曾几何时，AI还是广告领域的新晋主角，而今已成为高效广告营销的标配引擎。
消费者正以前所未有的速度拥抱AI技术，而营销人员亦紧随其后精准布局。
麦肯锡全球AI趋势调研显示：78%的企业已在至少一个业务职能中应用AI，71%的企业常态化使用生成式AI——其中营销与销售部门的应用渗透率位居前列。
消费者侧的近期研究同样佐证趋势：71%的购物者希望生成式AI融入其购买旅程。换言之，AI在广告中的应用已从可选配件升级为标准配置。
本指南将系统解析AI基础框架，对比生成式与预测式AI的技术差异，并提供覆盖全漏斗营销的实战路线图。
精彩内容即将展开，让我们即刻启程。
AI在广告中的应用解析
广告中的AI，本质上是运用机器智能辅助人类在广告全生命周期做出更优决策。这覆盖了从受众筛选、出价策略到创意生成、效果衡量与优化等全链路环节。
在广告背景下，AI的核心目标是实现重复性工作的自动化，并挖掘人类可能忽略的深层洞察。
以下为您快速梳理关键术语体系（或点击此处，可参阅深度对比分析专文）：
- 人工智能：对一个涵盖所有能够执行通常需要人类智能（包括学习、模式识别、决策制定以及内容生成等）完成的任务的系统的统称。
- 机器学习：AI的分支领域，通过数据学习规律以进行预测——输入样本数据，模型自主捕捉信号。
- 深度学习：机器学习的高级形态，依托多层次神经网络学习复杂表征，尤擅处理图像、音频及语言任务。
那么这些技术如何融入您的现有体系？
不妨将AI视为部署在数据层之上的决策与内容生成引擎：数据注入模型后，驱动程序化广告、零售媒体网络、社交平台/搜索引擎/视频/联网电视等渠道投放策略，并反哺分析系统。
如需了解效果广告场景的日常实战案例，欢迎深入探索《效果营销商的AI指南：破除迷雾，提升回报》专题报告。
广告领域中的生成式AI与预测式AI
除非您近期与世隔绝，否则必然已接触过生成式AI——当前ChatGPT等热门AI工具的核心驱动力正是此项技术。
但除了这些生成式工具，市场中还存在着专为特定任务设计的机器学习模型，例如驱动Criteo多项解决方案的预测式AI。
两项技术皆具有重要价值，而二者的结合更能释放协同势能。
它们各自的功能快速对比如下：
| 生成式AI | 预测式AI | |
|---|---|---|
| 目标 | 生成内容变体与创意构想 | 预测结果并决策行动 |
| 输入数据类型 | 指令提示、品牌指南、产品信息源、图片/视频 | 事件与转化日志、用户行为、商品目录与价格数据、上下文信息 |
| 输出成果 | 文案、图片、视频、对话流、结构化摘要 | 评分、出价、受众、推荐策略、花费进度比例与预算分配 |
| 广告应用场景 | 创意构思、素材批量生成、聊天机器人广告、本地化适配 | 定向投放、智能出价、动态创意优化（DCO）、预算与渠道优化 |
AI在广告中的运作机制
如果您主要通过ChatGPT、Claude、Gemini等工具接触AI，或许难以直接将此认知映射至广告场景——让我们为您厘清关键逻辑。
宏观来看，绝大多数AI系统遵循相同的工作流：
数据信号 → 特征工程 → 模型训练 → 市场决策 → 效果衡量 → 反馈闭环
为深化理解，以下是各环节的深度解析：
- 数据收集：上述“数据信号”涵盖网站/App用户行为、商品属性、库存定价、内容上下文及匿名广告交互数据。强有力的合规与隐私管控是基础前提——唯有高质量、符合隐私安全规范的数据信号方能支撑有效建模。
- 模型训练：模型通过识别广告关键模式进行学习：购买意图、创意响应度、流失倾向或用户价值预测。深度学习擅长处理图片/语言等复杂信号，而梯度提升树与逻辑回归模型在结构化效果数据场景中仍具优势。
- 自动化与优化：模型驱动智能出价、受众筛选、动态创意优化及预算分配系统。通过近实时测试学习与资源重分配，使每次曝光都能持续提升有效转化概率。
AI的广告实战应用场景
至此，您已了解AI在广告中的运作原理，接下来自然会思考：为何要采用这项技术？
这看似是一个基础问题，但其背后的价值纵深远超表面所见。
受众定向与细分（锁定精准客户）
预测模型基于转化概率、意图信号及产品偏好构建受众群体。零售商与品牌还利用一方数据，在开放互联网中触达忠诚会员或高价值客群。
实战案例：丝芙兰联合运用Criteo受众匹配与动态重定向技术，成功激活忠诚会员，在全旅程实现725%的投资回报率。
动态创意优化（DCO）（在正确时机呈现适配创意）
DCO将预测决策与模块化（即可动态生成）创意素材相结合。系统自动匹配标题、图片、商品及价格，以契合消费者偏好与实时场景。Criteo的DCO技术依托数十亿购物信号洞察实现实时广告个性化，同时确保品牌标准始终如一。
实战案例：见证Shopify如何通过Criteo商品推荐与动态广告实现效果跃升。
聊天机器人广告与交互体验
生成式AI赋能对话式广告形态，让消费者在广告单元内直接提问、对比商品并获取引导式推荐。更进一步，我们的团队正在研发智能体解决方案，这将彻底革新消费者与心仪（或潜在喜爱）商品的互动方式。
深度展望：欢迎通过首席产品官Todd Parsons的专题阐述，探索我们对于智能体未来的完整展望。
如何将AI融入您的广告战略
众所周知，AI的发展速度堪比闪电。当您读到本文时，或许已有新的模型、功能或工具正吸引着市场的目光。然而，仍有若干核心法则可应用于日常广告活动策划，助您当下即能最大化释放AI潜能。
以下四步将引领您步入正轨：
- 第一步：明确广告活动目标。具体界定关键绩效指标（KPI）——无论是增量销售额、品牌新客、优质销售线索还是应用终身价值，并确定其衡量场景。清晰的目标能指引模型优化方向。
- 第二步：选择合适的AI工具与平台。寻求兼具强大预测模型与透明控制能力的合作伙伴，并关注其是否拥有驱动模型的独特数据资源。如希望快速启动并规模扩张，可考虑如Criteo GO广告活动这类自动化广告解决方案。
- 第三步：开展小规模测试与迭代。从具备清晰衡量框架的试点开始：设定明确受众、区分对照组与接触组、建立增量效果评估体系。使用少量创意素材（或DCO中的模块组件），确保系统能在无干扰状态下高效学习。
- 第四步：整合至更广泛的营销自动化流程。构建简洁数据闭环：将经许可的第一方受众数据与转化事件从客户数据平台（CDP）及分析系统导入Criteo，保持产品数据源每日更新，并连接转化API以确保网页与应用端信号的一致性。采用目标导向的配置方案，在您设定广告投资回报率（ROAS）、单次获客成本（CPA）及频次管控等边界的同时，让AI自主处理出价、定向与版位优化。
融会贯通：AI在广告中的协同效应
当AI作为统一系统运行时效果最佳——预测式模型精准捕捉时机与受众，生成式模型实时打磨信息触达方式，反馈闭环则随着系统持续学习不断优化投放效果。
如想深度探索AI、机器学习与深度学习在效果营销中的应用，欢迎浏览Criteo博客最新专题文章（推荐从《效果营销商的AI实战指南》入门）。如果您正在评估商业媒体与零售媒体合作伙伴，我们乐意与您共同探讨如何将这些创新理念融入您的下一次广告活动，让战略蓝图转化为增长实效。
