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MAGNA：解决品牌适应性调查报告-基于机器学习的品牌偏好推广（英文版）（36页）.pdf

上传人：国*** 编号：50356 2021-08-31 PDF PDF 36页 2.34MB

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机器学习的好坏取决于它的信号。特别是当涉及到大量的视频时，其中每个视频都有无数的10ances -.-当品牌信号被用来刺激机器盈利时会发生什么?消费者对视频广告和内容对齐的态度如何?“人在回路”是怎么回事?与传统的目标定位方法相比，机器学习的表现如何?“人在循环中”的机器学习能防止广告/内容失调吗?反映了当广告出现在传统上被认为是低质量视频的旁边时发生了什么。用户:YouTube上的普通用户。内容:YouTube内容通过机器学习+基于传统上被认为是低质量内容的人类评论识别。

报告速读

本文探讨了品牌在YouTube上广告投放的相关性问题，强调了品牌偏好信号在机器学习驱动的广告定位中的重要性。研究显示，当品牌信号用于机器学习时，广告与内容的匹配度更高，从而自然触达更相关的受众，提高广告的相关性和有效性。文中提到，52%的消费者希望视频广告与他们感兴趣的内容相关，而只有18%的消费者认为品牌在广告定位上做得很好。此外，通过人类监督的机器学习算法（Human in the Loop）可以有效提高广告定位的准确性，该方法将人类对内容的偏好与机器学习相结合，使得广告与视频内容的匹配度更高，从而提升了品牌形象和购买意向。研究还发现，当消费者认为广告与视频内容高度相关时，他们对品牌的看法更加积极，且愿意为品牌支付更多。因此，品牌应主动参与信号的确定，以避免广告与内容的不匹配，同时行业需不断创新，以满足消费者对更相关广告体验的需求。