19 bekeken

Gepubliceerd op:

Laatste update: 14/02/2024

Categorie:

Artificial Intelligence

artificial intelligence kunstmatige intelligentie AI KI Artificiële intelligentie

Kunstmatige Intelligentie (KI), ook bekend als Artificial Intelligence (AI), heeft de afgelopen decennia een opmerkelijke ontwikkeling doorgemaakt, waardoor het een integraal onderdeel is geworden van diverse industrieën. In deze kennisbank zullen we dieper ingaan op de ontdekking, opkomst, toepassingen en de toekomst van kunstmatige intelligentie, met een specifieke focus op de invloed ervan op online marketing.

Wat is kunstmatige intelligentie?

Artificial intelligence (AI) of Kunstmatige intelligentie, is een vakgebied binnen de computerwetenschap dat zich bezighoudt met het ontwikkelen van computersystemen die intelligent gedrag kunnen vertonen. Intelligent gedrag is in dit geval gedrag dat normaal gesproken wordt geassocieerd met mensen, zoals leren, redeneren, plannen, herkennen van spraak en afbeeldingen, en besluitvorming.

De term “kunstmatige intelligentie” werd voor het eerst gebruikt in 1956 door John McCarthy, een Amerikaanse computerwetenschapper. McCarthy organiseerde een conferentie over AI in Dartmouth College, waar hij de volgende definitie van AI gaf:

The field of study that deals with the simulation of human intelligence in machines that are programmed to think like humans and mimic their actions.

Welke niveaus van kunstmatige intelligentie zijn er?

De verschillende vormen van Artificial onderverdeelt in caegorieën

Er zijn veel verschillende soorten kunstmatige intelligentie, maar ze kunnen grofweg worden onderverdeeld in drie categorieën of niveaus:

  • Narrow AI (ANI)-systemen zijn goed in het uitvoeren van een specifieke taak, zoals schaken, checkers of Go spelen, of het herkennen van gezichten of objecten in een afbeelding. ANI-systemen zijn momenteel de meest voorkomende vorm van AI.
  • General AI (AGI) is een type AI dat is ontworpen om intelligent gedrag te vertonen dat vergelijkbaar is met dat van een mens. AGI-systemen moeten in staat zijn om te leren, te redeneren en te problemen op te lossen. AGI is nog in ontwikkeling, maar het is een van de meest veelbelovende gebieden van AI.
  • Superior AI (ASI) is een hypothetische vorm van AI die superieur is aan menselijke intelligentie. ASI zou in staat moeten zijn om elke taak uit te voeren die een mens kan, en om nieuwe taken te bedenken die zelfs mensen niet kunnen bedenken. ASI is nog steeds een fantasie, maar het is een mogelijkheid die AI-onderzoekers serieus nemen.

Welke toepassingen van Artificial Intelligence zijn er?

Artificial intelligence (AI) is een breed vakgebied dat zich bezighoudt met het creëren van machines en systemen die menselijke intelligentie kunnen nabootsen, verbeteren of aanvullen. Machine learning (ML), deep learning (DL), natural language processing (NLP), machine vision(MV) en robotica zijn enkele van de belangrijkste toepassingen van kunstmatige intelligentie die verschillende voor online marketing. Ik bespreek ze één voor één:

Machine learning

Machine learning is een tak van AI die zich richt op het ontwikkelen van algoritmen en modellen die kunnen leren van data en patronen kunnen ontdekken zonder expliciete programmering. Machine learning kan worden gebruikt voor online marketing doeleinden zoals het personaliseren van aanbevelingen, het voorspellen van klantgedrag, het segmenteren van doelgroepen, het optimaliseren van prijzen, het analyseren van sentimenten, het genereren van inhoud en het automatiseren van campagnes.

Een van de meest veelvoorkomende toepassingen van machine learning in online marketing is personalisatie. Met behulp van machine learning kunnen bedrijven hun marketingboodschappen en -aanbiedingen aanpassen aan de individuele behoeften en interesses van hun klanten. Dit kan bijvoorbeeld worden gedaan door te kijken naar de online gedragsgegevens van klanten, zoals de websites die ze bezoeken, de producten die ze bekijken en de zoektermen die ze gebruiken.

Een andere belangrijke toepassing van machine learning in online marketing is voorspelling. Met behulp van machine learning kunnen bedrijven voorspellingen doen over het gedrag van klanten, zoals hun koopgedrag, hun behoeften en hun interesses. Deze voorspellingen kunnen worden gebruikt om de effectiviteit van marketingcampagnes te verbeteren en om klanten beter te kunnen bedienen.

Deep learning

Deep learning is een geavanceerde vorm van machine learning die gebruik maakt van kunstmatige neurale netwerken om complexe problemen op te lossen die veel data en rekenkracht vereisen. Deep learning kan worden toegepast op online marketing gebieden zoals het herkennen van afbeeldingen, het verwerken van spraak, het vertalen van talen, het creëren van chatbots, het synthetiseren van video’s en het verbeteren van zoekmachines.

Een voorbeeld van hoe deep learning kan worden gebruikt voor personalisatie in online marketing is het gebruik van een kunstmatig neuraal netwerk om aanbevelingen te geven voor producten of diensten. Het neurale netwerk kan worden getraind op een dataset van gegevens over gebruikers, zoals hun aankopen, interesses en browsegedrag. Het netwerk kan vervolgens worden gebruikt om nieuwe aanbevelingen te genereren voor gebruikers op basis van hun individuele profiel.

Een bedrijf dat dit doet is Amazon. Amazon gebruikt een kunstmatig neuraal netwerk om aanbevelingen te geven voor producten op basis van de aankopen van gebruikers in het verleden. Het neurale netwerk kan ook worden gebruikt om aanbevelingen te geven voor producten die relevant zijn voor de interesses van gebruikers.

Natural language processing

Natural language processing (NLP) is een subgebied van AI dat zich bezighoudt met het begrijpen, analyseren, genereren en manipuleren van natuurlijke taal, zoals gesproken of geschreven tekst. Natuurlijke taalverwerking gebruikt men om taal te analyseren en voor interactie met klanten te automatiseren. Zo kan natural language processing worden gebruikt voor online marketing doeleinden zoals het extraheren van informatie, het classificeren van documenten, het samenvatten van teksten, het beantwoorden van vragen, het creëren van koppen, het schrijven van advertenties, het optimaliseren van zoekwoorden en het verbeteren van conversies.

Een voorbeeld van het gebruik van NLP in online marketing is sentimentanalyse. Met sentimentanalyse kunnen bedrijven de mening van klanten over hun producten of diensten analyseren. Dit kan worden gedaan door te kijken naar de woor

Een ander voorbeeld is chatbots. Chatbots zijn computerprogramma’s die kunnen communiceren met mensen via tekst. Chatbots worden vaak gebruikt om klantenservice te verlenen of om informatie te verstrekken.

Machine vision

Machine vision is een tak van AI die zich bezighoudt met het zien en begrijpen van beelden. Machine vision wordt in online marketing gebruikt om beelden te analyseren en om inzichten te genereren.

Een voorbeeld van het gebruik van machine vision in online marketing is productherkenning. Productherkenning wordt gebruikt om producten in afbeeldingen te identificeren. Dit kan worden gebruikt om producten in online winkels te categoriseren of om producten te volgen in de supply chain.

Een ander voorbeeld is beeldanalyse. Beeldanalyse wordt gebruikt om informatie uit afbeeldingen te halen, zoals de leeftijd van mensen, de emoties van mensen of de aanwezigheid van objecten. Dit kan worden gebruikt om marketingcampagnes te personaliseren of om klanten beter te kunnen bedienen.

Robotica

Robotica is een interdisciplinair veld dat zich bezighoudt met het ontwerpen, bouwen, programmeren en besturen van robots die fysieke taken kunnen uitvoeren. Robotica kan worden gebruikt voor online marketing doeleinden zoals het leveren van producten, het verzamelen van feedback, het bieden van klantenservice, het demonstreren van functies, het vergroten van betrokkenheid en het creëren van merkloyaliteit.In online marketing wordt robotica nog niet op grote schaal toegepast, maar er zijn wel enkele toepassingen die potentieel hebben.

Een voorbeeld is het gebruik van robots voor het uitvoeren van taken die momenteel door mensen worden uitgevoerd, zoals het beantwoorden van klantenservicevragen of het bewerken van content. Robots kunnen deze taken sneller en efficiënter uitvoeren dan mensen, waardoor bedrijven hun kosten kunnen verlagen.

Een ander voorbeeld is het gebruik van robots voor het personaliseren van online marketingcontent. Robots kunnen worden gebruikt om content te genereren die specifiek is afgestemd op de individuele interesses en behoeften van gebruikers. Dit kan leiden tot een hogere betrokkenheid en conversie.

De geschiedenis van AI

In 1936 beschreef Alan Turing de turingtest. Dit experiment werd in 1950 verder uitgewerkt in zijn artikel Computing Machinery and Intelligence.In dit experiment werd de vraag opgeworpen of een machine menselijke intelligentie kan vertonen.

De term “kunstmatige intelligentie” werd voor het eerst gebruikt in 1956 door John McCarthy, een Amerikaanse computerwetenschapper. McCarthy was een van de grondleggers van AI en hij organiseerde in dat jaar een conferentie over het onderwerp. Op deze conferentie werden de basisprincipes van AI gelegd.

Marvin Minsky startte in 1958 als professor computerwetenschappen bij de universiteit MIT(Massachusetts Institute of Technology). Samen met de andere grondlegger op het gebied van kunstmatige intelligentie en studiegenoot, John McCarthy, begon hij in 1959 het Artificial Intelligence laboratorium. Samen met een onderzoekgroep pionierde zijn met computermodellen om het menselijk denkvermogen te emuleren. Hij formuleerde een theorie dat uit de samenwerking van onderdelen die zelf niet intelligent zijn, zoals computers die in een groot netwerk met elkaar verbonden zijn, intelligentie kon ontstaan..

In de jaren die volgden, werden er grote vooruitgang geboekt op het gebied van AI. In de jaren 1960 en 1970 werd AI steeds populairder. In 1964 werd de eerste chatbot genaamd ELIZA ontwikkeld door Joseph Weizenbaum,. ELIZA was een eenvoudige chatbot die leek op een psycholoog. Ze kon gesprekken voeren met gebruikers en hun problemen proberen te begrijpen. ELIZA was het eerste programma dat natural language processing (NLP) gebruikte.

In 1985 werd het eerste programma ontwikkeld dat schaak kon spelen . Er werden hiervoor nieuwe onderzoeksrichtingen opgezet, zoals natuurlijke taalverwerking en computer vision.. Het programma,genaamd Deep Blue (de eerste versie heette “chiptest”), versloeg in 1997 de wereldkampioen schaken, Garry Kasparov.

Andrew Ng is een Brits-Amerikaanse computerwetenschapper met als vakgebied machinaal leren en kunstmatige intelligentie. Hij was van 2011 tot 2012 medeoprichter en hoofd van Google Brain. Zijn onderzoek richt zich vooral op machine learning, deep learning, machineperceptie, computervisie en Natural Language Processing.

Geoffrey Everest Hinton is een Brits-Canadese cognitief-psycholoog en computerwetenschapper gespecialiseerd op het gebied van kunstmatige neurale netwerken. In 2013 trad Geoffrey Everest Hinton in dienst bij Google nadat zijn bedrijf DNN research inc. Zijn werk betreft onderzoek betreft manieren om neurale netwerken te gebruiken voor machinaal leren , geheugen , perceptie en symboolverwerking. In 2023 nam hij ontslag bij Google omdat hij “vrijuit wilde spreken over de risico’s van artificial intelligence”. Naar eigen zeggen heeft hij spijt van zijn levenswerk.

Daarnaast heeft o.a. Microsoft, Google en IBM waren in de jaren 2000 tot nu belangrijke spelers in de ontwikkeling van machine learning. Deze bedrijven investeerden in onderzoek en ontwikkeling van machine learning-technologieën, en brachten deze technologieën ook in de praktijk.

Microsoft

Microsoft was een van de eerste grote technologiebedrijven die machine learning serieus ging nemen. In 2000 richtte het bedrijf het Microsoft Research Institute op, dat zich richt op onderzoek naar kunstmatige intelligentie, waaronder machine learning. Microsoft investeerde ook in het ontwikkelen van eigen machine learning-technologieën, zoals het Cortana-virtuale assistent en de Bing-zoekmachine.

Een van de belangrijkste bijdragen van Microsoft aan de ontwikkeling van machine learning was de ontwikkeling van het Windows Azure-cloudplatform. Windows Azure biedt een reeks diensten voor het bouwen, implementeren en beheren van machine learning-toepassingen. Dit platform heeft het voor veel bedrijven mogelijk gemaakt om machine learning te gebruiken zonder dat ze zelf de nodige infrastructuur hoeven te bouwen.

Google

Google was een andere belangrijke speler in de ontwikkeling van machine learning in de jaren 2000. Het bedrijf was een van de eersten die machine learning gebruikte voor het verbeteren van de kwaliteit van zijn zoekresultaten. Google ontwikkelde ook een aantal eigen machine learning-technologieën, zoals het TensorFlow-framework en het Translate-platform.

Een van de belangrijkste bijdragen van Google aan de ontwikkeling van machine learning was de ontwikkeling van het TensorFlow-framework. TensorFlow is een open-source framework voor het bouwen, trainen en implementeren van machine learning-modellen. Dit framework is eenvoudig te gebruiken en heeft een grote community van gebruikers en ontwikkelaars.

IBM

IBM was een derde belangrijke speler in de ontwikkeling van machine learning in de jaren 2000. Het bedrijf was een van de pioniers in de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie, en het bleef investeren in onderzoek en ontwikkeling van machine learning-technologieën. IBM ontwikkelde ook een aantal eigen machine learning-technologieën, zoals het Watson-platform en het Deep Blue-computersysteem.

Een van de belangrijkste bijdragen van IBM aan de ontwikkeling van machine learning was de ontwikkeling van het Watson-platform. Watson is een cloudgebaseerd platform voor het bouwen en implementeren van machine learning-toepassingen. Dit platform biedt een breed scala aan functies en services voor het trainen, evalueren en implementeren van machine learning-modellen.

De investeringen van Microsoft, Google en IBM in onderzoek en ontwikkeling van machine learning hebben ertoe bijgedragen dat machine learning een steeds belangrijker rol is gaan spelen in onze samenleving. Deze bedrijven hebben ook bijgedragen aan de ontwikkeling van open-source machine learning-technologieën, die hebben geholpen om machine learning toegankelijker te maken voor een breder publiek.

Toepassingen van Artificial Intelligence in online marketing

Kunstmatige intelligentie (AI) is een krachtige technologie die in steeds meer sectoren wordt toegepast, waaronder online marketing. AI kan marketeers helpen om hun campagnes efficiënter te maken, betere resultaten te behalen en een betere relatie met hun klanten op te bouwen. Enkele toepassingen zijn:

Data-analyse

Een van de belangrijkste toepassingen van AI in online marketing is data-analyse. AI kan worden gebruikt om grote hoeveelheden data te analyseren, waardoor marketeers inzicht krijgen in hun klanten, hun gedrag en hun behoeften. Dit inzicht kan worden gebruikt om betere marketingbeslissingen te nemen, zoals het kiezen van de juiste doelgroep, het creëren van relevante content en het optimaliseren van campagnes.

Een voorbeeld van hoe AI voor data-analyse wordt gebruikt, is het gebruik van machine learning om de browsegeschiedenis van websitebezoekers te analyseren. Op basis van deze analyse kunnen vervolgens gepersonaliseerde productaanbevelingen worden getoond. Dit kan helpen om de relevantie van de content te vergroten en de kans op een conversie te verhogen.

Automatisering

Een andere belangrijke toepassing van Artificial Intelligence in online marketing is automatisering. AI kan worden gebruikt om marketingtaken te automatiseren, zoals het verzenden van e-mails, het reageren op vragen van klanten en het aanpassen van content aan verschillende doelgroepen. Dit kan marketeers tijd en geld besparen en hen helpen om zich te concentreren op meer strategische taken.

Een voorbeeld van hoe kunstmatige intelligentie voor automatisering wordt gebruikt, is het gebruik van chatbots om vragen van klanten te beantwoorden. Chatbots kunnen 24/7 beschikbaar zijn en kunnen vragen beantwoorden in een natuurlijke taal. Dit kan helpen om de klanttevredenheid te verbeteren en de kosten van klantenservice te verlagen.

Personalisatie

Ten slotte kan AI worden gebruikt om marketingcampagnes te personaliseren. Dit betekent dat de inhoud en de boodschap van een campagne worden aangepast aan de individuele klant. Dit kan worden gedaan door rekening te houden met factoren zoals de locatie, de interesses en het gedrag van de klant.

Een voorbeeld van hoe AI voor personalisatie wordt gebruikt, is het gebruik van geografische targeting om advertenties te tonen aan mensen die zich in een bepaalde regio bevinden. Dit kan helpen om de relevantie van de advertenties te vergroten en de kans op een klik te verhogen.

Content en SEO

AI kan worden gebruikt om tekst, afbeeldingen, video’s en andere vormen van content te genereren die relevant zijn voor de zoektermen waarop een bedrijf wil ranken. AI kan ook worden gebruikt om bestaande content te analyseren op zoek naar zoekmachine optimalisatie mogelijkheden, zoals relevante zoektermen, kwaliteit en SEO-elementen. Ten slotte kan AI worden gebruikt om content te optimaliseren voor zoekmachines, zoals titels, metabeschrijvingen en structurering.

Een voorbeeld van de toepassing van AI in SEO is het gebruik van AI-tools om blogposts te genereren. Deze tools kunnen relevante blogposts genereren op basis van de zoekwoorden waarop je met je website hoger in Google wilt komen. Een ander voorbeeld is het gebruik van AI-tools om de kwaliteit van bestaande content te meten. Voorbeelden van deze tools zijn o.a.: ChatGPT van OpenAI, Bard van Google, Copilot van Microsoft en Grok van X (Twitter).

De toekomst van AI in online marketing

De opkomst van kunstmatige intelligentie (AI) heeft een grote impact op de online marketing. AI-technologieën worden steeds vaker gebruikt om marketingactiviteiten te automatiseren, te personaliseren en te optimaliseren.

In de toekomst zullen we waarschijnlijk nog meer AI-toepassingen zien in online marketing. Zo wordt er bijvoorbeeld onderzoek gedaan naar het gebruik van AI voor virtual reality en augmented reality marketing. Deze technologieën kunnen worden gebruikt om een meer meeslepende en persoonlijke marketingervaring te creëren.

Daarnaast zullen AI-technologieën een steeds belangrijkere rol spelen in het begrijpen van klantgedrag (online marketing funnel, touchpoints). Door data analyse en predictive analytics kunnen marketeers meer inzicht krijgen in de customer journey. Dit inzicht kan worden gebruikt om marketingcampagnes te personaliseren en te optimaliseren voor een hogere effectiviteit.

De toekomstmogelijkheden van AI in online marketing zijn enorm. AI heeft het potentieel om marketingactiviteiten veel efficiënter en effectiever te maken. Dit kan leiden tot een hogere betrokkenheid van klanten, een betere ROI en een grotere concurrentiepositie voor bedrijven.

Wat zijn de uitdagingen en risico’s van kunstmatige Intelligentie?

Hoewel AI veel voordelen biedt, brengt het ook uitdagingen en risico’s met zich mee. Enkele van de belangrijkste uitdagingen en risico’s zijn:

  • Data-integriteit: AI-modellen zijn afhankelijk van gegevens om goed te functioneren. Het is daarom belangrijk om ervoor te zorgen dat de gebruikte gegevens accuraat en up-to-date zijn.
  • Bias: AI-modellen kunnen worden beïnvloed door bias in de gegevens waarop ze worden getraind. Dit kan leiden tot discriminatie of andere ongewenste resultaten.
  • Transparantie: Het kan moeilijk zijn om te begrijpen hoe AI-modellen tot hun beslissingen komen. Dit kan leiden tot wantrouwen bij klanten of gebruikers.

De ethische en sociale implicaties van Artificial Intelligence

AI heeft ook een aantal ethische en sociale implicaties die marketeers in overweging moeten nemen. Deze omvatten:

  • Privacy: AI kan worden gebruikt om persoonlijke gegevens te verzamelen en te analyseren. Het is belangrijk om ervoor te zorgen dat dit op een ethische manier gebeurt en dat gebruikers controle hebben over hun gegevens.
  • Arbeidsgelegenheid: AI kan leiden tot automatisering van taken die momenteel door mensen worden uitgevoerd. Dit kan leiden tot werkloosheid of veranderingen in de arbeidsmarkt.
  • Sociale impact: AI kan worden gebruikt om propaganda of desinformatie te verspreiden. Het is belangrijk om ervoor te zorgen dat AI op een positieve manier wordt gebruikt en dat de sociale impact ervan wordt overwogen.

Tips voor het gebruik van AI in online marketing

Hier zijn enkele tips voor het gebruik van AI in online marketing:

  • Begin klein: Begin met het implementeren van AI voor één specifiek marketingdoel. Zo kunt u de impact ervan beter evalueren en risico’s beperken.
  • Werk samen met experts: AI is een complex gebied. Werk samen met experts om ervoor te zorgen dat u AI op een veilige en effectieve manier gebruikt.
  • Houd uw kennis up-to-date: AI ontwikkelt zich snel. Houd uw kennis up-to-date om ervoor te zorgen dat u op de hoogte bent van de laatste ontwikkelingen.
  • Wees transparant: Wees open over hoe u AI gebruikt en hoe uw gebruikersgegevens worden verzameld en gebruikt.
  • Neem verantwoordelijkheid: Wees verantwoordelijk voor de beslissingen die door AI-systemen worden genomen.
  • Zorg voor beveiliging: Neem maatregelen om de veiligheid en privacy van de data die u gebruikt voor AI-systemen te beschermen.

Conclusie

Kunstmatige intelligentie (AI) heeft het potentieel om online marketing te transformeren. AI kan marketeers helpen om betere resultaten te behalen, maar er zijn ook een aantal uitdagingen en risico’s die in overweging moeten worden genomen. Door deze factoren zorgvuldig te overwegen, kunnen marketeers ervoor zorgen dat AI op een veilige en verantwoorde manier wordt gebruikt.

(Visited 19 times, 1 visits today)

AI in online marketing