优势
更快地管理内容和个性化营销活动。
自动化繁琐的流程，如添加元数据，推荐优惠和生成更短的复制版本 —— 以便您可以提供真正个性化的体验。
永不错过预测分析的洞察。
通过 Adobe Sensei 支持的即用型预测工具，运行模拟，获取自定义支出建议，并精确掌握洞察。
优化您的广告支出。
全面了解您的广告渠道，然后平衡并优化您的支出。
遇见 AI —— 您的新挚友。
人类在体验方面需要个人风格 —— AI 可以让这变得更容易，帮助营销人员解锁强大的人类洞察。事实上，85% 的公司表示 AI 将来会给他们带来竞争优势。在我们的文章“AI：您的幕后营销顾问”中详细了解为什么营销人员和人工智能可以携手合作，取得前所未有的成果。
Adobe Advertising Cloud
深入了解不同预算方案对预测结果的影响，包括点击次数、转化次数和收入。
了解如何在不同营销活动中最佳地分配广告预算，以最有效地实现目标。
持续监控营销活动效果，以优化广告的投放和有效性，从而达到甚至超越营销活动目标。
通过基于算法段映射用户、站点和类别来查找新的高价值受众，以发现类似于“种子用户”的用户群。
根据尼尔森收视率调查，制定具有高于行业标准的交付可能性的线性国家电视计划。
自动调整大量定位条件的预算，以确保满足整体可见性目标。
通过评估传入的用户特征和可用的创意属性，有效地测试多个资产 —— 然后自动应用展示量来优化营销活动的预期目标。
广告变得更智能。
有时，广告就像在黑暗中拍摄 —— 尝试为合适的受众计划合适的媒体购买。Adobe Advertising Cloud 中的 Adobe Sensei 打开了众所周知的灯，以便您可以全面了解并做出相应的计划，并在此过程中做出实时决策。
下载《广告商提高广告支出回报率指南》，并了解人工智能如何节省时间并提升广告效果。
Adobe Audience Manager
更智能的数字管理。
管理受众个人资料是一项艰巨的任务，尤其是当您处理大量客户数据时。Adobe Audience Manager 中的 Adobe Sensei 简化了整个过程，帮助您构建独特的受众个人资料，以便识别最有价值的细分。然后将它们用于所有渠道。
通过基于算法段映射用户、站点和类别来查找新的高价值受众，以发现类似于“种子用户”的用户群。
发掘来自在线和离线源的实时受众数据，以便在受众细分级别为加速营销活动规划提供触及投影。
实时显示类似特征，以便客户可以快速扩展其细分市场。
Adobe Analytics
将信号与噪声分开，并确定哪些统计波动很重要，哪些不重要。
确定趋势数据和异常情况发生重大变化的潜在原因或影响因素。
确定所有数据中最重要的提醒并确定其优先级。
自动查找现有细分中的重叠和相似度，以优化广告支出和投资回报率。
智能识别可采取行动的不同的有价值客户和潜在客户群。
预测客户和潜在客户是否最有可能采取某个行动，例如转化、流失或响应。
客观地确定每个营销接触点在客户转化过程中的分数影响。
通过 AI 更快地从数据中获得洞察。
您的客户每天都会生成大量数据，因此您需要机器学习来了解什么是最重要的。Adobe Analytics 中的 Adobe Sensei 可以帮助您实现这一目标 —— 以便您可以真正分析数据并发现其中蕴含的丰富客户洞察。然后对其采取行动。
Adobe Experience Manager
更智能的内容管理和交付，提供更好的体验。
提供卓越的体验需要战略规划、创造性思维和完美的执行。为了使这一过程更加完善，Adobe Sensei 支持 Adobe Experience Manager 中的多项功能 —— 以便您可以在所有渠道中提供智能、个性化的体验。您可以获得更高的资产投资回报率 —— 更快地找到所需内容，满足个性化体验的需求，并处理受众、设备和渠道的复杂性。
自动标记图像并提供更好的可检索性 —— 以便您可以快速找到资产。
创建较短版本的主文本，以便更快地为不同的营销渠道生成变体并加快内容速度。
确定在在线社区中做出重大贡献的最活跃且知识渊博的内容创建者，以便您可以联系并奖励他们，从而鼓励最终用户。
无论屏幕大小如何，都可以自动检测并裁切任何图像或视频中的焦点，捕获预期的兴趣点。
检测并过滤垃圾邮件、滥用行为、不敬行为和批量发送的帖子，以降低不当或不受欢迎内容的风险。
根据以前的用户审核操作生成接受或拒绝评论的建议，从而显著缩短审核评论的时间。
Adobe Campaign
推荐主题行的内容，以根据预测的电子邮件打开率提高电子邮件绩效。
让 AI 指导您的客户旅程。
客户期望从首次与品牌互动直至转化，整个客户旅程能流畅且个性化。要提供这种体验，您需要由 AI 提供强大的营销活动管理。Adobe Campaign 中的 Adobe Sensei 可帮助您了解客户将回复哪些内容，从而提高营销活动的有效性。
Marketo Engage
运用强大的 AI 进行预测性互动。
B2B 营销越来越智能化。Adobe Sensei 可帮助您跟进，为 Marketo Engage 中的预测功能提供支持，帮助营销人员提供智能、创新的体验。
“预测内容”使用机器学习和预测分析，根据网络和电子邮件上的公司统计学、访客和行为个人资料，自动向适当的潜在客户推荐合适的内容。
“预测事件受众”使用公司统计学、访客和行为个人资料智能地识别最有可能注册、参加或观看点播内容的人，将他们作为事件战略的一部分，使您能够从头到尾预测整个营销活动的结果。
Adobe Target
根据每个访客的各个客户个人资料，将消息或优惠与不同的变体相匹配，提供高度个性化的内容。
确定正在测试的两个或多个体验中的胜出者，并自动为其重新分配更多流量。这会增加转化次数，同时测试会在运行时继续学习，动态调整流量以最大化收益。
通过确定每个客户的最佳体验并在消费者采取行动时不断优化，快速为您的数字资产提供无限数量的各种个性化客户体验。
根据之前的用户活动（例如之前的观看次数或购买次数）显示可能引起消费者兴趣的产品或内容，以创建交叉销售和追加销售机会。
AI 的真实个性化效果更佳。
大规模的个性化需要先进的技术和强大的 AI。Adobe Target 中的 Adobe Sensei 消除了猜测，以便您投身个性化目标 —— 并坚信自己每次都在提供最佳体验。
Adobe Experience Platform
机器学习结合客户数据。
如今，许多客户数据平台 (CDP) 都达不到他们的目标，即提供引人入胜的智能体验。在 Adobe Sensei 的帮助下，Adobe Experience Platform 可以完成大多数 CDP 可以做的事情，甚至远不止此。访问和调整由 Adobe Sensei 提供支持的体验平台数据科学工作区中的机器学习模型，帮助您获得洞察力和预测。从而更快地做出决策并提供更好的体验。
将 Adobe Sensei 模型用于时间序列数据以执行预测，以便您可以根据预期使用情况调整系统资源，识别行为模式的变化以及预测收入。
将“真实信号”与“噪声”分开，然后确定导致这些信号或异常的潜在因素。另外，获得可靠的指标 (KPI) 预测。
识别并满足您最重要的受众细分，无需编写任何代码或深入了解机器学习。
成功案例
客户案例
Social Kinnect
Social Kinnect 使用 Adobe Advertising Cloud 中的 Adobe Sensei 发掘广告绩效数据，并为每个营销活动确定理想的预算分配。
相关内容
Adobe Sensei 为 Adobe Experience Platform 提供智能支持。
Adobe Sensei 是 Adobe Experience Platform 的智能层。Adobe Sensei 可以自动执行常规或重复任务并理解和预测客户数据，其提供的体验智能服务可帮助您通过 Adobe Experience Platform 实现实时、个性化的客户体验。Adobe Sensei 服务将会提供更多内容和体验智能。