Marketing and artificial intelligence
مارکیٹنگ اور مصنوعی ذہانت کے شعبے ایسے نظاموں میں یکجا ہوتے ہیں جو بازار کی پیش گوئی، اور عمل اور فیصلہ سازی کے آٹومیشن جیسے شعبوں میں مدد کرتے ہیں، ساتھ ہی ان کاموں کی کارکردگی میں اضافہ کرتے ہیں جو عام طور پر انسانوں کے ذریعہ انجام دیئے جاتے ہیں۔ ان نظاموں کے پیچھے سائنس کو نیورل نیٹ ورکس اور ماہر نظاموں، کمپیوٹر پروگراموں کے ذریعے سمجھایا جا سکتا ہے جو ان پٹ پر کارروائی کرتے ہیں اور مارکیٹرز کے لیے قیمتی آؤٹ پٹ فراہم کرتے ہیں۔ سوشل کمپیوٹنگ ٹیکنالوجی سے پیدا ہونے والے مصنوعی ذہانت کے نظام کو ویب پر سوشل نیٹ ورکس کو سمجھنے کے لیے لاگو کیا جا سکتا ہے۔ ڈیٹا مائننگ کی تکنیکوں کو مختلف قسم کے سوشل نیٹ ورکس کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ تجزیہ مارکیٹر کو نیٹ ورک کے اندر بااثر اداکاروں یا نوڈس کی شناخت کرنے میں مدد کرتا ہے، ایسی معلومات جس کا اطلاق سماجی مارکیٹنگ کا نقطہ نظر اپنانے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ مصنوعی عصبی نیٹ ورک ایک مصنوعی عصبی نیٹ ورک کمپیوٹر پروگرام کی ایک شکل ہے جو انسانوں کے دماغ اور اعصابی نظام پر بنایا گیا ہے۔ عصبی نیٹ ورک باہم مربوط پروسیسنگ نیوران کی ایک سیریز پر مشتمل ہوتے ہیں جو کچھ نتائج حاصل کرنے کے لیے یکجا ہو کر کام کرتے ہیں۔ "انسان کی طرح آزمائش اور غلطی سیکھنے کے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے نیورل نیٹ ورک ڈیٹا سیٹ کے اندر موجود نمونوں کا پتہ لگاتے ہیں جو ڈیٹا کو نظر انداز کرتے ہیں جو اہم نہیں ہے جبکہ ڈیٹا پر زور دیتے ہیں جو سب سے زیادہ بااثر ہے"۔ مارکیٹنگ کے نقطہ نظر سے، نیورل نیٹ ورک سافٹ ویئر ٹول کی ایک شکل ہے جو فیصلہ سازی میں مدد کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ نیورل نیٹ ورک ڈیٹا کے بڑے ذرائع سے معلومات اکٹھا کرنے اور نکالنے میں موثر ہوتے ہیں اور ڈیٹا کے اندر وجہ اور اثر کی شناخت کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ یہ عصبی جال سیکھنے کے عمل کے ذریعے ڈیٹا بیس کے درمیان تعلقات اور رابطوں کی نشاندہی کرتے ہیں۔ ایک بار علم جمع ہو جانے کے بعد، عمومی معلومات فراہم کرنے کے لیے نیورل نیٹ ورکس پر بھروسہ کیا جا سکتا ہے اور ماضی کے علم اور سیکھنے کو مختلف حالات پر لاگو کیا جا سکتا ہے۔ نیورل نیٹ ورک مارکیٹ کی تقسیم اور کارکردگی کی پیمائش میں مؤثر طریقے سے مدد کے ذریعے مارکیٹنگ کمپنیوں کے کردار کو پورا کرنے میں مدد کرتے ہیں جبکہ لاگت کو کم کرتے ہیں اور درستگی کو بہتر بناتے ہیں۔ ان کی سیکھنے کی صلاحیت، لچک، موافقت، اور علم کی دریافت کی وجہ سے، عصبی نیٹ ورک روایتی ماڈلز کے مقابلے میں بہت سے فوائد پیش کرتے ہیں۔ عصبی نیٹ ورک کا استعمال نمونوں کی درجہ بندی، پیشن گوئی اور مارکیٹنگ کے تجزیے میں مدد کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ نمونوں کی درجہ بندی صارفین کی درجہ بندی کو نیورل نیٹ ورک کے نقطہ نظر کے ذریعے سہولت فراہم کی جا سکتی ہے جس سے کمپنیاں مارکیٹنگ کے باخبر فیصلے کر سکتی ہیں۔ اس کی ایک مثال سپیگل انکارپوریٹڈ نے استعمال کی تھی، جو ایک ایسی فرم ہے جو براہ راست میل آپریشنز میں کام کرتی ہے جس نے کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے نیورل نیٹ ورک کا استعمال کیا۔ نیورل ویئر انکارپوریٹڈ کے تیار کردہ سافٹ ویئر کا استعمال کرتے ہوئے، سپیگل نے ان صارفین کی آبادی کی نشاندہی کی جنہوں نے ایک ہی خریداری کی تھی اور ان صارفین کی جنہوں نے بار بار خریداری کی تھی۔ نیورل نیٹ ورک جہاں پھر کلیدی نمونوں کی شناخت کرنے کے قابل ہوتے ہیں اور اس کے نتیجے میں ان گاہکوں کی شناخت کرتے ہیں جن کے دوبارہ خریداری کرنے کا زیادہ امکان ہوتا ہے۔ اس معلومات کو سمجھنے سے سپیگل کو مارکیٹنگ کی کوششوں کو ہموار کرنے اور لاگت کو کم کرنے میں مدد ملی۔ سیلز پیشن گوئی کی پیش گوئی "حقیقی کارکردگی کی نگرانی اور غیر یقینی صورتحال کو کم کرنے کے لیے معیارات فراہم کرنے کے مقصد کے ساتھ مستقبل کے واقعات کا اندازہ لگانے کا عمل ہے۔" مصنوعی ذہانت کی تکنیکیں مصنوعات کی مانگ، تقسیم، ملازمین کے کاروبار، کارکردگی کی پیمائش، اور انوینٹری کنٹرول کے شعبوں میں درستگی میں اضافے کے ذریعے پیش گوئی کے عمل کو آسان بنانے کے لیے ابھری ہیں۔ نیورل نیٹ ورکس کا استعمال کرتے ہوئے پیشن گوئی کی ایک مثال ایئر لائن مارکیٹنگ اسسٹنٹ/ٹیکٹشین ہے۔ یہ بہاب ہیورسٹکس کے ذریعہ تیار کردہ ایک ایپلی کیشن ہے جو نیورل نیٹ ورکس کے ذریعے مسافروں کی طلب اور اس کے نتیجے میں نشستوں کی تقسیم کی پیش گوئی کی اجازت دیتی ہے۔ یہ نظام نیشنل ایئر کینیڈا اور یو ایس ایئر نے استعمال کیا ہے۔ مارکیٹنگ تجزیہ عصبی نیٹ ورک روایتی شماریاتی ماڈلز کے لیے ان کی وشوسنییتا، وقت بچانے والی خصوصیات اور نامکمل یا شور والے ڈیٹا سے نمونوں کو پہچاننے کی صلاحیت کی وجہ سے ایک مفید متبادل فراہم کرتے ہیں۔ مارکیٹنگ تجزیہ کے نظام کی مثالوں میں ٹارگٹ مارکیٹنگ سسٹم شامل ہے جو چرچل سسٹمز فار ویراٹیکس کارپوریشن نے تیار کیا ہے۔ یہ سپورٹ سسٹم مارکیٹ ڈیٹا بیس کو اسکین کرتا ہے تاکہ غیر فعال گاہکوں کی شناخت کی جا سکے جو انتظامیہ کو یہ فیصلہ کرنے کی اجازت دیتا ہے کہ کون سے کلیدی گاہکوں کو نشانہ بنانا ہے۔ مارکیٹنگ کا تجزیہ کرتے وقت، نیورل نیٹ ورک صارفین کی آبادی اور کریڈٹ ہسٹری سے لے کر صارفین کے خریداری کے نمونوں تک کی معلومات کو جمع کرنے اور اس پر کارروائی کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔ اے آئی تنظیموں کو "ایک ایسا اشتہاری تجربہ فراہم کرنے کی اجازت دے رہا ہے جو ہر صارف کے لیے زیادہ ذاتی نوعیت کا ہو، گاہک کے سفر کی تشکیل کرے، خریداری کے فیصلوں کو متاثر کرے، اور برانڈ کی وفاداری پیدا کرے" ("کیسے")۔ اے آئی ٹیکنالوجی مارکیٹرز کو اپنے صارفین کو الگ الگ شخصیات میں الگ کرنے اور یہ سمجھنے کی اجازت دیتی ہے کہ ان کے صارفین کو کیا تحریک دیتی ہے۔ یہاں وہ پھر اپنے سامعین کی مخصوص ضروریات پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں اور برانڈ (کشمارو) کے ساتھ ایک دیرپا رشتہ بنا سکتے ہیں۔ بالآخر برانڈز ایک صارف کے ساتھ وہ وفاداری پیدا کرنا چاہتے ہیں، اور اے آئی انہیں اسے بہتر طریقے سے حاصل کرنے کی اجازت دے گا۔ "پنی یاکوئل، آپٹیموو کے بانی اور سی ای او۔ "وقت کے ساتھ حصوں کے درمیان ان کی نقل و حرکت کی بنیاد پر گاہکوں کا تجزیہ کرکے، ہم متحرک مائیکرو سیگمنٹشن حاصل کر سکتے ہیں اور بہت درست انداز میں مستقبل کے رویے کی پیش گوئی کر سکتے ہیں" (کشمارو)۔ صارفین کے مستقبل کے طرز عمل کی پیش گوئی کرنے کے قابل ہونا بہت ضروری ہے۔ اس طرح مارکیٹرز خاص طور پر صارفین کو ان کے موجودہ طرز عمل اور ان کے مستقبل کے طرز عمل کی پیش گوئیوں کی بنیاد پر مارکیٹ کر سکتے ہیں۔ یہ صارف اور برانڈ کے درمیان وفادار تعلقات کی اجازت دے گا اور بالآخر کاروباروں کی مدد کرے گا۔ مارکیٹنگ کے فیصلے کرنے کے لیے مصنوعی ذہانت کا اطلاق مارکیٹنگ فیصلہ سازی کا ایک پیچیدہ شعبہ ہے جس میں مارکیٹر کی جانب سے فیصلے اور وجدان دونوں کی ایک بڑی ڈگری شامل ہوتی ہے۔ انفرادی فیصلہ ساز کو درپیش پیچیدگی میں بے پناہ اضافہ فیصلہ سازی کے عمل کو تقریبا ایک ناممکن کام بنا دیتا ہے۔ مارکیٹنگ کا فیصلہ انجن شور کو کم کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔ زیادہ موثر انتظامی طریقہ کار کی تخلیق کو ایک ضرورت کے طور پر تسلیم کیا گیا ہے۔ ڈیسیژن سپورٹ سسٹم کے ذریعے فیصلہ سازی کے لیے مصنوعی ذہانت کا اطلاق فیصلہ ساز کو فیصلہ سازی کے مسائل میں غیر یقینی صورتحال سے نمٹنے میں مدد کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ مصنوعی ذہانت کی تکنیکیں رجحانات کا تجزیہ کرکے فیصلے کی حمایت میں تیزی سے توسیع کر رہی ہیں۔ پیش گوئیاں فراہم کرنا ؛ معلومات کے زیادہ بوجھ کو کم کرنا ؛ باہمی تعاون کے فیصلوں کے لیے ضروری مواصلات کو فعال کرنا، اور تازہ ترین معلومات کی اجازت دینا۔ مارکیٹنگ کے فیصلوں کا ڈھانچہ تنظیمیں گاہکوں کی ضروریات کو پورا کرنے کی کوشش کرتی ہیں، ان کی خواہشات پر خاص توجہ دیتی ہیں۔ صارفین پر مبنی نقطہ نظر کے لیے اشیا اور خدمات کی پیداوار کی ضرورت ہوتی ہے جو ان ضروریات کے مطابق ہو۔ صارفین کے رویے کو سمجھنے سے مارکیٹر کو مناسب فیصلے کرنے میں مدد ملتی ہے۔ اس طرح فیصلہ سازی کا انحصار مارکیٹنگ کے مسئلے، فیصلہ ساز اور فیصلہ سازی کے ماحول پر ہوتا ہے۔ ماہر نظام ایک ایسا سافٹ ویئر پروگرام ہے جو ماہرین کے علم اور استدلال کے طریقہ کار کی تقلید کے ذریعے مسائل کو حل کرنے کی کوشش میں ماہرین کے علم کو یکجا کرتا ہے۔ ہر ماہر نظام میں اعداد و شمار پر کارروائی کرنے کی صلاحیت ہوتی ہے، اور پھر استدلال کے ذریعے اسے تشخیص، فیصلے اور رائے میں تبدیل کر دیتا ہے، اس طرح خصوصی مسائل کو مشورہ فراہم کرتا ہے۔ مارکیٹنگ کے شعبے پر لاگو ہونے والے ماہر نظام کا استعمال مارکیکس (مارکیٹ ایکسپرٹ) ہے۔ یہ ذہین فیصلہ سپورٹ سسٹم مارکیٹرز کے لیے مشیر کے طور پر کام کرتے ہیں، مختلف مراحل میں فیصلہ ساز کی مدد کرتے ہیں، خاص طور پر نئے پروڈکٹ ڈویلپمنٹ کے عمل میں۔ سافٹ ویئر ایک منظم تجزیہ فراہم کرتا ہے جو سب سے مناسب دخول کی حکمت عملی کا انتخاب کرنے کے لیے پیشن گوئی، ڈیٹا تجزیہ اور کثیر معیار کے فیصلے کرنے کے مختلف طریقوں کا استعمال کرتا ہے۔ برانڈ فریم فیصلہ سازی کے عمل میں مارکیٹرز کی مدد کے لیے تیار کردہ نظام کی ایک اور مثال ہے۔ یہ نظام برانڈ کی صفات، خوردہ چینلز، مسابقتی برانڈز، اہداف اور بجٹ کی شناخت کے لحاظ سے برانڈ مینیجر کی حمایت کرتا ہے۔ نئے مارکیٹنگ ان پٹ کو اس نظام میں ڈالا جاتا ہے جہاں برانڈ فریم ڈیٹا کا تجزیہ کرتا ہے۔ مارکیٹنگ مکس آلات کے حوالے سے نظام کی طرف سے سفارشات کی جاتی ہیں، جیسے کہ قیمت کو کم کرنا یا سیلز پروموشنل مہم شروع کرنا۔ مصنوعی ذہانت اور آٹومیشن کی کارکردگی مارکیٹنگ آٹومیشن کے لیے درخواست مارکیٹنگ کے لحاظ سے، آٹومیشن مارکیٹنگ کے عمل کو کمپیوٹرائز کرنے کے لیے سافٹ ویئر کا استعمال کرتا ہے جو بصورت دیگر دستی طور پر انجام دیا جاتا۔ یہ کسٹمر سیگمنٹشن، مہم مینجمنٹ، اور پروڈکٹ پروموشن جیسے عمل کو مؤثر طریقے سے زیادہ موثر شرح پر انجام دینے میں مدد کرتا ہے۔ مارکیٹنگ آٹومیشن کسٹمر ریلیشن شپ مینجمنٹ (سی آر ایم) کا ایک اہم جزو ہے۔ کمپنیاں ایسے نظام استعمال کر رہی ہیں جو ڈیٹا مائننگ الگورتھم کو استعمال کرتے ہیں جو کسٹمر ڈیٹا بیس کا تجزیہ کرتے ہیں، جس سے کسٹمر کے بارے میں مزید بصیرت ملتی ہے۔ یہ معلومات سماجی و اقتصادی خصوصیات، گاہک کے ساتھ پہلے کی بات چیت، اور گاہک کی خریداری کی تاریخ کے بارے میں معلومات کا حوالہ دے سکتی ہے۔ تنظیموں کو اپنے ڈیٹا پر کنٹرول دینے کے لیے مختلف نظام تیار کیے گئے ہیں۔ آٹومیشن ٹولز سسٹم کو مہمات کی کارکردگی کی نگرانی کرنے، رسپانس ریٹ کو بہتر بنانے اور مہم کی کارکردگی سے باخبر رہنے کے لیے مہمات میں باقاعدگی سے ایڈجسٹمنٹ کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ مصنوعات کی تقسیم کو خودکار بنانے کے لیے کمپنیوں کو درست ڈیٹا تک رسائی حاصل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ وہ مصنوعات کی طلب میں اتار چڑھاؤ کے رجحانات کا جواب دے سکیں۔ آٹومیشن کے عمل ایک جامع نظام فراہم کرنے کے قابل ہیں جو حقیقی وقت کی نگرانی اور ذہین کنٹرول کو بہتر بناتا ہے۔ ایمیزون نے گودام روبوٹ بنانے والے کیوا سسٹمز کو 2012 میں 775 ملین ڈالر میں حاصل کیا۔ خودکار نظام کی خریداری سے پہلے، انسانی ملازمین کو بہت بڑے گودام میں چلنا پڑتا، کتابوں کا سراغ لگانا اور بازیافت کرنا پڑتا۔ کیوا روبوٹ آرڈر کی تکمیل، مصنوعات کی بحالی کے ساتھ ساتھ بھاری لفٹنگ کرنے کے قابل ہیں، اس طرح کمپنی کی کارکردگی میں اضافہ ہوتا ہے۔ ویب پر سوشل نیٹ ورکس کا تجزیہ کرنے کے لیے مصنوعی ذہانت کا استعمال ایک سوشل نیٹ ورک اداکاروں کا ایک سماجی انتظام ہے جو ایک نیٹ ورک کے اندر ایک گروپ بناتے ہیں۔ تعلقات اور نوڈس کی ایک صف ہو سکتی ہے جو نیٹ ورک اور مشترکہ تعلقات کے اندر عام واقعات کی مثال دیتی ہے۔ لوئی (2011)، ایک سوشل نیٹ ورک کو "سماجی اداروں (کسی تنظیم میں لوگوں، جنہیں اداکار کہا جاتا ہے)، اور ان کے تعاملات اور تعلقات کا مطالعہ" کے طور پر بیان کرتا ہے۔ تعاملات اور رشتوں کو ایک نیٹ ورک یا گراف کے ساتھ پیش کیا جا سکتا ہے، جہاں ہر ورٹیکس (یا نوڈ) ایک اداکار کی نمائندگی کرتا ہے اور ہر لنک ایک رشتے کی نمائندگی کرتا ہے۔ "موجودہ وقت میں سوشل نیٹ ورکس کے عام ظہور کے ساتھ ورچوئل سوشل نیٹ ورکنگ میں اضافہ ہو رہا ہے، مثال کے طور پر، سوشل نیٹ ورکنگ سائٹس جیسے ٹویٹر، فیس بک اور لنکڈ ان۔ مارکیٹنگ کے نقطہ نظر سے، ان نیٹ ورکس کا تجزیہ اور تخروپن صارفین کے رویے اور رائے کو سمجھنے میں مدد کر سکتا ہے۔ نیٹ ورک کے سماجی علم کو جمع کرنے کے لیے ایجنٹ پر مبنی سماجی تخروپن تکنیک اور ڈیٹا/رائے کی کان کنی کا استعمال مارکیٹر کو اپنی مارکیٹ اور اس کے اندر کے حصوں کو سمجھنے میں مدد کر سکتا ہے۔ سوشل کمپیوٹنگ ٹیکنالوجی کی وہ شاخ ہے جسے مارکیٹرز نیٹ ورکس کے اندر سماجی طرز عمل کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں اور مصنوعی سماجی ایجنٹوں کی تخلیق کی بھی اجازت دیتا ہے۔ سوشل کمپیوٹنگ سماجی بنیاد پر سافٹ ویئر بنانے کے لیے پلیٹ فارم فراہم کرتی ہے۔ سوشل کمپیوٹنگ کی کچھ ابتدائی مثالیں ایسے نظام ہیں جو صارف کو سماجی معلومات جیسے ای میل اکاؤنٹس سے رابطہ کی معلومات حاصل کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ کنڈیشنل رینڈم فیلڈ (سی آر ایف) ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے کسی کے ای میل سے پتے اور کمپنیوں کے عنوانات۔ ڈیٹا مائننگ میں موجودہ معلومات یعنی رائے اور احساسات کے لیے ویب کی تلاش شامل ہے جو سوشل نیٹ ورکس کے درمیان آن لائن پوسٹ کیے جاتے ہیں۔ "مطالعہ کے اس شعبے کو رائے سازی یا جذبات کا تجزیہ کہا جاتا ہے۔ یہ لوگوں کی رائے، تشخیص، رویوں، اور اداروں، افراد، مسائل، واقعات، موضوعات اور ان کی صفات کے بارے میں جذبات کا تجزیہ کرتا ہے۔ تاہم اس معلومات کو تلاش کرنا اور اس کا تجزیہ کرنا ایک بڑا کام ہو سکتا ہے، دستی طور پر اس معلومات کا تجزیہ کرنا بھی محقق کے تعصب کا امکان پیش کرتا ہے۔ لہذا، معروضی رائے کے تجزیے کے نظام کو خودکار رائے کی کان کنی اور خلاصہ کے نظام کی شکل میں اس کے حل کے طور پر تجویز کیا جاتا ہے۔ صارفین کی رائے کے بارے میں نتائج اخذ کرنے کے لیے اس قسم کی ذہانت کا استعمال کرنے والے مارکیٹرز کو اس سے محتاط رہنا چاہیے جسے رائے اسپیم کہا جاتا ہے، جہاں کسی پروڈکٹ یا سروس کے حق یا مخالفت میں ممکنہ صارفین کو متاثر کرنے کے لیے ویب پر جعلی آراء یا جائزے پوسٹ کیے جاتے ہیں۔ سرچ انجن ایک عام قسم کی ذہانت ہے جو یہ جاننے کی کوشش کرتی ہے کہ صارف مناسب معلومات پیش کرنے کے لیے کس چیز میں دلچسپی رکھتا ہے۔ پیج رینک اور ایچ آئی ٹی ایس الگورتھم کی مثالیں ہیں جو ہائپر لنکس کے ذریعے معلومات تلاش کرتے ہیں۔ گوگل اپنے سرچ انجن کو کنٹرول کرنے کے لیے پیج رینک کا استعمال کرتا ہے۔ ہائپر لنک پر مبنی ذہانت کو ویب کمیونٹیز کو تلاش کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جسے 'گھنے منسلک صفحات کا ایک مجموعہ جو مشترکہ دلچسپی کے حامل لوگوں کے گروپ کی نمائندگی کرتا ہے' کے طور پر بیان کیا جاتا ہے۔ مرکزیت اور وقار پیمائش کی اصطلاحات کی اقسام ہیں جو اداکاروں کے ایک گروپ کے درمیان عام واقعات کی سطح کو بیان کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہیں۔ یہ اصطلاحات سوشل نیٹ ورک کے اندر اثر و رسوخ اور اداکار کی سطح کو بیان کرنے میں مدد کرتی ہیں۔ کوئی ایسا شخص جس کے نیٹ ورک کے اندر بہت سے تعلقات ہیں اسے 'مرکزی' یا 'وقار' اداکار کے طور پر بیان کیا جائے گا۔ سوشل نیٹ ورک کے اندر ان نوڈس کی شناخت مارکیٹرز کے لیے یہ معلوم کرنے میں مددگار ہے کہ سوشل نیٹ ورک کے اندر ٹرینڈ سیٹٹر کون ہیں۔ سوشل میڈیا اے آئی پر مبنی ٹولز ایلٹ (2017) نے اے آئی پر مبنی ٹولز کو دیکھا جو سوشل میڈیا مارکیٹوں کو تبدیل کر رہے ہیں۔ سوشل میڈیا مارکیٹنگ کے چھ شعبے ہیں جو اے آئی سے متاثر ہو رہے ہیں: مواد کی تخلیق، صارفین کی ذہانت، کسٹمر سروس، انفلوئنسر مارکیٹنگ، مواد کی اصلاح، اور مسابقتی ذہانت۔ ایک ٹول، ٹوزو، ریستورانوں کے بارے میں سوشل نیٹ ورکنگ سائٹس سے جائزے جمع کرنے کے لیے اے آئی کا استعمال کرتا ہے تاکہ صارفین کو کھانے کے لیے جگہ تلاش کرنے میں مدد ملے۔ ٹوئیزو کو اپنے صارفین کے تاثرات سے کافی کامیابی ملی اور "ایک ویجیٹ جہاں ٹریول اور مہمان نوازی کی ویب سائٹیں ان سوشل میڈیا کے جائزوں کو فوری طور پر اپنے سامعین تک پہنچا سکتی ہیں" (ٹوئیزو، 2017) لانچ کرکے توسیع کی۔ سوشل میڈیا پر انفلوینسر مارکیٹنگ بہت زیادہ ہے۔ بہت سے برانڈز مقبول سوشل میڈیا صارفین کے ساتھ تعاون اور کفالت کرتے ہیں اور اپنی مصنوعات کو اس سوشل میڈیا صارف کے پیروکاروں تک پہنچانے کی کوشش کرتے ہیں۔ شوگر بیئر ہیئر اور سبسکرپشن باکس کمپنی فاب فٹ فن کے لیے یہ ایک کامیاب حربہ رہا ہے۔ ایک کمپنی، انسائٹ پول، برانڈ کی شخصیت اور ٹارگٹ سامعین (ایلٹ، 2017) کے مطابق اثر انداز کرنے والوں کو تلاش کرنے کے لیے سوشل میڈیا پر 600 ملین سے زیادہ اثر انداز کرنے والوں کے ذریعے تلاش کرنے کے لیے AI کا استعمال کرتی ہے۔ نئے اثر انداز کرنے والوں یا مخصوص سامعین کی تلاش کرتے وقت یہ ایک موثر ٹول ہو سکتا ہے۔ کسی ایسے شخص کو تلاش کرنا بھی لاگت سے موثر ہو سکتا ہے جو مشہور نہ ہو (جیسے کارڈیشین/بیچلوریٹ کاسٹ) لیکن وہ بڑے سامعین کو بھی متاثر کر سکتا ہے اور سیلز میں بھی لا سکتا ہے۔ مزید دیکھیں مارکیٹنگ انٹیلی جنس میڈیا انٹیلی جنس کنٹینٹ انٹیلی جنس کسٹمر ڈیٹا پلیٹ فارم حوالہ جات مارکیٹنگ مصنوعی ذہانت کی ایپلی کیشنز ماس میڈیا نگرانی