MAGNA和IPG Mediabrands发布了新报告“人类 vs. 机器”。机器学习技术使广告商在识别和定位最容易接受的消费者方面更加有效，显著提高了购买意愿以及其他关键绩效指标（KPI）。

这项研究分析了三个实时广告活动，并利用UP // LIFT测量技术以确定机器学习在一个月内产生的影响。实际上，这是一场人类与机器的较量。

调查发现，在所有类别上，机器都胜于人类，包括：

提高品牌认知度（机器：+ 6.2%，人类：+ 3.3%）；

提升消费者对品牌的兴趣（机器：+ 8.6%，人类：+ 1.9%）；

考虑购买（机器：+ 5.7%，人类：+ 0.8%）；

购买意向（机器：+ 1.1%，人类：+ 0.5%）。

而且，机器学习也更经济，每位消费者只需播放广告3.08次，而人类要吸引一个消费者需要4.13次展示。

正确的信息、正确的人、正确的时间比营销人员意识到的要复杂得多，其中包括平台、位置、持续时间，以及现场等所有因素。

调查获得的关键信息是，衡量品牌提升的广告效果调查应该更短、更有针对性。长期调查不仅具有较高的失败率，而且会导致疲劳，产生的数据不佳，以及错失接触受众的机会。

将传统的品牌提升调查问卷简化为一个响应品牌漏斗影响调查，不仅可以创建更好的跨设备用户体验，而且可以生成更多数据，增加广告覆盖范围的代表性抽样。这有利于将品牌提升数据完全转化为广告活动的常规性提示，可操作的数据能让机器学习实时提高投资回报。

更多阅读：

Accenture：调查显示企业不愿花钱对员工进行人工智能培训

Boxever：3/4的营销人员认为消费者已经准备好接受人工智能了

BrightEdge：调查显示营销人员尚未准备好迎接“后移动世代”

MAGNA：预计2017年美国媒体广告收入达1850亿美元

MAGNA：预计2018年全球净广告收入达到5510亿美元 增长6.4%

Magna：2017年全球网络广告支出2090亿美元

eMarketer：多家机构预测2017年全球广告支出增幅4.4%到5.7%

Upstream：2012年用户数字广告态度调研

MAGNA：预计2018中国广告支出将增长10.3%

Demandbase：人工智能在营销和销售行业的神话和现实

Narrative Science：2018年企业人工智能概览

SAS：智能客服与人工智能报告

Narrative Science：2020年人工智能预测分析报告（附下载）

腾讯研究院：中美两国人工智能产业发展全面解读

人工智能时代的数字战略：如何在广告中充分利用人工智能（附下载）