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在过去的几十年里，广告业取得了长足的进步。随着数字营销的兴起，广告商比以往任何时候都能获得更多关于消费者和企业的数据。这些数据输入到巨大的新计算能力中，为广告商提供了越来越有效的信息传递方式。
进入下一代广告技术。这种新技术结合了人工智能和上下文数据，可以在个人层面上为消费者量身定制广告。通过分析一个人的兴趣、偏好和行为数据，广告商可以向目标受众提供在特定时刻产生共鸣的内容。
这种新方法的关键是上下文数据。广告商现在不再只是简单地看一个人的人口统计信息或搜索历史，而是看一个人的背景——他们在哪里，他们在做什么，他们对什么感兴趣，这些都是通过数千个数据点实时测量的。通过了解一个人的背景并在几秒钟内自动创建自定义内容，广告商可以同时向数百万消费者提供高度相关的广告。
通过使用机器学习算法，人工智能可以分析大量数据，以识别人工无法监控和采取行动的模式和见解。
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以下是这些技术如何在为每个人生成高度个性化的内容方面发挥作用:
- 机器学习:机器学习算法使广告科技公司能够分析大量数据关于每个用户，包括他们的浏览历史、搜索查询、社交媒体活动和其他互动。这些算法使用这些数据来识别模式并做出预测关于什么?内容最有可能与每个用户相关并吸引他们。
- 预测分析:预测分析是使用统计算法和机器学习技术来分析数据并做出预测关于未来的事件或行为。在广告技术中，预测分析被用来预测用户的需求和偏好，甚至在他们表达之前。通过分析用户行为模式和其他数据点，人工智能算法可以做出高度准确的预测关于什么?内容对每个用户来说都是最具吸引力和相关性的。
- 自然语言处理(NLP)NLP是人工智能的一个分支，它使计算机能够理解、解释和生成数据人类声音中的内容。通过使用NLP，广告科技公司可以分析和生成高度策划的广告根据个人用户的兴趣和需求量身定制的内容。这项技术使计算机能够理解人类语言的细微差别，包括上下文、意图和情感，这对产生高水平的人至关重要化相关内容。
想象一下这样一个世界:你走在街上，手机上收到一条通知，说附近有一家你以前没去过的咖啡店。通知是根据你的兴趣和喜好定制的，因为它是你喜欢的咖啡类型，按你通常支付的价格，设置在你倾向于享受咖啡店的氛围中，在一天中你通常外出时喝咖啡的时间。该通知还包括您过去购买的饮料的折扣。这是人工智能和上下文数据协同工作以提供高度针对性和个性化广告的一个例子。
但这种方法并非没有挑战。使用个人数据来瞄准消费者，显然存在隐私和道德方面的担忧。
尽管政策制定者通过欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)和美国的《加州消费者隐私法》(CCPA)对该行业采取了积极的监管立场，但在这个快速发展的生态系统中保持章程的最新性，至少可以说是一项挑战。在短期内，随着我们越来越接近价值驱动和衍生的汇合点，透明度最终将决定广告商和最终消费者的效率。
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尽管存在这些挑战，但这种参与方式的好处是显著的。解决相关性和时机问题可以为消费者和企业的所有垂直领域的所有利益相关者创造双赢。
经过的每一秒都代表着数百万的数据记录——尤其是在广告领域。这与模型和算法在正反馈循环中变得更好直接相关，从而导致个性化广告的整体理想增长——现在只是与行业和基础技术的指数“j曲线”增长故事相关的开始。
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