在數(shù)字營(yíng)銷領(lǐng)域,廣告主每次評(píng)估廣告展示機(jī)會(huì)時(shí),都需要考慮以下五個(gè)核心問(wèn)題:用戶是否真實(shí)?用戶能否真正看到廣告?用戶偏好何種內(nèi)容?用戶當(dāng)前意圖是什么?用戶能創(chuàng)造多大價(jià)值?

　　這五個(gè)問(wèn)題構(gòu)成了營(yíng)銷漏斗的核心邏輯。若答案是否定的或者不確定,廣告商就應(yīng)舍棄這個(gè)展示機(jī)會(huì);反之,則該展示機(jī)會(huì)具備投放價(jià)值。然而,在現(xiàn)代以隱私為中心的環(huán)境下,依賴傳統(tǒng)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)的投放方式已難以有效解答這些問(wèn)題。破解這一困局的關(guān)鍵,在于將重心從用戶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向廣告體驗(yàn),后者需要深度學(xué)習(xí)技術(shù)的加持。

　　這種以體驗(yàn)為核心的路徑,重新將優(yōu)化廣告效果的重點(diǎn)聚焦在媒體環(huán)境、上下文、創(chuàng)意素材以及產(chǎn)品本身——這些信息本質(zhì)上都是一種信號(hào),而并非人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的數(shù)據(jù)。利用這些信號(hào)去訓(xùn)練,深度學(xué)習(xí)模型就能夠智能推斷數(shù)據(jù)輸入與輸出之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

　　這意味著,廣告主在廣告競(jìng)價(jià)的過(guò)程中,可以依賴深度學(xué)習(xí)模型來(lái)回答上述五個(gè)核心問(wèn)題。實(shí)踐證明,深度學(xué)習(xí)通過(guò)解析大規(guī)模數(shù)據(jù)集并識(shí)別復(fù)雜規(guī)律,已經(jīng)發(fā)展為一項(xiàng)變革性的技術(shù),可以有效幫助廣告主駕馭市場(chǎng)復(fù)雜性。即使在越來(lái)越注重隱私的時(shí)代背景下,這種技術(shù)仍能提供無(wú)可匹敵的精準(zhǔn)度與效率優(yōu)勢(shì)。

　　從人工智能到機(jī)器學(xué)習(xí),再到深度學(xué)習(xí)

　　現(xiàn)代廣告主們,無(wú)時(shí)無(wú)刻都在面對(duì)著數(shù)量龐大的曝光機(jī)會(huì),這些機(jī)會(huì)由興趣和意圖各異的多元化用戶所驅(qū)動(dòng),仿佛在茫茫大海中尋找完美匹配的螺絲與螺母。

　　然而,面對(duì)散落在浩瀚海洋里的“螺絲與螺母”時(shí),傳統(tǒng)人工智能僅能將海洋進(jìn)行區(qū)域劃分,依靠人力輔助提取特征,在每個(gè)區(qū)域中識(shí)別合適的配對(duì)。

　　而深度學(xué)習(xí)憑借基于數(shù)十億數(shù)據(jù)點(diǎn)訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN),在計(jì)算能力上已經(jīng)遠(yuǎn)超傳統(tǒng)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí),可以在毫秒之間完成全域最優(yōu)配對(duì),為廣告投放賦予突破性的速度與精度。

　　基于深度學(xué)習(xí)的上下文定向?qū)崿F(xiàn)符合隱私要求的精準(zhǔn)觸達(dá)

　　深度學(xué)習(xí)的核心優(yōu)勢(shì)在于,其能夠在多樣、海量的數(shù)據(jù)集中,提取到有價(jià)值的信息,這使其成為高級(jí)數(shù)據(jù)分析與決策的強(qiáng)大工具。

　　在用戶數(shù)據(jù)稀缺的現(xiàn)狀下,上下文定向已成為精準(zhǔn)觸達(dá)用戶的替代方案。雖然其處理數(shù)據(jù)總量可能不及傳統(tǒng)定向方式,但對(duì)實(shí)時(shí)性的嚴(yán)苛要求使其技術(shù)門檻顯著提升。

　　深度學(xué)習(xí)的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能高效處理用戶行為數(shù)據(jù)(如停留時(shí)長(zhǎng)、互動(dòng)模式等)和上下文信息,在毫秒間完成廣告競(jìng)價(jià)匹配,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)度與廣告效能的同步提高。

　　以深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)為基礎(chǔ)的預(yù)測(cè)競(jìng)價(jià)可以顯著改善營(yíng)銷效果

　　長(zhǎng)期以來(lái),廣告行業(yè)一直需要解決廣告預(yù)算分配和優(yōu)質(zhì)流量獲取之間的平衡難題。依賴簡(jiǎn)單模型的傳統(tǒng)競(jìng)價(jià)方式很難破題,而深度學(xué)習(xí)通過(guò)實(shí)時(shí)分析海量數(shù)據(jù)、揭示用戶交互數(shù)據(jù)間的復(fù)雜關(guān)聯(lián),對(duì)預(yù)測(cè)競(jìng)價(jià)機(jī)制進(jìn)行了徹底革新。

　　這意味著,廣告主可精準(zhǔn)評(píng)估廣告質(zhì)量、用戶注意力與意圖,動(dòng)態(tài)調(diào)整競(jìng)價(jià)策略,將更多預(yù)算分配給具有高轉(zhuǎn)化概率的優(yōu)質(zhì)流量,從而提升轉(zhuǎn)化率、降低單次轉(zhuǎn)化成本,實(shí)現(xiàn)預(yù)算控制與廣告質(zhì)量的健康平衡。

　　深度學(xué)習(xí)突破了傳統(tǒng)模型的局限,不再依賴人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù),可以識(shí)別出經(jīng)常被傳統(tǒng)方法忽視的細(xì)微行為模式和相似的用戶特征,使廣告主能精準(zhǔn)定位與高價(jià)值用戶高度相似的目標(biāo)群體。通過(guò)深入洞察數(shù)據(jù)關(guān)系,深度學(xué)習(xí)將相似模型(Lookalike Modelling)轉(zhuǎn)化為了強(qiáng)大的增長(zhǎng)工具。

　　此外,深度學(xué)習(xí)還可以通過(guò)分析媒體數(shù)據(jù)、檢測(cè)異常情況,精準(zhǔn)評(píng)估流量?jī)r(jià)值并識(shí)別無(wú)效流量。這能在保障廣告主預(yù)算的同時(shí),將廣告預(yù)算導(dǎo)向真實(shí)高價(jià)值流量,有效保障品牌安全。

　　在創(chuàng)意優(yōu)化層面,深度學(xué)習(xí)突破傳統(tǒng)方法的優(yōu)化瓶頸,通過(guò)深度解析圖像、文本和視頻等廣告元素來(lái)增強(qiáng)創(chuàng)意優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)意升級(jí)。相較人工優(yōu)化,深度學(xué)習(xí)能識(shí)別創(chuàng)意內(nèi)容中的潛在關(guān)聯(lián)模式,精準(zhǔn)捕捉特定受眾的真實(shí)偏好,產(chǎn)出與受眾產(chǎn)生共鳴的內(nèi)容。

　　深度學(xué)習(xí)的真實(shí)應(yīng)用成果:ROAS和CVR顯著提升投放規(guī)模明顯擴(kuò)大

　　深度學(xué)習(xí)對(duì)廣告投放表現(xiàn)上的提升作用,可通過(guò)MediaGo的一些先進(jìn)模型體現(xiàn):提升流量質(zhì)量、優(yōu)化用戶旅程預(yù)測(cè)以及改進(jìn)競(jìng)價(jià)策略。

　　MediaGo的流量質(zhì)量評(píng)估模型將無(wú)效流量控制在行業(yè)平均水平的10%以下;結(jié)合媒體與歷史數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)洞察,注意力、興趣和意圖模型平均可以將可見(jiàn)曝光率提升20%、點(diǎn)擊率(CTR)提高15%、轉(zhuǎn)化率(CVR)提高40%;基于深度學(xué)習(xí)的智能競(jìng)價(jià)模型可以基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整出價(jià),推動(dòng)廣告支出回報(bào)率(ROAS)平均提高35%。

　　這些模型的協(xié)同效應(yīng)已在多個(gè)案例中顯現(xiàn):某全球數(shù)字營(yíng)銷公司應(yīng)用MediaGo深度學(xué)習(xí)模型,在保持ROAS穩(wěn)定的情況下投放規(guī)模提高了111%;另一家廣告代理機(jī)構(gòu)的轉(zhuǎn)化率提高了170%,ROAS提高了8.8%。

　　深度學(xué)習(xí)正在重塑廣告行業(yè)的“基因

　　深度學(xué)習(xí)正在重塑廣告行業(yè)的基礎(chǔ)。相較傳統(tǒng)的"廣撒網(wǎng)"的營(yíng)銷模式,深度學(xué)習(xí)引入了自適應(yīng)系統(tǒng),能夠自主解析極其精細(xì)的受眾群體。

　　這場(chǎng)變革的本質(zhì)在于,深度學(xué)習(xí)正在將廣告運(yùn)營(yíng)原子化:將營(yíng)銷活動(dòng)框架轉(zhuǎn)化為對(duì)創(chuàng)意素材、競(jìng)價(jià)參數(shù)和渠道配置的實(shí)時(shí)重構(gòu),而這一切都是在嚴(yán)格保證數(shù)據(jù)安全的前提下。

　　這里討論的深度學(xué)習(xí)模型是這種轉(zhuǎn)變的具體體現(xiàn)。MediaGo基于深度學(xué)習(xí)的五大模型能夠分析跨渠道的用戶旅程,并提供基于上下文的精準(zhǔn)匹配,有效融合策略制定與執(zhí)行,形成一個(gè)由AI驅(qū)動(dòng)的智能閉環(huán)。

　　廣告行業(yè)的未來(lái)就在這里——它由深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)。