分析，个性化，自动化，优化是数字营销活动成功的支柱。Gartner预测，到2020年，大约30％的公司  将至少在其销售流程之一中使用机器学习和AI。从数字广告到电子邮件营销，从社交媒体营销到内容创建，机器学习实际上是在重写营销成功的规则。在本指南中，草根SEO博客将向大家介绍12种方法来改善数字营销。

1.更好的个性化

销售类似产品和服务的品牌可以纯粹通过其客户体验的质量来脱颖而出，机器学习是帮助营销者提供卓越的客户体验 。最明显的例子之一是Netflix，它在190个国家/地区拥有1亿多会员，因此不得不超越“评级预测”，而进入个性化排名，页面生成，搜索，图像选择，消息传递等等。 ”

2.更快的客户服务

研究表明，有79％的客户更喜欢实时聊天，因为他们可以快速回答问题，以下客户服务聊天机器人的好处：

零客户等待时间

24X7的可用性

不断扩大的知识数据库

此外，他们还能够将复杂的查询路由到人类同行

聊天机器人大放异彩不仅是客户服务，他们甚至可以通过向客户发送后续消息来协助品牌进行对外营销。

为Google Assistant构建的eBay聊天机器人，它是“目前最先进的电子商务聊天机器人”，而且也是使用最多的产品，通过语音搜索帮助客户找到其首选产品的最佳优惠。

机器人还可以宣布推出新产品，并共享有关折扣和优惠券的信息，以提高用户的参与度。这些聊天机器人在整个客户互动过程中收集的数据可帮助营销人员深入了解消费者的行为和心态 ，并且再次大规模地做到这一点。

因此，基于ML的聊天机器人不仅可以帮助数字营销人员节省资金，还可以确保更好的业务成果。

3.安排更精确的内容

如果内容团队策划帖子以准备综述或其他“最佳”内容，那么这会很耗时。幸运的是，有可用的基于机器学习的策展工具。

Curata  和  Vestorly是两个可以在正确的时间将正确的内容发送给正确的人的工具，这些工具将来自首选在线目的地（博客，社交媒体渠道等）的文章汇总在一起，并为客户个性化内容体验。

4.智能内容创建

对话式AI – Frase.io是一个工具，可以展示机器学习如何已经触及内容创建的大门。该工具使用对话式AI  （使计算机能够以自然语言与人交流，即进行对话 ）来生成内容简介并回答客户问题。

自然语言生成（NLG）–以Quill为例，它是Narrative Science的一种工具，可以自动从数据创建描述，以“帮助您提高报告的规模，质量和一致性。对于利益相关者而言，这意味着更多的见解。”

Quill使用NLG技术生成简短的内容，帮助公司提高用户参与度，释放内容创建者的时间，并创建更准确的报告。

基于AI的文案撰写–如果要简化电子邮件营销，可以使用Phrasee，该工具可帮助您编写更好的电子邮件主题行，广告文案和各种推送消息。

5.令人惊叹的网站设计和用户体验

网页设计虽然对成功进行数字营销至关重要，但对于营销人员来说是一个主要问题。但是机器学习是一种救命稻草，因为它可以将与用户偏好，网站热图，设计最佳实践和A / B测试相关的数据汇总在一起。

一种由机器学习支持的Web设计工具是  Wix ADI™（人工设计智能），该工具使用从8600万用户的偏好中收集的数据在几分钟之内建立了令人惊叹的网站（包括其自己的网站）。

6.简化营销自动化

根据Forrester的数据，到2023年，营销自动化工具的支出将达到250亿美元，HubSpot，Marketo和Pardot 占该市场的50％，以下是一些关键的营销自动化统计数据：

使用行销自动化工具管理用户体验的品牌，可以提高451％的合格线索率：

使用市场营销自动化工具管理潜在客户的品牌在6到9个月后体验了10％以上的收益率增长。

49％的企业使用营销工具来实现电子邮件自动化。

79％的知名品牌使用营销自动化工具已有3年以上。

营销自动化使策略更上一层楼，它使用机器学习来计算数字，从模式和过去的结果中学习并提供可靠的见解 -有关客户细分，规范性建议，内容定位和后续行动 -从而简化了决策。随着不断的学习，它会越来越好。

7.优化广告

广告是数字营销人员的主要费用，传统的广告系列优化基于手动决策，例如：

选择哪个广告渠道

购买多少广告空间库存

广告时间

广告活动的持续时间

当然，像所有手动过程一样，此过程的有效性受到人为限制的脑力劳动和数字运算的制约，利用机器学习的力量可以优化现有营销活动的绩效。

例如，使用Facebook 的“ 相似受众群体”功能，营销人员可以接触与您现有客户的属性相似的潜在客户（但相似之处可能难以确定）。

此外，Google的Smart Bidding使用机器学习来自动出价，以优化转化次数，并可以节省时间并提高投资回报率。

8.自动电子邮件营销活动

经验丰富的营销人员一直在寻找电子邮件营销自动化软件以提高投资回报率，基于ML的电子邮件营销可以帮助利用细微差别的客户群和角色，内容库以及有关潜在客户的数据。结果？营销人员可以轻松地个性化其电子邮件活动。

9.强大的社交媒体管理

社交媒体营销已成为所有数字营销的新中心，从内容营销到客户支持，现在可以通过FaceBook，Instagram，Twitter和YouTube执行一些关键的营销功能，并且机器学习可以帮助营销人员利用大数据的力量来优化其社交媒体资源。

10.变革性影响者营销

MediaKix预测，到2020年，全球影响者营销支出将达到5到100亿美元。但是，数字营销人员比盲目投资有影响力的人更了解。他们正在寻找更好的投资回报率，而有影响力的人本身也在寻找方法来向营销人员展示其潜力。

机器学习使用人工神经网络（ANN）对图像和视频内容进行分类，即使它可能不附带元数据或标签，这样可以根据影响者的角色将影响者与品牌进行匹配。

使用自然语言处理（NLP），基于机器学习的营销工具可以使影响者发布的视频内容更有意义，从而帮助品牌确定合适的品牌拥护者，并进一步了解影响者如何进行品牌信息传递。可以训练人工神经网络来分析过去的表现，从而为有影响力的人开发最有利的激励系统。

诸如Sprout Social之类的社交监控和倾听工具可帮助品牌了解谁在谈论他们的品牌，以及他们在说什么，从而帮助他们向影响者提供切实可行的见解。影响者本身可以使用Clearmob  和Data Gran等促销优化工具来了解哪种内容格式和帖子最适合品牌受众。

11.网站SEO规模化

多年来，Google的基于机器学习的搜索算法组件RankBrain引起了人们的敬畏，并且RankBrain参与了至少30％的网络搜索。

这清楚地表明了机器学习对于SEO的未来的重要性以及数字营销人员对其进行拥抱的需求，让我们看看如何做到这一点。

大规模SEO分析：借助机器学习，您可以自动进行大规模SEO分析。诸如5118，SEMrush，Ahrefs，WordTracker和Moz之类的工具已经在使用ML来跟踪大量数据，并为目标提供最佳关键词，建议的构建链接或页面优化以获得更好的排名。

通过这些工具，无需手动定位每个页面，而是可以在几分钟内确定需要优化的页面。与手动扫描站点相比，您甚至可以更轻松，更快地准备包含数据负载的报告。

创建个性化用户旅程的内容：可以使用机器学习支持的工具大规模创建用于站点SEO的SEO内容创建（例如标题标签，元描述和图像alt标签）。

语音搜索： Google结合使用NLP和机器学习来优化语音查询的搜索结果，SEO分析师可以使用各种工具，将Google的搜索统计信息直接整合到信息中心，从而帮助选择最有利可图的语音搜索优化关键字。

建立链接的方式有所不同：机器学习一直是Google的选择武器，它可以惩罚使用可疑链接构建策略的网站，并奖励那些为确保高质量反向链接而付出辛勤工作的人。

ML是营销人员可以汇集各种属性（利基，领域权限，社会份额等）以确定反向链接机会价值的唯一方法。诸如SEMrush，Ahrefs和Moz之类的工具已经在使用机器学习来为营销人员提供专门的SEO指标，以改善其营销活动的效果。

12.改进的PPC广告系列

自从Google向Google Ads推出了几项以机器学习为基础的改进之后，按点击付费（PPC）广告的范围和复杂性都在增加。有购买意向的受众群体，可预测的点击率，广告轮播优化 –所有这些功能都意味着营销商可以从PPC支出中获得更多收益。

总结

机器学习消除了人脑在琐事上的浪费，从本质上讲，这意味着使用机器学习来增强，优化和自动化其营销活动的营销人员实际上可以将自己的智慧投入到运营战略中。将机器学习融入您的所有营销活动中，因为这是前进的方向。