纽约，2025年10月14日（全球新闻通讯）——领先的面向人工智能时代的企业对企业（B2B）营销平台Dreamdata宣布完成一轮五千五百万美元的B轮融资，由PeakSpan Capital领投，InReach Ventures、Angel Invest、Curiosity Venture Capital和Crowberry Capital等机构参与。本轮融资旨在加速Dreamdata平台的开发，建立其在全球B2B营销中不可或缺的市场基础设施。 此次投资背景是B2B营销的重大变革，数据碎片化阻碍营销人员在人工智能驱动的环境中展示和最大化其收入影响。虽然营销人员影响了70%以上的B2B客户旅程，但他们一直缺乏一个统一的、为其专门打造的系统——类似于销售中的CRM，用于高效管理营销活动。 Dreamdata通过提供最全面、最统一的市场进入数据模型，打破数据孤岛，优化工作流程，填补了这一空白。该平台将零散的客户旅程原始数据转化为唯一真实源，帮助B2B营销团队通过先进的AI功能快速将详细的投资回报率（ROI）洞察转化为有影响力的激活策略。 Dreamdata首席执行官Nick Turner强调：“我们的目标是让营销人员成为他们组织的英雄。当今的买家在与销售的沟通中已大多信息充足——90%的决策都是提前做出的——这多亏了营销人员。然而，营销人员一直缺乏一个基础性的‘CRM’工具，依赖碎片化的工具，掩盖了他们的真正影响。随着营销对客户旅程的掌控不断增强，特别是在人工智能崛起的背景下，是时候为营销人员提供他们应得的平台，开启营销的黄金时代。” Dreamdata与PeakSpan Capital的战略合作基于共同追求可持续、价值驱动的增长愿景。PeakSpan在垂直型SaaS和MarTech领域的专业知识与Dreamdata旨在成为B2B营销市场驱动引擎的目标高度契合。 PeakSpan Capital联合创始人兼管理合伙人Matt Melymuka表示：“B2B增长的未来依赖于将数据和AI普及到营销团队，使其从事前分析转向实时行动。Dreamdata超越了普通归因模型，结合了强大的统一数据模型与动态激活层，正是人工智能时代B2B营销平台的领军者。” Dreamdata的平台提供干净、关联且全面的B2B客户旅程数据，为利用AI推动市场进入策略提供基础支持。它涵盖从受众协调到精准归因报告的各个环节，让营销者利用可信赖的行业数据，借助AI工具实现更智能的营销操作。 Cognism市场总监Alice de Courcy称赞Dreamdata：“它已经成为我们理解和推动通过营销实现收入的核心。Dreamdata提供了从匿名的首次触点到成交的完整B2B客户旅程视图，并将这些洞察转化为可行的策略。有了它，我们可以自信地衡量推动管道的因素，做出更聪明的营销决策。这是B2B营销的未来。” 平台主要功能包括： - 归因与ROI：清晰呈现内容、渠道和活动的真实投资回报 - 激活与受众：实现更智能的受众调度，将管道数据反馈到广告平台，优化投入 - 智能与自动化：利用AI识别独特的购买信号，触发及时通知，管理市场进入流程 此次B轮融资将推动Dreamdata分析和激活层面的功能提升，特别是扩展基于AI的预测信号生成和跨主要广告平台的自动转化同步功能。这将减少对数据工程团队的依赖，简化营销流程。 Turner补充：“我们正打造一个B2B营销人员必不可少的平台。我们的愿景是赋能营销团队拥有收入责任，通过提供数据基础、可信性和协同引擎，使每位营销人员在人工智能时代都能成为收入驱动者，同时实现繁琐任务的自动化，把更多时间投入到营销的创造性工作中。” 关于Dreamdata Dreamdata是一款B2B激活与归因平台，为营销人员提供全面、可操作的买家旅程洞察。通过将市场进入数据统一到以账户为中心的模型中，Dreamdata实现精确的ROI测量、快速的活动优化和业务管道的加速增长，无需大量数据工程。 关于PeakSpan Capital PeakSpan Capital是一家总部位于纽约市和圣马特奥的成长型私募股权公司，管理资产超过25亿美元。其投资组合拥有50多家高成长软件企业。PeakSpan与处于成长阶段、致力于为企业买家打造创新软件解决方案的创业团队合作，结合深厚的行业专业知识与自主研发的技术平台，推动持续、风险调节的价值创造。更多信息请访问：www. peakspancapital. com。 联系人： Rebecca West Helium Communications rebecca@heliumcommunications. net 电话：415. 260. 6094
Dreamdata 获得5500万美元B轮融资，旨在通过人工智能驱动的平台革新B2B营销
人工智能（AI）正在深刻改变数字营销领域，特别是在搜索引擎优化（SEO）方面。随着企业寻求增强在线存在感，它们越来越多地采用AI驱动的技术来优化营销策略。将AI融入SEO能够提升关键流程的效率和效果，如关键词研究、内容创作和绩效评估。 AI对SEO的主要影响之一在于其增强的关键词研究能力。传统方法通常依赖手动分析和直觉，这既耗时又不够精准。相比之下，AI算法可以分析大量数据，以更高的精度识别当前的热门和相关关键词。这些系统会评估搜索行为、用户意图和市场趋势，从而推荐更有可能带来自然流量的关键词。 内容创作也是AI大幅推进的领域之一。由AI驱动的工具能够生成高质量、搜索引擎优化的内容，专为目标受众量身定制。利用自然语言处理（NLP）技术，这些工具能够理解用户查询的语境和语义，从而生成符合搜索引擎标准的内容。这不仅提升了内容的可读性和相关性，也增强了排名潜力。因此，营销人员可以高效地扩大内容策略规模，而不影响内容质量。 绩效分析作为SEO中至关重要的一环，也受益于AI的进步。AI解决方案可以实时监控和分析SEO推广的结果，提供可操作的见解。这些分析帮助营销人员解读用户行为，突出成功的策略，并识别需要改进的方面。此外，基于AI的预测分析可以预测未来的趋势和用户行为，使营销人员能够预先调整策略，以获得最佳效果。 AI的个性化能力在SEO中也是一个变革因素。通过分析个体用户的数据和行为，AI可以帮助营销人员为不同的受众群体定制内容和SEO策略。这种定制化的方法增强了用户参与度，提高了转化率，并培养了更强的客户忠诚度。随着AI的发展，它在提供超个性化SEO策略方面的能力也将不断提升。 展望未来，AI在SEO中的整合预计会变得更加复杂和先进。机器学习和深度学习等新兴技术将提供更深入的洞察和更高的自动化水平。这些进步将使数字营销人员能够以前所未有的精度和效率优化SEO工作。而且，AI在语音搜索优化和图像搜索增强方面的作用也预计会持续扩大，以适应用户搜索习惯的变化。 尽管这些前景令人振奋，但我们仍然应明确认识到，AI是作为人类专业知识的补充，而非取代。有效的SEO策略仍然需要平衡AI驱动的自动化与人类的创造力。营销人员必须保持对AI发展的关注，不断调整和提升自己的技能，以充分利用这些技术。 总之，AI通过实现更精准的关键词研究、简化的内容创作、深刻的绩效分析和个性化的营销策略，正在彻底革新SEO。随着AI的不断发展，它将为数字营销带来新的机遇，帮助提升搜索排名，增加自然流量。未来的SEO依赖于先进AI工具与人类智慧的无缝结合，共同推动数字营销环境变得更加动态高效。
由于预算收紧、董事会期望提高以及来自传统对手、敏捷的虚拟运营商（MVNO）和挑战品牌的激烈竞争，电信营销活动的投资回报率（ROI）变得越来越难以实现。营销领导者现面临双重挑战：既要取得短期业绩，又要持续打造长期品牌价值。 首席财务官（CFO）通常只以可预测的ROI作为衡量营销支出的标准，因此如果营销未能展示明确的回报，往往被视为成本中心而非增长驱动力。因此，营销团队必须不断证明其短期影响，特别是在投入个性化、由人工智能驱动的互动策略时，这些策略要求透明度和可预测性。 试想一下，如果电信营销人员能够打破不可靠的预测循环，提供有信心的数据支持预测，例如：“增加20%的后付费客户投入，将带来超过300万美元的增量收入——而且我们可以这样验证。” 这正是CFO们所期望的清晰，而AI驱动的预测正使这一目标成为可能。 传统的活动策划多为被动反应——简单复制过去成功的策略。然而，变化的市场环境、客户行为的演变、竞争对手的行动以及新市场产品意味着昨日的成功未必能保证今日的效果。需要从“什么成功了？”转变为“下一步我们该怎么做？我们有多大把握？”的思考。此时，基于AI的KPI预测便展现出变革性作用。 利用AI驱动的KPI预测工具，营销团队可以在投入前模拟活动结果，测试不同的优惠、渠道和受众细分。从而识别表现不佳的组合，优化信息传达和发布时间，减少风险，在活动正式启动前实现性能最大化。 场景规划进一步提升了智慧投放的能力，通过模型化多个“假如”情景，使营销人员在面对意外变化时保持弹性。在电信行业，客户流失的持续威胁尤为关键。 例如，一家移动运营商面对高价值后付费用户流失率上升，传统做法是推出大规模的留存促销，如折扣或免费流量，但这些措施浪费了预算，也错过了潜在流失客户。相反，通过建立分析使用行为、账单、服务互动和过去优惠反应的AI和机器学习模型，运营商可以测试三种留存方案：三个月内赠送10GB免费流量、一月内15%的账单折扣，或赠送零流量的视频订阅。AI预测可以模拟每种方案的收入和成本，帮助运营商在投放前选择ROI最高的策略。 此外，现代AI预测还能在细分受众和利基市场中测试多种方案，找到高度个性化且有效的优惠措施。这帮助电信服务提供商（CSP）在实现客户导向的营销同时，也达成企业的效率和生产力目标。 当今的KPI预测解决方案提供涵盖受众、优惠、预算和渠道的动态、可调节的“假如”场景；基于历史活动数据和细分趋势的AI建模；从开启率到收入的即时预测指标可视化；以及无需编程的界面，让营销人员（而非数据科学家）也能自主进行模拟。 Etiya推出的全新Forecast KPI功能，就属于其营销活动管理产品的一部分，依托于获誉Gartner魔力象限的AI平台，展现了这些能力。它将汇总的营销、产品和客户数据转化为可预测的商业智能，实现精准规划。由先进AI和丰富的历史数据驱动的模拟引擎，可以估算多种场景下的开启、点击、转化和收入表现，让营销人员通过数据进行对比、优化和合理预算。 值得一提的是，无代码界面使营销人员无需具备技术AI专长，也能直接操作强大的AI预测工具，省去对IT或数据科学团队的依赖。只需几次点击，即可建立活动模型、验证假设、快速迭代。 像Etiya的AI驱动Forecast KPI这样的工具，将电信营销从被动响应转变为预测性策略，帮助运营商优化支出、提升个性化水平，并满足CFO对可预测ROI的要求，将营销转化为复杂、竞争激烈市场中的战略性增长引擎。
甲骨文公司与AMD宣布扩大合作关系，计划在2026年第三季度开始部署5万台AMD GPU，打造庞大的AI“超级集群”，以支撑下一代AI模型。这一合作反映出在应对不断增长的需求和探索创新AI应用方面，投资于AI基础设施的趋势日益加强。双方结合了AMD在先进半导体技术方面的专长与甲骨文在云基础设施和企业软件方面的优势，旨在显著提升复杂AI模型的训练和部署的计算能力。 这一公告正值AI行业空前增长，主要科技公司大量资本涌入之际。金融市场迅速反应：AMD股价上涨1
据刚刚发布的《2024年汉堡航运展前期海事行业报告》（MIR），全球船东、造船厂和供应商正为一轮以船队效率、人工智能和可持续发展为核心的新投资周期做准备。 这份由汉堡展览会及会议公司（HMC）与市场调研机构mindline联合进行的调查显示，尽管面临经济挑战，行业信心依然稳健。衡量航运、造船和供应链行业情绪的海事行业评分为50
深度伪造技术凭借人工智能的突破性进展，已达到一种高度成熟的水平，能够制作出极为逼真的视频，显示个人在视频中说话或做事，却实际上从未如此。这个突破给媒体行业带来了巨大挑战，因为它日益使得区分真实内容与伪造材料变得更加困难。近年来，深度伪造技术发展迅速。曾经只是一种小众或实验性的技术，如今由于强大的AI模型和用户友好的工具的普及而变得普及。这些创新使得视频具有惊人的视觉和听觉逼真度，使观众难以判断所看到的影像是真实的还是被操控的。 其后果深远。在新闻和媒体领域，信任和信誉至关重要。如果深度伪造视频能够令人信服地描绘有影响力的人物——例如政治家、名人或公众官员——进行误导或虚假的行为，这可能会引发广泛的虚假信息和公众困惑。这不仅可能对个人和组织的声誉造成不公正的伤害，也会在社交媒体和数字平台上迅速传播虚假叙述，削弱公共讨论的基础。 人工智能、网络安全和媒体伦理的专家们已对深度伪造技术的迅速扩散发出警示。他们强调迫切需要开发可靠且快速的检测方法，以识别被篡改的内容。这些检测工具通常结合多种AI技术，分析视频中的不一致之处，如视频伪影、声音模式和上下文异常，从而揭示材料的人工性质。 此外，与深度伪造相关的伦理问题也呼吁制定全面的指导方针和规章制度。政策制定者、技术开发者和媒体机构应合作创建框架，遏制深度伪造的恶意用途，同时允许其在娱乐、教育和创意艺术等领域的合法应用。例如，深度伪造技术可以在不误导公众或造成伤害的前提下，进行有益的创新。 公众对深度伪造存在及其风险的认知教育也是应对的重要环节。加强媒介素养和意识，可以帮助公众理性看待数字内容，培养他们验证信息源、质疑可疑材料的能力，在接受信息前保持理性判断。 总之，深度伪造技术的进步既是科技的奇迹，也是社会的挑战。制造逼真视听内容的能力带来了威胁信息完整性和公众对媒体信任的风险。应对这些问题需要科技创新、伦理治理、法律法规和公众教育的协调配合。通过采取这些措施，社会可以减轻深度伪造带来的危险，同时充分利用其积极和创造性的潜力。
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