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人工智能有可能彻底改变企业品牌的社会知名度，从而为采取更为精明的营销方式铺平道路。

人工智能在社交媒体中的巨大潜力已经促使市场预测、社交平台内的深度学习、机器学习和自然语言处理(NLP)行业迅速发展，到2023年在销售营销、客户体验管理、预测性风险评估中的价值将增长到21亿美元以上。

人工智能的作用已经被充分证明，但究竟能如何增强企业的社交媒体营销策略?以下深入地研究一下人工智能在提高社交平台曝光率方面的作用：

探索人工智能

人工智能的定义因人而异。84%的企业认为人工智能将会提高他们的竞争优势，因此这项技术的潜力是显而易见的。

尽管人工智能对许多人来说仍然充满神秘感，但无论人们身在何处或从事何种工作，这一技术无处不在。如果人们正在网站上寻找客户支持，则可能会有聊天机器人将其消息定向发送到相关部门。例如，人们的智能手机具有数十种由人工智能驱动的应用程序和功能，例如语音助手和GPS导航系统。

Netflix和Amazon Prime等娱乐服务也利用人工智能的功能为用户提供定制建议。在其他地方，Gmail已开始利用人工智能来预测人们在编写电子邮件时所写的内容。

机器学习是令人印象深刻的人工智能多样性背后的驱动力。它是一个子集，可让机器根据大量数据进行智能预测。人工智能工具完全能够自动检查其预测的准确性，并随着时间的推移对其进行改进。

人工智能技术的这一有用方面意味着工具可以主动改进需求，而无需人工干预。这意味着随着时间的推移，它们的性能水平可以显著提高。

如果企业使用的营销软件，无论是与每次点击付费(PPC)广告、分析还是内容相关，都可以通过将人工智能和机器学习相结合而变得更加智能。

可以开发这样的工具来识别个人行为、偏好、意识形态和兴趣，以便提供完全个性化的体验。可以识别出用户去过哪里，他们可能会去哪里，他们在电子邮件中输入的内容，以及以前向Google Home询问的内容。在其他高级应用程序中，人工智能还具有识别目标受众所属的群体以及他们通常访问的实体商店的潜力。

人工智能可以利用这些大量的数据，对用户希望购买的产品做出准确的预测，然后再投放最有效的广告。

在本质上，人工智能处理的是做出明智的预测。正是这些预测能够在社交媒体营销领域超越竞争对手。以下了解一下人工智能驱动的数据科学在提高品牌的社会知名度方面的一些方式：


 

数据分类存储

在数据存储过程中，按照数据价值和生命周期管理原则(热数据对存储性能要求高，随着数据生命周期的变化，数据价值降低，逐渐向一般性能存储迁移，其中数据价值的参考项包括时效性、访问频率、价值密度、业务意义等)，可以将不同数据分类存储，制定不同的存储方式及存储周期。

对于采集层的原始数据，将采集层的数据加载到基础数据缓存，为数据整合提供缓存，其中大数据1~3天，传统数据7天。对于ODS层数据，通过内存库关联与整合，ETL为ODM提供完整、准确的数据。该层存储周期：大数据3个月，传统数据1年。对于DW层数据，通过基于数据模型的并行计算域数据库计算，提供多用途的轻度汇总，该层数据类型主要为按维度、事实组织的数据，存储周期为3年。

数据处理及存储过程采用了分布式架构，其中有两项关键技术—HDFS和MapReduce，应用这两项技术能给系统带来如下技术优势。

Hadoop分布式文件系统适合运行在通用硬件(x86服务器)上的分布式文件系统，HDFS对外开放文件命名空间并允许用户数据以文件形式存储;MapReduce能自动将一个作业(Job)待处理的大数据划分为很多个数据块，每个数据块对应于一个计算任务(Task)，并自动调度计算节点来处理相应的数据块。作业和任务调度功能主要负责分配和调度计算节点(Map节点或Reduce节点)，同时负责监控这些节点的执行状态，并负责Map节点执行的同步控制。

具体应用案例

通过该系统的推进落地，吉林省完成了省内大数据处理平台—数据共享平台的建设，该系统日均处理数据超过10T左右，并为吉林省内多个上层应用提供了数据支撑，比如互联网端到端系统能以四大类关键业务(网页浏览类、视频类、即时通信类、应用下载类)进行端到端质量分析，通过五元五阶分析定位方法，能够定位质差业务SP、质差小区、质差核心网网元、质差终端等，并找出业务问题原因;CSFB业务质量分析系统能实现全流程质量概况分析、全流程质差网元问题定位分析;客户满意度画像从覆盖质量、网络感知等网络指标判断用户满意度，做到在被投诉之前发现问题。

这些应用在吉林省内日常的网络问题分析、优化，业务预测、发展支撑等方面发挥着有力的数据支撑作用。

（编辑：伊春站长网）

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