深度學習如何改變廣告商和消費者的遊戲規則

已發表: 2017-04-03

人工智能永遠改變了數字廣告。 作為營銷人員,它已經讓我們能夠決定如何以前所未有的方式最好地吸引潛在客戶和市場。

但是還有成長的空間。 深度學習工具是基於人工智能的研究的下一個主要領域,它將在每個行業掀起一股未來的創新浪潮——帶來一個新的營銷時代,廣告商和最終用戶都將從中受益。

我們的界面已經適應了用戶在個人層面上的興趣,將行業洞察力和行為與展示廣告或個性化相匹配。 但深度學習算法將取得更多成就。

深度學習正在改變我們思考有效性的方式。 這是基於人工智能的研究中最有前途的領域,可以在谷歌翻譯、特斯拉駕駛汽車或雅虎的想像識別機制中找到。 它也以更具未來感的方式使用。

谷歌的 DeepMind AI 比專業人士更擅長唇讀電視節目(人類專家只註釋了 12.4% 的單詞而沒有任何錯誤,而人工智能為 46.8%)。 這些算法贏得了世界頂級撲克玩家的勝利,甚至可以自行導演一部電影 - 最近由 Saatchi & Saatchi 在戛納國際創意節上放映。

當然,廣告行業將體驗深度學習應用。 可口可樂最近宣布,他們希望使用 AI 機器人為廣告創作音樂、編寫腳本、在社交媒體上發布一個位置以及購買媒體——這意味著深度學習廣告革命似乎比以往任何時候都更接近現實。

從廣告商的角度來看:對意外情況做出智能反應的自學習算法

根據 Adlucent 的最新研究,消費者渴望個性化的廣告體驗,71% 的受訪者更喜歡根據他們的興趣和購物習慣量身定制的廣告。 該研究還表明,如果廣告是根據他們的喜好量身定制的,那麼人們點擊以未知品牌為特色的廣告的可能性幾乎是其兩倍。

隨著越來越多的數據訪問和快速變化的競爭,營銷人員了解用戶周圍的噪音變得前所未有的重要——但也從未如此簡單。 典型的個性化模型可以在沒有高度先進的算法的情況下製作,但我們知道已經達到了這個限制。 然而,新的深度學習算法可以檢測意外情況和隱藏的潛力。

帶有自定義黑色電腦鍵盤的橙色按鈕

例如,假設您忘記了朋友的生日。 只剩下兩天了,搜索產品的時間不多,但仍然足以尋找一些特別的東西。 在這些情況下,超準確的個性化可以發揮作用,深度學習模型可以開始知道您正在熱情地尋找某些東西。

無論是行為的突然變化,還是看似緊急的購物狂潮,典型的模型都會對這些數據點視而不見,但深度學習可以建立聯繫。

電子商務參與者尚未廣泛了解消費者購物行為,但這對營銷人員至關重要。 例如,很容易找到典型的、可預測的銷售高峰(如黑色星期五或婦女節)的決策模式。 在識別具有非常具體背景的單個事件時(例如即將到來的朋友的生日或任何突發事件),情況會變得更加複雜。

這就是深度學習取代傳統方法的地方。 受我們大腦中的生物神經元的啟發,深度學習進入了遊戲,並可以在不需要人類專業知識的情況下獲得更可靠、更豐富、機器可解釋的客戶購買潛力的用戶描述。

與傳統的機器學習方法相比,深度學習能夠從在線人群中挑選出一個用戶,這個人最初可能看起來像一個行為混亂的用戶,但實際上最有可能完成購買。

這是可能的,因為自學習算法定義了搜索與通常模型略有不同的產品的每個潛在客戶。 它參考歷史,並看到這個人動態地改變了他或她的行為。 然後它提供極其精確的轉換概率,不僅從一個用戶那裡學習,而且從網絡中的每個用戶那裡學習。

例如,如果生日禮物是“新耳機”,基於深度學習的重定向會讓用戶快速搜索 10 種不同的型號,檢查規格,縮小價格範圍。 它會將其定義為一種不尋常的緊急情況,而傳統算法只會將其視為優柔寡斷和不穩定的行為——或者根本不會注意到它。

知道該人急需購買某物後,電子商店可以自動推動消費者在其特定電子商店完成購買。

從用戶的角度:預測你的慾望的深度學習算法

當人工智能應用於任何商業產品或服務分銷時,它成為我們身份的獨特延伸。 它在 Netflix 的推薦系統中表現出色,在 Netflix 上觀看的許多電影都來自該公司的深度學習增強建議。

亞馬遜也信任自學算法。 該公司基於算法的專利“預期運輸”系統可以超精確地定義客戶購買模式,並預測將購買的品牌、價格範圍和產品。 基於此,亞馬遜甚至可以在下訂單之前將產品運送到配送中心——徹底改變電子商務行業。

人工智能,尤其是深度學習,是廣告行業預測用戶需求的完美工具。 該技術通過提供針對性極強的廣告來簡化我們的日常用戶體驗,這些廣告不僅包含我們更有可能購買的產品,還包含我們從未見過或甚至沒有考慮過的產品。

想像一下,您剛剛購買了一台新相機。 深度學習算法將分析您所做的每一個部分:購買和購買的日期、相機規格、歷史、行為等。算法將能夠設計出滿足您個人需求的產品推薦,而不僅僅是典型的建議。

兼容的鏡頭或額外的存儲卡或相機三腳架可能是不錯的建議,而建議的帶有無人機的視頻廣告可能會向您展示您甚至沒有想過但現在下意識地想要的東西。

來自亞馬遜的相關產品推薦有助於鼓勵用戶進行額外購買

深度學習之所以如此有影響力,是因為它的學習方式與人們的學習方式相同,只是速度要快得多。 它在個人基礎上研究每個人的願望,同時還考慮了數百萬其他人的數據並實時提供結果。 這是人類永遠無法完成的壯舉。

廣告商深度學習工具將改變我們推薦產品的方式,仔細權衡潛在買家的價值,預測轉化概率,最重要的是——了解他們的需求。 自學習算法有助於實現超準確的用戶分析,從而使廣告效率提高約 40%。

在不久的將來,廣告商和用戶將體驗廣告的進化。 雖然它可能看起來有點科幻,但這項技術是使在線活動比以往任何時候都更有效率的自然進步。