第四次工业革命带来了许多创新的新技术，其中最令人兴奋的是人工智能（AI）。仅仅在过去的十年或二十年里，人工智能已经发展到非常复杂的程度，并被各个行业的领先公司所采用。

对于广告商来说，这意味着人工智能不再仅仅是一种很好的技术——它是任何广告商工具箱中真正的必需品。广告商使用人工智能有很多有趣且有影响力的方法。这项技术可以帮助你统一数据，提供个性化的客户体验，优化你的营销组合，等等。

请继续阅读一些可以用人工智能解决的广告商面临的首要问题。

1。统一数据和身份

人们现在在互联网上做得更多，比以往任何时候都要快——而且他们没有任何放缓的迹象。在全球范围内，2019年有43.9亿互联网用户，比2018年1月增加3.66亿（9%），平均每天上网6小时42分钟。

所有这些在线活动都是通过各种不同的渠道进行的，从谷歌到Netflix到Twitter，以及通过不同的设备，比如智能手机、平板电脑和笔记本电脑。这些渠道是广告商做广告和收集数据的地方。随着渠道的多样性增长，客户数据的多样性也随之增长。由于有如此多的受众数据需要整理，那些仍然依赖于手动方法来管理的广告商有可能在他们的策略中留下盲点。

人工智能有许多方法可以帮助你掌握客户数据，其中最令人兴奋的是身份解析。在广告中，受众就是一切。广告商必须知道他们的广告对象，企业信息管理软件，这样他们才能提供个性化的内容和优惠。根据Salesforce research的调查，问题在于，64%的客户已知会在一台设备上开始交易，然后在另一台设备上完成交易，这使得广告商很难理解这些交易片段实际上只是一个人的一次交易。

幸运的是，借助人工智能技术，广告商可以跨多个平台解析客户身份。人工智能实际上可以识别某人何时在智能手机上购物，云服务器 免费，何时在笔记本电脑上购物。有了这些知识，广告商可以在两个地方提供相似的广告以保持一致性，或者如果在客户的任何已知设备上进行购买，就停止提供产品的报价。通过更智能的细分来个性化每个广告

为了保持一致性，实现客户及其数据的统一视图非常重要-但这不是唯一的原因。如今的客户，尤其是精通技术的千禧一代，期望得到个性化的广告。他们希望通过自己喜欢的渠道及时传递信息，并提供吸引他们兴趣的优惠，他们希望能够根据这些广告采取行动，自己完成购买。

广告商需要在大规模上提供这样的1对1体验。这需要大量的数据，而这些数据过去很难分析。即使是最好的分析师和数据科学家团队也会花上数小时或数天的时间来确定有意义的受众见解。不过，多亏了人工智能，物联网技术，那些日子早已一去不复返了。现在，你可以大规模地管理你的所有数据——不管你有多少数据，也不管你从多少个渠道收集数据——这样你就可以在最重要的时候采取行动。

通过相似造型和新的细分市场发现，人工智能可以为任何广告商提供帮助。记住，广告的主要目标之一是提高品牌知名度和吸引新客户。当手动完成时，寻找新客户可能会非常困难，而且会涉及到很多问题。人工智能支持的长相模型加速了这个过程。有了它，广告商可以快速识别他们最好的客户的关键属性，并在网上搜寻具有相似特征的人。这种数据驱动的方法有助于广告商优化他们的广告支出，确保他们只向可能参与的受众进行营销。

人工智能还可以帮助广告商向现有客户个性化广告——毕竟，更相关的广告往往会导致更高的转化率。广告商可以使用人工智能来分析现有的受众，找到他们以前可能没有考虑过的共享属性，并使用这些新信息来影响未来的信息传递。

考虑一家户外装备服装零售商，其既定的受众群体是狂热的徒步旅行者。如果没有人工智能，他们会把同样的徒步广告发送到整个路段。然而，大数据怎么用，通过像爱因斯坦分段（Einstein Segmentation）这样的人工智能工具，他们可以在分段中找到不同的角色，比如"Glampers"在行进中寻找生物的舒适感，或者"trail Techies"想要最新和最具创新性的装备。现在，他们可以根据每一个角色定制信息——向Glampers发送一个便携式咖啡机的报价，以及一个最新GPS手表的广告来跟踪技术人员。优化广告组合

在大多数广告商的心目中，广告预算通常排在最后，但肯定不是最不重要的。自从一个多世纪前现代广告出现以来，广告商一直很难理解广告支出的影响。很难知道哪些渠道表现良好，哪些渠道表现不佳。