weixin_45278215的博客

作为一个市场营销的平台公司，作为一个拥有最前沿的人工智能和机器学习的公司，作为一个在全球45个国家和地区部署分公司的公司，作为一个拥有全球各大品牌营销数据的公司，作为一个世界上最早提出要建立数字化生态下市场营销体系和标准的公司，IAB公司作为行业领军企业，当之无愧。另一个方面作为购买数字化营销技术和服务的企业家们，如何选择一种或几种人工智能技术和机器学习技术构建自己企业的营销体系，如何评估数字化服务供应商的技术和投入产出.....IAB公司，走在世界技术前沿，正是我下定决心介绍此人工智能平台型公司的初衷。

然后利用数据集来训练神经网络并测量结果模型的性能。由于暴力通常被用作回避类别，因此对神经网络的性能进行了调整，以满足召回阈值，同时最大限度地提高精度。【一些思考】

旨在减少NEET人口的措施应包括解决NEET预防的政策、针对最难接触到的群体的重新参与策略，以及针对年轻失业者的积极劳动力市场政策。这应该得到资源充足的跟踪系统的支持。零敲碎打的方法，只关注快速解决方案，不会促进和维持有意义的成年过渡。此外，提供类似方案以实现往往是短期目标的机构之间的竞争，以及缺乏解决NEET年轻人面临的根本问题的战略，都可能抑制干预措施。因此，总体战略应由政府主导。

本文是数字化营销工兵从市场营销与ESG的角度，分析了ESG营销与数字化资产之间的关系。作者从数字资产管理的角度倒推查看ESG管理过程中会产生哪些数据，ESG管理需要哪些数据，试图在创建和寻找ESG数据的过程同时，探索如何管理ESG数据资产的办法。欢迎同行质疑并提出宝贵意见。

AI如何帮助我们创建、管理、营销和分销产品？微软在2024年NAB展会上，隆重邀请PFT （PRIME FOCUS TECHNOLOGIES）。Prime Focus Technologies（PFT）是CLEAR®的创建者。它提供流媒体平台、工作室和广播公司的人工智能技术和由云提供的媒体服务，帮助他们实现创造力、效率，最重要的是，创造收入。PFT与华特迪士尼旗下的Star TV、Channel 4、ITV、辛克莱广播集团、A&E Networks、华纳兄弟探索、赫斯特、PBS、派拉蒙、狮门影业等合作。

随着技术的进步，围绕人工智能内容标签的讨论只会越来越激烈。预测未来的趋势和挑战是在内容游戏中保持领先的一部分。1.人工智能标签的新兴技术区块链等新兴技术为人工智能内容标签提供了新的可能性，例如人工智能参与的不可变记录。关注这些发展可以帮助您保持在内容真实性的前沿。2.预测未来趋势和挑战随着人工智能变得越来越复杂，人类和人工智能生成的内容之间的界限将变得模糊，这给标签和披露带来了新的挑战。通过保持知情和适应性，您可以确保您的内容实践与这些趋势同步发展。

人工智能工具可以支持内容创建过程的每一步，但请记住，它们是助手，而不是替代品。我把梅根的观点再次和大家分享：“与人工智能合作最困难的部分是它的不一致性。它制作的很多东西都很好，但在其他地方，它会说完全错误的话——如果没有人工审查，就无法知道这些问题在哪里。所以，为了互联网上的每个人，请不要在没有人工监督的情况下发布纯人工智能内容。”

三大看点1. Salesforce管理员和开发人员现在可以在每个Salesforce应用程序和工作流程中构建、定制和嵌入人工智能，包括Einstein Copilot。2. Einstein 1 Studio与数据云深度集成，通过对客户数据和元数据的全面理解，解锁并统一被捕获的数据和基础人工智能模型3. 新的开拓者人工智能课程——包括Einstein Copilot和Prompt Builder——在Salesforce的免费在线学习平台上为600多万开拓者介绍职业道路和技能

在我过去6年销售工作生涯中，从第一年成为公司销冠后，我当时的确自满了一段时间，认为自己很了不起。但是当年的销售业绩并我没有拿到提成，最终大合同3680万也是公司另外一名销售经理去签订的。 后来我就离开了这个公司，开始自己独自尝试开发客户，自己单独去谈订单。虽然已经离开那个公司已经5年了，但是那个创始人是销售出身，他的一些销售教导以及几年我自己个人通过读书和工作实践中的总结，我越来越发现如何分析销售数据，并利用这些数据最大限度地实现增长对于任何一个公司的发展，都显得十分重要。

Microsoft Dynamics 365 Customer Insights是Microsoft面向客户员工的工具包中的一个新资源。据这家科技巨头称，它为创建和管理个性化和互联的客户旅程奠定了基础。此外，它还整合了销售、服务和营销团队，以提高业务生产力。商业领袖可以使用该工具包创建客户细分市场和旅程地图，而营销团队可以通过人工智能驱动的文本和图像推荐来简化内容创建。销售团队可以获得每个客户接触点的完整视图，以进行情境化交互，客户服务代理可以根据用户配置文件对支持进行个性化设置。

除了与微软的合作之外，Yobi还求助于Azure来帮助构建其解决方案。作为一个在全球60多个地区提供200多种产品和云服务的云计算平台，Azure帮助解决了当今的挑战。Yobi使用Azure Databricks作为其技术的支柱，因为它提供了一站式商店，Yobi可以在这里访问一套统一的工具，用于大规模构建、部署、共享和维护企业级数据解决方案。Yobi还能够使用Azure Databricks机器学习来训练其机器学习模型，这提供了一个集成的机器学习环境，有助于简化和标准化Yobi的机器学习开发过程。

企业如何采用人工智能技术和机器学习技术，快速转向数字化营销。且看美国当今超级社会营销公司IAB在调研自己平台上650家头部企业后得出的结论：1）构建数字化营销体系，我们可以从哪些维度考虑采用人工智能技术和机器学习技术？2）这650家美国头部企业给我嗯的启是什么？他们的最佳行业实践值得我们借鉴吗？3）如何选择我们的人工智能和机器学习合作伙伴和供应商？

说本心话，我本来对网站和手机APP或者小程序上的聊天机器人是很反感的，主要是因为体验感很差。在拜读了IAB关于聊天机器人后，根据作者的建议，我顺藤摸瓜找到了IBM的WATSON聊天机器人，了解聊天机器人的基本构成，原理，市场前景和市场上的客户反馈。看来我还是严重低估了聊天机器人市场的火爆。今天也和几个销售同行有聊到数字化营销的事情，他（她）们都是一线的销售工程师，大家普遍感到的市场不景气，获客渠道资源有限。聊天机器人能为企业带来什么？我们应该如何选择一款怎样的数字化聊天机器人，我斗胆挑起这个话题。

MOSTLYAI公司基于差异真实数据与迁移合成数据迁移差异，致力为客户提供合成数据迁移技术开发。他们对市场有深刻的理解：数据隐私和合规性在测试中使用真实数据会带来隐私风险，需要采取广泛措施对敏感信息进行匿名或假名处理。合规性的维护可能很有挑战性。合成数据是人工的，不包含真实世界的信息，因此非常适合在没有隐私问题的情况下进行测试。它确保遵守数据保护法规。数据安全在测试中处理真实数据可能会使敏感信息面临安全风险，因此需要采取严格的安全措施。合成数据是在受控环境中生成的，没有真实世界的漏洞，因此具有高度安

仅仅获取数据是不够的。通过利用人工智能的尖端并采用现代数据方法，首席信息官可以揭示潜在的模式、看不见的趋势和复杂的相关性，从而在激烈的数据驱动经济中产生显著的竞争优势。本文探讨了数据现代化和人工智能进步的变革潜力，并揭示了首席信息官如何利用这些创新的力量来推动创新，加强网络安全，并培养一种数据驱动的文化，从而实现更可持续的业务增长。对于那些准备用双手抓住人工智能的人来说，未来的道路已经成熟，但在他们伸出援手之前，他们必须确保自己的数据“为人工智能做好了准备”，结构良好，适合未来用例的数量、速度和多样性。

如何评价市场营销的投入？尼尔森公司的模型和指标体系如此完美，是否适合我们小公司？波士顿咨询公司在混乱环境下对人工智能成熟度进行评估方法如何借鉴？如果作为营销人，您对这些趋势和技术并不了解，建议您抽空看完此文。对于营销软件研发人员，尼尔森公司的产品逻辑和急于来自全世界TOP21家市场调研公司的数据所构建的优势，中国营销软件公司如何跟进，是不是我们更应该从长思考布局？对于企业家和营销团队高管，数字化营销投入产出比如何评估，我们能借鉴怎样的工具呢？读完此文，或许对您有所帮助。

2019年公司曾因经营不善，业绩下滑，股票应声下跌，一度传闻将被数家机构联合收购。直到2022年3月，收购机构基本确定，股票开始回暖。那么这样的一家数据型公司为什么会面临这么多的竞争呢？您是不是想到了定位？想到了红海或是蓝海？如果我们的企业需要在海外寻找广告帮手 - 会不会选择这个快要被收购的数据型营销服务公司，你会因为它要或者是它能在全世界范围内和诸多丛林之王竞争而选择或者放弃这个广告服务公司吗？试想，有多少家人工智能科技公司，能经受得起如此的激烈比拼。或许，这就是这家公司的存在的力量！

关于客户画像的算法和模型，APPEN公司在数据采集，标识，分类，计算等智能自动化领域，具有较强的生命力,尤其是数据标注领域，个人觉得此公司已经远远走在国内企业的前列。相当一部分国内的公司对数据标注工作不够重视，他们要么是外发出去给别人处理的。一个好的人工智能产品，一个决定因素是数据的质量，就好比今天我们用的尼龙66一样，杜邦公司在原料领域的地位很难被人超越一样。能够立足把原始数据处理好的公司，我想，在将来因此会变得更加巩固和优秀。值得分享的是，广域和深度学习推荐模型用于CRM系统，相信对您也有很大的帮助。

与诸多外国人工智能营销服务类公司相比，很多外国人工智能公司在技术上精细化的程度比我们国内的营销服务公司要更深更精，科技公司与科技公司合作联手的氛围明显比国内的重，不停有小的人工智能公司被大平台公司收购合并，有的是专业做数据采集服务，有的集中搞数据标签，有的搞数据分析。而国内的营销类人工智能服务公司给我的感觉是什么都有，什么都能做，且行业之间合作相对较少，尤其基于生态合作的软件行业的收购我个人见到不多。即使有合作，或许因为合作机制如风险分担等问题，无法达成深度合作。当然和美国也有很多营销服务科技大平台公司。

流程发现通过了解当前格式中发生的事情以及完成这些任务所需的步骤，帮助您的营销团队更快地执行任务。识别营销流程并评估其优化程度的步骤减少了团队执行工作所需的时间，减少了在不需要关注的事情上浪费的时间，或者解决了可以完全避免的问题。然后，营销团队可以将更多的精力集中在与受众的联系上，而不是运营混乱。流程发现方法还可以让团队忘记您的流程，现在每个人都可以看到这些流程，从而节省解释这些流程的时间。这种可见性也有助于营销团队保持警觉，更加意识到流程优化可以提高效率或有效性的机会。通过执行流程发现练习可以发现营销瓶颈。

流量整形算法用于确定对相应买家的竞价系统的请求的质量水平，在该竞价系统中，它将确定流量是否可能被竞价和购买，或者不被竞价，从而相应地整形流量。这将导致每个交易对合作伙伴的流量分配方式发生重大变化，并可以解释当前的竞价行为和活动设置。随着新买家和供应商的加入，该算法将自动优化可能的低质量流量。通过学习完本文，你将学会如何与腾讯、百度和谷歌等平台公司合作营销推广，你或许可以尝试制订营销广告投资实施计划、过程管理（KPI）和控制体系。

毫无疑问，人工智能正在改变视频营销策略，而且在未来只会更受欢迎。随着我们进入2024年，人工智能将以各种方式彻底改变视频营销和整体社交媒体战略。从人工智能驱动的视频编辑和个性化内容交付到高级分析和交互式视频体验，人工智能为该领域带来了创新和效率。凭借人工智能的能力，视频营销将继续发展，为观众创造极具影响力和沉浸式的体验。对于视频营销来说，无疑给销售人员带来了新的机会和动力，因为人工智能将把我们带到了成功的新高度。

翻译完此文，意犹未尽。虽然百度翻译可以帮我省去很多生僻字，但是翻译过程中，每一句的意思都需要我去揣摩和对比，很多文字不能直接翻译过来。比如本文中作者在最够阶段给读者提出的忠告中，作者说人工智能对于商业管理人员营销人员都是一个基础能力，其中第五条建议是：“be relevant and remain competitive” 百度的翻译是“具有相关性并保持竞争力”。我个人把“具有相关性”翻译成“躬身参与”，也算很自然地感受到了Hyper AI 对我们营销人员的冲击吧。期待更多志同道合的朋友一起交流学习。

在客户满意度方面，目前还是真人胜过聊天机器人。但是会一直如此吗？研究表明，几乎55%的时候人们更喜欢与真人互动，而不是与聊天机器人互动。然而，普华永道的一项调查显示，超过30%的客户无法区分聊天机器人和真人。当然，不断更新的意图识别和情感人工智能技术进步已经无法停止，未来用户一定很难区分聊天机器人和人类。如果聊天机器人的数据库是类一个或多个知识图谱和数字孪生级别的数据库，特别是他们装备了专家库系统，您认为人类聊天还能聊得过机器人吗？市场营销部门导入聊天机器人，未来1-3年一定红遍中国！谁落后，谁挨打！

人工智能（AI）聊天机器人革命正在向我们袭来。由对话式AI驱动的AI聊天机器正在改变企业世界，为公司提供更高效的方式与客户和员工互动。本综合指南将介绍AI聊天机器人，解释其主要功能和优势，并探讨它们如何改变您的业务。在本指南结束时，但愿您将对AI聊天机器人及其彻底改变企业世界的潜力有一个深刻的了解。要理解AI聊天机器人，我们首先定义一个聊天机器人。聊天机器人是通过在线消息应用程序使用书面或口语与人类互动的软件程序。聊天机器人可以是基于规则的，也可以使用AI。他们经常代替现场经纪人。

尽管大多数视频广告都是在PC上观看的，但在过去十年中，它们在移动设备和智能电视上的消费量呈爆炸式增长。由于视频广告更具吸引力，与用户的互动性更强，给人留下了持久的印象，使其成为最受欢迎的广告形式之一。这导致美国视频数字广告支出从2020年的1527.1亿美元增加到2021年的2399.9亿美元。此外，预计到2025年，这些数字将超过3000亿美元。

我们都听到了鼓点：有线电视正在加速削减，线性电视观众正在向流媒体平台迁移，年轻观众已经完全脱离了传统电视。对于49.6%的美国人口来说，线性电视仍然是一种有效的大众传播策略，但它在广告生态系统中的作用和影响无疑正在演变。

服务器端广告插入（SSAI - server side ad insertion）是在联网（有线）电视上广告竞标行动中的最流行的技术解决方案之一。SSAI是一种在视频流加载到用户设备之前将广告植入在一起的技术。它可以用于任何连接或超顶级（over the top - OTT）视频环境，包括社交环境，但大部分需求来自CTV的爆炸性增长。IAB技术实验室产品管理和全球项目高级副总裁Shailley Singh表示，SSAI技术正变得如此普遍，以至于广告技术公司现在“无论设备如何”都在使用它进行视频投标。

没有想到今天会写这篇文章。年和多个展会公司，谈及展会平台数字化和能力建设的问题，没想到，看到英富曼2022年可持续发展年报后，立刻看到了思路和方向。展会公司未来的发展方向在哪里？展会公司如何给企业赋能？知识+数据+人工智能+市场供需对接+个性化内容+专业市场调研和研究+培训+加大数字化投资。我相信以上这些关键字，足够引起一切文化公司，传媒公司，展会公司，管理咨询和培训公司的兴趣。英富曼如何引连续霸占道琼斯可持续发展指数-媒体行业翘楚？他们的定位、产品、盈利模式、战略、风险应对、永续经营等方面都有哪些秘密呢？

我们平时在下载一些视频的时候，由于播放器一样，可能无法播放。这个问题如果放在一个企业的营销广告里，如何大面积发生这种问题，那这个做广告的企业可惨了是不是。IAB公司很早以前就发现了这个视频格式不一致的问题，和众多技术标准一样，IAB关于数字视频格式标准，除了自己的标准以外，作为DAA协会的一员，他们也推荐接受其他机构的数字视频标准。统一数字视频的格式，无疑可以帮助视频编码和解码前后端一致匹配的问题。。我们国家第一个互联网视频格式国标是2020年发布的。

无论你是企业家、营销人员，还是仅仅是一个渴望分享故事的有创造力的人，了解视频创作的艺术和科学至关重要。

B2B企业要更多关注，多元素媒体（富媒体）广告重的投喂式广告。之前和一些资深营销负责人有多次讨论过营销自动化，我们前面的文章讨论过如何引流（traffice leading)等。相信这里涉及到未来产品数据库，营销数据库，或者细分到某个产品应用场景的营销话术数据库，展示工具数据库的建设。这两天看到Figure3机器人与ChatGPT的融合，更坚定了我对营销机器人的期待和巨大市场前景的信心。

你会不会登陆一个网站，刚进入就立即退出来？或者有时候，在一个网站上会流连忘返？哈哈......什么是用户流？用户流描述了用户在进入产品或服务后从开始到结束的行为和转换过程。用户流主要包括用户的行为、动作和转化，以及用户与产品或服务之间的交互。用户流可以用来分析用户的行为模式和习惯，了解用户在产品或服务中的使用情况，发现用户可能遇到的问题和瓶颈，并优化用户体验。通过对用户流的分析，可以改进产品或服务的设计，提供更好的用户体验，增加用户的满意度和忠诚度。文末两篇推荐阅读，都是大师经典，强烈推荐！

希望构建、塑造和改善用户体验的商业领袖知道数据就是力量。通过全面的买家人设，您可以为企业中的每一位客户创造相关的情境体验。越详细越充分客户人设设计，越能提升客户的满意度，越容易促成生意合作成功。

什么是线性广告和非线性广告？什么是陪同广告？非线性广告的出现从另一方面来讲，其实也改变了用户消费的方式——对广告不再心存好奇，获取信息的方式由被动变为主动，对不喜欢的内容有了说不的权利。而随着用户媒体消费方式的不断变迁，广告主们不再确定要通过哪种恰到好处的信息和渠道才能准确地触达受众。因此，未来非线性广告如果继续以用户为导向，与用户相关并且具有相应的品牌号召力 - 不仅要能够体现出品牌的价值，而且能很好满足广大Z世代用户的个性心理预期，未来可期。

2024年3月16日，科技公司Cognition推出了世界上第一位人工智能软件工程师Devin AI。这项创新有望利用人工智能编码和机器学习的力量加快发展。Devin AI不仅仅是帮助；它是一个成熟的队友，发挥智能编码自动化和自主人工智能编码的魔力，使复杂任务自动化，并使开发人员能够实现更多目标。简而言之：- Devin AI凭借其先进的能力正在彻底改变软件开发行业。- 它提供了机器学习和人工智能的独特融合，以实现编码任务的自动化。- 该平台旨在提高软件开发过程中的生产力和效率。

IAB公司推出的统一数字视频格式的通用要求倡议，无疑得到了众多传媒广告公司的坚决拥护。当同一个媒体素材在不同平台，不同设备，不同用户之间切换，都可能有不方便的地方。另外一个痛点就是用户可以通过拦截视频软件，规避讨论不想看到的视频广告，也是一个趋势。因此，加上客户个人隐私保护等因素，可能会引发未来个性的视频广告市场蓬勃发展，这对媒体从业人员和广告主都提出了更高的要求，如何做到内容实用、有趣、不过分触及客户隐私且精准有投喂等都是人工智能和深度学习可以发挥武力的地方。行业标准协会主动发起的倡议，值得所有企业效仿。

体育直播过程中机器学习如何实时跟踪运动员以及识别动作的呢？视频分析技术通过即时处理实时视频数据，彻底改变决策，为安全、零售、制造和体育等行业提供变革性见解。然而，将尖端视频分析模型转化为实际应用带来了巨大的挑战和机会都有哪些呢？请和我们一起探索深入构建实时视频分析应用程序的复杂世界，机器学习和流媒体技术的融合为直播注入了怎样的活力。

昨天和朋友分享，我说将来一定有公司可以非常精准地向潜在客户提供他们迫切需要的产品和服务的信息。未来一定有这样的营销服务类平台型公司：- 它可以向上游供应商收费- 它可以向下游客户收费- 它的广告收入将占据公司总营业额的三分之一以上未来中国会产生多少家这样的人工智能公司呢？

翻译完第二个标准，我自己对视频广告格式，也学到了很多知识点，有些模糊的知识点也在翻译过程中被自己反复挑战，比如线性广告是否应该译成插入广告？多元素媒体是否应该译成富媒体？我相信您和我一样，看完这个标准后，对视频广告的格式会有一些基础的了解。数字化时代，中国也同样需要尽快建立各种数字媒体标准，更要求同行从业者自觉参与进来。一方面可以提高数字媒体的传播和互动效率，另一方面，也可以显著降低未来视频广告的投入。