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“听完下面的话，你会更惊叹于我所创造的技术与智慧。最伟大的是：从前，人类对疾病束手无策，他们既没有药吃，也没有药喝或药膏敷；因为没有药物医治，很多人渐渐衰弱，直到我向他们传授了如何调制解痛药剂，他们才会用药物驱除各种疾病…… 是我，使人类看到了天上的火焰，此前则是一片昏暗。大地之下，隐藏的财富如此之多：金、银、铜、铁——谁敢说比我先发现了它们？我确信没有人会这么说，只要他说的是真的、中肯的。总而言之，人类所拥有的一切技术都来自普罗米修斯。”——埃斯库罗斯《被缚的普罗米修斯》 
夜半时分，放空的时间，不自觉的翻出了05年买的书《人工智能-复杂问题求解的结构和策略》，曾经有个梦想，写出最牛X的人工智能算法，最长逛得就是国外的开源平台里的各种系统，下载源码，很是过瘾，可惜不知觉的入了魔怔，走了应用这条路，于是乎被各种项目牵扯着精力，再也没有时间去研究智能算法的精妙了。
从麦哥对人工智能理解：1.建立用来表示信息的结构；2.构建用来搜索备选解的策略；3.创建可以支持主体交互的体系。可支持的体系有：生产调度和操作类的设计、自动控制方面、电信系统、运输系统、信息管理、电子商务和交互式游戏以及数字化营销体系。
今天主体说说以数字化营销体系的人工智能发展情况。（当时然是建立在营销渠道繁多，大数据蓬勃发展的基础之上。） 人工智能已在 PC 端 DSP 成熟应用,程序化投放实现价值最大化。以 DSP、RTB 等技术为代表的程序化广告投放通过大数据和即时撮合,实现了广告资源的优化匹配,提升广告投放效率和效果。人工智能的运用使得 DSP 超越了传统的根据广告特性挑选流量-投放-分析-再挑选流量投放的人工运营方式,通过数据分析预判竞价价格,实现整个运营流程的自动化。用户的大数据挖掘是 DSP 程序化投放的核心环节之一,它有助于实现营销受众的精准发现和即时定位,提高从营销到消费的转化率,实现广告投放的价值最大化。 移动 DSP 通过更深入的数据分析和更精准的用户定位成为智能营销未来重点拓展的方向。产业趋势方面,由于国内移动互联网市场竞争激烈,海外移动营销服务商将深度受益于移动互联网企业出海浪潮的高涨。 社交平台拥有更丰富的用户数据,更精准用户画像助力 O2O 营销。 在所有互联网应用中,社交网络记录着我们全部的网络行为,对社交数据的深入挖掘,能够还原用户的喜好、背景,甚至揭示潜在内心需求,对用户消费行为进行预测。 社交网络大数据挖掘的应用场景: (1)意见传播、动态网络影响力传播模型分析; (2)社交关系分析; (3)相关主题的历史和趋势分析; (4)基于地理位置的某领域专家分布分析; (5)知识图谱的构建。基于新零售全渠道的 O2O 商业模式蓬勃发展,线下商户借助微信等移动社交平台开展 O2O 营销,对这类企业来说,线上用户的积累将有助于其发现和挖掘潜在消费者,提升营销的效果。 电商平台丰富消费数据更具商业价值,精准用户定位进入挑战智慧电商的模式。B2B电商平台发展可分为三代: 第一代以信息撮合机制为主,通过互联网特性有效的汇聚买卖双方信息; 第二代以在线交易为主,信息展现模式、在线交易工具、配套服务产品的发展使得各平台都在想方设法解决在线交易问题; 第三代即资源集聚为主,资源集聚突出两大核心要素:数据穿针引线,服务本质所需。 广告主因为对流量转化率要求的不断提高,对企业内外部数据联通需求(例如潜在用户认知渠道、用户来源等)的提高,人工成本的上涨以及对行业整体解决方案的迫切需要,SaaS 与营销联动的模式备受推崇。营销托管与 SaaS 软件服务相互促进,技术与营销相互配合,一方面可以为大数据技术积累大量原始数据,另一方面可以更了解客户需求,有利于开发大数据云服务产品。 自动内容生成有望成长为内容营销新趋势之一。基于对数据的分析和信息的加工,人工智能可以被应用于广告的自动生成和优化中,未来利用人工智能生产植入式内容将成为重要的组成部分。目前,自动化工具撰写已被应用于新闻稿和年度报告等商业信息,预计到 2018 年,20%的内容将由机器产出。
这里主体谈一下程序化购买的智能厉害之处：智能1. 从媒介购买到受众购买。程序化购买通过对海量数据的挖掘,实现对人群的精准定向,将广告跨平台地精准投放给目标消费人群,从而实现了从购买“媒体”到购买“受众”的升华。 智能2.以大数据为基础进行广告主预算的动态分配。动态的、可分配预算的投放是程序化购买的本质特征之一。 智能3. 真正提升 ROI,终结广告效果无法衡量的时代。程序化广告不仅能对一些衡量广告效果的传统标准如曝光率、点击率、到达率、转化率等进行追踪,更能对后置数据、深度效果数据进行挖掘,从而真正帮助广告主提升 ROI，彻底结束营销效果无法衡量的时代。
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