全球广告观察 | 广告行业如何让 AI 发挥作用-专注APP运营推广与商业变现

全球广告观察 | 广告行业如何让 AI 发挥作用

作者：新义互联 AdTalos · 2023-02-14

撰文/ Hana Yoo 编译/Adtalos

人工智能现在太火了。

ChatGPT 和 DALL-E 等生成式 AI 工具让公众眼花缭乱，ChatGPT发布仅仅两个月，月活就达到一个亿。

毫无疑问，你的Twitter提要已经充满了人们分享他们与ChatGPT的“对话”截图。

人工智能有许多业务应用，从自动化手动流程和实时监控数据到更准确地定位客户。随着数字营销的高速发展，AI可能是跟上步伐的关键。

以下是行业参与者在日常工作中使用AI的几种方式。

改进媒体宣传活动

数字营销公司Theorem花了近两年的时间来训练机器人在人工智能驱动的媒体活动中模仿人类工作流程。

“你要确保它经过实战测试，并且QA已经完成，”Theorem首席执行官Jay Kulkarni说，该公司每月部署数千个全球活动。

机器人训练涉及将机器人流程自动化（RPA）与嵌入式机器学习和深度学习相结合。机器学习有助于教机器人复制人工任务，而深度学习有助于发现趋势、共性和效率。

Kulkarni说，作为一家B2B公司，Theorem已经看到了使用人工智能的许多好处，包括活动执行速度提高50%，错误率和工作量支出的“有意义”降低，以及为客户提供更快的报告仪表板。

“节省和效率是巨大的，”他补充说。

推动个性化和参与

从数据的角度来看，客户旅程只会变得越来越复杂。

消费者正在越来越多的接触点进行互动，Blueshift首席执行官Vijay Chittoor说，Blueshift是一个CDP，它使用人工智能来利用来自数百万客户的第一方数据，以实时生成洞察。

他说，品牌可以在个人层面上自动化他们的决策，如付费媒体、电子邮件、短信、移动应用程序和网站互动。

作为CDP，Blueshift还帮助公司连接其广告技术和营销技术堆栈并创建统一的配置文件，这在面对持续的信号丢失时至关重要，因为营销人员争先恐后地寻找新的广告定位解决方案。

CarParts.com 首席营销官Houman Akhavan表示，售后汽车零部件的DTC零售商CarParts.com 于2019年与Blueshift合作，此后能够根据点击行为和交易数据部署个性化消息，而不是向其整个客户列表发送相同的电子邮件。

该公司使用Blueshift的人工智能来预测客户的购买意图并提供差异折扣，并使用数据点（例如车辆名称，首选价格范围和浏览的商品）个性化其电子邮件和SMS消息。

“人们希望在个人层面上与之交谈，”Akhavan说，并补充说个性化需要“坚如磐石的第一方数据策略”，了解与客户相关的内容以及存储和细分客户信息的地方。

自动化数字广告的“肮脏工作”

自动化通常与效率齐头并进，部分原因是机器人可以从人类手中接管更繁琐的任务。

当Jason White在2013年至2020年期间在CBS Interactive担任负责全球程序化营销和货币化的高管时，他看到那些角色需要单调的手动任务的人流动率很高。

怀特说，有一些“肮脏的工作”，“人类并不真正喜欢做”，他于 2020 年与前哥伦比亚广播公司同事丹尼斯·科隆共同创立了一个名为 Jiffy.ai 的智能自动化平台，丹尼斯·科隆现在是 Jiffy 的产品和战略副总裁。

他说，Jiffy.ai 帮助程序化和广告运营战壕中的人们自动化核心的非战略工作。

怀特说，通常情况下，媒体需要在多个不同的平台上输入相同的信息。但是，机器人可以获取与广告订单关联的资产，并相应地将它们放入订单管理系统、CRM 和发布商广告投放系统中。

为了指导机器人如何在很少或没有人工输入的情况下执行自动化的重复性任务，Jiffy.ai 使用了RPA、机器学习、自然语言处理、分析、认知自动化和称为人机交互（HITL）的模型的组合。

HITL融合了监督ML和主动学习，人们可以在连续的反馈循环中训练，调整并以其他方式与算法交互，以帮助机器更好地执行。

怀特说，Jiffy.ai 构建模式和流程图来教人工智能操作过程，然后重申训练以展示异常，并“向人工智能抛出所有可能的场景”，教它如何操作。

科隆说，希望机器人将“让人们真正专注于改变业务的任务”。

定位受众并优化媒体衡量

人工智能的部分承诺是，它将让人们自由地思考大局问题，比如战略和创意——至少在理论上是这样。

“每个人都有共同的愿景，但尚未成为现实，是人工智能将节省大量资源和时间，”独立媒体和衡量机构Good Apple的媒体副总裁Hyun Lee-Miller说。

“设置和维护 AI 解决方案需要人类的关注，而且需要大量的关注。但这对Good Apple来说是值得的。从性能优化的角度来看，机器学习驱动的受众定位已被证明非常有效，”Lee-Miller说。

在Good Apple使用AI支持广告系列的早期测试之一中，它能够将同期手动生成的优化增加一倍，从而使每次获取成本（CPA）降低64%。

在另一个例子中，自定义算法在每千次展示费用、每次质量访问费用和每次转化费用方面带来了提升。一些广告能够在一天内进行优化，比手动优化多 20 倍。

但有一个领域人工智能仍然不足（至少目前是这样），那就是提供洞察力，Lee-Miller说。

“人类需要深入研究以了解'如何'和'为什么'结果很棒，也许我们现在仍处于起步阶段。但我们不着急，”Lee-Miller说。“我们正在构建良好的范式。我们正在做一些有意义的实验。

原文链接：

https://www.adexchanger.com/ai/how-ad-industry-experts-are-putting-ai-to-work/

来源：新义互联 AdTalos

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