强化学习是一种通过与环境互动来确定行动的学习方法。在这个过程中，需要一个行动者、一个环境和一个奖励信号。行动者在环境中执行任何活动，相应地获得奖励。行动者如何确定行动被描述为策略。行动者希望增强其奖励，并分析与环境合作的最佳方法。
强化学习与其他学习类别不同。在传统的监督学习中，提供数据和标签，并被要求预测给定数据的标签。在无监督学习中，只提供数据，并被要求识别这些信息背后的结构。最后，在强化学习中，既不提供数据也不提供标签。相反，学习信号是从环境对代理的奖励中获得的。
强化学习之所以吸引人，是因为它是一个通用框架，用于设计智能代理。只要提供一个环境和任何奖励，代理就会决定如何与该环境互动以最大化其独特的奖励。这种学习方式也符合人类的发展方式。此外，强化学习的应用处于多种尖端技术的前沿，如自动驾驶汽车、机器人运动控制、游戏玩法、空调控制、广告投放优化和股市交易策略。
这种引人入胜的技术正在被进一步应用于数字营销领域，以加强流程并最大化产出。在数字营销中，强化学习确保了行业的重建，并现代化了复杂的行动。尽管如此，强化学习的应用已经在数字营销操作中显示出非凡的结果。对于品牌来说，在更复杂的数字旅程中与消费者一起驾驶并贡献更多积极的参与将是一件简单的事情。
根据行业专家的分析，人工智能是发展最快的营销技术，预计在未来几年将增长55%。研究还证实了人工智能的主要好处之一：“它可以将营销人员从‘反应式’转变为‘主动式’规划者”，使他们能够更有效地规划操作，特别是考虑到细分、跟踪和关键词标记。
在传统的数据驱动的数字营销中，目标是最大化不寻常的短期奖励：例如，选择一个操作（如发送新闻稿或邀请卡），以最大化在给定时间框架内实现适当目标指标（例如购买概率、点击次数、预期额外利润等）的可能性。
强化学习算法可以评估消息的响应，并发现客户的绝对频率。它们还可以通知程序化市场中的实时出价行动，应用对消费者行为的预测来确定购买哪些展示广告。
简单地说，强化学习技术努力决定最大化长期奖励的步骤。也许放慢营销管理对消费者来说会有更显著的长期影响。也许显示一个横幅并提供折扣代码将比立即给买家打折更有效。一些模型可能会错过这些结果，这些结果只反映短期利润。
以下是强化学习在数字营销中的三个应用示例。
强化学习通过规划个性化推荐增加了个人触感。个性化产品建议为客户提供了他们执行购买决策所需的个人感受。强化学习可以动态捕捉客户的特定偏好、需求和行为，以确保他们产生高质量的建议。
然而，在数字平台上提供个性化建议时，数字营销人员面临许多障碍，如声誉偏见、客户数据过多或过少以及消费者不断演变的目标。例如，与其创建一次性的吸引人的优惠（例如销售），可以制定个性化建议，这些建议将在几年内产生巨大的利率，当它们被介绍给新客户和重复客户时。
仅选择对广告最有用的内容。大多数在线营销人员在确定可以帮助实现其广告目标的正确内容方面面临挑战。但是，通过实施基于奖励的强化学习，并将其与期望的结果联系起来，选择广告活动最合适的内容可以被澄清和优化。
强化学习将AB测试赶出了竞争。AB测试是不变的，必须等到测试结束才能检查结果。相比之下，强化学习是即时的，这意味着它可以快速获得多个最佳内容，并立即开始将它们分发给消费者。
因此，减少了非最佳内容被展示的点数，从而最大化了利润。实施强化学习后，算法可以推荐更合适的关键词、视频、照片和其他内容，从一个广泛的在线营销库中，使广告商能够为目标定位提供最合适的选择。
通过避免广告过载，优化广告资源，将强化学习应用于消费者和品牌。大多数数字营销人员在优化他们的促销试验并从使用的每一分钱中获得最大收益方面遇到了障碍。了解哪些广告在投资上产生最佳结果通常非常复杂，通常无法用标准手段完成。
扩展计算机化、程序化广告有时意味着远程控制广告的频率。因此，客户因观察到相同广告过于频繁而诉诸安装广告拦截软件并不令人惊讶。
然而，强化学习承诺为在线营销人员提供可靠和简单的方法来最大化他们的支出。算法满足相关用户偏好，并评估对消息的响应，并为客户选择最佳频率。
这意味着商家从更动态的过程中受益。因此，在线转化率的增加正在将浏览转变为业务。
最大的营销公司正在尝试发现强化学习的用例。到目前为止，RL仅在数字营销、银行、健康、保险和技术咨询等企业中进行了研究。强化学习是机器学习的一个类别，其对数据的需求比监督学习更为突出。
获得足够的强化学习算法数据并不容易。有更多的数据需要准备，以便将其解释为业务并实践。”鉴于强化学习的激进性质，有许多有趣的用例在Python中从现有的数据科学学科研究中执行。
让快速检查其中的一些：
# 强化学习用于推荐系统
# 推荐系统帮助发现理想的购买对象，在社交网络上的联系人，以及最喜欢的电影。因此，营销公司可以使用强化学习方法来解决它。
# 强化学习用于聊天机器人
# 强化学习模型可以应用于自改进的聊天机器人，主要针对FAQ类型的聊天机器人。它可以利用用户通信中的数据来增强聊天机器人的提供。
# 同样，在营销中有广泛的使用强化学习的范围。同样可以使用Python实现，Python是一种强大的编程语言，并为提供了一套多样化的工具来开始项目与RL。以下是想让开始挖掘的项目列表，一旦实现了项目，请不要忘记告诉。可以通过文章底部提到的社交媒体资料与联系。