當(dāng)要不要投程序化已經(jīng)不再是問(wèn)題時(shí)，廣告主又開(kāi)始面臨一個(gè)新的選擇:預(yù)算該交給哪個(gè)平臺(tái)。

"媒體資源差不多、購(gòu)買(mǎi)方式都支持、都對(duì)接第三方，技術(shù)能力也看不出差別，選哪家好呢?"

很多時(shí)候，這個(gè)問(wèn)題的答案其實(shí)只有一個(gè):誰(shuí)的服務(wù)費(fèi)低選誰(shuí)。

"國(guó)內(nèi)做程序化的公司有上百家，魚(yú)龍混雜，但廣告主很多時(shí)候卻看不出區(qū)別"，對(duì)于技術(shù)黑箱導(dǎo)致的行業(yè)亂象，品友互動(dòng)創(chuàng)始人兼CEO黃曉南很是無(wú)奈。作為國(guó)內(nèi)最早專(zhuān)注于程序化購(gòu)買(mǎi)的公司，品友擁有國(guó)內(nèi)近3/5的品牌程序化購(gòu)買(mǎi)份額。

"人工智能的邏輯會(huì)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(gòu)買(mǎi)將向規(guī)?；?、平臺(tái)化發(fā)展的黃曉南，對(duì)于程序化購(gòu)買(mǎi)下半場(chǎng)的走向，給出了一個(gè)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(guó)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(gè)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(shí)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(guó)際象棋大師人機(jī)對(duì)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(dòng)全球;1999年，微軟的美國(guó)研究院已經(jīng)在研究語(yǔ)音識(shí)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(shí)尚等多個(gè)領(lǐng)域。

1997年IBM深藍(lán)機(jī)器人擊敗俄羅斯象棋選手GarryKasparov

而程序化購(gòu)買(mǎi)作為基于自動(dòng)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。"人工智能是程序化購(gòu)買(mǎi)出現(xiàn)時(shí)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(guò)多年的訓(xùn)練更加聰明、完善了。"對(duì)于很多人持有的人工智能將代替程序化購(gòu)買(mǎi)的誤解，黃曉南做出了糾正。

人工智能的價(jià)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(cè)。在程序化領(lǐng)域，就是機(jī)器自動(dòng)分析用戶(hù)的行為數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)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(gè)自洽、不斷提效的閉環(huán)。"程序化是個(gè)結(jié)果，人工智能是手段?；谌斯ぶ悄軐?shí)現(xiàn)的程序化購(gòu)買(mǎi)跟基于經(jīng)驗(yàn)的程序化購(gòu)買(mǎi)完全是兩個(gè)概念。"

實(shí)時(shí)交易和決策，讓程序化購(gòu)買(mǎi)成為人工智能最大的戰(zhàn)場(chǎng)

程序化簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)就是用程序?qū)崿F(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)或媒介策略。作為對(duì)實(shí)時(shí)決策和實(shí)時(shí)交易要求最高的行業(yè)之一，程序化購(gòu)買(mǎi)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(lái)包括三個(gè)環(huán)節(jié)，一是它能對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，把無(wú)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(shí)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(gòu)買(mǎi)，基于人工智能的程序化購(gòu)買(mǎi)最突出的優(yōu)勢(shì)在于它能實(shí)時(shí)交易和決策，并自行優(yōu)化。

黃曉南認(rèn)為之前程序化購(gòu)買(mǎi)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(dòng)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(lái)程序化廣告中的每秒響應(yīng)次數(shù)標(biāo)準(zhǔn)將升級(jí)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(guò)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(wèn)答節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》時(shí)通過(guò)"跳過(guò)不答"的策略節(jié)省時(shí)間，這都是實(shí)時(shí)決策的佐證?？梢?jiàn)，在運(yùn)用認(rèn)知技術(shù)處理大量自然語(yǔ)言并判斷多重語(yǔ)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(wèn)答節(jié)目

快速?zèng)Q策的重要性，我們?cè)趤嗰R遜創(chuàng)始人JeffBezos今年寫(xiě)給股東的年度公開(kāi)里也能一窺究竟。信中他不僅稱(chēng)人工智能將是公司未來(lái)的驅(qū)動(dòng)力，還特別強(qiáng)調(diào)亞馬遜應(yīng)建立起「高速?zèng)Q策能力」，即在有限的信息中快速行動(dòng)。數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域，程序化廣告將是人工智能最適合的應(yīng)用場(chǎng)景，據(jù)黃曉南介紹，借助人工智能，品友幫全國(guó)最大的一家在線(xiàn)旅游網(wǎng)站在2個(gè)月時(shí)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(wàn)。全流程都是機(jī)器自動(dòng)分析和優(yōu)化，廣告主只需要明確KPI和策略并與品友對(duì)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(gè)基本條件，一是要有海量數(shù)據(jù);二要有通過(guò)算法對(duì)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(guò)，人工智能的競(jìng)爭(zhēng)歸根到底其實(shí)還是數(shù)據(jù)和算法的競(jìng)爭(zhēng)。

數(shù)據(jù)量的作用類(lèi)似我們通常說(shuō)的閱人無(wú)數(shù)，識(shí)人有術(shù)。為了戰(zhàn)勝人類(lèi)，深藍(lán)輸入了百年來(lái)優(yōu)秀棋手的兩百多萬(wàn)對(duì)局;AlphaGo在對(duì)戰(zhàn)前，DeepMind會(huì)從摘選3000萬(wàn)步棋來(lái)訓(xùn)練它，它還會(huì)跟自己進(jìn)行數(shù)百萬(wàn)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?zèng)Q策的前提就是輸入了足夠多的數(shù)據(jù)，通過(guò)自然語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別等深度學(xué)習(xí)技術(shù)，優(yōu)選答案并快速反饋。

AlphaGo用來(lái)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(shí)，衡量數(shù)據(jù)量的標(biāo)準(zhǔn)就是服務(wù)客戶(hù)的多寡以及服務(wù)時(shí)長(zhǎng)，客戶(hù)越多、服務(wù)時(shí)間越長(zhǎng)，用來(lái)自我學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)就越豐富。人工智能算法通過(guò)對(duì)各類(lèi)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(shí)與洞察，可能是程序化購(gòu)買(mǎi)下半場(chǎng)最大的競(jìng)爭(zhēng)標(biāo)的。

數(shù)據(jù)的來(lái)源包括兩個(gè)方面，一是平臺(tái)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(guò)投資線(xiàn)下數(shù)據(jù)服務(wù)商芝麻科技、與電信運(yùn)營(yíng)商等合作獲取的數(shù)據(jù)。對(duì)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(shí)獲取的最新的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)。

不過(guò)，不管數(shù)據(jù)量有多大，沒(méi)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(yǔ)言學(xué)家、心理學(xué)家、社會(huì)學(xué)家及編程人員，可以說(shuō)人機(jī)結(jié)合才是Watson最重要的賣(mài)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(zhuān)門(mén)服務(wù)預(yù)算上不封頂，只看ROI的在線(xiàn)交易型客戶(hù)。通過(guò)將BI的算法工程師全都分配到這個(gè)團(tuán)隊(duì)，該事業(yè)部的業(yè)務(wù)相比初創(chuàng)時(shí)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(lái)，中小型、以媒體購(gòu)買(mǎi)而非數(shù)據(jù)和算法驅(qū)動(dòng)的程序化購(gòu)買(mǎi)平臺(tái)接下來(lái)必將淘汰。國(guó)外的程序化生態(tài)整合已經(jīng)開(kāi)始，不少DSP公司紛紛賣(mài)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(hào)，也是不可逆的方向。而會(huì)不會(huì)出局的第一個(gè)坎兒，就是能不能實(shí)現(xiàn)人工智能。

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