杭州包裝設(she)計公司的(de)《外部(bu)營(ying)(ying)銷(xiao)：使用(yong)大(da)數據指導您的(de)內容營(ying)(ying)銷(xiao)》一(yi)書的(de)主要漏洞是(shi)(shi)缺乏有關(guan)營(ying)(ying)銷(xiao)人工(gong)智能（AI）的(de)信(xin)息。我(wo)們談(tan)論的(de)是(shi)(shi)如何轉(zhuan)變您的(de)營(ying)(ying)銷(xiao)組(zu)織以利(li)用(yong)大(da)數據，但我(wo)們并未滿足(zu)CMO和營(ying)(ying)銷(xiao)分析師將AI納入其營(ying)(ying)銷(xiao)技(ji)術(shu)堆棧的(de)迫(po)切(qie)需求。

也(ye)許我們可以為(wei)此疏忽而(er)原諒。杭(hang)州包裝設計公司在(zai)市場營銷(xiao)技(ji)術領域(yu)累積的50年經(jing)驗包括AI專業知識。尤(you)其是(shi)(shi)Mike，在(zai)文本(ben)(ben)分析方(fang)面擁有深厚的專業知識。我的團隊構建了首(shou)個由Watson支(zhi)持(chi)的關鍵字(zi)研究工(gong)具。但是(shi)(shi)，我們與客戶之間最大的挑戰是(shi)(shi)更根(gen)本(ben)(ben)的：說(shuo)服市場營銷(xiao)專業人(ren)員首(shou)先采用數據驅(qu)動(dong)的方(fang)法(fa)。那是(shi)(shi)這本(ben)(ben)書的任務。有鑒于此，對(dui)于我們的目標受眾來(lai)說(shuo)，人(ren)工(gong)智能似乎(hu)太(tai)前(qian)沿了。 

自從本(ben)書出(chu)版(ban)以來(lai)，對(dui)于許(xu)多CMO來(lai)說(shuo)，人工(gong)(gong)(gong)智能已經從前沿發展(zhan)到了桌面。這反映在(zai)我(wo)的(de)工(gong)(gong)(gong)作(zuo)中。杭州包裝設計(ji)公(gong)司團隊的(de)幾乎所(suo)有工(gong)(gong)(gong)作(zuo)都是(shi)通過AI轉變IBM的(de)營銷(xiao)體系。因此，我(wo)認(ren)為現(xian)在(zai)是(shi)時候分(fen)享(xiang)一些這項工(gong)(gong)(gong)作(zuo)了。也許(xu)在(zai)本(ben)書的(de)未來(lai)版(ban)本(ben)中，我(wo)們可以包括有關營銷(xiao)AI轉型(xing)的(de)一章。現(xian)在(zai)，考慮一下這是(shi)一個偷(tou)窺。

1.標記

衡量是(shi)(shi)數據(ju)驅動型營銷的(de)核(he)心，幾乎是(shi)(shi)每一(yi)項營銷技術的(de)核(he)心。但是(shi)(shi)它有很多共同的(de)缺陷：標記。假設(she)您(nin)(nin)想(xiang)像(xiang)Netflix一(yi)樣根據(ju)觀(guan)眾的(de)興趣向其(qi)提供內容。您(nin)(nin)在Netflix上消費的(de)電(dian)影越(yue)多，為您(nin)(nin)推薦(jian)其(qi)他電(dian)影就越(yue)好。

Netflix如何做到？顯然(ran)，它記(ji)錄了您(nin)的(de)選(xuan)擇并使用一種算法(fa)來選(xuan)擇與(yu)您(nin)所觀看的(de)電(dian)(dian)影(ying)相(xiang)似的(de)電(dian)(dian)影(ying)。但(dan)是(shi)，如何“知道(dao)”兩(liang)部標(biao)題和描述截然(ran)不同(tong)的(de)電(dian)(dian)影(ying)是(shi)相(xiang)似的(de)呢？標(biao)記(ji)。集合中的(de)每個視頻都針對類型，主題，目標(biao)受眾和其(qi)他屬性進(jin)行(xing)了標(biao)記(ji)。

Netflix錯了怎么辦(ban)？這不(bu)是算(suan)法，而是標記。如果影(ying)片(pian)帶有錯誤標記，它將以錯誤的(de)流派或(huo)主題(ti)等出現。但是，它們在標記方面做得很好，大部分(fen)時間都(dou)正確，這是一項了不(bu)起的(de)壯舉。

如果您想向受眾群(qun)體提供更相關(guan)的(de)個性化內容(rong)(rong)，則(ze)需(xu)要豐富而準確的(de)標(biao)記(ji)。問題是，內容(rong)(rong)制作者在標(biao)簽(qian)(qian)方面(mian)(mian)比在工作中的(de)任何其他方面(mian)(mian)都更加掙扎。例如，在IBM中，杭州(zhou)包裝設計公司所有頁面(mian)(mian)的(de)標(biao)簽(qian)(qian)都稱(cheng)為Subject標(biao)簽(qian)(qian)。我(wo)們最近審核了主題頁，發現所有頁面(mian)(mian)的(de)70％具有“空”主題值。為什么？因為內容(rong)(rong)生(sheng)產者無法(fa)從一長串選項中找出最相關(guan)的(de)Subject標(biao)簽(qian)(qian)。按下時間，他們將字(zi)段留(liu)空。如果您的(de)絕大(da)多數頁面(mian)(mian)沒有為屬(shu)性標(biao)記(ji)，則(ze)該屬(shu)性將無用。

AI通(tong)過自動標記(ji)重(zhong)要屬(shu)性的營(ying)銷頁(ye)(ye)面和資產來解決此問題。在IBM中，我們使用Watson Knowledge Studio構(gou)建(jian)了一個自動標記(ji)系統(tong)，該系統(tong)為主題頁(ye)(ye)面標記(ji)。當我們對系統(tong)進(jin)(jin)行擴(kuo)展(zhan)時(shi)，不僅所有頁(ye)(ye)面都將使用該屬(shu)性進(jin)(jin)行標記(ji)，而且在85％的時(shi)間內（如果我們對初始測試進(jin)(jin)行擴(kuo)展(zhan)）將準確無誤，這(zhe)足(zu)以完(wan)成工(gong)作。

如果我們可以為(wei)所有最重(zhong)要(yao)的(de)(de)屬(shu)性使用自動(dong)(dong)標記功能，則可以在(zai)他們需要(yao)的(de)(de)受眾(zhong)群體中(zhong)為(wei)他們提供正確(que)的(de)(de)內(nei)容時變得越來越好(hao)。我們可以將其與潛在(zai)客戶(hu)和銷(xiao)售等跨國指(zhi)標相關聯。而且(qie)杭州包(bao)裝設計公司(si)可以隨著時間的(de)(de)推(tui)移對(dui)系統(tong)進行端到端的(de)(de)調整。人工智(zhi)能是(shi)實(shi)現這(zhe)一目標的(de)(de)巨(ju)大推(tui)動(dong)(dong)力。

2.關鍵字

關(guan)(guan)鍵(jian)字是營銷企業的(de)生命。關(guan)(guan)鍵(jian)字研究可讓您了解(jie)客(ke)戶的(de)聲音并為他們調整營銷信息。但(dan)是大(da)多數營銷組織都在(zai)努力為其團隊找(zhao)到合適的(de)關(guan)(guan)鍵(jian)字。這些詞必須與杭州包裝設計(ji)公司的(de)業務(wu)相關(guan)(guan)并且要(yao)有足(zu)夠的(de)查詢量，以表明(ming)目標受眾(zhong)對該主題有足(zu)夠的(de)興趣(qu)。

在(zai)IBM，我(wo)們(men)(men)建立了一個(ge)關鍵(jian)字本(ben)體，這是一組(zu)與(yu)我(wo)們(men)(men)的(de)目標受眾最常在(zai)搜(sou)索查詢中使用的(de)關鍵(jian)字相關的(de)分(fen)類(lei)法的(de)名稱。我(wo)們(men)(men)從Google那里(li)獲(huo)取關鍵(jian)字數據，并(bing)將其組(zu)織到主題分(fen)類(lei)中。我(wo)們(men)(men)還可以按(an)業(ye)務部門，品牌和產品排(pai)列關鍵(jian)字。當您將所有這些屬性與(yu)一個(ge)本(ben)體相關時，使用它們(men)(men)來管理(li)內(nei)容的(de)方式就沒有止境了。

例(li)如，杭州(zhou)(zhou)包裝(zhuang)設計公司(si)有一個(ge)稱為(wei)網(wang)段分類法(fa)的東(dong)西(xi)。它控制著我們(men)形成網(wang)頁URL的方式等。因為(wei)它基于關鍵字本體(ti)，所以我們(men)可以確保使用URL中客戶的語言來(lai)構(gou)建新頁面。然后，杭州(zhou)(zhou)包裝(zhuang)設計公司(si)可以將URL語義與導航(hang)標(biao)(biao)(biao)簽，內部多面搜索(suo)標(biao)(biao)(biao)簽，面包屑，主題標(biao)(biao)(biao)簽，社交(jiao)標(biao)(biao)(biao)簽和(he)頁面標(biao)(biao)(biao)題對(dui)齊。您可以排列的信號越(yue)多，受眾越(yue)容易通過搜索(suo)和(he)導航(hang)找到(dao)站點上的相(xiang)關內容。

結論

關鍵(jian)字本體(ti)和主(zhu)題分類法基于在TopBraid EDG上使用(yong)(yong)Watson Knowledge Studio構建的AI分類系統。您不(bu)需(xu)要(yao)(yao)使用(yong)(yong)這些工(gong)具來(lai)構建類似(si)的東西。但是您確實需(xu)要(yao)(yao)了解如何使用(yong)(yong)自然語言處理來(lai)提(ti)取數據并對(dui)其進(jin)行分類，以及(ji)如何使用(yong)(yong)機器(qi)學習(xi)來(lai)測試和改進(jin)模(mo)型。