亚博网页版登陆界面|一年狂赚千百亿,谷歌、微软还要利用AI赚更多广告收入

企业新闻 | 2021-03-25
本文摘要:作为世界科技巨头,谷歌和微软公司已经在人工智能领域发挥了力量。

作为世界科技巨头,谷歌和微软公司已经在人工智能领域发挥了力量。无论是学术成果还是产业应用,这两者的报道都是内向的。但是,大家不怎么说的是,他们利用AI技术提高广告业务的收益。

众所周知,很多在线广告只在用户页面上收费。因此,预测广告点击率(CTR)成为AI应用的最重要目标。因为CTR精度的稍微提高可以带来巨额收入。

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微软公司根据搜索部门最近发表的研究报告,即使某产品只提高0.1%的预测精度,也能产生数亿美元的额外收益。实际上,谷歌、微软公司和其他互联网巨头没有公开发表太多关于广告业务的运营细节,但从微软公司搜索报告、谷歌和阿里巴巴发表的最近的公开发表文件来看,3家巨头想在广告系统中部署AI技术的想法,同时他们在这个业务潜力也令人羡慕。

据了解,目前微软公司、谷歌、阿里巴巴都利用深度自学预测广告点击率,在此获得根本收益,该机器学习技术也引起了AI投资领域的关注。迄今为止,谷歌CEO、Sundar、Pichai对公司战略进行了根本调整。也就是说,从MobileFirst到AIfirst。

就此而言,广告业务仍然是谷歌整体运营的大部分。根据2017年第二季度报报道,广告业务收入为227亿美元,占母公司Alphabet总收入的87%。本月初,谷歌纽约事务所的研究人员公开发表论文,称其顺利开发了新的深度自学系统,可用于预测广告点击率,进一步扩大广告收入。

在这篇论文中,作者认为,一家具有大规模用户基础的公司,只有通过小改良才能大大提高收益,同时这种方法也能打败其他系统,增加研发和运算的压力。在国内,在享受全国仅次于电气商务平台的阿里巴巴的同时,在AI广告领域也有很多希望。

据了解,它利用深度自学技术给它带来了数十亿美元的广告收入。据(公共编号:)报道,今年6月,蚂蚁技术团队在ar西v公开发表论文,使用他们设计的深刻兴趣网络(DeepinterestNetwork、DIN),可以解决问题正确预测点击量的问题。通过观察阿里巴巴收集的用户历史不道德数据,该技术团队发现两个指标对广告点击率预测精度有根本影响,一个是多样性,一个用户对许多不同类别的东西感兴趣,另一个指标是部分对应阿里研究人员特别强调,深度自学的力量可能会因为传统的推荐算法而影响用户在线生活的多样性。

例如,年轻人有时只想卖东西,有时担心孩子的衣服问题。当然,现在深度自学对技术大公司的广告收益有什么影响是很困难的。

因为仍然没有影响在线广告市场的因素,公司也会泄露与该业务相关的技术。但是,从谷歌的报告来看,多年来广告业务的收益还在稳步增加。微软公司在最近的季度财报中,搜索广告收益比去年同期急速增加8%,急速增加金额为1.24亿美元。

该公司同时回应,搜索收益的快速增长主要取决于高搜索量和搜索单价。当拒绝接受Wired采访时,微软公司仍在广告系统中大大测试新的机器学习技术。

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微软公司搜索广告营销负责人JohnCosley说:网络广告可能是目前AI和机械学习中最有利的应用。微软公司最近开始用于新的深度自学算法,理解搜索的意义,寻找相关广告。但深度自学的广告使用的研究论文可能会巩固其确实的实力和挑战力。公司为了防止企业秘密的公开,必须对多特别的保密作出反应。

广告公司Criteo的研究负责人Suju、Rajan应对,研究负责人倾向于叙述一些技术人员面临的问题的修正版本,这些技术人员必须射击和服务于大规模的广告业务。据了解,该公司发布了一篇关于谷歌等公司改进点击率预测的论文,用于百万广告页面的邮件日志。

但是,从来没有发生过交通事故,Rajan指出深度自学在广告行业依然有用。例如,可以计算出今天看到或者网上购物的东西和下周出售的东西之间多年的因果关系。需要模拟用户兴趣的时间线是深度模型能做到的最坏的事情。

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Rajan说。谷歌和微软公司可以越来越准确地预测我们的想法和页面不道德,这可以说是一件好事。另一方面,与多年服务的广告目标相似,可以给用户带来更多的便利,不像广告那样。

另一方面,它也可以帮助广告商到达他们真正想要相似的用户群。然而,在线广告公司也受到与消费者或其他公司完全一致的鼓励。

根据哈佛商学院教授Benjamin的Edelman研究成果,谷歌搜索偏向于公司自身的服务,以不公平的方式强制其他公司在广告上投入巨额费用。今年7月,谷歌也付出了代价——被欧盟罚款27亿美元。这种偏向于自己的服务而谴责失败的道德,现在也可以通过机器学习不提高。

如果机器学习可以通过向必要用户启动必要的广告来提高广告平台的效率,他们可以建立更好的价值。Benjamin教授说:谷歌做的事情很多,市场没有扩大。在广告方面,像其他行业一样,AI可以向科技公司表现出巨大的能量和责任。

录音:图像来自网络的ViaWired原创文章,允许禁止发表。下一篇文章发表了注意事项。


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