《人类简史》中提到，人类和动物的最大区别在于：人会相信一些共同的价值观，换句话说就是故事(Story)。AI就是这么一个精彩而且绵长的故事。创作AI这个故事的人一定是地球当代最强的营销人。
AI像北京雾霾一样，无孔不入，全天候刺激人们的脑细胞，比往昔的“移动”，“大数据”和“区块链”的故事更为迅猛和持久。在AI弥漫的世界里，不光工程师在学习AI，而且有不少销售、行政和政府官员，都在看Andrew NG的教程，甭管看没看懂，能不能用上，理不理解，反正是晒过朋友圈了，传递正能量了，响应国家的人工智能规划了，而且政治正确了。
本篇文章也有类似的使命或投机之嫌。
对于AI这个故事，常常有两种看法：职位越高的管理者，越看好AI;越贴近执行层的工程师，越鄙视AI。借用马克吐温对于印度评价的一句话，“对于AI(印度)的任何看法，都是正确的，这是因为AI太复杂”。但唯有复杂，才有魅力。
1.AI到底是什么?
我举个例子，我家旁的商场停车场，以前有两个停车员，一个管理入口开单子，一个管理出口缴费;后来，变成一个人专管缴费，因为入口有车牌子识别系统，AI干掉了一个人的工作;再后来，大部分缴费也通过微信扫码完成，只剩下半个人的缴费工作量。AI正在偷走我们很多的常规工作，当然也给很多数据工程师带来了新工作。
李开复在一次演讲中，曾经说过“5秒以下的工作都会被人工智能所替代”。这实际上也包括我正在的写文字，AI已经开始撰写很多股评新闻，新闻点击率比编辑写的还高;今年8月份，九寨沟发生地震后25秒，地震局就通过AI发布了地震新闻，其中包括4张图(如地震地质图，天气图等)和540个字的新闻稿。
美国MIT大学的温思登教授将AI解释为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”。
面向技术人员，我比较喜欢用大数据+机器学习+云计算来解释AI。AI主要处理的对象包括自然语言，图片/图像，视频。在未来若干年，视频图像处理将会影响众多的产业，包括自动驾驶，营销分析等等。
2.什么是营销
营销的英文叫做Marketing，有人说它是艺术，也有人说它是科学。
科学的极致就是艺术，艺术的理性就是科学，所以等于什么也没说。李叫兽说过：营销的本质是获取客户需求，改变消费者的决策，以前不想买的，变得有兴趣;以前有兴趣的，现在变成死忠粉，仅此而已。 奥格威(《一个广告人的自白》)：We sales, or Else，提高销量是广告人的唯一目标。
营销是艺术还是科学?I don't care!
3.营销和AI有什么样的火花?
今天的正题是聊聊AI和Marketing(营销)的关系，AI究竟是新物种，还只是一些术语(例如数据驱动的营销)的新瓶久酒?还好，我们所讨论的不是革谁的命的问题，而是有什么东西需要革命的问题。
我认为，相当长时间，AI不会给营销带来表面上的惊天动地的变革，但是会在营销的内在运行机制中起着潜移默化的推进作用。这好比著名的冰山理论，一部精美作品的表面只是其所有创作的1/8，像冰山一样，水面下还有7/8的不为人知的创作。经过多年的透支，繁花似锦的营销表面创新，已经略显黔驴技穷;但是，很多营销表象之下的技术，在悄悄在发生变革，比如程序化智能投放，创意的自动生成，营销洞察，全渠道归因等。AI就是水面之下7/8的驱动力，蕴含了算法，数据和计算的合力。
营销是一个业务性非常强的行业，我曾经将数据(Data)比喻成营销行业的氧气(Oxygen)，AI就是利用这些氧气助燃真正的业务。
那么AI对于营销究竟是什么呢?我认为：AI是做数据的大生意，把数据的商业价值发挥出来。所谓生意，我是想强调AI必须找到所依存的业务场景，否则AI只是实验室的报告而已。
AI与营销的火花很多，举两个栗子!
a) iAB成立AI和ML项目组
2017年8月，做程序化标准的iAB协会，居然也成立了一个专门的AI和ML的项目组，帮助营销，技术和管理人员快速理解AI对于数字营销的影响，并设置如下目的。
1、了解AI和机器学习对企业业务产生的影响
2、简化、定义并制定与广告和营销行业相关的空间标准
3、为行业的组织工具提前做好规划
4、考虑AI的伦理问题，以便未来人类和机器能和谐工作
b) IBM Watson混入营销圈
IBM Watson是一个AI世界的花花公子，富二代，出生名门，参加综艺节目(Jeopardy)一炮走红，目前走穴在医疗，商业顾问，数字营销，数据分析等行业。在数字营销行业，Watson曾经为丰田，联合利华提供千人千面的自动广告创意，还利用大数据分析提高购物体验，智能交互系统。
4 AI将给营销带来什么变化?
4.1)规模化的个性化广告
随着用户时间的碎片化，传播媒体的多元化，社会文化的异构性，用户将更强倾向于个性化的体验，比如说每个人的朋友圈，每个人的新闻推荐都不尽相同。广告也会朝着大规模的个性化发展，即使对于同一广告主，不同的创意，对相同的用户会产生不同的效果。有人爱看软文，有人爱看短视频。因此，见人说人话，见鬼说鬼话的广告系统是一个明显趋势。这种个性化的规模化需要大量的AI技术在后台支持，也就是水面下面的7/8的工作。
4.2)因果关系和漏斗分析的颓废
随着信息技术发展，营销中的可采集到的数据量，维度，复杂度，相比以往，都发生了很大的变化。比如，在公司在设计官网的时候，会假设很多因果逻辑，“按钮放在左边，用户移动距离少，因此效果好”，但是这种因果分析在复杂的场景下，很可能不是事情的本质，或者不是结果的决定性因素。漏斗分析的方法也可能很容易碰到瓶颈，或者发生不可解释。消费者的决策路径并非像漏斗一样规则，更多的随机和复杂因素在干扰其中。因此，简单的因果关系和漏斗分析都会面临很大的应用价值挑战。
消费者和品牌商之间是一个巨大的墙，充斥各种各样的数据(广告，产品，社交，互动等等)，双方的了解都是通过局部数据来了解，类似瞎子摸象一样。AI就是用来描述这个大象这个东西，虽然没有人真正见过大象长什么样子。
4.3) 效果跟踪/评估的技术突破
之前的效果大部分都是单渠道看Impression, Click , Conversion的线上指标，随着数据收集能力的完善，多渠道的用户数据打通，线上和线下的数据结合。这些指标的关系会建立一些复杂的相关性，我们会查看更加复杂的指标，而这些指标的评判决策都会更加依赖于算法。其中也包括很多视频分析能力的提升，交管局能够将通过车牌照的系统跟踪主干道行驶的车辆，同样移动设备和摄像头也让用户行为的跟踪变得技术可能，虽然其中有很多复杂的隐私问题，但是共有场所的人群跟踪应用一定要越来越多。
5.营销里的AI技术或应用
这一节从AI的技术出发，它可能带来的业务分类。技术上，AI会增强自然语言处理，图像，视频的处理分析能力，这些能力在MarTech/AdTech都大有用武之力，另外就是数据分析能力和洞察能力的提高，最后也是营销效率的提升，包括创意的制作，程序化投放等。
AI在营销领域有几个大的方向，包括自然语言处理，图像视频应用，营销效率，营销洞察等。
结束语
AI究竟会给营销带来什么样的变化? 这种变化也许不容易从每一天与每一天的差别中看出来，但是当我们以2年为单位来看的化，我们确实能够看到水面下的冰块越来越大，越来越复杂，AI就是水下之冰。另外，AI是挖掘数据价值的火焰，它会能帮助业务的熊熊燃烧!
本文作者：欧阳辰
来源：51CTO
