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从历史上看，营销策略遵循相当线性的路径。为特定受众创建内容，在该受众经常光顾的平台上发布，测量对营销指标的影响，并根据结果调整营销活动，不断重复此过程。随着人工智能的出现，这种方法已经发生了显着的发展。谷歌新的专家推荐框架称为“营销引擎人工智能”，它基于营销的三个关键功能：创造力、媒体和衡量。尽管这些活动是相互关联的，但对它们进行分类可以更轻松地识别人工智能提供的机会。

测量和见解
从测量和洞察开始对于建立坚实的数据和指标基础至关重要，这是成功地将人工智能应用于营销的必要条件。第一方数据对于人工智能发现独特的趋势和见解、识别有价值的受众并帮助更好地衡量客户终身价值至关重要。人工智能可以改变衡量在营销中的作用，使我们能够从分析历史趋势转向基于预测性见解采取行动。

公司和品牌通常拥有大量营销数据，例如调查、客户评论、交易和忠诚度计划数据。整合这些信息并找出差距至关重要。最好的数据集只有在采取行动时才有价值。人工智能促进了这一过程，实现基于结果的营销。例如，预测生命周期价值等指标对于规划和测试非常有用，可以让您预测频繁购买者或向其他人推荐产品的购买者。百事可乐等公司创新性地使用人工智能，通过包装和商店上的二维码建立专有关系，将客户与奖励计划联系起来，加深受众的理解。

媒体和个性化
借助人工智能作为实时优化引擎，“正确的广告、正确的人、正确的地点、正确的 美国 b2b 线索 时间”的目标比以往任何时候都更接近实现。多年来，预测人工智能一直在帮助理解数百万次查询背后的意图并选择最佳的广告。现在，生成式人工智能有望开启新的机遇和全新的广告体验时代。


Gemini 等先进模型以及 Demand Gen 和 Performance Max 等工具可帮助您优化销售、收入或盈利能力等业务成果。建议采用测试、学习和扩展的方法：开始测试人工智能驱动的活动和手动活动，并在看到影响后快速扩展。借助人工智能，可以根据倾向模型及其特定需求对客户进行细分，从而不断优化业务目标。

国际健身品牌 Les Mills 使用 Demand Gen 打造视觉叙事体验，在为期四个星期的试用期间显着增加了注册人数。其他品牌，例如鞋类和服装公司 Vans，使用效果最大化广告系列为其不同受众打造个性化游览，在节日期间实现了转化率和销售额的显着增长。

创意与内容
当今的营销活动需要在多个设备、平台和受众之间同时运行数千个资产。人工智能可以通过针对不同渠道格式化、裁剪和调整现有资产的大小来加速开发并提高创意的相关性。它还允许您添加字幕、配音视频，并从创意库中学习以生成全新的广告。

人工智能解决方案允许对所有资产进行大规模测试、完善和优化。人工智能分析文本、图像和视频以及性能数据，帮助了解是什么让创意工作发挥最佳效果。它可以轻松地根据时间、文化和机会调整营销和形象，开辟内部和与代理机构一起开发创造力的新方法。法国零售商和批发商家乐福等公司利用谷歌云创建了一个人工智能创意工作室，可以根据历史数据和品牌指南在几分钟内生成全面营销活动的草稿。