营销人员的工作就是在恰当的时间将适合的产品呈现在消费者面前，从而增加他们购买的可能性。随着时间的推移，营销人员能够深入挖掘越来越精准的客户细分市场，他们不仅具备了实现上述目标的能力，而且这种能力还在呈指数级提升。在AI技术帮助下，现在的营销人员在预测性定位和个性化方面愈加精准。
机器学习和AI的最大能力在于，它们可以通过处理大量数据进行预测。这可以用于广告和市场营销，以发现相关信号，并在正确的时间将适当的广告呈现在潜在客户面前，甚至无需消费者个人身份信息。在机器学习模型和AI技术的帮助和支持下，广告变得高度相关，可以实现营销人员对数字广告预期的投资回报率。
目标预测是一种营销技术，它利用AI和机器学习，根据客户的行为模式和历史数据预测未来的客户决策。这些数据用于预测某人采取某种行动的概率或可能性，例如购买产品、接触产品或以其他方式转化为购买产品。 目标预测工具也可以帮助品牌建立更好的客户角色，帮助他们决定针对哪些人进行哪些广告活动，确保向潜在客户投放最相关的广告。
引导客户购买产品的一个最佳且最有效的方法就是广告推广。但是，这一切取决于您的广告在任何特定时间与一个人的相关程度。这便是AI支持的推荐模型的用武之地，它可以帮助避免上述过程中的盲目猜测。 推荐模型通常建立在已知客户特性和习惯的基础上。模型能够根据了解到的信息向新客户推荐相应的产品。您可以看到，推荐模型在Netflix和亚马逊上用于观看的节目和购买的产品，以及在流行的搜索引擎和社交网络上发挥作用，依赖广告作为收入来源。
在过去几年，推荐模型的主要更新是由使用显式反馈转向隐式反馈。最早期的推荐模型使用来自客户的显式反馈，即客户提供的信息，例如他们喜欢的产品类别。迭代后的模型使用更多的隐式反馈提出建议，通过寻找客户的行为信号理解客户的意图。 高级推荐模型也变得更加细化和精准。它们不只是使用产品类别提出建议，而是使用库存单位（SKU）编号，将其作为单个产品进行具体说明。 通过提供这种具体的推荐，广告投放的呈现方式正在发生变化。广告不再关注产品和产品类别，而是关注客户和他们的购买途径。广告商现在甚至在客户自己还不知道自己想要什么前，便在猜测客户想要买什么。 推荐模型并没有止步于此。未来，用于广告的AI和机器学习模型将不仅使用历史用户数据，还将结合用户对广告的反应。推荐基本上将实时更新。可想而知，处理这样海量的、差异化的数据必然需要一位经验丰富的数据合作伙伴，比如澳鹏。
无论是个人还是企业，偏好时时都在改变，对于广告商而言，能够实时发现并适应这些变化比以往任何时候都重要。更重要的是，如果在人们的购买过程中，能够提供个性化的广告，人们购买的可能越大，所以个性化广告不再是奢求，而是一种需求。 广告可以通过各种策略和角度进行个性化，例如：
尽管广告个性化和预测性定位的首要目标是，向目标客户投放适当的广告，但这并不是唯一好处。 使用AI和机器学习向客户推荐产品还有助于管理品牌安全性和一致性，帮助品牌改善客户关系。广告投放的位置反映着公司自身的立场。如果您的广告出现在带有偏见、负面或没有事实依据的内容旁，品牌信任度和好感度可能会下降。 围绕广告的情境是品牌标识和定位的关键组成部分。您可以使用AI工具和机器学习算法确保您的广告仅出现在符合您的品牌定位的安全位置。
AI和机器学习对广告的一个最大好处是，能够做出更好的品牌和广告决策。有了AI，您的品牌就可以根据数据做出广告决策， 而不是盲目猜测哪些人会对哪些广告做出反馈，以及何时有数据支持。机器学习还可以帮助您决定在哪里投放广告，并确保您保持品牌形象的安全和始终如一。人人都会有偏见，这些偏见会影响我们对特定情况的分析。良好的机器学习模型不存在这个问题。您的决定将基于数据，而不是直觉。
了解机器学习对广告的好处只是一方面，接下来，请了解关于现实生活中公司如何利用这些工具解决问题和改善业务的实例。例如：Zefr和Gumgum
Zefr 是一家平台公司，致力于帮助其他公司在情境相关的环境投放广告。Zefr帮助其他公司保持广告投放和品牌的安全性。他们帮助其他公司将广告投放在既与情境相关、又能取悦客户的空间。 挑战： Zefr需要能够扩展他们的标注数据，但却没有足够的内部资源 。澳鹏通过众包解决方案帮助Zefr准确、高效地对大量数据进行标注。一开始，Zefr与澳鹏合作获取更多数据，以便帮助客户在品牌安全空间投放广告。随着访问数据越来越多，Zefr扩大了数据标注规模，让他们的客户能够在针对客户的细分空间投放广告。 在澳鹏数据标注平台的帮助和支持下，Zefr能够为客户提供有关广告投放位置的量化信息，并在保证质量的情况下提供始终如一的体验。
GumGum 是一家情境优先的广告技术公司，它可以在不使用个人数据的情况下吸引人们的注意力。GumGum所提供的平台交付新一代情境智能、行业领先的动态广告素材，能够衡量和优化广告活动，更好地洞悉消费者心态，从而吸引消费者注意力，推动他们采取行动并产生结果。 挑战： 随着训练数据和测试数据数量的不断增加，为了使标注工作跟上步伐，GumGum需要与一家能够让标注项目迅速转向并在需要时扩大标注规模的供应商合作。 GumGum的内部团队需要一种更快的方法来标注数据、为图像和文本分类。GumGum与澳鹏合作，以加快其标注工作进程。通过与澳鹏合作，GumGum可以更有效地创建高质量的数据集，并训练其机器学习算法。依靠澳鹏提供的大量标注数据，GumGum得以持续改进现有模型，创建新的复杂模型，从而促进业务增长，并为客户提供一流的产品。
如果使用得当，广告中使用机器学习会让各方受益。客户能看到与自己相关的广告，而广告商则可以促进产品的销售。在使用机器学习和AI时要始终牢记一点：输出结果取决于输入的数据。 在使用大量数据和新技术时，很容易让低质量的数据和偏见混入其中。如果您要在广告计划中实施机器学习模型和预测性定位，就必须获得高质量的训练数据集，以确保您从投资中获得最大收益。
