人工智慧讓移動廣告行業舊貌換新顏

十年前，自編程計算機的概念或許還只出現在科幻小說情結，而今天，我們已經能夠自在地與像 Siri 這樣的智能助理交流。不光是移動應用更加「智能化」了，鼓勵我們安裝這些應用並進行交互的廣告，也刷新了新的營銷技能。當下，機器學習和人工智慧基本技術的發展，正在讓移動廣告業發生一場重大變革。

AI可以減少移動廣告欺詐

2018年，移動廣告欺詐率與2017年相比翻了一番。利用市場營銷方不斷增加的廣告預算，黑客們也不斷升級新的手段。來自Adjust的數據顯示，以下這些移動廣告安全隱患佔了上風：

· SDK欺騙帳戶占廣告欺詐的37％。在SDK Spoofing中，惡意代碼被注入一個（受攻擊的）應用，模擬廣告點擊、安裝和其他虛假參與，並代表「受害」應用向所屬提供商發送錯誤信號。這種攻擊可能會迫使用戶為那些從未實際發生的安裝支付費用，從而嚴重影響廣告客戶的預算。

· 點擊注入占攻擊的27％。網路犯罪分子在應用安裝完成之前觸發點擊，獲得這些安裝的信用分。同樣，這種攻擊可能會消耗客戶的廣告預算，並稀釋投資回報率。

· 虛假安裝和點擊垃圾郵件分別占廣告欺詐的20％和16％。今年，電子商務應用一直處於欺詐的風口，有近2/5的應用安裝被標記為「虛假安裝」或「垃圾郵件」，緊隨其後的是遊戲和旅行應用。Forrester進一步報告稱，月度數字廣告預算超過100萬美元的營銷人員中，有69％的人承認，至少有20％的預算因移動網路上的欺詐行為而消耗殆盡。

即便移動廣告的網路攻擊已經成為一個現象事件，檢測廣告欺詐行為依然是一個複雜的過程，需要對傳入的數據進行全天候監控和分析。這時候，AI的優勢就顯示出來了。智能演算法能夠以比任何人類分析師更準確更迅速操作大量數據，發現異常情況並觸發警報，以便進一步調查。更具潛力的是，隨著深度學習的發展，新一代人工智慧驅動的欺詐系統也將能夠隨著時間的推移調整自己的表現，學習如何預測、檢測和解決新出現的威脅。

AI為實時廣告出價帶來更高效率和更高投資回報率

在眾多行業上演的「人工智慧革命」最大的賣點之一，是承諾可以自動化或者消除低價值的業務流程。移動廣告也不例外。Juniper Research 預測，到2021年企業組織將額外支出 420 億美元，用於提高實時出價網路效率的機器學習演算法。

同樣地，機器學習演算法以其強大的分析能力，可以為你打造一支完美的廣告，並在合適的時間向合適的人群展示。谷歌一直在嘗試各種針對移動搜索的廣告優化，迄今為止的結果相當有希望。例如，梅西百貨公司一直在使用庫存廣告，展示給那些最近查看過他們商品的客戶，而且與這些客戶臨近的商店正在售賣他們幾小時前剛剛看過的商品。

AdTiming一直在幫助市場營銷人員改進他們的移動應用廣告。通過使用和處理來自1000多名市場營銷人員的數據，開發了最佳廣告位置的方法。「規範性分析將告訴我們的用戶，何時是投放廣告的最佳時機；傳遞什麼樣的信息，以及多長時間播放一次廣告，以在既定的預算內滿足ROI（投資回報率）。」AdTiming首席執行官Leo Yang如是說。

基於人工智慧的實時廣告競價競爭力如何？最近，阿里巴巴淘寶網的一組科學家們的實驗證明，演算法的表現好於人類。

對比一下：

-手動競價帶來了100％的投資回報率，占預算的99.52％。

-演算法競價帶來了340％的投資回報率，占預算的99.51％。

很明顯能看出哪種方式更高效了。

AI實現高級客戶細分和廣告定位

演算法比人眼更適合檢測模式，尤其是用於處理大量數據的時候。演算法可以有效地對數據進行分組和集群，以便為個人客戶創建豐富的用戶側寫——基於他們過去與你品牌的互動、他們的人口統計數據以及在線瀏覽行為。

這意味著不用再設置「女性（25-35歲），人在美國」這麼廣泛的範圍了。你能夠定位到更多的細分領域受眾群，展示非常具體的行為，例如：定期在社交媒體的奢侈品類別下推送護髮產品。在進入RTB（Real Time Bidding，實時競價）拍賣時，人工智慧系統可以進一步應用這種洞察力，預測你的廣告何時應該展示給消費者（與你的側寫匹配）。

最重要的是，基於人工智慧的廣告對於中小企業而言成本不會過高。隨著新的解決方案進入市場，2019年移動廣告市場將會發生怎樣的變化，這一點令人期待。

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