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。

我认为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：

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点击声，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。

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。