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数字营销在人工智能和大数据时代的变革与重构 以及六大趋势 |

来源:网络整理 编辑:蚂蚁站长 时间:2016-11-22 13:05:08 阅读:

人工智能( AI, Artificial Intelligence)浪潮方兴未艾, “ 深度学习 ” 与互联网广告行业深度融合。 2006 年深度学习兴起,人工智能迎来了黄金发展期。从 2013 年开始,谷歌、Facebook、 IBM、百度均重金布局人工智能( AI)产业。 谷歌提出“一切都是 AI, AI 就是一切”的口号。 2015 年 11 月 9 日,谷歌发布开源机器学习平台 TensorFlow,每一位普通的用户和谷歌旗下的 50 多个产品都可以运用 TensorFlow 深度学习系统(机器学习的深度神经网络)。 2016 年 3 月,谷歌围棋人工智能 AlphaGo 赢得人机大战更是引起了产业界和资本圈的高度关注。 AlphaGO 主要使用了三种技术来实现:蒙特卡洛树搜索作为主架构、强化学习作为训练方法、深度的神经网络作为学习工具。 AlphaGO 相比之前围棋算法的突破在于使用了 Deep Learning( 深度学习 ) 技术,从过去的人教机器的策略变成机器自我学习,而目前 Deep learning 在产业界中使用最广的领域之一就是互联网广告行业。

数字营销在人工智能和大数据时代的变革与重构 以及六大趋势 |

市场首篇以人工智能视角 梳理数字营销行业的研究报告,并结合 PC 营销、移动营销(国内和海外)、社交营销、场景营销、电商营销和内容营销六大领域分别论述了各自的发展趋势。

我们认为:人工智能和大数据技术的进一步应用将给数字营销行业带来深刻变革:

( 1 )程序化购买经过 3 年高速发展,在大数据的助推下进入爆发期,未来资源整合能力及数据技术突出的公司将主导行业格局;

( 2)移动广告平台向移动 DSP 转型为大势所趋,移动端数据价值升级,为移动程序化购买开辟更大空间。

数字营销在人工智能和大数据时代的变革与重构

人工智能:大数据+深度学习算法

人工智能:算法是核心,数据是基础。 人工智能的实现以大数据和深度学习 算法为基础,将过去的人教机器的策略变成机器自我学习。 深度学习 是机器学习的全新领域,它依托于模拟人脑进行分析学习的人工神经网络,通过模仿人脑的机制来解释数据,例如图像、声音和文本。 深度学习算法在语音和视觉识别领域的识别率分别超过 99%和 95%。人工智能可分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。计算智能阶段,机器的价值仅在于存储和处理数据;感知智能阶段,机器开始独立判断并采取行动,能够帮助人类高效完成“看”和“听”的工作;认知智能阶段,机器能够像人一样思考行动,全面辅助或代替人类工作。

人工智能的商业化:巨头与初创公司共同发力, toC 与 toB 产品各显身手。 人工智能产业结构可分为基础、技术、应用 三个层次: 基础层为提供数据资源和计算能力的企业;技术层企业主要负责算法、模型及应用开发;应用层是将人工智能与各行业结合起来。 2013 年,百度即成立 IDL 深度学习研究院,研发出百度无人驾驶车、百度识图、 Baidu Eye 等产品;2014 年阿里巴巴 IDST( Institute of Data Science & Technologies)成立,聘请多名机器学习和人工智能界专家担任团队负责人;科大讯飞通过深耕多年的语音识别技术,为企业提供智能交互平台服务。 此外,一些优秀的人工智能领域的创业公司如出门问问、格灵深瞳,在to C、 to B 的出行、安防等领域均取得重大进展。

数字营销在人工智能和大数据时代的变革与重构 以及六大趋势 |

数字营销行业拥有海量空间,有望与人工智能深度融合

广告业的发展依托于经济的繁荣。近年来,随着宏观经济增速的逐步放缓,我国的广告市场增速出现了回落。 2014 年,我国广告收入规模为 5129 亿元,同比增长 2.2%,占 GDP的比重为 0.81%。目前中国已经成全球第二大的广告市场,但是中国广告总量还不到美国广告市场的 40%;如果从中国人均广告消费来看,只有美国和日本的 1/10。

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