机器学习:开启私人定制广告新时代

正如移动互联网的普及加快了信息碎片化的过程,人工智能的普及加快了广告碎片化的过程——或许你没有意识到,但随着人工智能的发展,一个数百亿美元的私人定制广告市场正在形成。

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正如移动互联网的普及加快了信息碎片化的过程,人工智能的普及加快了广告碎片化的过程——或许你没有意识到,但随着人工智能的发展,一个数百亿美元的私人定制广告市场正在形成。

总部位于英国的市场研究机构 Juniper Research(译者注:一家全球移动和数字技术行业领先的分析公司)于 9 月 5 日发表报告称,利用机器学习算法(machine learning algorithm)进行实时竞价,可使广告对象从群体精确到个人,广告投放更显成效;广告投放开销今年为35亿美元(约合人民币234亿元),而利用了该技术,到2021年可飙升至420亿美元(约合人民币2806亿元,以上数据基于市场预估)。

机器学习是人工智能的一个分支。由于它能提供价格合理的解决方案且易于应用,现已受到一大群利益相关者的青睐。

因此,Juniper 预计,只需五年,该技术就会渗透到各行各业中去。

例如在传媒界,机器学习被用在开发机器人、数字助手(先驱者如 Facebook 和 Google),以及扩大数字广告收入上(如 Rocket Fuel和 Datacratic 的创新解决方案)。

一项名为人工智能和机器学习:传媒业动态,瓦解及机遇 2016-2021 的研究发现,当前,实时竞价机制的基础是分段竞价,而非个体。但中标金额规则还不完善(译者注:即经济学中的差别定价模型,在理想状态下,如供给方能给每一个售出的产品根据给消费者带来的收益精准定价,此时消费者剩余为0,供给方可达到最大的利润,但在实际状况下一般只能进行分段差别定价)。

不过,有了机器学习,数字广告市场就能更上一层楼。因为算法能预测广告印象的结果是否会转化为收益,据此自动调节投标金额。例如,一个终端用户可能会因为看过某个广告,而改变他/她对类似广告产品的倾向。同时,算法还会通过用户其他行为特征和具体使用情境,在个体层面上预测一个广告印象是否有效。

上述研究结果的作者, Steffen Sorrell 称:

在典型的实时竞价中,广告投放针是对于某个较大人群的。但有了机器学习,我们就能缩小目标范围,针对个体进行投放了。所以这个技术特别有用。

该研究还发现,机器学习可能会将广告投放引向“全个人化”时代(此概念由尚奇广告有限公司于去年通过他们的数字海报提出)。同时,随着机器学习的进步,未来计算机系统可理解网页上图形和文本的含义,为设计别具一格的广告活动提供了大量机遇

原文:response source,本文转自雷锋网,链接:http://www.leiphone.com/news/201609/xjX2osIEiJabih1k.html。

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