文章来源丨AdExchanger
作者丨Sachin Puri
编译丨Chaya Cheng
编辑丨Innocent Roland
在几乎所有市场营销领域的相关会议上，都会提及机器学习和人工智能。而这一切，则是因为人们对未来有着美好的愿景，寄希望于通过机器学习优化一切目前困扰营销人的难题，并让人工智能接管所有营销工作。
未来，科幻电影《少数派报告》和《我是母亲》中的场景真能走进现实吗？我们真的能达到电影里的营销水平并享受机器所带来的便利吗？
事实上，由于这一过程涉及到众多如伦理、情感、技术和科学领域的因素，导致该过程似乎还有很漫长的路要走。
在完全实现AI技术之前，营销人员仍将继续通过机器学习来实现高效运作，并为客户提供价值。
人类与机器共生共存
全球最大的专业安全技术公司McAfee的VP Sachin Puri表示，他对机器感情深厚，并确信机器驱动型算法在模式识别和发现大规模异常方面别有洞天。
例如，机器可以识别独特的购买模式，并以此根据RTB中提供的数百个信号做出更好的投标决策。随着底层软件和硬件技术的进步，编程马拉松文化不断发展，当今的营销人员也越来越精通相关技术，他们正将过去很多需要人为进行的任务和决策变的更加自动化。
现如今，市场营销领域已经吸纳了大量的数据科学家，为了做出相较之前而言更好、更快的决策版本，数据科学家们正在不断开发更为智能的算法。因此，市场营销已经离不开机器的使用了，并且机器会在未来一直与市场营销并肩作战。
尽管如此，从目前来看，人类的创造力依旧是不可替代的；换而言之，人脑是最复杂，最强大的机器学习平台之一。
在Sachin Puri看来，营销人员的主要职责之一，就是寻找出能推动产品和服务之间联系的人性。
正如人们看到NBA球员LeBron James和Steph Curry将球投入篮筐时会感到喜悦、Messi进球前我们的心跳会加速，又或是在家门口发现收到亚马逊快递时的兴奋，但这些并没有被机器捕捉到。
尽管机器确实能更好地进行优化，并根据特定的受众呈现出个性化的内容，但这些情绪都是人类独有的表现，这也是为什么大部分关于内容的创意仍来自于人类。因此，当涉及到机器与人类时，这些似乎变为了一个“共存”与“二选一”的难题。
正如人们常言道：营销即是艺术也是科学；人类和机器将携手同行不断进化，共同变得更加强大。
机器学习应用于市场营销5个关键领域
1、受众定向：在正确的时间和环境下，对正确的受众进行投放，这是实现营销资金投资承诺回报的关键。
其中一种方法便是首先利用第一方数据来构建微区域，以及基于机器学习模式下的购买可能性评分。
其次，所有活跃平台能提供的可用相似模型，营销人员都可以使用；甚至，一些需求方平台也能使用自己的模型。
最后，营销人员可以将业绩数据与相关系统连接起来，然后不断进行大规模的训练。这种自我学习方式不仅是机器学习的核心原则之一，也是提升机器学习模式准确性的关键因素。
2、媒体竞价与优化：对于每一个细分市场，都要对按有效引导结果付费和用户终身价值进行实时的测量与优化，从而确保达到最佳的营销效果。
一般来说，LTV和CPA会因受众、时间和平台的差异而有所不同；因此，竞价标准甚至是促销决定很快就会变得更加复杂，这也就需要让机器学会自学，从而让决策变得更加自动化。
许多广告主开发了自己内部的竞价模式，以此作为保持竞争优势的秘密武器。然而，随着用户隐私的要求越来越严格，从总体趋势看来，各平台能与营销人员共享的数据变得越来越少，因此也对内部竞价模式造成影响。
例如，谷歌已经停止分享付费搜索中的位置数据，展示广告平台cookie也在走下坡路。DSP平台 、搜索引擎和社交平台之间的竞价总是比内部竞价拥有更多的优化杠杆。
考虑到目前的趋势，未来的市场营销人员很可能不得不满足于BYOD解决方案与BYOA的竞价。然而，营销组合管理既可能在内部进行，也可能采用机器学习的模式。
3、动态创意：在数字化的世界里，消费者正在进行多任务处理，即在应用程序和网站之间快速切换。对营销人员来说，至关重要的是从各个方面，提出一个非常有影响力并与之相关的创意。
例如，对一名热爱运动鞋的密歇根球迷来说，当耐克发行以密歇根球队为主题的Air Zoom Pegasus 36运动鞋时，他能在快速翻阅Instagram的时候迅速找出相关的图片资讯。
4、动态创新，指实时开发和测试各种创意和副本的能力，是人类创造力和机器互补的最佳案例。
从本质上讲，营销人员可以建立一个图像、标题、信息和广告的储存库，使用机器学习可以运行大量的多元测试，并通过创建个性化广告，使用不同的图像、副本、标题、颜色和号召力，来优化创意表现。
许多平台在如何运行动态广告规模已提出解决方案，尤其是在社交和搜索方面，例如Facebook的动态素材广告，以及Google的响应搜索广告。
此外，动态素材优化和创意管理平台正逐渐合为一体，通过一代又一代的创新、翻译、格式、优化、测试和报告的升级，提出端到端的解决方案，从而推进生产力的发展。同时，这也将继续释放显示型广告的动态创意力量/优势。
在Puri看来，基于人工智能的自然语言处理正在推动聊天机器人的发展，营销人员对于机器驱动的动态副本指日可待。
5、着陆页面优化：用户点击广告、邮件或应用程序通知后便会跳转到着陆页面，这是确保用户会进入网页的机会。根据已知的用户关键属性，从而在页面中显示他们会感兴趣的产品、价格、报价、横幅、副本和颜色等。
也许人类能设计出一个惊人的页面和概念，但是机器能更好地大规模对页面进行个性化处理。虽然大多数网站和应用程序通常是模块化的，但有些网站利用机器学习模式，通过使用APIs或其他网站服务来优化整体体验的效果。
通过提供高度个性化的页面，利用营销人员手中的第一方数据来增强用户体验。较为简单的方法就是为新老客户提供不同的浏览体验，然后参考曾经类似的数据，通过机器学习，更好地预测交叉销售、高质量销售和促销活动的效果。其中，营销人员可以通过一些如Adobe Target的工具、URL参数传递和受众共享技术的帮助，从而更好的寻找出解决方案。
未来发展和建议
尽管机器有时无法取代人类的创造力，并会受到每家公司的业务和文化差异的影响，但毋庸置疑的是，机器能更好地完成大多数任务。
想要充分发挥出机器和人类创造力的力量，需要从思想和战略上的作出转变。比如对技术和数据整体的了解，熟悉实验过程，并培养成长型思维的人才。
第一步就是让营销人员与各职能部门，尤其是数据、创意和技术部门，一起参与研讨，制定出统一的战略和堆栈方案。
另一个关键步骤则是就构建、购买或合作计划达成明确的协议，并让相关的全能型人才对此进行评估，决定出公司内部构建需要哪些技术和人才，而外部又需要哪些。
Puri认为，用人之道一直是市场营销中最重要的分水岭之一。现如今，在这个数据、创造力和机器更新换代极快的时代中，这一点变得更加重要。
