當(dāng)要不要投程序化已經(jīng)不再是問題時，廣告主又開始面臨一個新的選擇：預(yù)算該交給哪個平臺。
“媒體資源差不多、購買方式都支持、都對接第三方，技術(shù)能力也看不出差別，選哪家好呢？”
很多時候，這個問題的答案其實(shí)只有一個：誰的服務(wù)費(fèi)低選誰。
“國內(nèi)做程序化的公司有上百家，魚龍混雜，但廣告主很多時候卻看不出區(qū)別”，對于技術(shù)黑箱導(dǎo)致的行業(yè)亂象，品友互動創(chuàng)始人兼CEO黃曉南很是無奈。作為國內(nèi)最早專注于程序化購買的公司，品友擁有國內(nèi)近3/5的品牌程序化購買份額。
“人工智能的邏輯會為廣告主提供新的選擇標(biāo)準(zhǔn)，而不具備這一能力的公司也將出局”。堅(jiān)信程序化購買將向規(guī)?；?、平臺化發(fā)展的黃曉南，對于程序化購買下半場的走向，給出了一個清晰的答案。
人工智能的概念不新鮮，但卻是實(shí)現(xiàn)程序化的最佳路徑
雖然人工智能在國內(nèi)掀起大規(guī)模討論只有一兩年，但它其實(shí)已經(jīng)是個年近70的老人了。
1950年代，人工智能的概念就已經(jīng)出現(xiàn)，當(dāng)時的人們就希望機(jī)器能像人腦一樣思考；1963年，IBM的深藍(lán)首次與國際象棋大師人機(jī)對抗，遺憾落敗；1980年代，人工智能的核心技術(shù)——機(jī)器學(xué)習(xí)成為主流；1997年，深藍(lán)首次擊敗世界排名第一的棋手，轟動全球；1999年，微軟的美國研究院已經(jīng)在研究語音識別和機(jī)器學(xué)習(xí)；到了今天，谷歌的AlphaGo不僅屢屢擊敗世界排名第一的圍棋選手，IBM的認(rèn)知機(jī)器人Watson也是所向披靡，不僅能診斷癌癥還能制作高定禮服，觸角延伸到醫(yī)療、金融、時尚等多個領(lǐng)域。
1997年IBM深藍(lán)機(jī)器人擊敗俄羅斯象棋選手Garry Kasparov
而程序化購買作為基于自動化系統(tǒng)和數(shù)據(jù)進(jìn)行的廣告投放，在誕生之初其實(shí)就具備人工智能的基因?！叭斯ぶ悄苁浅绦蚧徺I出現(xiàn)時就存在的邏輯，只是現(xiàn)在有了實(shí)現(xiàn)的條件。因?yàn)橛凶銐虼罅康臄?shù)據(jù)做訓(xùn)練集、服務(wù)的廣告主夠多，反饋也夠豐富，之前的模型經(jīng)過多年的訓(xùn)練更加聰明、完善了?！睂τ诤芏嗳顺钟械娜斯ぶ悄軐⒋娉绦蚧徺I的誤解，黃曉南做出了糾正。
人工智能的價值在于它能讓計(jì)算機(jī)具備自學(xué)習(xí)以及建模的能力，并作出合理的預(yù)測。在程序化領(lǐng)域，就是機(jī)器自動分析用戶的行為數(shù)據(jù)、實(shí)時做出投放決策，并根據(jù)之前的投放反饋優(yōu)化模型并進(jìn)行新一輪的決策，形成一個自洽、不斷提效的閉環(huán)?！俺绦蚧莻€結(jié)果，人工智能是手段。基于人工智能實(shí)現(xiàn)的程序化購買跟基于經(jīng)驗(yàn)的程序化購買完全是兩個概念。”
實(shí)時交易和決策，讓程序化購買成為人工智能最大的戰(zhàn)場
程序化簡單說來就是用程序?qū)崿F(xiàn)營銷或媒介策略。作為對實(shí)時決策和實(shí)時交易要求最高的行業(yè)之一，程序化購買將和金融交易一樣，將成為人工智能最早的試驗(yàn)田。
人工智能的邏輯分解下來包括三個環(huán)節(jié)，一是它能對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，把無序的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橛杏玫男畔?；二是它能基于這些信息進(jìn)行實(shí)時的決策；三，它能用決策后的反饋優(yōu)化自身的模型。這其中，相比現(xiàn)在的程序化購買，基于人工智能的程序化購買最突出的優(yōu)勢在于它能實(shí)時交易和決策，并自行優(yōu)化。
黃曉南認(rèn)為之前程序化購買不提人工智能，主要原因是條件不成熟。它現(xiàn)在之所以能落地，原因之一是數(shù)字廣告實(shí)現(xiàn)了自動交易模式，這是計(jì)算機(jī)做決策的前提；二是現(xiàn)在數(shù)據(jù)足夠多，“未來程序化廣告中的每秒響應(yīng)次數(shù)標(biāo)準(zhǔn)將升級為每秒決策次數(shù)”。
以秒為單位進(jìn)行決策并非紙上談兵，Watson在快速瀏覽過病人所有病例后10秒內(nèi)就能打印出治療方案，還能在參加益智問答節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》時通過“跳過不答”的策略節(jié)省時間，這都是實(shí)時決策的佐證?？梢?，在運(yùn)用認(rèn)知技術(shù)處理大量自然語言并判斷多重語境后，機(jī)器完全能像人一樣趨利避害。
IBM的認(rèn)知機(jī)器人Watson參加《危險(xiǎn)邊緣》益智問答節(jié)目
快速決策的重要性，我們在亞馬遜創(chuàng)始人Jeff Bezos今年寫給股東的年度公開里也能一窺究竟。信中他不僅稱人工智能將是公司未來的驅(qū)動力，還特別強(qiáng)調(diào)亞馬遜應(yīng)建立起「高速決策能力」，即在有限的信息中快速行動。數(shù)字營銷領(lǐng)域，程序化廣告將是人工智能最適合的應(yīng)用場景，據(jù)黃曉南介紹，借助人工智能，品友幫全國最大的一家在線旅游網(wǎng)站在2個月時間將廣告效果提升了兩倍，廣告消耗額提升30倍，從最初的5000翻到15萬。全流程都是機(jī)器自動分析和優(yōu)化，廣告主只需要明確KPI和策略并與品友對接數(shù)據(jù)即可。
數(shù)據(jù)量、算法和團(tuán)隊(duì)，是實(shí)現(xiàn)人工智能的核心要素
實(shí)現(xiàn)人工智能，有三個基本條件，一是要有海量數(shù)據(jù)；二要有通過算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行加工的能力；三是利用有用信息做決策。不過，人工智能的競爭歸根到底其實(shí)還是數(shù)據(jù)和算法的競爭。
數(shù)據(jù)量的作用類似我們通常說的閱人無數(shù)，識人有術(shù)。為了戰(zhàn)勝人類，深藍(lán)輸入了百年來優(yōu)秀棋手的兩百多萬對局； AlphaGo在對戰(zhàn)前，DeepMind會從摘選3000萬步棋來訓(xùn)練它，它還會跟自己進(jìn)行數(shù)百萬次高水平的自我訓(xùn)練。不管是深藍(lán)、AlphaGo還是Watson， 它們能實(shí)現(xiàn)快速決策的前提就是輸入了足夠多的數(shù)據(jù)，通過自然語言識別、圖像識別等深度學(xué)習(xí)技術(shù)，優(yōu)選答案并快速反饋。
AlphaGo用來自我訓(xùn)練的棋譜
當(dāng)兩家程序化公司技術(shù)實(shí)力不分伯仲時，衡量數(shù)據(jù)量的標(biāo)準(zhǔn)就是服務(wù)客戶的多寡以及服務(wù)時長，客戶越多、服務(wù)時間越長，用來自我學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)就越豐富。人工智能算法通過對各類大數(shù)據(jù)的分析學(xué)習(xí)所獲得的改進(jìn)和汲取的知識與洞察，可能是程序化購買下半場最大的競爭標(biāo)的。
數(shù)據(jù)的來源包括兩個方面，一是平臺自有數(shù)據(jù)；二是合作方共享的數(shù)據(jù)。例如品友的數(shù)據(jù)既包括自己多年積累的數(shù)據(jù)，也有通過投資線下數(shù)據(jù)服務(wù)商芝麻科技、與電信運(yùn)營商等合作獲取的數(shù)據(jù)。對于數(shù)據(jù)，黃曉南認(rèn)為有兩點(diǎn)尤其重要，一是數(shù)據(jù)量夠大，成規(guī)模；二是數(shù)據(jù)要活，即它是實(shí)時獲取的最新的用戶行為數(shù)據(jù)。
不過，不管數(shù)據(jù)量有多大，沒有工程師、服務(wù)器和算法，人工智能也是空中樓閣。為了讓W(xué)atson可以自我修改、不斷學(xué)習(xí)，IBM雇用了一批頂尖的語言學(xué)家、心理學(xué)家、社會學(xué)家及編程人員，可以說人機(jī)結(jié)合才是Watson最重要的賣點(diǎn)。
品友在去年底單獨(dú)成立了與人工智能邏輯相符的效果事業(yè)部，專門服務(wù)預(yù)算上不封頂，只看ROI的在線交易型客戶。通過將BI的算法工程師全都分配到這個團(tuán)隊(duì)，該事業(yè)部的業(yè)務(wù)相比初創(chuàng)時翻了5倍。此外，它還在公司內(nèi)部培養(yǎng)一大批精通深度學(xué)習(xí)的工程師和研究人員。
“廣告主最關(guān)注的就是效果，效果之上，重要的維度就是規(guī)模，而人工智能一定是在規(guī)?；A(chǔ)上才能發(fā)揮作用的。”在黃曉南看來，中小型、以媒體購買而非數(shù)據(jù)和算法驅(qū)動的程序化購買平臺接下來必將淘汰。國外的程序化生態(tài)整合已經(jīng)開始，不少DSP公司紛紛賣身，投資機(jī)構(gòu)也側(cè)重全產(chǎn)業(yè)鏈布局，這是行業(yè)提效增速的信號，也是不可逆的方向。而會不會出局的第一個坎兒，就是能不能實(shí)現(xiàn)人工智能。
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