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Marketo AI数据信息表 data-information
Marketo AI是Adobe Marketo Engage中的本机代理功能，它使营销运营团队能够通过自然语言交互自动执行选定的工作流，包括商机导入、项目验证、数据标准化、项目创建、商机调查、分析和产品指导。 Marketo AI在用户现有的Marketo Engage环境中运行，并使用Adobe管理的基础架构进行AI推理和编排。
用户环境： Marketo AI在现有Marketo Engage环境中运行，不会引入新的用户到用户共享路径。
数据范围：服务处理用户环境中已存在的标准B2B营销数据，包括潜在客户记录、项目数据和智能营销活动。
AI服务： Marketo AI利用由Adobe构建的AI工具，并使用Azure OpenAI GPT-4.1和AWS Bedrock上的Claude进行AI推理，通过Marketo MCP工具支持执行产品操作。
治理：人工智能生成的输出保留在用户环境中，并受现有治理、驻留和保留控制的约束。
透明度：人工智能生成的输出可通过对话和审核历史记录进行查看，以支持用户监督。
访问控制和转出
导入潜在客户
函数：处理用户提供的潜在客户数据，以便进行映射、标准化、删除重复项并将其导入Marketo Engage。
项目QA
功能：根据Skill Markdown文件中用户定义的组织规则（如命名标准、审批状态、电子邮件合规性和流逻辑）评估Marketo程序。
从简介创建项目
函数：使用自然语言提示直接在用户环境中生成Marketo项目结构，包括智能营销活动、流程步骤和内容占位符。
可调用代理
函数：在Smart Campaign流程步骤中执行流程操作触发的AI操作，以用于验证、规范化和机器人检测等用例。
潜在客户调查
功能：通过检查流程步骤执行和智能列表成员资格，提供对人员是否进入里程碑的对话分析。
测量和分析
功能：显示营销活动和项目性能分析，包括推荐和根本原因分析。
产品知识
功能：通过跨代理体验使用的共享知识层提供Marketo最佳实践和操作方法指导。
用例
除了列出的问题外，请考虑使用Marketo人工智能诊断和解决复杂的操作问题（CRM同步失败、webhook错误、电子邮件投放根本原因分析、字段不匹配），在您的帐户中执行审核（电子邮件投放能力、订阅中心合规性、智能营销活动审核、评分模型评估），以及从简报和模板（事件项目、多语言电子邮件活动、网络研讨会设置）加快项目创建。 Marketo AI旨在提供人工智能辅助的潜在客户分类以及大规模的数据扩充、具有修正建议的性能分析，以及技术配置（如Velocity脚本和生命周期模型）的引导式调试。
可用性和转出状态
资格：初始用户支持仅限于已接受Adobe Gen AI附加程序的合格Marketo Engage用户。
配置：访问通过Marketo Engage Experience中的现有产品启用控件和功能标志配置进行管理。
转出模型：在更广泛的公共Beta扩展之前，部署将通过Alpha和Private Beta进行。
地理范围：初始版本面向全球Marketo Engage用户，不包括中国大陆。
行业范围：当前推出不包括针对高度管控行业（如医疗保健、金融服务、政府或国防）的垂直特定功能。
文档和支持
文档： Experience League文档正在扩展，作为一般可用性准备工作的一部分。
支持模型：当前支持方法包括用户反馈接收、办公时间和Marketo AI Experience League社区。
服务监控： Adobe将可观察性、反馈仪表板和质量评估机制标识为启动成熟度和持续改进的重要组成部分。
超出范围的数据和排除项
没有新的特殊类别数据： Marketo AI没有为健康、财务、精确位置、生物识别或其他特殊类别数据引入新的处理方式。
没有新的共享路径：服务未创建新的用户到用户内容共享机制。
包含用户的输出：人工智能生成的输出保留在用户的现有Marketo Engage环境中现有治理控制下。
当前排除项：初始推出不包括中国大陆，不为高度管控行业提供垂直特定功能。
Azure OpenAI和Claude在AWS Basrock上的使用
本节介绍Azure OpenAI如何支持Marketo AI工作流。 任何相关的图或流描述都应与此处所述的控件一起阅读，包括对数据范围、用户监督和模型训练的限制。
用途： Azure OpenAI GPT-4.1用于代理驱动工作流的对话推理和编排。
数据范围：输入仅限于用户Marketo Engage环境中已存在的标准B2B营销数据，并且是完成所请求的工作流所必需的。
AI输出： AI输出由用户提示和配置决定，如果没有用户配置，Marketo AI功能不会自主做出任何决策。
培训： Adobe不使用用户数据来培训或优化此服务的Azure OpenAI模型。
用户监督：人工智能生成的输出仍可通过对话和审核历史记录功能在Marketo Engage中查看。
数据保留和存储
包含用户的输出：人工智能生成的输出，例如已清理的潜在客户列表、QA报告、生成的程序结构和规范化的数据，仍保留在用户的Marketo Engage环境中。
治理协调：输出数据仍受用户在Marketo Engage中现有的数据治理、驻留和保留控制的约束。
没有新的跨用户存储：服务未引入单独的用户到用户数据共享路径。
数据处理和存储位置
此部分总结了Marketo AI运行所处的环境以及进行处理所处的环境。 如果文档包含区域图表或基础设施可视化图表，则这些资料应理解为对服务位置和处理流程的高层次描述，而不是详尽的网络图表。
应用程序环境： Marketo AI在用户现有的Adobe Marketo Engage环境中运行。
AI处理： Marketo AI使用Azure OpenAI GPT-4.1和AWS Basrock上的Claude进行对话推理和任务编排。
用户数据位置：用户数据和人工智能生成的输出仍保留在用户的Marketo Engage环境中，并受用户现有的居留、治理和保留控制的约束。
没有单独的跨用户存储：服务未引入单独的用户到用户数据共享或存储层。
按工作流类型划分的数据范围
Marketo AI处理的数据由用户的使用模式和调用的特定工作流决定。 并非所有工作流都需要处理潜在客户级别的数据。
仅利用活动元数据的工作流（无潜在客户信息）
- 根据摘要创建项目：根据自然语言说明生成项目结构、智能营销活动、流程步骤和内容占位符
- 电子邮件克隆和翻译：跨语言变体复制和翻译电子邮件HTML内容、主题行和营销副本
- 活动审核：审核智能活动配置、触发器/过滤器定义、流逻辑和命名约定
- 项目QA验证：根据用户定义的规则评估项目，以确定合规性、审批状态和结构完整性
- 订阅中心和项目架构审查：分析活动逻辑和项目结构
- 产品知识和最佳实践指南：从共享知识层提供Marketo操作方法响应
利用潜在客户级别记录的工作流（标准B2B联系人字段）
- 潜在客户调查和故障排除：检查用户提供的单个潜在客户字段值、活动历史记录和生命周期进度，以诊断潜在客户是否达到MQL状态或符合营销活动资格的原因
- 潜在客户导入和标准化：处理用户提供的潜在客户数据，包括名称、电子邮件地址、电话号码和用于映射、清理和重复数据删除的公司字段
- 商机分类和扩充：根据用户定义的评分或分类逻辑评估商机记录（例如，数据库运行状况方面的有效商机与垃圾邮件商机、个性化方面的角色、具有企业电子邮件商机的业务商机与消费者商机）
- 数据质量和可投放性审核：分析潜在客户级别的参与数据、退回模式和重复记录，以确定数据库运行状况问题
- 营销活动绩效分析：显示商机参与模式、转化数据和受众构成以支持绩效分析
通过设计将数据最小化
- 在所有情况下，发送到AI模型的数据仅限于在该工作流中完成特定用户请求所需的内容
- Marketo AI遵循用户现有的Marketo Engage权限；在用户通过产品UI查看的权限之外，它不提供对潜在客户记录、字段或程序的访问权限
- 希望限制潜在客户数据处理的用户可以通过现有的Marketo Engage角色和权限控制限制对该工具的调查工作流的访问，同时保留对结构和管理AI功能的完全访问权限
无增量数据泄露
AI的作用是加速现有用户权限，而不是提升路径。 如果用户无法在Marketo Engage UI中查看某些潜在客户字段、程序或分区，也无法通过Marketo AI呈现这些数据。 该服务不会绕过分区规则、字段级权限或工作区限制。