品牌推荐阅读｜《人工智能营销》

《人工智能营销》介绍了大热的“人工智能”在营销中的具体应用场景。大数据和机器学习的概念对大多数人来说并不陌生，而在营销如何使用却一直一知半解，语焉不详。营销行业未来最缺乏的应该就是和数据工作者对话的营销人，多看几遍这本书，结合正在进行的工作实践，你将会觉得投入阅读的时间物有所值。

作者简介

吉姆·斯特恩（Jim Sterne）

吉姆·斯特恩（Jim Sterne） 自 1979 年开始从事数据处理业务，1993 年担任网络营销咨询顾问，2000 年担任在线营销分析咨询顾问。专注于证明数字沟通在建立和提升消费者关系方面的价值。他不仅是美国数字分析协会(Digital Analytics Association) 的创始人，也是网络数据标准峰会（eMetrics Summits）的发起者。被英国著名互动营销杂志 Revolution 列为前 50 位最具影响力的数字营销专家之一，同时被国家演讲人协会评选为前 25 位演讲人，这得益于作者在早期致力于莎士比亚的研究。曾担任过很多大型跨国企业的咨询顾问，分别在 MIT、斯坦福、哈佛、牛津和南加州大学进行过演讲。

内容简介

    本书的主要写作目的是帮助营销人员认识人工智能以及人工智能的运作逻辑和人工智能在营销领域的应用。帮助营销人员通过实际案例了解人工智能和机器学习如何在实际中吸引、影响和挽留用户；建立对数据应用科学的基础知识，从而弥合营销人和数据科学家之间的认知差距，带来未来更好的合作。

    自1956年约翰·麦卡锡首次在学术会议上提出“人工智能”这一概念后，科学家们便一直在致力于实现这一概念。经过超过50年的发展，自2013年开始，深度学习算法被广泛运用在产品开发中。Facebook人工智能实验室成立，探索深度学习领域，借此为Facebook用户提供更智能化的产品体验；Google收购了语音和图像识别公司DNNResearch，推广深度学习平台；百度创立了深度学习研究院等。2016年，谷歌公司开发的AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，使人工智能为大众所认知，人工智能进入井喷式发展阶段。

观点精要

一．人工智能的运行机制

·人工智能的核心构成之算法——人工智能的思考方式

    为解决特定问题或实现预先定义结果而采取的一系列步骤。在人工智能领域，可以被理解为人工智能的思考方式。根据不同的问题需求和思考路径，本书大致将算法归类为线性算法、基于树的算法和神经网络算法三种。

 · 人工智能的核心构成之数据——人工智能的发展基石

    人工智能通过对数据进行分析和处理，给出问题的答案和可能性的判断，然后根据这个假设输入新的数据进行验证，并不断的修正和调整自己的假设，验证的次数越多，人工智能得到的假设与现实世界的结果就越接近，越准确。

·人工智能的核心构成之机器学习——人工智能的实现方法

    计算机使用给定的数据集，通过不断地实验和消除误差来实现某种具体功能地方法，并通过不断接受新的输入来调整它的判断。在这一过程中，机器可以自己建立自己的系统；我们教会机器学习如何学习，然后它自己编写自己的算法和自己的架构，即建立学习模型，最终通过这一模型，人工智能得以实现。

二．人工智能在营销领域的发展与应用

 （一）用户洞察

    一方面，人工智能可以分析更多样化的信息，如利用计算机视觉和机器学习等来衡量店铺中购物者的情绪。另一方面，人工智能可以关联更多来源的数据并分析其中隐藏的模式。除了企业网站上用户点击和购买等直接相关的数据，人工智能还能够分析其他来源的潜在相关数据，如社交媒体平台上大量用户生成的内容，从而向营销者揭示关于用户潜在需求、偏好、情感、态度的洞察。在洞察用户的过程中获得的知识是企业产品、服务开发和创新的宝贵资源。

（二）内容管理

    快速提取有价值的信息提升处理效率，如基于机器学习和自然语言理解等技术，将内容分解为基本的构成元素及模式，并利用已有的数据训练创作能力；然后根据不同用户的需求和偏好，智能提取、组合数据库中的原始素材，创作出包含文字、图像或其他创造性元素的千人千面甚至一人千面的内容。智能化的内容创作突破了以往人工创意有限的局限性，能够帮助营销人员有针对性地生成多样化的内容，提升营销效果。

（三）交互投放

    企业为用户提供营销服务时，一方面需要营销服务人员及时接待用户和解决用户的问题，另一方面需要有效地为用户提供所需产品和服务的信息。

（四）监测评估

    利用数据挖掘和机器学习等技术，企业可以改变传统营销活动的“后测”方式，实现对数据的实时监测和反馈，并根据反馈数据主动做出应对。即时的数据反馈和机器学习的迭代优化使企业具备实时调整的动态能力，让内容创作和广告投放等活动更加精准，投资回报等指标也能得到更准确的衡量，从而帮助企业做出更明智的营销决策。

三．人工智能在营销中的未来展望

    ·弱人工智能

    指主要是指执行人类为其设定任务的人工智能，它模拟人类智能解决各种问题，是不具备自由意志与道德意识的非自主性智能体，当前出现的人工智能技术及纳入实践环节的人工智能产品主要归属于弱人工智能，如自然语言理解、机器视觉、专家系统、虹膜识别、自动驾驶等。目前我们所使用的人工智能就是弱人工智能，它能够帮助营销人员将大量的受众细分为不同的目标群体、选择最优的营销活动来说服潜在的购买对象等。

   ·强人工智能

    指可模拟人脑思维和具备人类所有认知功能的人工智能，它本身拥有思维和自主意识，并且可以确证其主体资格，是有自我意识、自主学习、自主决策能力的自主性智能体。这里的“强”主要指的是超越工具型智能而趋近第一人称主体，目前强人工智能基本停留在设想阶段，但却是科学家们不断努力的目标。

    也许我们距离强人工智能还有很长的道路要走，但是随着感知智能和认知智能的进一步发展，计算广告将会更加人性化，智能化水平将会迎来颠覆性的改变和跃迁。用户将会忽略数据、计算、算法这些相对枯燥的东西（它们会成为底层技术，在智能广告的运作中默默发挥作用），转而被智能化的交互手段、智能化的广告内容所吸引。

阅读启发

 1 

    这本书的作者吉姆·斯特恩精通数据计算，思维灵活跳跃，在读书的过程中还是需要我们自己整理清楚逻辑框架和该书的大致脉络，对书中各部分内容具体说什么要做到心中有数，如果贸然拿起来这本书直接读的话，在读的过程中就串联不起来内容、影响阅读的效率。

 2 

这本书作为一本英文译本，发行于2019年，书中所罗列的数据和案例相较于当前人工智能领域在营销方面的发展已经有所滞后。人工智能技术在营销领域的发展更新速度很快，书中所描述的未来人工智能营销的预测在如今已经成为了现实。所以，如果大家对于人工智能营销感兴趣的话，可以在阅读这本书的基础上配合看一些比较新的文献资料，这样对于人工智能营销就可以有较为全面的理解。

 3 

    我们应该更积极地去拥抱、学习人工智能相关地知识。面对数字化浪潮中，人工智能推动的广告全面智能化发展，当原本广告流程中的人工环节逐渐被人工智能替代，扩宽广告教育知识体系的边界，促进广告学科与其他学科的交叉融合，使广告专业培养体系中的学生成长为全面的复合型人才成为重点。

结语

    站在现在对人工智能营销的未来再次进行展望，我们认为人工智能营销的未来将会从计算智能向着认知智能进行转变，随着5G技术的普及，技术通过对人类身体感官的延伸，直接嵌入了人的身体中，与人融为一体，使得广告受众从掌握着工具的自然人变成了技术嵌入身体的赛博人，这也就意味着身体之外的媒介对于广告的介入效应降低，受众的身体在场则表示其对广告内容和形式的控制和选择范围在扩大。在智能化技术不断改造与融入人类身体的现实中，广告也逐渐由意识沉浸向知觉沉浸发生转向。