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品友互动黄晓南,人工智能营销决策的迭代重塑

发布时间:2019-11-23 05:41编辑:互联网浏览(196)

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    在人工智能大势之下,营销决策经历了哪些新变革?呈现了怎样的新面貌?未来又将有何种新走势?

    这两天,一则关于自学成才的新型人工智能应用AlphaGo Zero在围棋对弈中完败它的前辈AlphaGo的消息将人工智能的话题再度掀起一个高潮。

    自2012年中国程序化广告元年伊始,程序化购买作为一种广告技术频繁出现在大众视野。本应是一场技术的变革,以此驱动数字化广告变得更加透明、安全与自动化。然而近两年程序化的透明度却一直被高频提起,如何通过透明的数字化创新来提高营销效能成为日益突出的行业话题。

    当要不要投程序化已经不再是问题时,广告主又开始面临一个新的选择:预算该交给哪个平台

    在云栖大会上,品友互动CTO欧阳辰Morketing创始人兼CEO曾巧就这些问题展开了深度的思维碰撞。

    曾几何时,人工智能概念如科幻一般让人难以置信,如今却渐渐成为人们生活不可忽视的一部分。不仅仅亚马逊、谷歌、特斯拉这样的全球企业巨头在积极布局人工智能,在国内,BATJ亦都在规划自己的人工智能蓝图。根据媒体报道,未来5-10年,人工智能将助推全球生产总值增长12%左右,近10万亿美元,而美国和中国则可能成为产业和技术的领跑者。

    实际上不止局限于中国,放眼全球互动数字广告领域都不约而同的涉及到了透明化问题。数据的割裂和封闭,也让所有品牌都在面临着由不透明所带来的巨大营销痛点。大幕拉开,正确解锁数字广告透明化的方式是什么?透明背后,广告主期待怎样的价值和重构?在9月22日《2017数字广告透明化白皮书》发布会现场与品友互动创始人兼CEO黄晓南的对话中,我们似乎看到了透明化的曙光在一步一步来临……

    媒体资源差不多、购买方式都支持、都对接第三方,技术能力也看不出差别,选哪家好呢?

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    作为对产业和技术最敏感和最前沿的领域之一,互联网营销业的发展日新月异,人工智能在其中也在扮演愈来愈重要的作用。基于大数据技术的人工智能营销决策平台的领先代表----品友互动创始人兼CEO黄晓南对于人工智能赋能营销有着自己独特而深刻的见解,在接受我们的采访时她提到,实现人工智能的前提,需要有海量数据、通过算法对数据进行加工的能力以及利用有用信息做海量决策等等这些条件。不过,以算法和数据为核心的人工智能赋能决策只是一种协助性的局部解决,并不能完全替代人类。同理,在营销领域,人工智能依旧是通过算法与数据来解决营销的赋能决策问题,但所有算法与数据的基础,一定是人的行为。

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    很多时候,这个问题的答案其实只有一个:谁的服务费低选谁。

    曾巧:上周在云栖大会上,大家关于全球移动营销的趋势讨论非常热烈。营销世界正在不断的创新、迭代,也在不同行业与不同行业间跨界。商业决策的环境变得越来越复杂,广告主的挑战也随之而来,对于目前的媒体端和广告端的挑战和趋势如何看待?

    “这个过程中,营销的本质没有发生任何变化,依旧是在合适的时间合适的场景对合适的人说合适的话,核心依旧是人。”黄晓南说道。

    透明  道阻且长

    国内做程序化的公司有上百家,鱼龙混杂,但广告主很多时候却看不出区别,对于技术黑箱导致的行业乱象,品友互动创始人兼CEO黄晓南很是无奈。作为国内最早专注于程序化购买的公司,品友拥有国内近3/5的品牌程序化购买份额。

    澳门金莎,欧阳辰:移动营销确实越来越重要,这一点从云栖大会营销专场的爆满程度就可以看出来,Morketing公众号的内容每天丰富多彩,我都有点看不过来。大家对于技术的热情目前也是空前高涨。从这几次云栖大会的规模就能看出。在这次大会中我们看到,4万科技先锋齐聚,人工智能、大数据、新零售、金融科技、弹性计算、基础设施、量子计算、生命科学、IOT、政务、多媒体、AR等20个前沿科技领域成为重点议题。

    营销透明化是AI赋能决策的前提

    今年以来,程序化购买进入洗牌阶段,透明、信任在过去的一年成为数字广告界关心的重点,并始终占据行业头条。但任何目标的实施都并非一步到位,透明程序化也是如此,在黄晓南看来,通过透明的数字化创新来提高营销效能还有很长的一段路要走。

    人工智能的逻辑会为广告主提供新的选择标准,而不具备这一能力的公司也将出局。坚信程序化购买将向规模化、平台化发展的黄晓南,对于程序化购买下半场的走向,给出了一个清晰的答案。

    诸多全球知名科学家、开发者、创业者和巨头企业代表共聚一堂,包括中国唯一的图灵奖获得者姚期智院士、中国量子力学第一人潘建伟院士、定义了“计算思维”的哥伦比亚大学教授Jeanette Wang、全球人脸识别技术“开拓者”和“探路者”汤晓鸥教授等,共同探讨人工智能、大数据、云计算产业发展的新机遇。

    在上个月品友互动发布的《2017数字广告透明化白皮书》中提到:营销下半场的关键词是人工智能,人工智能已经成为营销变革的主要驱动力。

    第一,广告主对于透明的理解停留在初级层次。事实上,整个行业对于透明的定义,一百个人有一百种不同的理解。黄晓南口中所说的透明主要集中为三个层次:首先,广告主把所有能连接的数据连接起来;其次,通过技术的方法把所有的控制权进行控制;最后,真正地利用人工智能营销技术的能力,去把广告的效率和效能进行提升。

    人工智能的概念不新鲜,但却是实现程序化的最佳路径

    由于互联网和数字化正在全面渗透人们的生活方式中,现代人们每一天接触更多的媒体,设备和内容,比如大家每天注意力可能在电脑,手机,电视和平板之间切换,手机每天使用的APP也有十来个,因此如何在分散的注意力中建立品牌主和消费者之间连接,这就变得非常困难了,也更加复杂了。这里就涉及到了其中的各种营销商业决策,比如在复杂多变的媒体中找到有效的受众,如何与受众建立大规模的个性化的营销体验,如何建立一个营销数据反馈生态循环,解决这些问题都将涉及到非常复杂和重要的营销决策。

    毋庸置疑,随着社会的发展,人群特征、人们的消费方式和触媒方式正变得复杂而多元,数据也变得海量,这深刻影响到整个营销行业也在发生巨大变化,广告主对于营销的决策变得纷繁复杂。黄晓南笑称多年前她在宝洁工作时所从事的市场工作很简单,因为视频广告的形式只有电视广告一种,用户群体也单一。但如今,广告主所面对的媒介形式层出不穷不断翻新,用户千人千面,若需要精准的商业决策必须依赖人工智能进行优化和完善。这正是品友互动致力于将人工智能赋能营销决策的根本原因所在。

    现阶段看来,今天的广告主对于透明的理解,还主要停留在原始的初级层面。能不能确保流量安全,能不能筛选低质量流量,能不能与技术公司数据互通,能不能让效果监测变得更加可见……各个行业主体对于透明的理解层次不一样,也就进一步导致了透明化的推进程度势必漫长而复杂。

    虽然人工智能在国内掀起大规模讨论只有一两年,但它其实已经是个年近70的老人了。

    营销大规模个性化的刚需的后面是各种商业决策的复杂性和重要性,传统的分析方法,营销技术和营销产品在这种刚需下显得有些力不从心,然而,现在人工智能技术的发展,品牌主也越来越重视数据的价值,同时,品友积累了多年的应用在营销领域的大数据和人工智能的经验。我们认为在接下来,品牌主和品友有非常大的机会,通过数据合作,技术合作,利用品友的人工智能营销决策平台,为消费者提供更好的营销体验。

    不过,黄晓南强调,要想实现通过人工智能赋能营销决策,“其前提必须是营销透明化”。

    第二,程序化链条下各方角色定位不清。程序化广告购买这个大型生态圈随着这几年的高速发展,分工越来越细致,参与其中的玩家也越来越多。在程序化持续走热的情况下,广告主、代理公司、媒体方、技术决策方、监测方等都需要严格甄别和选择合作伙伴,充分发挥各方角色机制,共同推动行业规则的成型。

    1950年代,人工智能的概念就已经出现,当时的人们就希望机器能像人脑一样思考;1963年,IBM的深蓝首次与国际象棋大师人机对抗,遗憾落败;1980年代,人工智能的核心技术机器学习成为主流;1997年,深蓝首次击败世界排名第一的棋手,轰动全球;1999年,微软的美国研究院已经在研究语音识别和机器学习;到了今天,谷歌的AlphaGo不仅屡屡击败世界排名第一的围棋选手,IBM的认知机器人Watson也是所向披靡,不仅能诊断癌症还能制作高定礼服,触角延伸到医疗、金融、时尚等多个领域。

    曾巧:Morketing这边深入洞察到移动营销的趋势和现状,面对这样的趋势,人工智能技术公司在这个领域都有哪些动作?

    对于营销透明化,相信每个人都有不同的标准,但基本逻辑肯定相对营销业传统的不透明化,诸如投放过程不透明、投放效果不透明、收费不透明等等。在黄晓南看来,这种不透明的最大问题,首先是信任问题,广告主无法信任中间商;其次传统的中间商赚差价模式导致各方利益冲突。“透明可以作为一种理念,完美连接起品友互动与广告主、媒介平台等各方作为联盟的充分信任与共同利益的过程。透明即信任,是营销决策的基本立足点。”

    但目前市场上某方主体既是“运动员”也是“裁判”的情况比比皆是,角色定位混乱是整个行业最大的导致不透明的根源。只有深入认识角色定位,制定统一的规范标准,才是打造透明广告生态圈,实现程序化购买全面提高广告投放效率的根本之路。

    1997年IBM深蓝机器人击败俄罗斯象棋选手Garry Kasparov

    欧阳辰:现在人工智能可以帮助营销的各个环节,比如我看到Morketing有些文章介绍国外的基于人工智能的Neuro Marketing,利用人工智能研究顾客对于市场刺激的生理行为,认知反应的学科。另外,很多面部识别和视频分析的技术,也会给营销带来很多新的创新。

    但透明在实际的操作过程中也会有不同的维度,比如角色透明、收费透明等等。黄晓南认为这些维度都可以算作最基本需求,但从AI赋能一脉相承的角度来看,算法机制透明、数据透明和度量透明则是透明的核心所在。这便是透明2.0的全新生态。

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    而程序化购买作为基于自动化系统和数据进行的广告投放,在诞生之初其实就具备人工智能的基因。人工智能是程序化购买出现时就存在的逻辑,只是现在有了实现的条件。因为有足够大量的数据做训练集、服务的广告主够多,反馈也够丰富,之前的模型经过多年的训练更加聪明、完善了。对于很多人持有的人工智能将代替程序化购买的误解,黄晓南做出了纠正。

    曾巧:人工智能是这次云栖大会的一个大热点话题,它营销领域被看作第一趋势,为什么说大家都在谈营销的人工智能,或者是商业决策领域更多也在被人工智能的技术影响?

    “什么叫算法机制透明?”黄晓南用最简单的语言解释说,“为什么你的算法认为这个用户是男性?为什么你认为这个流量是作弊的?所有的决策背后的机制都应该是透明的,能够帮助广告主去彻底了解技术和参与技术的前提条件,就是算法机制的透明。”

    放眼所有的生态环节内部链条,以品友互动为代表的公司所做的事情,最容易直接被广告主误解,最容易成为不透明的受害者,这就是黄晓南为什么一直以来都旗帜鲜明地推动行业向透明的方向发展。唯有透明,才能还程序化广告市场以蓝天、以白云、以有序的环境、以纯粹的初心。

    人工智能的价值在于它能让计算机具备自学习以及建模的能力,并作出合理的预测。在程序化领域,就是机器自动分析用户的行为数据、实时做出投放决策,并根据之前的投放反馈优化模型并进行新一轮的决策,形成一个自洽、不断提效的闭环。程序化是个结果,人工智能是手段。基于人工智能实现的程序化购买跟基于经验的程序化购买完全是两个概念。

    欧阳辰:人工智能确实最近受到很多关注,不仅仅因为最近AI技术的突破,更重要的是人工智能将成为未来数字社会的基础架构,它也将成营销的基础数据架构的智能部分。

    “数据透明指的是智能营销时代下,不应该再有数据链条的割裂,全链条的数据必须要能够有能力在广告主端进行打通,而不是在某一个媒体或者是某一个封闭的生态里面。”

    洞察 环环相扣

    实时交易和决策,让程序化购买成为人工智能最大的战场

    营销的新挑战需要更多的新技术,新方法和新产品来支持。品牌和消费者之间的连接更加多样,复杂和广泛,其中的节奏也明显变快,幸运的是其中大部分连接都被数字营销所覆盖,那么,人工智能就是发掘这些营销连接数据后面的规律,并且应用到新的营销活动中,让消费者有更好的营销体验,认识、喜欢和信任一个产品或服务。

    “度量透明其实是过去整个数字营销实践中最易忽略的黑洞,要设定KPI,把度量所有的事情都得要透明地说清楚,什么是好,什么是坏,什么叫赢,人工智能才能发挥真正的作用。”

    为了让更多的广告主可以获得更高的营销效率,充分落地透明的营销效能,中国领先的基于大数据技术的人工智能营销决策平台品友互动基于大量的透明服务探索和实践,率先发动并深度整合行业发展趋势推出《2017数字广告透明化白皮书》。

    程序化简单说来就是用程序实现营销或媒介策略。作为对实时决策和实时交易要求最高的行业之一,程序化购买将和金融交易一样,将成为人工智能最早的试验田

    实现人工智能,有三个基本条件:一,海量数据;二,通过算法对数据进行加工的能力;三,利用有用信息做决策。不过,人工智能的竞争归根到底其实还是数据和算法的竞争。

    但营销透明化仅仅只是开始,而远非结束。

    《2017数字广告透明化白皮书》以透明为出发点,以AI赋能为落脚地,剖析整个数字广告投放实现AI决策透明的关键点,最终通过透明的AI营销决策平台实现全预算管理。整个白皮书分为四大版块,以“为什么要透明、如何实现透明、透明投放智能营销解决方案、透明投放常见误区”共同组成,为广告主实现透明的数字营销战略提供实操的参考作用。

    人工智能的逻辑分解下来包括三个环节,一是它能对大量的数据进行加工,把无序的数据转变为有用的信息;二是它能基于这些信息进行实时的决策;三,它能用决策后的反馈优化自身的模型。这其中,相比现在的程序化购买,基于人工智能的程序化购买最突出的优势在于它能实时交易和决策,并自行优化。

    数据量的作用类似我们通常说的阅人无数,识人有术。为了战胜人类,深蓝输入了百年来优秀棋手的两百多万对局; AlphaGo在对战前,DeepMind会从摘选3000万步棋来训练它,它还会跟自己进行数百万次高水平的自我训练。不管是深蓝、AlphaGo还是Watson, 它们能实现快速决策的前提就是输入了足够多的数据,通过自然语言识别、图像识别等深度学习技术,优选答案并快速反馈。

    千人千面以及千人千策

    当问及对《2017数字广告透明化白皮书》的行业影响与市场教育有何期待时,黄晓南的回答也是透露了对此白皮书所寄予的殷切希望。

    黄晓南认为之前程序化购买不提人工智能,主要原因是条件不成熟。它现在之所以能落地,原因之一是数字广告实现了自动交易模式,这是计算机做决策的前提;二是现在数据足够多,未来程序化广告中的每秒响应次数标准将升级为每秒决策次数

    当两家程序化公司技术实力不分伯仲时,衡量数据量的标准就是服务客户的多寡以及服务时长,客户越多、服务时间越长,用来自我学习的数据就越丰富。人工智能算法通过对各类大数据的分析学习所获得的改进和汲取的知识与洞察,可能是程序化购买下半场最大的竞争标的。

    为了能够推动整个行业对信任重塑,又能使广告主享受到人工智能所带来营销效能的提升,早在去年,品友互动便推出首个全透明的智能数字营销决策平台——擎天柱(Optimus Prime),以系统性的方式保障透明和安全的广告投放,帮助广告主解决触达消费者时的需求,通过算法和数据系统真正实现千人千面。

    “首先,坦白来讲透明程序化的问题终究属于深层次的教育问题范畴,我们希望白皮书的发布可以影响一部分市场从业者的观念,甚至帮助其树立正确的理念标准;其次,与市场上众多表面凸显行业洞察,实则为自身品牌背书的那些白皮书不同的是,《2017数字广告透明化白皮书》切实从行业出发,从实际出发,为广告主提供更具指导性的透明化实现路径;最后,品友互动推出的白皮书,是基于自身大量AI决策透明化探索和实践所撰写的,所以章节架构与内容组成上更为细致与落地,包括选择技术合作方的标准、不同广告形式的合理的点击率范围等都一一列举在内。”

    以秒为单位进行决策并非纸上谈兵,Watson在快速浏览过病人所有病例后10秒内就能打印出治疗方案,还能在参加益智问答节目《危险边缘》时通过跳过不答的策略节省时间,这都是实时决策的佐证。可见,在运用认知技术处理大量自然语言并判断多重语境后,机器完全能像人一样趋利避害。

    数据的来源包括两个方面,一是平台自有数据;二是合作方共享的数据。例如品友的数据既包括自己多年积累的数据,也有通过投资线下数据服务商芝麻科技、与电信运营商等合作获取的数据。

    但随着市场的不断发展和变化,广告主的痛点和需求也在不断发生变化和迭代,营销决策业已上升至CMO战略高度的全链路,从产品定位、人群策略到媒介策略和内容策略等等所有相关方面,如今都需要从更高的层面通过算法和数据来帮助广告主做出决策。因此,品友互动适时地推出了全链路的营销决策产品MIP(Marketing Intelligence Platform),该产品基于细分受众洞察、产品决策、媒介触达决策、智能CRM及智能归因优化,把品友互动打造机器人的能力,赋能给所有的品牌,从而打通海量数据实现良性生态构建,实现策略全面互通。

    时至今日,黄晓南也一直在强调,透明这件事情不再应该只是一个喊出来的口号,广告透明度的增强是数字广告创新的强大推动力与强效促进剂。而行业各方倾注心血与精力所打造出来的白皮书,也不仅仅只是一本单纯悬于概念的刊物,而是能够真正改变客户认知透明的新起点。

    IBM的认知机器人Watson参加《危险边缘》益智问答节目

    对于数据,品友互动CEO黄晓南曾表示有两点尤其重要,一是数据量够大,成规模;二是数据要活,即它是实时获取的最新的用户行为数据。

    对于这种自我产品的迭代和升级,黄晓南也举了一个简单的例子来解释擎天柱与MIP的功能与分工:“比如广告主的需求是:请将物料投放某媒体,一天每位用户三次。擎天柱可以轻松实现客户的指令和需求。但现在客户的问题和痛点是,我为什么要投放该媒体?为什么是一天三次?针对不同用户我的物料应该是什么?哪些点可以打动用户?所有的问题变得更基础,更提前,也更向CMO战略层面靠拢,那么,通过算法和数据如何来帮广告主做这些决策?这便有了依赖人工智能赋能营销决策的MIP的产生。”

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    快速决策的重要性,我们在亚马逊创始人Jeff Bezos今年写给股东的年度公开里也能一窥究竟。信中他不仅称人工智能将是公司未来的驱动力,还特别强调亚马逊应建立起「高速决策能力」,即在有限的信息中快速行动。数字营销领域,程序化广告将是人工智能最适合的应用场景,据黄晓南介绍,借助人工智能,品友帮全国最大的一家在线旅游网站在2个月时间将广告效果提升了两倍,广告消耗额提升30倍,从最初的5000翻到15万。全流程都是机器自动分析和优化,广告主只需要明确KPI和策略并与品友对接数据即可。

    不过,不管数据量有多大,没有工程师、服务器和算法,人工智能也是空中楼阁。为了让Watson可以自我修改、不断学习,IBM雇用了一批顶尖的语言学家、心理学家、社会学家及编程人员,可以说人机结合才是Watson最重要的卖点。

    “如果说以往大家更多的是在提及如何实现千人千面,那么如今的重点,是在千人千面基础上的更高层的千人千策,这便是我们正在通过AI赋能的事情。”黄晓南补充道。

    实践  敢为人先

    数据量、算法和团队,是实现人工智能的核心要素

    品友在去年底单独成立了与人工智能逻辑相符的效果事业部,专门服务预算上不封顶,只看ROI的在线交易型客户。通过将BI的算法工程师全都分配到这个团队,该事业部的业务相比初创时翻了5倍。此外,它还在公司内部培养一大批精通深度学习的工程师和研究人员。

    为了加速推进透明2.0生态的实现,除了推出MIP,品友互动同时还在进行另外一个重点动作:开放内部的品友互动数据云——福尔摩斯给战略客户,让广告主直接参与对于数据标签的设定,直接接触到底层的行为数据,同时将广告主自身对于消费者的理解、对于人群行为的认知真正利用到实际营销决策中去。比如,品友互动数据中有一些通用用户行为的数据标签,某手机广告主认为用户的手机行为轨迹数据对于决策更重要,但品友互动内部的通用数据不符合他的需求,而另一家手机广告主认为其他数据更重要,那么这些广告主都可以和品友互动一起来共建新标签体系来帮助未来的营销决策。

    智能营销时代下,一切的关键在于如何通过大量的数据资源,寻找最合适的解决方式和算法。品牌已经意识到人工智能的重要性,但是受限于数据封闭、过程黑盒、技术封闭等众多因素,往往无法产生良好的营销效果,所以打造属于每个品牌自己的人工智能营销决策能力刻不容缓。

    实现人工智能,有三个基本条件,一是要有海量数据;二要有通过算法对数据进行加工的能力;三是利用有用信息做决策。不过,人工智能的竞争归根到底其实还是数据和算法的竞争

    “广告主最关注的就是效果,效果之上,重要的维度就是规模,而人工智能一定是在规模化基础上才能发挥作用的。”中小型、以媒体购买而非数据和算法驱动的程序化购买平台接下来必将淘汰。国外的程序化生态整合已经开始,不少伪程序化平台纷纷卖身,投资机构也侧重全产业链布局,这是行业提效增速的信号,也是不可逆的方向。而会不会出局的第一个坎儿,就是能不能实现人工智能。

    虽然现阶段福尔摩斯暂时只开放给品友互动的少量战略客户,但黄晓南也希望未来有更多广告主参与进来,一起把对人群行为的认知真正利用到自己的营销决策中。

    要想让广告主真正有能力享受到人工智能,能够充分地建立自己的数据和技术能力,需要有三个进一步的透明,也就是黄晓南所提出的透明2.0:数据透明、机制透明、度量透明

    数据量的作用类似我们通常说的阅人无数,识人有术。为了战胜人类,深蓝输入了百年来优秀棋手的两百多万对局; AlphaGo在对战前,DeepMind会从摘选3000万步棋来训练它,它还会跟自己进行数百万次高水平的自我训练。不管是深蓝、AlphaGo还是Watson, 它们能实现快速决策的前提就是输入了足够多的数据,通过自然语言识别、图像识别等深度学习技术,优选答案并快速反馈。

    曾巧:作为行业内人工智能的领先公司,品友在人工智能营销的举措特别是人工智能助力商业决策方面有哪些动作?

    不管是擎天柱还是MIP和福尔摩斯,品友互动的产品和决策的产生与迭代,都是站在广告主角度、针对广告主营销的痛点有的放矢,这个过程中,广告主也扮演着品友互动合作伙伴的角色。对于广告主的参与,黄晓南认为“越早进来越有利,因为可以帮助我们决定产品的思路和走向。”

    数据透明:智能营销时代下,不应该再有数据链条的割裂,全链条的数据必须要有能力在广告主端进行打通,而不是局限在某一个媒体或者是某一个封闭的生态里面。

    AlphaGo用来自我训练的棋谱

    欧阳辰:品友在大数据和人工智能方面积累了多年的经验,每年通过算法和程序帮助客户更有效率的进行营销,这些经验和模型也会融入我们现在和将来的人工智能产品中。同时,我们在不断的加强商业决策的产品和技术。

    因为相信而看见

    机制透明:过去广告主对于技术公司的流量鉴定标准并不清晰,对于流量背后的信息真假也是难以分辨。品友互动愿意跟所有的广告主还原所有的机制,也许这个机制不够完善,但将其透明化清晰化,也是帮助广告主彻底了解技术和参与技术的前提条件。

    当两家程序化公司技术实力不分伯仲时,衡量数据量的标准就是服务客户的多寡以及服务时长,客户越多、服务时间越长,用来自我学习的数据就越丰富。人工智能算法通过对各类大数据的分析学习所获得的改进和汲取的知识与洞察,可能是程序化购买下半场最大的竞争标的。

    举例来说,品友的人工智能引擎叫做福尔摩斯,福尔摩斯的有一个数据云产品,这个产品就是对广告主积极开放我们的深度数据处理能力,除了专有的DAAT用户标签能力之外,我们还提供和广告主一起共建自定义细粒度标签的能力,共同找到客户有价值的细分受众人群,提升营销效果。另外,品友的商业决策平台MIP(Marketing Intelligence Platform)也是通过人工智能的技术,支持商业决策的各个重要环节的洞察和可操作的决策建议,包括受众洞察,智能投放,智能归因等能力。

    自2012年中国程序化广告元年伊始,程序化购买作为数字广告业的一种革新广告技术,在推动营销变得更加透明、安全与自动化的同时,也因为数据的割裂和封闭,过程黑盒和技术缺失等问题,让全球广告主都面临着不透明所带来的巨大营销痛点。今年的纽约广告周上,一则关于广告主程序化购买的案例再次将原本争议不断的程序化购买推到风口浪尖,在摩根大通今年做的一次广告投放自查中,发现程序化购买把公司广告投向了40万个网站,大多都是非常小众,甚至与摩根大通的受众和调性没有任何关系。最终摩根大通经过人工筛选,把40万个网站减少到了5000个。行业争论的焦点也由程序化购买是否精准演变为行业透明问题。

    度量透明:度量其实是过去整个数字营销实践中最易忽略的黑洞,因为以往很多的评估体系是不太可透明化的。但只有把关于设定KPI、关于度量所有的事情透明地说清楚,人工智能才能发挥真正的作用。

    数据的来源包括两个方面,一是平台自有数据;二是合作方共享的数据。例如品友的数据既包括自己多年积累的数据,也有通过投资线下数据服务商芝麻科技、与电信运营商等合作获取的数据。对于数据,黄晓南认为有两点尤其重要,一是数据量够大,成规模;二是数据要活,即它是实时获取的最新的用户行为数据

    曾巧:在移动碎片化大环境下,个性化定制化成了营销的第一需求,同时,很多品牌对于规模化的要求也很高。那么,如何让商业决策在规模化的同时,做到商业的深度和真正的差异化?

    作为中国程序化购买市场的引领者之一,品友互动完整地经历了中国程序化购买市场的形成和发展壮大的过程,在市场对数据与技术毫无兴趣也无法看见未来的时候,品友互动便在坚持程序化购买和大数据营销的理念和方向。对于程序化购买行业目前鱼龙混杂的现状,黄晓南也颇为担忧,她透露自己也在就行业的很多问题进行思考和分析,比如源头问题,广告主作为需求的提出者,是整个决策的源头,“人工智能是最可靠的,它会严格执行人们的指令和策略,但问题本身往往出在人身上。”再比如中间商混乱的问题,很大程度上是市场教育的不成熟,导致“广告主缺乏挑选中间商的能力。”

    为了加速推进透明2.0生态的实现,黄晓南在发布会现场也重点宣布了接下来品友互动的两大重点动作:第一,品友互动将开放内部的品友数据云——福尔摩斯给战略客户,让广告主直接参与对于标签的设定,直接接触到底层的行为数据,同时将广告主自身对于消费者的理解、对于人群行为的认知真正利用到实际营销决策中去;第二,品友互动将为广告主提供全链路的营销决策产品MIP(Marketing Intelligence Platform),基于细分受众洞察、产品决策、媒介触达决策、智能CRM及智能归因优化,把品友打造机器人的能力,赋能给所有的品牌,从而打通海量数据实现良性生态构建,实现策略全面互通。

    不过,不管数据量有多大,没有工程师、服务器和算法,人工智能也是空中楼阁。为了让Watson可以自我修改、不断学习,IBM雇用了一批顶尖的语言学家、心理学家、社会学家及编程人员,可以说人机结合才是Watson最重要的卖点。

    欧阳辰:程序化是大规模个性化营销的一个重要基础,品友在过去9年一直保持程序化营销的领跑者,这为我们帮助客户实现更加智能的商业决策提供了重要的基础。我们会积极利用算法和数据的能力,帮助客户实现更多的商业决策,帮助客户实现更加丰富的消费者体验,提高营销效率。

    基于此,黄晓南清晰地指出摩根大通的问题其实与程序化购买本身并没有关系,问题应该是出自源头所设定的算法机制或者中间服务商身上,说到底,这些问题也都与透明有关。“这件事情换成品友互动来做,一定不是这样的结果,”黄晓南信心十足地说道,“因为品友互动早已经是一个透明的中间商平台。”

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    品友在去年底单独成立了与人工智能逻辑相符的效果事业部,专门服务预算上不封顶,只看ROI的在线交易型客户。通过将BI的算法工程师全都分配到这个团队,该事业部的业务相比初创时翻了5倍。此外,它还在公司内部培养一大批精通深度学习的工程师和研究人员。

    这里面有两个事情非常重要:第一,透明,透明的本质是一种信任,品友的透明2.0在数据透明,机制透明和度量透明都提供非常重要的支持,我们希望与品牌主结成互信共赢的长久伙伴;第二,拥抱人工智能,虽然人工智能在某些方面还处于婴儿期,我们还是笃定人工智能能够帮助商业决策化繁为简,帮助广告主在商业决策全链条中系统科学地解决核心问题。

    黄晓南能够说出这番话的底气,或者说品友互动能够占有中国品牌程序化广告市场59.8%的市场份额的最重要原因,便在于品友互动的数据能力与庞大规模。当广告主在挑选通过人工智能赋能的中间商时,数据更海量规模更庞大的公司一定更具优势。数据量的作用类似我们通常说的阅人无数,识人有术。衡量数据量的标准就是服务客户的多寡以及服务时长,客户越多、服务时间越长,用来自我学习的数据就越丰富。人工智能算法通过对各类大数据的分析学习所获得的改进和汲取的知识与洞察,便是未来程序化购买的核心。“比如在国外大家都在使用谷歌,不断训练它,那么它就变得越来越聪明和强大,其他领域也都是一个道理。”黄晓南解释道。

    愿景  生态重塑

    广告主最关注的就是效果,效果之上,重要的维度就是规模,而人工智能一定是在规模化基础上才能发挥作用的。在黄晓南看来,中小型、以媒体购买而非数据和算法驱动的程序化购买平台接下来必将淘汰。国外的程序化生态整合已经开始,不少DSP公司纷纷卖身,投资机构也侧重全产业链布局,这是行业提效增速的信号,也是不可逆的方向。而会不会出局的第一个坎儿,就是能不能实现人工智能。

    在营销领域,从短时间看,我们很容易高估人工智能的能力,但是从长时间看,我们很容易低估人工智能的能力。我相信,现在是一个好的契机,全面拥抱让人工智能帮助商业决策。

    虽然品友互动与谷歌、亚马逊、BATJ这些互联网巨头一样在数字营销领域在打造自己的人工智能,但与这些公司不同的是,品友互动并不同时扮演媒体平台的角色,正如黄晓南一直强调的,品友互动是一家“辅助广告主决策”的中间商平台,是广告主的联盟者和共同利益体。对于行业的不透明问题,黄晓南认为很大程度上与产业链中各方角色的定位不清也有非常大的关系,这也正好应证了眼下亚马逊为了获得更多广告主认同而正在推动的透明化改革。但黄晓南认为像亚马逊这类平台透明化改革的动力其实并不是那么显著,因为它角色多样,始终与广告主存在利益冲突。而理想的产业链中的各方应是科学分工、高效配合,没有利益冲突。只有如此,各方才更有动力共同推进整个行业的透明化和良性发展。

    过去很长的一段时间里,在中国需求方平台被误认为是一个媒体,被误认为是一个流量方,但这些单一的角色不能代表品友真正在做的事情,那么,品友的价值到底是什么,品友希望带给广告主的到底是什么?

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    尽管现阶段行业内还有很多的问题,就如同当年在一片混沌中相信大数据营销是大势所趋一样,如今,黄晓南也坚定地相信AI赋能透明化营销决策一定可以在未来十年内实现,届时整个营销格局将发生巨大变化,“首先是整个市场将会变得十分简单,以算法和数据为核心的人工智能将会赋能广告主的决策;其次,广告主的投放将变得十分自动化和智能化,完全打破现有的工作流程;而且产业链各方将各司其职,比如媒体将集中在内容的输出,广告主则集中在策略和机制的制定等等。”

    恰如黄晓南所言:“品友互动希望成为打造属于广告主自己的人工智能营销决策能力的技术公司,这是我们一直以来的愿景。我们希望用一系列的产品与实践来向广告主证明,来向行业证明,品友互动可以把自己打造机器人的能力,赋能给所有的品牌,帮助广告主打造属于你们自己的机器人的能力,打造属于你们自己的阿尔法狗。”

    说到这里,就不得不提品友互动的四大优势,这也是黄晓南一直以来最为自豪的闪光点。

    第一,品友互动是数字营销领域里除了BAT以外唯一一个真正在打造自己的人工智能机器人的公司,品友每天都在实践中成长,每秒钟需要做40万次的决策,而这些都是一个媒体公司、一个联盟公司所无法比拟的前沿优势。

    第二,品友互动拥有庞大的人群数据处理能力,每天处理数据量高达1536TB,这些数据量级排名处于行业绝对前列,而且如果不打标签的原始数据量规模会更加庞大。

    第三,打造机器人最重要的就是决策能力,而品友互动具备严密的算法能力,并且一直在不断的用机器人帮助广告主做营销决策。

    第四大优势还是要回归团队,品友互动公司规模将近350人,所培育的优秀人才与高级工程师都是形成强大市场竞争力的宝贵资产。

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    重压之下必有勇夫。2017上半年行业内部弥漫的信任危机下,或多或少导致了程序化营销进程的缓慢,各种不透明因素导致各方主体彼此间的信任度大幅下降。但在下半年明显感觉到整个行业市场都在期待挖掘对程序化营销的全新认知,品友互动井喷式地感受到广告主的营销决策越来越复杂化,越来越不满足于传统排期,越来越不满足于原有的工作流程和工作方式。

    作为行业的领航者,品友互动敢为人先重塑行业,以实际行动将“透明为本 AI赋能”真正落地。未来也将持续携手行业合作伙伴,持续打造全链条的智能营销决策产品平台,持续运用人工智能和大数据技术帮助广告主提升营销决策效率与智能化水平。

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