Xaxis:人工智能时代的数字战略

发布时间: 2018-10-12 15:57
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日前,Xaxis发布一份最新报告《人工智能时代的数字战略——如何在广告中运用人工智能》(DIGITAL STRATEGY IN THE AGE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE HOW TO TAKE ADVANTAGE OF AI IN ADVERTISING)。报告显示,人工智能 (AI) 已经改变了人们在媒体购买与策划中能够实现的成果、实现的方式以及衡量成功的指标。本报告阐述了什么是人工智能、在广告中运用人工智能的策略,以及获取专业知识、评估合作伙伴、与合作伙伴共同利用人工智能带来的机遇以实现最优业务效益的最佳方法。(更多行业资讯,请登陆Useit 知识库)

应用于广告的人工智能
在广告领域,人们以各种方式运用人工智能以增强广告效果,用于寻找并确定受众、完善有创意的信息传递(见图表页5)、形成受众特征,并制定能够优化客户既定目标的竞价策略。Rakuten Marketing展示广告高级副总裁Adam Grow表示:“人工智能有很多看似很小的应用程序,正在为全球各地的公司提供数字营销服务——从先进的消费者定向与人群洞察,到高度个性化的广告体验。”

目前,大多数广告主并没有充分运用人工智能的全部能力,仅仅是用来完成简单的目标。然而,人工智能可以实现的远不止提升独立的成效指标。同时运用多个人工智能应用程序时,它可以为数字广告策略带来重大转变,显着改善成果。要实现这一目标,必须根据人工智能提供的独特时机和策略去构思、设计新的广告计划。这要求广告主转变观念,完善并拓展他们的营销理念,并结合人工智能的运作方式来开展新的活动。

人工智能最强大的、但基本上未被挖掘的潜力在于其更广阔的前景,以及能够不断优化业务成果的能力,不止是优化简单的广告指标。举个例子,一家汽车生产商想要增加销售量。为此,它评估了各个成果指标对该目标的影响,并且对多个因素进行加权,例如网站互动、手册下载量和陈列厅访客量,从而获取最终能够帮助实现目标的信息,并使用人工智能和机器学习不断进行优化,以达到更好的成效,从而实现更加有效的市场营销。

程序化广告中的人工智能
程序化广告尤其适合运用人工智能。在程序化广告的世界中,可以在零点几秒之间以及不断变化的环境中竞价数十亿曝光量,带来了一系列多因素问题。而这些问题只有在人工智能的帮助下才能有效地解决。Xaxis首席执行官Nicolas Bidon表示:“如果没有人工智能平台协助完成大量繁重的工作,就很难实现目标。获得的数据量和竞价组合均呈指数增长,以至于仅依靠人工很难为客户制定合适的媒体竞价策略。”

为人工智能世界而设计的媒体策略
事实上,所有广告主都希望在合适的时间向合适的人群传递合适的信息,并且使用合理的价格。数字战略正在发展,然而在数字时代,很多广告媒体策略专注于那些看似具备有利前景的目标受众。通过媒介、平台和屏幕为受众定制信息,如有可能,也会考虑受众行为和地区因素。广告主投放广告传递信息、收集结果,然后优化各项营销指标,例如播放完成率、曝光量、点击率 (CTR) 和有效展示费用(eCPM)。

然而,没有一项测量指标能够完美地体现实际的预期目标——销售量。例如,通过优化目标受众的点击率,媒体购买者可以吸引很多“对的”受众前往某个网页,但这不一定是衡量销售效率的标准。

相比之下,人工智能算法在正确的指示下,可以帮助优化营销计划以实现更高的销售指标。根据人口特征、用户行为和地区分布来细分受众,是一个非常有效的方法,但广告主仍然难以避免会错过很大一部分偏离标准受众定义的潜在消费者。

运用人工智能、不带偏见或假设地去识别和定位潜在客户的数字媒体策略,则会成功地找到客户,不仅仅是细分受众。例如,一家高端家电制造商愿意花100美元来销售一台电器。通过这种方式来评估——而不是使用人口特征或每千次展示(CPM) 等指标,数据科学家和工程师可以专注于优化电器营销成本与该营销活动销售的电器销售量之比。

通过机器学习,人工智能甚至可以带来一些意想不到的业务增长,比如人工智能使量大、廉价的点击可以比通常意义上精准昂贵的点击带来更好的业务效率。另外,基于机器的竞价策略能够以非常精细的增量来执行大量实时测试,以获取最大价值,远远超出人类的能力。如果程序化专家从1美元到2美元之间的五个广度增量来测试竞价,那么人工智能可以在该范围内,以小于1分钱的数值为单位进行1万次测试,从而精确地算出成本效益最高的竞价。在这一过程中,会产生一个反馈循环;而在这个循环中,效益会以闪电般的速度不断提高,最终获得巨大的效益。


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