新时代，高科技越来越发达。朋友们看到了很多关于科技的重要新闻。我们也应该在生活中使用很多这些高科技的东西。朋友要注意什么？今天，我想和你分享一个关于科技的知识。我希望你会喜欢它。

如今，成为一名数字营销人员需要不断学习。成功意味着不断适应新平台、新渠道、新技术。

AI机器学习落地生根的同时，也伴随着包括术语在内的一系列需求。理解术语是自信地使用人工智能增强营销的关键。

好消息是，这与技术无关，而是与理解AI能做什么以及如何应用它有关。

我认为以下是五个实用术语，它们是当今增强AI的数字营销人员的标准知识：

很多营销人员对数据分析很熟悉，但有多少人明白数据和AI分析的区别？这将导致AI分析的混乱，有时会被拒绝，因为它不符合A/B测试和现场实验中使用的常规数据分析方法。

数据分析是基于人类的假设，即人类查询数据来探索关系。我们的假设、偏见和缺乏分析所有潜在关系的时间可能会限制分析的益处。

AI机器学习分析所有数据之间所有可能的关系。人们可以为每个可能的数据组合生成预测，而无需对数据查询进行硬编码。仅可扩展性就为营销人员提供了巨大的机会——分析可以提供新的未知的见解来吸引受众。

比如我们看到AI分析预测图像中乐器的使用会带来更多的点击，有包括尤克里里在内的具体见解。营销人员可以确定哪种工具的影响力最大，而无需对每种工具进行A/B测试。想象一下在没有人工智能的情况下寻找这个机会的时间和成本。

AI机器学习可以提供预测。我们大多数人已经每天都在使用人工智能预测，例如谷歌地图中的路线选项或亚马逊建议其他产品的时候。这些都是基于使用基本数据和输入(您的目的地或最后一次购买)来生成预测。

但是，这就是所有的预测-预测。你可能会选择一条完全不同的回家路线，因为你更喜欢风景或者需要在商店停留。

营销人员可以利用预测的结果，通过定位之前不知道的关系来改善结果，从而产生更有针对性的广告材料，规避风险，更有效地利用自己的时间和金钱。