2018年，移動廣告欺詐率與上一年相比翻了一番。為了榨取廣告業(yè)主不斷擴大的預算，黑客創(chuàng)造了許多新的技巧。從數(shù)據(jù)上看，常見的移動廣告威脅包括：SDK冒名賬戶(SDK spoofing accounts) 37%;點擊輸入(Click injections)27%;虛假安裝 20%和點擊垃圾郵件16%等。

Forrester的報告稱，在廣告預算超過100萬美元的營銷人員中，有69%的人承認，他們至少有20%的預算被移動網(wǎng)絡上的各種欺詐行為消耗殆盡。如果問題如此之大，為什么沒有人解決它?好吧，檢測廣告欺詐是一個復雜的過程，需要全天候監(jiān)控并分析傳入的數(shù)據(jù)，這就是人工智能能夠大顯神通的地方。智能算法可以比任何人類分析師更準確地、快速處理大量數(shù)據(jù)，找出異常并觸發(fā)警報以進行進一步調(diào)查。隨著深度學習的進步，新一代人工智能支持的反欺詐系統(tǒng)也將能夠隨著時間的推移自我調(diào)整性能、學習預測、檢測出并緩解新出現(xiàn)的威脅。

除了解決欺詐問題，“人工智能革命”在多個行業(yè)中最大的賣點之一就是能夠?qū)崿F(xiàn)自動化并消除低價值業(yè)務流程。移動廣告也不例外。Juniper Research預測，機器學習算法將提高實時出價網(wǎng)絡效率，將省下420億美元的廣告支出。

由于強大的分析能力，機器學習算法可以為廣告創(chuàng)建完美的“配方”，并在適當?shù)臅r間向合適的人展示。谷歌已經(jīng)在嘗試各種移動搜索廣告優(yōu)化。迄今為止的結(jié)果相當樂觀 。例如，梅西百貨公司一直在利用庫存廣告，將其展示給最近查看過他們產(chǎn)品的客戶，而現(xiàn)在這家商店會向幾個小時前剛剛查看過他們產(chǎn)品、而且又出現(xiàn)在商店附近的人展示廣告。

AdTiming一直在幫助營銷人員改進他們的應用內(nèi)廣告的方法。通過處理來自1000多名營銷人員的數(shù)據(jù)，該創(chuàng)業(yè)公司開發(fā)了他們的最佳廣告位置配方。AdTiming的首席執(zhí)行官Leo Yang表示：“指定分析將告訴我們的用戶何時是投放廣告的最佳時機;要使用什么樣的消息以及需要以什么頻率顯示廣告才能在保持預算的同時實現(xiàn)投資回報率。”人工智能實時廣告競標的競爭力如何?淘寶網(wǎng)的一組科學家最近進行的一項實驗證明，算法的表現(xiàn)比人類更好。

看看數(shù)據(jù)對比：

·人工競標帶來100%的投資回報率，使用了99.52%的預算。

·算法競標產(chǎn)生340%的投資回報率，使用了99.51%的預算。

誰是贏家一目了然。

算法比人眼更適合檢測模式，尤其是在處理大量數(shù)據(jù)時。它們可以有效地對數(shù)據(jù)進行分組和群集，基于他們過去與品牌的互動、他們的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)和在線瀏覽行為，以便為個人客戶創(chuàng)建豐富的個人用戶資料。

這意味著廣告主可以不再針對寬泛的人群，如“美國女性(25-35歲)”，而是有能力追求表現(xiàn)出具體行為的、更精準的小范圍受眾，例如：定期在社交媒體展示奢侈護發(fā)產(chǎn)品等。在進入RTB競標時，人工智能系統(tǒng)可以進一步應用這種洞察力，預測該讓廣告何時出現(xiàn)在消費者面前以及什么時候不該這樣做。這樣做最大的好處是，廣告對于小公司來說變得不那么成本高昂。隨著新解決方案進入市場，觀察2019年及以后的移動廣告會發(fā)生何種變化將會很有趣。