如今，成为数字营销商需要对不断学习的承诺。获得成功意味着不断适应新平台，新渠道和新技术。
随着AI机器学习的扎根，它伴随着包括术语在内的一系列需求。了解术语是自信地利用AI增强营销的关键。好消息是，这与技术无关，而是与理解AI可以做什么以及如何应用它有关。
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：
1. AI分析
许多营销人员熟悉数据分析，但有多少人了解数据和AI分析之间的区别？这会导致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。
数据分析基于人类的假设，即人类查询数据以探究关系。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收益。
AI机器学习分析所有数据之间的所有可能关系。人们无需对数据查询进行硬编码即可为每种可能的数据组合生成预测。仅此可扩展性就为营销人员提供了巨大的机会-分析可提供新的和未知的见解来吸引受众。
例如，我们已经看到AI分析预测在图像中使用乐器会带来更多的点击，并具有包含尤克里里琴的特定见解。营销人员不必对每种乐器进行A / B测试即可确定哪种乐器影响最大。想象一下在没有人工智能的情况下发现这个机会的时间和成本。
2.预测
AI机器学习可提供预测。我们大多数人已经每天使用AI预测，例如Google Maps中的路线选项或当Amazon建议其他产品时。这些都是基于使用基础数据和输入（您的目的地或最后一次购买）来生成预测的。
但是，预测只是这样-预测。您可能会选择完全不同的回家路线，因为您更喜欢风景或者需要在商店停留。
营销人员可以使用预测结果，通过定位他们以前不知道的关系来改善结果，从而生成更具针对性的广告素材，规避风险并更有效地利用其时间和资金。
3.概念和见解
人工智能是一台机器。人工智能分析提供了我们通常称为“概念”和“见解”的反馈。为了从分析中获得价值，营销人员必须改变他们对结果的解释。他们需要整理概念并分析这些见解，以了解如何应用，应用什么以及与他们的品牌，策略和受众相关的内容。
概念和见解反映了对数据以及数据中关系的分析。一个概念可能是“花园”。解开这个概念至关重要，因为洞察力可能包括植物，苗圃，花卉和树木等元素。
但这并不意味着每个广告都必须仅包含花园的副本和图像。如果营销信息是关于出售园林植物，则用花卉和植物来增强创意可能会产生积极影响。但是，如果我们销售室内锅，则我们传递的信息是错误的，并且不太可能吸引观众购买室内锅。
4.信心和概率
AI机器学习可提供预测。使用预测做出更好的决策依赖于判断。概率和置信度有助于告知我们有关使用预测可能有多可靠或多大风险的判断。
概率和置信度反映了预测发生的可能性或确定性。AI图像分析可能表明，它看到的概念是表格的概率为92％。在确定它实际上是准确的预测之前，我们需要了解对它是表格的可能性的信心。
调查和民意调查是一个很好的常见例子。一项民意调查可能表明，如果价格上涨10％，则67％的消费者将减少支出。我们知道，当置信区间为95％+/- 5％时，我们很有可能会相信此预测，但是，如果置信度仅为40％，+ /-10％，我们应该更加谨慎地采用此预测。
5.人工智能模型
人工智能模型是我们希望人工智能做事的实际应用，即它的功能。针对各种不同情况的模型有很多类型，特别是针对性或更一般的模型。该模型包含了训练AI所需的数据，设置，公式和算法。
模型是我们用来测试或挑战输入以生成输出的工具。例如，AI图像分析将尝试识别我们提供的图像中的对象。它将接受模型训练以学习识别各种物体（例如猫，树，气球等）。确定的对象将包括该对象的概率和置信区间。模型越好，此功能的AI越好。
作为营销人员，我们直接负责模型中使用的数据。我们生成大量数据。这些数据是整个AI功能的基础-没有它，就没有模型，也就没有AI机器学习。
人工智能增强的营销将越来越多地改变营销人员的角色以及我们增值的地方。随着机器处理我们的数据并快速提供预测，我们如何分析和使用预测以做出更好的决策依赖于判断。这是一项独特的人类技能，也是最高的增值活动。第一步是了解这种新语言。