老衲身處AI行業七年，深切感受到AI需求從隱形到剛需的歷程。

如何把握機遇，首先得有傳統行業的積累，然後透過AI+行業落地，AI可以看做一個工具，一個提高效率，降低成本，擴大收益的工具。

沒有傳統行業積累，也無法做到AI+最準確的落地點，一隻雞都沒有，你說你有個工具可以讓一隻雞秒下蛋呢！

無論你喜歡或者不喜歡，它都會以不可阻擋之勢滾滾而來，不會因為一部分人的態度而停滯不前，這是科技發展的必由之路。技術進步帶來的好處隨處可見，比如我們的手機，就是高技術的結晶。科技改變了生活，也會慢慢該變我們的方方面面。AI技術的應用，也會逐步進入我們的日常生活，沒必要大驚小怪。就拿電話來說，從當初的黑色電話，手搖式的，到現在的人手一部，科技成果日新月異，不接受這些就會被慢慢淘汰。所以，科學的發展就是生活的進步和提高，大膽地享受就是了！

我們將從AI營銷領域目前可行的例子開始：

5當前人工智慧在市場營銷和廣告中的應用

下面是我們決定在本文中強調的七個非常流行的示例應用程式，同時簡要介紹了AI方法的工作方式，以及目前正在利用該應用程式的公司。

1 - 搜尋

在2005年，如果您“搜尋”電子商務商店以查詢產品，除非您完全知道它的名稱或標題，否則您不太可能找到您想到的結果。今天的“搜尋”更加智慧，它的容量不僅可以幫助您在Google上查詢資訊，還可以幫助您在亞馬遜或Target.com上找到合適的產品，在Netflix上找到合適的電影等等。

2 - 推薦引擎

推薦引擎在數字營銷領域是罕見的，因為這種營銷技術經常被客戶所欣賞甚至喜愛。亞馬遜的書籍或產品推薦非常出色，Spotify非常瞭解您對音樂的喜好，這種“發現助手”在數以百萬計的可用選擇中使其成為擁有大量庫存（數字和物理）的公司必不可少的。

今天覆雜的線上推薦遠遠超出了一套簡單的人為因素，甚至是其他使用者的一套簡單的歷史評級。推薦引擎（您還會經常聽到“推薦系統”一詞）可以從大量細微資料中提取，以便從行為，行動等中得出結論......

3 - 程式化廣告

以下斜體字是Seer Interactive對程式化廣告的簡要說明，他在解釋基礎知識方面做得非常出色：

簡而言之，程式化廣告是透過交易所購買和銷售廣告資源的自動過程，將廣告商與釋出商聯絡起來。這個過程使用人工智慧技術......以及移動，顯示，影片和社交渠道的庫存實時出價 - 甚至進入電視。

人工智慧技術具有分析訪問者行為的演算法，允許對更有可能轉換的受眾進行實時廣告系列最佳化。程式化公司能夠收集這些受眾資料，然後更精確地定位，無論是來自第一方（他們自己）還是來自第三方資料提供商。

4 - 營銷預測

此部分可能被稱為“來自營銷資料的洞察”，這是一個更廣泛的主題。然而，商業智慧資料最直接的營銷應用之一在於它能夠幫助預測，這種能力透過人工智慧的發展得到了很大的提升。

我們可能會在商業智慧領域撰寫另一篇完整的文章（或者實際上是整個市場報告）。然而，商務智慧和市場營銷的交叉如此徹底，以至於在沒有參考幫助公司理解大量營銷資料並對其採取行動的基礎技術的情況下參考市場營銷的快速進展是不誠實的。

5 - 語音/文字識別（會話商務）

在2014年，甚至在2015年的大部分時間裡，可以安全地說，雖然聊天機器人和語音識別是人工智慧的一個有趣用途，但它仍然沒有在營銷或廣告中產生合理的影響。

從2016年開始，一波合法可行的語音和聊天介面已經跨越了營銷領域 - 其中一些表現出了巨大的希望。以下是今天牽引的一些例子：

亞馬遜Echo - Echo 在將物聯網變為現實方面取得了巨大成功 ......尤其是使用者只需透過與機器通話即可進行購物。您可以單獨使用演講訂購優步汽車或多米諾比薩餅。

Facebook Messenger - 旨在模擬基於聊天的購買的“線上到離線”策略，Facebook Messenger允許使用者透過聊天單獨訂購鮮花（很快，更多）。

雖然聊天機器人和自然語言處理還沒有進入美國大多數小型企業的營銷部門，但最大和最熱門的科技公司的應用程式肯定會掀起波瀾，並且明確表示未來還有更大的趨勢。

營銷/廣告中的AI - 未來的新興機會

雖然人工智慧在營銷和廣告中有數百種潛在的應用，但下面的簡短列表突出了我們認為令人興奮的一些可能性，並且在未來五年內可行：

影象識別/機器視覺：在不久的將來，網路或移動裝置上的消費者可以“搜尋”影象的產品（或類似產品）。這可能就像拍攝您要購買的一雙鞋子的照片一樣簡單，或者使用網路應用程式選擇您在Google搜尋中找到的特定圖片。像CamFind和他們的競爭對手這樣的公司已經在這個領域進行了實驗。

我們的播客在機器視覺領域擁有一些令人驚歎的研究人員和高管。我們對Shutterstock的Nathan Hurst的採訪可能對讀者有特別的興趣，他們對影象識別的未來充滿好奇。

客戶細分：公司如AgilOne都讓營銷最佳化電子郵件和網站溝通，從使用者行為（不斷學習eConsultancy）。

內容生成： 您可能已經意識到體育和金融相關文章的很大一部分是由機器編寫的，而不是由人類編寫的。是的 - 期待更多。