人工智能廣告在深度客戶體驗個性化中的作用

環顧四周——我們擁有基於人工智能的超精確廣告機制：智能播放列表、YouTube 和 Netflix 上的內容推薦工具、聊天機器人而不是顧問，以及沒有收銀員的大型商店。 我們已經生活在人工智能時代。 儘管如此，在大多數情況下，人工智能在廣告中的滲透是如此微妙，以至於幾乎沒有引起人們的注意。

近十年來，人工智能廣告一直在幫助營銷人員處理日常工作，例如細分、自動化以及將大數據解釋為客戶的意圖。

今天，廣告中的人工智能技術圍繞著自動化、個性化、細分和其他廣告堆棧無法想像的功能。

那麼，為什麼廣告堆棧首先需要這些功能？ 答案是因為數據。

如果說在人工投放廣告的時代，專業人士抱怨數據嚴重匱乏，那麼今天的數據量如此之大，沒有技術幾乎無法處理。

當廣告技術市場過度飽和時，數據驅動的 AI 解決方案會時不時出現，因此重要的是要了解該技術對您的堆棧的重要性，以便做出正確的決策和合理的投資。

人工智能在廣告技術堆棧中的重要性以及它與其他技術的不同之處

通過分析長期收集的大量大數據點，在廣告中使用人工智能有助於識別和識別行為模式。

幾乎所有用於獲取客戶洞察的數據來源（直接提供的個人信息、社交媒體、在線和離線購買習慣）都可以用於預測未來的行為和購買傾向。

通過這種方式，廣告堆棧創建預測模型以確定用戶行為的模式。 反過來，這些模式使得提供適合特定人員、時間和環境的產品推薦成為可能。

簡單來說，人工智能在廣告技術棧中的最大能力就是可以查看大量分離的用戶信息並以類人的方式進行解釋。

與傳統的計算系統不同，人工智能的認知功能可以了解目標受眾是誰、他們喜歡或不喜歡什麼、他們最有可能做出什麼樣的購買選擇以及他們最有可能為此使用什麼設備。

通過這種方式，AI 可以在廣告堆棧中執行許多任務，從工作流程自動化到針對廣告信息及其交付的個性化。

那麼機器學習、神經網絡和深度學習等其他技術的作用是什麼？

1. 機器學習

機器學習也是人工智能的一個分支。 機器學習通常與人工智能並肩工作，並執行體驗式學習的功能。

它收集數據、分析數據並隨著時間的推移學習以識別新模式，以便能夠指導系統在未來優化廣告活動。

例如，通過這種方式，機器學習可以分析各種拍賣類型和條件下的競價模式，並依靠這些信息來製定最佳競價策略。

2. 神經網絡

神經網絡建立在數學模型之上，這些模型可以復制人腦的工作，以復制人工智能。

他們的算法基於緊密相關的節點，這些節點在某種程度上類似於人類神經元，後者主要面向模式識別。

在廣告堆棧中，神經網絡的主要目標是處理盡可能多的數據，以便從收集的數據中獲得精確和最有價值的輸出。

3. 深度學習

深度學習是機器學習的一個子集，它應用神經網絡的數據處理能力來更好地分析不同上下文中的數據，識別模式，並使這些模式適用於通常用於分類的類別。

谷歌和 Facebook 等廣告巨頭以其預測建模的深度學習實現而聞名。

當涉及到特定功能時，這些算法為廣告堆棧創造了重大機會：地理分析、細分、對出價底限和超時優化的洞察、受眾擴展等等。

這些技術密切相關，有助於廣告堆棧平穩有效地運行。

促使營銷人員投資AI 廣告堆棧的三大優勢

在不久的將來，廣告將被徹底重新定義。 當用戶看到大量帶有完全不相關產品的橫幅時，這種情況將消失。

數字廣告中的個性化營銷信息給客戶一種價值感並培養用戶忠誠度，這不僅轉化為點擊率和轉化率的增加，而且轉化為更好的參與度和用戶保留率。

以下統計數據充分展示了這一趨勢：

• 88% 的美國營銷人員聲稱個性化對其廣告效果產生了可衡量的影響
• 40% 的電子商務公司高管表示，個性化直接影響他們的銷售和公司收入
• 通過個性化營銷，品牌通常會看到至少 20% 的銷售額增長
• 80% 的用戶報告說當廣告個性化時更傾向於購買

實施人工智能的營銷和廣告專業人士取得了更好的廣告活動成果，這反過來又轉化為廣告堆棧在此期間產生的更高收入。 以下三個原因簡要解釋了人工智能如何為此做出貢獻：

1. 增加轉化

例如，具有內置 AI 的 CRM 系統可以自動確定轉換的可能性，建議客戶將購買哪種類型的服務或產品以及哪種類型的消息與客戶最相關。

有了這個，銷售經理可以更加專注於他們的努力和應用它們的地方。  

2. 尋找最佳的客戶溝通渠道

AI 還可以幫助營銷人員確定號碼交互和渠道（電子郵件、電話、推送消息）之間的關係，以定義不同客戶群的交易概率。

3. 啟用廣告個性化

廣告和人工智能一起應用可以輕鬆提升個性化成果。 通過這種方式，零售商可以為忠誠度計劃注入新的活力，這些計劃由於某種原因已經變得無效。

由於此類計劃主要基於折扣和熱銷，因此可以獲得第二次生命； 例如，使用相關的基於位置的地理營銷或地理圍欄廣告活動。

這就是為什麼對於營銷人員、品牌商和廣告商來說，在基於人工智能的堆棧上投資似乎是第一大商業機會。

事實上，德勤的一項調查顯示，英國超過 82% 的大中型公司正在擁抱人工智能機會。

與此同時，這些公司中只有 15% 知道如何真正掌握人工智能的全部能力（美國 24%，德國 22%，加拿大 19%，法國 17%）。

由於廣告技術嚴重依賴數據，投資基於人工智能的綜合廣告堆棧可能是另一個迫在眉睫的機會。

雖然 Facebook 和谷歌擁有大部分用戶數據，但它們可能是唯一充分利用人工智能能力的公司。

現在，投資基於人工智能的廣告堆棧的企業將能夠創建個性化的產品和服務，通過個性化的優惠輕鬆吸引新客戶。

在廣告中使用人工智能的缺點以及如何克服它們

如果基於人工智能的廣告的好處伴隨著工作流程自動化、細分和消息個性化功能，那麼在廣告中使用人工智能的弊端可能就不那麼明顯了。

1. 缺乏經驗

慣性和缺乏技術專長是人工智能廣告堆棧成為許多公司遙不可及的夢想的主要原因。

就此而言，在廣告堆棧開發階段聘用合適的人員勢在必行，在大多數情況下，這構成了邀請組織中的數據科學家、數據和軟件工程師。

2. 成本較高

與沒有廣告定位、細分和人工智能自動化功能的選項相比，基於人工智能的廣告總是更昂貴。 自然，更高的技術能力總是伴隨著成本的增加。

在 AI 廣告平台和非AI 廣告平台之間進行選擇，請記住，第一個平台很可能更先進，因此也更昂貴。

好消息是，隨著技術的成熟和獲得更廣泛的市場採用，其價格趨於下降。

一個很好的例子是程序化廣告。 基於算法購買，程序化購買於 1996 年隨著 Google DoubleClick 首次出現。

後來，它變成了一個快速增長的廣告技術行業，提供了許多企業和獨立廣告商都可以負擔得起的解決方案。

基於程序化AI 的廣告平台可以輕鬆地細分受眾、個性化消息、使用靈活的設置來配置活動參數以及隨時隨地優化廣告活動。

這些平台是複雜的人工智能工具，它考慮了無數的標準，以確保購買的廣告適合目標用戶和廣告商。

此類平台會自動代表廣告商購買網站上的展示次數，並在正確的設備和時間將其引導至目標受眾。

程序化 AI 工具如何推動更深入的個性化

1. 動態創意優化

根據每個用戶的口味和偏好實時調整廣告的設計、顏色和佈局的技術。

因此，公司可以開發獨特的設計解決方案，將品牌、性能和個性化結合到一個創意中。

2.預測性出價

預測性出價有助於系統恰當地評估數據陣列，並在程序化拍賣期間的正確時刻提供正確的出價。

這個技巧有助於最終降低每次廣告展示的成本。 該算法會分析用戶的購買歷史和行為模式，並準確確定最有可能帶來轉化的優惠。

3.產品推薦

這種AI 廣告算法將推薦產品添加到用戶在頁面上看到的廣告中。

為了確定購買意圖，產品推薦功能會考慮用戶的購買歷史、最受歡迎的產品和以前的行為，以及具有相似特徵的其他客戶的行為。

混合這些因素後，技術會推薦客戶可能購買的產品。

總結 

廣告行業的核心是圍繞數據構建的。 這就是為什麼人工智能在廣告堆棧中的使命沒有比自動化流程、簡化日常任務、減少廣告預算和個性化用戶體驗更好的原因。

同時，在廣告堆棧中實施小算法不應該成本高昂，也不應該需要安裝數十個第三方應用程序，而這些應用程序只會將營銷人員必須管理的廣告工具孤立起來。

通過投資智能程序化 AI 廣告平台，每家公司都可以通過全面的活動個性化、自動化和持續的活動優化來最大限度地發揮數據的潛力。

Ivan Guzenko 是 SmartyAds 的首席執行官。