PPC背后的AI技术

作者:欧繇

<p>我相信人工智能(AI)将成为PPC在2018年发生变化的关键驱动因素,因为它可以带来更多更好的PPC智能到目前为止,我已经讨论了当PPC管理几乎完全自动化时人类将扮演的角色以及六个战略机构在PPC的人工智能状态的最后一篇文章中,我将介绍AI AI自1956年以来的技术,并且自20世纪90年代末以来PPC已经存在所以为什么要到现在为止AI在付费搜索中的作用成为我们行业中如此热门的话题</p><p>这是因为我们最近遇到了一个转折点,由于技术进步的指数性质,我们现在看到过去需要数年才能实现的改进是什么驱动这是摩尔定律所解释的指数增长,这一原则是计算能力大约每18个月翻一番指数增长的结果对于人类来说很难掌握,所以让我举一个不涉及计算速度的例子,因为那些可能有点过于概念化而是让我们将这种速度加倍应用于汽车,我们可以更容易地了解它如何影响我们旅行的距离以及我们如何快速到达某个地方想象一下,如果卡尔·奔驰于1885年以最高时速约10英里/小时发明的第一辆汽车每18个月将其速度提高一倍1885年,我们本可以在一小时内驾驶这辆汽车驶过一个典型的城镇</p><p>经过27倍的速度加倍(微芯片自发明以来速度加倍),我们可以ld已经在大约4分钟内去了太阳</p><p>不到18个月之后,我们太阳系中最远的行星海王星需要大约2个小时(旅行者2号在大约12年内完成了相同的行程)速度已经翻了27倍,每增加一倍就会带来超乎想象的新功能所以,如果我们已经达到人类和计算机同样优秀的PPC自动化点,那么请考虑技术改进的步伐使其成为可能因为机器在今年晚些时候将人类置于尘埃中这就是为什么值得考虑人类将在PPC未来扮演的角色的原因就像第一辆汽车不是飞往海王星的正确车辆一样,你曾经使用的工具几年前管理AdWords可能不再是今天管理AdWords的有意义所以让我们来看看AI对PPC工具做了什么就像你想知道你的员工有什么能力在雇用它们之前先了解它们,你应该先了解技术的功能(和限制),然后再将其添加到工具包中让我们看看人工智能在PPC中是如何工作的</p><p>在1956年人工智能作为研究领域出现之前,你可以让机器出现“智能“通过编程来为大量场景提供特定的响应但是这种形式的AI非常有限,因为它无法处理边缘情况,其中现实世界中总有很多在PPC中,这将是类似的使用自动规则为帐户可能遇到的每个可能方案编写规则规则对于覆盖大多数用例非常有用,但现实世界很混乱,并且尝试为每个方案编写规则根本不可能在20世纪50年代和80年代之间,AI演变成使用符号系统能够像人类一样采取启发式快捷方式通过以人类可读的形式构建问题,人们相信这些机器可以在这里进行逻辑演绎一个PPC问题:你正在添加一个新的关键字,但你不知道要设置的正确出价,因为没有它的历史数据通过教授机器概念,如广告系列和关键字以及它们如何相互关联,我们是提供与我们用于进行合理猜测的相同启发式方法因此系统现在可以自动化出价管理,并可能设置与广告系列中其他关键字类似的出价,因为它知道广告系列往往具有共同点的关键字AI的类型今天在PPC中取得很大成功的是基于统计和机器学习来对事物进行分类质量得分(QS)是一个很好的例子; Google会查看用户的历史点击行为,并使用机器学习来查找有助于预测点击或转化可能性的相关性 通过评估每个搜索转换为转化的可能性,AdWords内部提供的自动出价产品可以“思考”更多维度(如地理位置,时段,设备或受众)可能会影响转换的可能性而不是一个人可以感谢当今可用的大量增加的计算能力,这些系统还可以考虑跨维度的交互而不会被问题的组合性质“压倒”AI系统今天引起了很多关注,像AlphaGo Zero一样,不再依赖于结构化数据,并且可以变得“智能”而不受“人类知识限制”的限制,正如DeepMind首席执行官Demis Hassabis所解释的那样,团队使用强化学习创建了AlphaZero算法,以便它可以学习除了AlphaGo之外还赢得了其他游戏他们声称到2017年底,这个算法已经在其他游戏中学会了最好的人类在不到1天的时间内进行国际象棋和棋牌游戏 - 人工智能的巨大飞跃强化学习使用大量的计算能力进行大量的模拟,直到它开始识别导致理想结果的行为它可以应用于游戏,因为有明确的结果“胜利”或“失败”当谷歌弄清楚在AdWords游戏中赢或输的意义时,我打赌我们会看到他们的自动化工具改进的巨大加速有很多工具可以自动化你的PPC工作,多个第三方供应商开始使用AI和ML提供更强大的建议但是,由于人工智能的进步,还有许多来自AdWords的免费工具每天都在变得越来越好,例如投资组合出价策略,自定义意图受众,优化的广告轮播等对于那些愿意投资将自己的商业数据与AdWords和AI联系起来的人,我非常喜欢使用AdWords脚本进行原型设计解决方案,因为他们提供了大量的客户服务不需要大量工程资源的可忽略性不幸的是,你编写的简单脚本将属于最弱的AI类别,其中PPC智能是通过硬编码规则实现的</p><p>但是当你的脚本功能更高级时,你可以使用Google云机器学习引擎通过现代机器学习技术开始增强您自己的自动化这样的开箱即用解决方案的好处是您不需要学习许多类型的不同模型但这也是缺点因为您赢了无法完全控制你如何设置标准和阈值以获得可用的结果我们的Optmyzr团队尝试了几个现成的系统,但最终决定我们需要更多的功率 - 所以我们正在构建我们自己的AI我相信有三个在人工智能接管的世界中成为PPC营销人员的支柱我现在已经在最近的帖子中触及了每个支柱:在接下来的几个月中,我将分享我自己的exp对AI的敏感让广告客户准备好接受投资,将更好地了解建立成功公司所涉及的内容,这些公司利用技术,....