所有这些不同时机加在一起，可以给广告主指出特定场合的最佳广告。这称为契机评分（moment scoring），由此产生的这种同步计算结果是人工智能（AI）与大数据结合的产物。
有了这么多的数据积累和这么快的决策速度，那全自动的广告投放就变得可行，不过这并不意味着不需要人的贡献。人工智能的全部学习过程都需要人的理解力，去调整参数、广告传递的信息、广告创意，并且优化它们的结果。
能了解广告每一次被受众看到的实际价值将是一个重要的差异化优势。用户对你的广告作出反应的可能性有多大？而最佳的做法是，如果你已经采用了人工智能和大数据来了解受众的反应，那么就不要再凭空去猜测。
我们生活在数字时代中，消费者拥有充分的选择权，广告主进行重大调整，提供独有的客户体验、个性化定制并且适应消费者的偏好与需求。每天，我们都会收到激发“灵感与欲望”的信息。对于广告主而言，只是靠个人资料信息来争取目标受众，这种旧的做法再也不顶事了。关键在于能否找准契机！
在这个新世界里，广告主的成败将取决于能否理解最理想的时机在哪并据此果断采取行动，还取决于能否提高投资回报率。要做到这一点，就需要挖掘其他参数，了解你的客户是谁，知道他们在不同情况下会做出何种反应，快速决定如何及何时向用户提出建议。一个人每天的行为习惯很可能都会不一样。同样是每天下午两点前十四个小时的行为，周二与周六可能完全是两码事。我们周围的一切都会影响购买决定——一个人是不是买了张机票，外面是不是在下雨，或者最近看了一段有关如何开发一块新地的网络视频。
契机评分（moment scoring）是人工智能（AI）与大数据结合的产物。随着算法不断地产生即时计算结果，我们的AI也在不断迭代演进，在这个过程中信息得到添加，让市场营销对消费者下一次有机会观看广告的影响力得到提高与加强。数据在这种模式下源源不断地生产出来，让广告主能以理想的公众形象表达，完成更多成功的广告活动。
人工智能应用效果的另一个例子是“快速判断”。通过对网络足迹进行过滤，依据消费者上网期间的购买行为，就能够有针对性地向他们投放广告活动。经过学习的AI就能识别这些用户当中谁是某类运动（比如足球）的爱好者。利用这个结果，消费者将获得一个新的评分，相比过去那种基于消费者泛泛兴趣的评分能更好地帮助广告主提高对目标受众的定位精度。
有了这么多的数据积累和这么快的决策速度，那全自动的广告投放就变得可行，不过这并不意味着不需要人的贡献。人工智能的全部学习过程都需要人的理解力，去调整参数、广告传递的信息、广告创意，并且优化它们的结果。
在这个复杂的虚拟世界里，对于一个成功的广告活动而言，能了解广告每一次被受众看到的实际价值将是一个重要的差异化优势。用户对你的广告作出反应的可能性有多大？而最佳的做法是，如果你已经采用了人工智能和大数据来了解受众的反应，那么就不要再凭空去猜测。关键就在于找准契机，让你的广告活动达到最佳效果。
来源：iCruchdatanews
作者：Edvaldo Acir