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电商广告的“黑暗森林”中, AI正在解放人工投手

摘要: 如何让商家从体力型重复劳动的广告投放中解放出来,更多专注于店铺运营本身?

2016年双十一期间,阿里巴巴推出人工智能产品鲁班,一共制作了1.7亿张商品展示广告。假设每张图需要耗时20分钟,这需要100个设计师连续做300年。

然而,淘宝店主虽然可以从繁杂重复的做图中解放出来,但制作海报仅仅只是广告投放的一个小环节。

电商广告投放是“7x24”的试错游戏


对于要从直通车和钻石展位的real time bidding中杀出一条血路的商家来说,既是对运营能力的考验,背后更涉及海量的运算与重复劳动。

不仅是展示方式,类目、消费者人群、产品创意、投放位置、时间、出价等因素都会实时影响广告效果。广告竞价投放本质上是一个不断试错的过程。对于投放人员来说,钻石展位犹如三体世界的“黑暗森林”,竞争对手数量多少,出价多少,完全无从知晓,只能靠猜测,通过投放测试,不断尝试调整定向、预算和出价,找到一个相对合理的方案。

通常一次促销活动,商家要建立数十个计划,每个计划要点100多次鼠标,还要不断查看几十个计划平台反馈的结果,这很像股票市场的看盘、操盘,只是这是一个7x24小时的市场,而学校中并没有开设“广告投放”专业。

虽然市场上不乏“人力密集”型的电商投手公司,但是积累了足够经验的投手往往都自成店主,导致整个行业的专业“投手”一直处于紧缺状态。

既然阿里巴巴可以通过人工智能实现广告自动设计,那么能否帮助商家实现广告自动投放?阿里巴巴推出了针对钻石展位的数据管理平台——达摩盘(Data-Management Platform),商家可以通过它实现对目标人群的洞察分析、标签画像,从而实现定向投放。

然而,这只为商家的广告投放提供了一个大数据参考,新工具的引入反而增加了广告投放时的复杂度。而每个商家的类目、产品、推广目标等都不相同,达摩盘无法以不变应万变。

人工智能解放广告投手


如何让商家从体力型的重复劳动中解放出来,更多专注于店铺运营本身呢?天壤智能想通过AlphaGo背后的深度强化学习技术,来解决这个问题。

天壤智能CTO张雷告诉钛媒体,广告投放跟围棋都属于数据驱动的连续决策,每一次决策的过程都会影响后面的状态。人工智能可以模拟这个试错过程,通过7x24小时的不断试错,提升试错效率,提高试错准确度,快速找到最优方案。

天壤利用深度强化学习技术,推出了帮助中小电商对钻石展位投放计划进行规划、管理和优化的在线服务产品天钻。广告主只需要进行简单的操作,告诉平台媒介投放的基本商业逻辑:活动目标、广告预算、关注的指标等。天钻会自动为客户去挑选目标人群、制定投放地域时段、广告竞价,实时调整以达到最好的投放效果。

2017年双11活动期间,天钻总共帮助商家完成7213万的钻石展位投放预算,促成双11当天总成交13.58亿。其效果也有明显提升, 商户的获客成本下降56%、ROI平均提升78%。

据天壤智能COO韩定一透露,部分客户人工操作与AI操作在极端情况下,效果会有20—100倍的差别,除了快速高效试错,还因为“我们对平台规则的理解比一般商家更细致,很多功能他们并不会每一个都认真地看,仔细地用,做精细地比较。”

而这也是源于天壤阿里巴巴为背景的“明星团队”。创始人薛贵荣是阿里巴巴旗下阿里妈妈大数据中心负责人、阿里妈妈首席数据科学家,负责研发了阿里搜索引擎、数据管理平台、营销技术平台等。COO韩定一是原阿里巴巴旗下阿里妈妈钻石展位、达摩技术负责人。CTO张雷曾在百度搜索广告部门任主任架构师。

AI赛道创业公司如何与巨头比肩?


在刚刚过去的杭州云栖小镇2050大会上,天壤智能举办了一场“天壤AI围棋论道世界冠军人机表演赛”,天壤智能的AI围棋对战世界围棋第一人、获得三次世界冠军的朴廷桓,激战三小时后,最终朴廷桓认负。

天壤作为一家成立仅两年的创业公司,在算力上完全无法与科技巨头媲美资源,而深度强化学习又是一项对计算资源消耗极大的技术,天壤从工程、策略上进行了独有的创新。

在工程层面,天壤仔细研究了Deepmind、OpenAI等AI框架,认为它们并没有触及大规模深度强化学习的本质——大规模异步任务之间的交互和并发运算。所以,天壤以伯克利大学2017年底推出的 Ray为基础,构建了深度强化学习的高性能分布式执行框架,实现了互相交互的分布式进程之间的资源调度、管理。

在策略层面,天壤通过创新型的监督学习模型,搭建渐进式的加深网络,先从小网络开始训练模型,再逐步切换到更大的网络。在更快的迭代速度下,实现非常深的神经网络训练。

由天壤创新的这套深度强化学习迭代过程,你可以把它想象成为火箭推进系统,“先培养一个小网络,同时有一个比较深的网络在旁边学习。等小的网络饱和了,深的网络也已经学会了小网络的知识。就切换到深一点的网络去做迭代。如此反复,犹如火箭推进系统,既可以获得小网络时的迭代速度,又能同时达到更大的效果。 ” 结果,天壤用了远小于AlphaGo的资源消耗,就达到了同等棋力。

人机对弈令人向往,除了世界冠军外,普通人也希望能够有机会与AI较量,但是由于人工智能围棋程序需要大量的硬件、算力支持,一次人机对战的成本就很高。

薛贵荣告诉钛媒体,目前天壤智能将会分析的围棋对弈机器人——天壤围棋开放给公众,在网站上任何人都可以跟职业九段等级的围棋AI进行对弈。天壤智能也已经与棋院达成合作,用围棋AI给棋手陪练。

AI围棋、AI广告营销都是天壤将深度强化学习技术落地的应用场景,天壤还在探索AI在交通控制、金融量化上的应用,而他们的长远规划是打造人工智能通用平台,以AI技术赋能更多的行业和场景。

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张远
张远

钛媒体记者,insights provider, 微信:haizi0001000

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