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注：配图为UCI设计公司作品

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机器学习即将改变营销领域。在很多方面，它已经开始了。根据加特纳的数据，到2020年，30%的公司将在销售流程的一个部分使用机器学习。 此外，这些公司正在利用机器学习来解决一些最棘手的营销挑战，如个性化、即时客户支持和大数据，从而领先于竞争对手。 换句话说，机器学习不仅仅是计算机科学家的专利。营销人员应该提高警惕。下面，我介绍了使用机器学习来增强数字营销效果的五种方法。 什么是机器学习?

在我们进入事情的营销方面之前，让我们花一点时间来建立人工智能和机器学习是什么。 人工智能仅仅是由机器展示的任何形式的智能，而不是显示在人类和动物身上的自然智能。当大多数人想到人工智能时，他们特别想到复制某种程度人类智能的计算机，就像我在介绍中提到的下棋计算机。机器学习是人工智能的一个分支，它使系统能够通过从错误和经验中学习来自动找到新的更好的解决方案。一个算法获得的数据和经验越多，它在未来就变得越好。 机器学习系统大体上可以分为两个子集：有指导的和无指导的。引导系统首先由人类提供数据集和解决方案。他们被教导最初要寻找哪些模式，然后在识别这些模式时会变得更好。 无制导系统可以访问未分类的和完全不同的数据集，并在没有人类指导的情况下独立破译模式。无制导系统将创建一个算法，然后寻找改进它的方法。 使用机器学习来改进您的营销 我们知道营销团队不希望缺少数据。营销人员努力理解他们手边的所有数据，然后将这些数据付诸实践。这种分析正是机器学习的用武之地。 将机器学习加入你的营销堆栈的主要原因是，它可以比人类更快、更有效地理解大量数据。 这个过程可以使用数据来识别模式，并几乎立即做出预测。然后，营销人员可以使用这些见解来优化他们工作流程的很大一部分，从运行更多测试和改善网站的UX到个性化客户体验和自动化消费者参与。 总之，机器学习可以用来改善你数字营销工作的方方面面。下面我们讨论五种最重要的方式。 分析数据集 无论你如何在营销工作中使用机器学习，这个过程都可能从分析数据集开始。 例如，机器学习可以用来分析和发现你网站上的用户活动模式。一种算法可以在几秒钟内完成这项工作，预测未来的用户行为，并识别出可以用来优化网站的模式，而不是亲自筛选谷歌分析资料中的数据。 当然，人类完全有能力自己分析数据，但你无法做到人工智能解决方案的一半速度或准确性。 营销人员还可以使用机器学习来更好地了解他们的客户群。 以客户细分为例。将你的受众分成不同的群体可以让你的营销工作更加有效，但是你自己这么做很费时间。另一方面，机器学习算法可以根据你无法识别的行动和行为模式自动细分你的客户群。 创建和优化内容 你不需要我来重申内容在你的数字营销工作中的重要性。然而，你可能需要澄清机器学习如何改善你写的和发表的东西，以及为什么在你的内容营销策略中使用它是必不可少的。 首先，机器学习可以帮助你的文章在搜索引擎结果中排名更高。成为伟大的作家是一回事；以取悦谷歌的方式写作是另一回事，因此它会在国家收入关联养老金计划中奖励你。你需要确保你使用了所有相关的关键词，讨论了所有相关的话题，并且涵盖了你所有的基本信息。 如果没有Frase.io这样的智能内容创建工具，这是很难做到的，弗雷斯。超正析象管使用机器学习来将你的内容与谷歌的顶级结果进行比较，并确保你击中了所有相关的点。第二，你用算法给你写内容100 . Phrasee是一款人工智能文案工具，它使用机器学习来创建电子邮件主题行和推送通知，其算法认为这将推动最高的投资回报率。你甚至可以用人工智能来

注：配图为UCI设计公司作品

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