什么是人工智能？
人工智能仍然存在很多不确定性。
科学定义有两种基本方法：西方方法和东方方法。但这是一项非常有争议的技术，目前仍处于开发阶段。政府表示，接受该定义将使科学研究更加方便。
我们在此背景下研究的算法、机器学习和神经网络技术是本内容的主要焦点。
营销技术进步的前提条件
随着数字技术的进步，营销运营的许多方面正在发生革命性的变化，
使得营销工作更加个性化
数据收集变得越来越高效，公司正在采用“数 中东手机号码清单 据科学”、神经网络、复杂的算法和人工智能来利用这些技术提供的新机会。由于机器学习技术的应用可以提高利润，许多组织开始将资源投入到这个新兴领域。
至少有四个主要条件决定了数字世界中面向客户的组织的营销实践是否可以或应该通过技术开发。
1）计算机和计算机系统计算能力的增长。摩尔定律之一通常被用作主要论据，尽管它适应了这种环境。专家表示，计算能力每两年翻一番，但生产成本基本保持不变。对于企业来说，这意味着信息技术不仅更强大，而且更容易被中小型企业，甚至那些核心能力不属于信息技术的组织所利用。
2）云技术的发展。得益于云服务的进步，现在可以在云中存储和分析数据集，并可以随时随地通过任何设备进行访问。对于需要跨不同大陆管理信息的公司以及可以在不同设备上访问文件的家庭用户来说，设备之间共享数据都是有利的。
3）“物联网”。物联网是一种日益增长的趋势和现象，它指的是相互交互以及与用户交互的物品、系统和设备。因此，几乎可以连接到任何物理物品的各种传感器都将访问互联网，从而创建一个设备网络，可以在其他设备之间存储、传输和接收信息。研究和咨询公司 IHS Markit 预测，到 2025 年，将有 600 亿个连接和交互的对象和设备。据爱立信估计，到 2022 年底，全球将拥有300 亿台联网设备。系统和设备可以接收、保留、保存和传输信息，这一事实是这一运动的关键组成部分。
现代企业的营销和管理策略很大程度上受这一因素的影响
收集、分析和解释大量数据和指标。第四个关键原则是收集、分析和理解与行动、客户行为或宏观环境方面相关的大量数据和迹象的能力。这是决定企业营销策略技术转型的重要因素。
为什么我们用“聪明”这个词？
机器学习和人工智能 (AI) 系统基于专家判断，这赋予了它们强度和复杂性。由于信息的积累，可能会识别出较少的明显链接。神经网络过程如此复杂，以至于人脑无法跟上，超出了人脑的能力范围。
另一方面，只有当编程过程由大量此类系统的专家实施时，计算机才能被训练来解释数据。
所有人工智能技术都基于知识，而不仅仅是数据。预测是使用此数据结构创建的，我们将在接下来的几段中讨论。
认知工程师或知识管理者（负责实施创新想法的专业人员）收集信息并按一定顺序“链接”它，以便人工智能系统学会识别活动和目标。
如果您使用架构设计“算法”，从定制 数字营销中的机器学习 [当前重要性] 到原创的一切都将轻松处理。
主要有四种方法：
1）顺序。它按照“if-then”方案工作，许多人认为这是最常见的。
2) 算法“如果 A > B，则 C 是……”。
3）语义。根据这个场景，影片的主人公用房间里挂着的一张由图像、
点和电线组成的地图来调查他最好的朋友被谋杀的事件
框架。它看起来像是一堆相互关联的图 TR 编号 表和图形，很像信息在人脑中存储的方式。
人工智能和机器学习在营销中的应用
麦肯锡的一项研究显示，全球 32% 的公司已经在通信领域使用人工智能，使其成为该领域的领导者。企业主预计在可预见的未来，技术支出将会增加。（只有金融部门获得更多投资）。
最常用的虚拟助手是那些与人工智能一起工作的虚拟助手。预测技术和机器学习分别排名第二和第三。
广告和公共关系的变化
由于一套明确的规则和刻板印象，它们已成为当今几乎所有广告的规范。
通过市场研究，我们可以肯定，只要基于数据收集和分析的创新策略就会更加有效。基于可靠知识的有效颠覆策略有更大的成功机会。只要您的行为谨慎，您应该能够产生积极的投资回报。
例如，通过SPARC（搜索、价格、可用性、评级和评论以及内容）策略，您可以从产品网站收集数据并接收有关您喜爱的品牌的最新动态。品牌及其竞争对手的定价模式以及“萎靡不振”的公司的地位都会直观地显示出来。
这些新技术大约花了五年时间才进入市场。它们使广告商不必经历繁琐的过程来确定其广告和目标受众的最佳价格范围。与此同时，在营销信息的制作方面却几乎没有什么进展。
虽然营销人员的数量没有减少，但他们的工作性质却发生了很大的变化。有兴趣学习和尝试不同解决方案的用户开始通过在线营销赚取更多收入。许多害怕的 Excel 用户转向社交媒体营销或文案写作作为替代方案。目前，消息创建仍然是人类主导的领域。
