2018年中国AI2b营销市场研究报告.pdf
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1、中国AI+营销市场研究报告2018年22018.12 iResearch I来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。摘要技术进步推动营销发展,阶段重心从触达、交互、精准到效率,营销技术已经进入AI+营销阶段。一方面行业自身痛点将驱动AI技术在营销应用上的不断深化,另一方面政策监管的逐渐加强和资本市场的探索尝试也为AI营销的长期发展提供了一定程度的利好条件。通过数据挖掘、NLP、机器学习等关键技术,AI对传统营销各环节进行优化,在用户筛查、内容创作、创意投放、效果监测及行为预测等领域做出贡献,并对搜索广告、信息流广告和互动广告等多种营销方式进行革新,提升营销效果。数据和技术是AI+营销产业各方的共同
2、发展方向。广告主依托外部技术支持,深度挖掘自有数据价值;媒体方数据与技术两手抓,巩固自身竞争优势;第三方服务商短期不断深化关键技术,长期积极搭建智能营销平台。未来趋势:营销流程效率优化,打通首尾形成闭环;组织架构效率优化,未来人工更专注于策略制定;用户数据效率优化,智能推荐从行为洞察到需求预测。发展建议:广告主从Adtech走向Martech,推动观念、数据、技术和组织架构升级;第三方服务商从提供数据和技术支持向提供解决方案升级。背景应用现状趋势与建议3中国AI+营销市场发展背景1中国AI+营销技术应用情况2中国AI+营销市场产业链发展状况3中国AI+营销市场典型企业及案例分析4中国AI+营销
3、市场发展趋势及建议54AI+营销的定义AI+营销内核:人工智能、数据、效果AI+营销的本质是在人工智能的基础上,通过机器学习、自然语言处理及知识图谱等相关技术,对数据处理、内容投放以及效果监测等营销关键环节进行赋能,优化投放策略、增强投放针对性。其核心为帮助营销行业节约成本、提高效率、挖掘更多营销渠道。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2018.12 iResearch IAI+营销定义AI+营销“AI+营销”指人工智能核心技术在营销各个环节和场景的落地应用,进而降低营销成本,提高营销效率,挖掘更多的创新营销模式和玩法。数据处理用户洞察智能投放效果监测5传统营销互联网+营销大数据+营销AI+
4、营销营销技术应用发展历程技术进步推动营销发展,AI技术应用全面优化营销效率相比营销理念的变化,技术的升级突破更加直接推动了营销的发展,不断为营销实践创造更多的可能性。整体来看,营销技术发展大致可以分为四个阶段,分别是基于大众媒体技术的传统营销、互联网技术+营销,大数据技术+营销,AI技术+营销,各个阶段相互叠加影响,进而使得每个阶段的营销重心都在升级。其中传统营销阶段更加关注对大范围消费者的触达,而互联网+营销阶段则会考虑在触达的基础上进行交互和沟通,在大数据+营销阶段则开始注重营销的精准度和个性化,到AI+营销阶段,则开始全面优化各个环节的效率。随着AI技术在营销中的应用深化,其除了提高产业
5、效率外,在触达、交互和精准上也会提出更加优质的解决方案,未来AI技术将对营销持续产生着深刻的影响和变革。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2018.12 iResearch I营销技术应用发展历程及阶段特征DSP/DMP营销云智能创意广播广告1920电视广告1941门户广告阶段关键词:触达该阶段营销的主要目的在于触达更多消费者,相对于传统线下营销形式,大众媒体的出现使得营销信息可以覆盖十分广大的消费者群体阶段关键词:交互随着互联网普及,其让营销在广覆盖性的基础上,有了更多交互的可能性,营销不再是单向信息传播活动,而是与消费者的互动和沟通阶段关键词:精准随着大数据技术的应用成熟,各类精准营销的
6、概念和平台不断出现,该阶段下更加关注营销对用户触达的精准度阶段关键词:效率基于人工智能技术在营销领域的逐渐渗透落地,营销各个场景和环节更加智能化,营销效率不断提高1995搜索广告2000信息流广告2006Ad Exchange2010200420122016营销机器人未来社交媒体广告20046AI+营销政策环境政策扶持力度不断加大,未来有待进一步精细化管理近年来国务院、科技部、工信部和民政部等各大国家机关不断推出加快人工智能发展的有关政策,加快人工智能在重点领域落地情况。其中在2017年国务院印发的的新一代人工智能发展规划和17、18年政府工作报告中多次明确发展智能产业、加快人工智能深度应用。
7、尽管政策环境利好,对人工智能领域的扶持力度和声量都不断加大,但未来还有待进一步精细化管理。一方面,当前出台政策更多是从自上而下的宏观层面指导,并且主要集中在与社会民生联系更为紧密的细分领域,如AI+安防、AI+教育、AI+医疗等,具体到AI+营销领域未来有待更多针对性的政策出台;另一方面,随着AI营销的发展和应用,用户数据和用户隐私的平衡问题将愈发受到重视,未来针对用户隐私保护和数据监管也会不断加强和精细化。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2018.12 iResearch I中国人工智能技术落地相关主要政策时间政策名称政策内容2016年11月“十三五”国家战略性新兴产业发展规划推动人工智
8、能技术在各领域应用,鼓励各行业加强与人工智能融合2017年3月2017年政府工作报告“人工智能”首次被写入政府工作报告2017年7月新一代人工智能发展规划人工智能上升到国家战略层面。明确指出加快人工智能深度应用2018年3月2018年政府工作报告加强新一代人工智能研发应用;在多领域推进“互联网+”;发展智能产业,拓展智能生活全面推动人工智能在营销等相关领域落地应用72018.12 iResearch IAI+营销资本环境AI行业整体资本热度高昂,AI+营销相对持观望和试水态度近年来,整个AI行业都是资本市场格外关注的热门领域,而AI+营销作为典型的AI落地应用场景,也受到逐年受到更多资方的青睐
9、。但相对来看,AI+营销投融资事件数量在AI整体行业中的占比在逐渐下降,一方面是由于AI赋能的细分落地场景愈加丰富,另一方面和AI营销的技术有待进一步成熟、商业模式和行业生态有待更加完善稳定也有一定关系。从AI行业主要细分领域的对比情况来看,AI+营销的投资事件总数占比为10.9%,而获投总额占比仅为5.2%,其单笔获投均额远远低于其他赛道,这也侧面说明了资本对AI+营销领域还处于观望和试水阶段,未来随着AI在营销领域的应用深化和落地,将获得资本市场更多的关注。来源:IT桔子;艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。59275646553017.2%15.5%17.1%16.2%9.5%10.8%5.6
10、%20122013201420152016201720182012-2018年AI+营销投融资事件数量及占比变化情况AI+营销投融资事件数量(次)AI+营销投融资事件数量在整体AI行业中的占比(%)14.2%14.1%12.5%5.2%25.0%53.8%27.6%6.9%7.5%10.1%10.9%11.5%18.8%39.4%AI+家居AI+安防AI+教育AI+营销AI+金融AI+汽车AI+医疗2012-2018年AI主要细分领域投融资事件和金额在行业整体的占比情况投资事件占比(%)总投资额占比(%)Q1-Q38投放前投放中投放后AI+营销产业内驱力行业自身痛点成为产业发展主要驱动力相比外
11、部环境,AI+营销的发展驱动力更多来自于行业自身痛点。随着营销产业的不断发展,传统的营销模式显示出了许多弊端。在用户时间碎片化的前提下,广告ROI效果不理想、新品牌定位不明确、目标用户不清晰等问题被不断放大,同时病毒式的投放方式以及单一的内容形式也必然会让用户产生审美疲劳,降低对广告的体验和兴趣。人工智能针对上述问题,通过技术与营销环节相结合,在提供更加充实的用户特征以及创意内容的同时,对投放的策略和形式进行优化。从而达到ROI和广告位利用率的双提升,实现全行业效果优化。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2018.12 iResearch IAI+营销主要痛点及优化效果机器学习知识图谱自然语
12、言处理生物特征识别AR/VR精准用户画像个性化创意生成最佳渠道触达虚假流量过滤用户特征模糊创意内容单调投放形式单一效果难以监测再营销难以实现实现结合行业痛点AI技术应用效果优化投放前投放中投放后9中国AI+营销市场发展背景1中国AI+营销技术应用情况2中国AI+营销市场产业链发展状况3中国AI+营销市场典型企业及案例分析4中国AI+营销市场发展趋势及建议510AI+营销核心技术分析数据获取数据对于人工智能而言是最基础和重要的存在,AI做出的一切分析和判断均是基于对海量数据的分析,因此,有效地获取多样的数据并将其整理入库成为AI+营销所重视的核心技术之一。除了传统的通过公开资料以及市场调查之外,
13、AI可以通过网络爬虫等技术迅速遍历大量网站,并根据预先设定的逻辑,按照不同的优先级进行数据获取。同时相较传统数据整理,更多数据的电子化也给予了人工智能在线上获取数据后直接按数据类型导入数据库进行分类整理的能力。极大地为现阶段的营销活动节约了在数据采集以及整理上所花费的精力和时间,缩减了营销成本。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2018.12 iResearch IAI+营销核心技术:数据获取搜索历史线下购物出行记录浏览记录会员资料电商消费基本信息商户信息核心技术场景应用优化效果11AI+营销核心技术分析自然语言处理自然语言处理是人工智能领域中的一个重要研究方向,这项技术的核心目的是让人与机
14、器通过自然语言进行沟通,是AI快速获取数据(用户属性、用户需求等)、并且给出自然回应即通过人类可以理解的方式回应的重要工具。基于自然语言处理技术,营销人员可以在创意中加入语音、文字等互动形式,让用户与广告之间产生双向的交互方式,加强用户和品牌之间的互动性,从而提高广告的传播效率。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2018.12 iResearch IAI+营销核心技术分析:自然语言处理自然语言处理Natural Language processing大数据Big Data知识图谱Knowledge Graph机器学习Machine Learning语言学Linguistics文字校对智能问答
15、系统机器翻译自然语言生成技术层应用层核心技术场景应用优化效果12AI+营销核心技术分析机器学习作为一门专门研究如何让计算机像人类一样学习的学科,机器学习一直作为人工智能的核心技术应用在人工智能的各个领域。从1959年的跳棋程序到如今的Alpha GO,机器学习也从简单的机械学习逐渐发展到现在最常用的归纳学习。其过程不断趋近人的思考过程,在人遇到一个新的问题时,会通过以往的类似经历总结出规律,并将新的问题套用到规律中,以推测可能的结果,相应的,机器学习基于对历史数据的归纳和学习,构建出事件模型,并将合适的新数据输入相应的模型来预测未来。因此,机器学习技术在营销中得到了十分广泛的应用,如在广告投放
16、智能决策和自动创意生成等场景,机器学习技术都起到了十分关键的作用。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2018.12 iResearch IAI+营销核心技术分析:机器学习经验规律解决方案新问题输入提出归纳历史数据模型属性新数据输入预测训练记录添加核心技术场景应用优化效果人脑思考过程机器学习过程13行为属性浏览视频网站去健身房步数少于50消费属性去电影院看电影购买日用品购买手机等产品个人属性宗教信仰性格消费理念基本属性性别、年龄学历、居住地工作、收入AI+营销落地场景用户洞察多方数据库全面涵盖,个性标签组精准定位目标用户在各类营销活动中,如何确定用户兴趣,定位目标用户是一切活动的前提。通过对用
17、户进行分析,可以准确地判断用户是否是本次营销活动的目标受众。在传统营销中,因为人力有限以及营销人具有的主观性,无法对用户特征进行详尽的判断,同时对于数据的处理能力亦远逊于机器。而AI通过自身强大的处理能力可以对多方汇集的大量数据进行快速的分类处理,迅速建立用户样本库,更好地定位目标用户群。同时在用户时间碎片化、行为多元化的背景下,AI通过深度学习可对自身进行迭代和进化,跟用户行为和习惯保持同步变化和追踪,有效地降低投放成本,提升营销效果。当前的Look-alike正是人工智能技术在用户定位场景的典型应用。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2018.12 iResearch IAI+营销落地环
18、节:用户洞察用户数据数据挖掘云计算知识图谱机器学习相关技术核心技术场景应用优化效果14AI+营销落地场景内容创作结合用户标签,输出个性化内容在传统营销中,大量的营销创意和素材均通过人工思考制作,因此制作周期较长,同时由于生产力的桎梏,稀少的创意数量无法满足不同用户的兴趣。通过AI对已有的大量素材进行整合和分析,可以在短时间内迅速根据活动内容生成大量不同形式、不同内容的营销创意,大大缩短了从创意的生成时间的同时提高了用户兴趣,增加用户点击率和转化率。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2018.12 iResearch IAI+营销落地环节:内容创作产品特性1特性n特性2特性3创意1创意n创意2
19、创意3用户群1用户群n用户群2用户群3素材整合素材整合素材整合素材整合偏好输入偏好输入偏好输入偏好输入特性分析数据挖掘计算机视觉自然语言处理知识图谱机器学习相关技术核心技术场景应用优化效果15AI+营销落地场景创意投放精确识别用户感兴趣渠道,提高用户触达随着互联网的发展和移动设备的不断普及,越来越多的用户将更多的时间和关注投入在在线社交以及短视频等新型平台上,这也将营销场景拓展至更多新的方向。在旧的营销模式下,广告主很难量化筛选出适合自身的投放平台和投放方式。而人工智能技术可以在已分类完毕的用户群中准确识别出目标用户,并通过定量分析遴选出这类用户的媒体和场景偏好,从而帮助广告主在投放方式、场景
20、及时间等方面做出最优化的选择,有效控制成本的同时提升营销效果。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2018.12 iResearch IAI+营销落地环节:创意投放Step 1Step 2Step 3Step 4创意分析理解创意内容分析创意形式选择适合渠道用户选取用户自身兴趣用户个人属性用户购买力用户潜在购买意愿渠道选择用户偏好渠道创意形式适合渠道渠道性价比创意投放文字识别计算机视觉机器学习相关技术核心技术场景应用优化效果16AI+营销落地场景效果监测有效识别过滤虚假流量,带来更真实的营销结果AI不仅可以在投放前以及投放中发挥作用,也可以充分对投放后的效果监测以及分析环节进行优化。如今广告主对
21、于投放出去的营销活动的结果愈发重视,对于一个透明、真实的结果的渴望也越来越强。而AI技术凭借自身庞大的数据库,可以准确识别出投放效果中的作弊行为,同时多方面对用户后续行为的跟踪分析,以判断是否存在人为的“刷效果”行为存在,并对上述两类虚假流量进行反制,打破产业链角色间在营销效果间的信息壁垒,为广告主有效节约投放预算,并提升品牌宣传度和安全性。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2018.12 iResearch IAI+营销落地环节:效果监测数据物理属性访问时间;访问地址非正常时间流量异常地域访问数据网络属性IP地址;网络接入方式IP重复;接入方式单一用户行为跳出率;访问路径;访客重合度高跳出
22、率;访问路径相同高重合度真实效果数据数据挖掘云计算机器学习相关技术核心技术场景应用优化效果17AI+营销落地场景行为预测提前预测用户未来需求,全方位满足用户需要通过分析用户特征和行为确定用户兴趣并进行有针对性的营销活动无疑会有效提高营销效果,然而许多用户的需求会随着时间的推移而转变,因此更多的广告主希望更准确的发现在未来一段时间内会对自身产品有需求的潜在客户。在过去的营销之中,商家很难获取客户的尤其是在不同领域中的消费行为,更难以从中发现规律。而基于AI的数据存储以及对用户的洞察,商家可以对相似用户的消费行为进行对比,获得不同时期客户对于不同需求的意愿无论是同行业或是跨行业的,并以此为依据制定
23、有针对性的营销手段,从而提前占据市场有利位置。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2018.12 iResearch IAI+营销落地环节:行为预测用户前置行为相似用户匹配用户行为预测数据挖掘知识图谱机器学习相关技术核心技术场景应用优化效果18AI+营销助力营销方式创新AI+搜索广告:提高生成效率,过滤不良内容作为传统线上广告形式之一,搜索广告至今仍在整体线上广告市场占有较大份额。随着各种新形式广告的不断涌现以及自身弊端的逐渐放大,搜索广告亟待革新,而AI技术的引入大幅提高了搜索广告的自身质量。AI可以准确识别用户搜索的相关信息,并在内容库中选择合适的素材在短时间内生成相关广告进行推送。同时A
24、I还可以对原生搜索广告进行高效地审核,确保内容的真实性和合法性,对营销效果进行双重保障。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2018.12 iResearch I“AI+搜索广告”优化方式主要问题技术应用解决方式虚假广告、广告主OCR识别、图像识别对页面中文字和图片信息进行识别,与风险词、商标库等数据库中内容进行匹配,识别并打击违规推广行为恶意交换链接、发布外链绿萝算法通过对链接前后站点的相关性和不良外链数量进行跟踪,如相关性低下、不良外链数量多,则降低该搜索广告排名广告主信誉问题大数据处理、深度学习多维度数据库打通,并引入第三方评级机构,线上线下双方向数据联合评判,屏蔽、杜绝非法信息输出核心
25、技术场景应用优化效果19AI+营销助力营销方式创新AI+信息流广告:精确制导直达目标用户信息流广告作为移动广告的主要形式之一,相较弹窗广告和视频贴片广告而言表现形式更自然,让用户更易接受。而信息流广告的关键点之一便是准确识别用户需求。结合了AI技术的信息流广告可以根据用户近期行为准确定位用户偏好,推送最恰当的内容给用户。同时AI还可以让信息流广告走出“信息茧房”,拓宽营销角度,将“对的信息”展示给“对的人”。对于广告主而言,AI可以将以往的投放案例与此次创意内容和预期效果进行结合分析,定制最优的计价组合,并实现各阶段计价方式的智能转换,有效降低投放成本。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。20
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- 2018 年中 AI2b 营销 市场 研究 报告
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