如今，只要打开电视、电脑或手机，就会看到最新AI工具之类的内容。
看到这些内容后当然会很激动，但同时好像你拿到了太空飞船的钥匙，却因为没有操作手册而无法启航。
是积极拥抱新技术还是避而不谈？要知道你的友商已经开始行动！
在谈到AI 在效果营销中的应用时，人们往往容易被各种宣传噱头所吸引。但在今天你看到的文章中，我们会尝试通过务实的视角为您拨开迷雾，深入解析 AI 在营销中的真实作用，并分享 Criteo 团队如何将算法转化为实际收益的宝贵经验。
准备好了吗？
为何当下效果营销人员需要更智能的AI技术？
消费者在各种App、网站等平台来回切换浏览内容，速度之快，让您无法用对他们的购物行为进行”归因“
此外，老板的要求过高，但市场预算却并未相应增加，而同时还要不断从有限资源中榨出更多成果。
除了以上的问题，还有下面的一系列诸多挑战：
- 预算陷入困境，预算持续收紧：CFO 一再压低投入，却期待更高的营收回报。
- 渠道日益碎片化：零售媒体网络、社交平台、短视频、联网电视……要跟上这些“必投渠道”，简直让人头晕。
- 消费者性子越来越急:打开一个网站需要三秒？太慢了！又看了一遍同样的广告？直接滑走。此外，消费者认为个性化的千人千面是“标配”。
- 团队被数据淹没：即便是小品牌，也在生成海量行为数据、交易记录和创意的不同版本。手动挖掘洞察，就像用大海捞针。
- 大环境导致团队人员编制缩紧。团队成员大幅减少，同一支团队要管理以往两倍的广告活动、统筹、分析三倍的数据报表。
如果这些挑战让你开始皱眉，别慌！——挑战意味着机遇，这正是积极利用AI的好时机。
只需稍加训练，AI 大模型便能在毫秒级时间内处理 PB 级数据，识别出人类难以察觉的行为模式，并即时生成可付诸行动的决策结果。
理想的广告 AI 技术是什么样子？
我们都熟悉那些能在瞬间生成文字和图片的“台前”AI工具，但有些强大的AI平台其实是在幕后默默发挥作用的。这些后台可以帮助营销人员在无需人工干预的情况下，制作出广告。
在我们所处的领域——广告技术与商业媒体——自动化的理想形态大致如下：
- 预测性出价会实时评估每一次展示的价值。
- 动态创意即时调取完美商品图片，告别深夜加班加点。
- Commerce Audiences主动地触达那些你未曾留意的消费者。
当同一个智能引擎以毫秒级速度刷新出价、受众和创意时，广告表现会在你进入梦乡时悄然攀升。
模型再强，也敌不过数据不准：数据质量才是王道
“Alex可能需要运动鞋。” ——基于全网泛浏览数据的AI模型可能只能猜到这里。
但导入SKU级商业信号的AI模型可以精准掌握Alex想要一双女款、7码的户外跑鞋，偏爱环保品牌 – 数据颗粒度决定预测精准度。
每天新增数以万亿计的信号——浏览、点击、加购、下单——此时，广告投放早已不只是“预测”，而是在解读用户意图。
在如此广泛的数据训练下，AI 能够识别悉尼上午 9 点的一次浏览行为，并在 8 小时后将其与芝加哥的一笔门店交易精准关联。
但如果没有数据作为驱动，这样的商业瞬间根本无法发生。
数据表现，胜于千言万语
再好的理论也只是装饰，真正能带来收入的是实打实的业绩提升。
品牌纷纷将 AI 融入出价与创意流程，营收表现从“慢热”变为“爆发”。Criteo 的 AI 实验室每年进行逾十万次算法实验，以微小胜利推动整体成效不断上扬。
想象一位名叫Sarah的户外跑步爱好者：
她在早餐时浏览装备评测，通勤途中浏览鞋类商品，但到了午餐时间就全忘了——但AI却还记着。当天晚上，当她打开食谱网站时，看到一则动态广告，精准展示了她收藏的那双跑鞋，外加她从未意识到的再生橡胶鞋底技术。这样点击了一下，便下了单。这就是预测式出价、智能受众发现与动态创意优化引擎的协同运作——营销人员无需熬夜调试。
我们都曾疑虑AI是否会取代人类工作，但请放心——营销人员的洞察力还是很有必要的。
营销人员依然掌控预算分配、品牌定位把控，并做出重大决策。可操作式AI只是以超人力速度执行这些命令。举个例子，本季度的目标是更注重利润率而非销量？轻松操作，让算法触发数千次微测试，再通过透明化归因报告解析每个结果。
检查清单：启用AI前的五大必问事项
在和广告服务商合作前，请逐一核验以下要素，确保AI在效果营销中发挥最大作用。
- 模型是否基于商业垂直数据进行训练。
- 是否能自主查看和调整决策，无需技术支持工单。
- 是否基于实时或最新数据进行优化。
- 是否嵌入全平台各层级支持决策。
- 是否在保护消费者隐私的同时实现个性化。
如果供应商无法满足以上所有条件，其AI系统可能尚未达到成熟商用水平。
启动AI实际应用？
从轻量级实践起步：创建永不间断的智能获客模型，叠加动态创意优化层，观察模型自主学习过程并持续迭代优化。
当专为商业场景打造的AI引擎与您的行业洞察深度融合时，绩效营销终将摆脱“打地鼠式”的被动应对，蜕变为持续运转的增长飞轮。
如需深度解析技术内核，欢迎访问我们的资源中心或与Criteo技术团队取得联系
