1. Machine Learning (ML) – Het gebruik van statistische technieken om systemen in staat te stellen te leren uit en verbeteringen aan te brengen op basis van gegevens.
2. Deep Learning – Een subveld van ML dat gebruik maakt van kunstmatige neurale netwerken om complexe patronen in grote datasets te analyseren.
3. Neurale Netwerken – Computeralgoritmen die menselijke hersenen nabootsen om gegevens te verwerken en beslissingen te nemen.
4. Natural Language Processing (NLP) – Het vermogen van computers om menselijke taal te begrijpen, interpreteren en genereren.
5. Chatbots – Geautomatiseerde systemen die klantenservice en interacties simuleren via tekst of spraak.
6. Predictive Analytics – Het gebruik van historische gegevens en machine learning om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen.
7. Recommender Systems – Algoritmen die product- of dienstaanbevelingen doen aan gebruikers op basis van hun eerdere interacties of gedrag.
8. Data Mining – Het proces van het identificeren van patronen en relaties in grote datasets.
9. Sentiment Analysis – Het gebruik van NLP om de emotionele toon van online content te analyseren, zoals klantbeoordelingen of sociale media-berichten.
10. Image Recognition – Het vermogen van AI om objecten, acties en andere visuele elementen in afbeeldingen of video’s te identificeren.
11. Voice Search Optimization – Het optimaliseren van content voor spraakgestuurd zoeken, wat vaak wordt aangedreven door AI-assistenten zoals Siri of Alexa.
12. Personalization – Het gebruik van AI om unieke en op maat gemaakte ervaringen voor individuele gebruikers te creëren.
13. Dynamic Pricing – Het gebruik van AI om prijzen in realtime aan te passen op basis van vraag, aanbod en andere factoren.
14. Customer Segmentation – Het gebruik van AI om klanten in verschillende groepen te verdelen op basis van hun gedrag, voorkeuren en demografische gegevens.
15. Lead Scoring – Het gebruik van AI om leads te beoordelen op hun waarschijnlijkheid om klant te worden.
16. Conversion Rate Optimization (CRO) – Het gebruik van AI om de effectiviteit van marketinginspanningen te verbeteren en conversies te verhogen.
17. A/B Testing – Het gebruik van AI om verschillende versies van een webpagina, advertentie of andere content te testen en te bepalen welke het meest effectief is.
18. Programmatic Advertising – Het gebruik van AI om het proces van het kopen en plaatsen van advertenties te automatiseren.
19. Content Generation – Het gebruik van AI om automatisch content te creëren, zoals nieuwsartikelen of blogposts.
20. Retargeting – Het gebruik van AI om advertenties te tonen aan gebruikers die eerder interesse hebben getoond in een product of dienst.
21. Behavioral Analytics – Het gebruik van AI om het gedrag van gebruikers op een website of app te analyseren en inzichten te verkrijgen.
22. Churn Prediction – Het gebruik van AI om te voorspellen welke klanten waarschijnlijk zullen stoppen met het gebruik van een dienst of product.
23. Smart Bidding – Het gebruik van AI om biedingen in realtime aan te passen in pay-per-click advertentiecampagnes.
24. Natural Language Generation (NLG) – Het vermogen van AI om menselijke taal te genereren, vaak gebruikt voor geautomatiseerde contentcreatie.
25. Semantic Search – Het gebruik van AI om zoekopdrachten te begrijpen in de context van de intentie van de gebruiker, in plaats van alleen te focussen op trefwoorden.

Het gebruik van deze technologieën in digitale marketing kan bedrijven helpen om hun campagnes te optimaliseren, klantrelaties te verbeteren en hun ROI te verhogen.