人工智能在娱乐营销中的演变

我们是一个令人惊叹的全球消费群体。根据尼尔森的一项研究，美国人每天花费近12个小时消费媒体。今天，内容可以随时随地在任何设备上看到，几乎遍布全球。亚马逊Prime Video和Netflix等平台仅在美国就已超过1亿用户。然后是YouTube，Instagram和Twitch等平台，每天在全球范围内上传数百万小时的内容。

当数据与娱乐结合时

所有这些内容都带来了大量数据。电影，电视或影响者视频中包含的非结构化音频和视频的范围可以从屏幕上的人的表达到场景中的对象。这些数据的可用性正在改变当今的娱乐营销，使营销人员能够在品牌整合活动开始之前预测其结果。

将娱乐与数据融合并不是一个新概念。内容创作者和营销人员都一直渴望了解哪些内容会引起观众的共鸣并使他们保持参与。几十年来，焦点小组和屏幕测试一直在好莱坞发生。娱乐营销领域也不例外。随着越来越多的营销人员希望获得内容，人们强烈希望了解如何创建真实的集成，以便将故事或影响力视频向前推进 - 以及产品下架。

在过去两年中，网络，平台，品牌，内容创作者和有影响力的人都利用人工智能来完善他们的营销策略。例如，人工智能的任务是帮助打击影响者欺诈行为，这仍然是业界日益关注的问题，因为假冒的追随者比比皆是。AI的用途不止于此。去年年底，Netflix大胆地从平台上删除了基于人的建议，并转向基于人工智能的建议。对于积极利用人工智能的营销人员而言，这些都是重要的里程碑，但就未来如何利用人工智能而言，这只是冰山一角。

深度学习的承诺

人工智能的真正前景在于深度学习算法，它具有像人类一样思考但能像机器那样扩展的能力。深度学习可以快速消化，评估和背景化非结构化数据，以获得可操作的见解。通过深度学习，AI可以在人类分析十几个内容的过程中分析数百万条内容，同时能够找到大多数人都会遗漏的模式和见解。这为内容创作者和营销人员带来了好处。创作者将能够使用神经网络的洞察力 - 使深度学习成为可能的算法 - 来了解哪些设置，故事情节，角色或主题最能吸引观众。营销人员将能够使用深度学习预测功能来更深入地了解能够带来最大投资回报率的创作者或节目。

更重要的是，定制的深度学习算法正在接受培训，以预测品牌最有兴趣实现的具体成果。盲目地希望取得好成绩或对虚荣心安置感到满意的日子已经一去不复返了。营销人员现在正在使用人工智能来预测哪些产品最适合他们的特定产品，并且更准确地衡量影响者营销和品牌整合相对于其他营销形式的价值。

最终，娱乐营销的品牌和创作者的目标与以往一样 - 预测哪些节目将观众粘在屏幕上，并确定推动其产品销售的正确整合机会。为了更好地了解内容触手可及，营销人员越来越多地转向深度学习算法。这是他们能够实现每个营销人员梦想的唯一方式：预测一个活动在开始之前是否会成功，而不是在活动结束后了解活动的影响。