尽管人工智能带来了巨大的好处，但 AI 框架的分布和全球采用仍然面临着挑战，一方面是对技术的理解，另一方面是人们认为技术实施非常复杂。然而，在搜索引擎优化 (SEO) 和搜索引擎营销 (SEM) 等互联网广告趋势的推动下，广告代理和效果搜索营销领域正在发生重要的行业转变。

问题在于，网站从根本上来说是有点蠢笨。尽管网站在公司的营销情报和商务活动中扮演着核心角色，但它们并不能生成自己的情报来帮助公司推动业务发展。例如，尽管机构和企业团队采用机器学习来处理从数据增强和广告自动化再到预测购物行为等各种问题，但这种技术往往无法捕捉到客户旅程第一步中的第一手数据，从而导致 AI 模型不完整或存在缺陷。

此外，当企业转向 Google 和 Facebook 等主要平台，来获得其生成的数字广告活动和效果数据时，他们所依赖的是来自算法的不完整信息，这些算法将每条销售线索都视为已转化化客户，无论它是垃圾信息、推销信息还是真正的客户。即使在这些营销活动中注入了 AI，如今的主要平台也往往以隐私法规为由，将关键搜索词数据和其他信息隐藏起来，不让本应拥有这些数据和信息的公司知晓。

SherloQ 的创始人认为，企业应该能够看到自己的数据并从中产生洞察力。SherloQ 联合创始人兼首席营销官 Jim Fitzgerald 表示：“曾经有一段时间，当人们在访问你的网站时，你可以看到访客使用的搜索词，但 [Google 和 Facebook] 几年前就开始取消这些搜索词。随着时间的推移，他们开始剔除人们使用的大量自然语言，只留下缺少单词的词根。营销人员知道词根对搜索的影响，但他们看不到消费者是如何真正谈论产品或公司的。”

即使企业和代理机构使用了最先进的绩效营销和数字广告活动，这种信息差距也会给他们带来现实世界的影响。

例如，一家企业可能有一个很好的营销创意，但由于无法了解客户究竟是如何搜索其产品的，这个创意很可能无法真正发挥作用。Hurley & David Inc. (HDAIR) 就是这种情况，该公司是一家暖通空调公司，希望销售更多无管道空调机组，也称为迷你分体空调。

SherloQ 创建了一个解决方案，通过将 IBM® Watson 技术无缝集成到网站中，在现有网站中构建智能，其基础是它所确定的 AI 四大支柱：自动化、归因、智能和营销合规性。这些 AI 界面可以捕捉、评定和分析绩效营销和其他潜在销售线索生成数据。SherloQ 使用 IBM Watson Machine Learning 和 IBM Watson Studio 产品来创建人工智能模型，从而为任何网站提供该公司所谓的 AI 智能核心。该核心可让企业从自身的绩效营销和其他网站使用数据中获得洞察力并实现自动化。

Del Hagen 表示，IBM 是 AI 技术的不二之选。他说：“Watson 在自然语言处理方面拥有令人难以置信的能力，超越了我们所看到的其他任何产品。IBM 拥有 20 年的经验；与其他公司相比，它的技术水平遥遥领先。”

通过使用 Google Tag Manager (GTM) 安装一个简单的脚本后，SherloQ 解决方案就能在搜索者点击广告或网站时捕获第一手客户数据。当公司采用 SherloQ 解决方案时，IBM Watson Natural Language Understanding (NLU) 和 IBM Watson Natural Language Classifier (NLC) 服务会实时分析通话、聊天、文本和电子邮件记录，以识别关键字并根据相关性对其进行评分。这种分类有助于企业对销售线索进行分类和组织，并为广告排名评分提供丰富的内容信息，而广告排名评分是一个确定哪些广告相对于其他广告表现最佳的数值。

Fitzgerald 说：“整个过程的令人称道之处就在于，我们只需将其插入 Google Tag Manager，就能以如此简单的方式，利用所有这些技术和人工智能，在同一天启动并运行。”

通过配套的 SherloQ 应用程序，企业可以在仪表板上查看汇总的销售线索以及评分情况。公司每天都会收到一份情报报告，可用于重新评估绩效营销活动、网站内容和搜索引擎优化。

IBM Watson Studio 应用程序中的 AutoAI 功能可通过一键部署 IBM Watson Machine Learning 解决方案，自动评估和选择性能最佳的模型。

SherloQ 解决方案由 IBM Watson 技术提供支持，可帮助企业重新掌控客户互动数据，并利用这些数据推动绩效营销改进。与其他关键字工具或第三方广告服务剥离有价值的搜索数据不同，SherloQ 解决方案利用 AI 深入了解消费者的搜索历程。

Fitzgerald 说道：“随着第三方数据的限制性越来越强，第一手数据变得至关重要。营销人员需要利用来自最佳客户的第一方数据，通过使用 SherloQ 和 IBM Watson 来访问这些数据，从而掌握主动权。”

在暖通空调公司 HDAIR 的案例中，该公司希望销售更多的迷你分体机组，SherloQ AI 解决方案显示，人们搜索的是“阁楼小空间空调”、“无管道空调”和其他类似术语，而不是行业术语“迷你分体”。有了这些知识以及 IBM Watson NLU 和 IBM Watson NLC 服务的强大功能，该公司的广告代理公司重新编写了迷你分体的投放页面和广告，将这些自然语言搜索词包括在内。

在 2019 年 6 月推出 SherloQ 解决方案之前，该公司销售了约 105,000 美元的迷你分体设备。截至 2019 年 8 月，销售额超过 20.8 万美元，短短三个月增长 98%。进一步分析表明，这一增长主要由有机搜索驱动，而非广告流量。

同样，当 Mark E. Salomone 律师事务所采用 SherloQ AI 解决方案后，该事务所原本已经非常成功的业务提升到了一个新的水平。有些洞察非常简单，但却至关重要。例如，该公司发现许多人使用手机语音转文字的方式搜索其办公室，因此 Mark E. 经常被解读为 marquis 或 marquee，这促使该公司调整其搜索引擎优化关键词。

更重要的是，公司的点击 (CTL) 转化率有了显著提高。在 2019 年 8 月安装 SherloQ 自动化解决方案后的一个月内，该公司将本已高于平均水平的转换率提高到 28.92%，而该行业的平均 CTL 率仅为 6.98%。通过使用 SherloQ 解决方案仪表板，该企业可以快速直观地了解到哪些广告活动在将销售线索转化为客户方面最为有效。

虽然仪表板非常有用，但正是该解决方案的 AutoAI 和广告排名得分功能将这一洞察力反馈给了 Google，从而进一步完善了该公司的广告活动并提高了 CTL 率。2019 年 11 月，它创下了迄今为止最高转化率 46.75%，而且在整个 2020 年都保持在 40% 以上。事实上，该公司不得不减少电视广告，因为改进数字广告后，潜在的新客户大量涌入。

2020 年末，SherloQ 收到了美国专利商标局的专利申请待审核通知，其通过应用程序和仪表板界面训练机器学习模型的方法正在申请专利。这种方法使客户每次在应用程序上向左向右滑动时都能训练 AI 模型。这让中小型企业掌握了机器学习和 AI 的力量，否则他们就不可能想到使用内部 AI 解决方案来增强其广告宣传工作。

Del Hagan 总结道：“我们相信改变网站核心的运作方式是全球采用 AI 的关键。我们正在利用 IBM Watson 构建世界上第一个 AI 智能核心，这使得网站变得智能化，并使业务用户能够以非常简单的方式使用 AI。”