機器學習是一種人工智慧，最近佔據了數位行銷領域的主導地位。就其基本核心而言，它主要是一個分析和解釋大量數據的複雜系統。
根據其編程，它將使用這些數據來執行某些功能，通常的目標是透過創建最佳的登陸頁面模板來改善客戶體驗。
在這篇文章中，我們將仔細研究機器學習在當今登陸頁面設計中的應用，以及它將如何塑造我們所知的線上體驗的未來。
1. 進階影像識別
現代人工智慧演算法能夠區分影像中最細微的差異，精確到像素。雖然在區分一般變化方面不如人眼那麼有效，但這些機器能夠根據這些數據進行分析和採取行動，仍然令人驚訝。
進階影像辨識
當您將圖像上傳到其搜尋引擎時，Google會使用人工智慧在網路上尋找外觀相似的圖像。
例如，人工智慧可以偵測給定圖像中的圖案或結構。由此，它可以識別包含某些明顯相似之處的其他圖像。它甚至不依賴圖像名稱。
當涉及登陸頁面時，機器學習可以透過提供 墨西哥 電話號碼數據 與使用者先前檢查過的內容非常匹配的產品或服務的圖像建議來創建更適合客戶的體驗。
未來：
用不了多久，機器學習就可以匹配或超越我們自己的影像區分能力。他們最終會變得比我們更擅長。
而且由於機器操作中不存在人為因素，因此它們甚至會更快 - 甚至可以進行瞬間分析。而且他們不會累。曾經。
其應用可能有很多。一個明顯的例子是改進的建議，以及不僅基於一個用戶的模式，而且還基於滿足基於特定特徵對用戶進行分類的特定標準的其他用戶的模式來瀏覽大量數據的能力。
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什麼是智慧版塊？
2. 客戶行為分析
數位企業和線上商店正在進行大量的客戶行為分析。此外，機器學習現在可以了解使用者期望從平台或網站獲得的特性和功能。
在更基本的層面上，行為分析甚至可以在電子商務網站的登陸頁面上找到，尤其是在搜尋欄中。提供的預測通常是基於先前的搜尋查詢或緊密匹配的結果。
客戶行為分析
未來：
跳脫框架思考，設想人工智慧可以預測從顏色、形狀到字體偏好等一切的未來並非不可能。想像一下，您會被專為您量身定制的最佳登陸頁面設計所吸引。按照我們前進的方向，這並非不可能。
3.更個人化的內容與數據
Facebook 已經使用機器學習向每個用戶提供個人化的新聞推播。它是預測分析和數據驅動行銷的結合，可以產生更符合用戶興趣的客製化內容。
然後，匹配的內容會顯示在用戶資訊流的最頂部，確保他們看到他們更有可能喜歡或與朋友分享的貼文。
同樣，被舉報或設置為“隱藏”的帖子也將被跟踪，這樣它們就不會再次可見。這就是Facebook成為社群媒體用戶領先平台的原因之一——他們專注於用戶體驗，並竭盡全力做到最好。
更個人化的內容和數據
在 Facebook 上隱藏特定帖子後，您可以選擇隱藏類似帖子，以從動態消息中過濾掉不需要的內容。
未來：
對於想要透過登陸頁面創建更好的使用者體驗的網頁設計師來說，這種方法非常有用。想像一下，如果您訪問一個網站，其主登陸頁面為您提供了一系列特定於您的行業或業務領域的部落格文章。這只是一個例子。
登陸頁面設計靈感的另一個很好的例子是根據使用者的線上行為以統計資料的形式向使用者顯示特定資料。這對於行銷專門針對與該統計數據相關的問題的服務非常有用。
