1、所有這些不同時機加在一起，可以給廣告主指出特定場合的最佳廣告。這稱為契機評分(moment scoring)，由此產生的這種同步計算結果是人工智慧(ai)與大資料結合的產物。
2、有了這麼多的資料積累和這麼快的決策速度，那全自動的廣告投放就變得可行，不過這並不意味著不需要人的貢獻。記住，人工智慧的全部學習過程都需要人的理解力，去調整引數、廣告傳遞的資訊、廣告創意，並且優化它們的結果。
3、能了解廣告每一次被受眾看到的實際價值將是乙個重要的差異化優勢。使用者現在對你的廣告作出反應的可能性有多大?這是主要問題。而最佳的做法是，如果你已經採用了人工智慧和大資料來了解受眾的反應，那麼就不要再憑空去猜測。
近年來，人們使用**與社交網路的方式發生了巨大的變化。乙個很好的例子就是移動**提供了難能可貴的便利性。移動**是21世紀的乙個強烈特徵，促使我們去提公升管理大量資訊的能力。這種環境下，廣告主都想要找到優質的服務、技術、應用，來幫助自己組織和實施程式化的。
我們生活在數字時代中，消費者擁有充分的選擇權，由此迫使廣告主進行重大調整，提供獨有的客戶體驗、個性化定製並且適應消費者的偏好與需求。每天，無論我們在做什麼，我們都會收到激發「靈感與慾望」的資訊。因而我們認為，對於廣告主而言，只是靠個人資料資訊來爭取目標受眾，這種舊的做法再也不頂事了。如今，關鍵在於能否找準契機!
所有這些不同時機加在一起，可以給廣告主指出特定場合的最佳廣告。這稱為契機評分(moment scoring)，由此產生的這種同步計算結果是人工智慧(ai)與大資料結合的產物。隨著演算法不斷地產生即時計算結果，我們的ai也在不斷迭代演進，在這個過程中資訊得到新增，讓市場營銷對消費者下一次有機會**廣告的影響力得到提高與加強。資料在這種模式下源源不斷地生產出來，讓廣告主能以理想的公眾形象表達，完成更多成功的廣告活動。
人工智慧應用效果的另乙個例子是「快速判斷」。通過對網路足跡進行過濾，依據消費者上網期間的購買行為，就能夠有針對性地向他們投放廣告活動。比如有人逛體育類**時買了東西，就會向他投放跟體育有關的廣告。隨著時間的推移，經過學習的ai就能識別這些使用者當中誰是某類運動(比如足球)的愛好者。利用這個結果，消費者將獲得乙個新的評分，相比過去那種基於消費者泛泛興趣的評分能更好地幫助廣告主提高對目標受眾的定位精度。
有了這麼多的資料積累和這麼快的決策速度，那全自動的廣告投放就變得可行，不過這並不意味著不需要人的貢獻。記住，人工智慧的全部學習過程都需要人的理解力，去調整引數、廣告傳遞的資訊、廣告創意，並且優化它們的結果。
在這個複雜的虛擬世界裡，對於乙個成功的廣告活動而言，能了解廣告每一次被受眾看到的實際價值將是乙個重要的差異化優勢。使用者現在對你的廣告作出反應的可能性有多大?這是主要問題。而最佳的做法是，如果你已經採用了人工智慧和大資料來了解受眾的反應，那麼就不要再憑空去猜測。換句話說，要讓消費者對你的品牌產生好感，關鍵就在於找準契機，而且這也自然能讓你的廣告活動達到最佳效果。
人工智慧能為旅遊業帶來多大的想象空間？
以前，想要去度假的話，你就必須親自到旅行社去。而一些大膽的旅行者們會依據口碑推薦和可信的旅遊指南來制定行程。高速網際網路欲打破這種格局，特別是人工智慧的出現。人工智慧基於超個性化產品來增加廣告轉換率最終提高了旅客購物體驗。與此同時，還能基於旅客的資訊 目的地 時間，以及通過演算法處理諸多其他引數和資...
小總結大資料和人工智慧
大資料 雲計算和人工智慧是當下比較熱的it方向，bat都有了雲，都有了ai部門，各有優勢，也不可避免的產品功能同質化。移動網際網路產生的大量資料，促使大資料的發展，大資料的發展又和雲計算相互促進，這兩個的技術進步又帶動ai的發展。技術相互促進，不一定什麼時候應用到某個領域就是乙個風口。資本和 的介入...
雲計算 大資料和人工智慧
參考 一 雲計算最初的目標 1 理解網路資源 儲存資源概念 2 對於一台電腦是這個樣子的，對於乙個資料中心也是同樣的。想象你有乙個非常非常大的機房，裡面堆了很多的伺服器，這些伺服器也是有cpu 記憶體 硬碟的，也是通過類似路由器的裝置上網的。這時的問題就是 運營資料中心的人是怎麼把這些裝置統一的管理...