程序化广告：利用机器学习优化广告投放和投递

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广告行业正在不断变化。人工智能 (AI)、改进的定向投放和动态创意等技术进步正在改变客户与公司互动的方式。公司受益于改进的分析和对广告效果的更深入了解。机器学习可以通过提供可用于 AI 驱动广告策略的见解，消除从海量数据中获利的猜测。

在广告中，机器学习是一个技术接收信息、分析信息，然后得出可以改进任务或流程的结论的过程。这项技术的发现可用于受众定位、个性化、媒体购买等目的。但在我们进一步讨论之前，让我们尝试了解程序化广告。

什么是程序化广告？

程序化广告是一种数字营销，它使用算法来自动化广告位的购买和销售。它通常用于实时竞价 (RTB) 以在网站和应用程序上获取和定位各种类型的广告。

由于它能够实现更高效和更精准的广告购买，程序化广告越来越受欢迎。广告客户过去必须通过传统的面对面洽谈和下单等方式来购买广告位。这是一个耗时的过程，经常导致过度支出。所有这些现在都通过使用程序化广告购买的软件自动完成。广告客户设定目标受众和预算，程序则完成其余工作。最常见的程序化广告购买类型是实时竞价。

程序化广告相关的诸多好处

对于愿意在其广告运营中融入机器学习的企业来说，有很多好处。我们列出了五个主要原因，说明企业为什么应该将人工智能作为其吸引新客户和提高投资回报率 (ROI) 的战略一部分。

1. 增强个性化

个性化通过展示更相关的广告来改善客户体验。大多数客户也更喜欢这类广告。十分之八*的常客表示，他们只会从定制体验的企业购买商品。此外，近十分之六*的买家不会从使用无效个性化策略的企业购买商品。对于试图与客户互动并产生销量的企业而言，个性化比以往任何时候都更加重要。

为了制作更个性化的广告，机器学习会筛选海量数据。这些可以通过对话式营销策略或季节性、天气和地区来传达。例如，在 12 月，推广汽车电池或热燕麦粥可能更有意义。根据市场趋势，您可能希望在 1 月推广厚实的冬季服装或徒步旅行靴。

2. 利用机器学习和人工智能改进广告决策

依赖人工决策过程的企业可能会遇到各种挑战，导致决策并非最佳。您可能难以将偏见从分析中分离出来。除此之外，对于任何人来说，要理解所有海量数据以做出正确的决策都可能很困难。因此，当今时代的数字营销人员了解这些数据挑战。因此，他们正在尝试使用机器学习来克服这些挑战。

人工智能可以通过更明智的决策和分析在广告中派上用场。一些研究表明，许多新兴企业目前正在利用这一点。

您也需要认真考虑这一点。

3. 通过一对一聊天增强个人关系

机器学习和人工智能技术（例如对话式营销）还可以大规模地为客户提供更个性化的体验。随着消费者继续迁移到数字环境，同时保留对店内体验的需求，这些类型的技术将变得越来越重要。作为广告商，您可以通过使用人工智能来调整体验，以提供相同的个性化服务。

对话式营销技术还可以帮助广告商在买家旅程中的多个接触点与客户建立独特的个性化互动。这可能包括在其浏览器顶部投放个性化的互动式广告。它还可以包括一个 AI 驱动的聊天机器人，它可以回答问题并将他们带到销售流程的下一步。

此外，在当今快节奏的环境中，消费者希望企业能够更快地回应。对于企业来说，通过人工智能技术满足这些需求变得更加容易。

4. 更好的数据驱动创意

除了标准的 A/B 测试之外，人工智能还可以预测创意在广告系列上线之前的表现。这很重要，因为它使营销人员能够在其创意方法中变得更主动而不是被动，这可能会导致更多转化和更高的参与率。

利用历史数据来识别哪些颜色和内容会引起客户共鸣并推动销售，就是一个例子，说明机器学习如何最大限度地提高广告的创意要素。机器学习还可以检测广告的上下文以确定创意的放置位置。一个即将结婚的新娘正在网上寻找婚纱，将成为婚礼相关营销的主要目标。

因此，人工智能技术的应用不仅限于数字方面，它也可以用于创意方面，并使您的企业能够在这方面也取得巨大收益。

5. 在不使用 Cookie 的情况下提高性能

根据行业研究，许多营销人员浪费了他们的营销资金。但是，大多数资金浪费是由于营销人员专注于覆盖范围而不是质量造成的。将您的信息传递给错误的人可能会是一个代价高昂的错误。

但是，如果没有 Cookie，广告商可能会发现无法利用数据来产生结果。此外，随着新的立法和消费者对隐私需求的日益增长，企业必须在不显得具有侵入性的情况下提供个性化体验。

公司可以使用机器学习和广告定位来了解哪些信息与他们的消费者产生共鸣。然后，人工智能可以使用上下文信号和精确的天气数据来确定哪个广告最有可能触发转化。机器学习可以在维护数据隐私的同时提供这些广告和信息。

结论

总而言之，我们可以说，与任何其他领域一样，人工智能技术对广告领域也有着重大影响。如果您想利用它带来的诸多好处，那么雇用该领域的佼佼者以获得最佳结果至关重要。