宣发创意(宣发推广是什么意思)

2018年，移动广告欺诈率比上一年翻了一番。黑客创造了许多新伎俩来利用广告商不断扩大的预算。数据显示，常见的移动广告威胁包括：SDK欺骗账户（37%）；点击注入（27%）；虚假安装(20%) 和点击垃圾邮件(16%)。

人工智能为移动广告提供动力

Forrester 报告称，69% 广告预算超过100 万美元的营销人员承认，他们至少20% 的预算被移动网络上的各种欺诈行为所消耗。既然问题这么大，为什么没有人解决呢？嗯，检测广告欺诈是一个复杂的过程，需要对传入数据进行24/7 监控和分析，而这正是人工智能可以发挥作用的地方。智能算法可以比任何人类分析师更准确、更快速地处理大量数据，识别异常并触发警报以进行进一步调查。随着深度学习的进步，新一代人工智能反欺诈系统将能够随着时间的推移自我调整其性能，学习预测、检测和减轻新出现的威胁。

除了解决欺诈问题外，跨多个行业的“人工智能革命”的最大卖点之一是其能够实现自动化和消除低价值业务流程。移动广告也不例外。 Juniper Research 预测，机器学习算法将提高实时竞价网络的效率，并节省420 亿美元的广告支出。

凭借强大的分析能力，机器学习算法可以为广告创建完美的“配方”，并在正确的时间向正确的人展示。谷歌已经在尝试各种移动搜索广告优化。到目前为止的结果非常有希望。例如，梅西百货一直使用库存广告向最近浏览过其产品的顾客展示，现在商店将向几个小时前浏览过其产品且位于商店附近广告的顾客展示。

AdTiming 一直在帮助营销人员改进应用内广告方法。通过处理来自1,000 多名营销人员的数据，这家初创公司开发出了最佳广告投放方案。 AdTiming首席执行官Leo Yang表示：“定向分析将告诉我们的用户什么时候是投放广告的最佳时机；人工智能实时广告竞价的竞争力如何？淘宝科学家团队最近进行的一项实验证明，算法的表现比人类更好。

看一下数据对比：

·手动出价的投资回报率为100%，并使用了99.52% 的预算。

· 算法出价产生了340% 的投资回报率并使用了99.51% 的预算。

谁是赢家一目了然。

算法比人眼更适合检测模式，尤其是在处理大量数据时。他们可以有效地对数据进行分组和聚类，根据个人客户过去与品牌的互动、人口统计数据和在线浏览行为，为他们创建丰富的个人用户档案。

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