在数字营销领域,广告主每次评估广告展示机会时,都需要考虑以下五个核心问题:用户是否真实?用户能否真正看到广告?用户偏好何种内容?用户当前意图是什么?用户能创造多大价值?
这五个问题构成了营销漏斗的核心逻辑。若答案是否定的或者不确定,广告商就应舍弃这个展示机会;反之,则该展示机会具备投放价值。然而,在现代以隐私为中心的环境下,依赖传统人口统计学数据的投放方式已难以有效解答这些问题。破解这一困局的关键,在于将重心从用户数据转向广告体验,后者需要深度学习技术的加持。
这种以体验为核心的路径,重新将优化广告效果的重点聚焦在媒体环境、上下文、创意素材以及产品本身——这些信息本质上都是一种信号,而并非人口统计学的数据。利用这些信号去训练,深度学习模型就能够智能推断数据输入与输出之间的关联关系。
这意味着,广告主在广告竞价的过程中,可以依赖深度学习模型来回答上述五个核心问题。实践证明,深度学习通过解析大规模数据集并识别复杂规律,已经发展为一项变革性的技术,可以有效帮助广告主驾驭市场复杂性。即使在越来越注重隐私的时代背景下,这种技术仍能提供无可匹敌的精准度与效率优势。
从人工智能到机器学习,再到深度学习
现代广告主们,无时无刻都在面对着数量庞大的曝光机会,这些机会由兴趣和意图各异的多元化用户所驱动,仿佛在茫茫大海中寻找完美匹配的螺丝与螺母。
然而,面对散落在浩瀚海洋里的“螺丝与螺母”时,传统人工智能仅能将海洋进行区域划分,依靠人力辅助提取特征,在每个区域中识别合适的配对。
而深度学习凭借基于数十亿数据点训练的深度神经网络(DNN),在计算能力上已经远超传统人工智能和机器学习,可以在毫秒之间完成全域最优配对,为广告投放赋予突破性的速度与精度。
基于深度学习的上下文定向实现符合隐私要求的精准触达
深度学习的核心优势在于,其能够在多样、海量的数据集中,提取到有价值的信息,这使其成为高级数据分析与决策的强大工具。
在用户数据稀缺的现状下,上下文定向已成为精准触达用户的替代方案。虽然其处理数据总量可能不及传统定向方式,但对实时性的严苛要求使其技术门槛显著提升。
深度学习的多层神经网络能高效处理用户行为数据(如停留时长、互动模式等)和上下文信息,在毫秒间完成广告竞价匹配,实现精准度与广告效能的同步提高。
以深度学习驱动为基础的预测竞价可以显著改善营销效果
长期以来,广告行业一直需要解决广告预算分配和优质流量获取之间的平衡难题。依赖简单模型的传统竞价方式很难破题,而深度学习通过实时分析海量数据、揭示用户交互数据间的复杂关联,对预测竞价机制进行了彻底革新。
这意味着,广告主可精准评估广告质量、用户注意力与意图,动态调整竞价策略,将更多预算分配给具有高转化概率的优质流量,从而提升转化率、降低单次转化成本,实现预算控制与广告质量的健康平衡。
深度学习突破了传统模型的局限,不再依赖人口统计数据和行为数据,可以识别出经常被传统方法忽视的细微行为模式和相似的用户特征,使广告主能精准定位与高价值用户高度相似的目标群体。通过深入洞察数据关系,深度学习将相似模型(Lookalike Modelling)转化为了强大的增长工具。
此外,深度学习还可以通过分析媒体数据、检测异常情况,精准评估流量价值并识别无效流量。这能在保障广告主预算的同时,将广告预算导向真实高价值流量,有效保障品牌安全。
在创意优化层面,深度学习突破传统方法的优化瓶颈,通过深度解析图像、文本和视频等广告元素来增强创意优化,实现数据驱动的创意升级。相较人工优化,深度学习能识别创意内容中的潜在关联模式,精准捕捉特定受众的真实偏好,产出与受众产生共鸣的内容。
深度学习的真实应用成果:ROAS和CVR显著提升投放规模明显扩大
深度学习对广告投放表现上的提升作用,可通过MediaGo的一些先进模型体现:提升流量质量、优化用户旅程预测以及改进竞价策略。
MediaGo的流量质量评估模型将无效流量控制在行业平均水平的10%以下;结合媒体与历史数据实现实时洞察,注意力、兴趣和意图模型平均可以将可见曝光率提升20%、点击率(CTR)提高15%、转化率(CVR)提高40%;基于深度学习的智能竞价模型可以基于实时数据动态调整出价,推动广告支出回报率(ROAS)平均提高35%。
这些模型的协同效应已在多个案例中显现:某全球数字营销公司应用MediaGo深度学习模型,在保持ROAS稳定的情况下投放规模提高了111%;另一家广告代理机构的转化率提高了170%,ROAS提高了8.8%。
深度学习正在重塑广告行业的“基因
深度学习正在重塑广告行业的基础。相较传统的"广撒网"的营销模式,深度学习引入了自适应系统,能够自主解析极其精细的受众群体。
这场变革的本质在于,深度学习正在将广告运营原子化:将营销活动框架转化为对创意素材、竞价参数和渠道配置的实时重构,而这一切都是在严格保证数据安全的前提下。
这里讨论的深度学习模型是这种转变的具体体现。MediaGo基于深度学习的五大模型能够分析跨渠道的用户旅程,并提供基于上下文的精准匹配,有效融合策略制定与执行,形成一个由AI驱动的智能闭环。
广告行业的未来就在这里——它由深度学习驱动。
