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Marketo AI資料資訊表 data-information
Marketo AI是Adobe Marketo Engage中的原生代理功能，可讓行銷營運團隊透過自然語言互動來自動化選取的工作流程，包括潛在客戶匯入、方案驗證、資料標準化、方案建立、潛在客戶調查、分析和產品指引。 Marketo AI在使用者的現有Marketo Engage環境中運作，並使用Adobe管理的基礎架構進行AI推理和協調。
使用者環境： Marketo AI在現有的Marketo Engage環境中運作，不會引入新的使用者對使用者共用路徑。
資料範圍：此服務會處理使用者環境中已存在的標準B2B行銷資料，包括潛在客戶記錄、方案資料以及智慧行銷活動。
AI服務： Marketo AI運用Adobe建置的AI配線，並使用Azure OpenAI GPT-4.1和AWS Bedrock上的Claude進行AI推理，搭配Marketo MCP工具支援執行產品動作。
治理： AI產生的輸出仍保留在使用者的環境中，並受現有治理、居住和保留控制的限制。
透明度： AI產生的輸出可透過交談和稽核歷史記錄檢視，以支援使用者監督。
存取控制和轉出
匯入銷售機會
函式：處理使用者提供的潛在客戶資料，以進行對應、標準化、重複資料刪除，以及匯入至Marketo Engage。
程式QA
功能：根據使用者在Skill Markdown檔案中定義的組織規則（例如命名標準、核准狀態、電子郵件規範及流程邏輯），評估Marketo方案。
從簡介建立計畫
函式：使用自然語言提示，直接在使用者的環境中產生Marketo方案結構，包括智慧行銷活動、流程步驟和內容預留位置。
可呼叫的代理程式
函式：針對使用案例（例如驗證、正規化和機器人偵測），在Smart Campaign流程步驟中執行流程動作觸發的AI動作。
潛在客戶調查
功能：透過檢查流程步驟執行和智慧列示成員資格，提供對話式分析，說明某人為什麼會或沒有進入里程碑。
Measurement and analytics
功能：介面行銷活動和方案效能分析，包括建議和根本原因深入分析。
產品知識
功能：透過跨代理程式體驗使用的共用知識層，提供Marketo最佳實務和操作指引。
使用案例
除了列出的問題外，請考慮使用Marketo人工智慧來診斷和疑難排解複雜的作業問題（CRM同步失敗、webhook錯誤、電子郵件傳遞根本原因分析、欄位不相符）、在您的帳戶中執行稽核（電子郵件傳遞能力、訂閱中心合規性、智慧行銷活動檢閱、評分模型評估），以及從簡報和範本（事件方案、多語言電子郵件促銷活動、網路研討會設定）加速方案建立。 Marketo AI的設計目的是提供AI輔助的潛在客戶分類和大規模資料擴充、具有補救建議的效能分析，以及引導式偵錯技術設定，例如Velocity指令碼和生命週期模型。
可用性和轉出狀態
資格：初始使用者啟用僅限於已接受Adobe Gen AI騎士的合格Marketo Engage使用者。
布建：存取權是透過Marketo Engage體驗中現有的產品啟用控制項和功能標幟布建來管理。
轉出模型：部署會先透過Alpha和Private Beta進行，然後再進行更廣泛的公用Beta擴充。
地理範圍：初始版本是針對全球Marketo Engage使用者，不包括中國大陸。
產業範圍：目前的轉出不包括針對高度規範產業（例如醫療保健、金融服務、政府或國防）的垂直特定功能。
檔案與支援
檔案： Experience League檔案正展開中，作為一般可用性整備的一部分。
支援模式：目前的支援方式包含使用者意見回饋接收、營業時間和Marketo AI Experience League社群。
服務監視： Adobe會將可觀察性、意見控制面板和品質評估機制識別為啟動成熟度和持續改進的重要元件。
超出範圍的資料和排除專案
沒有新的特殊類別資料： Marketo AI未針對健康狀況、財務、精確位置、生物測定或其他特殊類別資料匯入新的處理功能。
沒有新的共用路徑：服務未建立新的使用者對使用者內容共用機制。
包含使用者的輸出： AI產生的輸出仍保留在使用者現有的治理控制項下的Marketo Engage環境中。
目前排除專案：初始推出會排除中國大陸，且不針對高度規範產業提供垂直特定功能。
在AWS Basrock上使用Azure OpenAI和Claude
本節說明Azure OpenAI如何支援Marketo AI工作流程。 任何相關的圖表或流程說明都應與此處說明的控制項一起閱讀，包括對資料範圍、使用者監督和模型訓練的限制。
用途： Azure OpenAI GPT-4.1用於代理程式驅動工作流程的對話式推理和協調。
資料範圍：輸入僅限於使用者Marketo Engage環境中已存在的標準B2B行銷資料，且為履行請求的工作流程所必需。
AI輸出： AI輸出是由使用者提示和設定所決定，如果沒有使用者設定，Marketo AI功能不會自主地做出任何決定。
訓練： Adobe未使用使用者資料來訓練或微調此服務的Azure OpenAI模型。
使用者監督： AI產生的輸出仍可透過交談和稽核歷史記錄功能在Marketo Engage中檢視。
資料保留與儲存
包含使用者的輸出： AI產生的輸出，例如已清除的潛在客戶清單、QA報表、產生的程式結構和標準化資料，仍保留在使用者的Marketo Engage環境中。
治理一致性：輸出資料仍受使用者在Marketo Engage中現有的資料治理、駐留和保留控制。
沒有新的跨使用者存放區：服務未匯入個別的使用者與使用者資料共用路徑。
資料處理和儲存位置
本節概述Marketo AI運作和進行處理的環境。 若檔案包含區域圖表或基礎架構視覺效果，這些資料應理解為服務位置與處理流程的高階表示，而非詳盡的網路圖表。
應用程式環境： Marketo AI會在使用者的現有Adobe Marketo Engage環境中運作。
AI處理： Marketo AI使用Azure OpenAI GPT-4.1和AWS Basrock上的Claude進行交談推理和任務協調。
使用者資料位置：使用者資料和AI產生的輸出仍保留在使用者的Marketo Engage環境中，並受使用者現有的居留、控管和保留控制所限制。
沒有個別的跨使用者存放區：此服務沒有引入個別的使用者對使用者資料共用或儲存層。
依工作流程型別的資料範圍
Marketo AI處理的資料取決於使用者的使用模式和叫用的特定工作流程。 並非所有工作流程都需要處理潛在客戶層級資料。
僅運用行銷活動中繼資料的工作流程（無潛在客戶資訊）
- 從簡介建立方案：從自然語言指示產生方案結構、智慧行銷活動、流程步驟和內容預留位置
- 電子郵件複製和翻譯：跨不同語言版本複製和翻譯電子郵件HTML內容、主旨行以及行銷文案
- 行銷活動稽核：檢閱智慧行銷活動設定、觸發器/篩選器定義、流程邏輯和命名慣例
- 方案QA驗證：根據使用者定義的規則來評估方案，以符合規範、核准狀態和結構完整性
- 訂閱中心和方案架構審查：分析行銷活動邏輯和方案結構
- 產品知識與最佳實務指引：從共用知識層提供Marketo作法回應
利用銷售機會層級記錄的工作流程（標準B2B聯絡欄位）
- 潛在客戶調查和疑難排解：檢查使用者提供的個別潛在客戶欄位值、活動歷史記錄和生命週期進度，以診斷潛在客戶是否達到MQL狀態，或符合行銷促銷活動資格的原因
- 潛在客戶匯入與標準化：處理使用者提供的潛在客戶資料，包括名稱、電子郵件地址、電話號碼以及公司欄位，以進行對應、清除與重複資料刪除
- 潛在客戶分類和擴充：根據使用者定義的評分或分類邏輯評估潛在客戶記錄（例如，針對資料庫健康情況的有效與垃圾郵件潛在客戶、用於個人化目的的個人資料、具有企業電子郵件潛在客戶的企業潛在客戶vs消費者潛在客戶）
- 資料品質和傳遞能力稽核：分析潛在客戶層級的參與資料、跳出模式和重複記錄，以識別資料庫健康問題
- 行銷活動績效分析：表面潛在客戶參與模式、轉換資料和對象組成以支援績效分析
依設計將資料最小化
- 在所有情況下，傳送至AI模型的資料僅限於在該工作流程中履行特定使用者請求所需的資料
- Marketo AI會依循使用者的現有Marketo Engage許可權；若使用者透過產品UI具有檢視許可權，則不會提供對潛在客戶記錄、欄位或計畫的存取權
- 想要限制潛在客戶資料處理的使用者，可以透過現有的Marketo Engage角色和許可權控制來限制對工具的調查工作流程的存取，同時保留對結構和管理AI功能的完整存取
無增量資料暴露
AI的作用是加速現有的使用者許可權，而不是提升路徑。 如果使用者無法在Marketo Engage UI中檢視某些潛在客戶欄位、計畫或分割，也無法透過Marketo AI呈現該資料。 此服務不會略過分割區規則、欄位層級許可權或工作區限制。