前言

2023年AI是頻繁被人提及的一年，今年的AI也將是頻繁被提及迭代的一年，尤其chatGPT從誕生到各項模型的更新，全球各個行業、個人以及企業都在投身熱情，希望迅速理解AI的變化。未來的20年，掌握AI的人，也將超越大部分人。但是從基礎層面，人工智能是個宏大且復雜的領域，非專業人士無需追求完美理解。而廣告行業人士只需要了解常用的術語開始，從基礎上理解這個領域并且運用在營銷廣告相關的工作中。

以下列舉的20個AI術語，覆蓋了機器學習、深度學習、自然語言處理等多個方面。通過理解這些術語，廣告人不僅能夠更有效地與技術團隊溝通，更重要的是，可以借此深入理解AI技術如何賦能廣告行業，實現廣告效果的最大化效果。這些術語構成了通往未來廣告行業成功的“鑰匙”，使廣告人能夠在這個由數據驅動的時代中保持領先。

數據分析與處理的這類術語聚焦于如何通過算法分析和處理數據，以識別消費者行為模式，預測市場趨勢，和優化廣告策略。

1.機器學習（Machine Learning）：教計算機通過數據學習并自主做出決策。這種能力使得廣告代理商能夠自動化其廣告投放流程，精確地定位目標受眾，同時根據消費者行為和市場變化實時調整廣告內容和投放策略。通過機器學習，廣告不僅變得更加個性化和相關，還提高了投放效率和ROI。

2.深度學習（Deep Learning）：一種先進的機器學習方法，使用類似大腦結構的網絡來處理數據。它能讓廣告內容識別和生成更加精準、更具吸引力，從而提升廣告效果和用戶體驗。

3.數據挖掘（Data Mining）：從大量數據中提取有用信息的過程。掌握數據挖掘技術可以幫助發現潛在的市場趨勢，并且基于深入分析制定更有針對性的廣告策略，優化營銷活動。

4.聚類分析（Cluster Analysis）：一種將對象分組的統計方法，使組內成員更相似。掌握聚類分析可以深化市場細分，精準識別并定位不同消費者群體，從而設計更為個性化且有效的廣告策略，顯著提升廣告投放的相關性和效果。

5.預測分析（Predictive Analytics）：利用歷史數據預測未來事件。掌握預測分析技術，意味著能夠基于數據洞察，制定更精準、更具前瞻性的營銷計劃，優化資源分配，從而在競爭中占得先機，提升廣告投放的效果和ROI。

6.大數據（Big Data）：非常大的數據集合，可以用來分析模式、趨勢和關聯。學習大數據技術有助于從海量信息中提取有價值的見解，指導廣告決策。

7.人工智能（AI）：使計算機模擬人類智能行為的技術。學習AI是因為它讓廣告能夠自動化并個性化，提高效率和效果。

消費者交互與理解這類術語在于關注理解和優化與消費者的交互，包括通過分析消費者的語言、情緒和視覺反應來創造更加個性化和引人入勝的廣告內容。

1.自然語言處理（NLP）：讓計算機理解和生成人類的語言。廣告人可以利用這項技術來創作更貼近人類交流習慣的、更具吸引力的廣告文案，有效提高廣告的溝通效率和消費者的反響。這種能力不僅增強了廣告內容的自然流暢感，也大大提升了廣告創意的可能性。

2.情感分析（Sentiment Analysis）：確定文本的情緒傾向。通過情感分析，廣告代理商可以更好地理解消費者對品牌或產品的感受，從而更精確地調整廣告策略，優化溝通方式，以強化正面影響或減輕負面反響。這種深入洞察消費者情緒的能力，是提高廣告效果、增強品牌形象和顧客滿意度的關鍵。

3.圖像識別（Image Recognition）：使計算機能夠識別和處理圖像。掌握圖像識別技術可以增強廣告中的視覺效果。

4.語音識別（Speech Recognition）：轉化和理解人聲的技術。學習語音識別可以幫助開發語音激活廣告，提升用戶互動。

廣告投放優化類的術語著眼于利用AI優化廣告的投放和效率，這包括自動化購買廣告空間、實時調整廣告策略以及提高廣告轉化率等

1.神經網絡（Neural Networks）：一系列算法，模擬人腦工作方式，用于學習和識別復雜模式。理解神經網絡有助于提高廣告的目標精準度。廣告人可以將神經網絡視為一種強大的工具，能夠幫助廣告人在海量數據中識別出有價值的模式和趨勢。比如神經網絡可以幫助廣告人識別出哪些廣告內容最能引起特定群體的興趣，或者預測哪種廣告投放策略會帶來最好的轉化率。神經網絡賦予廣告人一種能力，即從復雜數據中學習并發現模式，這在制定廣告策略和提升廣告效果方面至關重要。

2.算法（Algorithm）：計算機處理信息的一套規則和指令。了解各種算法讓廣告代理商能更高效地解決廣告中的問題，設計出更加高效和精確的解決方案。這不僅優化廣告投放過程，還提升廣告活動的效率。

3.程序化購買（Programmatic Buying）：使用軟件自動購買廣告空間。自動化過程提高了廣告投放的效率和精確性，同時降低成本，更有效地管理廣告預算。

4.強化學習（Reinforcement Learning）：通過獎勵來指導機器做決策的過程。在廣告領域，了解和應用強化學習可以幫助廣告代理商根據消費者的反饋（如點擊率或轉化率）不斷優化廣告投放策略。這意味著廣告內容和投放方式能夠實時調整，以匹配目標受眾的偏好和行為，從而提高廣告的效果。

5.實時競價（RTB）：在線廣告的實時拍賣系統。了解RTB能讓廣告代理商在合適的時刻以最佳價格獲得廣告位，同時確保以最有效的價格進行投放。

6.轉化率優化（Conversion Rate Optimization, CRO）：提高用戶完成期望動作（如購買、注冊）的比例。對廣告代理商而言，深入理解和應用CRO原則至關重要，因為它直接關聯到提升廣告投放的回報率（ROI）。通過持續測試和優化廣告元素（如廣告文案、設計、落地頁等），CRO幫助廣告代理商更有效地吸引并引導用戶完成轉化目標，從而最大化廣告預算的效益。

產品與市場創新這一領域涉及使用AI創造新的廣告產品和體驗，以及更好地理解目標消費者群體，從而推動市場創新和個性化廣告內容的開發。

1.生成對抗網絡（GANs）：一種算法，通過讓兩個模型相互競爭來生成新的、逼真的數據樣本。學習GANs可以創造無限可能的廣告素材。具體地說，這種算法的兩個模型分別是生成器和鑒別器，其中生成器不斷學習如何產生越來越逼真的數據，而鑒別器則努力變得更擅長于識別生成的數據和真實數據的差異。這種競爭機制推動了生成器生成質量更高、更難以被鑒別器識別的假數據，從而生成的廣告素材在視覺上幾乎無法與真實素材區分。這項技術為開啟創造全新、個性化和高度逼真廣告內容的提供了無限可能。

2.用戶畫像（User Profiling）：創建目標用戶的詳細特征描述，以便提供定制化的廣告內容。了解用戶畫像技術幫助廣告代理商更精確地達到目標受眾。

3.增強現實（Augmented Reality, AR）：通過在真實世界中疊加虛擬信息的技術。學習AR能夠為廣告代理商提供創造沉浸式和互動廣告體驗的新方法。

小結：掌握這些AI術語和概念將使廣告專業人士能夠更有效地利用AI技術來提升廣告策略的智能化水平，從而在激烈的市場競爭中保持優勢。