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全新的用户体验

尽管人工智能目前仍存在着许多限制，但具前瞻性目光的品牌主早已不遗余力地完善其用户体验。通过使用虚拟设备，来帮助用户营造出真实的选购空间。而用户也同样可以通过Facebook、苹果、谷歌、微软、亚马逊和百度五大公司建立虚拟的场景。

Facebook

2015年，Facebook为该公司通信应用Messenger打造的虚拟助手“M”，能够帮助用户购物、邮寄礼物、预定酒店、甚至安排旅游行程，除此之外，M还能提醒用户外面将要下雨，甚至还能在“一票难求”的情况之下帮用户购买畅销影片的电影票。Facebook拥有一支打造神经网络的团队，从而打造一些应用，帮助机器人像自然人那样思考和行动，其中的诸多应用早已在M虚拟助手身上发挥作用。

苹果

苹果早在几年前已经发布了Siri并在持续更新，现在Siri已经能够具体为用户找出用户具体拍摄的照片，通过电商APP为用户订购产品并提供操作步骤。

通过与HomeKit的整合，Siri甚至可以用于家人和照明，但这些也仅限于在苹果的操作设备中。

谷歌

谷歌的个人智能语音助理产品Google Now是基于数据为用户提供服务的产品，数据积累越多，用户服务也就越来完善。

Google Now会全面了解用户的各种习惯和正在进行的动作，并利用已积累的数据为用户提供相关信息。目前可以同时用于安卓和IOS设备上。

微软

微软个人智能手机助手小娜（Cortana），能够了解用户的喜好和习惯，帮助用户进行日程安排、问题回答等，同时也能学习用户的喜好而且并追踪他们在日常生活中的数字记录。

亚马逊

Echo是一款无线扬声器设备，内置语音控制系统和虚拟助手Alexa。它会一直听用户说话，并实时回应，执行用户命令。你可以与Echo展开对话，询问它各种问题，例如每周/天的天气预报、时间、设定闹钟、购物清单或者是问一些简单的百科问题，就如你的一个“家庭智能管家”。

百度

另外，还有一个不能轻视，就是百度。百度也推出了其全新的机器人助理度秘(Duer)。

度秘是内嵌在手机百度APP中，Android用户在安装或升级数百万的手机百度APP后，就可以使用，并为提供订餐等多种服务。

我们几乎可以预测到，在不久的将来，每个用户的生活中都将拥有自己的个人智能助手，不只是为用户推荐产品和服务，更能为用户下单、支付并将结果反馈给用户，而在这一过程中，完全不需要用户的参与，这些对营销人员来说也都意义非凡。

个人智能助手也可以延伸到对产品的评估，并根据时间排序推荐同等性质的产品。当传感器作为物联网的一部分嵌入到产品中时，人工智能也将对一系列的数据进行读取。举个例子，当决定是否进行替换产品时，个人智能助手将通过以往数据的积累模仿学习，并替用户做出决定。

2

新产品发布

目前，许多行业都将人工智能嵌入到自己的产品中，比如：LG和三星的智能冰箱，市场咨询建议的机器投资产品等。但从一个市场人员的角度出发，人工智能可以在新产品发布的任何一个环节中起到作用。

不论品牌主要为一个新产品做再多的准备工作，提供再多的宣传物料以及为产品说明，新产品发布中也总会有用户提出各种各样的问题。其实这些并非都是用户太懒,不愿从品牌主提供的资料中获取答案，而是人类谋求安全感的体现。但若将问题回答者换成人工智能，人们则可以省去很多繁琐的细节。

iGenius提升了宝马汽车同时解决多个问题的能力，并为其减少了不必要的员工培训。其中一个最友好的功能是iGenius能够记忆储存前期遇到过的问题并提供更多的解决方案。然而，这其中也仍会有一些问题需要人工智能进行更高层次的学习。

3

洞察数据

每天都有大规模的数据从各行各业中产出，而这些数据能够非常好的为营销人员优化方案。尽管这些数据非常庞大并已经到达了人类处理不了的程度，但对人工智能来说，却几乎是小菜一碟。

人工智能一个非常好的应用举例是Google Street View 项目。人们经常会被雇佣来记录街道和楼房的地址，但如果是使用谷歌人工智能Google Brain,就能够用非常短的时间进行记录。这也就不难解释为何谷歌不再只是一家搜索公司，也是一家机器学习的公司。而对学生和调研人员而言，人工智能能够在特定时间内完成对大量信息的搜集、整理、分析和总结。

另一个有趣的方面是 Narrative Science’的Quill.Quill能够分析并通过识别相关信息赋予数据意义，旨在从海量的数据中为用户智能挑选出有意义的内容。

4

先发制人的营销策略

在数据量足够的情况下，用户行为分析就应运而生。在保证其真实性、可靠性等的前提下，不同类型并足量的数据被收集并加工后能够对营销人员提供策略建议。

在保持对数据快速分析的前提下，可以建立数据模型，这些都远远超过了人类的分析能力，也是人工智能的理想状态。

5

程序化广告

程序化广告发展至今已规模庞大，它可以自动规划、购买并优化，帮助广告定主位具体受众和地理位置，可以用于在线展示广告、移动广告和社交媒体等一系列活动中。

而同样的原理也适用于电视广告和印刷广告，美国超过半数的在线展示广告都是程序化购买，Google Ad Exchange 和Facebook则主要的两家流量来源。

程序化广告的优势包括了其高效性和易操作性（不许协商），并将自动化和相关有用的数据完美结合。

然而，程序化广告也有其弊端，比如对假流量的敏感性、多种隐藏的代理费用等。

事实上，广告拦截软件的广泛使用已经对一些在线广告产生了威胁，PageFair数据表明，2015年，全球用在广告拦截上的成本达218亿美元，并且到2016年这一数据将达到414亿美元。而人工智能和个人智能助手的普及将可能帮助程序化广告解除困境。

6

内容生产

正如前文提到的，人工智能可以被应用于广告的自动生成和优化中，所以利用人工智能来生产植入广告的内容也就不那么让人感到惊讶。而这一切都基于对数据的分析和信息的加工。举个例子，商业信息就有可能通过自动化工具来撰写，这其中包括新闻搞和年度报告等。Gartner预计到2018年，20%的内容将由机器产出。

基于人工智能，类似的这种系统每周可以产出许多篇文章，三星、Comcast和雅虎每秒钟甚至可以产出数百万篇的文章。

对营销行业而言，Automated Insights同样适用，它可以自动对活动进行总结，效果评估以及管理品牌报告等。

但内容也不能太生涩，TROBO是一款非常可爱、讨喜的玩具，它通过非常有趣的故事化形式帮助2-5岁的儿童学习自然、科技、数学等。

7

网站设计

随着各种网站设计开发框架和工具的涌现，从开发难度来看，设计一个面向移动设备的漂亮的屏幕自适应网站从未如今天这般容易。不过即便如此，很多在线网站设计服务所承诺的免代码设计也存在很多局限性，不适合用来设计复杂的网站，人工智能可以根据用户提交的内容和目标（获取更多粉丝、更多客户抑或提高销售收入）来自动给出设计方案（包括配色、自适应样式等）。

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