智能广告是广告学中的一个全新的研究领域, 随着Web3.0
人工智能技术在网络广告领域广泛应用,产生了许多以Web3.0为平台以人工智能等技术为支撑新的广告形态。尽管它们的形式可能各有不同,但他们都表现出一个共同的本质能力,就是能够针对用户接触媒体的习惯做出简单的分析归纳、推理判断,进而合理的安排广告发布方式,解决传统广告无法解决的定向、精准、高效的问题。我们将这些具有近乎人类思考和行动的简单推理判断能力的广告形态,称之为智能广告。
表现形态
在互联网Web3.0的发展方向下,智能广告主要表现形态就是
多感官广告。人类对外界的体验能力来自于视觉、听觉、味觉、嗅觉、触觉,以及第六感(潜意识)几大感官。前五感是人类可以借之明确传递感觉、
情感、思想或其他体验的感官。人类在感知事物时同时运用这五种感官,因此,在某种体验的
传播中,如果媒介调动
受众的感官越多,人的感知感觉就越仿真。显然,
广告信息若经由这种仿真媒介得以传播,
广告的作用效果将会大大提升。Web3.0时代,计算机图形、数字影像、
人机交互、传感设备、
人工智能等
技术的进步和综合运用能创造出一种基于可计算信息的沉浸式交互环境,这就是“
虚拟现实”。人们通过人机交互设备与虚拟环境当中的对象自然交流,产生“沉浸”于等同真实环境的感受和体验。
2、自动发布广告
随着网络广告的进一步智能化,
互联网上出现了越来越多的智能广告发布系统。这种广告发布系统能够根据一些特定因素自动选择将广告放置在哪里。这些因素包括用户信息、站点分析、页面内容和广告过去的表现等。随着Web3.0步伐的加速,网络广告的发展也进一步智能化。
3、智能搜索引擎广告
智能搜索引擎被称为第三代
搜索引擎,是区别于以人工进行目录分类的
Yahoo等
第一代搜索引擎和当今以
百度、
Google所代表的以关键词搜索为
核心技术的
第二代搜索引擎而提出来的全新的搜索方式。作为对第二代搜索的一种超越,第三代搜索的范式革命主要在于呈现方式以及参差多态的演化路径。其呈现方式有诸如Clusty、bbmao的自动分类、
聚类功能以及Autonomy基于某种专有的模式匹配和概念搜索的算法,可以自动根据文本中的概念进行分类,自动标引,并基于用户兴趣自动匹配出个性化、多侧面的直接或隐含的相关档案。其演化路径有例如
个性化搜索、
社会化搜索、本地化搜索、知识问答社区、社区内容搜索等等。而在核心搜索技术上,则大致包含
人工智能、模式识别、
语义分析、神经网络等发展方向。
微件广告是一种新型的广告服务方式,广告商通过它为用户提供有用的
服务,增强网站的个性化功能,从而获得
消费者的眼球和宝贵时间。这种广告的妙处就在于,消费者在享受广告商提供的微件服务时无形中
接受了广告信息,建立起与
品牌之间的情感联系。整个体验微件服务的过程是一个人机交流的过程,充分体现了网络应用的智能性。
主要特征
通过对以上几种常见的广告形态的分析,我们可以发现智能广告可以具有
虚拟现实、自动发布、智能匹配等特征。尤以受众识别、发布方式、内容生成和效果监测等方面的智能化特征最为显著。
1、受众识别的智能化
智能广告首先要解决的问题就是如何精确的识别广告的
目标受众。受众的细分是一个鲜明的
趋势,细分的同时伴随着的是新的聚合方式,而受众识别的任务就是发现细分后个性化了的人以及重新聚合了的
群体。从现有的模式来看,
受众的选择和识别方式有以下几种:
(1)基于网络用户使用行为的识别方式
这种识别方式主要结合
IP和Cookie方式追踪和收集用户信息,发现用户的浏览兴趣和使用行为。通过使用探针检测、Netflow采集、
DNS访问
统计、鼠标轨迹分析(鼠标点击热图)、基于系统日志收集技术等
数据采集技术,可以获取大量网络用户使用行为方面的
数据。除此之外,用户的属性数据和价值数据、本
企业和竞争对手的经营数据等业务数据还可以从
业务系统或者通过
情报分析获取。
采集到了
原始数据后,要对
数据进行分析。根据网络数据、用户数据和业务数据,制定相关的数据过滤、预处理、数据综合分析处理等程序,从中获取有
价值的分析结果,并以
准确直观的方式表示出来。现有的一些
技术己经能够分析出网络用户的人II统计学方面的信息。
(2)基于页面内容的识别方式
基于网页内容识别用户的定向网络广告( Content- Targeted Advertising)大大拓展了
广告投放的空间,增加了被用户浏览的机会。这种识别方式是对基于关键词识别方式的一种演进。这种识别方式使用智能技术分析页面内容,进而对用户使用习惯作出判断。通过用户浏览过的页面进行
内容分析,根据信息主题对页面进行聚类。把用户浏览行为对其兴趣的作用列入聚类结果,得到综合评估模型。页面内容的分析受计算机
自然语言处理水平的限制,比如有时会产生在关于伙工智能”的网页内投放伙工流产”广告的失当行为。
这种识别方式多见于一些
社会性网络(Social Networking)中,这些网站通过诸如类型、关键词、
标签等表述、分类或评价方式来建造个性化的发现和推荐机制。通过这类网络服务,可以很好的发现具有不同个性特征的用户。比如,国内用户熟悉的音乐推送网站“潘多拉”(Pandora.com)。只要在“潘多拉”网站首页的播放器中输入用户最喜欢的歌手名字或者歌曲标题,网站就会自动建立一个网络电台,源源不断地播放最符合用户II味的曲目。用户喜欢或者不喜欢一首歌,可以点击相应的反馈按钮,让
系统更明白自己的喜好。
(4)基于协同过滤的识别方式
协同过滤(Collaborative Filtering)技术,是
推荐系统中应用最为广泛的
技术之一。它基于一组兴趣相同的用户进行推荐。协同过滤基于这样的假设:为用户找到他真正感兴趣的内容的好方法是,首先找他与他兴趣相似的用户,然后将这些用户感兴趣的内容推荐给此用户。国内
网民比较熟悉的
当当网、
豆瓣网等就是使用了协同过滤技术的代表性网站。这种过滤方式是基于一定的推荐算法,通过这些算法可以推测出用户喜欢的内容。当然协同过滤除了运用了智能技术,也大量借助了网民自身的力量完成推荐任务。协同过滤方式使网络能够更加智能化和个性化的向用户推荐他们所喜欢的东西,也包括适合他们阅听的广告信息。
2、广告发布方式的智能化
据艾瑞网消息,一个完全自动化的广告网络业己发布。它能将几种
价格模式和定向方式混合在一起,以
保证广告获得最好的设置,
广告主获得最大的
投资回报。
消息详细报了Turn公司刚刚发布的与众不同的广告网络Turn Smart Market它能够根据一些因素自动选择将广告放置在哪里。这些因素包括用户信息、站点分析、内容和广告过去的表现等。由于把不同的定向方法联合起来,该
广告网络可以采用几种价格模式,如CPA,CPC和CPM等。Turn的机器知识平台可以
预测什么广告和价格模式结合后,能给广告主带来最多的
收入,给
消费者带来最大的相关性。广告主保留着排除某些发布商站点的
权利,并且可以根据效果反馈和回复分析来调整
广告活动。但是对于广告出现在那里则基本没有
控制权。
3、广告内容生成的智能化
广告内容的生成能够根据受众识别的结果并配合广告发布系统进行精确匹配,智能组合,生成适合特定用户的特定广告信息。
当然这只是在广告推送过程中使用了智能匹配技术,广告内容生成更具智能化的
目标广告内容
生产本身的“智能化”,这种
生产过程是通过智能网络挖掘人类
智慧潜能,进而生产出最具传播力的广告内容。
4、广告效果监测的智能化
为了网络广告的科学投放,
需要对
广告效果进行系统有效的监测,对受众行为进行科学分析,从而保证网络广告投放的效果。在网络广告效果监测方法,最有效的方式便是采用智能监测系统。比如DoubleClick公司推出的DART(Dynamic Advertising Reporting and Targeting)便是一款业界领先的广告智能管理监测系统,其含义是动态广告传送及精准传送。该系统能够对在线广告和其它数字传播渠道进行
管理、跟踪服务和
报告,帮助网站在现有架构上最大限度地实现客户广告的命中率。
优势
1、智能广告是一种更具亲和力的广告
目前,硬推销广告越来越没有立锥之地。智能广告的目标是“不做广告”,专注于
消费者的在使用互联网中的感受。消费者并非厌烦广告,他们厌烦的是不请自来和不适合自己的广告。智能广告借助人工智能技术能够熟谙
消费者心理、
性格和
行为,并提供正中消费者下怀、让消费者满意的贴心广告信息。人工智能机器进化的必然结果是越来越逼近人类的智慧,这正是智能广告所要求的终极目标。
人类追求智能化作业的目的就在于减轻人类的
劳动、改进工作的
效率以及弥补人类智慧的缺陷。智能广告的诞生也正是为了采用智能机器来部分代替原来需要人工来完成或者人力无法完成的
广告传播任务。智能广告针对
消费者信息采集、消费者分析、消费者沟通、
广告信息发布、广告效果监测以及
广告策略制定等诸多广告实施过程提供一站式解决方案,省却了大量的人力支出。
智能广告与所有广告一样,对于
市场资源的有效配置起到了重要的
信息沟通作用。智能广告能够有效的制止无效投放和无效沟通,智能广告能适时地出现在
消费者需要见到的地方。智能广告的出现有望减少
广告费的不合理
支出,因为它真正用在了刀刃上。同时,随着智能广告的发展,广告效果评估和计价模式也将变得越来越精确可控。