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用戶興趣和語義理解,讓人工智能大模型為你的數(shù)字化營銷業(yè)務找到最佳召回

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召回模型是數(shù)字化營銷業(yè)務中的核心環(huán)節(jié),它決定了用戶能否看到與自己相關的內(nèi)容,從而影響用戶的滿意度和轉化率。 傳統(tǒng)的召回模型通常基于用戶的行為數(shù)據(jù)和內(nèi)容的特征數(shù)據(jù),通過一些簡單的規(guī)則或機器學習算法,來計算用戶和內(nèi)容的匹配度,然后按照一定的排序規(guī)則,向用戶推薦最匹配的內(nèi)容。 然而,這種方法存在一些局限性,比如數(shù)據(jù)稀疏、內(nèi)容冷啟動、用戶興趣變化等,導致召回效果不理想。 隨著人工智能技術的發(fā)展,特別是近年來出現(xiàn)的一些人工智能大模型,如GPT-3、BERT、DALL-E等,為召回模型提供了新的思路和方法。 人工智能大模型是指那些具有超大規(guī)模的參數(shù)和數(shù)據(jù)的深度學習模型,它們能夠在多個領域和任務上表現(xiàn)出驚人的性能,甚至超越人類的水平。 人工智能大模型的優(yōu)勢在于它們能夠從海量的數(shù)據(jù)中學習到豐富的知識和語義,從而實現(xiàn)對用戶和內(nèi)容的深度理解,進而提高召回的精度和效率。 本文將從產(chǎn)品經(jīng)理的視角,介紹如何應用人工智能大模型實現(xiàn)基于綜合分析的召回模型,主要包括基于用戶興趣的召回模型和基于語義理解的召回模型,以及它們在電商、廣告營銷和用戶增長等數(shù)字化營銷業(yè)務中的應用場景和效果。 旨在幫助產(chǎn)品經(jīng)理和運營人員了解人工智能大模型的潛力和價值,以及如何利用它們來優(yōu)化數(shù)字化營銷業(yè)務的召回效果。
召回模型優(yōu)化:讓你的數(shù)字化營銷更高效

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召回模型是一種在數(shù)字化營銷中廣泛使用的機器學習模型,它的作用是根據(jù)用戶的特征和行為,從海量的候選物品中篩選出最有可能被用戶感興趣或點擊的物品,從而提高用戶的滿意度和轉化率。召回模型的優(yōu)化是一項重要的工作,它涉及到如何選擇合適的召回模型類型,如何設置合理的召回模型目標,以及如何采用有效的召回模型方法。本文從產(chǎn)品經(jīng)理的視角,介紹了召回模型的定義、作用、類型、優(yōu)化的意義、目標和方法,并且給出了一些實例和示意圖,幫助讀者理解和掌握召回模型優(yōu)化的基本概念和技能。
B端金融機構數(shù)字化營銷活動流程怎么規(guī)劃?一文看懂

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活動作為拉新促活的有效手段之一,一直以來都備受金融機構的重視。但現(xiàn)有的Saas系統(tǒng)較少能滿足機構的要求,以及現(xiàn)在前沿的數(shù)字人、VR等技術,都給金融機構做活動帶來了新的挑戰(zhàn)。這篇文章,我們就來分析下這個問題。
AI人工智能
人工智能大模型如何助力數(shù)字化營銷流量策略優(yōu)化

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流量策略是指通過各種手段和渠道來吸引和留住用戶,提高用戶的活躍度和轉化率,從而實現(xiàn)業(yè)務目標的一系列方法和措施。人工智能大模型是指具有超大規(guī)模的參數(shù)和數(shù)據(jù)的深度學習模型,它們能夠在多個領域和任務上表現(xiàn)出驚人的智能和創(chuàng)造力,為流量策略的優(yōu)化提供了強大的支持和可能性。本文介紹如何利用人工智能大模型進行內(nèi)容策略、廣告投放策略、用戶體驗策略和用戶增長策略的優(yōu)化,以及在這些過程中需要注意的問題和挑戰(zhàn)。
營銷推廣
商品工業(yè)屬性畫像:數(shù)字化營銷的核心競爭力

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商品工業(yè)屬性畫像是指對商品的各種屬性和特征進行系統(tǒng)化的描述和分析,以便更好地了解商品的本質和價值。商品工業(yè)屬性畫像在數(shù)字化營銷中有著重要的作用。本文從理論和實踐兩個方面,結合一些實際的案例和示意圖,介紹商品工業(yè)屬性畫像的概念和方法、在數(shù)字化營銷中的應用和價值,以及商品工業(yè)屬性畫像的具體操作和效果。