語言生成和機器學習，在Gmail應用程序中推薦3到5個單詞的回複，並提供智能回複功能，預測你接下來想輸入哪個單詞。
Netflix使用機器學習來不斷調整和個性化其電影和節目推薦，並根據用戶的觀看習慣和喜好製作節目。
華盛頓郵報亞馬遜(Amazon)首席執行官傑夫·貝索斯(Jeff Bezos)擁有的這家公司使用了它的產品Heliograf人工智能講故事係統寫數據驅動的文章，其知識地圖識別和顯示上下文內容，以及其“童車驅動用戶粘性的工具。
當然，還有亞馬遜。亞馬遜在使用人工智能方麵進行了大量投資，以不斷優化其個性化功能，增強用戶體驗(即讓你買更多的東西)。
這些隻是幾個看似無窮無盡的例子，說明人工智能如何在我們作為消費者每天使用的公司中流行起來。
換句話說，你的生活已經被機器輔助了，你的營銷也將如此。
營銷機器時代
自2016年11月成立營銷人工智能研究所以來，我們已經介紹了27家公司。Crunchbase的數據顯示，這些機構的融資總額超過2.4億美元。
但是，這隻是冰山一角。
我們在Crunchbase上追蹤了510多家銷售和營銷人工智能公司，已知融資總額超過29億美元。根據截至2017年8月的融資速度，僅這些公司今年就有望獲得超過4.5億美元的融資。
盡管圍繞人工智能的流言和炒作以及融資速度，目前我們了解到的是許多人工智能解決方案實際上並沒有那麼“智能”，”。換句話說，這些技術隻是觸及了他們的產品在未來幾個月和幾年能夠做的事情的表麵。
加速融資有助於這些公司投資於使軟件更智能所需的人才和技術。而且，即使是最基本的人工智能應用也能極大地增強營銷人員的知識和能力。
所以,你如何開始研究人工智能?你如何確定人工智能目前和未來的潛力，以改善並最終改變你的營銷計劃?
為此，我們需要一個邏輯的、基於用例的框架。
對營銷AI框架的需求
到2016年夏天，我對人工智能短暫的迷戀變成了全麵的癡迷。我學習了一門關於機器學習的在線課程(我基本能理解)，閱讀了數百篇文章和報告，以及一係列相關書籍自動化這個,主算法,如何創造心靈,奇點即將來臨,超智,第二次機器時代,五角大樓的大腦,而且與寬客們保持聯係-關於人工智能將如何影響營銷的故事開始在我腦海中形成。
當麵對講述複雜的故事時，我總是發現最好從一個大綱開始。以人工智能為例，我開始為一本新書寫大綱。
我想帶讀者踏上一段旅程，從人工智能的起源到一個人與機器無縫工作的未來個性化的營銷活動空前複雜與難以想象的簡單．
寫書大綱的挑戰在於故事的中間部分。我意識到我不知道營銷人員現在可以用人工智能做什麼。
我不知道哪些以人工智能為動力的科技初創公司是合法的，而且越來越難以從所有的噪音中解脫出來。突然間，每個人都在他們的消息中插入“人工智能”、“機器學習”和“深度學習”，但不清楚他們的軟件到底有多智能和高效。
此外，智能自動化營銷需要幾十個單獨的工具，這一點開始變得越來越明顯。這是因為人工智能的能力很狹隘，必須是專門設計的，一次隻做一件事。換句話說，沒有哪個營銷人工智能平台能把所有東西都整齊地打包成一個月訂閱。
雖然所有營銷自動化和CRM領域的主要參與者都在積極構建和購買人工智能功能，但我們距離(人工)智能營銷平台還有數年的時間。
所以，到2016年秋天，我隻剩下了一份不完整的書大綱。我知道開頭和結尾，但我錯過了最重要的部分:今天。我們現在該怎麼辦?
營銷人工智能的5p
2016年11月，我們成立了營銷人工智能研究所(Marketing Artificial Intelligence Institute)，並在博客上發布了第一篇重點報道，我們向每家公司提出了相同的8個問題(參見重點報道樣本)Emarsys,敘事科學軟件,Skyword,節點而且OneSpot)．
選擇這八個問題是為了讓讀者更容易接近人工智能，也可以幫助我們弄清楚故事的中間部分。
我想直接從構建人工智能工具的企業家和工程師那裏聽到用例和限製是什麼，他們是如何在他們的產品中使用人工智能的，以及什麼類型的組織已經在應用人工智能並從中受益。
從這項研究中獲得的見解導致了一個新框架的創建，以幫助可視化和組織營銷人工智能技術領域營銷人工智能的5p．
在我的內容營銷世界2017年會議上首次提出Machine-Assisted敘述，它絕對是一個測試版框架。隨著市場的變化，以及我們對人工智能及其對行業的影響有了更深入的了解，它將不斷發展。
但是，就目前而言，希望它能幫助你更好地理解人工智能的巨大潛力，以提高你作為營銷人員的能力。人工智能工具已經存在或正在為所展示的大多數用例構建，可能還有幾十個我們還沒有意識到或想象到的地方。
規劃:製定明智的策略。
- 確定目標。
- 構建買家角色。
- 發現關鍵字和主題集群。
- 分析現有內容的差距和機會。
- 確定編輯日曆主題。
- 獲取競爭情報。
- 段聯係數據庫。
- 確定最有可能轉變的公司和聯係人。
- 預測買家旅程中的轉換路徑和點。
- 預測生產。
- 製定營銷策略和戰術。
- 按渠道和受眾分配數字付費預算。
生產:創造智能內容。
- 起草社交媒體更新。
- 編寫數據驅動的內容。
- 為搜索引擎優化內容。
- 內容展示。
- 開發廣告文案和創意。
- 寫郵件主題。
- 編寫培養/銷售電子郵件工作流程。
- 將語音轉換為文本，並將文本轉換為語音。
- 識別，分類和自動標記圖像。
- 分析(並評分)文本的語法、情緒、語氣和風格。
- 設計網站。
個性化:助力智能消費體驗。
- 推薦針對性很強的內容。
- 提供預測性的產品推薦。
- 通過圖像、文本和cta個性化內容、優惠和網絡體驗。
- 通過機器人和聊天吸引用戶。
- 根據用戶曆史記錄和外觀數據提供上下文廣告。
- 回答語音和文字問題。
- 提供定製的搜索結果。
- 個性化和優化電子郵件發送時間。
促銷:智能跨渠道、跨設備推廣管理。
- 根據渠道和受眾實時調整數字廣告支出。
- 優化跨渠道活動。
- 測試標題，著陸頁，圖像和創意。
- 安排社交分享。
- 提高電子郵件的投遞能力。
- 投放(重新)定向廣告。
性能:將數據轉化為智能。
- 為客戶評分並不斷調整客戶評分係統。
- 監測活動和結果。
- 從分析中發現見解。
- 預測性能。
- 撰寫績效報告。
5p框架旨在廣泛覆蓋整個營銷流程，並幫助營銷人員識別差距並抓住機會，在其運營的各個層麵實施人工智能。查看全文Slideshare上的機器輔助敘事甲板有關其他上下文和示例。
前進+營銷者到機器的規模
這五個類別和幾十個用例處於不同的成熟度級別。我喜歡將每個用例考慮到它所能實現的營銷人員到機器(M2M)規模:
- 1 =所有的人，所有的時間(注意，這是當今大多數傳統營銷軟件所處的位置。人類編寫軟件代碼，營銷人員編寫規則/算法來決定軟件的功能。）
- 2 = AI參與最少
- 大約一半人，一半機器
- 4 =主要由AI驅動
- 5 .完全自主
大多數營銷人工智能技術都處於起步階段。這意味著，專門為比傳統營銷軟件更智能而構建的產品可能會讓營銷人員在M2M規模上達到2或3級。
有很多有趣的產品都顯示出巨大的前景，但那些擁有最優秀的人工智能人才團隊的“最聰明”的產品很可能會被收購，並被納入Adobe、HubSpot、IBM、甲骨文、Salesforce等公司正在構建的不可避免的營銷人工智能平台。這將給人工智能的早期采用者帶來一係列挑戰。(我們將在以後的文章中詳細討論這一點。)
雖然在短期內(比如3到5年)，營銷人員將需要混合使用人工智能工具來提高生產力、盈利能力和績效，但假以時日，人工智能將在營銷軟件中無處不在。
所以，就像你每天在個人生活中使用人工智能一樣，你每天都會在職業生活中受益於人工智能，很多時候甚至不知道你在使用它。
人工智能可以成為你的競爭優勢
總有人問我人工智能是否會取代營銷人員。簡單的答案是，在短期內，它將在很大程度上增強知識和能力。
個人活動，如登陸頁麵的A/B測試或簡短的電子郵件回複，在M2M級別上接近4 - 5級，但是，在大多數情況下，許多突出的用例距離自我運行、自我改進的自治係統還需要數年時間。
現在，人工智能可以成為你的競爭優勢。它能給你超能力。
從一個占用您大量時間的用例開始。然後，找到一種人工智能技術來解決這個問題。
要做到這一點，查看我們的AI評分營銷工具伟德APP．它將幫助您探索和評估數十個人工智能用例，並為人工智能驅動的供應商提供個性化的建議。