当人工智能尚未出现的时候，一些广告主需要建立专门消费者研究部门，负责拜访、调研、分析，接着再次循环重复的消费研究工作。一套研究策略执行下来，需要耗费大量的人、才、物等资源。最终收获的市场数据对今后的营销人群定向、媒介匹配等工作起着重要的作用。不过，这种传统的营销分析工作相对低效。大数据深度挖掘技术的出现，技术与营销的关系也将更加密切。

互联网加速发展的时代，图文、视频、虚拟现实等媒介传播方式多元，消费者的注意力和触媒习惯也随之发生了多元、分裂和不确定。尤其是深层次、潜在的消费心理无法通过直接观察的得到。基于人工智能算法的营销使得这一切变得可捕捉、便捷和精准，营销逐渐由数字化向智能化营销官方向发展。消费者的行为也逐渐被算法拥抱。比如算法通过数据收集、数据过滤等处理技术能够即时跟踪消费者的兴趣、行为，经过几秒钟的分析以及生成用户画像，最后推出符合消费者兴趣点、感情触点的广告营销内容，即千人千面。

智能营销时代，算法对于营销的作用边界已经不止于数据。在用户辨认、数字用户连接和用户交易上，AI算法都从侧面推动了营销的边界突破。

用户辨认是大数据用户行为追踪，是实现精准性个性化营销方法。传统大数据分析技术是基于用户行为的分析，是结果型的分析，基于用户搜索习惯、偏好等的结果之后再进行用户分析和营销触达，而人工智能中的算法升级布局之下，则为不同的用户场景提供了多维度的消费触达，使得分析更加准确和多元。比如各种计算机视觉和传感器能够通过商品识别、人脸识别、客流分析等技术实现更加立体的用户数据，实现多维用户营销。

数字用户连接，是基于数字技术实现用户触达，是借力各种现代化媒介手段让数据与用户实现个性化融合的过程。AI算法在实现个性化广告推荐时候，一般是以个性化推荐等信息流的方式出现在不同的用户界面中，用户往往感觉到信息轰炸以及信息不匹配用户偏好等问题，因此算法在这方面还存在一定缺陷。不过，某碳酸饮料品牌的SAPHybris系统是算法集合客户管理与市场管理为一体的较为成功的一套个性化营销模型。

通过算法，实现智能化用户交易。智能算法使营销变得自动化的过程中，也可以实现用户的个性化变现。比如，根据消费者的不同消费场景、消费习惯、消费行为来确定消费价格，也即是按人定价。从好处看，根据消费者身份和场景进行数据叠加，可以有效地升级定价策略，引领新的消费逻辑。

综上，智能算法与营销融合和重构，是营销逻辑迭代的过程。但反观算法尚处于发展阶段，算法在营销中的运用也产生了许多伦理和道德性的问题，这是个挑战。不过，随着智能算法的持续发展，未来的营销环境将会更值得期待。

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