超越流行语：Martech 中的真正 AI 是什么样子
自动化工具曾承诺给我们带来奇迹。可惜的是， 比利时电话号码数据 “实时个性化”和“预测性洞察”往往未能兑现承诺。过去的技术更多地基于静态逻辑，而真正的人工智能能够动态调整，从行为信号、情境和意图中学习。它超越了静态的“如果-那么”逻辑，走向真正智能的境界。
作为一名营销人员，请原谅我对铺天盖地的人工智能解决方案持怀疑态度。并非所有高喊“人工智能！”的工具都真正具备人工智能。许多工具只是给旧自动化披上新装。关键在于辨别真伪。
评估 Martech 中 AI 的 6 个关键考虑因素
以下是我如何评估我所看到的是真正的人工智能还是带有新标签和更高定价的旧逻辑。
1. 寻求自适应学习，而不仅仅是基于规则的自动化
需要关注的方面：Martech 平台可能会将基于规则的工作流程与机器学习组件相结合，这完全没问题。关键在于系统能否根据新数据不断改进其输出。例如， 如何在竞争激烈的市场中提高ROA？ 寻找能够根据行为模式等数据进行调整的机器学习模型。
需要注意的是：解决方案遵循预设规则，例如“如果发生 X，则执行 Y”，而不会不断发展。
要问的问题：
- 系统会动态地重新训练其模型，还是按照固定规则运行？如果是，频率是多少？
- 系统是否从行为数据中学习还是仅仅遵循既定的工作流程？
2. 要求人工智能模型和技术的透明度
需要注意的事项：并非所有平台都需要深度学习或强化学习。您需要明确平台使用的人工智能类型，以及更重要的是，为什么使用。典型的人工智能会使用机器学习 (ML)、深度学习、自然语言处理 (NLP) 或强化学习。
需要注意什么
该产品依赖于决策树、工作流自动化或预编程逻辑。同样， 布韦岛商业指南 这些更简单的模型本身并没有错，在某些情况下，它们确实是适合您的解决方案的正确方法。但您需要了解新功能是否被标记为AI。
要问的问题
- 它是否利用深度学习或强化学习，还是基于规则？
- 您能否提供有关模型如何自我更新的详细信息？
- 为什么针对特定用例选择这种方法？
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3.了解培训方法
需要关注的方面：一切都与学习有关。模型的复杂程度取决于其训练过程。您需要研究用于训练并随着时间的推移提高解决方案准确性的数据集（数量和种类）。
需要注意的是：依赖预先配置的响应而没有有意义的学习。
要问的问题：
- 它是基于实时数据、合成数据还是预先输入的规则集进行训练？
- 模型多久更新一次以及如何纳入反馈？
4. 寻找不断发展的洞察力，而不是静态的仪表板
需要寻找什么：真正的人工智能驱动系统具有不断发展的建议，并提供随着行为变化而变化的见解（例如，随着新数据的进入而更新的预测性潜在客户评分）。
需要注意的是：提供静态报告和基本分析，没有高级建模。
要问的问题：
- 随着新数据的输入，系统的准确性是否会随着时间的推移而提高？
- 它可以动态创建内容吗？还是依赖于模板？
- 这些见解是预测性的还是仅仅是描述性的？
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5. 注意没有实质内容的流行语
一些供应商在使用基础自动化时误用了“机器学习”和“人工智能驱动”等术语。基础自动化或许能完成工作，但要注意以下关键的危险信号：
- 缺乏清晰度：没有明确解释 AI 在产品中如何发挥作用。
- 没有支持证据：缺乏技术文档或案例研究来证明人工智能驱动的改进。
- 供应商理解模糊：供应商无法清晰地阐明其工具中人工智能和自动化之间的区别。（提示：您可能需要与产品营销或工程部门的人员沟通，因为销售代表可能无法随时掌握这些信息。）
6.咨询第三方来源
任何事情都不要轻信供应商的说辞。您可以查阅 Gartner 或 Forrester Wave 等知名领导者的独立分析报告。
使用您的网络、LinkedIn 群组或同行评论来了解那些已经尝试过产品或解决方案的用户的真实用户体验。
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最后的想法
如今，许多优秀的营销技术解决方案都将自动化与人工智能相结合。并非所有工具都需要尖端人工智能才能发挥作用。但您需要了解自己购买的是什么，尤其是在价格不菲的情况下。通过提出正确的问题，并寻找实质内容而非营销噱头，您就能拨开层层迷雾，选择真正有效的工具。
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