近年，越來越多公司將人工智能技術應用在線上廣告。根據IBM在美國的一個調查，63%的大型廣告科技公司支持使用人工智能，包括強大的演算法、數據模型及機器學習，以發掘切實可行的顧客見解，並將廣告活動自動化。
人工智能可以大幅改善在不同方面優化廣告投放的成效。接下來將會闡述詳情。
沒有人工智能的廣告投放
在人工智能等精密的智能科技出現之前，市場營銷人員只能依靠人手操作。因此，他們在投放廣告時遇到了不同的限制，從高延遲率、預測限制、由於數據處理不足導致的模糊廣告定向，到無法擴展的觀眾群等。因此他們轉而尋求人工智能的幫助，以提高效率及效益。
其中一個善用人工智能的例子就是AlgoAD 廣告投放方案。在人工智能的幫助下，該方案將售賣廣告版位的過程自動化，並提供量身定做的觀眾體驗，協助發布商及媒體將其廣告版位變現，並將廣告收益最大化。
在廣告業積極運用人工智能
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智能的廣告版位預測
對發布商及廣告商而言，在環境快速改變的情況下，擁有足夠的廣告版位至關重要。廣告版位預測透過觀察趨勢、過往數據及其他信息來預估版位庫存水平，以滿足未來的需求。
人工智能自動篩選資料，讓版位預測的過程更準確、更靈活、更快速，以減少廣告活動表現欠佳的風險，並增加留存度及互動。
透過智能的版位預測，廣告投放引擎可以將廣告傳遞得更平均、觸及率更好。同時亦可更充分利用可使用的廣告單元，避免浪費版位以及防止超賣。
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以機器學習提升點擊率（CTR）優化
另一個由於應用人工智能而得益的方面是優化點擊率。很多市場營銷人員非常重視廣告的點擊率（CTR），因為這能更準確地評估廣告活動的成效。因此，有些廣告活動改為使用每次點擊成本（CPC）根據廣告成效來收費，而非使用每千次廣告曝光成本（CPM）根據廣告曝光次數來收費。
改善點擊率是其中一個可以快速提高轉換率的方法，以協助提升銷售業績。高點擊率是一個重要的廣告活動關鍵指標，它意味著傳遞出去的廣告與目標觀眾更相關，對於改善銷售業績及廣告支出回報率（ROAS）非常重要。
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類似受眾演算法以尋找新觀眾
為了協助廣告商尋找與他們的消費者表現相近的觀眾，我們採用了類似受眾演算法。該演算法首先分析成功轉換的使用者資料，並擷取一系列共同的特徵，最後尋找擁有相同特徵的潛在目標。
該科技有助發布商尋找擁有相似屬性的新觀眾，以擴展受眾群。這樣的話，即使在隱私優先的時代，他們仍能向更大的消費者基礎傳遞定向廣告。
