人工智能可以通过定位准确的买家角色，方便快捷地实现个性化。这些人物角色是自动生成的，能够从一个整体中寻找合适的细分受众，从而提高活动的有效性。Netflix(网飞)、谷歌、Uber、Spotify、Pinterest和其他应用程序使用机器学习来个性化个人账户，并向用户提供相关推荐。
不断改进的算法和指数级增长的数据正鼓励商业领导者及其营销人员以机器学习、自然语言处理(NLP)、深度学习和其他技术的形式使用人工智能。这些技术正在帮助他们改善客户体验和销售转化。
Gartner的一项调查显示，37%的组织正在以某种形式应用人工智能来提高其数字性能。让我们看看人工智能是如何在数字营销领域改变游戏规则的。
1.更好地了解受众
好的营销要从了解受众开始。当企业了解了它的目标受众，营销就会感觉更自然、更切题。这种真正的联系对于与客户建立持久的关系大有帮助。
近年来，AI和ML为理解受众行为开辟了一个全新的世界。人工智能工具和数据驱动的洞察力正在帮助企业了解他们要接触的是谁、他(她)想要什么、需要什么、何时沟通以及在哪里接触他(她)们。
人工智能帮助营销人员即时定义买家角色。比如Socialbakers这样的平台会自动生成这些角色，以直观的形式提供更全面的细分受众，帮助内容营销人员分享跟吸引关注的故事。
把你的受众放在你在线策略的中心是商业成功的关键。人工智能可以提供独特的受众视角，使企业能够通过相关内容传递整合的品牌体验。这也有助于为品牌选择最值得信赖和最有效的影响者。
2.协助管理
如今，大数据、预测分析和机器学习越来越多地用于商业智能(延展阅读：商业智能工具平台初探)。机器学习能够从大数据集中挖掘出有价值的隐藏洞见，可以为企业创造有形价值。
销售精英是企业发展的驱动力，通常他们要花大量的时间在日常管理上。ML可以用来改善和提高公司的管理方法，从而提高生产力。
例如，ML可以帮助你创建理想的客户档案，以接触到最好的客户。对客户群的人口统计和心理特征进行结构化分析，确定他们的购买意图和对他们来说最重要的内容。因此，允许营销人员优先考虑最优目标客户。
ML还可以帮助公司从已经进入网站的流量中分辨更多有价值的线索，帮助销售团队专注于准备好转化的潜在客户。
3.策划和创造更好的内容
人工智能正在改变内容营销者的游戏规则。这项技术被用于自动生成体育新闻或股市更新等简单新闻的内容。还允许社交渠道定制用户的新动态。但人工智能应用日益广泛的一个内容领域是内容管理。AI算法让我们更容易收集目标受众数据，并在营销漏斗的每个阶段创造相关内容。
算法收集观众喜欢阅读的内容、他们想要回答的问题或任何具体问题的数据。利用这些数据，内容营销人员可以策划和创建相关内容，提高客户体验，并最终导致转化率。North Face(一家知名户外品牌)使用了IBM Watson等人工智能技术，可以重现购物体验。这款人工智能工具使用了认知计算，拉近了在线体验和店内体验的距离。
此外，机器学习通过发现基于研究的新鲜内容想法，识别表现最好的话题，显示最相关的关键字来提供内容策略。例如，谷歌Analytics和SEMrush基于机器学习算法运行，这些算法在关键字研究、发现和内容分发方面非常有用。此外，这些工具可以发现行业趋势，并向你展示在搜索引擎中排名更高的方法。
AI和ML支持的工具提高了在线内容的整体接受度和正向性。此外，这些工具允许营销人员提供相关和个性化的数字体验，积极影响用户粘性。
4.帮助竞争搜索引擎排名
搜索引擎已经在使用人工智能算法来提供最相关的排名结果。这些算法依靠人工智能来理解内容的上下文，并发现无效的关键字。因此许多营销公司在进行SEO(搜索引擎优化)工作时总是努力理解这些算法，并想出策略来创建上下文相关的、概念性的和准确的内容。
企业在搜索结果中的位置可以成就或破坏流量和转化率。人工智能技术让我们更容易创建具有吸引力的内容，回答目标受众的查询、关键字和短语。
搜索引擎优化不是一天的工作。具有持续挑战性，往往努力的结果只能在几个月后才能看到。幸运的是，基于人工智能的搜索引擎优化工具有助于缓解这种压力。搜索引擎优化工具Moz, WooRank, BrightEdge和MarketMuse深度依赖人工智能提供搜索引擎优化解决方案，比如关键字研究;搜索条件，使内容更相关;链接建设的机会;热门话题;优化内容长度;理解用户意图等等。
5.提高页面速度
谷歌通过将页面速度作为其排名条件之一，对快速用户体验给予了准确的评价。这就是为什么提高网页速度是所有企业的首要任务之一，特别是电子商务公司。因此，各网站站长采取各种措施来提高页面速度。
以往网站可以通过优化后台进程、保持站点更新、使用内容分发网络(CDN)或使用更快的插件来提高速度。当然，他们也使用各种工具，如Page SpeedInsights、加载时间测试器和CMS插件。但是现在，有另一种基于机器学习的解决方案可以用来提高页面速度——页面预测模型。
该模型利用机器学习预测用户行为，并实时预测访问者将点击的下一页。这允许网站管理员在后台预加载页面，从而提高整体体验。同时该算法使用谷歌Analytics的历史数据进行训练。
例如，从主页到类别页面或从产品页面到购物车的用户模式被识别、理解并包含在更新算法中。如果用户的行为类似，算法将自动准备下一页。
然而，预测的准确性取决于可用于训练算法的数据量和网站结构。因此，模型会根据这些因素而变化。例如，如果你的网站是一个电子商务网站，它结合了行业新闻和产品页面，最好使用两个或更多的模型来预测每个部分的行为。
6.自动化网站分析过程
网络分析并不新鲜。自上世纪90年代中期以来，企业一直在评估用户行为并跟踪关键性能指标。但多亏了人工智能和机器学习，网络分析工具现在有了强大的能力，让企业可以将过程自动化。这些工具可以提供自动生成的报告和随需应变的见解，从而为营销策略提供依据。
在对一个网页的一次访问中，每个用户都会生成数百个数据点，比如在一个页面上花费的时间、浏览器的详细信息、它的位置等等。手工分析所有这些数据实际上是不可能的。人工智能和机器学习通过加快数据处理速度，使分析变得更快、更准确。
基于人工智能的工具可以帮助你跟踪每个访问者的在线行为，了解用户网页旅程，以及客户如何通过营销渠道行动。
假设你有一篇文章获得了很多流量，但访客只是阅读了文章，并没有采取行动，比如订阅或分享你的文章。基于人工智能的工具可以标记这些问题，允许您采取必要的纠正措施，如添加内部链接或改进分享标识。
谷歌Analytics、Adobe Analytics和Kissmetrics是顶级的网络分析工具，帮助企业了解客户行为模式并预测未来趋势。
7.提高网站导航效率
网站导航是数字性能的另一个关键领域，人工智能和机器学习可以帮助网站导航。虽然这听起来可以忽略不计，但有组织和易于遵循的导航的重要性是不可忽视的。精心设计的导航可以延长访问时间，降低跳出率，提升用户体验。它也提高了网站设计的整体美感。
人工智能可以帮助网站管理员创建易于操作的用户友好网站结构。人工智能聊天机器人可以引导用户浏览页面，并帮助他们在前几次点击中找到他们想要的东西。这极大地改善了用户体验，并向搜索引擎发送了良好的信号，表明您的内容是有用的和相关的。
因此，谷歌和其他搜索引擎会将你的页面排名高于任何其他提供类似内容的网站。
8.更好的网站设计
人工智能应用程序可以改善网站的可用性和体验，通过改善网站的外观，加强其搜索能力，更好地管理库存，并改善与网站访问者的互动。越来越多的设计师和开发者转向基于人工智能的设计实践。
人工智能正慢慢成为现代网页设计和开发不可或缺的一部分。以人工设计智能(ADI)系统领域为例。ADI引发了网页设计方式的突然转变。它允许设计师将应用程序结合到网站中，以获得更好的用户体验和功能。
今天，Adobe、Firedrop、Bookmark、Wix、Tailor Brands等品牌都在引领这一领域，并在网页设计中充分利用了人工智能的功能。此外，这些ADI平台大多可以学习并提供优化网站的建议，以获得更好的用户体验和SEO性能。
人工智能和机器学习被证明是提高公司数字业绩的很棒的技术。然而，重要的是要记住，这些机器学习模型只能与训练它们的数据一样好。因此，确保营销团队能够获得高质量和准确的数据至关重要。
所以，在将这些技术应用到你的数字成果之前，你需要采取一些具体的步骤。比如设置标签来跟踪和捕获现场用户的行为;将来自不同来源的所有数据放在一个中心位置;及时清理重复数据。一旦你的数据到位，你就可以开始部署人工智能和机器学习来提高你的数字性能。以改善你的在线业务表现。
