机器学习和视频营销在当今的数字环境中，营销人员越来越多地使用视频与消费者建立联系。高达93％的营销人员已经在使用视频，而70％的营销人员计划增加其视频营销预算。考虑到这一点，现在是在营销活动中使用视频之前先进行思考的时候了，是时候考虑如何更有效地使用视频了。现在，通过DIY视频创建工具，每个人都可以访问视频创作，越来越多的品牌涌向视频。消费者都喜欢观看视频而不是阅读文字，并且看完演示视频后更有可能购买产品。品牌现在需要尝试做的是提高视频参与度。如果一家公司创建视频并只是将其放到其网站和社交渠道上，而没有跟踪和了解视频的观看方式，那么最终可能会浪费很多精力。既然视频是如此广泛，那么在视频营销领域，分析和消费者行为就变得至关重要。通过这样做，品牌可以提高他们的视频参与度，从而提高销售额，回头客和更多品牌互动。所有这些都可以通过机器学习来完成。什么是机器学习机器学习是一个热门词汇，指的是人工智能（AI），类似于数据挖掘，因为计算机系统会搜索数据以寻找模式。机器学习的不同之处在于，无需人工干预即可采用这些模式来“学习”并相应地调整程序。机器学习的一个很好的例子是Facebook的新闻提要。当用户在“朋友的墙上”喜欢或评论时，该程序将学习向用户显示该朋友的更多内容。机器学习与视频有何关系机器学习可以识别哪些观众对哪种类型的内容做出响应，因此可以提高视频参与度。从本质上讲，机器学习可用于识别哪些受众人口统计特点与视频内容的哪种类型有关。它还会跟踪和分析视频评论和分享，并在此过程中了解是什么促使人们观看此视频以及哪些观众参与度最高。此外，机器学习可以识别用户对视频中的哪些对象做出更多响应，并预测未来的视频观看习惯。人们观看的内容也可以预测他们将来的观看内容。一个很好的例子就是当Netflix分析我们的观看习惯并就他们预测我们会喜欢的节目提供建议时。这对品牌意味着什么机器学习正在彻底改变品牌通过视频进行市场营销的方式。视频内容的创建者和营销者都可以采用一种新的方式来了解消费者在视频中观看和响应的内容。他们可以知道哪些消费者觉得更有吸引力并且想要观看。机器学习可以识别模式并为消费者想要观看的内容创建预测，这可以帮助营销人员领先于视频趋势来吸引消费者的注意力。对于任何视频营销策略而言，使用此类程序分析都将很快变得至关重要。一个品牌仅仅使用视频是不够的。他们将被期望分析和预测用户行为，并预测未来的视频趋势。
