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摘要
- 适应对话式 AI 趋势： 将 AI 驱动的界面作为品牌互动的主要渠道，理解用户交互正变得动态化、多模态化，这要求营销人员重新思考传统的衡量与归因策略。
- 转变测量思维： 从基于点击的指标，转向专注于以意图驱动、以对话为中心的分析，以认知用户跨设备与平台旅程的复杂性。整合模型化指标，以弥补因隐私限制而丢失的确定性数据。
- 利用统一数据解决方案： 使用如 Singular 这样的平台，它提供跨渠道归因和符合隐私规定的数据智能，使营销人员能够洞察各对话触点的表现，确保对 ROI 和互动指标获得全面的可视性。
全新的人工智能现实
对话式及 AI 驱动的界面正在改变用户与数字内容的交互方式。从语音助手到聊天机器人及 AI 智能体，这些工具正成为品牌发现、互动和转化的关键入口。
根据 MarketsandMarkets 的研究，全球对话式 AI 市场规模预计到 2031 年将达到 498 亿美元，这意味着年复合增长率超过 20%。
这凸显了一个重大转变：营销正从传统的点击、轻触，转向动态、情境感知的互动。然而，这些互动对于传统的测量策略往往是不可见的。
对于移动营销人员而言，这一转变意味着复杂的挑战：
- 信号消失
由于基于语音和聊天的行为绕过了标准标识符。 - 旅程碎片化
用户可能从智能设备上的语音查询开始，最终在应用或移动网页上完成转化。 - 新的互动指标
对话式体验不仅日益重要，而且将重新定义什么才算作一次转化或互动。 - 隐私优先的生态体系
随着对话式 AI 工具的发展，对细粒度用户级数据的访问持续收窄。
营销人员现在需要一种全新的测量思维，一种为动态、AI 驱动的用户旅程而构建的思维。
对话式 AI 如何改变营销
对话式界面不仅是一个新渠道，更是一种全新的互动模式。营销漏斗正变得流动化，要求测量工具能够解读用户意图，而不仅仅是追踪点击。以下是三个转变示例：
从静态旅程到持续互动
首先，用户旅程现在呈多模态且与设备无关。一场营销活动可能通过 AI 搜索助手驱动认知，通过聊天机器人完成转化，并通过应用通知实现留存。因此，传统归因无法捕捉这种复杂性。
从确定性数据到模型化理解
随着隐私限制和持续的信号丢失，营销人员必须将确定性信号与模型化指标相结合，以估算真实效果。这一转变强调了在聚合层面进行数据统一和确保准确性的重要性。
从以营销活动为中心到以对话为中心
最后，AI 驱动助手的兴起意味着促成可被测量的有效对话。理解这些对话如何引导至安装、购买或互动，是增长团队面临的新挑战。
为何 Singular 为 AI 时代而生
Singular 提供了移动营销人员在这一数字互动新阶段取得成功所需的测量基础和 AI 层。凭借 AI 驱动的解决方案、统一的数据测量和跨渠道归因，Singular 能就新兴对话触点的表现提供真实洞察：
- 统一的跨平台测量
Singular 收集并规范化所有渠道（包括网页、应用及联网环境）的数据，确保无一触点被遗漏。 - 符合隐私要求的数据智能
当语音和聊天互动移除了确定性标识符时，Singular 的模型化方法能在不违反合规框架的前提下填补数据空白。 - 成本与绩效统一
Singular 统一各渠道的支出、转化和互动指标。这使得对话式营销活动的 ROI 与传统广告表现可以轻松对比查看。 - 跨设备与多模态归因
Singular 的跨平台归因框架能连接来自 AI 界面的活动，包括应用安装、网页转化和联网电视事件。 - 通过自动化获得更智能的洞察
Singular 通过可定制仪表盘和 AI 驱动的分析，呈现对话式及 AI 驱动互动中的趋势，从而指导更明智的预算分配。
简而言之，通过将对话式界面整合到单一绩效视图中，营销人员可以衡量其影响，跨渠道比较表现，并自信地分配资源。
前行之路
AI 驱动的互动兴起，标志着营销的一个决定性时刻。随着对话式界面模糊了广告、互动与转化之间的界限，效果测量也必须随之演进。
Singular 通过为多模态营销时代提供真实 ROI 分析，推动这一演进。凭借统一碎片化数据、模型化不可见互动的能力，Singular 确保即使市场环境变化，营销人员也能继续 confidently 实现增长。
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