Google、Facebook與Apple打算如何讀懂你的情緒
編者按：原文是Epsilon行銷總監Steve Harries的文章。文章總結了Google、蘋果與Facebook三大巨頭在AI方面的研發與投入，分析了應該如何利用情感來做好行銷工作。
上個月蘋果收購了可利用人工智慧技術識別面部表情進而解析人類情緒的AI公司Emotient，這顯示出行動裝置端正在發生巨大變化。
此次收購行動表明，除了Google和Facebook以外，又有一家科技巨頭進入到AI的軍備競賽當中。僅這一點各大品牌就應該知道將會有新的技術和集成出現，以情緒級的水準來更好地與客戶互動。
AI對情緒、手勢、自然語言等複雜人類行為的回應能力解決了許多消費者市場和品牌行銷所面臨的問題，其中包括發現、注意力以及產品/服務的易用性等。
Google、Facebook、蘋果這三大科技巨頭正在以不同的方式利用AI，從而在注意力成為稀缺資源的經濟中獲得競爭性優勢。作為品牌行銷人員，我們需要理解這三大玩家每一個都在塑造著消費者發現和連接我們品牌的方式。所以看看Google、蘋果和Facebook是如何思考AI集成非常重要：
Google的目標是組織全球的資訊，讓每個人都能隨時、隨地獲取資訊。因此Google的成功取決於，在使用者需要時它説明使用者發現資訊的容易程度。尤其是在可訪問的信息量超出了人類大腦能夠計算的時候。我們開始看到這個未來是如何塑造的了：
- Google Now根據你的資料向你推薦內容
- Gmail的預測性回復讓用戶一鍵精確回復郵件。
- Gogle Maps現在可以通過學習你的常規路線預測你的目的地並向你提供即時交通資訊
不過Google的願景是預測用戶需求。想像一下，如果它能夠利用機器學習以及物聯網的連接組織，從而甚至在使用者尚未考慮到自己需要什麼時提供場景化的解決方案。
設想一下Google Now在察覺某樣東西太舊或有毛病時替你訂新貨，或者在你的紀念日到來之前提前一個月替你在喜愛的飯店先訂好了位置。根據Google的願景，未來的搜索應該是自動向用戶提供上下文相關的解決方案。
蘋果
蘋果致力於利用AI來實現其品牌承諾：盡可能地提升用戶體驗。考慮到自己的未來仰賴行動產品方面的成功，蘋果知道使用者體驗需要突破透過小小的觸控式螢幕進行互動的限制。
因此，對Emotient的收購是有戰略意義的。尤其是它賦予了Siri一套視覺化的處理系統，讓後者可以檢測和預測用戶需求。透過採用Emotient的技術，Siri很快就能透過前置攝影鏡頭閱讀你的面部表情，對其進行解析，然後輔助你滿足你的各項需求，甚至你連“Hey，Siri”都不用說。這可是一個遊戲改變者。
佐克伯給Facebook制定的願景是讓世界更加開放，連接更加緊密。但是，要想建立新的關係，需要透過有意義的方式。
Facebook希望利用AI作為手段來保證這些有意義的連接不會在資訊超載中迷失。其第一批的AI行動計畫涉及到利用機器學習來改善Facebook動態時報演算法的預測精確度，從而提供上下文相關的內容（對於品牌和廣告來說也是個好消息）。
Facebook還聚焦於提高Messenger平臺的多功能性，以便透過它的M虛擬助手來為溝通和執行動作提供便利。佐克伯在最近的一篇文章中提到2016年訂下的新年挑戰細節—開發出類Jarvis式的AI系統來幫他管理家務和完成複雜任務，比如識別他的朋友，讓他們進門等。
我們可以預期M虛擬助手也會具備同樣的能力，只不過後者會更注重消費者機會和內容發現方面的能力。
這些對我們意味著什麼？
在最近一篇緬懷AI大師Marvin Minsky的文章中，Stephen Wolfram回憶了Marvin儘管經常才思泉湧，但是對“找出思維的工作機制並讓機器實現思考”的目標卻矢志不渝的精神。
Minsky專注於設計能夠一步步按照我們的邏輯思考與分析方式行動的機器。但人類智慧不僅僅是計算能力，人之所以是人在於我們有原始的情感，並且能夠利用過去的經驗按照直覺做出決定。
雖然Google、蘋果和Facebook對於集成AI都有自己不同的願景，但他們都同意，在非結構化非線性的環境下，真正有潛力有希望的東西應該是基於直覺的。換句話說，直接“感受”到什麼東西對一個人合適的能力。
我建議品牌行銷人員要開始行動了，可以用兩種辦法站在平臺的AI集成前列。首先，他們需要考慮採用預測性的策略，手段可以通過與Google Now和Maps的集成。這麼做的話，行銷人員可以在品牌和消費者的最終需求之間建立一種情感聯繫。
其次，品牌應該更多地思考向消費者提供高價值的、上下文相關的內容。這不是什麼新概念，但是可以利用新方式實現。比方說透過解讀面部表情來理解情緒。顯然Google、Facebook和蘋果已經把AI列為頭號考慮物件，現在我們也得考慮一下這個東西了，因為未來就在這裡。
本文編譯自：venturebeat.com
文章授權轉載自36 氪
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