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2018移动广告主需要特别关注的5大机器学习新趋势

近年来,机器学习,特别是对移动广告界而言已经成为一种“无法抗拒”的潮流。而对于移动广告主而言,机器学习也正逐渐改变广告技术的运作方式,如通过实时竞价 (RTB)、lookalike(类似人群)定向、用户数据提升等方式帮助广大广告主更高效、更经济实惠地进行广告推广活动。

那么今后广告界到底会出现哪些新趋势?让我们一起来探讨引领2018移动广告界机器学习应用的五大新趋势:

机器学习即服务

越来越多的科技巨头如IBM、谷歌(Google)、亚马逊(Amazon)以及微软(Microsoft)等科技公司均致力于推动前沿创新技术,如机器学习。这些科技巨头均已推出机器学习模型服务平台,主要致力于为广大营销推广人员提供可助其有效减少广告经费的解决方案。云视觉API(Cloud Vision API)、云自然语言(Cloud Natural Language)以及 Azure机器学习工作平台(Azure Machine Learning Studio)等均已成为目前业界少数几家科技巨头推出的最热门的云MLaaS(Machine Learning as a service, 机器学习即服务)解决方案,从而帮助广告主定制产品,以更高的效率触达更多的客户。其他领域的应用,如CPA(按每行为付费,即按实际效果付费),也在采用深度学习及预防并打击广告欺诈算法能力等方面均有较大的提升。该领域的产品分别有深度学习平台,如TensorFlow、Apache MXNet以及微软认知工具包(Microsoft Cognitive Toolkit)等。随着机器学习领域的不断开拓创新,极有可能会导致广告业出现激烈的竞争,这样,营销推广人员就可有机会利用这些创新技术实现回报率最大化。

聊天机器人(Chatbot)与会话商务

机器学习领域的进步促使聊天机器人(又称智能语音机器人)的界面设计得更自然流畅且使用更便捷。我们将会看到越来越多的领域采用这种聊天机器人界面, 从而逐渐退出传统的应用点击界面。如今应用(App)用户可以利用聊天机器人这一独特的功能叫出租车、预订酒店及付款等活动。现在的数字助理不仅能够听懂、理解我们在自然会话语言中所提出的要求,而且还能为我们做出明智的选择、完成订单等任务。该会话式商务领域充满着巨大的潜在移动电子商务(mCommerce)发展商机。据研究表明,会话式营销不局限于语音命令,而且还有利于人们及聊天机器人采用多种方式(如视觉、声音<听觉>或传感器等)创造全方位的个人会话体验。

区块链及透明度的前景

如今区块链(Blockchain)这个最受欢迎的金融界宠儿已开始闯入广告技术领域,这是千真万确的!区块领域中的最新时髦术语“区块链”已被誉为能够解决困扰广告界的广告欺诈及透明度这两大难题的弥赛亚(救世主)。采用区块链交易记录的安全数字分类账,这极有可能最终迫使整个广告生态系统中的各个利益相关者能够对广告购买及广告的投放过程提供更大的透明度。从而能够确保投入低成本并最终提高消费者的广告体验。

提升强化学习

强化学习属于机器学习的一个新领域,主要致力于让机器自动确定在特定环境中的理想行为, 从而实现最大化最终目标或效果。该领域技术问世至今已有多年,但直至近年来由于深度学习的进步才推动其迅猛发展。广告主已开始目睹通过采用多臂老虎机算法进行创意优化的强化学习所带来的多样化优势。对广告主而言,无论投放何种广告,至关重要的是,必须尽早评估哪些广告创意变量优于其他广告创意,这样即可对其进行优化并改变预算以获取效果更佳的广告创意,从而有效提高投资回报率(ROI)。因此高效的A/B测试有助于广告主最大化其广告投放效果。

模仿人类行为的机器人

近年来,随着计算机视觉及深度学习的不断进步,训练机器解决以前曾被视为只有通过人为因素才能完成的任务,这在经济上已具备可行性。例如,(机器人)可识别路牌或图片中的手写数字等物体。将这些任务交给用户已成为开发人员区分人和机器与其网站内容之间进行互动的重要途径。这一问题已被很好地延展至网络广告中,并被称为“非人为流量”。要确保人为可见曝光成为广告主最关注的问题之一,否则他们会将大量的怨枉钱花在非人为流量上。由于这些机器人障碍的逐渐削弱,从而导致了一场“军备竞赛”,即广告业精英与广告公司(如MOAT数据分析公司等)正试图想出新办法验证人为行为,比如追踪鼠标移动等。因此,将机器人训练成为可以模仿这种行为是合乎道理的。新的广告形式,如playable广告可能是解决这一问题的有效办法。机器学习社群已证明,可以将机器训练成为学会玩这种游戏的能力。然而, 与其他创意格式(如横幅广告)相比,在游戏过程中更容易发现不寻常的模式,这从经济角度来看,可能不太可行。

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