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原标题:并指出AI未来发展方向,剖析O2O广告场景策略

浏览次数:86 时间:2019-10-04

很多PM对第三方广告平台、广告系统等产品不是很了解。所以特意梳理一篇大白话的内容,主要是讲解广告平台这类产品的原理,并且引入美团的广告平台实践来分析。

本文约3800字,建议阅读10+分钟。

2月19日消息,据国家邮政局官网消息,受春节假日因素影响,今年1月行业增速较低。1月份,邮政行业业务收入(不包括邮政储蓄银行直接营业收入)完成853.4亿元,同比增长21%;业务总量完成1184亿元,同比增长19.4%。

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针对深度学习的技术瓶颈,清华大学张钹等多位院士、教授给出了自己的研究思路。

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(关于DSP、DMP、RTB、SSP等暂时不做介绍)这篇依然有一丢丢的技术术语,但如果连百度、连问查找都不愿意,那谈何学习和成长呢?要知道,你薪资涨幅高低、大厂公司offer等依然有一堆PM在与你竞争。

前言

1月份,邮政服务业务总量完成225.5亿元,同比增长29.2%;邮政寄递服务业务量完成22.3亿件,同比增长4.4%;邮政寄递服务业务收入完成44.1亿元,同比增长16.3%。

言归正传,建议PM关注以下几点(也是我和一些私密团员沟通的Q&A结果):

在CCF-GAIR大会上,来自清华、加州大学伯克利、斯坦福、哈工大等多所国内外顶级理工科院校的院士齐聚深圳,分享了自己最新的研究。虽然各自研究的细分领域有所不同,但是透过贯穿始终的技术讲演,避不开的事实是,多位院士都在或直接或间接地去“批判”深度学习算法。

1月份,全国快递服务企业业务量完成45.2亿件,同比增长13.5%;业务收入完成596.8亿元,同比增长19.9%。其中,同城业务量完成9.2亿件,同比增长0.3%;异地业务量完成35.1亿件,同比增长17.7%;国际/港澳台业务量完成1亿件,同比增长6.5%。

目录:

演讲中,他们再次明确指出深度学习的缺陷,进而点出,在可以预见的未来里,随着研究的推进,当下的深度学习算法将会逐步被拉下神坛。

同城、异地、国际/港澳台快递业务量分别占全部快递业务量的20.3%、77.6%和2.1%;业务收入分别占全部快递收入的11%、51.6%和10.2%。与去年同期相比,同城快递业务量的比重下降2.6个百分点,异地快递业务量的比重上升2.8个百分点,国际/港澳台业务量的比重下降了0.2个百分点。

一、过往广告怎么搞呢?

不过,顺着学术界走入产业应用,会发现产业界的关注重点是在技术的落地。所谓落地,本质上就是无数应用场景的聚合。所以对于AI企业而言,对业务的探索和用恰当的技术去解决实际问题才是首当其冲的。

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二、O2O广告生态链?

因此,深度学习存在缺陷,这一问题短期内并不会妨碍AI当下不可阻挡的发展之势,技术的局限也不意味着AI公司们将会无事可做。

1月份,东、中、西部地区快递业务量比重分别为79%、13%和8%,业务收入比重分别为79.4%、11.5%和9.1%。与去年同期相比,东部地区快递业务量比重下降了1.6个百分点,快递业务收入比重下降了0.9个百分点;中部地区快递业务量比重上升了1.2个百分点,快递业务收入比重上升了0.4个百分点;西部地区快递业务量比重上升了0.4个百分点,快递业务收入比重上升了0.5个百分点。

三、O2O场景广告特点

但阳春白雪的研究始终引领着AI产业的技术走向,也是企业盈利和产业变革的关键驱动力。

1、移动化

所以,在深度学习被过度炒热的当下,我们理应试着站在院士们的“肩膀”上,看的更远。而企业家们在脚踏实地的同时,也应当不忘仰望星空。

2、本地化

尽管这已不是什么新鲜的话题,但是行业内一直没有可以解决问题的办法。本文旨在传达学术界研究者们提供的一些新思路。

3、场景化

机器学习的弊病

4、多样性

源于对“大”的误解

四、商户、用户和平台三者利益平衡?

当下,最常被提起的名词就是机器学习、深度学习和神经网络,用数学上集合里的概念去理解这三者之间的联系,他们之间依次是包含的关系,即机器学习包含深度学习,深度学习包含神经网络。其中,四层以上的神经网络就可以称之为深度学习,而深度学习是一种典型的机器学习。

1、商户效果感知分析

上世纪五十年代,神经网络这一算法结构出现,当时,它的正式名称应叫做感知机,但已经包含了输入层、隐含层和输出层这一经典的通用结构,并且随着隐含层层数的加深,对事情的描述就愈加精准。

2、广告营销效果衡量策略

但是,神经网络是一种以输入为导向的算法,所以优质的结果一定取决于接近“无穷”量级的数据。因而,在2000年互联网革命没有爆发之前,它一直都处在无人问津的阶段。

3、衡量指标分析

正如大家所知道的,互联网时代积累的大量数据和云计算带来的算力的大幅提升,极大地释放了深度学习算法的潜力,因而也让人工智能时代全面爆发,产业应用得以蓬勃发展。数据显示,2017年我国人工智能市场规模达到216.9亿元,同比增长52.8%,预计2018年市场规模将达到339亿元。

4、用户体验广告&平衡策略

然而,随着产业应用的成熟,以及大家对真正“智能”的渴求,让算力和深度学习算法本身的局限性,显露无疑。

5、平台收益策略分析

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一、过往广告怎么搞呢?在O2O业务模式和相关的平台崛起之前,大品牌的商家由于收入规模大、营销费用充分,为了提升品牌知名度依靠如下的途径开展宣传:传统媒体(如电视、广播、报纸);互联网流量(如传统搜索引擎、门户网站等);户外广告(如公交地铁车身、广告牌、灯箱等)。

加州大学伯克利分校电子工程与计算机系教授 马毅

通过上述媒介,商户能快速接触大量的用户,宣传品牌的形象。

“老百姓概念里的‘大数据’和我们所认为的大数据是完全不一样的,就拿图像处理来说,数十亿的数据量看似量级很高,但对我们来说,它其实是‘小样本’。因为真正能够训练出好的模型的数据量,应当是趋于无穷的,所以即便是拥有了大量数据去训练模型,和理想的智能模型之间,也有着本质的差别。”从算法性质出发,加州大学伯克利分校电子工程与计算机系教授马毅也点出了当下这项火热技术的局限性。

但是,上述营销方式也有其局限:首先广告投放的资金门槛较高,营销预算有限的商户无法承担相关费用;其次对于以直接效果为导向的商家来说,上述投放形式过于粗放且无法形成直接的购买转化效果闭环。对于大多数的中小商家来说,他们营销预算有限且更加注重直接的购买转化,获取潜在客户的主要途径是散发传单、派发礼物、沿街喇叭广告。

因而从学者、投资人到AI头部企业,寻找新的技术和方向成为了现在的重点。

但是,这些线下的营销手段覆盖到的潜在消费者较为有限,并且这些方式无法长期持续开展。

在会议的开场报告中,清华大学张钹院士呼吁大家思考的“如何走向真正的人工智能”成为了为期三天会议的基调,同时也反映了行业发展至当下阶段,众人的诉求。

二、O2O广告生态链

新方向探索

以美团为例子吧,一般这种O2O本地生活服务平台现在都已经成为广大本地服务商户在线营销的最重要的手段之一。

数据处理方法、基本思想和技术思路

美团平台上聚集了上亿的消费者,他们使用平台寻找商家、查询优惠信息、浏览评论。:对于商户而言,他们是最直接的潜在消费者。通过在美团平台开展在线营销,商户能够获得更多的展示机会吸引更多客户到店消费。:借助于便利的在线咨询、预定和支付手段,平台上的广告业务可以形成了效果闭环,商户能清晰准确掌握广告投放的效果并以此优化广告投放策略。:对于美团而言,平台可以基于对用户大数据的挖掘和分析,在由时间、地点、用户和关系构成的特定场景下,连接用户线上和线下行为,理解并判断用户情感、态度和需求,为用户提供实时、定向、创意的信息和内容服务。

  1. 数据处理层面,语义向量空间或进一步拓宽入口。

三、O2O场景广告特点

看见了技术的“天花板”,很多专家学者开始提出“小数据”的概念,然而清华大学人工智能学院院长张钹院士却不认为数据量的大小是当下的根本问题所在,他指出,传统的人工智能三要素将不能带来真正的智能。

O2O场景下的在线营销广告相较于传统的B2C和B2B商业模式下的广告有其独特属性,独特性主要体现在移动化、本地化、场景化以及多样性4个维度。

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在这个互联网时代,无论是新闻阅读、社交通信还是电子购物,人们都习惯于通过手机应用来直接满足自身的需求。但在O2O模式下,比起纯手机非常有特色。

清华大学人工智能学院院长、中国科学院院士 张钹

(即O2O广告作为连接人和服务的本地化生活服务营销模式,它有鲜明的移动化和本地化的特点,大家可以类比电商“人货场”策略)

“评价人工智能获得的成果,我们可以从这五件事来看:深蓝打败人类国际象棋冠军;IBM在电视知识竞赛中打败了美国的前两个冠军;2015年微软在ImageNet上做图象识别,误识率略低于人类;百度、讯飞也都宣布在单句的中文语音识别上识别准确度略低于人类和AlphaGo打败了李世石。前两件事归为一类,后三件事可归为另一类。

  1. 移动化

大家一致认为,这五件事得以发生的三要素是:大数据、算力的提升和非常好的人工智能算法。但我认为大家忽略了一项因素,就是这所有的成果必须建立在一个合适的场景下。”

说明:它主要体现在精确性、即时性和互动性三个方面。通过移动设备的传感器,能精确了解用户所处的地理位置,推送更加精准的广告。绝大多数用户随时都把手机带在身边,所以广告信息能及时推送给用户。加上目前有这么多功能强大的各种移动应用,为广告提供了多种互动可能性。

换言之,当下人工智能的发展避不开种种限制条件,因而智能的机器也只能够照章办事,没有任何灵活性,也达不到人们想要的智能,而这也就是当下AI的发展状态。

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