AI+营销内核：人工智能、数据、效果
AI+营销的本质是在人工智能的基础上，通过机器学习、自然语言处理及知识图谱等相关技术，对数据处理、内容投放以及效果监测等营销关键环节进行赋能，优化投放策略、增强投放针对性。其核心为帮助营销行业节约成本、提高效率、挖掘更多营销渠道。
技术进步推动营销发展，AI技术应用全面优化营销效率相比营销理念的变化，技术的升级突破更加直接推动了营销的发展，不断为营销实践创造更多的可能性。整体来看，营销技术发展大致可以分为四个阶段，分别是基于大众媒体技术的传统营销、互联网技术+营销，大数据技术+营销，AI技术+营销，各个阶段相互叠加影响，进而使得每个阶段的营销重心都在升级。其中传统营销阶段更加关注对大范围消费者的触达，而互联网+营销阶段则会考虑在触达的基础上进行交互和沟通，在大数据+营销阶段则开始注重营销的精准度和个性化，到AI+营销阶段，则开始全面优化各个环节的效率。随着AI技术在营销中的应用深化，其除了提高产业效率外，在触达、交互和精准上也会提出更加优质的解决方案，未来AI技术将对营销持续产生着深刻的影响和变革。
行业自身痛点成为产业发展主要驱动力
相比外部环境，AI+营销的发展驱动力更多来自于行业自身痛点。随着营销产业的不断发展，传统的营销模式显示出了许多弊端。在用户时间碎片化的前提下，广告ROI效果不理想、新品牌定位不明确、目标用户不清晰等问题被不断放大，同时病毒式的投放方式以及单一的内容形式也必然会让用户产生审美疲劳，降低对广告的体验和兴趣。人工智能针对上述问题，通过技术与营销环节相结合，在提供更加充实的用户特征以及创意内容的同时，对投放的策略和形式进行优化。从而达到ROI和广告位利用率的双提升，实现全行业效果优化。
数据获取
数据对于人工智能而言是最基础和重要的存在，AI做出的一切分析和判断均是基于对海量数据的分析，因此，有效地获取多样的数据并将其整理入库成为AI+营销所重视的核心技术之一。
除了传统的通过公开资料以及市场调查之外，AI可以通过网络爬虫等技术迅速遍历大量网站，并根据预先设定的逻辑，按照不同的优先级进行数据获取。同时相较传统数据整理，更多数据的电子化也给予了人工智能在线上获取数据后直接按数据类型导入数据库进行分类整理的能力。极大地为现阶段的营销活动节约了在数据采集以及整理上所花费的精力和时间，缩减了营销成本。
自然语言处理
自然语言处理是人工智能领域中的一个重要研究方向，这项技术的核心目的是让人与机器通过自然语言进行沟通，是AI快速获取数据（用户属性、用户需求等）、并且给出自然回应——即通过人类可以理解的方式回应——的重要工具。基于自然语言处理技术，营销人员可以在创意中加入语音、文字等互动形式，让用户与广告之间产生双向的交互方式，加强用户和品牌之间的互动性，从而提高广告的传播效率。
作为一门专门研究如何让计算机像人类一样学习的学科，机器学习一直作为人工智能的核心技术应用在人工智能的各个领域。从1959年的跳棋程序到如今的Alpha GO，机器学习也从简单的机械学习逐渐发展到现在最常用的归纳学习。其过程不断趋近人的思考过程，在人遇到一个新的问题时，会通过以往的类似经历总结出规律，并将新的问题套用到规律中，以推测可能的结果，相应的，机器学习基于对历史数据的归纳和学习，构建出事件模型，并将合适的新数据输入相应的模型来预测未来。因此，机器学习技术在营销中得到了十分广泛的应用，如在广告投放智能决策和自动创意生成等场景，机器学习技术都起到了十分关键的作用。
