基于历史数据的预测分析

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过去：基于历史数据（例如过往购买行为）的人工智能预测分析被广泛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。

如今：由于客户期望公司能够实 海外数据 时调整，仅靠基本的预测分析已远远不够。创新的人工智能系统如今将预测分析和实时分析相结合，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，营销人员就可以确保更精准的个性化服务，并更快地适应客户需求。

4. 简单的预测性产品推荐
过去：第一批人工智能驱动的产品推荐引擎高度依赖购买历史和浏览行为，被认为是当时的前沿技术。这些系统主要侧重于“经常一起购买”和“购买此商品的顾客也购买了”的推荐。

如今：基本的推荐已远远不够。人工智能已经超越了简单的产品推荐，能够提供更智能、更具情境感知的推荐，例如预测生活方式的变化或理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仅依赖于过去的行为，它们还会分析实时数据、用户意图，甚至季节性或社会趋势等外部因素。

2023 年，全球 56% 的千禧一代绕过传统搜索引擎，转向生成式人工智能工具，以获得不仅个性化而且直观地适应他们当前情况的产品或服务推荐。

5.语音搜索优化（VSO）




过去：随着 2018-2019 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一大营销趋势。各大品牌专注于语音搜索 SEO，以确保其内容能够通过语音查询轻松找到。当时，一些人预计语音搜索将改变消费者搜索产品的方式，许多人会选择使用特定的关键词，而不是完整的问题或对话短语。

如今：然而，语音搜索优化本身已进入停滞阶段，因为消费者对语音搜索的接受度增长速度并未达到预期。虽然超过三分之一（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。取而代之的是，人们的注意力转向了更具互动性和任务驱动性的对话式人工智能体验，例如语音商务（v-commerce）和语音应用。这些平台允许用户直接通过语音命令完成任务，例如购物或管理服务，从而提供更加无缝、实用的体验，而不仅仅是使用关键词搜索信息。