下一个 10 - 人工智能

下一个10 的 对技术和行为进行了报道在未来十年将决定广告。 人工智能2022年4月 2022年4月•THENEXT10我RT我FCL我NTELLGENCE 10 的 下一个 介绍02 人工智能在广告05 场景设置06 如何消费体验08 将会改变 为什么AI-ENABLED广告11 和个性化问题 对营销人员:13 负责任的、道德的人工智能 Next10是群邑“Next”系列的新成员，包括 每周播客这个星期,下个星期,我们一年两次的全球广告收入预测今年,明年现在未来10探索的技术和 塑造未来十年广告的行为。在本期《下一个10个》中我们正在发布关于广告中人工智能规模的新专有预测。我们估计今年将达到3700亿美元以上，并可能提供信息 到2032年，绝大多数媒体将达到1.3万亿美元，或超过90%的广告收入。 1 2022年4月•THENEXT10我RT我FCL我NTELLGENCE 人工智能将会渗透到营销工业和启用隐私- 第一次大规模个性化。 我NTURODCTION虽然有时会觉得人工智能已经 现在感觉好像已成定局街道(或地下隧道)2032由自主车辆(AV)运送 乘客和货物从A点到B点。 3月完全自主车辆没有 没有事件,在很大程度上已经上演在公共领域,特别是在AV证明 因为像旧金ft和凤凰城, 人们经常可以看到汽车配备了各种传感器和设备。有一些 看到物理相机和可爱的 这些新智能激光雷达设备供电 车辆。对我们许多人来说,能够看到的,和因此理解,和物理技能 决策过程在自主工作 车辆帮助它们正常化上升，尽管不可避免的交付和公共交通损失技术的成功将带来工作。 相比之下，广告的AI渗透行业主要发生在幕后, 与主要的公众意识 失败：随之而来的“令人毛骨悚然”的重定向广告有人在互联网上,灾难性的 武器化的结果有针对性的广告系统播种部门和错误信息。这些例子是不幸的是更为常见可能比我们想去思考largel unattributed由消费者使用人工智能。部所以,也难以认同(或者至少 公开承认),成功:trilli品牌的消息传递编程 将消费者的意图与p的能力产品在语音、图像和文本搜索 甚至创造广告文案或创造性的使用和gpt(查看术语表第5页)。使用AI工具远远超出这些例子 已经在整个广告行业普遍存在。 颠覆了广告业，现实是我们才刚刚开始瞥见 这种变革性技术。在本报告中，我们展望未来10年，想象 今天我们正在经历的变化将铅 广告商可以做些什么来准备。在锻炼时这种本质上是推测性的，这份报告是植根于群邑分析师的见解, 战略家和一定的技术专家当形成合并一个长远的眼光新时代的媒体广告效果更好的人。 出于本文的目的，我们定义了支持AI 广告作为任何人工智能用于广告过程，从洞察生成到激活和优化。我们包括技术坐在伞下的人工智能算法, 如机器学习、神经网络、计算机远景、自然语言处理(NLP)和聪明的过程自动化。 2 2022年4月•THENEXT10我RT我FCL我NTELLGENCE 人工智能 机电脑 学习愿景 机器人&自然 制造业语言 优化处理 监督式学习 (深度学习决策树)演讲 文本 联合国监管下学习 (聚类) 从这个意义上说，我们正在采取一种广泛的方法来定义如何将人工智能应用于广告。这个定义包括人机交互和监督学习，用于开发推荐算法等工具 例如，流媒体平台。这是一种有意识的区别，与人工智能的狭隘定义形成鲜明对比。与通用人工智能（AGI）相关，根据该智能，该技术必须自行智能地行动， 调整其行为以追求其目标，而无需人类的输入或监督。需要注意的是， 根据我们广义的定义，发达市场几乎所有的搜索和社交广告都已经支持人工智能。在某种程度上，使用基于平台的机器学习算法来识别受众、优化活动、 并以编程方式购买。例如，搜索广告系列已经使用了机器学习、NLP、和计算机视觉，以返回最相关的结果。 AI-enabled营销已经占了更多的 超过3700亿美元的全球广告收入,或 大约45%的所有广告。和它的增长只会 继续下去。到2032年,AI-enabled广告可以解释 1.3万亿美元的广告收入,超过90% 的总数。 3 2022年4月•THENEXT10我RT我FCL我NTELLGENCE AI-ENABLED崩溃广告收入 评估人工智能在广告的规模10年后,我们首先假设AI接触到的几乎所有的互联网广告 100% 在当前时间点(我们的广泛 90% 人工智能的定义和包含的分析 80% AI-Enabledvs。Non-AI-Enabled媒体 人工智能技术,包括建议和预测引擎以及文本 分析)。如果我们假设数字广告各种形式的持续快——经验 than-overall-advertising-industry增长好,7%的 2026年的预估群邑在出版 70% 60% 50% 40% 30% 20% 12月的今年,明年报告, 10% 我们会计算AI-enabled13亿美元广告收入媒体所有者, 0% 最终由超过90%的电视广告等渠道,音频,和户外变得越来越数字化。 总AI-ENAB领导媒体非AI-ENABLED 来源:群邑 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 数字电视 数字NON-S我们 来源:群邑 AI-Enabled广告收入中等 数字音频数字搜索 数字哦的非 增长AI-ENABLED 广告 重要的是,这个数字不包括收入 从创意构思和生产,也没有人工智能属于相关活动的用例，例如 会话的人工智能聊天机器人执行客户服务。今天,使用股票形象创造性的工作通常依赖于图像的建议 算法对图像匹配搜索关键字。 到2032年,这个可能会创造性的发展战略家们解释所需的图像 生成AI使用GPT的最新版本 （目前为三种）或类似技术。为什么要依赖在其他人可以使用的相同库存图像上 当你可以自己purpose-build吗?和而不是每个汽车广告通过拍摄 蜿蜒的公路,人工智能已经被 用于绘制数字版本的景观，其中新模型可以插入未来的活动。 这些是今天已经在测试的示例，但会有新的广告格式 还没有被发明甚至构思出来，这些也被排除在我们当前的 1.3万亿美元的预测。新兴技术的结合，如 我们在下一页的探索几乎肯定会为未来的品牌带来新的形式交互和广告活动。 4 2022年4月•THENEXT10我RT我FCL我NTELLGENCE 人工智能在广告术语表 分析生成 会话硬件 机器学习计算机视觉基于主体建模 有两种主要类型:负责监督和管理。监督算法 训练数据集 能够预测。无监督学习算法学习模式 从非标签的训练数据。 例子:个性化、建议,和预测 引擎,数据清洁房间。 自然语言处理 计算机的能力 理解和产生人类的语言。 例子:语音搜索,上下文的目标。 图像识别的自动化 和分析。 例子:图片搜索、面部识别、动态广告插入。 用来模拟操作和交互的人(或自治代理)。用于理解复杂的行为系统使用的行为 个体在这些系统。 例子:情景规划,流行病建模。 对话系统 模拟人类的熟悉 使用语音合成和语音识别克隆和可能的声音。 例子:聊天机器人,数字助理。 生成对抗 网络(氮化镓) 生成Pre-trained两种竞争神经网络 变压器(GPT) 一个语言模型使用深学习(机器的一个子集学习)产生文本。 例子:文案,内容创作 虚拟&增强现实 一个模拟的经验 耳机或者正面显示(HUD)生成现实的图像、声音和感觉。 边缘计算 计算和数据分析 数据的来源(例如,个人设备 或物联网设备)在分布式模型。 (机器学习的一个子集), 训练一组数据,学会 产生相似的数据,如图片的脸。 例子:deepfakes,AI影响力, 动态广告插入, 写/视频/音频内容创建。 物联网(物联网) 连接计算设备 嵌入到日常的对象发送和接收数据。 所有这些技术结合在一起，开启了大规模个性化的可能性。为了我们在这里的目的，我们将个性化定义为基于以下知识对消息、体验或服务的任何自定义： 一个人或一群人，无论该知识来自上下文信号、直接数据信号还是输入来自个人本身。最关键的是，鉴于2020年代的监管环境，我们预计这将个性化以隐私优先的方式进行，即使用可用的技术，如数据洁净室、边缘 计算和上下文定位，以提供个性化体验，而无需不受限制地访问个人数据。 也许不足为奇的是，随着数据已成为许多产品和服务的支柱，治疗和数据保护是自动驾驶汽车和广告的共同主题。有后勤，道德， 当每辆汽车、卡车、无人机和穿越我们街道的人都配备了摄像头时，需要回答的法律问题，计算机和智能软件。在这种情况下，车辆将能够以协调和更高效的方式行驶。 方式，避免事故和改善交通流量，但立法者和公司有责任确保人类 安全(包括生理和心理)胜过一切。5 2022年4月•THENEXT10我RT我FCL我NTELLGENCE 场景设置 到2032年，媒体格局将大不相同 由于技术、人工智能和无线连接。 一个UDIO 在延续当今的趋势中，音频将 越来越具有国内性或国际性（很像视频内容的全球化）。的成长 音频优先设备，如耳塞、智能家居扬声器、而汽车音响系统，意味着语音搜索将 最有可能在2032年超过基于文本的搜索（当前据估计，10-15%的搜索是通过 声音）。数字助理在大多数情况下的使用这些环境将允许更大的声音 音乐、播客、 搜索和购物结果利用增长计算能力的优势,NLP和5克连通性。 TV 在世界大部分地区，线性电视覆盖范围将不再适用足以满足大多数营销人员的目标。流 服务,由美国主导的的现任者 亚马逊,迪斯尼,Netflix,派拉蒙和孔雀,将越来越面向全球和无广告 或ad-lite。较小的国家和地区的球员可能会解释有限的收视率 (符合他们的花在内容)。 许多营销人员会选择电视和计划其他视频环境,包括YouTube和 潜在TikTok或一些未来的视频平台,其中的观众信息同意 围墙花园允许有针对性的消息传递。别人将电视规划转变为与文化并驾齐驱， 事件、体育规划的塑造 （或至少与更广泛的文化一起出现）谈话。 没有广告和ad-lite 环境控制, 中断的广泛深入人心广告将被容忍 少,和广告商 必须更有创造力吗和相关实现 消费者在和 在这些环境中。 6 2022年4月•THENEXT10我RT我FCL我NTELLGENCE RETIMLED我 我们预测,广义的电子商务占零售总额的比重继续上升 和能代表零售总额的40%以上 在全球范围内。App-based商业、快速交付 3d印制技术将改变消费者的旅程 2032年,加强消费者的期望方便,速度,和定制。电脑视觉和ML算法将继续支持更个性化的购物体验,包括 虚拟试妆和尺码建议。支持AI 功能,如亚马逊的“查看在你的房间里”已经使购物成为现实增强(AR) 经验，到2032年，这可能会扩展到额外的类别从美容和汽车 去旅行。 DT 人工智能和计算将边缘的进步的意思这些数据通常是管理设备上 将越来越混淆或匿名吗 人工智能和隐私服务，如苹果的私人代理，减少自身的潜在用途 登录环境之外的数据策略。对于那些无法说服公司 消费者选择数据共享上下文 定位、更好的创意和更好地利用有限的可用数据至关重要。会有实例 明确消费者输入数据在哪里个性化的产品或服务的目的,如在旅游预订座位的偏好数据 网站或膳食食谱网站的信息。的旅游公司和烹饪网站不需要 了解消费者在这些别的 例。他们可以使用这些数据来提供个人体验消费,可以聚合 数据来推断广泛的客户段,即使他们可能不会消费者在网络上他们 在重新定位目标的鼎盛时期。 D我GTMLED 在线媒体机会，包括数字新闻以及社交媒体以外的编辑内容， 到2032年可能会越来越混乱。这将使广告拦截服务更受欢迎，并将使推出新产品和品牌变得更加困难，赋予“知名”品牌优势。在这些 个性化已经盛行的环境， 随着数据法规的完善，将会有更大的成熟度提出并生效,希望这个 将带来更大的在线信任和透明度。机器学习算法将能够优化 相关性和个性化的体验