出现这种现象的原因是 AI 模型基于从大量数据集中学习到的模式来输出。然而，这些模型并没有真正从人类的角度“理解”数据。
在某些情况下，AI 系统可能会以完全虚构、误导或不准确的方式生成或解释数据。尽管输入很简单，但结果却并非如此。
相反，这些模型根据统计相关性做出预测，有时会导致错误或荒谬的结果。
通过定义明确的目标、确定关键指标以及使用可信的分析工具和人工事实核查，您可以收集和分析真正重要的数据。
随着世界逐渐脱离 Cookie，许多传统营销方法将很快消失。这意味着数据和营销工作也需要转变。
为了适应，一定要探索替代的数据收集和跟踪方法，例如第一方数据、基于同意的策略——以及尊重用户隐私同时仍提供有价值见解的创新技术。
基于上下文的广告也是一种很有前景的营销方法。它不是跟踪行 意大利手机号码列表 为和客户互动，而是依靠上下文来投放相关广告。
作为营销人员，明智的做法是关注并掌握行业新闻，以便及时了解数据收集方面发生的任何变化。
数据驱动营销示例
培养潜在客户并使其转化需要仔细关注细节和策略。
以下是使用数据分析来规划营销计划的一些示例：
安排在最佳时间发布内容
数据洞察可帮助您发现如何以及何时接触目标受众。
例如，社交媒体工具可以生成报告，帮助您了解何时安排 Instagram 或 Facebook 帖子。拥有社交媒体审批流程将改善您的品牌内容，因为多个人可以分享他们的见解。这让您在与不考虑参与度数据趋势就发布帖子的竞争对手的竞争中占据优势。
借鉴 A/B 测试结果
A/B 测试可帮助您确定转化率最高的广告系列版本。例如，尝试对标题或 CTA 进行各种变化。向部分受众发送一个版本，向其余受众发送另一个版本。转化率较高的版本就是您的获胜版本。