可持续发展周：AI 如何在减少二氧化碳排放的同时提升数字广告效果

快速阅读: 《科技雷达专业版》消息，数字广告是隐形的碳排放源，每年产生720万吨二氧化碳。文章指出，通过人工智能优化程序化广告，不仅能提高效率，还能减少排放。人工智能可精准规划广告投放，减少浪费，同时帮助广告商设定可持续发展目标，实现经济效益与环保双赢。

（图片来源：Pixabay）

实现净零排放的道路漫长。英国若想在2050年达成目标，所有行业必须共同努力实现脱碳。虽然重工业和交通等高污染行业占据大部分排放量，但我们不能忽视网络世界中那些看不见的活动。我们每天都会遇到的一个可能从未被认为是碳排放主要来源的污染源是数字广告。

多年来，人们一直在努力优化支撑数字广告的供应链，但障碍依然顽固且艰巨：缺乏透明度、大量广告技术中介的存在以及浪费在低质量广告位上的支出。这些挑战不仅增加了复杂性，还导致每年全球产生720万吨二氧化碳的成本，仅仅是为了让你屏幕上出现一条广告。

程序化广告——即自动购买和销售广告的过程——尤其低效。广告商投入资金的目的只是为了轻松地大规模接触消费者，但根据国家广告协会的审计结果，每花费一美元中只有36美分到达了预定的目标。

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这为行业提供了一个独特的机会：精简广告供应链中的冗余部分，可以一举两得：同时提高广告活动的效果并减少排放。既然这些优化只有好处没有坏处，为什么至今仍未实现呢？很简单，因为我们没有人工智能。

迈克尔·汉伯里-威廉姆斯
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英国总经理，Greenbids

更清洁、更精简的程序化广告，兑现承诺

本质上，程序化广告旨在通过自动化实时投放广告的流程来简化数字媒体采购。广告商不再需要手动与个别出版商谈判，而是使用需求方平台（DSP）在庞大的网站和应用网络中竞标可用的广告位，这些广告位由供应方平台（SSP）展示。整个过程发生在毫秒级。

不幸的是，随着时间推移，程序化广告逐渐成为中介、低效和隐藏成本的纠缠网。参与者数量众多意味着预算在到达出版商库存之前就已经流失，而每一笔不必要的交易都会带来额外的小量碳排放。

更糟糕的是，系统中涌动的竞价请求数量令人震惊；仅在美国，每天发送的竞价请求数量就比该国人口多出647倍。这种污染不仅仅是“数字”的：审计发现，程序化广告60%的碳排放是在广告选择过程中产生的。

信噪比明显失调，但机器学习和人工智能——非常适合解决这种混乱的数学问题——可以重新平衡天平。与其盲目地发出海量请求（这是这一做法的标签），基于人工智能的竞价技术采用了一种更为精准的策略。通过从以往和实时的数字广告活动数据中“学习”，人工智能可以规划出最高效的广告投放路径，减少不必要的步骤，并确保更多预算被分配到实际有效的媒体上。

最棒的是？对底线有益的事情也对地球有益：减少浪费的广告印象意味着降低成本和减少排放；这是一个罕见的双赢解决方案。

减排不仅仅是一个供应链优化的意外收获，人工智能还可以利用各种实时数据信号有意引导广告活动向低排放库存倾斜。因素如时间、设备类型、Wi-Fi与移动连接，甚至当地电网是否运行可再生能源都可以被考虑在内；而且这一切都不会妨碍广告活动的关键绩效指标。

人工智能的预测能力甚至可以训练以防止优化带来的不想要和无意的下游影响。例如，如果每次广告印象的成本变得更便宜，广告商可能会默认购买更多的广告，从而导致“反弹效应”，即降低费用最终反而增加总体排放。人工智能可以有效管控这种意外后果，确保绝对碳排放继续减少。

脱碳效果如此之好，连气候怀疑论者也无法抗拒

有了人工智能接管数字计算，数字广告可以超越它曾经低效、高碳的机器形象。广告商现在有手段让他们的活动更加高效，同时使用更少的资源。性能和可持续性之间的旧权衡不再适用。

首次，人工智能让注重环保的广告商能设定定制化的可持续发展目标，与传统的广告活动指标并行。品牌不仅可以追踪基于成本的表现或参与度指标，还可以衡量碳影响，并积极追求更低排放的媒体策略，而不会牺牲成果。即使广告商不关心排放，他们也会在追求更好的表现和提升底线的过程中减少排放。

最好的还在后头。人工智能不是一成不变的解决方案，它不断学习和适应，随着接入更多数据源，其范围和能力不断提高，识别人类容易忽略的模式。随着时间的推移，广告活动变得更加高效，从而进一步降低成本并减少排放。

这项技术革命的影响远远超出单个广告活动。随着人工智能工具变得越来越普及，平台和出版商将被激励支持更可持续的做法，以免被排除在人工智能优化的媒体计划之外。对高质量数据的需求将通过这个系统拉动数字广告走向完全透明，从而揭示更多的减排潜力。

人工智能驱动的程序化优化之美在于它让做正确的事成为简单的选择。随着越来越多的品牌和机构认识到可持续发展与盈利并非对立，势头只会增强。由于人工智能，我们终于有了工具，可以一个广告活动接一个广告活动地为数字媒体构建一个更好、更可持续的未来。

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