數位行銷中人工智慧的終極指南：工具、範例和可行的技巧

人工智慧（AI）正在重塑許多領域，數位行銷也不例外。 IBM 數據顯示，35% 的公司已經在其業務中使用人工智慧，而 42% 的公司正在探索人工智慧。 如果您正在研究如何在數位行銷中使用人工智慧，那麼您已經找到了您需要的地方！

以下是人工智慧可以幫助您進行行銷的一些方法，其中包括現實世界的範例和可操作的技巧，您可以應用它們來拉近與受眾的距離。

目錄

• 個性化內容推薦
• 潛在客戶評分的預測分析
• 動態電子郵件行銷
• 用於客戶支援的聊天機器人
• 廣告中的行為定位
• 內容優化的語意分析
• 社群媒體聆聽與情緒分析
• 自動行銷活動優化
• 預測客戶終身價值 (CLV) 建模
• 視覺搜尋和圖像識別

1.個人化內容推薦

想像這樣的瀏覽體驗，您會被您既不感興趣也不相關的內容轟炸。 在如此吵雜的數位迷宮中，您可能會完全停止瀏覽。

現在，將其與您看到的每個內容感覺都是為您精心挑選的場景進行對比，與您的興趣和偏好產生共鳴。 第二個場景體現了AI驅動的個人化內容推薦的力量。

谷歌的數據顯示，十分之九的行銷人員承認個人化在提高企業獲利能力方面發揮著重要作用。 人工智慧透過使用分析用戶行為的演算法來提供量身定制的內容建議，使提供個人化變得更加容易。

現實範例：YouTube 的個人化推薦

YouTube 利用人工智慧提供個人化內容推薦。 該平台分析每個用戶的互動數據，包括觀看的影片、觀看時間、喜歡、不喜歡和評論，每個操作都有助於建立他們的偏好檔案。

在過去的幾周里，我一直在觀看有關生產力和寫作的影片。 我還養成了在工作時播放爵士樂作為背景的習慣。

以下是我在撰寫本文時在瀏覽器上開啟 YouTube 時給出的建議：

這些建議激起了我的興趣，如果我不是太忙於深度工作，我可能會觀看它們。 這僅表明 YouTube 的人工智慧如何理解影片的內容和上下文，從而幫助為我策劃量身定制的推薦。 因為推薦是準確的，所以我觀看了更多影片並在平台上花了更長的時間。

將其應用到您的品牌中

考慮在電子商務業務中使用人工智慧個人化工具。 例如，像 Intellimaze 這樣的工具允許網站使用人工智慧向每個網站訪客顯示獨特的頁面變化，從而提高轉換率。

Dynamic Yield 還使用深度學習演算法提供個人化產品推薦，以預測每個訪客最有可能點擊的下一個產品。

2. 潛在客戶評分的預測分析

潛在客戶評分是指根據代表每個潛在客戶的感知價值的等級對潛在客戶進行排名的行銷方法。

此策略涉及分配數值、分數或描述符（例如熱、暖或冷）。 傳統上，行銷人員會制定特定的潛在客戶評分標準，例如：

• 人口統計資訊
• 公司規模
• 職稱
• 參與度（如網站訪問或電子郵件互動）
• 他們在行銷漏斗中的位置

同時，哈佛商學院將預測分析定義為「使用數據來預測未來趨勢和事件」。

數位行銷中的人工智慧可以透過使用歷史數據來預測潛在場景，從而對潛在客戶評分進行預測分析。 畢竟，人工智慧可以整合和分析來自各種來源的大量數據，包括：

• 客戶關係管理系統
• 社群媒體
• 網站互動，以及
• 電子郵件約定。

這種全面的數據分析可以更全面地了解每個線索。

現實範例：Salesforce 的 Einstein 領先評分

Salesforce 是一款客戶關係管理 (CRM) 軟體，可讓使用者追蹤他們的銷售線索。 在 CRM 中，每個潛在客戶在資料庫中收到新的聯絡資訊時都會建立。

該平台使用一種名為「愛因斯坦線索評分」的技術來確定線索資格。 此功能利用人工智慧的力量，根據使用者既定的成功轉換模式來評估潛在客戶。

Einstein 潛在客戶評分使用人工智慧來分析歷史潛在客戶，因為它可以識別哪些當前潛在客戶與過去的轉換者最相似。 根據這些數據，系統根據各種資訊為這些潛在客戶分配分數。 分數越高，潛在客戶與過去客戶的共通點就越多。

此功能使行銷人員能夠看到更詳細的見解，並根據潛在客戶的分數對潛在客戶進行優先排序。

將其應用到您的品牌中

考慮使用人工智慧驅動的軟體來獲得潛在客戶評分的預測分析。 這不僅可以簡化您的行銷工作，還可以提高您的品牌在吸引潛在客戶方面的整體效能。

3.動態電子郵件行銷

您多久在收件匣中開啟一次行銷電子郵件？ Mailmunch 的數據顯示，各行業的平均電子郵件開啟率為 21.33%——這只是十封電子郵件中的兩封。

毫無疑問，如果您沒有經驗、技能和正確的工具，電子郵件行銷可能會很棘手。 幸運的是，行銷中的人工智慧使企業能夠利用機器學習來製作正確的訊息，在正確的時間發送給正確的受眾，從而優化其行銷活動。

在電子郵件行銷活動中，數位行銷中的人工智慧允許用戶：

• 分析過去的電子郵件效能，以製作引人注目的主題行並確定最佳發送時間
• 聚合電子郵件分析，為整體活動績效提供有價值的見解
• 根據收件者採取的特定操作自動啟動電子郵件工作流程
• 透過清理和組織聯絡人清單來增強電子郵件清單管理
• 產生與目標受眾產生共鳴的客製化電子郵件副本
• 個人化電子郵件內容以滿足不同的受眾群體

現實範例：MailChimp 的人工智慧行銷工具

Mailchimp 利用其 AI 成長助理 Intuit Assist 徹底改變客戶處理電子郵件活動的方式。

該工具允許用戶自動化和優化行銷的各個方面，並使他們能夠大規模創建個人化內容。 Mailchimp 的人工智慧功能包括產生自動化歡迎新聯絡人、回收廢棄的購物車以及重新吸引流失的客戶。

該工具還使用人工智慧起草品牌電子郵件和行銷文案，以及符合品牌美學的人工智慧驅動的客製化設計功能。

將其應用到您的品牌中

考慮使用人工智慧驅動的電子郵件行銷工具來優化您的電子郵件行銷活動。 這樣做將幫助您在正確的時間發送正確的訊息，提高電子郵件的開啟率和點擊率。

4. 用於客戶支援的聊天機器人

聊天機器人已經存在了一段時間了。 然而，如果聊天機器人的配置不周全，傳統聊天機器人的有限功能可能會讓客戶陷入令人沮喪的循環。

對話式人工智慧聊天機器人是數位行銷和客戶服務領域人工智慧的最新革命。

傳統的聊天機器人也稱為基於規則的聊天機器人，依賴一組預先確定的規則和回應。 這些工具基於“if-then”邏輯運行，響應用戶輸入中識別的特定關鍵字或短語。

另一方面，對話式 AI 聊天機器人由 ML 和自然語言處理 (NLP) 等技術提供支援。 這意味著它們可以以更細緻和上下文感知的方式理解、學習和回應人類語言。

現實世界範例：荷蘭皇家航空

荷蘭皇家航空的客戶群遍布各大洲。 理所當然的是，它在 Facebook Messenger 上實現了一個由人工智慧驅動的多語言聊天機器人，可以 24/7 存取。 該聊天機器人每週管理 15,000 次各種語言的社交對話。

我嘗試用​​西班牙語與機器人聊天，它理解我的查詢並執行了必要的操作：

透過更好地理解多種語言的查詢，這些機器人不僅可以提高客戶參與度，還可以節省客戶服務代表的時間，使他們能夠專注於更複雜的任務。

將其應用到您的品牌中

如果您收到大量複雜的詢問，而基於規則的聊天機器人可能難以處理這些詢問，請考慮使用 AI 聊天機器人，例如 LiveHelpNow、Ada、Tidio 等。

5. 廣告中的行為定位

人工智慧在數位行銷中的使用還包括行為定位，這使得品牌能夠創建高度針對性和個人化的廣告活動。

如果您曾經在線上搜尋過背包，然後背包廣告立即開始在您的應用程式和瀏覽器上彈出，那麼您就已經看到了行為定位的力量。

該技術使用收集的使用者網路瀏覽行為資料（例如搜尋、造訪的頁面和簽出的產品）來選擇向該個人顯示哪些廣告。

例如，我非常重視了解人工智慧和商業的最新動態，這就是我的 Instagram 頁面上的搜尋廣告的樣子：

現實範例：Facebook 個人化廣告

Facebook 使用機器學習來增強其個人化廣告投放，為消費者和企業創造價值。

廣告主透過 Facebook 的自助服務工具利用以下數據來定義目標受眾：

• 年齡
• 性別
• 用戶在平台上的操作
• 自訂訊息，例如電子郵件列表或網站訪客數據

（圖片來源）

針對這些受眾的廣告將參與拍賣。 在此過程中，Facebook 使用機器學習根據其出價、估計操作率（用戶採取所需操作的可能性）和廣告品質分數來計算每個廣告的總價值分數。

該系統不僅能確保出價最高者獲勝，還能確保預計更具吸引力或更高品質的廣告，從而使各種規模的企業能夠有效地覆蓋其所需的受眾。

將其應用到您的品牌中

使用 Facebook 和 Instagram 等平台，這些平台提供先進的機器學習演算法，可根據用戶的線上互動向用戶精準定位您的廣告。 這樣做可以提高廣告的相關性並有助於提高轉換率。

6. 內容優化的語意分析

假設您的任務是為關鍵字「rock」建立內容。 您的內容將圍繞什麼主題？

嗯，您可以採取幾種途徑。 其一，您可以創建有關搖滾音樂的內容並討論其歷史和該行業的主要參與者。 另一方面，你也可以寫一篇關於固體礦物材料、它們的類型和用途的文章。

無論哪種方式，因為您一開始就不知道正確的上下文，所以搜尋“搖滾”一詞的人中有一半可能會發現您的內容無關緊要。 這就是語義分析發揮作用的地方。

在數位行銷中的人工智慧背景下，語義分析工具可以理解內容中語言的上下文和細微差別。 此過程允許創建與用戶意圖相關並更好地與搜尋引擎演算法保持一致的內容。

現實世界的例子：Google BERT

Google BERT（來自 Transformers 的雙向編碼器表示）是一種基於神經網路的自然語言處理 (NLP) 技術。

該工具旨在掌握搜尋查詢的上下文和細微差別，使搜尋引擎能夠為用戶的搜尋提供更相關的結果。

與先前以線性方式理解文字（按順序一個單字接一個單字）的模型不同，BERT 雙向處理與句子中所有其他單字相關的單字。

將其應用到您的品牌中

使用人工智慧驅動的SEO 工具提供語義分析功能，不僅可以識別關鍵字，還可以識別目標受眾感興趣的相關概念、術語和問題。創建針對這些領域的內容，並專注於提供價值並以上下文相關的方式回答查詢方式。

7.社群媒體聆聽與情緒分析

監控客戶情緒一直是良好行銷實踐的一部分。 但行銷領域的人工智慧將這種方法提升到了一個全新的水平。

現在，演算法使企業能夠更好地了解客戶情緒和公眾看法，並識別即時趨勢。 人工智慧可以分析大量社交媒體數據，為用戶提供有關消費者偏好和行為的可行見解。

現實範例：Airbnb 的評論情緒分析

Airbnb 使用人工智慧演算法從客戶回饋中收集重要見解。 透過使用NLP方法，平台可以解析客戶評論中的文本，全面掌握客戶的情緒、喜歡、不喜歡和關注的領域。

這種人工智慧方法使 Airbnb 能夠擴展過去的基本情緒分析，並找出精確的改進機會。

將其應用到您的品牌中

要在情緒分析和社群媒體聆聽中使用人工智慧，請考慮使用支援人工智慧的社群媒體管理平台。

例如，Hootsuite 允許使用者存取有關見解的數據，例如搜尋中提及的頻率和常用單字。

分析搜尋字詞的對話的情感背景，以了解大眾的看法。 例如，應將有關產品的持續負面回饋傳達給產品開發團隊。

識別「頂級作者」還可以發現與搜尋字詞相關的潛在影響者或批評者，從而提供合作或參與的機會。

8. 自動行銷活動優化

在實施和監控行銷活動時，人工智慧驅動的策略使行銷人員能夠超越猜測。

數位行銷中的人工智慧可以促進持續測試和即時調整，讓用戶獲得最大的投資回報（ROI）。

它是如何運作的？ 透過人工智慧，您可以自動將廣告支出分配給效果最佳的創意元素和管道。 透過這樣做，您的廣告活動可以具有更精確的定位，並且您可以享受更高的轉換率。

現實範例：Google Ads 的 AI 驅動的廣告系列解決方案

Google Ads 允許用戶利用其稱為智慧出價的自動出價技術。 此功能利用機器學習來優化行銷活動的轉換或轉換價值。

（圖片來源）

由於許多 Google Ads 用戶已經使用自動出價，現在的重點正在轉向整體跨通路優化。

該技術旨在透過整合搜尋、展示、影片等領域的出價來超越傳統的單通路策略，適應跨越眾多管道的多面向消費者旅程。

例如，Google/益普索於 2021 年 10 月至 2022 年 1 月進行的假期購物研究顯示，超過一半的美國購物者在兩天內購物時使用了五個或更多管道，例如社交媒體和影片。

將其應用到您的品牌中

下次在廣告平台上投放廣告活動時，請考慮使用自動出價。 例如，在 Google Ads 中，超過 80% 的用戶已經選擇自動出價，因此最好看看這是否也適用於您的品牌。

同樣值得研究的是，您的跨管道優化是否是一個很好的策略，可以在受眾每天與多個平台互動時引導他們通過管道。

9. 預測客戶終身價值（CLV）建模

客戶終身價值 (CLV) 是一個衡量企業在整個業務關係中可以從客戶獲得的總金額的指標。

以下是此指標的基本公式：

CLV = 平均銷售價值 x 重複交易次數 x 平均保留時間

假設一次銷售的平均價值為 100 美元，每年的重複交易次數為 5 次，客戶平均保留三年。 如果我們使用上面的公式 ($100 x 5 x 3)，CLV 將為 $1500。

數位行銷中的人工智慧允許企業大規模計算這一指標，而無需進行手動計算。 透過預測 CLV，使用者可以透過分析客戶過去和當前的行為來預測客戶的未來價值。

現實範例：Microsoft Dynamics 365

Microsoft 的 Dynamics 365 是一套企業資源規劃 (ERP) 和客戶關係管理 (CRM) 軟體應用程序，它使用 AI 透過聚合交易歷史記錄和客戶活動來預測 CLV。

透過這樣做，它允許用戶識別高價值客戶並制定相應的策略，根據潛在價值對客戶進行細分，並統一產品開發決策。

Dynamics 365 使用評分系統來評估 AI 模型在識別高價值客戶方面的表現。 這些等級是：

• A 級 – 與基準模型相比，AI 模型預測高價值客戶的準確率至少高出 5%
• B 級 – AI 模型在預測高價值客戶方面的表現比基準模型準確率下降 0-5%
• C 級 – 與基準模型相比，此 AI 模型準確預測的高價值客戶較少

此評分系統可讓使用者評估其預測 CLV 模型的有效性，並決定是否依賴 AI 模型的預測來做出策略決策。

將其應用到您的品牌中

考慮實施人工智慧解決方案，將資料整合到可以預測 CLV 的預測模型中。 然後，您可以利用這些見解來調整針對高價值客戶的行銷工作，並透過提供量身定制的獎勵來個人化他們的體驗。

10.視覺搜尋和圖像識別

您是否曾經使用圖像搜尋來在線查找商品？ 如果您的答案是“是”，那麼您就知道此功能對消費者有多大幫助。

與人工智慧技術相結合，視覺搜尋和圖像識別可以提供更有效率的購物體驗。 畢竟，客戶只需要上傳產品照片，就可以自動獲得相關結果。

演算法還可以分析圖像以識別顏色、形狀、圖案和其他特徵，使客戶更容易找到他們想要的東西。

現實世界的例子：亞馬遜鏡頭

Amazon Lens 是電子商務領域人工智慧視覺搜尋技術的一個很好的例子。

用戶可以直接透過亞馬遜應用程式存取該工具。 您只需在搜尋欄選擇鏡頭功能並上傳現有影像或拍攝物品照片即可。 然後，影像辨識演算法將識別與圖片中物品的視覺特徵相符的產品。

例如，我拍了一張電腦滑鼠的照片，Amazon Lens 得出的結果與它類似：

將其應用到您的品牌中

將視覺搜尋功能整合到您的電子商務網站中。 例如，Shopify 用戶可以從 Shopify 應用程式商店中提供此功能的多個應用程式中進行選擇。 使用已經使用此功能的電子商務平台（例如 Amazon 和 eBay）也是明智之舉。