內容決策使用數據驅動的洞察和機器學習演算法的過程來自動選擇電子郵件中預計最能與個別客戶產生共鳴的設計、訊息傳遞和佈局的組合。
發送時間個人化在每個人最有效的時間部署電子郵件，增加吸引客戶注意力並有效參與的可能性。
頻率管理透過調節發送給客戶的電子郵件數量來防止電子郵件疲勞，創建個人化的訊息傳遞間隔以保持參與度。
預測模型的影響是無與倫比的。有了這些功能，行銷人員不再需要猜測來決定要發送哪些創意——人工智慧現在可以自動預測哪些內容最能在個人層面上引起客戶的共鳴。現在可以透過數據驅動的、可擴展的自動化內容分發方法來節省花費在測試各種策略上的時間。
願景模型
願景模型利用深度學習，這是一種使用兩個關鍵組件處理多層創意元素的深入分析：
影像分類使用電腦視覺來分析和理解創意視覺元素。此功能將自動了 喀麥隆 電話號碼資源 解哪些創意是促銷的，哪些是品牌創意，同時攝取每個元素的元資料。
語言分類使用自然語言處理 (NLP) 將每個圖像解讀為文本，以辨別含義、上下文並分析創意中的每個元素。從那裡，NLP 將檢測生成的文本中的模式，以相應地優化內容。
透過視覺模型，行銷人員可以依靠人工智慧來深入了解內容中的元數據，同時使用演算法來確定哪些創意元素最適合每個人。
一圖勝千言，達文西了解其中的每個細節，以優化行銷活動的效果。
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世代模型
可移動墨水達文西的最新模型類型「一代模型」可以幫助行銷人員在客戶打開電子郵件之前吸引他們的注意力。
使用 GPT，生成模型可以創建和擴展與品牌準則和聲音、現有內容一致的主題行，並精心設計以吸引每位客戶。
這個最新模型為行銷人員提供了客戶打開品牌電子郵件所需的三重優勢：人工智慧驅動的個人化、品牌內容和大規模自動化。
