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艾瑞:2018年中国AI+营销市场研究报告(49页).pdf

  • 上传人:菜**
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  • 上传时间:2020-03-22
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    艾瑞 2018 年中 AI 营销 市场 研究 报告 49
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    1、中国AI+营销市场研究报告 2018年 2 2018.12 iResearch Inc. 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。

    2、和技术是AI+营销产业各方的共同发展方向。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。

    3、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5 4 AI+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 Inc. AI+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。

    4、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+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。

    5、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 Inc. 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。

    6、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 2006 Ad Exchange 2010 2004 2012 2016 营销机器人 未来 社交媒体广告 2004 6 AI+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。

    7、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。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。

    8、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 Inc. 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。

    9、智能生活 全面推动 人工智能 在营销等 相关领域 落地应用 7 2018.12 iResearch Inc. AI+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。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。

    10、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。 5 9 27 56 46 55 30 17.2% 15.5% 17.1% 16.2% 9.5% 10.8% 5.6% 2012201320142015201620172018 2012-2018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。

    11、% 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-Q3 8 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。

    12、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 Inc. AI+营销主要痛点及优化效果 机器学习 知识图谱 自然语言处理 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。

    13、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5 10 AI+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,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。

    14、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 Inc. AI+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 11 AI+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。

    15、与机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 Inc. AI+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。

    16、学 Linguistics 文字校对智能问答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 12 AI+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。

    17、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 Inc. AI+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。

    18、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。

    19、,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 Inc. AI+营销落地环节: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 14 AI+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。

    20、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 Inc. AI+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 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 15 AI+营销落地场景创意投放 精确识别用。

    21、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 Inc. AI+营销落地环节:创意投放 Step 1Step 2Step 3Ste。

    22、p 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 16 AI+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。

    23、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 Inc. AI+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。

    24、 应 用 优 化 效 果 17 AI+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,并以此为依据制定有针对性的营销手段,从而提前占据市场有利位置。 来。

    25、源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 2018.12 iResearch Inc. AI+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 18 AI+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。

    26、推送。同时AI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 Inc. “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。

    27、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 技 术 场 景 应 用 优 化 效 果 19 AI+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。

    28、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。 2018.12 iResearch Inc. “AI + 信息流广告”投放/计价策略 效果 设定 oCP C CPM / CPT CPC 计价方式 AI赋能 ACP 降低 AI赋能 目的 设定 种子人 群筛选 潜在用 户查找 新创意 生成 创意 投放 投放策略 ROI 提升 核 心 技 术 场 景 应 用 优 化 效 果 20 AI+营销助力营销方式创新 AI + 互动广告:告别单向传输,双向互动提升用户兴趣 近年来,场景化和互动化逐渐成为数字广告新的发展方向,AI的加持让原本单方面静态。

    29、的广告成为一种生动鲜活的、双向 互动的互动场景,让用户在传统广告传播中被动接收的地位转变为主动交流。同时广告内容也更加个性化、多元化,与传 统广告不同,智能互动广告可以根据用户所提供的不同反馈(上传的自拍、回复的语音或手势等)识别、分析用户标签和 偏好,并推送不同的内容,做到精准投放,千人千面。基于此,智能互动广告可以有效提高用户对于营销内容的接收意愿, 提高传播效果。 来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 2018.12 iResearch Inc. AI互动广告流程 视频前贴 片 H5广告 线下大屏 广告 文字输入 图像输入 语音输入 自然语言 处理 声纹识别 图像识别 互动行为 动作输入。

    30、 核 心 技 术 场 景 应 用 优 化 效 果 21 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5 22 AI+营销市场产业链图谱 来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 2018.12 iResearch Inc. 用户 第三方服务商广告主媒体渠道 传统企业 电商服务 3C数码 线下发行 技术输出 代理商 创意生成 综合平台 线上平台 通讯 聊天 社交 网络 视频 服务 综合 资讯 音乐 音频 电子 阅读 便捷 生活 金融 理财 数据整合 智能投放 效果监测 23 A。

    31、I+营销市场产业链结构分析 数据和技术将成为产业各方的共同发展方向 对于AI+营销市场产业链而言,通过AI技术的连携,使每个环节间几乎都可以产生联动,而这些联动的基础则是用户产生 的各种数据。广告主、第三方企业和投放平台通过收集这些数据形成对用户的多维画像,从而对AI+营销活动各环节起到 更好的指导作用,提高营销效率。而在整个AI+营销产业链条中,用户数据和处理用户数据的AI技术是产业发展的核心, 也是产业中各方话语权的立足之本,因此未来各方都将在用户数据和技术上展开布局和竞争。 来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 2018.12 iResearch Inc. AI+营销市场产业链结构分析 。

    32、广告主代理商第三方服务商投放平台 用户 目标 确定 目标 确定 创意 生成 渠道 筛选 内容投放 信息采集 受众整合 效果反馈 用户分析 偏好反馈 目标 确定 24 产业链角色分析广告主 依托外部技术支持,深度挖掘自有数据价值 广告主在与消费者的长期沟通和交易接触中,积累了大量的一手用户数据,具有非常大的营销价值。而过去一方面由于广 告主自身营销理念和意识的滞后性,另一方面由于数据处理技术的限制,广告主对自有数据在很大程度上造成搁置、浪费 或低效利用。因此,搭建私有DMP,增加对Martech的重视,对于广告主有着重要的战略意义,据Gartner研究数据显示, 67%的营销部门准备在未来两年内。

    33、增加与技术相关的预算,61%的营销部门准备提高在技术上的资本投入额度,而65%则 准备提高支付给技术服务供应商的费用。而针对大部分广告主来说,独立开发私有DMP成本和技术门槛过高,因此向第三 方服务商寻求技术支持成为普遍做法,也正是基于该需求形成了AI+营销的产业链合作模式。 来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 2018.12 iResearch Inc. AI+营销激活广告主自有数据 数据收集数据处理数据应用 广告 数据 渠道 数据 CRM DMP 广告主自有数据 投前 辅助营销决策制定 投中 优化精准营销效率 投后 沉淀效果反馈资产 数据采集 数据管理 数据分析 数据应用 25 产业链角。

    34、色分析媒体方 数据与技术两手抓,巩固自身竞争优势 媒体方同广告主一样,拥有一手的用户网络行为数据,但由于其依托广告为主的商业化布局,决定了数据本身就是媒体方 的核心资产,因此在过去通常媒体方对数据的挖掘和利用会比广告主更加深刻。而在AI+营销阶段,头部的矩阵型媒体方 更加倾向于自主研发AI技术支持营销体系,一方面,媒体方本身就直接为广告主提供营销服务,拥有自己的技术平台将会 进一步优化自己的服务能力,提高自身在媒体中的竞争力,因此媒体方在技术投入上的潜在收益会大过前期成本;另一方 面,随着未来AI+营销的应用深化,媒体方要加大未来商业空间的想象力,那向第三方服务商等角色进行业务扩张,也是 其发。

    35、展战略之一。同时,媒体方在发展技术和数据的同时,也在不断尝试和探索技术和数据的合理开放共享,以打破信息 孤岛,实现更大程度的大数据利用与挖掘,为行业乃至社会的发展提供支持。 来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 2018.12 iResearch Inc. 部分媒体方在AI+营销上的技术探索 时间媒体方相关技术探索 2016年4月腾讯成立AI实验室 2016年8月百度启动智能营销实验室 2016年10月阿里巴巴公布了新的智能营销引擎OCP“X” 2017年5月阿里巴巴鲁班智能设计平台发布 2017年11月腾讯发布“智能+”腾讯智能营销云产品 2018年6月百度推出Omni Marketing智。

    36、能营销平台 时间媒体方相关实践 2017年1月百度 交通运输部与百度地图联合推出交通 出行大数据开放云平台出行云 2017年9月新浪微博首次开放广告流量和数据API 2017年12月腾讯开放政企大数据平台腾讯慧聚 2018年7月百度发布大数据众智开放平台点石 2018年8月阿里巴巴阿里云发布ET工业大脑开放平台 2018年9月今日头条 今日头条广告投放平台正式宣布全面 对外开放Marketing API 部分媒体方在技术和数据开放上的实践 26 产业链角色分析第三方服务商 短期不断深化关键技术,长期积极搭建智能营销平台 相比广告主和媒体方,AI营销第三方服务商没有直接的用户数据源,因此技术是其。

    37、在产业链中的核心竞争力。从短期来看, 第三方技术服务商需不断提升和优化自身所处领域的关键技术和服务水平,通过技术壁垒在用户洞察、创意生成、内容制 作和效果监测等方面为广告主和媒体方提供不可或缺的帮助和作用。从长期来看,第三方技术服务商需要积极搭建智能营 销平台,一方面培养广告主和媒体方对自身平台的习惯度和依赖度,另一方面开始积累合作资源,通过整合跨平台的二手 数据,去巩固自身的营销价值。 来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 2018.12 iResearch Inc. 部分第三方服务商智能营销平台实践情况 时间服务商相关平台布局 2015年5月蓝色光标发布BlueView智能营销系统 201。

    38、6年6月Convertlab新品类DM Hub数字营销枢纽正式对外发布 2017年9月品友互动发布大数据和人工智能营销决策平台品友MIP 2018年6月品友互动联合京东云共同打造AI营销决策平台Matrix智麦 2018年7月科大讯飞发布多场景智能营销产品矩阵 27 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5 28 中国AI+营销市场典型企业360 回归营销本质,用AI为用户和客户创造价值 进入AI时代,用户的时间变得越来越碎片化,长时间接收某个单一信息的机会越来越少。

    39、,同时行为也更难以捉摸,兴趣点 的转变速度极快。这让通过传统营销手段触达用户变得低效。360通过AI技术,紧跟用户关注点。从用户的角度出发,为 用户匹配最适合的营销渠道和最契合的内容形式,同时针对不同客户的品牌调性,智能匹配不同需求的用户,并根据用户 自身属性、偏好以及实时输入的互动信息,迅速生成个性化展示内容,全面提升营销链路效率,回归营销本质,将客户的 产品或服务成功展示在用户眼前。 来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 2018.12 iResearch Inc. 2018年360AI营销布局与特征分析 场景 用户流量 创意 流量整合:结合360自身产品矩阵独家流量 和站外合作头部媒体资。

    40、源,形成全领域覆盖。 智能匹配:客户与用户画像双重匹配,针对 不同客户需求精确配置流量,提高转化率。 场景互动:使用人工智能技术加持广告,使 传统的单向传输变成双向互动,并基于大数 据将不同爱好的用户拉入不同的互动场景中。 场景拓展:从流行的互动H5广告到前景广阔 的IoT交互场景,AI技术的发展带来了更多的 投放场景和形式,实现全天候的用户触达。 用户洞察:针对用户时间碎片化、行为多变 化的趋势,360通过用户行为数据打造用户 动态行为链,生成全方位实时用户画像。 精确匹配:基于精细的用户画像,360根据 不同用户群特性准确识别用户偏好,并进行 跨场景触达,准确抓住用户注意力。 精准识别:通。

    41、过对文字、图片和视频的识别和 理解,精确定位素材中符合用户需求的部分。 智能投放:将已有素材中所需部分进行重点展 示,同时根据需求一键生成不懂形式、内容的 创意,真正实现千人千面 AI+ 29 2018.12 iResearch Inc. 来源:360;艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 中国AI+营销市场典型企业360 360 X 京东618剁手节:AI加持新兴广告,投放实现千人千面 营销背景:360联手京东在618剁手节展开AI营销,旨在通过营销活动为618剁手节扩大节庆声量和影响力; 营销策略:通过人脸识别、大数据算法和智能创意等AI技术应用,结合趣味互动形式和内容,吸引用户自发性关注、参与。

    42、、 传播,形成闭环; 营销方案:让用户在镜头前展示多角度的脸部特征,对于不同性别、不同特征的用户通过海量的数据和资源库进行分析, 生成用户画像,并进一步生成用户专属的广告文案和内容,打造其特有的落地页。 360 X 京东618剁手节AI营销案例展示 智能识别面部特征差异化展示用户独有落地页面自动生成个性化用户画像 勤恳 持家 细水 长流 家庭 妇男 精打 细算 天然 无缺陷 美妆 达人 完美 天生 买手 + + 30 中国AI+营销市场典型企业阿里 多领域资源整合,用内容推动效果转化 阿里智能营销将侧重点放在多领域资源整合,通过打通自身在电商、文娱等领域资源,形成全域内容平台矩阵。再通过阿 里。

    43、云强大的计算力和高端的算法构建精准、多维的用户画像,明确用户在不同场景下的不同需求,通过内容实现营销效果 的提升。 同时阿里还将自身优质IP通过AI智能分析与不同品牌产品或服务进行精确匹配,打通内容与品牌之间的联系。达到对自身 电商以及广告主的高校转化。 来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 2018.12 iResearch Inc. 商户信息 用 户 数 据 文化资源(优质IP) 用户群 素材整合 精确匹配 广告生成 数 据 矩 阵 阿里大文娱”AI+营销”矩阵 31 中国AI+营销市场典型企业阿里 天籁 X 晓说:精确用户匹配驱动效果转化 2017年,东风日产天籁赞助知名脱口秀节目晓说。。

    44、通过AI智能算法,阿里发现自身文娱矩阵中的优质IP晓说的观 看用户与东风日产天籁的目标消费群体有着较高的重合度,均有“注重文化内涵”、“学历较高”、“收入稳定”等特点, 同时通过智慧营销平台智能分析,推出线上线下多种联动方案,解决了一直以来品牌或车型与赞助节目因调性不相符以及 合作深度不够引起的赞助尴尬、生硬以及效果不理想等痛点。 来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 2018.12 iResearch Inc. 天籁 X 晓说:精确用户匹配驱动效果转化 匹配 大数据算法精确匹配双方受众群 通过智能营销平台大数据筛选,精确 定位产品目标用户与该用户群体所热 衷的节目,形成精准触达 线上 基于用户偏好定制原生广告 基于用户标签定制偏好内容主 题节目。加深用户印象,传递 品牌理念 线下 根据用户需要开展文化旅游互动 根据对共同用户的线下行为分析结果 组织线下活动,形成线上线下营销联 动,扩大品牌影响力 获得流 量3亿+ 实际转 化达千 万人次 营 销 效 果 32 中国AI+营销市场典型企业百度 AI加持营销各环节,线上。

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    本文标题:艾瑞:2018年中国AI+营销市场研究报告(49页).pdf
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