Marketing and artificial intelligence
சந்தை முன்னறிவிப்பு, செயல்முறைகளை தானியக்கமாக்குதல் மற்றும் முடிவெடுப்பது போன்ற துறைகளில் உதவும் அமைப்புகளில் சந்தைப்படுத்தல் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு துறைகள் ஒன்றிணைகின்றன, அதோடு பொதுவாக மனிதர்களால் செய்யப்படும் பணிகளின் செயல்திறனும் அதிகரிக்கிறது. இந்த அமைப்புகளின் பின்னணியில் உள்ள அறிவியலை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் நிபுணர் அமைப்புகள், உள்ளீட்டை செயலாக்கும் மற்றும் சந்தைப்படுத்துபவர்களுக்கு மதிப்புமிக்க வெளியீட்டை வழங்கும் கணினி நிரல்கள் மூலம் விளக்க முடியும். சமூக கணினி தொழில்நுட்பத்திலிருந்து உருவாகும் செயற்கை நுண்ணறிவு அமைப்புகள் இணையத்தில் சமூக வலைப்பின்னல்களைப் புரிந்துகொள்ள பயன்படுத்தப்படலாம். பல்வேறு வகையான சமூக வலைப்பின்னல்களை பகுப்பாய்வு செய்ய தரவு சுரங்க நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம். இந்த பகுப்பாய்வு ஒரு சந்தைப்படுத்துபவருக்கு நெட்வொர்க்குகளுக்குள் செல்வாக்குமிக்க நடிகர்கள் அல்லது முனைகளை அடையாளம் காண உதவுகிறது, இது ஒரு சமூக சந்தைப்படுத்தல் அணுகுமுறையை எடுக்க பயன்படுத்தப்படலாம். செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்பு என்பது மனிதர்களின் மூளை மற்றும் நரம்பு மண்டலத்தை மாதிரியாகக் கொண்ட கணினி நிரலின் ஒரு வடிவமாகும். நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் தொடர்ச்சியான ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட செயலாக்க நரம்பணுக்களால் ஆனவை, அவை சில விளைவுகளை அடைய ஒற்றுமையாக செயல்படுகின்றன. "மனிதனைப் போன்ற சோதனை மற்றும் பிழை கற்றல் முறைகளைப் பயன்படுத்தி நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் தரவுத் தொகுப்பிற்குள் இருக்கும் வடிவங்களைக் கண்டறிந்து, குறிப்பிடத்தக்க தரவைப் புறக்கணிக்கிறது, அதே நேரத்தில் மிகவும் செல்வாக்கு செலுத்தும் தரவை வலியுறுத்துகிறது". சந்தைப்படுத்தல் கண்ணோட்டத்தில், நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் என்பது முடிவெடுக்க உதவும் மென்பொருள் கருவியின் ஒரு வடிவமாகும். நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பெரிய தரவு மூலங்களிலிருந்து தகவல்களைச் சேகரித்து பிரித்தெடுப்பதில் பயனுள்ளதாக இருக்கும், மேலும் தரவுகளுக்குள் காரணத்தையும் விளைவையும் அடையாளம் காணும் திறனைக் கொண்டுள்ளன. கற்றல் செயல்முறையின் மூலம் இந்த நரம்பியல் வலைகள், தரவுத்தளங்களுக்கு இடையிலான உறவுகள் மற்றும் தொடர்புகளை அடையாளம் காண்கின்றன. அறிவு திரட்டப்பட்டவுடன், நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பொதுமைப்படுத்தல்களை வழங்க நம்பலாம் மற்றும் கடந்த கால அறிவையும் கற்றலையும் பல்வேறு சூழ்நிலைகளுக்கு பயன்படுத்தலாம். நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் சந்தை பிரிப்பு மற்றும் செயல்திறனை அளவிடுவதில் திறம்பட உதவுவதன் மூலம் சந்தைப்படுத்தல் நிறுவனங்களின் பங்கை நிறைவேற்ற உதவுகின்றன, அதே நேரத்தில் செலவுகளைக் குறைத்து துல்லியத்தை மேம்படுத்துகின்றன. அவர்களின் கற்றல் திறன், நெகிழ்வுத்தன்மை, தழுவல் மற்றும் அறிவு கண்டுபிடிப்பு காரணமாக, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பாரம்பரிய மாதிரிகளை விட பல நன்மைகளை வழங்குகின்றன. நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் முறை வகைப்பாடு, முன்கணிப்பு மற்றும் சந்தைப்படுத்தல் பகுப்பாய்வு ஆகியவற்றில் உதவ பயன்படுத்தப்படலாம். வாடிக்கையாளர்களின் வடிவ வகைப்பாட்டை நரம்பியல் நெட்வொர்க் அணுகுமுறை மூலம் எளிதாக்கலாம், இது நிறுவனங்களை தகவலறிந்த சந்தைப்படுத்தல் முடிவுகளை எடுக்க அனுமதிக்கிறது. இதற்கு ஒரு எடுத்துக்காட்டு, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்தி செயல்திறனை மேம்படுத்தும் நேரடி-அஞ்சல் செயல்பாடுகளைக் கையாளும் நிறுவனமான ஸ்பீகல் இன்க். நியூரல்வேர் இன்க் உருவாக்கிய மென்பொருளைப் பயன்படுத்தி, ஒரே ஒரு கொள்முதல் செய்த வாடிக்கையாளர்களின் புள்ளிவிவரங்களையும், மீண்டும் மீண்டும் கொள்முதல் செய்த வாடிக்கையாளர்களையும் ஸ்பீகல் அடையாளம் கண்டார். நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பின்னர் முக்கிய வடிவங்களை அடையாளம் காணவும், அதன் விளைவாக வாங்குவதை மீண்டும் செய்யக்கூடிய வாடிக்கையாளர்களை அடையாளம் காணவும் முடியும். இந்தத் தகவலைப் புரிந்துகொள்வது ஸ்பீகலுக்கு சந்தைப்படுத்தல் முயற்சிகளை நெறிப்படுத்தவும், செலவுகளைக் குறைக்கவும் உதவியது. முன்னறிவிப்பு விற்பனை முன்கணிப்பு என்பது "உண்மையான செயல்திறனைக் கண்காணிப்பதற்கும் நிச்சயமற்ற தன்மையைக் குறைப்பதற்கும் அளவுகோல்களை வழங்கும் குறிக்கோளுடன் எதிர்கால நிகழ்வுகளை மதிப்பிடும் செயல்முறையாகும்". தயாரிப்புகளுக்கான தேவை, விநியோகம், ஊழியர்களின் விற்றுமுதல், செயல்திறன் அளவீடு மற்றும் சரக்கு கட்டுப்பாடு ஆகிய துறைகளில் துல்லியத்தை அதிகரிப்பதன் மூலம் முன்கணிப்பு செயல்முறையை எளிதாக்க செயற்கை நுண்ணறிவு நுட்பங்கள் வெளிவந்துள்ளன. நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்தி முன்னறிவிப்பதற்கான ஒரு எடுத்துக்காட்டு ஏர்லைன் மார்க்கெட்டிங் உதவியாளர்/தந்திரோபாய நிபுணர் ஆகும்; இது பெஹாப்ஹியூரிஸ்டிக்ஸ் உருவாக்கிய ஒரு பயன்பாடாகும், இது பயணிகளின் தேவையை முன்னறிவிப்பதற்கும் அதன் விளைவாக இருக்கை ஒதுக்கீட்டை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மூலம் அனுமதிக்கிறது. இந்த அமைப்பு நேஷனல் ஏர் கனடா மற்றும் யு. எஸ். ஏ. ஐ. ஆர் ஆகியவற்றால் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது. சந்தைப்படுத்தல் பகுப்பாய்வு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் அவற்றின் நம்பகத்தன்மை, நேரத்தை மிச்சப்படுத்தும் பண்புகள் மற்றும் முழுமையற்ற அல்லது சத்தமான தரவுகளிலிருந்து வடிவங்களை அடையாளம் காணும் திறன் காரணமாக பாரம்பரிய புள்ளிவிவர மாதிரிகளுக்கு ஒரு பயனுள்ள மாற்றீட்டை வழங்குகின்றன. சந்தைப்படுத்தல் பகுப்பாய்வு முறைகளின் எடுத்துக்காட்டுகளில் வெராடெக்ஸ் கார்ப்பரேஷனுக்கான சர்ச்சுல் சிஸ்டம்ஸ் உருவாக்கிய இலக்கு சந்தைப்படுத்தல் அமைப்பு அடங்கும். இந்த ஆதரவு அமைப்பு செயலற்ற வாடிக்கையாளர்களை அடையாளம் காண சந்தை தரவுத்தளத்தை ஸ்கேன் செய்கிறது, எந்த முக்கிய வாடிக்கையாளர்களை குறிவைக்க வேண்டும் என்பது குறித்து நிர்வாகத்தை முடிவுகளை எடுக்க அனுமதிக்கிறது. சந்தைப்படுத்தல் பகுப்பாய்வைச் செய்யும்போது, நுகர்வோர் புள்ளிவிவரங்கள் மற்றும் கடன் வரலாறு முதல் நுகர்வோரின் கொள்முதல் முறைகள் வரையிலான தகவல்களைச் சேகரித்து செயலாக்க நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் உதவ முடியும். AI நிறுவனங்களை "ஒவ்வொரு பயனருக்கும் மிகவும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட ஒரு விளம்பர அனுபவத்தை வழங்க அனுமதிக்கிறது, வாடிக்கையாளர் பயணத்தை வடிவமைக்கிறது, கொள்முதல் முடிவுகளில் செல்வாக்கு செலுத்துகிறது மற்றும் பிராண்ட் விசுவாசத்தை உருவாக்குகிறது" ("எப்படி"). செயற்கை நுண்ணறிவு தொழில்நுட்பம் சந்தைப்படுத்துபவர்களை தங்கள் நுகர்வோரை தனித்துவமான நபர்களாக பிரிக்கவும், தங்கள் நுகர்வோரை ஊக்குவிப்பது என்ன என்பதைப் புரிந்துகொள்ளவும் அனுமதிக்கிறது. இங்கே அவர்கள் தங்கள் பார்வையாளர்களின் குறிப்பிட்ட தேவைகளில் கவனம் செலுத்தலாம் மற்றும் பிராண்டுடன் (குஷ்மாரோ) நீண்டகால உறவை உருவாக்கலாம். இறுதியில் பிராண்டுகள் ஒரு நுகர்வோருடன் அந்த விசுவாசத்தை உருவாக்க விரும்புகின்றன, மேலும் AI இதை சிறப்பாக அடைய அனுமதிக்கும். "ஆப்டிமோவின் நிறுவனர் மற்றும் தலைமை நிர்வாக அதிகாரி பினி யாகுவேல். "காலப்போக்கில் பிரிவுகளுக்கிடையேயான வாடிக்கையாளர்களின் இயக்கத்தின் அடிப்படையில் பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், நாம் மாறும் மைக்ரோ-பிரிவை அடைய முடியும் மற்றும் எதிர்கால நடத்தையை மிகவும் துல்லியமான முறையில் கணிக்க முடியும்" (குஷ்மாரோ). நுகர்வோரின் எதிர்கால நடத்தைகளை கணிக்க முடியும் என்பது மிகவும் முக்கியம். இந்த வழியில் சந்தைப்படுத்துபவர்கள் நுகர்வோருக்கு அவர்களின் தற்போதைய நடத்தைகள் மற்றும் அவர்களின் எதிர்கால நடத்தைகளின் கணிப்புகளின் அடிப்படையில் குறிப்பாக சந்தைப்படுத்தலாம். இது நுகர்வோர் மற்றும் பிராண்ட் இடையே ஒரு விசுவாசமான உறவை அனுமதிக்கும் மற்றும் இறுதியில் வணிகங்களுக்கு உதவும். சந்தைப்படுத்தல் முடிவெடுப்பதில் செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்துவது சந்தைப்படுத்தல் என்பது முடிவெடுக்கும் ஒரு சிக்கலான துறையாகும், இது சந்தைப்படுத்துபவரின் சார்பாக தீர்ப்பு மற்றும் உள்ளுணர்வு ஆகிய இரண்டையும் உள்ளடக்கியது. தனிப்பட்ட முடிவெடுப்பவர் எதிர்கொள்ளும் சிக்கலின் மகத்தான அதிகரிப்பு முடிவெடுக்கும் செயல்முறையை கிட்டத்தட்ட சாத்தியமற்ற பணியாக ஆக்குகிறது. சந்தைப்படுத்தல் முடிவு இயந்திரம் சத்தத்தை வடிகட்ட உதவும். மிகவும் திறமையான மேலாண்மை நடைமுறைகளின் உருவாக்கம் ஒரு தேவையாக அங்கீகரிக்கப்பட்டுள்ளது. ஒரு முடிவு ஆதரவு அமைப்பு மூலம் முடிவெடுப்பதற்கு செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்துவது முடிவெடுக்கும் நபருக்கு முடிவெடுக்கும் சிக்கல்களில் நிச்சயமற்ற தன்மையைக் கையாள்வதில் உதவும் திறனைக் கொண்டுள்ளது. செயற்கை நுண்ணறிவு நுட்பங்கள் போக்குகளை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் முடிவெடுக்கும் ஆதரவை பெருகிய முறையில் விரிவுபடுத்துகின்றன; கணிப்புகளை வழங்குதல்; தகவல் சுமையைக் குறைத்தல்; கூட்டு முடிவுகளுக்குத் தேவையான தகவல்தொடர்புகளை செயல்படுத்துதல் மற்றும் புதுப்பித்த தகவல்களை அனுமதிப்பது. சந்தைப்படுத்தல் முடிவுகளின் கட்டமைப்பு நிறுவனங்கள் வாடிக்கையாளர்களின் தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்ய முயற்சிக்கின்றன, அவர்களின் விருப்பங்களுக்கு குறிப்பிட்ட கவனம் செலுத்துகின்றன. நுகர்வோர் சார்ந்த அணுகுமுறைக்கு இந்த தேவைகளுடன் ஒத்துப்போகும் பொருட்கள் மற்றும் சேவைகளின் உற்பத்தி தேவைப்படுகிறது. நுகர்வோர் நடத்தையைப் புரிந்துகொள்வது பொருத்தமான முடிவுகளை எடுக்க சந்தைப்படுத்துபவருக்கு உதவுகிறது. எனவே, முடிவெடுப்பது சந்தைப்படுத்தல் சிக்கல், முடிவெடுப்பவர் மற்றும் முடிவெடுக்கும் சூழலைப் பொறுத்தது. நிபுணர் அமைப்பு என்பது நிபுணர்களின் அறிவு மற்றும் பகுத்தறிவு நடைமுறைகளைப் பின்பற்றுவதன் மூலம் சிக்கல்களைத் தீர்க்கும் முயற்சியில் நிபுணர்களின் அறிவை ஒருங்கிணைக்கும் ஒரு மென்பொருள் நிரலாகும். ஒவ்வொரு நிபுணர் அமைப்பும் தரவை செயலாக்கும் திறனைக் கொண்டுள்ளது, பின்னர் பகுத்தறிவு மூலம், அதை மதிப்பீடுகள், தீர்ப்புகள் மற்றும் கருத்துகளாக மாற்றுகிறது, இதனால் சிறப்பு சிக்கல்களுக்கு ஆலோசனைகளை வழங்குகிறது. மார்க்கெக்ஸ் (சந்தை நிபுணர்) என்பது சந்தைப்படுத்தல் துறைக்கு பொருந்தும் ஒரு நிபுணத்துவ அமைப்பைப் பயன்படுத்துவதாகும். இந்த புத்திசாலித்தனமான முடிவு ஆதரவு அமைப்புகள் சந்தைப்படுத்துபவர்களுக்கான ஆலோசகர்களாக செயல்படுகின்றன, பல்வேறு கட்டங்களில் முடிவெடுப்பவரை ஆதரிக்கின்றன, குறிப்பாக புதிய தயாரிப்பு மேம்பாட்டு செயல்பாட்டில். மென்பொருள் ஒரு முறையான பகுப்பாய்வை வழங்குகிறது, இது மிகவும் பொருத்தமான ஊடுருவல் மூலோபாயத்தைத் தேர்ந்தெடுக்க முன்னறிவிப்பு, தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் பல அளவுகோல்கள் முடிவெடுப்பதற்கான பல்வேறு முறைகளைப் பயன்படுத்துகிறது. முடிவெடுக்கும் செயல்பாட்டில் சந்தைப்படுத்துபவர்களுக்கு உதவுவதற்காக உருவாக்கப்பட்ட ஒரு அமைப்புக்கு பிராண்ட்பிரேம் மற்றொரு எடுத்துக்காட்டு. பிராண்டின் பண்புக்கூறுகள், சில்லறை சேனல்கள், போட்டியிடும் பிராண்டுகள், இலக்குகள் மற்றும் வரவு செலவுத் திட்டங்களை அடையாளம் காணும் வகையில் இந்த அமைப்பு ஒரு பிராண்ட் மேலாளரை ஆதரிக்கிறது. பிராண்ட்பிரேம் தரவை பகுப்பாய்வு செய்யும் அமைப்பில் புதிய சந்தைப்படுத்தல் உள்ளீடு வழங்கப்படுகிறது. விலையைக் குறைப்பது அல்லது விற்பனை விளம்பர பிரச்சாரத்தைத் தொடங்குவது போன்ற சந்தைப்படுத்தல் கலவை கருவிகள் தொடர்பாக கணினியால் பரிந்துரைகள் செய்யப்படுகின்றன. செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் தானியங்கி செயல்திறன் சந்தைப்படுத்தல் தானியங்கிக்கான பயன்பாடு சந்தைப்படுத்தல் அடிப்படையில், தானியங்கி சந்தைப்படுத்தல் செயல்முறைகளை கணினிமயமாக்க மென்பொருளைப் பயன்படுத்துகிறது, இல்லையெனில் அவை கைமுறையாக நிகழ்த்தப்பட்டிருக்கும். வாடிக்கையாளர் பிரிவு, பிரச்சார மேலாண்மை மற்றும் தயாரிப்பு ஊக்குவிப்பு போன்ற செயல்முறைகளை மிகவும் திறமையான விகிதத்தில் மேற்கொள்ள இது உதவுகிறது. மார்க்கெட்டிங் ஆட்டோமேஷன் என்பது வாடிக்கையாளர் உறவு நிர்வாகத்தின் (சி. ஆர். எம்) ஒரு முக்கிய அங்கமாகும். வாடிக்கையாளர் தரவுத்தளத்தை பகுப்பாய்வு செய்யும் தரவு-சுரங்க வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தும் அமைப்புகளை நிறுவனங்கள் பயன்படுத்துகின்றன, இது வாடிக்கையாளரைப் பற்றிய கூடுதல் நுண்ணறிவை வழங்குகிறது. இந்தத் தகவல் சமூக-பொருளாதார பண்புகள், வாடிக்கையாளருடனான முந்தைய தொடர்புகள் மற்றும் வாடிக்கையாளரின் கொள்முதல் வரலாறு பற்றிய தகவல்களைக் குறிக்கலாம். நிறுவனங்கள் தங்கள் தரவுகளின் மீது கட்டுப்பாட்டைக் கொடுக்க பல்வேறு அமைப்புகள் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. தானியங்கி கருவிகள் பிரச்சாரங்களின் செயல்திறனைக் கண்காணிக்கவும், பதிலளிப்பு விகிதங்களை மேம்படுத்தவும், பிரச்சார செயல்திறன் கண்காணிப்பை வழங்கவும் பிரச்சாரங்களில் வழக்கமான மாற்றங்களைச் செய்யவும் அமைப்பை அனுமதிக்கின்றன. விநியோகத்தை தானியக்கமாக்குதல் தயாரிப்புகளின் விநியோகத்திற்கு நிறுவனங்கள் துல்லியமான தரவை அணுக வேண்டும், இதனால் அவர்கள் தயாரிப்பு தேவையில் ஏற்ற இறக்கமான போக்குகளுக்கு பதிலளிக்க முடியும். தானியங்கி செயல்முறைகள் நிகழ்நேர கண்காணிப்பு மற்றும் புத்திசாலித்தனமான கட்டுப்பாட்டை மேம்படுத்தும் ஒரு விரிவான அமைப்பை வழங்க முடியும். கிடங்கு ரோபோவின் தயாரிப்பாளர்களான கிவா சிஸ்டம்ஸை அமேசான் 2012 ஆம் ஆண்டில் 775 மில்லியன் டாலருக்கு வாங்கியது. தானியங்கி அமைப்பை வாங்குவதற்கு முன்பு, மனித ஊழியர்கள் மகத்தான கிடங்கில் நடந்து செல்ல வேண்டும், புத்தகங்களைக் கண்காணித்து மீட்டெடுக்க வேண்டும். கிவா ரோபோக்கள் ஆர்டர் பூர்த்தி, தயாரிப்பு நிரப்புதல் மற்றும் கனமான தூக்குதல் ஆகியவற்றை மேற்கொள்ள முடியும், இதனால் நிறுவனத்தின் செயல்திறனை அதிகரிக்கிறது. இணையத்தில் சமூக வலைப்பின்னல்களை பகுப்பாய்வு செய்ய செயற்கை நுண்ணறிவின் பயன்பாடு ஒரு சமூக வலைப்பின்னல் என்பது ஒரு நெட்வொர்க்கிற்குள் ஒரு குழுவை உருவாக்கும் நடிகர்களின் சமூக ஏற்பாடாகும்; ஒரு நெட்வொர்க் மற்றும் பொதுவான உறவுகளுக்குள் பொதுவான நிகழ்வுகளை எடுத்துக்காட்டும் உறவுகள் மற்றும் முனைகளின் வரிசை இருக்கலாம். லூயி (2011), ஒரு சமூக வலைப்பின்னலை "சமூக நிறுவனங்கள் (ஒரு நிறுவனத்தில் உள்ள நபர்கள், நடிகர்கள் என்று அழைக்கப்படுகிறார்கள்) மற்றும் அவர்களின் தொடர்புகள் மற்றும் உறவுகள் பற்றிய ஆய்வு" என்று விவரிக்கிறார். தொடர்புகள் மற்றும் உறவுகளை ஒரு நெட்வொர்க் அல்லது வரைபடத்துடன் குறிப்பிடலாம், அங்கு ஒவ்வொரு முனையும் (அல்லது முனை) ஒரு நடிகரைக் குறிக்கிறது மற்றும் ஒவ்வொரு இணைப்பும் ஒரு உறவைக் குறிக்கிறது. "தற்போது சமூக வலைப்பின்னல்களின் பொதுவான தோற்றத்துடன் மெய்நிகர் சமூக வலைப்பின்னலில் வளர்ச்சி உள்ளது ஆன்லைனில் பிரதிபலிக்கப்படுகிறது, எடுத்துக்காட்டாக, ட்விட்டர், பேஸ்புக் மற்றும் லிங்க்ட்இன் போன்ற சமூக வலைப்பின்னல் தளங்கள். சந்தைப்படுத்தல் கண்ணோட்டத்தில், இந்த நெட்வொர்க்குகளின் பகுப்பாய்வு மற்றும் உருவகப்படுத்துதல் நுகர்வோர் நடத்தை மற்றும் கருத்தைப் புரிந்துகொள்ள உதவும். நெட்வொர்க்குகளின் சமூக அறிவை சேகரிக்க முகவர் அடிப்படையிலான சமூக உருவகப்படுத்துதல் நுட்பங்கள் மற்றும் தரவு/கருத்து சுரங்கத்தைப் பயன்படுத்துவது ஒரு சந்தைப்படுத்துபவருக்கு அவர்களின் சந்தை மற்றும் அதற்குள் உள்ள பிரிவுகளைப் புரிந்துகொள்ள உதவும். சமூக கம்ப்யூட்டிங் என்பது தொழில்நுட்பத்தின் ஒரு கிளையாகும், இது நெட்வொர்க்குகளுக்குள் சமூக நடத்தைகளை பகுப்பாய்வு செய்ய சந்தைப்படுத்துபவர்களால் பயன்படுத்தப்படலாம் மற்றும் செயற்கை சமூக முகவர்களை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது. சமூகக் கணினி சமூக அடிப்படையிலான மென்பொருளை உருவாக்குவதற்கான தளத்தை வழங்குகிறது; சமூகக் கணினியின் சில முந்தைய எடுத்துக்காட்டுகள் மின்னஞ்சல் கணக்குகளிலிருந்து தொடர்புத் தகவல் போன்ற சமூகத் தகவல்களைப் பிரித்தெடுக்க ஒரு பயனரை அனுமதிக்கும் அமைப்புகள் ஆகும். எ. கா. நிபந்தனை சீரற்ற புலம் (சிஆர்எஃப்) தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்தி ஒருவரின் மின்னஞ்சலில் இருந்து முகவரிகள் மற்றும் நிறுவனங்களின் தலைப்புகள். டேட்டா மைனிங் என்பது சமூக வலைப்பின்னல்களில் ஆன்லைனில் வெளியிடப்படும் கருத்துக்கள் மற்றும் உணர்வுகள் போன்ற தற்போதைய தகவல்களுக்கு இணையத்தில் தேடுவதை உள்ளடக்கியது. "இந்த ஆய்வுப் பகுதி கருத்துச் சுரங்கம் அல்லது உணர்வு பகுப்பாய்வு என்று அழைக்கப்படுகிறது. இது மக்களின் கருத்துக்கள், மதிப்பீடுகள், அணுகுமுறைகள் மற்றும் நிறுவனங்கள், தனிநபர்கள், பிரச்சினைகள், நிகழ்வுகள், தலைப்புகள் மற்றும் அவற்றின் பண்புக்கூறுகள் குறித்த உணர்ச்சிகளை பகுப்பாய்வு செய்கிறது. இருப்பினும் இந்த தகவலைத் தேடுவதும் அதை பகுப்பாய்வு செய்வதும் ஒரு கணிசமான பணியாக இருக்கலாம், இந்த தகவலை கைமுறையாக பகுப்பாய்வு செய்வதும் ஆராய்ச்சியாளர் சார்புக்கான திறனை வழங்குகிறது. எனவே, புறநிலை கருத்து பகுப்பாய்வு அமைப்புகள் தானியங்கி கருத்துச் சுரங்கம் மற்றும் சுருக்க முறைகள் வடிவில் இதற்கு ஒரு தீர்வாக பரிந்துரைக்கப்படுகின்றன. நுகர்வோர் கருத்தைப் பற்றி அனுமானங்களைச் செய்ய இந்த வகை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்தும் சந்தைப்படுத்துபவர்கள் கருத்து ஸ்பேம் என்று அழைக்கப்படுவதைப் பற்றி எச்சரிக்கையாக இருக்க வேண்டும், அங்கு ஒரு தயாரிப்பு அல்லது சேவைக்கு ஆதரவாகவோ அல்லது எதிராகவோ சாத்தியமான நுகர்வோரை செல்வாக்கு செலுத்துவதற்காக இணையத்தில் போலி கருத்துக்கள் அல்லது மதிப்புரைகள் வெளியிடப்படுகின்றன. தேடுபொறிகள் என்பது ஒரு பொதுவான வகை நுண்ணறிவு ஆகும், இது பொருத்தமான தகவல்களை வழங்க பயனர் எதில் ஆர்வமாக உள்ளார் என்பதை அறிய முயல்கிறது. பேஜ் தரவரிசை மற்றும் ஹிட்ஸ் ஆகியவை ஹைப்பர்லிங்குகள் வழியாக தகவல்களைத் தேடும் வழிமுறைகளுக்கு எடுத்துக்காட்டுகளாகும்; கூகிள் அதன் தேடுபொறியைக் கட்டுப்படுத்த பேஜ் தரவரிசையைப் பயன்படுத்துகிறது. இணைய சமூகங்களைத் தேடுவதற்கு ஹைப்பர்லிங்க் அடிப்படையிலான நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்தலாம், இது 'ஒரு பொதுவான ஆர்வமுள்ள நபர்களின் குழுவைக் குறிக்கும் அடர்த்தியான இணைக்கப்பட்ட பக்கங்களின் தொகுப்பு' என்று விவரிக்கப்படுகிறது. மையத்தன்மை மற்றும் கௌரவம் என்பது நடிகர்களின் குழுவில் பொதுவான நிகழ்வுகளின் அளவை விவரிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் அளவீட்டு சொற்களின் வகைகள்; இந்த சொற்கள் ஒரு சமூக வலைப்பின்னலுக்குள் செல்வாக்கு மற்றும் நடிகரின் அளவை விவரிக்க உதவுகின்றன. ஒரு நெட்வொர்க்கிற்குள் பல உறவுகளைக் கொண்ட ஒருவர் 'மத்திய' அல்லது 'கவுரவ' நடிகர் என்று விவரிக்கப்படுவார். ஒரு சமூக வலைப்பின்னலுக்குள் இந்த முனைகளை அடையாளம் காண்பது சமூக வலைப்பின்னல்களுக்குள் ட்ரெண்ட்செட்டர்கள் யார் என்பதை சந்தைப்படுத்துபவர்களுக்கு உதவியாக இருக்கும். சமூக ஊடக AI-அடிப்படையிலான கருவிகள் எல்லோட் (2017) சமூக ஊடக சந்தைகளை மாற்றும் AI-அடிப்படையிலான கருவிகளைப் பார்த்தார். சமூக ஊடக சந்தைப்படுத்துதலின் ஆறு பகுதிகள் செயற்கை நுண்ணறிவால் பாதிக்கப்படுகின்றனஃ உள்ளடக்க உருவாக்கம், நுகர்வோர் நுண்ணறிவு, வாடிக்கையாளர் சேவை, செல்வாக்கு சந்தைப்படுத்தல், உள்ளடக்க உகப்பாக்கம் மற்றும் போட்டி நுண்ணறிவு. ஒரு கருவி, ட்விசூ, உணவகங்களைப் பற்றிய சமூக வலைப்பின்னல் தளங்களிலிருந்து மதிப்புரைகளைச் சேகரிக்க AI ஐப் பயன்படுத்துகிறது, பயனர்கள் சாப்பிட ஒரு இடத்தைக் கண்டுபிடிக்க உதவுகிறது. ட்விசூ அதன் பயனர்களின் பின்னூட்டத்திலிருந்து அதிக வெற்றியைப் பெற்றது மற்றும் "பயண மற்றும் விருந்தோம்பல் வலைத்தளங்கள் அந்த சமூக ஊடக மதிப்புரைகளை தங்கள் சொந்த பார்வையாளர்களுக்கு உடனடியாகக் கொண்டு வரக்கூடிய ஒரு விட்ஜெட்டை" தொடங்குவதன் மூலம் விரிவுபடுத்தப்பட்டது (ட்விசோ, 2017). சமூக ஊடகங்களில் செல்வாக்கு சந்தைப்படுத்தல் மிகப்பெரியது. பல பிராண்டுகள் பிரபலமான சமூக ஊடக பயனர்களுடன் ஒத்துழைத்து ஸ்பான்சர் செய்கின்றன, மேலும் அந்த சமூக ஊடக பயனரைப் பின்தொடர்பவர்களுக்கு தங்கள் தயாரிப்புகளை விளம்பரப்படுத்த முயற்சிக்கின்றன. சர்க்கரை கரடி முடி மற்றும் சந்தா பெட்டி நிறுவனமான ஃபேப்ஃபிட்ஃபனுக்கு இது ஒரு வெற்றிகரமான தந்திரமாகும். இன்சைட்பூல் என்ற ஒரு நிறுவனம், சமூக ஊடகங்களில் 600 மில்லியனுக்கும் அதிகமான செல்வாக்கு செலுத்துபவர்களைத் தேடுவதற்கு செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்துகிறது, பிராண்டின் ஆளுமை மற்றும் இலக்கு பார்வையாளர்களுக்கு ஏற்ற செல்வாக்கு செலுத்துபவர்களைக் கண்டறிய (எல்லோட், 2017). புதிய செல்வாக்கு செலுத்துபவர்கள் அல்லது ஒரு குறிப்பிட்ட பார்வையாளர்களைத் தேடும்போது இது ஒரு பயனுள்ள கருவியாக இருக்கலாம். பிரபலமற்ற ஒருவரைக் கண்டுபிடிப்பதும் செலவு குறைந்ததாக இருக்கலாம் (கர்தாஷியன்கள்/பேச்லோரெட் நடிகர்கள் போன்றவை), ஆனால் ஒரு பெரிய பார்வையாளர்களை பாதிக்கலாம் மற்றும் விற்பனையையும் கொண்டு வரலாம் சந்தைப்படுத்தல் நுண்ணறிவு ஊடக நுண்ணறிவு உள்ளடக்க நுண்ணறிவு வாடிக்கையாளர் தரவு தளம் செயற்கை நுண்ணறிவின் குறிப்புகள் சந்தைப்படுத்தல் பயன்பாடுகள் வெகுஜன ஊடக கண்காணிப்பு