代表了技术基础，通过它可以对目标人群的购买（或行为）倾向进行建模和分析，以便以更有针对性的方式分发广告和通信广告。 不仅如此，公司始终通过机器学习能够更仔细地控制其广告在自动化平台上的购买和分发，例如谷歌（例如，通过识别网站以及浏览它们以验证其可靠性或与其公司的定位、战略、声誉
一致的用户类型）。 4)目标和倾向的建模 营销活动、策略或行动的成功首先取决于对参考目标的正确识别以及对目标人群执行特 购买企业电子邮件地址列表 定行动（营销建议的主题）的倾向的分析。或许正是在这些方面，人工智能营销才能最大限度地发挥其商业潜力。 在这种情况下，机器学习算法与过去相比是一个基石，因为它们能够在时
间和精度上实现人类无法想象的持续改进过程（基于对大量数据的分析和持续学习）。 然后，倾向建模为营销行为的进一步具体分析打开了大门，例如实时价格确定和成功概率最高的活动评级。因此，活动转化为更快的营销行动/活动，对内部组织来说更便宜，对业务更有效。 5)营销自动化 营销自动化通常包含营销