機器比人類更擅長做廣告嗎?

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機器在瘋狂的廣告策略上取得了成功

如果你曾經參與過廣告活動，你就知道受眾細分的選擇實際上是無限的。雖然這意味著廣告商有巨大的機會瞄準他們的目標受眾，但這也使得幾乎不可能確切地知道要瞄準哪些受眾子集。幸運的是，我們就在這裏廣告中的人工智能時機。

VentureBeat最近的機器學習文章重點介紹了自讓機器接管廣告支出以來廣告商取得的一些最瘋狂的勝利。

有一家公司發布了一則視頻遊戲廣告，但實際上並沒有展示遊戲本身的任何視覺效果。這款遊戲不但沒有失敗，反而引起了某些玩家的興趣和對話。John Koetsier，洞察力副總裁單數擴展:

“你可以嚐試很多很多東西，因為你可以讓機器(學習)，然後實時找出什麼會產生影響。”

自從GDPR和其他隱私法案實施以來，這種能力變得更有價值。

應用計算機視覺公司GumGum可以簡單地通過使用網站會話上下文來鎖定受眾。例如，對於其客戶Jeep，他們能夠分析網頁上的圖像，並在任何豐田RAV4圖像的一部分(用戶可以點擊關閉)上放置吉普切諾基的彈出廣告。

人工智能和機器學習專家最集中在這5個城市

紐約市、舊金山、聖何塞、華盛頓特區和波士頓有什麼共同之處?他們囤積了最多的人工智能和機器學習專家。

骰子分享了Indeed最近的一些見解人工智能就業報告正如我們所料，人工智能領域的頂尖人才集中在美國的科技中心。

根據這項研究，11.6%的AI/機器學習工作在紐約市，9.6%在舊金山，9.2%在聖何塞，7.9%在華盛頓特區，6.1%在波士頓。

雖然排名第二，但聖何塞目前有最多的算法工程師、計算機視覺工程師、機器學習工程師和研究工程師的職位空缺。

如果你的技能符合其中一個職位，你很快就能賺到錢。根據Dice的工資計算器在美國，一名擁有5年工作經驗的人工智能專家“年薪可達12.1萬美元”。據報道，一些研究人員的收入在80萬美元到200萬美元之間《紐約時報》．

現在,麥肯錫公司據估計，該領域的人工智能和機器學習專家不到1萬人，這就導致了這些有競爭力的薪酬。

2018年營銷人員應該知道的13個人工智能術語

我們在HubSpot的朋友整理了一份非常有用的指南，介紹了所有營銷人員都應該知道的13個人工智能術語。完整的名單可以在這裏找到在這裏．下麵，看看我們認為最重要的幾個。

人工智能:讓計算機做一些通常需要人類智慧才能做的事情背後的科學。

深度學習:與人類思維類似，科學家將這種類型的人工智能稱為機器學習的“神經網絡”。這樣，機器就可以通過使用相關層來發現複雜的模式。

機器學習:通過向機器提供大量數據，讓它們隨著時間的推移通過經驗來學習，從而使機器變得智能。Netflix就是一個例子。你觀看和評分的電影和節目越多，Netflix的算法提供個性化推薦的能力就越強。

自然語言處理(NLP):機器學習“理解”文本和語音命令的行為，比如使用亞馬遜Alexa或Siri。