2025 年你应该退休的 6 个过时的人工智能营销趋势

就像一个已经过了巅峰期的旧引擎一样，随着技术的飞速发展，一些人工智能营销策略正在失效。曾经看似尖端的解决方案现在已经失去了优势。让我们来看看哪些人工智能趋势已经落后，以及为什么它们不再提供您需要的结果。

营销中你需要放弃的 6 个人工智能趋势

1. 基本聊天机器人

然后：第一个聊天机器人出现在 20 世纪末，ELIZA 于 1966 年首次亮相。这些早期的机器人依靠预先编程的脚本来模拟对话，自动执行基本的客户服务任务并处理日常查询。虽然它们对于简单、重复的任务很有效，但缺乏适应更复杂的客户需求的能力。

现在：随着个性化期望的提高，传统的聊天机器人已经无法满足需求。当今的消费者期望由自然语言处理 (NLP) 和机器学习等先进技术提供支持的人工智能驱动的助手。几乎90%的高管表示投诉解决速度更快，超过 80% 的高管认为通话量管理有所改善，这一切都归功于人工智能。

现代人工智能助手，例如使用 GPT 等模型的助手，可以提供动态、个性化的交互，并且可以处理更复杂的查询。通过利用客户数据，这些先进的机器人提供量身定制的解决方案，同时提供更人性化的体验。

然后：2010 年代末，人工智能被广泛用于基本的社交媒体聆听，主要侧重于通过关键词和简单的文本分析来监控品牌情绪。这让品牌能够大致了解消费者对他们的感受，但缺乏深度和细微差别。

现在：随着更先进的人工智能模型的出现，这些模型集成了更深入的上下文理解和多模态分析（文本、图像和视频），情感分析变得更加复杂。今天，消费者期望品牌不仅能从文本中捕捉情感，还能抓住多媒体内容中情感的细微差别。这种更丰富的洞察力使品牌能够通过响应情绪的实时变化并制定在更个人和情感层面上产生共鸣的营销来增强客户忠诚度。

3. 基于历史数据的预测分析

然后：基于历史数据（例如过去的购买行为）的人工智能驱动的预测分析被大量用于预测未来的购买模式。这种趋势塑造了个性化的优惠和推荐。

现在：仅靠基本的预测分析已经不够了，因为客户期望公司能够实时适应。创新的人工智能系统现在结合了预测和实时分析，利用实时行为数据和不断变化的趋势，而不仅仅是历史记录。这样，营销人员可以确保更准确的个性化和更快地适应客户需求。

4.简单的预测性产品推荐

然后：第一个人工智能驱动的产品推荐引擎严重依赖于购买历史和浏览行为，被认为是最先进的。这些系统主要关注“经常一起购买”和“购买该产品的客户也购买”推荐。

现在：基本的建议已经不够了。人工智能已经超越了简单的产品建议，提供更智能、更具情境感知的建议，例如预测生活方式的变化或了解客户行为背后的潜在意图。协同过滤、深度学习和强化学习等算法不仅依赖于过去的行为，还依赖于过去的行为。他们分析实时数据、用户意图，甚至季节性或社交趋势等外部因素。

2023年，全球 56% 的千禧一代转向生成人工智能工具，绕过传统搜索引擎，接收不仅个性化而且直观地了解当前环境的产品或服务推荐。

5.语音搜索优化（VSO）

然后：随着 2018 年至 2019 年左右 Alexa 和 Google Home 等语音助手的兴起，语音搜索优化迅速成为人工智能驱动的主要营销趋势。品牌专注于语音搜索 SEO，以确保通过语音查询轻松发现其内容。当时，一些人预计语音搜索将改变客户研究产品的方式，许多人选择使用特定的关键字而不是完整的问题或会话短语。

现在：然而，语音搜索优化本身就陷入了停滞状态，因为消费者对语音搜索的采用并没有像预期的那样快速增长。尽管超过三分之一 (35%)的美国成年人表示对语音购物感兴趣，但他们尚未完全接受它。相反，焦点转向更具互动性和任务驱动的对话式人工智能体验，例如语音商务（v-commerce）和支持语音的应用程序。这些平台允许用户直接通过语音命令完成任务，例如购买或管理服务，提供更加无缝和功能性的体验，而不仅仅是使用关键字搜索信息。

6. 基于基本人口统计的人工智能客户细分

然后：早期的客户细分人工智能模型严重依赖年龄、地点和性别等传统人口统计因素来定位营销信息。营销人员经常使用这些基本信息来个性化电子邮件，创建提供有限个性化和参与度的静态细分。

现在：人工智能驱动的细分取得了显着进展，纳入了更复杂的心理和行为数据。这种转变使动态客户群能够实时调整，从而使营销工作更加个性化和响应迅速。

在当今的全渠道环境中，人工智能驱动的微细分使品牌能够跨各种接触点传递量身定制的信息，而不仅仅是电子邮件。营销人员可以通过短信、推送通知、应用内消息、社交媒体广告甚至个性化网站体验来提供个性化内容。通过利用超个性化，品牌确保客户在他们最常接触的平台上收到相关的、及时的沟通。

从通用到动态：利用人工智能实现超个性化营销的成功

正如我们所看到的，营销中的许多人工智能趋势已经显着改善，从基本技术发展到可以带来实际结果的复杂工具。采用这些创新解决方案的营销人员将能够更好地领先于技术变革并满足消费者的期望。利用人工智能和机器学习的力量对于在超个性化时代蓬勃发展至关重要。

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