2025 年数字营销领域的十大 AI 应用

引言

人工智能正在通过增强有针对性和实用的方法，持续改变数字营销。AI 技术通过拥抱分析、聊天机器人和图像识别，使营销人员更容易了解和与客户沟通。从广告定位到个性化内容推荐，AI 解决方案使品牌能够为消费者提供高度相关和独特的体验。AI 继续帮助公司提供更有效的营销活动，并提高营销活动的创建效率。本介绍系统地介绍了 2024 年基于 AI 的最有价值的应用，这些应用使数字营销行业的营销活动更智能、更高效。

个性化内容推荐

基于机器学习的推荐已成为 2024 年数字营销的一项重要特征，使公司能够满足特定的客户需求。通过机器学习的帮助，收集和处理大量的用户互动、内容兴趣、过往活动以及年龄和性别等信息，为每个用户生成内容。这种定制可以增加用户兴趣，提高转化率，并改善客户关系，因为内容是经过个性化的，使其看起来很新颖。

例如，Netflix 和 Amazon 很好地利用了他们的个性化推荐原则，推荐用户以前互动过的项目或节目。营销人员使用类似的技术，根据对用户的相关性推荐文章、视频或产品。通过自然语言处理（NLP）的帮助，AI 会根据用户的反馈调整其建议，从而改进所提供的推荐并使用机器学习。

聊天机器人和对话式 AI

聊天机器人和对话式 AI 在数字营销中的应用是不可避免的，它们改变了品牌与客户的沟通方式。使用 NLP 和机器学习的工具包括实时聊天应用程序等功能，可立即协助用户并回答查询，同时还能引导潜在客户完成多个销售流程。这种方法也使客户受益，因为它提供全天候支持，大大缩短了响应时间，并提高了客户支持的效率。

到 2024 年，对话式 AI 应用将达到最高水平。它们不仅处理简单的问题，还能识别上下文、用户的语气和情绪，从而调整它们的语调甚至答案本身。例如，OpenAI 的 GPT 模型将实现 AI 对话，这意味着公司可以开发可以模仿人类对话的语音机器人。这项技术应该应用于网站、社交媒体和消息应用程序，以便在用户希望保持联系时，所有互动都能始终高效顺畅。

用于客户洞察的预测分析

在数字营销中，预测分析运用人工智能来解读客户以往的模式和未来趋势，从而使品牌能够就满足客户需求做出更好的决策。网站互动、过往购买和社交资料被用来构建模型，预测客户的行为，例如购买的可能性、流失的倾向或他们感兴趣的产品类型。这类洞察使企业能够开发吸引特定客户的独特且个性化的营销活动。

在 2024 年，通过新的机器学习算法和数据处理的改进，预测分析将变得更加有效。这意味着营销人员现在可以更深入地了解客户的需求，并不仅通过他们的愿望警报来接触他们，还可以提供特别促销或新产品建议。例如，电子商务网站上的一个程序可以识别客户的访问和购买历史，并推荐可能吸引特定客户注意力并促成购买的相关产品或配件。

程序化广告和广告定位

程序化广告利用人工智能和机器学习，根据精确收集的数据洞察，即时购买和投放广告给相关受众。与品牌可能花费数小时最终购买广告且在大多数情况下可能不准确的直接购买相比，程序化广告意味着品牌可以通过仅需几毫秒的拍卖过程购买广告位。实时竞价还确保广告能够以正确的受众、正确的时间和正确的上下文在网络上投放，从而协调尽可能多地触达人群的目标，同时确保此类努力的成本可持续。

2024 年的程序化广告已得到改进，并基于人工智能处理大量数据点，包括浏览行为、人口统计数据和过往活动。这也有助于广告商触达默认受众，并根据他们的偏好和意图告知他们，以产生更多价值。例如，针对健身产品的在线广告可能会根据用户是跑步者还是举重者、是否练习瑜伽来改变广告的侧重点。

图像处理

计算机视觉通过 AI 精通图像和视频识别，使品牌能够理解大量的视觉内容。由于能够花费时间分析图片和视频，AI 系统可以识别图像或视频中的对象、场景甚至特定的品牌标志，这对于需要分析用户内容的真实性、社交网络和各种视觉系统的营销人员来说非常有用。这种能力有助于品牌分析消费者在不同现实生活场景中的行为，为营销活动提供更真实的场景。

可以看到，AI 的图像和视频识别将用于视觉搜索和推荐。例如，如果用户正在搜索特定的服装或一些家居装饰品，AI 就可以从品牌目录中推荐具有相似美学吸引力的产品，从而进一步增强买家的旅程。社交网络还可以分析当前流行的主题和风格，这有利于品牌影响客户的选择。

视频识别可以识别用户在特定场景上花费的时间，从而品牌可以提高观众在视频中的参与时长。通过提供丰富的视觉数据，图像和视频识别使品牌能够制定更好的策略，提供增强的参与度并最大限度地提高观众留存率。

动态电子邮件营销优化

实时是利用 AI 来优化电子邮件营销活动，以吸引特定客户、他们的行为甚至他们对先前电子邮件的反应。而不是收到公司或网站的通用电子邮件，AI 程序使用信息，包括最后活动和先前购买、年龄和性别，来发送看起来个性化和具体的电子邮件。它还提高了参与度、打开率和点击率，以及转化率，并整体提升了电子邮件营销。

通过人工智能进行的动态邮件优化将应用于电子邮件递送的时间和频率自动化。通过预测特定收件人最有可能打开电子邮件的时间，AI 会在正确的时间将电子邮件发送给收件人，从而增加电子邮件被打开的机会。AI 还可以实时对受众进行分类，因此品牌能够向特定收件人提供最相关的特定消息和产品，这些产品与他们所处的旅程阶段最相关。

动态优化也适用于电子邮件的内容。与常规电子邮件中可能实现的功能相比，AI 可以试验完全不同的主题行、使用的图像、CTA 按钮以及每封后续电子邮件的整体布局和设计，然后选择最有效的选项用于下一系列电子邮件。

用于品牌营销的情感分析

品牌监控是 AI 的另一项高级应用，其中情感分析可帮助公司了解客户在各种社交媒体平台和其他客户评论网站上的情绪。借助 NLP 进行的情感分析是检测文本中表达的建设性、消极或中性态度的过程，这提供了客户态度的实时潜力。这使得品牌能够了解客户对他们产品、服务和营销活动的感受，并采取适当的措施来利用弱点或威胁。

当持续监控品牌情绪趋势时，公司可以对其品牌形象采取充分的行动。例如，假设一个产品在上市后不久就引起了一些负面情绪。在这种情况下，情感分析将帮助品牌尽早识别它，以便它可以控制问题并迅速做出改进。此外，情感洞察有助于品牌找到对品牌有好评的人，从而更好地进行参与互动。

SEO 内容优化

借助 AI 的 SEO 和内容优化彻底改变了数字营销，因为它们使内容创建更加易于管理，并且关键字分析和排名技术更加有效。AI 实际上可以帮助营销人员筛选大量关于搜索词、竞争对手内容和用户行为的信息，以找到能为内容营销带来更多价值和更好排名的关键停顿词。AI 工具可以审核已创建的内容，并提供关于在哪里以及如何放置关键字、字数、可读性级别以及语义相关词的建议，所有这些对于获得高 SERP 排名都至关重要。

此外，自然语言处理（NLP）等工具通过理解特定搜索查询的上下文，提高了页面 SEO 各方面的效率。这有助于营销人员创建满足特定内容使用意图的内容，从而增加使用量并改善用户体验。关于热门话题和客户偏好的实时更新帮助营销人员避免创建陈旧内容，并使内容保持现代感。

语音搜索优化

随着消费者适应语音激活设备，如智能手机、智能音箱和虚拟语音助手，语音搜索优化已成为数字营销的关键。由于大部分在线查询是通过语音助手完成的，语音搜索优化有助于品牌在这些变化中保持相关性。与基于文本的搜索不同，人们使用语音查询，这些查询更长，并且侧重于对话模式而不是关键字。

基于机器学习的工具通过围绕与用户意图同义的关键字和短语创建内容，帮助营销人员适应这些变化。例如，当使用 LGEO 技术（即长尾基础优化）时，使用用户可能在寻求特定问题答案时口头说的特定关键字将提高内容在搜索设备上的显示次数并提升其排名。这就是为什么使用结构化数据和 schema 标记也很重要，这些信息可以帮助搜索引擎识别哪些数据可用于语音助手答案。

对于语音搜索，SEO 发挥着更重要的作用，因为大多数人会立即搜索他们需要的信息，最好是附近的信息。通过关注“附近”搜索和遵守列表，品牌可以提高在语音搜索用户中的可见度。实施语音搜索优化技术使品牌能够定位参与的受众，从而在不断增长的语音赋能互联网环境中提高可见度。

客户细分和定位

由于客户定位的增加，AI 在客户细分和定位中的应用已成为数字营销策略中的主要转变。自动细分处理海量的客户数据集，并构建多样化、更详细甚至具有预测性的档案，按人口统计学和行为、购买模式和其他指标对客户进行分组。通过查看这些细分，营销人员可以倾听每个群体的需求、愿望和购买行为，从而设计出有说服力的营销活动，以增加客户吸引力和购买倾向。

在实时，机器学习算法可以处理客户数据，以实现一个细分水平，该细分水平会随着客户及其行为的变化趋势而不断变化。例如，AI 可以识别似乎不活跃的客户群体，这通常是启动留存计划的机会，或者相反，寻找可能重复购买的忠诚客户，然后推广忠诚度和奖励计划。

此外，基于 AI 策略的客户细分可在数字媒体、社交网络、电子邮件营销和程序化广告中实现相关的定位。这意味着正确的消息将在合适的时间传达给正确的受众，从而提高客户满意度并增加营销计划的投资回报。通过在细分和定位中应用 AI，品牌可以投放具有显着影响的、与相应客户相关的内容。

结论

总之，AI 在数字营销领域已经成为一种趋势并已成为主流，它以有意义的、以客户为中心且以结果为导向的方式增强了品牌与客户的沟通。凭借推荐系统、对话代理、推荐引擎和聊天机器人以及预测和情感检测等功能，这些 AI 工具使营销人员能够预测客户的需求和兴趣，选择适当的内容，并开发用户将在各个平台上使用的充满活力的营销活动。这意味着实施这些应用的组织将获得竞争优势，更深入地接触客户，并获得更高的业务回报。毫无疑问，AI 将成为数字营销未来的主导力量，因为它能够提高定位准确性、运营效率和客户参与度。