营销人员应该知道的五个人工智能术语
新时代，高科技越来越发达。朋友们读了很多关于科技的重要新闻。我们也应该在生活中使用很多这些高科技的东西。朋友应该注意什么？今天，我想和大家分享一条关于科技的知识。我希望你会喜欢它。
如今，成为一名数字营销人员需要持续学习的承诺。成功意味着不断适应新平台、新渠道、新技术。
有了AI机器学习的根，就伴随着包括术语在内的一系列需求。理解术语是自信地使用人工智能来增强营销的关键。
好消息是，这与技术无关，而是与理解AI能做什么以及如何应用它有关。
我认为以下是五个实用术语，这是今天增强AI的数字营销人员的标准知识：
很多营销人员都很熟悉数据分析，但是有多少人明白数据和AI分析的区别呢？这将导致AI分析的混乱，有时会因为不符合A/B测试和现场实验中使用的常规数据分析方法而被拒绝。
数据分析基于人类查询数据以探索关系的假设。我们的假设、偏见和缺乏时间来分析所有潜在的关系可能会限制分析的好处。
AI机器学习分析所有数据之间所有可能的关系。人们可以为每一种可能的数据组合生成预测，而无需对数据查询进行硬编码。可扩展性本身就为营销人员提供了巨大的机会——分析可以提供新的和未知的见解来吸引受众。
比如我们看到AI分析预测，在图像中使用乐器会带来更多的点击，并且对包含尤克里里有具体的看法。营销人员不必测试每种仪器A/B来确定哪种仪器影响最大。想象一下在没有人工智能的情况下发现这个机会的时间和成本。
AI机器学习可以提供预测。我们大多数人每天都在使用人工智能预测，比如谷歌地图中的路线选项，或者亚马逊推荐其他产品的时候。这些是基于使用基本数据和输入(您的目的地或上次购买)生成预测。
然而，预测就是这样——预测。你可能会选择完全不同的路线回家，因为你更喜欢风景或者需要在商店停下来。
营销人员可以利用预测结果，通过定位之前不知道的关系来改善结果，从而生成更有针对性的广告材料，规避风险，更有效地利用时间和金钱。
本文就为大家讲解到这里了。