人工智能大模型是指那些具有大量参数和强大计算能力的人工智能模型它们可以从海量的数据中学习复杂的规律和知识从而实现更高层次的智能任务。人工智能大模型在自然语言处理计算机视觉语音识别等领域都取得了令人惊叹的成果也为数字化营销提供了新的机遇和可能。 本文将介绍如何应用人工智能大模型实现基于深度数据处理的召回模型包括 条款及细则 以下四个方面： 基于知识图谱的召回模型：利用人工智能大模型构建知识图谱表示和关联内容或商品的多维属性和关系从而实现基于语义和逻辑的召回。
细分和个人化 可根据客户行为偏
和互动进行进阶细分从而实现高度个人化的行销活动。 集成功能 与各种行 工具集成促进跨平台的无缝资料流和使用。 的用例 个人化行销 可让企业根据个人客户资料提供客制化内容和优惠从而提高参与度和转换率。 客户旅程地图 透过追踪不同管道的客户交互 帮助映射和优化客户旅程。 改进的客户服务统一的客户资料使客户服务代表能够提供更明智和个性化的支援。 什么是资料管理平台（）？ 定义与概述 资料管理平台 是一个用于收集组织和分析大量资料的系统主要用于定位和优化数位广告活动。
旨在管理来自各种来源（包括线上和线下管道）
的数据并提供有助于受众细分和广告定位的见解。 的主要特点： 数据聚合 聚 这些数据通常用于增强受众档案和广告定位 合来自多个来源的数据例如网站分析社交媒体和第三方数据提供者。 受众细分 使行销人员能够根据人口统计行为和心理资 这些数据通常用于 料建立详细的受众细分。 行销活动优化 透过分析受众群体和行销活动绩效 有助于优化广告定位并提高投资报酬率。 与广告平台整合 与广告平台（例如 ）集成以增强定位和衡量功能。 的用例 程序化广告 对于程式化广告至关重要其中即时出价和自动广告投放由数据洞察驱动。
受众定位 可以根据受众的行为和偏好精确定位受众从而实现更有效的广告活动。 数据货币化 企业可以利用 透过向第三方广告商或合作伙伴出售受众洞察来实现数据货币化。 和 之间的主要区别 虽然 和 都涉及资料管理但它们的核心功能和应用程式存在显著差异。 以下是详细的比较： 数据聚焦 专注于第一方数据即直接从客户收集并归组织所有的数据。 这包括来自购买网站访问和客户服务互动等互动的数据。 主要处理第三方数据即从外部来源收集或从数据提供者购买的数据。
这些数据通常用于增强受众档案和广告定位。 资料持久化 维护持久的 技术与策略 目錄 关键字研究客户资料让长期追踪和全面了解个人情况随着时间的推移客户行为。 在更短暂的基础上处理数据通常专注于用于短期定位和活动优化的基于 的数据。 整合与使用 与各种行销工具 系统和分析平台集成提供客户资料的整体视图并支援个人化行销工作。 主要与广告平台集成专注于根据汇总数据优化广告活动和受众定位。 资料隐私和合规性 在处理敏感的客户资讯时通常会非常注重遵守资料隐私法规（例如 ）来管理资料。