能的作用相当于机器学习。想象一下，如果一台机器可以实时观看两个付费搜索广告的执行情况，并将更多预算投入到执行效果更好的广告上。嗯，可以。 这很有道理，但缺乏人类洞察力可能会产生真正的影响。如果效果更好的广告是 40% 的折扣怎么办？当然，这将比品牌或基于产品的广告获得更多的点击次数！但该品牌广告正在努力提高品牌信任度和情绪。 我们现在在市场上的很多工具中都看到了这种人工智能功能。 ChatGPT ： 目前最热门的人工智能技术可以对您的营销大有帮助。它有助于自动化客户服务响应并捕获信息。但它不了解自己所创作的作品的质量。它无法衡量与副本相关的情绪或信任——只能衡量硬数据。 程序 化广告： 程序化广告擅长将资金投入到明显数据所在的地方，并且擅长自我优化。然而，他们缺乏理解需要培养的漏斗顶部策略的能力。



有很多服务都反映了程序化广告的功能，但做了一些显着的调整，但它们在人类情感方面仍然存在相同的盲点。 内容和搜索引擎优化 文案：有很多工具可以设计旨在获得点击或利用关键字的语言，但在谷歌“有用内容”更新的时代，即使这样也只能让你走到这一步。搜索引擎算法比人工智能的发展领先一步，并继续坚持个性和乐于助人，而不仅仅是策略。 人工智能的下一步是什么 我让 Hawke Media 的内部专对抗，结果 100% 的情况下，人类的表现优于人工智能。这是因为霍克媒体只有世界上最聪明的营销专家吗？嗯，是的……但这也凸显了当前人工智能的局限性。 所有这些工具都基于历史数据。通常，此类资产的表现优于同类资产。到目前为止，在营销活动中，消息 A 的转化率高于消息 B。 然而，你可以将人类已知的所有历史数据放入人工智能工具中，但它仍然无法与人类竞争，因为人工智 巴哈马 WhatsApp 号码列表 能无法响应 实时 数据。 人工智能在营销领域的下一步是获得具有整体视角和实时洞察力的人工智能。 整体数据 鸟瞰图可以让机器（或机器背后的人）看到其他人在相同媒介中的表现，包括他们的竞争对手和完全不同行业的人。






例如，机器可以帮助您在电子邮件中编写措辞，以吸引更多的网站点击量。那太好了。如果您的电子邮件转化率仍然比竞争对手低 10%，那也没什么帮助。一台机器——甚至是一个人——能够洞察你自己的表现固然很棒，但如果没有对你所在行业的全面了解，它就会显得不足。 实时数据 实时数据至关重要，因为它可以解决发起活动时无法预料的意外情况。这也是机器学习最明显需要改进的领域。 如果人工智能软件发现你的广告效果突然下降，它可能会认为出现了问题并完全关闭广告。有了全面的实时数据，您可能会发现特定社交网络上的所有广告突然都失效了。或者您可能知道一场大型活动导致了 购买模式的突然转变。 （机器可能无法预测大流行。） 此类事情并不意味着您应该停止在该领域消费。这些巨大的转变 需要专家之间的背景、讨论和集思广益。 营销的持续发展 1450 年左右，随着小册子和传单的发明，营销首次开始 。从那时起，一直到电话和电