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互聯網和科技巨頭是人工智能產業發展最重要的力量，具備數據、技術、資本等優勢，結合自主研發和兼并收購， 在 AI 領域進行全方位跨層次布局，引領行業發展。同樣的，通過人工智能運用在傳統營銷上，也成為行業發展的一個發展趨勢。

人工智能數字化營銷雖然不太普及，但是近幾年，隨著人工智能不斷發展，通過人工智能、大數據、計算機算法等技術，運用在營銷上，逐漸成為一種趨勢。

趨勢一：互聯網廣告（DSP）投放

人工智能已在PC端DSP成熟應用，程序化投放實現價值最大化。以DSP、RTB 等技術為代表的程序化廣告投放通過大數據和即時撮合，實現了廣告資源的優化匹配，提升廣告投放效率和效果。人工智能的運用使得 DSP 超越了傳統的根據廣告特性挑選流量-投放-分析-再挑選流量投放的人工運營方式，通過數據分析預判競價價格，實現整個運營流程的自動化。用戶的大數據挖掘是 DSP 程序化投放的核心環節之一，它有助于實現營銷受眾的精準發現和即時定位，提高從營銷到消費的轉化率，實現廣告投放的價值最大化。

趨勢二：移動營銷

移動DSP加速發展，海外移動營銷市場廣闊。在移動互聯網時代，無線二字將計算的維度進一步提升，同時信息脈絡也更清楚。首先，信息量成幾何增長，移動設備可以揭示更多的數據，例如 GPS 位置信息、移動設備信息等。其次，移動端的數據信息鏈接的更為緊密，相比以往 PC 時代的 IP 和 Cookie，移動設備號的唯一性可以更好地把相關信息串聯起來，讓分散的信息回歸到一個目標受眾上。因此，移動 DSP 通過更深入的數據分析和更精準的用戶定位成為智能營銷未來重點拓展的方向。 產業趨勢方面，由于國內移動互聯網市場競爭激烈，海外移動營銷服務商將深度受益于移動互聯網企業出海浪潮的高漲。同時，由于國外 Facebook、 Google 等互聯網巨頭的數據資源開放程度更高，海外移動營銷服務商擁有的數據和技術優勢更為顯著。

趨勢三：O2O營銷

社交平臺擁有更豐富的用戶數據，更精準用戶畫像助力 O2O 營銷。 在所有互聯網應用中，社交網絡記錄著我們全部的網絡行為，對社交數據的深入挖掘，能夠還原用戶的喜好、背景，甚至揭示潛在內心需求，對用戶消費行為進行預測。

社交網絡大數據挖掘的應用場景：

（1）意見傳播、動態網絡影響力傳播模型分析；

（2）社交關系分析；

（3）相關主題的歷史和趨勢分析；

（4）基于地理位置的某領域專家分布分析；

（5）知識圖譜的構建。 基于微信的O2O商業模式蓬勃發展，線下商戶借助微信等移動社交平臺開展O2O營銷，對這類企業來說，線上用戶的積累將有助于其發現和挖掘潛在消費者，提升營銷的效果。

趨勢四：電商營銷

電商平臺豐富消費數據更具商業價值，精準用戶定位進入智慧電商階段。

B2B電商平臺發展可分為三代：

第一代以信息撮合機制為主，通過互聯網特性有效的匯聚買賣雙方信息；

第二代以在線交易為主，信息展現模式、在線交易工具、配套服務產品的發展使得各平臺都在想方設法解決在線交易問題；

第三代即資源集聚為主，資源集聚突出兩大核心要素：數據穿針引線，服務本質所需。大數據給予平臺服務提供了信息支持，而服務落地也有利于有效數據不斷被采集，形成數據循環，即“雪球效應”，大數據不是電商平臺的某一個產品組成或業務領域，大數據是整個電商未來發展的基礎資源與優勢體現。

趨勢五：SaaS營銷

SaaS 與營銷聯動，打通企業內外部數據。 隨著廣告主對流量轉化率要求的不斷提高，對企業內外部數據聯通需求（例如潛在用戶認知渠道、用戶來源等）的提高，人工成本的上漲以及對行業整體解決方案的迫切需要， SaaS 與營銷聯動的模式備受推崇。 營銷托管與 SaaS 軟件服務相互促進，技術與營銷相互配合，一方面可以為大數據技術積累大量原始數據，另一方面可以更了解客戶需求，有利于開發大數據云服務產品。

趨勢六：內容自動化營銷

自動內容生成有望成長為內容營銷新趨勢之一。

基于對數據的分析和信息的加工，人工智能可以被應用于廣告的自動生成和優化中，未來利用人工智能生產植入式內容將成為重要趨勢之一。目前， 自動化工具撰寫已被應用于新聞稿和年度報告等商業信息，Gartner 預計到 2018 年， 20%的內容將由機器產出。

人工智能數字化營銷的趨勢越來越明朗，抓住人工智能營銷趨勢，可構建企業高效AI高效價值鏈，提升企業競爭力。

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