编者按：近日，苹果发布了第一份关于人工智能（AI，以下简称AI）的研究报告，该报告阐释了一种利用计算机合成图像来训练算法的图像识别技术。这次是苹果在AI领域发表意见最高调的一次，其实在早在月初时，苹果就曾经表示将发布自己的AI的研究报告，这也标志着苹果开始在AI方向发力。在AI强势来袭的今天，无论是Google、Facebook亦或是一些创新企业，都离不开高频地讨论这个话题。

全球科技巨头将越来越多的目光集中在AI上，谷歌和 Facebook，包括亚马逊都早已经在 AI 的路上狂奔不已，这三个巨头收购了将近 20 家的小创业公司。苹果虽然表面有 Siri 当 AI 形象，但显然不够，近期，也以 2 亿美元的资金收购了机器学习和人工智能创业公司 Turi。

而当提及智能手机的发展时，苹果CEO Tim Cook也曾明确对《华盛顿邮报》表示过：”AI将使智能手机成为人们生活中必不可少的东西，或者简单来说，融入AI的智能手机将演变成人们生活和工作中的助手，未来为用户连接世界。“

那么，作为巨头科技公司都趋之若鹜的领域，数字广告行业又是如何运用AI来进行预测，提升广告ROI等的呢？

标准化设置 批量产出

就像“ SuperSiri“ 的目的是成为用户的智能助手一样，AI未来也将成为广告主最好的朋友，它可以扮演着非常具有创意的代理商，上传静态设计好的物料，比如图片和文本等，也能够及时识别经定向的市场潮流， 比如在运动、旅游等垂直领域，根据潮流趋势，让广告与该领域的素材呈现几乎浑然一体的效果。AI甚至能够从简单的细节处短时间内鉴别出广告出处等。举个例子，一张模特穿着鞋子的照片，若鞋子是一双足球鞋，AI将认为这则广告来自某运动品牌；而若模特穿着一双布洛克鞋，那么AI极有可能将之识别为时尚品牌广告。

与苹果手机根据用户行为习惯等每天为用户推送相关的更新信息一样，AI通过机器学习能够根据某个特定品牌的及用户的特征等识别出以何种方式进行广告推送最为合适，从而使资源最大化使用。然而，识别和机器学习只是AI的一部分，它能为广告主做的，还远不止这些，比如，将品牌主的静态文件在一分钟内以富媒体形式进行跨屏展示——进行流水线式的标准化设置，批量产出结果。

随数字化广告领域的快速发展，任何能够提升广告效果和收益的方法都值得被提倡，未来，我们可能会看到，越来越多的品牌主在AI技术的基础上将广告进行类似生产线的流水化作业。

程序化：边界更广 更加灵活

无可否认的是，程序化的出现大大提升了数字化广告行业的效率——将冗长复杂的过程变得简单、快速、高效。程序化购买能够让用户体验更好，广告投放得更精准，同时让媒体的价值得到充分凸现。但，广告库存需根据交易ID和经识别的类型尺寸进行交易，所以为了给用户提供更极致的用户体验和投资回报率（ROI），往往需要牺牲一些东西。

但不管是广告牌还是整个页面，AI都能够有效甄别出广告所服务的地方。AI的这项技术元素虽然很新，但对广告行业而言，却潜力无限。不像以往被一大堆各种各样的标签所限制，进入库存只需单个的标签即可。更甚的是，随AI技术的不断发展，”怎样的广告能收到最好的效果？广告该以何种方式进行展示能达到最好的ROI？“等都将得到答案。

深入数据挖掘 标榜个性化设置

个性化可说是广告的制胜法宝。如今随着技术水平的不断更新，越来越多的数据监测平台（DMPs）都能够根据天气、位置和时间等具体细节数据来监测广告，但AI却能够更深入挖掘那些用户的个性化数据，比如，精准定向特定的受众群，在这里，AI能将用户的数据按照性别、年龄、职业、兴趣爱好等进行拆解分析定位，从而根据受众的不同定位，发送特定的或是定制化的服务信息。

对效果进行完整准确的评估

随着AI不断优化的算法和细节的完善，AI将能够为广告主更完整并准确地评估出广告投放的效果，包括曝光量和相关性的指标等。举个例子，广告主针对手机端、平板端和桌面端购买了多用途广告单元（MPUs），那么就极有可能因为跨屏原因表现出的效果有所不同。在移动端，由于用户浏览速度非常快，广告平均时间可能设置为4s；在桌面端，则有可能设置为12s。

当然，除了以上提到这些，AI还能够自动优化传输设置，以便在不同的屏幕上，针对不同的用户，看到更全面的信息。另外，这一功能还将被储存起来，目的是为未来的广告投放提供以往经验的借鉴。

而从另一方面来看，AI在数字广告领域的角色非常多元化，但目的都是为了让未来变得更加便捷。在广告领域，AI是虚拟的设计师，是广告执行者，更是广告效果分析师，它能够用更少的时间参与广告的创建、服务、分析和优化等各个过程，并不断深化学习，积累更多可用信息。

总体而言，目前AI在广告领域的发展还仍处于萌芽期，但未来其在数字广告领域爆发，并提升效率将十分可期，这其中也包括对程序化广告各方面的提升。