人工智能广告在深度客户体验个性化中的作用

环顾四周——我们拥有基于人工智能的超精确广告机制：智能播放列表、YouTube 和 Netflix 上的内容推荐工具、聊天机器人而不是顾问，以及没有收银员的大型商店。 我们已经生活在人工智能时代。 尽管如此，在大多数情况下，人工智能在广告中的渗透是如此微妙，以至于几乎没有引起人们的注意。

近十年来，人工智能广告一直在帮助营销人员处理日常工作，例如细分、自动化以及将大数据解释为客户的意图。

今天，广告中的人工智能技术围绕着自动化、个性化、细分和其他广告堆栈无法想象的功能。

那么，为什么广告堆栈首先需要这些功能？ 答案是因为数据。

如果说在人工投放广告的时代，专业人士抱怨数据严重匮乏，那么今天的数据量如此之大，没有技术几乎无法处理。

当广告技术市场过度饱和时，数据驱动的 AI 解决方案会时不时出现，因此重要的是要了解该技术对您的堆栈的重要性，以便做出正确的决策和合理的投资。

人工智能在广告技术堆栈中的重要性以及它与其他技术的不同之处

通过分析长期收集的大量大数据点，在广告中使用人工智能有助于识别和识别行为模式。

几乎所有用于获取客户洞察的数据来源（直接提供的个人信息、社交媒体、在线和离线购买习惯）都可以用于预测未来的行为和购买倾向。

通过这种方式，广告堆栈创建预测模型以确定用户行为的模式。 反过来，这些模式使得提供适合特定人员、时间和环境的产品推荐成为可能。

简单来说，人工智能在广告技术栈中的最大能力就是可以查看大量分离的用户信息并以类人的方式进行解释。

与传统的计算系统不同，人工智能的认知功能可以了解目标受众是谁、他们喜欢或不喜欢什么、他们最有可能做出什么样的购买选择以及他们最有可能为此使用什么设备。

通过这种方式，AI 可以在广告堆栈中执行许多任务，从工作流程自动化到针对广告信息及其交付的个性化。

那么机器学习、神经网络和深度学习等其他技术的作用是什么？

1. 机器学习

机器学习也是人工智能的一个分支。 机器学习通常与人工智能并肩工作，并执行体验式学习的功能。

它收集数据、分析数据并随着时间的推移学习以识别新模式，以便能够指导系统在未来优化广告活动。

例如，通过这种方式，机器学习可以分析各种拍卖类型和条件下的竞价模式，并依靠这些信息来制定最佳竞价策略。

2. 神经网络

神经网络建立在数学模型之上，这些模型可以复制人脑的工作，以复制人工智能。

他们的算法基于紧密相关的节点，这些节点在某种程度上类似于人类神经元，后者主要面向模式识别。

在广告堆栈中，神经网络的主要目标是处理尽可能多的数据，以便从收集的数据中获得精确和最有价值的输出。

3. 深度学习

深度学习是机器学习的一个子集，它应用神经网络的数据处理能力来更好地分析不同上下文中的数据，识别模式，并使这些模式适用于通常用于分类的类别。

谷歌和 Facebook 等广告巨头以其预测建模的深度学习实现而闻名。

当涉及到特定功能时，这些算法为广告堆栈创造了重大机会：地理分析、细分、对出价底限和超时优化的洞察、受众扩展等等。

这些技术密切相关，有助于广告堆栈平稳有效地运行。

促使营销人员投资AI 广告堆栈的三大优势

在不久的将来，广告将被彻底重新定义。 当用户看到大量带有完全不相关产品的横幅时，这种情况将消失。

数字广告中的个性化营销信息给客户一种价值感并培养用户忠诚度，这不仅转化为点击率和转化率的增加，而且转化为更好的参与度和用户保留率。

以下统计数据充分展示了这一趋势：

• 88% 的美国营销人员声称个性化对其广告效果产生了可衡量的影响
• 40% 的电子商务公司高管表示，个性化直接影响他们的销售和公司收入
• 通过个性化营销，品牌通常会看到至少 20% 的销售额增长
• 80% 的用户报告说当广告个性化时更倾向于购买

实施人工智能的营销和广告专业人士取得了更好的广告活动成果，这反过来又转化为广告堆栈在此期间产生的更高收入。 以下三个原因简要解释了人工智能如何为此做出贡献：

1. 增加转化

例如，具有内置 AI 的 CRM 系统可以自动确定转换的可能性，建议客户将购买哪种类型的服务或产品以及哪种类型的消息与客户最相关。

有了这个，销售经理可以更加专注于他们的努力和应用它们的地方。  

2. 寻找最佳的客户沟通渠道

AI 还可以帮助营销人员确定号码交互和渠道（电子邮件、电话、推送消息）之间的关系，以定义不同客户群的交易概率。

3. 启用广告个性化

广告和人工智能一起应用可以轻松提升个性化成果。 通过这种方式，零售商可以为忠诚度计划注入新的活力，这些计划由于某种原因已经变得无效。

由于此类计划主要基于折扣和热销，因此可以获得第二次生命； 例如，使用相关的基于位置的地理营销或地理围栏广告活动。

这就是为什么对于营销人员、品牌商和广告商来说，在基于人工智能的堆栈上投资似乎是第一大商业机会。

事实上，德勤的一项调查显示，英国超过 82% 的大中型公司正在拥抱人工智能机会。

与此同时，这些公司中只有 15% 知道如何真正掌握人工智能的全部能力（美国 24%，德国 22%，加拿大 19%，法国 17%）。

由于广告技术严重依赖数据，投资基于人工智能的综合广告堆栈可能是另一个迫在眉睫的机会。

虽然 Facebook 和谷歌拥有大部分用户数据，但它们可能是唯一充分利用人工智能能力的公司。

现在，投资基于人工智能的广告堆栈的企业将能够创建个性化的产品和服务，通过个性化的优惠轻松吸引新客户。

在广告中使用人工智能的缺点以及如何克服它们

如果基于人工智能的广告的好处伴随着工作流程自动化、细分和消息个性化功能，那么在广告中使用人工智能的弊端可能就不那么明显了。

1. 缺乏经验

惯性和缺乏技术专长是人工智能广告堆栈成为许多公司遥不可及的梦想的主要原因。

就此而言，在广告堆栈开发阶段聘用合适的人员势在必行，在大多数情况下，这构成了邀请组织中的数据科学家、数据和软件工程师。

2. 成本较高

与没有广告定位、细分和人工智能自动化功能的选项相比，基于人工智能的广告总是更昂贵。 自然，更高的技术能力总是伴随着成本的增加。

在 AI 广告平台和非AI 广告平台之间进行选择，请记住，第一个平台很可能更先进，因此也更昂贵。

好消息是，随着技术的成熟和获得更广泛的市场采用，其价格趋于下降。

一个很好的例子是程序化广告。 基于算法购买，程序化购买于 1996 年随着 Google DoubleClick 首次出现。

后来，它变成了一个快速增长的广告技术行业，提供了许多企业和独立广告商都可以负担得起的解决方案。

基于程序化AI 的广告平台可以轻松地细分受众、个性化消息、使用灵活的设置来配置活动参数以及随时随地优化广告活动。

这些平台是复杂的人工智能工具，它考虑了无数的标准，以确保购买的广告适合目标用户和广告商。

此类平台会自动代表广告商购买网站上的展示次数，并在正确的设备和时间将其引导至目标受众。

程序化 AI 工具如何推动更深入的个性化

1. 动态创意优化

根据每个用户的口味和偏好实时调整广告的设计、颜色和布局的技术。

因此，公司可以开发独特的设计解决方案，将品牌、性能和个性化结合到一个创意中。

2.预测性出价

预测性出价有助于系统恰当地评估数据阵列，并在程序化拍卖期间的正确时刻提供正确的出价。

这个技巧有助于最终降低每次广告展示的成本。 该算法会分析用户的购买历史和行为模式，并准确确定最有可能带来转化的优惠。

3.产品推荐

这种AI 广告算法将推荐产品添加到用户在页面上看到的广告中。

为了确定购买意图，产品推荐功能会考虑用户的购买历史、最受欢迎的产品和以前的行为，以及具有相似特征的其他客户的行为。

混合这些因素后，技术会推荐客户可能购买的产品。

总结 

广告行业的核心是围绕数据构建的。 这就是为什么人工智能在广告堆栈中的使命没有比自动化流程、简化日常任务、减少广告预算和个性化用户体验更好的原因。

同时，在广告堆栈中实施小算法不应该成本高昂，也不应该需要安装数十个第三方应用程序，而这些应用程序只会将营销人员必须管理的广告工具孤立起来。

通过投资智能程序化 AI 广告平台，每家公司都可以通过全面的活动个性化、自动化和持续的活动优化来最大限度地发挥数据的潜力。

Ivan Guzenko 是 SmartyAds 的首席执行官。