干貨知識｜AI與廣告營銷：解碼智能化廣告營銷中的技術(shù)術(shù)語

在數(shù)字化浪潮的浸潤下，人工智能正飛速崛起，成為廣告行業(yè)的關(guān)鍵推動力。隨著科技的不斷進步，廣告已不再局限于簡單的畫面和文字，而是融入了更智能、更精準(zhǔn)的元素。這一革新的核心引擎即為程序化廣告，它憑借人工智能的力量，為廣告主和品牌開啟了前所未有的市場機遇。

從開發(fā)者在廣告投放時的細(xì)微權(quán)衡，到用戶心理的微妙波動，人工智能以其冷靜的計算和靈活的思維，悄然重塑著市場的面貌。為幫助大家更好了解這一領(lǐng)域，我們整理了一份廣告行業(yè)中高頻使用的人工智能相關(guān)術(shù)語，并對其進行解讀。一起來看看吧：

1

大語言模型

Large Language Model/LLM

定義：大語言模型（LLM）是一種強大的人工智能技術(shù)，其基礎(chǔ)是訓(xùn)練在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)上的模型。這些數(shù)據(jù)涵蓋了廣泛的內(nèi)容，包括新聞文章、社交媒體帖文、技術(shù)手冊以及其他文本形式的信息。LLM能夠?qū)W習(xí)并理解語言的結(jié)構(gòu)、語法和上下文，使其能夠生成自然流暢的文本，或進行對話和交流。

優(yōu)勢：大語言模型的最大優(yōu)勢在于其創(chuàng)造性和多樣性。通過學(xué)習(xí)海量文本數(shù)據(jù)，LLM能夠生成富有創(chuàng)意和吸引力的內(nèi)容，從而用于文本創(chuàng)作、內(nèi)容生成、自動回復(fù)等多個應(yīng)用領(lǐng)域。它可以輔助人們在各種任務(wù)中，從寫作到溝通，從個性化推薦到智能問答。

如何實現(xiàn)：大語言模型的實現(xiàn)涉及深度學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)

1.模型需要在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)上進行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)語言的各種規(guī)則和模式；

2.通過在特定任務(wù)上進行微調(diào)，模型可以逐步適應(yīng)生成特定領(lǐng)域或場景的內(nèi)容；

3.訓(xùn)練后的LLM可以根據(jù)用戶輸入生成文本，回答問題，或執(zhí)行其他自然語言處理任務(wù)。

2

機器學(xué)習(xí)

Machine Learning

定義：機器學(xué)習(xí)是一種計算方法，算法會根據(jù)其所接收的信息進行預(yù)測或決策。通常人們會混淆機器學(xué)習(xí)和生成型人工智能這兩個概念，有時提到生成型人工智能，但實際說的是機器學(xué)習(xí)。它們最大的區(qū)別在于：生成型人工智能具有創(chuàng)造新的、原創(chuàng)內(nèi)容的能力，而機器學(xué)習(xí)則強調(diào)從輸入的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，以進行預(yù)測。

優(yōu)勢：機器學(xué)習(xí)的最大優(yōu)勢在于其能夠從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的信息和趨勢。與傳統(tǒng)的規(guī)則驅(qū)動方法不同，機器學(xué)習(xí)可以適應(yīng)不同情境和數(shù)據(jù)，實現(xiàn)更準(zhǔn)確的預(yù)測和決策。它在各個領(lǐng)域中具有廣泛的應(yīng)用，從自然語言處理到圖像識別，從金融風(fēng)險評估到醫(yī)療診斷，都能幫助人們從數(shù)據(jù)中獲取更深刻的洞察。

如何實現(xiàn)：機器學(xué)習(xí)的實現(xiàn)涉及數(shù)據(jù)收集、特征工程、模型選擇和訓(xùn)練等步驟：

1.收集和整理與任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)；

2.通過對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和特征提取，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合模型處理的格式；

3.選擇適當(dāng)?shù)臋C器學(xué)習(xí)算法和模型結(jié)構(gòu)，將數(shù)據(jù)輸入模型進行訓(xùn)練；

4.訓(xùn)練后的模型可以用于預(yù)測新數(shù)據(jù)或執(zhí)行任務(wù)，同時可以根據(jù)反饋進行調(diào)整和優(yōu)化。

3

生成型人工智能

Generative AI

定義：生成型人工智能是一個廣義的術(shù)語，指的是人工智能的一個子集，根據(jù)用戶輸入數(shù)據(jù)的模式生成各種數(shù)據(jù)或內(nèi)容，包括文本、圖像、音樂、視頻等等。例如，OpenAI的ChatGPT和谷歌的Bard，機器通過學(xué)習(xí)互聯(lián)網(wǎng)上的各種內(nèi)容，開始自己制作參考或建議。

優(yōu)勢：生成型人工智能的最大優(yōu)勢在于其創(chuàng)造力和多樣性。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和分析不同，生成型AI能夠創(chuàng)造出全新、原創(chuàng)的內(nèi)容，為用戶提供多樣化的體驗。這種能力在創(chuàng)意性領(lǐng)域和內(nèi)容生成領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用潛力，從藝術(shù)創(chuàng)作到營銷策略，都能為人類創(chuàng)造出新的可能性。

如何實現(xiàn)：生成型人工智能的實現(xiàn)涉及許多技術(shù)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)和自然語言處理。這些模型通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)模式和規(guī)律，然后根據(jù)用戶輸入的觸發(fā)，生成相應(yīng)的內(nèi)容。例如，基于大量文本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，生成型AI能夠理解語言的結(jié)構(gòu)和風(fēng)格，并根據(jù)輸入生成自然流暢的文本。這種技術(shù)在文學(xué)創(chuàng)作、廣告生成、藝術(shù)創(chuàng)作等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。

4

動態(tài)創(chuàng)意優(yōu)化

Dynamic Creative Optimization

定義：動態(tài)創(chuàng)意優(yōu)化（DCO）是一項程序化廣告技術(shù)，廣告主可以利用其對廣告創(chuàng)意進行實時修改并優(yōu)化從而使每次廣告曝光內(nèi)容更貼近用戶的實際需求。實際執(zhí)行過程中，DCO系統(tǒng)會根據(jù)給定的規(guī)則動態(tài)組合多種元素，以匹配不同的投放環(huán)境。部分DCO工具還可以實現(xiàn)自動調(diào)整元素尺寸，以匹配不同的廣告位，替代人工。

優(yōu)勢：DCO的主要優(yōu)勢在于其個性化和實時性。通過將數(shù)據(jù)與自動化的廣告生成相結(jié)合，DCO可以根據(jù)受眾的興趣、位置、行為和其他因素，動態(tài)地優(yōu)化廣告創(chuàng)意，從而提高廣告的點擊率、轉(zhuǎn)化率和效果。

如何實現(xiàn)：DCO的實現(xiàn)涉及多個步驟：

1.廣告主需要準(zhǔn)備不同的創(chuàng)意元素，例如標(biāo)題、圖像、文本和呼叫至行動；

2.使用數(shù)據(jù)和算法，廣告系統(tǒng)會根據(jù)受眾的屬性和行為，從這些元素中選擇和組合，以創(chuàng)建個性化的廣告；

3.廣告在不同的渠道和平臺上投放，以確保受眾在不同上下文中都能夠獲得相關(guān)的廣告內(nèi)容。

5

出價優(yōu)化

Bid Optimization

定義：出價優(yōu)化是一項程序化廣告技術(shù)，廣告主可以利用其對廣告投放出價進行實時調(diào)整，以在廣告競拍中獲得最佳的廣告展示位置。出價優(yōu)化的目標(biāo)是在不超出預(yù)算的前提下，最大化廣告活動的效果。

優(yōu)勢：出價優(yōu)化的主要優(yōu)勢在于其實時性和效果最大化。通過分析廣告投放數(shù)據(jù)和競拍情況，出價優(yōu)化可以根據(jù)廣告主設(shè)定的目標(biāo)，自動調(diào)整出價，以確保在關(guān)鍵時刻獲得更多的曝光機會。這有助于提高廣告的點擊率、轉(zhuǎn)化率以及整體ROI（投資回報率）。

如何實現(xiàn)：實現(xiàn)出價優(yōu)化需要借助數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)技術(shù)。廣告系統(tǒng)會收集廣告投放數(shù)據(jù)，包括廣告展示次數(shù)、點擊次數(shù)、轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)等，同時監(jiān)控廣告競拍情況?；谶@些數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)算法可以學(xué)習(xí)出價與廣告效果之間的關(guān)系，從而預(yù)測不同出價對應(yīng)的廣告效果。在實際投放中，系統(tǒng)會根據(jù)目標(biāo)和預(yù)算自動調(diào)整出價，以實現(xiàn)最佳的投放效果。

6

營銷組合建模

Marketing Mix Modeling/MMM

定義：營銷組合建模（MMM）是一種數(shù)據(jù)分析方法，旨在幫助營銷人員了解不同營銷策略對銷售業(yè)績的影響。通過分析歷史銷售數(shù)據(jù)和各種營銷活動的投入，MMM可以揭示出不同營銷渠道、廣告支出以及其他市場因素對銷售額、市場份額和利潤的影響。

優(yōu)勢：營銷組合建模的主要優(yōu)勢在于幫助營銷人員做出更明智的決策。通過深入分析各種營銷策略的效果，營銷人員可以確定哪些策略對業(yè)績貢獻最大，從而進行資源分配和預(yù)算規(guī)劃。這有助于提高市場活動的效益，優(yōu)化廣告支出，同時降低決策風(fēng)險，從而提高ROI（投資回報率）。

如何實現(xiàn)：實現(xiàn)營銷組合建模需要整合多種數(shù)據(jù)，包括銷售數(shù)據(jù)、廣告支出、市場份額、競爭數(shù)據(jù)等。

1.需要建立數(shù)學(xué)模型，將這些數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來，以分析不同因素之間的關(guān)系；

2.使用統(tǒng)計方法和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對模型進行求解和優(yōu)化，得出營銷活動對業(yè)績的影響程度；

3.通過模型的預(yù)測和分析，營銷人員可以制定更具針對性的市場策略。

7

自然語言處理

Natural Language Processing/NLP

定義：自然語言處理（NLP）是一種人工智能技術(shù)，旨在使計算機能夠理解、解析和生成人類自然語言。通過使用算法和模型，NLP可以將人類語言轉(zhuǎn)化為計算機能夠理解和處理的形式，從而實現(xiàn)文本分析、語音識別、情感分析等多種任務(wù)。

優(yōu)勢：自然語言處理的主要優(yōu)勢在于彌合人類與計算機之間的交流障礙。它使計算機能夠理解和響應(yīng)人類的語言，從而實現(xiàn)更自然、更智能的人機交互。NLP在語音助手、聊天機器人、情感分析、翻譯、信息提取等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，提升了人們與技術(shù)的互動體驗。

如何實現(xiàn)：實現(xiàn)自然語言處理需要綜合運用自然語言理解（NLU）和自然語言生成（NLG）技術(shù)。

1.構(gòu)建語言模型，使計算機能夠理解語法、語義和上下文。

2.通過訓(xùn)練模型，使其能夠分析和處理不同形式的文本。對于語音識別，還需要將聲音轉(zhuǎn)化為文本形式。在自然語言生成方面，模型會將計算機生成的信息轉(zhuǎn)化為人類可理解的語言。

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和普及，廣告行業(yè)也在發(fā)生深刻的變革。未來，人工智能技術(shù)將在廣告創(chuàng)意、廣告投放以及智能競價等多個方面發(fā)揮重要作用，幫助廣告從業(yè)者實現(xiàn)更高效率的廣告投放工作，同時也為廣告行業(yè)帶來了新的發(fā)展機遇和挑戰(zhàn)。