重點
術語清晰度。 行銷中的機器學習和生成式人工智慧經常被混為一談，導致品牌評估工具感到困惑。
用戶關注。 行銷人員的生成式人工智慧主要提供節省時間的好處，而機器學習主要提高行銷活動的績效。
聚焦電子郵件。 機器學習演算法徹底改變了電子郵件行銷優化，從發送時間到主題行。
最受歡迎的分類模型是將產生人工智慧（Gen AI）作為機器學習的子集，而機器學習是人工智慧的子集。雖然這在技術和架構上可能是思考這些工具的正確方法，但它導致了嚴重的混亂。
編者註：如果您對機器學習的核心概念不熟悉，請參閱我們的 機器 希臘 whatsapp 號碼資料 5 萬 學習概述和商業用戶為導向的教程 ，如果您需要溫習 Gen AI 基礎知識，請參閱我們的生成式 AI 概述和核心概念解釋器。
讓我們深入研究行銷中的機器學習和生成人工智慧。
目錄
行銷中的機器學習和新一代人工智慧
機器學習及其對電子郵件行銷的影響
人工智慧在行銷領域的應用
未來：行銷中的機器學習與產生人工智慧
行銷中的機器學習和新一代人工智慧
首先，由於我們自然傾向於放棄單字以簡化和節省我們的語言，這導致許多人將生成式人工智慧簡稱為人工智慧。更糟的是，由於生成式人工智慧和機器學習都被歸類為人工智慧的一個大範疇，所以所有這些術語在某種程度上都可以互換使用。
所有這些使得品牌很難評估這些工具並了解如何使用它們來實現其目標。畢竟，大多數人並不是建立這些工具。他們正在使用它們。
因此，讓我們考慮一個更以用戶為中心的框架，該框架專注於品牌（尤其是行銷人員）關心的內容。我們也只關注機器學習和產生人工智慧，它們構成了行銷人員使用的大部分人工智慧工具。從使用者的角度來看，機器學習和生成式人工智慧最大的差異有兩個：
數據的來源推動了工具的輸出。
該工具的主要優點。
讓我們先看看從這兩個角度來看機器學習是什麼樣子的…
Oracle－機器學習與生成式人工智慧
Oracle－機器學習與生成式人工智慧
機器學習及其對電子郵件行銷的影響
機器學習被行銷人員使用了大約十年，推動了各種常見的電子郵件行銷功能和應用程序，包括：
發送時間優化，根據個人訂閱者過去的參與時間確定向其發送電子郵件、簡訊和其他數位行銷活動的最佳時間。
主題行優化，有助於根據使用這些主題行單字和元素的行銷活動的歷史表現來確定要包含在特定行銷活動的主題行中的最佳單字和其他元素。
RFM 建模，它使用訂閱者上次參與的新近度、參與的頻率以及參與的貨幣價值將訂閱者分類為群組，幫助確定對每個群組使用的最佳聯繫和內容策略。
疲勞分析，根據選擇退出的訂閱者的歷史參與模式，確定哪些訂閱者如果包含在您的下一次發送中，則最有可能選擇退出。
產品和內容推薦，根據每個訂閱者過去與產品和內容的互動情況確定要包含在活動中的最佳產品或內容。
管道選擇，確定用於接觸特定活動或旅程的每個訂閱者的最佳管道。
數據來自哪裡
機器學習演算法幾乎完全由公司的數據驅動——無論是行銷活動的表現、訂閱者的參與度還是業務的其他方面。
