AI营销的趋势和挑战

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2023-09-24 22:22:41

AI营销的趋势和挑战

AI营销是当前的趋势，但数据获取和广告效果监测是该领域面临的挑战。在经观传媒、《现代广告》杂志主办的2020年度中国互动广告高峰论坛上，InMobi大中华区市场营销和营销科技业务副总裁王文褀指出，许多公司虽然拥有非常好的数据，但缺乏相应领先的AI技术，这会导致整个AI营销的竞争力不完整。要做好AI营销，必须确保完备的AI技术平台基础，有足够的高价值数据做深度加工和机器学习，以及如何体系化地应用这些数据和技术并结合高质量的广告流量来落地推广和营销。从三者的重要性程度看，数据非常关键。

然而，目前的广告效果监测和归因，由于数据获取的壁垒和黑匣匹配，AI营销“品效合一”的“效”难以被客观衡量。用户每天都会在移动互联网多次被展示不同渠道的广告，不同的归因模型和计算方式很容易得出不同的结论。例如，某用户在I和J个广告渠道看到了某产品的广告，最后进入电商渠道A后点击了电商渠道A站内的促销广告进入产品页下单购买，如果按照“LastClick”的广告归因模型，这个销售是A渠道的广告带来的，但实际上导致这个销售的广告渠道可能是I和J。又或者，用户曾经在A、I、J三个广告渠道看到了某产品的广告，最后进入A商城直接下单购买了该商品，如果按照特定设计的归因模型来统计，可能这个产品的销售会被归因到A渠道，因为A渠道说这个用户看过我们的广告，但实际上I和J这两个广告渠道也影响了用户购买该产品的决策，甚至可能产生了比A渠道更大的广告影响。

王文祺建议品牌广告主可以通过经典的市场调研方法论，结合类似InMobiPulse的相关移动广告调研产品，直接定向被广告展示的用户群去推送问卷，研究和分析真正带来效果的广告渠道，虽然这是用户回答的间接数据，但是这个数据评估出来的品效结果相对被误导匹配的直接数据可能会更客观、更准确。另外，由于历史基因的关系，广告主在积累高附加值数据和技术应用上的能力比较有限，还有很长的路要走。

AI营销行业中一个很大的问题就是数据获取的壁垒。尤其在中国，数据的分享是相对保守的。行业的各个数据方会出现占山为王、各自有山头的情况，导致获取数据原料成本更高。这其实是不利于AI营销的广泛应用。但王文祺认为，国家推出的互联网平台的反垄断法，通过数据合规的一些方法和手段，未来会帮助打破一些不合理的数据获取壁垒，让本身行业的制度做到更健全，更容易地获取高价值的数据原料。

最后，王文祺表示，移动视频广告流量在近两年迅速增加，能为品牌带来更好的效果，尤其在目前OTV和OTT的视频广告流量越来越不足的情况下，移动视频广告流量可以成为其很好的PD补充。在用户隐私有保障的情况下，用户一定会积极拥抱AI营销，因为用户会越来越多地看到广告与他更相关，这是他们生活中的一个好处。

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