Close

2017人工智能将如何对移动端及移动广告领域产生重大影响?

如今人工智能(简称AI)真可谓随处可见。从曾经作为好莱坞未来派科幻电影的专用名词,到如今触及我们寻常百姓的日常生活,人工智能技术的出现及发展的确迅猛且极具革命性。如今人们通过启用诸如Siri等数字助理,已成为我们这个“移动优先”市场中推动几乎所有各大应用发展背后的强大魔力。

AI也改变了我们与智能手机进行互动的方式。由于在自然语言处理、深度学习及机器学习领域等方面的不断提升,我们已经能够将聊天界面设计得更加自然、便捷。如今的数字助理不仅能够听懂我们在自然会话语言中的命令,而且还能帮助我们做出明智的选择并顺利完成订单。这个被称为“对话式商务”的领域充满着巨大的发展潜力,因此它也被誉为继“应用大革命”之后出现的又一次科技大革命。

这个由人工智能(AI)所推动的“应用大革命”有可能会对我们使用移动手机、移动应用等方法以及我们所熟知的移动端广告产生重大影响。移动端已从单纯的一款电子设备到可以用之打电话,再到如今能够用其享受个人体验已发生了飞跃性的变化。而且,有了人工智能,移动端体验比我们想象的更具个性化。

我们迎来了另一场移动技术领域全球性大变革之巅。而且极可能是仡今最大的移动端技术革命。下面为大家列举一些我们很快就会有机会体验到的采用人工智能及机器学习技术所带来的创新性功能︰

用户所用应用界面

从微信成为移动端操作系统到Facebook(脸书)即时通软件成为客户与企业进行交互的平台,各大应用在飞速发展。传统的触屏界面在现实需求中正逐渐显露出其所具有的局限性,因此专家称,在不久的将来,这种传统界面将被聊天界面所取代。如今用户渐渐离开触屏界面,转而通过使用聊天机器人叫出租车、预订酒店、甚至付款等从而获得更顺畅的个人体验。

聊天机器人可以释放AI潜力,提升多种形式的用户体验。最近出现了聊天机器人日益盛行的大趋势。大家有目共睹在应用软件中融入聊天机器人所带来的便利。譬如,Facebook将聊天机器人融入到其即时通聊天应用软件中,从而为各大企业或个人提供无缝互动,而其它科技巨头如谷歌在其新系列手机中也提供有全新的AI推动型语音激活数字内置帮手。因此未来将属于聊天机器人,而未来已近在咫尺。

提升用户体验

人工智能最大的应用之一就是自动推理。我们可以编制自己的应用,这样的人工智能应用就可以在考虑采用各种不同参数后作出快速的决定。人工智能和机器学习,顾名思义就是能够使应用变得聪明机智,因为它们可以在最低人为干预的情况下进行独立思考。能够使得这种能力成为可能的数据算法可以计算分析应用用户行为所提供的数以百万计的数据点。

自动推理有助于我们使得应用更加人性化,而非“千篇一律”的个人体验。它能够为广大用户提供不断提升的用户体验以及由数据和数字提供支持的更优质的产品服务。优步(Uber)就是采用该种技术,通过了解之前的提示以及司机所走的同一路线从而为司机提供最佳的行车路线。

进行情感分析,获知用户需求

AI正在努力研究我们的行为习惯,以更好地为我们提供服务。如今移动应用营销人员可以开始通过用户在其应用上的活动、点赞、偏好等情况更好地掌握用户的行为表现。有了人工智能和机器学习(Machine Learning)应用广告主可以对用户进行情感分析(sentiment analysis,又称倾向性分析),即通过自然英语句子确定其所要表达的情感基调的过程。这可用于获取了解客户所表达的态度、意见(积极、消极或中立)以及所表达的情感等信息。理解客户的需求从而有利于广告主能够向每个用户提供与其相关的广告内容、推荐、提议购买产品等。进行情感分析还可以帮助广告主了解用户的行为模式,以使今后的用户体验更具个性化而且更流畅。

YouTube就是采用这样的方法向大家推荐类似的音乐。而电商购物网亚马逊则是用其进行产品推荐。在不久的将来,应用广告主也将可以根据用户的行为情感为其推送精准的产品广告信息。例如,在Niki应用上,用户可从聊天机器人获取相关推荐,从而帮助用户对每次服务做出正确的购买决定。再如,倘若用户需要在新德里(印度一座城市)预订配有游泳池的酒店,那么我们将能够为其推荐相关选择。

广告定向

任何移动营销人员都会一致认同广告“定向艺术”是一个经历尝试、错误、调整策略以及重复的过程。即你需要建立一个有关广告定向、广告投放、分析转化率然后再对用户进行重新定向的假设。在这方面,机器学习可以通过“研究”用户对各个广告的行为、将其与用户对你的广告表现进行比较,这有助于你能够更好地确定目标受众人口特征。类似于移动营销中的其它许多人工智能应用,深度学习有利于对用户进行正确的广告定向。深度学习是一门涉及“教学”的机器、识别模式,然后运用所“掌握”的信息解决各种复杂的疑难问题。百度研究(Baidu Research)首席科学家吴恩达(Andrew Ng)最近在接受《连线》杂志采访时表示:“深度学习能够处理更多信号从而更好地检测用户行为趋势。广告投放实际上是在运行一个推荐引擎,这个深度学习也做得很棒”。

对应用进行交叉销售

获取应用新用户难度很大、耗时而且费用昂贵。而向更多现有用户进行推销,尽量从你与用户之间的互利关系中获取最大的盈利,是任何一家公司提升营收增长的主要动力之一。对过去的交易、查看及用户行为等活动进行分析可以帮助你将用户分为各个“相似”的消费群组。你可以使用这些群组行为作为数据点,然后采用预测分析法在你的应用中针对每个类别的产品及所提供的服务有效地向客户推送即时且实时的建议。在Niki.ai,我们是以将“什么产品”销售给“哪些消费群体”以及过去“何时销售”等数据及用户行为作为依据,从而作出明智且极为谨慎的决定。

展望未来

我们已经见证了AI在2016年度带所来的诸多优势,因此很多专家坚信2017年将是人工智能真正开启对全球数以百万计用户的日常生活产生巨大影响力的一年。如今人工智能市场已经相当成熟,研究数据显示,由于采用机器学习以及自然语言处理技术的不断提升,预估至2020年,全球应用盈利将推高至50亿美元左右。到底如何从“移动优先”世界转至能够改变我们所认知的移动端应用的“人工智能优先”世界,让我们一起拭目以待!

Diksha is a Senior Content Marketing Manager at AppLift and is based out of our Bangalore office. When she is not behind her computer writing, you can find her binge watching her favorite movies, finding her happy place at a dance studio, and checking off places on her bucket list.
shares
X