2018-人工智能时代的数字化战略_广告中如何利用人工智能（英文版）-3mb

报告摘要

人工智能时代的数字广告策略总结

核心内容

人工智能（AI）正在深刻改变数字广告领域的媒体购买与策划方式，包括其执行方法和衡量成功的指标。本文探讨了AI在广告中的应用方式、优势以及如何有效利用AI技术以实现最佳业务成果。

主要观点

AI的定义与能力
AI是计算机通过选择和应用合适的机器学习技术，以最小的努力成功地完成任务的能力。它能够处理特定输入并生成特定输出，解决复杂问题如人脸识别、销售预测和信用评估等。
AI在广告中的应用
AI可用于受众定位、创意优化、生成受众画像、制定优化的竞价策略等。它能提升广告效率，实现更精准的个性化体验，并优化营销计划以提高销售转化率。
监督式与非监督式AI
监督式AI基于已知结果进行训练，而非监督式AI在没有明确答案的情况下自行学习和调整。两者结合可提升广告策略的复杂性和准确性。
AI与程序化广告的结合
程序化广告天然适合AI应用，因其需要在极短时间内处理海量数据和不断变化的环境。AI可显著提升竞价策略的优化能力，实现更高效的广告投放。
AI在动态创意优化（DCO）中的作用
AI可用于动态创意优化，通过测试不同创意组合，持续提升广告效果。与人类相比，AI能以更低的成本生成更多创意可能性。
执行AI驱动的策略需要多步骤
AI策略的执行包括设计、实施、优化和分析四个阶段。设计阶段需明确业务目标；实施阶段需处理大数据集；优化阶段需提升AI性能；分析阶段需评估算法效果。
人才是AI成功的关键
有效的AI应用需要数据科学家和工程师的专业技能，他们不仅需构建和测试算法，还需将其部署并持续优化。AI算法必须根据具体业务需求进行定制。
合作伙伴选择的重要性
在缺乏内部AI人才的情况下，选择合适的合作伙伴至关重要。优秀的AI合作伙伴应具备丰富的算法经验、可量化的成果数据、跨地域和语言的处理能力，并能根据客户的数据和KPI进行定制化优化。

关键信息

AI优化目标
AI应优化至业务成果，而不仅仅是简单指标如点击率（CTR）或每千次展示成本（CPM）。
案例研究
- 电信公司案例：通过AI优化再营销策略，显著提升了转化率并实现了更高的可查看性。
- 奢侈品牌案例：利用定制回归算法和AI预测策略，提高了广告表现和点击率。
AI的未来潜力
AI能提升人类在创意和分析方面的表现，通过整合品牌自有数据和外部数据，实现更精准的营销效果。
Xaxis的角色
Xaxis作为一家专注于结果导向的媒体公司，结合AI、程序化广告和全面数据，帮助全球品牌提升数字广告投资回报率。