PR 20/20 創辦人兼行銷人工智慧研究所創辦人Paul Roetzer和 MarketMuse 聯合創辦人兼首席產品長 Jeff Coyle 討論了人工智慧行銷的商業案例。網路研討會結束後，Paul 參加了我們 Slack 社群 The Content Strategy Collective 中的「有問必答」會議（點擊此處加入）。以下是網路研討會筆記，後面是 AMA 的文字記錄。
網路研討會
什麼是人工智慧？
人工智慧最實用、最合乎邏輯 德國電報數據 的定義來自DeepMind 執行長Demis Hassabis，他寫道，人工智慧是「讓機器變得聰明的科學」。
人工智慧的類型
人工智慧是使機器變得智慧的工具和演算法集合的總稱。機器學習無需明確程式設計即可做出決策，取得資料並對未來結果進行預測。深度學習是使用神經網路（演算法層）的機器學習的子集。
行銷人工智慧用例
嘗試針對行銷人員的 AI Score，您可 「別驚慌，它是有機的」：透過影片進行視覺傳達的價值 以探索和評估數十個 AI 使用案例，並為 AI 支援的供應商獲得個人化建議。
5 大行銷人工智慧用例
排名前五的行銷人工智慧用例是：
- 分析現有線上內容的差距和機會。
- 選擇關鍵字和主題集群進行內容優化。
- 建構買家角色。
- 建立數據驅動的內容。
- 深入了解表現最佳的內容和活動。
評估行銷技術時要問的問題
評估行銷科技時要問的五個基本問題是：
- 您能用簡單的語言解釋一下他們的人工智慧是如何運作的嗎？
- 它怎麼比你正在做的更聰明？
- 它將如何節省您的時間和金錢？
- 工程師可以指導您完成嗎？
- 它將如何增加成功的可能性？
如何建立您的業務用例
從試點開始建立您的用例，目標是確定是否可以節省時間或金錢、自動化流程並更快地實現業務目標。從小處開始。測量和評估您的飛行員。一旦對初步結果感到滿意，就可以擴大投資規模。
美國醫學協會
您經常閱讀哪些資源或思想領袖？
我首先會推薦一些最喜歡的書：
- 預測機：人工智慧的簡單經濟學（Ajay Agrawal、Joshua Gans 和 Avi Goldfarb）
- 演算法領袖（麥克沃爾什）
- 人+機器：重新構想人工智慧時代的工作（Paul R. Daugherty 和 H. James Wilson）
至於我關注的人，這是我的Twitter AI 清單。