在數(shù)字營銷領(lǐng)域,廣告主每次評估廣告展示機會時,都需要考慮以下五個核心問題:用戶是否真實?用戶能否真正看到廣告?用戶偏好何種內(nèi)容?用戶當前意圖是什么?用戶能創(chuàng)造多大價值?

　　這五個問題構(gòu)成了營銷漏斗的核心邏輯。若答案是否定的或者不確定,廣告商就應舍棄這個展示機會;反之,則該展示機會具備投放價值。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)計學數(shù)據(jù)的投放方式已難以有效解答這些問題。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,后者需要深度學習技術(shù)的加持。

　　這種以體驗為核心的路徑,重新將優(yōu)化廣告效果的重點聚焦在媒體環(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,而并非人口統(tǒng)計學的數(shù)據(jù)。利用這些信號去訓練,深度學習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,廣告主在廣告競價的過程中,可以依賴深度學習模型來回答上述五個核心問題。實踐證明,深度學習通過解析大規(guī)模數(shù)據(jù)集并識別復雜規(guī)律,已經(jīng)發(fā)展為一項變革性的技術(shù),可以有效幫助廣告主駕馭市場復雜性。即使在越來越注重隱私的時代背景下,這種技術(shù)仍能提供無可匹敵的精準度與效率優(yōu)勢。

　　從人工智能到機器學習,再到深度學習

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

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

　　而深度學習憑借基于數(shù)十億數(shù)據(jù)點訓練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN),在計算能力上已經(jīng)遠超傳統(tǒng)人工智能和機器學習,可以在毫秒之間完成全域最優(yōu)配對,為廣告投放賦予突破性的速度與精度。

　　基于深度學習的上下文定向?qū)崿F(xiàn)符合隱私要求的精準觸達

　　深度學習的核心優(yōu)勢在于,其能夠在多樣、海量的數(shù)據(jù)集中,提取到有價值的信息,這使其成為高級數(shù)據(jù)分析與決策的強大工具。

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

　　深度學習的多層神經(jīng)網(wǎng)絡能高效處理用戶行為數(shù)據(jù)(如停留時長、互動模式等)和上下文信息,在毫秒間完成廣告競價匹配,實現(xiàn)精準度與廣告效能的同步提高。

　　以深度學習驅(qū)動為基礎(chǔ)的預測競價可以顯著改善營銷效果

　　長期以來,廣告行業(yè)一直需要解決廣告預算分配和優(yōu)質(zhì)流量獲取之間的平衡難題。依賴簡單模型的傳統(tǒng)競價方式很難破題,而深度學習通過實時分析海量數(shù)據(jù)、揭示用戶交互數(shù)據(jù)間的復雜關(guān)聯(lián),對預測競價機制進行了徹底革新。

　　這意味著,廣告主可精準評估廣告質(zhì)量、用戶注意力與意圖,動態(tài)調(diào)整競價策略,將更多預算分配給具有高轉(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,實現(xiàn)預算控制與廣告質(zhì)量的健康平衡。

　　深度學習突破了傳統(tǒng)模型的局限,不再依賴人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù),可以識別出經(jīng)常被傳統(tǒng)方法忽視的細微行為模式和相似的用戶特征,使廣告主能精準定位與高價值用戶高度相似的目標群體。通過深入洞察數(shù)據(jù)關(guān)系,深度學習將相似模型(Lookalike Modelling)轉(zhuǎn)化為了強大的增長工具。

　　此外,深度學習還可以通過分析媒體數(shù)據(jù)、檢測異常情況,精準評估流量價值并識別無效流量。這能在保障廣告主預算的同時,將廣告預算導向真實高價值流量,有效保障品牌安全。

　　在創(chuàng)意優(yōu)化層面,深度學習突破傳統(tǒng)方法的優(yōu)化瓶頸,通過深度解析圖像、文本和視頻等廣告元素來增強創(chuàng)意優(yōu)化,實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的創(chuàng)意升級。相較人工優(yōu)化,深度學習能識別創(chuàng)意內(nèi)容中的潛在關(guān)聯(lián)模式,精準捕捉特定受眾的真實偏好,產(chǎn)出與受眾產(chǎn)生共鳴的內(nèi)容。

　　深度學習的真實應用成果:ROAS和CVR顯著提升投放規(guī)模明顯擴大

　　深度學習對廣告投放表現(xiàn)上的提升作用,可通過MediaGo的一些先進模型體現(xiàn):提升流量質(zhì)量、優(yōu)化用戶旅程預測以及改進競價策略。

　　MediaGo的流量質(zhì)量評估模型將無效流量控制在行業(yè)平均水平的10%以下;結(jié)合媒體與歷史數(shù)據(jù)實現(xiàn)實時洞察,注意力、興趣和意圖模型平均可以將可見曝光率提升20%、點擊率(CTR)提高15%、轉(zhuǎn)化率(CVR)提高40%;基于深度學習的智能競價模型可以基于實時數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整出價,推動廣告支出回報率(ROAS)平均提高35%。

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

　　深度學習正在重塑廣告行業(yè)的“基因

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

　　這場變革的本質(zhì)在于,深度學習正在將廣告運營原子化:將營銷活動框架轉(zhuǎn)化為對創(chuàng)意素材、競價參數(shù)和渠道配置的實時重構(gòu),而這一切都是在嚴格保證數(shù)據(jù)安全的前提下。

　　這里討論的深度學習模型是這種轉(zhuǎn)變的具體體現(xiàn)。MediaGo基于深度學習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匹配,有效融合策略制定與執(zhí)行,形成一個由AI驅(qū)動的智能閉環(huán)。

　　廣告行業(yè)的未來就在這里——它由深度學習驅(qū)動。