人工智能(AI)在程序化广告中的应用并不是由2022年11月推出的ChatGPT带来的。广告业更快地注意到这项技术的潜力，基于人工智能的广告技术迅速发展成为一个蓬勃发展的行业。现在人工智能的辅助可以应用于程序化广告过程的每一个阶段，并且委托给人工智能的任务范围很广。它可以从简单的数据收集和分析到创建消费者细分和广告定位。人工智能也可以被委托管理金钱。它的任务是优化广告预算的使用方式和程序化竞标过程。在许多其他应用中，人工智能可以帮助检测程序化广告欺诈或使用面部识别来定位广告。这种技术被用于数字户外广告(DOOH)，它可以根据路过的观众的年龄、性别、甚至情绪来调整广告。
人工智能在程序化广告中的好处
在任何过程中加入机器的最基本动机之一是将人类从重复和平凡的任务中解脱出来，并将其委托给自动化管理和质量控制。然而，在程序化广告中，人工智能可以做的远不止这些。它可以省去广告商和出版商之间冗长的谈判，从而节省时间——决策是即时做出的。如果与分析工具相结合，人工智能驱动的数据收集可以更深入地了解受众和竞争对手。这使我们对市场和消费者的需求有了更全面的了解。这些知识，加上目标定位，往往会获得更高的效果和更好的广告支出回报(ROAS)。人工智能广告欺诈预防平台也有助于提高ROAS。此外，营销人员将广告有效性测量的可能性称为人工智能在数字广告中使用的主要好处之一。
在2023年初对英国高级品牌营销人员进行的一项调查中，73%的人表示他们使用人工智能(AI)来定位数字广告。48%的受访者将人工智能用于测量，45%的受访者将人工智能用于数据应用。
根据2023年2月英国品牌营销人员的数据，人工智能(AI)在数字广告中的领先应用。数据来源:Statista.com
成功案例
随着行业的发展和成熟，人工智能工具将被要求解决广告业面临的大部分挑战。一些平台已经有了牢固的解决方案。成立于2007年的AdRoll，将人工智能应用于消费者数据分析和重新定位。TubeMogul是Adobe广告云家族的一部分，是一个程序化视频广告平台，使用人工智能根据用户行为来个性化定制广告。另一方面，Snorkel AI成立于2019年，它利用人工智能来完成一项平凡、重复的工作，否则这些工作必须手工完成：程序化数据标签。在这个过程中，原始数据，如图像、视频或文本文件接收一个标签，用于程序化广告过程的下一步(例如分析和细分)。该公司的自动化方法广受欢迎，因此，它成为少数几家在不到两年的时间内估值达到10亿美元的人工智能公司之一。
2022年在欧洲广告高管中进行的一项调查发现，35%的受访者认为，无cookie定位是数字广告行业面临的主要挑战。可持续性排在第三位，26%的受访者提到了这一点。
