互联网和科技巨头是人工智能产业发展最重要的力量，具备数据、技术、资本等优势，结合自主研发和兼并收购， 在 AI 领域进行全方位跨层次布局，引领行业发展。同样的，通过人工智能运用在传统营销上，也成为行业发展的一个发展趋势。

人工智能数字化营销虽然不太普及，但是近几年，随着人工智能不断发展，通过人工智能、大数据、计算机算法等技术，运用在营销上，逐渐成为一种趋势。

趋势一：互联网广告（DSP）投放

人工智能已在PC端DSP成熟应用，程序化投放实现价值最大化。以DSP、RTB 等技术为代表的程序化广告投放通过大数据和即时撮合，实现了广告资源的优化匹配，提升广告投放效率和效果。人工智能的运用使得 DSP 超越了传统的根据广告特性挑选流量-投放-分析-再挑选流量投放的人工运营方式，通过数据分析预判竞价价格，实现整个运营流程的自动化。用户的大数据挖掘是 DSP 程序化投放的核心环节之一，它有助于实现营销受众的精准发现和即时定位，提高从营销到消费的转化率，实现广告投放的价值最大化。

趋势二：移动营销

移动DSP加速发展，海外移动营销市场广阔。在移动互联网时代，无线二字将计算的维度进一步提升，同时信息脉络也更清楚。首先，信息量成几何增长，移动设备可以揭示更多的数据，例如 GPS 位置信息、移动设备信息等。其次，移动端的数据信息链接的更为紧密，相比以往 PC 时代的 IP 和 Cookie，移动设备号的唯一性可以更好地把相关信息串联起来，让分散的信息回归到一个目标受众上。因此，移动 DSP 通过更深入的数据分析和更精准的用户定位成为智能营销未来重点拓展的方向。 产业趋势方面，由于国内移动互联网市场竞争激烈，海外移动营销服务商将深度受益于移动互联网企业出海浪潮的高涨。同时，由于国外 Facebook、 Google 等互联网巨头的数据资源开放程度更高，海外移动营销服务商拥有的数据和技术优势更为显著。

趋势三：O2O营销

社交平台拥有更丰富的用户数据，更精准用户画像助力 O2O 营销。 在所有互联网应用中，社交网络记录着我们全部的网络行为，对社交数据的深入挖掘，能够还原用户的喜好、背景，甚至揭示潜在内心需求，对用户消费行为进行预测。

社交网络大数据挖掘的应用场景：

（1）意见传播、动态网络影响力传播模型分析；

（2）社交关系分析；

（3）相关主题的历史和趋势分析；

（4）基于地理位置的某领域专家分布分析；

（5）知识图谱的构建。 基于微信的O2O商业模式蓬勃发展，线下商户借助微信等移动社交平台开展O2O营销，对这类企业来说，线上用户的积累将有助于其发现和挖掘潜在消费者，提升营销的效果。

趋势四：电商营销

电商平台丰富消费数据更具商业价值，精准用户定位进入智慧电商阶段。

B2B电商平台发展可分为三代：

第一代以信息撮合机制为主，通过互联网特性有效的汇聚买卖双方信息；

第二代以在线交易为主，信息展现模式、在线交易工具、配套服务产品的发展使得各平台都在想方设法解决在线交易问题；

第三代即资源集聚为主，资源集聚突出两大核心要素：数据穿针引线，服务本质所需。大数据给予平台服务提供了信息支持，而服务落地也有利于有效数据不断被采集，形成数据循环，即“雪球效应”，大数据不是电商平台的某一个产品组成或业务领域，大数据是整个电商未来发展的基础资源与优势体现。

趋势五：SaaS营销

SaaS 与营销联动，打通企业内外部数据。 随着广告主对流量转化率要求的不断提高，对企业内外部数据联通需求（例如潜在用户认知渠道、用户来源等）的提高，人工成本的上涨以及对行业整体解决方案的迫切需要， SaaS 与营销联动的模式备受推崇。 营销托管与 SaaS 软件服务相互促进，技术与营销相互配合，一方面可以为大数据技术积累大量原始数据，另一方面可以更了解客户需求，有利于开发大数据云服务产品。

趋势六：内容自动化营销

自动内容生成有望成长为内容营销新趋势之一。

基于对数据的分析和信息的加工，人工智能可以被应用于广告的自动生成和优化中，未来利用人工智能生产植入式内容将成为重要趋势之一。目前， 自动化工具撰写已被应用于新闻稿和年度报告等商业信息，Gartner 预计到 2018 年， 20%的内容将由机器产出。

人工智能数字化营销的趋势越来越明朗，抓住人工智能营销趋势，可构建企业高效AI高效价值链，提升企业竞争力。

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