人工智能如何成为程序化广告进化的源动力？

2015年，中国程序化展示广告市场规模达115亿人民币。包括腾讯、百度、阿里巴巴及各大Top媒体均已建立起程序化交易平台及相应的数据服务产品。

 

程序化广告模式的出现，在于帮助广告主解决精准性，以及广泛投放时的规模化、效率与海量网络媒体之间的矛盾。但随着互联网的发展，广告主需求的变化，程序化广告也面临着进化压力。

 

很多人在思考，程序化广告发展的下一个方向在哪儿？

刘胜义在2016腾讯智慧峰会上发表演讲

在9月中旬举办的2016腾讯智慧峰会上，腾讯网络媒体事业群总裁、集团高级执行副总裁刘胜义将营销分为了三个不同的发展阶段，在他看来，营销发展的三个阶段核心分别是大创意，大数据以及即将到来的人工智能。

营销发展三个阶段的核心：大创意-大数据-人工智能

伴随着数据量和计算能力跳跃式的晋级，从大数据到A.I.深度学习能力的爆发，营销将步入新的A.I. Marketing时代。

 

但人工智能如何成为程序化广告进化的源动力？

人工智能与程序化广告三要素

程序化广告是人工智能在商业应用最成熟的领域之一，但人工智能并不等同于机器学习算法。

 

一个程序化广告平台由三部分组成：数据、算法和产品。从传统营销发展为智能营销，关键在于“智能”。人工智能的算法是数据与产品之间的纽带，它将数据智能与广告主需求结合，从而产生出满足市场的智能产品，所以数据、算法和产品三者互不可缺。

 

人工智能对于程序化广告的助力也可从这三个层面来解析，抛开某一个方面去谈人工智能对程序化广告的影响都是片面的，也可以看出人工智能的影响力是全方位的。

数据智能是A.I.时代的最先基础

数据是程序化广告的基础。数据的智能化表现在两个方面：一是对大数据本身的智能挖掘；二是帮助海量数据形成相关联的数据闭环，提高联动增益。

 

在数据挖掘上，根据腾讯在今年智慧峰会上披露的数据，中国互联网每日产生的数据总量达到18万亿GB，但其中真正被“智能化”挖掘的不到数据总量的1%。在巨大体量的背后，数据本身的类型也更加复杂，例如在微信朋友圈中，用户产生的数据就包括文字，图片，视频和链接等等。

 

人工智能的作用是从多样化，非结构化的数据中挖掘价值，从而不再只依赖于常用的标签体系，人口属性等等。比如人工智能发展的几大方向中，“自然语言处理、计算机视觉和语音识别”其实就是将更多的复杂数据“降维”到可利用的程度。

 

数据智能化的一大成果，就是会有越来越多的瞬间兴趣（内容）标签产生、并被挖掘利用。类型不同的动态标签越多，才能越接近用户“当时”的状态。因而能越清楚的判断用户“当时”的兴趣点。数据越完善，呈现的信息就越有温度，品牌与用户的沟通越细致。

 

另一方面，数据的核心价值不光在于多，也在于不同的数据之间能否形成有效的联系，从而最大化数据的洞察作用。比如当你判断一个用户是否为篮球迷时，只观察他的人口属性并不能够得出结论。腾讯在勾勒用户行为图谱时就充分发挥了多重数据联通的作用：一个NBA球迷可以早餐时间在腾讯新闻刷球赛资讯、上班路上观看球赛、工作期间在微信或QQ上与其他球迷交流、下班路上网购NBA的周边产品。

 

在这个例子中可以看到，图片、视频、网购等不同类型的数据可以在人工智能的结合下构建出一个更完整的用户画像，跨渠道、跨类别的智能数据结合能够为人工智能的算法模型提供更有价值的数据，进而产生更好的效果。

人工智能为算法的进化新方向

人工智能对于算法的影响，不光来自计算机科学本身的进步，也来自于面对上层产品的新需求时，过去无法解决好的问题，因为人工智能的应用提供了一种新的解决思路。例如围棋人工智能AlphaGO的技术理论早在多年前就已经形成，而其突破点在于抛弃了“深蓝”的枚举法，通过多种深度学习方法的巧妙结合，创造性的完成了“机器人在下围棋上，战胜人类棋手”的课题。

 

在过去的程序化广告中，人工智能算法往往被简单的以机器学习一概而论，在属性上更多的强调了机器代替人工，以实现更高的效率和自动化。而当更复杂的需求和问题出现时，算法不再是取代人工的机械计算，而需要向更智能化的方向发展。

 

随着广告主开始关心ROI（投资回报率）、精细化运营、广告效果的评判等问题，使得技术人员开始通过人工智能，寻找解决广告主实际问题的新办法。人工智能也由此成为算法进化的新方向。

 

比如对效果广告主来说，ROI是他们追求的核心指标之一。影响ROI的要素一是能否找到最合适的消费者，二是能否实现最佳的点击率预估，从而在保证成本的同时获得最好的投放效果。腾讯在ROI上采取三种不同的智能算法：

 

1、场景化的上下文特征匹配：通过智能算法了解当前用户的浏览内容与其兴趣点，将匹配的广告以内容的形式出现在浏览中；

2、即时化的兴趣标签：每5分钟更新一次用户标签，确保算法推荐的内容最有针对性，形成最贴合的用户追踪；

3、最优化CTR点击率：采用不同的染色机制，对不同素材、用户和浏览场景进行计算，提升各个要素与效果转化的关联性，得出点击率最高的组合。

 

从营销的本质来看，人工智能算法带来的最大收益是更深刻的洞察用户，这也是程序化广告在智能时代所起到的核心作用。而随着人工智能的发展，会有新的诉求产生，而人工智能将成为解决问题，促进创新的关键力。

A.I.驱动的又一次互联网产品创新潮

驱动产品进化的永远是不断的创新。人工智能所带来的，正是这种发现尚未爆发的创新机会的能力。现在人工智能已经在众多领域开始渗透；医疗健康、制造业、无人驾驶汽车、金融、无人机、分享经济，以及A.I.正在助推的程序化广告，可以说它正在主导着下一个互联网创新大潮的到来。

 

这种产品层面的创新体现在很多方面，我们可以站在营销的角度，从内容、生产、场景和媒介管理等多方面一窥究竟。

 

从内容上看，如果大数据改变了内容的生产方式，那么人工智能则是在熟悉用户的思维方式。Netflix的著名美剧《纸牌屋》和腾讯的自制综艺节目《你正常吗》都结合大数据分析，得出用户更青睐的内容。

 

而人工智能在内容创新上的更高点则是在新闻上，腾讯的新闻机器人在奥运期间，通过大数据分析选出新闻点、抓取内容，并按照特定的新闻题材成稿，约3000篇腾讯奥运资讯报道均出自它手。未来有理由相信，类似的营销创意智能，同样有机会取代人工，成为广告创意组合的“作者”。

 

从场景上看，人工智能也让消费者使用产品的场景更具互动性。比如腾讯体育在NBA直播中，为网友观赛提供了互动场景。用户可通过触摸屏互动，观看现场嘉宾和主持人对精彩进攻的点评和分析。

 

可以看出在这个产品中，静态内容场景变成了互动的场景，用户从单一的观看变成了深入的参与。通过对互动等社交数据的深入挖掘，甚至能够揭示潜在内心需求，对用户消费行为进行精准预测。同理，近年来数字广告的一大趋势就是场景化和互动化，类似的产品同样可以作为一则视频广告投放给消费者。

 

在程序化广告本身的产品上，人工智能也体现出了强大的创新力。A.I.能够让媒介管理更智能。通过人工智能深度学习用户数据，再经由程序化投放路径进行触达，进而实现从人工媒介管理向自动化媒介矩阵转变。程序化广告才能真正意义上成为一种跨终端、跨平台、可跟踪历史足迹、用户分析、相似人群追投、瞬间兴趣投放的模式。

总结

从数据、算法、产品三个角度，我们看到人工智能对于程序化广告以及营销行业无可替代的助推作用，面对A.I.带来的变革，所有行业的参与者都应该抱着更加开放的心态去看待，并且从自身的内部、基础设施以及互联共通的角度做好准备。

 

行业内部首先要打破固有的思维，不把人工智能局限在某一个算法和产品之中，而是转型，以数据为基础，算法为纽带，产品为决策驱动力的新思维方式。

 

在基础设施上，人工智能需要更大的数据规模和质量，同时也对计算能力和硬件提出了更多要求，在这一方面的投入势必是巨大的。

 

因而，在A.I.时代，数据孤岛的意义将进一步削弱，只有实现更大范围数据互联互通，才能有效降低数据和基础设施带来的成本压力，释放A.I.的潜力。这将是一个用数据和算法，来实现商业目标的时代，也是从Big Data Marketing向A.I. Marketing升级的必经之路。