智能设计工作室随处可见，增加了我们的营销技术堆栈选择。许多平台已经将人工智能组件集成到其现有的营销系统产品中。
如今，随着营销技术堆栈变得越来越大且越来越复杂，客户要求Overdrive等数字营销和广告代理商接受更多的技术变革。
数字优先营销人员认识到减少 荷兰 whatsapp 号码列表 买家旅程中的摩擦可以改善客户体验，从而增加收入和提高保留率，从而帮助推动这些人工智能技术的进步。
人工智能营销
营销人工智能的未来
AI 营销机会包括使用：图像分析、语音处理、自然语言处理 (NLP)、自然语言生成 (NLG)、机器学习和神经网络。
去年，一款人工智能学会了如何玩扑克。如今，聊天机器人的对话方式越来越像人类，图像人工智能可以识别人物、地点和事物。对于营销人员来说，这意味着可以更快地与人类互动，更好地了解他们的在线行为。
神经网络营销
从营销中的神经科学来看，我们看到了基于生物模仿的人工计算系统的建立。
有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层，组成一个神经网络，试图模仿我们的大脑进行决策。
神经营销和消费者神经科学借助神经网络中使用的神经形态芯片组的进步，为数字营销人员提供了新的和改进的方式来细分和定位用户。
神经网络营销平台
人工智能营销解决方案
Facebook 使用其神经网络DeepText来识别事件、人物、地点等。Facebook 正在开发其神经网络识别俚语和词义消歧的功能。
尼尔森融入人工智能营销研究，已创建超过 60,000 个内置关键受众群体。现在，您可以使用尼尔森 DMP 内置的尼尔森人工智能 (Nielsen AI) 自动创建受众模型。
人工智能在网络营销中的应用
Adobe 建立了一个名为Senesi的人工智能平台 ，可以识别照片中的元素。该平台还可以检测面部特征，让您可以改变表情或视角。Adobe Creative Cloud 可帮助您查找图像或无缝编辑视频过渡。
Google 的 TensorFlow 开源软件库用于机器智能技术，通过 RankBrain 为其搜索引擎提供支持，该技术用于其平台上执行的每项搜索。类似的技术还为 Google Photos 和 Voice 提供支持。 正如 Dave Gershgorn 在Quartz 的 一篇关于 Google Home 工作原理的文章中所解释的那样， Google Home 语音助手 同时使用 NLP 和 NLG 。
“该系统是谷歌的第二代官方技术，由两个深度神经网络组成。第一个网络将文本转换为频谱图，这是一种随时间变化的音频频率的视觉表示方式。然后，该频谱图被输入到 WaveNet 中，这是 Alphabet 的 AI 研究实验室 DeepMind 的系统，该系统读取图表并相应地生成相应的音频元素。”