人工智能在百度SEM优化中识别流程瓶颈的工作流程如下：

1. ‌数据采集与分析‌

通过智能爬虫和日志分析工具，采集广告投放过程中的实时数据，包括点击率、转化率、关键词表现等，形成全面的数据基础‌。

利用机器学习算法对海量数据进行深度挖掘，识别异常数据点或低效环节，例如某个关键词的点击率持续下降或某个广告创意的转化率低于平均水平‌。

2. ‌流程可视化与建模‌

基于采集的数据，构建SEM流程的可视化模型，展示广告从展示到转化的完整路径‌。

通过流程挖掘技术，对比实际执行流程与预设流程的差异，发现潜在的瓶颈点，例如某个环节的用户流失率显著高于其他环节‌。

3. ‌瓶颈诊断与定位‌

利用自然语言处理（NLP）技术，分析用户搜索意图与广告内容匹配度，识别因关键词选择不当或广告创意不匹配导致的瓶颈‌。

通过实时监测系统，动态追踪广告表现，快速定位因预算分配不合理或出价策略不优化导致的效率低下问题‌。

4. ‌优化建议生成‌

基于诊断结果，AI自动生成优化建议，例如调整关键词组合、优化广告创意或重新分配预算‌。

提供动态优化路径，当监测到某长尾关键词的点击率下降时，系统会在短时间内启动诊断流程并生成替代方案‌。

5. ‌持续监控与迭代‌

通过实时数据反馈和AI驱动分析，持续监控优化效果，确保瓶颈问题得到解决‌。

建立动态优化机制，结合历史数据与市场趋势预测，提前预警潜在瓶颈并调整策略‌。

通过以上流程，AI能够高效识别并解决SEM中的流程瓶颈，帮助企业提升广告效果和投资回报率‌。