人工智慧和機器學習技術的出現，已經開始改變整個科技產業。舉凡數位個人助理、影像辨識軟體和自動駕駛汽車，這些原本只存在於科幻電影中的產品，現在都陸續問世。而這些改變對行銷廣告產業來說，有什麼樣的意義呢？
人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 和機器學習 (Machine Learning) 技術的出現，已經開始改變整個科技產業。舉凡數位個人助理、影像辨識軟體和自動駕駛汽車，這些原本只存在於科幻電影中的產品，現在都陸續問世。這些改變對行銷廣告產業來說，有什麼樣的意義呢？
對行銷人而言，這些技術可以讓我們更接近廣告的終極目標：全面貼近消費者需求。而在達成這個終極目標的路上，人工智慧和機器學習將持續改變行銷產業的營運方式。
科技不斷演進，為品牌在說故事以及行銷手法上帶來源源不絕的新機會。舉例來說，電視的出現讓行銷真正邁入了一個大眾媒體廣告以及大量觸及的時代；網際網路和行動裝置的普及則衍生出新形態的廣告內容，切合新世代廣告受眾的行為和需求；人工智慧更將改變人們與資訊、科技、品牌以及服務互動的方式。
"人工智慧和機器學習可讓我們更接近廣告的終極目標：全面貼近消費者需求。"
快速回顧
科技的發展日新月異，各式各樣的應用有時讓人眼花撩亂。讓我們在此快速回顧一下人工智慧和機器學習技術的真實面貌。
人工智慧的研究著重在如何提高機器的智能，或是讓機器模擬人類的思考方式來解決問題。而人工智慧的技術核心正是機器學習：一套用來建立問題解決系統的新方法。數十年來，程式設計人員都是以手動編寫程式碼的方式，讓電腦程式在收到特定指令時提供相關結果。透過機器學習，我們教導電腦如何自主學習，不需透過程式設計人員撰寫一組既定的指令來運作。教導電腦的方法就是提供數個範例讓系統觀察，直到系統開始從這些範例中學習。
舉例來說，要以傳統的程式編寫方法教導電腦區分出貓與狗十分困難。但透過機器學習技術，我們只需提供數張設有貓和狗標籤的相片，讓電腦從中辨識出兩者的特定模式和像素，並開始判斷相片中的動物是貓還是狗。最終，電腦就能區分這兩種動物。事實上，Google 相簿現在採用的技術正是以此為基礎。
對話運算
目前 Google 的技術絕大多數都採用了人工智慧和機器學習。人工智慧不僅能使現有產品的功能 (例如 Google 地圖和 YouTube) 得以大幅突破，也讓產品能夠提供嶄新的使用體驗。
以 Google 個人助理 (Google Assistant) 為例，這是我們在對話運算中真正邁出的第一大步。這款應用程式能夠提供真實的對話體驗，讓使用者享有個人專屬的 Google 服務。Google 個人助理採用語音辨識和自然語言理解功能，協助使用者以最自然的方式處理生活大小事，從管理行事曆到控制燈光都沒問題。
"人工智慧不僅能使現有產品的功能得以大幅突破，也讓產品能夠提供嶄新的使用體驗。"
消費者期望越高，個人化行銷機會越多
技術的進展對行銷人員來說有什麼意義呢？科技與現實世界的深入整合可讓品牌更輕鬆、更即時地與消費者互動。換句話說，消費者的期望只會越來越高。這對品牌而言是一大挑戰，也是一大機會。
對行銷人而言，這個機會很大的一部分即是透過人工智慧完整實現品牌提供個人化服務的目標，全面貼近消費者需求。Google 搜尋和 YouTube 這類平台每天都會觸及數十億名使用者，因此數位廣告平台能協助品牌達到大規模的交流互動。這樣的規模加上人工智慧技術可以提供的客製化能力，代表我們很快就能根據消費者當下的需求量身打造廣告活動。這就好像有幾百萬名規劃人員隨時為你效勞一般。
技術的發展讓廣告活動與消費者互動的每個環節：從規劃、廣告素材訊息、媒體指定目標到零售體驗，可以更全方位地貼近他們的需求。我們將能掌握消費者的所有信號，因此行銷活動可以參考的資訊不僅會有像偏好的產品色彩或色調這種直白的訊息，更可以包括消費者的購買紀錄、與廣告內容關聯性高低等進階資訊。而這一切都能即時迅速地完成最佳設定。
展望未來
人工智慧能如何協助改善目前行銷成效？Google 去年推出的 Pixel 手機就是一個很好的範例。
我們在 Pixel 手機上市的行銷活動設計上，有一大部分是為了要測試機器學習，看看這項技術如何能協助我們觸及並吸引目標對象。
我們採用了 Google Marketing Platform1 的新工具 Custom Algorithm，透過機器學習技術提高在優質刊登位置上購買的可見曝光次數。這套演算法會分析歷史資料，盡可能讓廣告向最相關的目標對象放送。Pixel 行銷活動的實驗結果相當優異。廣告在優質刊登位置上的曝光是其他未使用自訂演算法的廣告活動的 3 倍，而可見每千次展示成本則降低了 34%。
機器學習帶來的最佳化成效為行銷人創造了無窮機會，遠遠超越了既有的媒體指定目標方法，這一點無庸置疑。
開拓無限可能
人工智慧和機器學習技術，已經開始在行銷產業創造可觀的影響。 Instacart 利用 TensorFlow 這個 Google 的開放原始碼機器學習平台，建構機器學習模型來預測最有效率的排序，協助消費者在商店內快速找到所需商品。
可口可樂等品牌利用人工智慧，讓消費者透過智慧型手機與產品互動。華特迪士尼公司則運用語言處理技術，讓系統根據父母唸給孩子聽的故事自動播放相關配樂。
未來，我們想繼續探索人工智慧和機器學習能夠帶來哪些新的啟發，又將如何擴展創意的邊界。有了這些新的技術，創作者、藝術家和音樂家將會設計出什麼樣的作品？而這又會對目前的行銷產業帶來哪些影響？我們相信，新技術帶來的新創意型態，勢必會為品牌行銷方式帶來轉變，也造就更多新的媒體平台。
目前對於人工智慧的發展和應用， Google 仍在剛起步的階段。人工智慧和機器學習技術已經協助行銷人員解決了許多難題，但我們相信，未來會有更多行銷與廣告方面的機會，等待我們繼續開創。
