根据 Pinterest 等平台上视觉内容的浏览历史，AI 会向受众推荐合适的内容。AI 通过识别客户与之互动的产品类型来推荐个性化产品，从而提供前所未有的个性化体验。
谷歌镜头
Google 的 Lens 利用图像识别技术改变了视觉内容搜索。它使用 ML 和 DL 对输入进行分析，并提供个性化的搜索结果和信息。
您可以将图像拖拽或上传到 Google Lens，然后点击“搜索”选项即可查看所有相关推荐。
谷歌镜头
图片来源
利用视觉输入增强推荐
另一个通过视觉输入增强推荐的绝佳例子是著名时尚品牌 ASOS！
安速
ASOS 使用 AI 通过视觉输入增强产品推荐。这家著名时尚零售店的“Style Match”功能允许用户上传图片并显示合适的产品，从而加速购买过程。
此功能目前可在 iOS 和 Android ASOS 应用程序上使用。
安索斯
来源
自适应推荐的强化学习
实施人工智能进行超个性化产品推荐为从用户反馈中持续学习提供了一条不可思议的途径。
根据对不断变化的偏好的自适应性推荐，企业可以向合适的受众提供合适的产品。
然而，在高度个性化的产品推荐时，平衡探索和利用至关重要。
克服挑战并确保隐私
数据收集与数据分析
数据是宝贵的，它为营销人员提供了很多机会。然而，真正的挑战是数据收集和数据分析。营销人员必须依靠云服务、移动和网络设备、企业系统和虚拟系统等先进系统来捕获数据点，然后对其进行分析。
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其次，数据来自各种来源，因此非 保加利亚电话号码数据 常分散。使用一种方法分析这些数据会产生有偏差的结果。仅靠人力不足以分析数据，因此企业需要使用 AI、ML 和深度学习等先进技术。
处理数据质量和偏差问题
优质数据是 AI 效率的关键。如果所考虑的数据标记不当，结果可能会不准确。营销人员可以通过正确标记数据（无论是文本、图像还是其他视觉效果）来克服这个问题，以避免结果出现偏差。
满足可扩展性和基础设施要求
使用人工智能扩展您的业务是一项艰巨的任务，它需要您所使用的人力资源以及包括系统和软件在内的基础设施的投入。
解决隐私问题
大规模处理数据时，隐私泄露的风险很大。为了维持客户忠诚度和信任，请确保提前传达数据透明度。企业需要遵守包括 CCPA、GDPR 等法规。