腾信创新总经理史实:数字营销的AI时代

2017-09-22 11:02:00 作者:佚名 分类 : 比特网

  9月21日,由中国互联网协会指导、网络营销工作委员会主办的第九届未来赢销峰会于北京千禧大酒店盛大来袭。本次峰会主题为“新物种,破界前行”,围绕新物种、内容、人工智能+场景、新零售四场论坛,展开为期两天的激烈讨论和思辨。

  顶尖互联网公司、知名数字营销机构、零售企业、创新公司等不同企业在本届峰会跨界碰撞,对层不出穷的新现象、新模式进行深度讨论。峰会人气爆棚、座无虚席,两千多名观众透过峰会窥探未来商业新物种的模样,展开对未来的全新想象,共同接受思维的洗礼。

  9月22日,第九届未来赢销峰会进入第二天。在大会现场,腾信创新总经理史实发表了《数字营销的AI时代》主题演讲。

  以下为史实先生演讲全文:

  史实:我们开场白先简单介绍一下我们公司。大家可以看见中间有只特别可爱的河马,我们叫做巨兽,这个巨兽承载了我们所有的数据,包括我们近期和运营商采购的数据,包括跟各位友商合作的数据全部都在巨兽里面,我们延伸出来一大堆的产品,后面会有简单的案例,包括鹰眼画像,猎犬用户路径系统。包括网红的价值和网剧的价值。

  其实今天还得说说AI到底是什么。下一页是我写的大热门,Alphago。它赢了之后就有人问我,人工智能有这么厉害吗?我觉得我们家电脑里象棋的程序也特别厉害。象棋程序赢了我之后它怎么不能叫人工智能呢?其实也是,但是它的媒体宣传手段不够。

  什么叫人工智能?看看下一页。这个人亚瑟·塞缪尔。人工智能第一部分就叫机器学习,他当时做了一个很简单的跳棋程序,他当时的编程是没有屏幕的,当年的计算机是以什么来计算的?以房间的面积来计算的,而不是以CPU处理速度。你的面积越大处理速度就越快。我简单说一下搜索数是什么?搜索数其实就是把我们脑子里想的很多事剪枝,更关注的达到终点,其实它是机器学习的开始。

  机器学习跟我们的生活非常接近,商业化的程度非常高。比如我们知道的谷歌Facebook、包括百度、包括飞书都是非常厉害的公司。大家应该用得最多的是Linkedin吧。不管是百度的驾驶还是谷歌驾驶都行驶了很长距离,他们是把机器学习推向了一个巅峰。我们即将讲到的下一步就是深入学习。机器学习是什么?机器学习其实是把我们都不知道怎么做的事情告诉计算机。我们可以在计算机编程里面描述一加一等于二,但是没有办法准确的告诉计算机一个人和一个树的差别。因为每一个人都长得不一样,如果把全世界的人长相都描述一下,人力不可及,人力不可及就需要通过机器深入学习去明白,什么是人和树的区别。

  刚才讲了机器学习,机器学习其实是人工智能一种表现。现在目前机器学习主要用的领域是哪些呢?我先说一个什么是计算机视觉。比如用典型的百度搜索。不要去搜关键词,可以把图片搁进去。语音识别最典型的应用就是人机对话。每天开车的时候,包括手机都有移动化功能,另外一个表现比如大家用的高德和百度的语言包是非常明显的。他们并没有录那么多话,其实只录了几百句话,三千句以内的语言。左转右转等等,它其实是通过我们的语音识别人工智能推算出来的。

  之后一部分自然语言处理这其实是最厉害的。中文自然语言是非常非常难的。我们经常说话有歧义。目前大家通过其它辅助手段,包括百度知乎这些手段,不断完善自然语言学习,真正实现人机对话。最后一个就是我们的广告营销,其实机器学习往营销领域应用的时间非常非常长了,如果没记错的话应该是从2011年开始就不停的有人在提。2009年就有人在做。剑桥一位教授提到,营销和品牌认知有四个阶段,随着时间的推移。跟时间相等的,最开始是在纸刊的时代,这会儿通过户外广告和纸媒,只要看见就会记住这个品牌。

  第二称为价值时代。随着电视和直播来临,它产品的价值、品牌价值是什么?我们有了更深的理解。第三个随着移动互联网的来临,叫做体验时代,什么叫体验时代?我们知道这个品牌OK我喜欢,那我需要它的产品怎么办呢?我去搜索,我去了解它的官网,那么这叫体验时代,我不停的在跟产品进行交互,客服进行交互。最后叫我时代,我时代其实是正在进行中,可能是明天可能是后天。大家都通过各种品牌来标榜自己。

  举个例子,前两天我一个师兄在某一个大学里面调研大三大四的学生,拿上问卷一看就崩溃了。只有20%的认识,80%的都不认识。大家出现了跟以前不一样的品牌认知。以前大家可能用飞扬、飘柔、海飞丝。但是我想问为什么这些消费者会受到这么大的影响呢?是因为不光光受影响,他们喜欢用品牌标榜自己的个性,这叫我时代。

  后面开始进入干货。

  为什么说人工智能和广告营销必须得结合?我们来看看营销的难度。随着现在营销的难度有多大?我写了一个不可能的任务。那么我们在做一个品牌策略和传播路径的时候我们看,产品的分类特别多,产品的具象化特别好,基本上分层、分人、分品牌。

  第二消费者的属性变了。消费者属性以前我们打标签的时候很简单,年龄、性别、消费能力。年龄就分10岁一个档,加个学历可能也就四个非常简单。但其实现在消费者的属性非常复杂。我们基本上需要几十万个标签来标注它。营销内容复杂了,营销内容我们现在,包括这种短视频、我们的前贴片、软文、互动性。媒体形式更多了。这个就不再解释了。

  那么其实这些相乘起来,我们想把每一件事和每一个消费者全部都通过我们的经验值去总结他的营销方案有困难,而且是越来越困难!那么这里我写了一个大数据和营销的逐步结合。我们知道前一阵可口可乐的大新闻,把CMO干掉了。这件事对于我来说非常可怕。因为我作为一个代理公司的老板是不是我要失业?但是我发现不是这样的。大家可以看见这张图两侧一边是CMO部门架构,一边是CO部门架构。其实是大数据部门中间和研究消费者的这个部门合并了。

  合并了产生之后的结果是什么?以前我们可以非常简单的去做消费者的调研,是因为我们非常容易去做全层,我们说这个年龄、这个性别我们3%或者4%的抽样我们就可以完成对消费者的调研。其实现在不行,随便过来3%-4%的消费者他们之间的共性越来越少了需要大数据辅助我们的调研。当人工智能下面说说具体执行过程,当人工智能和营销合并发生什么呢?把消费者的洞察分层,了解偏好和确信购买。

  我只是简单写了四层,营销效果也要分为四层。因为我要分层去进行他们的判断。以前我们经常去看,我们去投一个广告,我们只是简单的去说我投了多少CTM,我的点击率是多少。

  现在随着消费者个性化出现,有一点更多的品牌价值没有办法证明,到底你的投向是不是有效的?我们把每一个人进行不同的标准。那么这首先说是,在提出的第一个理论,那么就是把营销计划、营销结果全部都数字化、自动化分层之后。那么第二个又提到人工智能,这张图画的好像很复杂。那么这里面提到神经网络,没关系其实神经网络就是跟我们大脑很像。刚才我讲到了机器学习、深度学习,加上神经网络就是我们现在讲的人工智能。

  那么在这张图里面我提到一个是说,利用人工智能每一个资源打标签。为什么是这样的?其实我们打标签这个工作应该很早很早就开始做了。可能几百万、几千万,还有一些专家商议的标签都是有可能的。但是为什么这里面人工智能打标签?任何一个标签都需要文章来训练。但是互联网整个内容和结构都是有偏颇的,大家都集中在投固。大量的标签是没有语料来训练的。就是你建了再多标签,会发现大量标签没有训练过。人工智能它通过自己的判定,把不能分辨的东西给我们,这样才能形成最终我们想要的标签结果。

  在这里面我写了几个部分,除了对人打标签,对资源也要打标签。同时通过模型来验证。下面进入步骤。

  第一步:刚才讲过,我们把消费者提供分层。这张图非常熟,我们有注册信息、有各种信息没关系,反正就是组织识别用户。我们识别用户的目的是把它进行这种自动化的分层,分为四个需求阶段,这是针对某一种商品。

  第二步我们通过分层、借助机器的能力,通过不同的内容、不同的媒体形式,在不同的层面进行不同的宣传。这个消费者愿不愿意了解我们的产品?消费者是不是喜欢我们的产品?有没有可能购买我们的产品?每层分开进行传播。

  第三部分我们这里面写了一个计算,我只是截取了一部分计算的属性。后面是它的分层,有没有近期购买?是不是我们的持币待购用户?他关注的内容是什么?关注完这些媒体上的内容有什么变化?这其实是对广告非常好的了解。

  第四步就提到深入学习。我们前面讲了,我们给人进行了分层,给结果进行了模型校验。在这里面我要讲一个深度学习的概念,那么就是有一个叫做:黑箱模型。什么叫黑箱模型?在人工智能里面黑箱模型是一种非常典型的表现。是因为我们没有办法控制模型的进化,它已经超出了人类可理解的范围。那么相对于黑箱模型,他们的基础参数,上亿个参数是不可以解释的。这里面比如说什么领域不能用黑箱模型呢?我们的医疗领域、医疗领域是不可以用到黑箱模型的。因为一旦我们去通过黑箱模型描述一个医疗的结果之后,说我就看见你有病,到底有没有病需要用黑箱模型反推。

  而我们营销领域非常擅长用黑箱模型。这个模型到最后我只需要看确实它的点击率很高,确实LI很高,我们没有必要反推和解释这个模型。这也是深度学习为我们带来的惊喜。最后一步通过人工智能的方案,让整个我们的营销因素拆解成,应该说在这张图上只是想表现出来,但是我已经不理解。做到这一步其实我已经不关心它到底怎么做的,用了那些内容,其实我已经不关心了。

  那么在这里我最后总结一下。

  通过这种营销目标的设定,其实我们完成了闭环。我们的客户提前设定好它今年的销售预期,把它的营销目的直接告诉我们的机器就可以制订营销计划。首先说这个一定是基于对它这个客户投放过,对它的产品和它消费者非常理解的情况下制定营销计划。指导营销内容的制作。这刚才展示过内容制作。不用我再重复了,那么这些全部都通过人工智能已经可以完成了。

  人工智能带来的是什么呢?其实真的是营销的全部。包括这个素材制作、营销的洞察、营销的价值评估、个性化媒体的推荐以及品牌定制。是不是所有的营销人都要下岗?但是我在总结。

  这个我举一个案例,这是我们的一个孩子,就是我称之为孩子是我们42V系统,到现在已经三岁多了。我认为他具备人工智能开始已经三岁了。那么这个系统为什么我拿出来说?其实它是一个监测系统,主要是检测我们的负面新闻,看看时效性非常重要。但是我们42V非常重要的一点是说,情感分析就跟自然语言一样非常非常难。为什么只有三岁呢?现在目前能分辨的情感只有十几种。这里面我罗列了八种。就是说愤怒、期待、这些是非常非常难分辨的。

  目前我不敢说42V很准确,但是目前应该是有60%左右的准确率。下一个是我一个很好的朋友他们做得一个千人千面的素材。为什么说这个是人工智能呢?其实客户只给了基础素材。大家可以看整个根据不同背景,不同的宣传内容可能是动力,可能是品牌,一个简单的素材分成千人千面的素材全部都是有机器完成的。非常厉害。

  总结一下,我刚才讲的这些人工智能可能大家听专家说的时候会有一定的区别。有人在说你们现在讲弱人工智能。没关系,弱人工智能和强人工智能,我们期盼着人工来临。当强人工智能来临的时候其实我们是不知道的。

  就像一列火车,我们站在站台上等着火车过来。但是我们完全不知道只是在期盼它来,等它到的时候已经过去了。人工智能大大取代了我们的工作。比如说我们的整个策略工作,我们的创意工作。但是这些都没有关系,我觉得人类比它要厉害得多。因为人类有爱。

* 本文为ChinaByte比特网原创内容,版权所有,转载请注明出处和原文链接,未经授权请勿用于商业用途。

芥末视频

最近更新
科普

科普图集
互联网创业者迎来春天,创业环境将更好

互联网创业者迎来春天,创业环境将更好>>详情

“互联网+”接上大市场,小创业正确打开方式

“互联网+”接上大市场,小创业正确打开方式>>详情

邮件订阅

软件信息化周刊
比特软件信息化周刊提供以数据库、操作系统和管理软件为重点的全面软件信息化产业热点、应用方案推荐、实用技巧分享等。以最新的软件资讯,最新的软件技巧,最新的软件与服务业内动态来为IT用户找到软捷径。
商务办公周刊
比特商务周刊是一个及行业资讯、深度分析、企业导购等为一体的综合性周刊。其中,与中国计量科学研究院合力打造的比特实验室可以为商业用户提供最权威的采购指南。是企业用户不可缺少的智选周刊!
网络周刊
比特网络周刊向企业网管员以及网络技术和产品使用者提供关于网络产业动态、技术热点、组网、建网、网络管理、网络运维等最新技术和实用技巧,帮助网管答疑解惑,成为网管好帮手。
服务器周刊
比特服务器周刊作为比特网的重点频道之一,主要关注x86服务器,RISC架构服务器以及高性能计算机行业的产品及发展动态。通过最独到的编辑观点和业界动态分析,让您第一时间了解服务器行业的趋势。
存储周刊
比特存储周刊长期以来,为读者提供企业存储领域高质量的原创内容,及时、全面的资讯、技术、方案以及案例文章,力求成为业界领先的存储媒体。比特存储周刊始终致力于用户的企业信息化建设、存储业务、数据保护与容灾构建以及数据管理部署等方面服务。
安全周刊
比特安全周刊通过专业的信息安全内容建设,为企业级用户打造最具商业价值的信息沟通平台,并为安全厂商提供多层面、多维度的媒体宣传手段。与其他同类网站信息安全内容相比,比特安全周刊运作模式更加独立,对信息安全界的动态新闻更新更快。
新闻中心热点推荐
新闻中心以独特视角精选一周内最具影响力的行业重大事件或圈内精彩故事,为企业级用户打造重点突出,可读性强,商业价值高的信息共享平台;同时为互联网、IT业界及通信厂商提供一条精准快捷,渗透力强,覆盖面广的媒体传播途径。
云计算周刊
比特云计算周刊关注云计算产业热点技术应用与趋势发展,全方位报道云计算领域最新动态。为用户与企业架设起沟通交流平台。包括IaaS、PaaS、SaaS各种不同的服务类型以及相关的安全与管理内容介绍。
CIO俱乐部周刊
比特CIO俱乐部周刊以大量高端CIO沙龙或专题研讨会以及对明星CIO的深入采访为依托,汇聚中国500强CIO的集体智慧。旨为中国杰出的CIO提供一个良好的互融互通 、促进交流的平台,并持续提供丰富的资讯和服务,探讨信息化建设,推动中国信息化发展引领CIO未来职业发展。
IT专家网
IT专家新闻邮件长期以来,以定向、分众、整合的商业模式,为企业IT专业人士以及IT系统采购决策者提供高质量的原创内容,包括IT新闻、评论、专家答疑、技巧和白皮书。此外,IT专家网还为读者提供包括咨询、社区、论坛、线下会议、读者沙龙等多种服务。
X周刊
X周刊是一份IT人的技术娱乐周刊,给用户实时传递I最新T资讯、IT段子、技术技巧、畅销书籍,同时用户还能参与我们推荐的互动游戏,给广大的IT技术人士忙碌工作之余带来轻松休闲一刻。