BYO Head Torch 找出新的 Adtech 黑匣子

快速阅读: 据《B&T 营销与媒体》最新报道，雅虎数据主管指出，AI虽提升广告效率，但也带来新问题。AI在广告测量和细分上有优势，但在欺诈预防和战略决策上表现欠佳。跨平台互操作性和透明度仍是挑战，且AI使用需注意环境成本和隐私标准。品牌对AI使用的透明度要求提高，代理商需向客户清晰解释合作模式。

广告技术领域的世界一直让人感到有些困惑，因为交易和信号会在模糊不清的“黑箱”中消失。然而，雅虎数据AUSEA主管、IAB数据委员会成员洛林·唐纳利写道，人工智能可能会让情况变得更糟。觉得自己是AI专家了吗？因为你已经用过ChatGPT，并在客户提案中提到过“LLM”？你并不孤单。突然之间，AI无处不在。

事实是，尽管AI在广告技术领域更加主流化，但AI本身并不是什么新鲜事物。新的变化在于速度。工具更智能了，赌注更高了，我们已经来到了“采用或落后”的关键时刻。IAB美国发布了其2025年数据状况报告。这都是关于美国的代理机构、品牌和出版商如何应对并热衷于整个广告活动生命周期中的AI，包括规划、激活和分析。总体而言，它描绘了一幅AI在日常运营中发挥成熟且核心作用的画面，并解决了我们行业的许多挑战。但它也提出了很多问题。

**大问题**

令人惊讶的是，报告显示大约30%的美国代理机构、品牌和出版商表示他们已经在媒体规划、激活和分析中全面扩展了AI，更多的人预计将在2026年实现这一目标。但“全面扩展”到底意味着什么？AI是否真的帮助解决了我们行业最棘手的问题？

首先：测量。信号丢失和更严格的隐私法律正在积极改变我们看待广告效果的方式。引入更智能、更复杂的模型，利用AI来衡量成功，正如营销组合建模解决方案的迅猛发展所见，让营销人员得以了解每个接触点如何影响销售，而无需处理单个曝光。这是一个胜利。

此外，根据IAB报告，AI在受众细分和建模等任务上表现出色（你好，数据清洁室），帮助我们不再依赖Cookie，同时提供了更安全、更可靠的方式来构建受众并定制信息传递。但在一些关键领域，AI表现不佳，比如广告欺诈预防和需要战略决策的任务——这些都是我们行业中最常见的痛点。

跨平台AI的互操作性至关重要，因为我们对算法的依赖增加。然而，这些工具并不总是能很好地协同工作，这影响了诸如数据质量、欺诈检测和广告活动有效性等关键方面，更不用说信任、控制和透明度了。

同时，我们也需要注意，虽然我们可以识别出许多有前景的使用案例，但不必要地将AI塞入工作流程中可能会增加更多的模糊性而不是价值，导致代理商、品牌、出版商以及最终我们的受众之间的不信任。

值得注意的是，AI的潜在成本也不容忽视。研究表明，生成式AI的环境影响本身就很大，每100个提示至少消耗一升水。我支持进步，但如此统计数据表明，我们需要有意识且战略性地选择何时激活AI解决方案。

**统一的标准依然缺失**

在美国，围绕数据隐私、准确性和伦理AI使用的统一标准仍然缺乏——如果我们想要负责任地扩展，这些是我们需要具备的东西。在澳大利亚，隐私改革即将到来，幸运的是，我们避免了各州独立制定AI框架的混乱局面。然而，全球政策的拼图意味着协调感变得难以企及。这将阻碍行业发展进程，并使企业在试图平衡不同定义的同意时陷入法律困境，同时仍需大规模提供高质量的广告体验。

因此，虽然AI绝对会解决我们行业的一些最大难题，但我们不要自欺欺人，它也会创造同样多的新问题，我们需要去解决。其中一个问题是品牌对其代理商和出版商合作伙伴如何代表他们使用AI感到不安，要求更高的透明度。我们最近看到主要控股公司采取了重大举措，将数据管理引入内部，例如WPP最近收购Infosum和Publicis收购Lotame。问题将是代理商如何向客户解释他们的定制产品以及客户可以期望的透明度水平。

尽管与美国相比，澳大利亚的采用速度和具体挑战有所不同，但目标是一致的：节省时间、做更多事情、赚钱。希望能同时兼顾信任、控制和透明度。但也许还是准备好指引方向的工具，以帮助我们在新的AI驱动的广告技术“黑箱”中导航。

加入逾30,000名广告行业专业人士从B&T直接接收最新的广告和媒体新闻到您的收件箱。订阅。

– 雅虎学院2025圆满结束，高风险提案对决
– 目的：不仅仅是空洞的口号，而是商业杠杆
– 人才是你最大的优势——为何培训常成为首个被削减的内容？
– 疯狂现实检查：无知真的是福吗？

(以上内容均由Ai生成)