Oath 整合 Verizon、AOL、Yahoo 的广告资源，所推出的 Oath Ad Platforms 广告平台已在 9 月上线，其技术团队的幕后推手──Oath 全球首席科学家 Niklas Karlsson 日前访台，分享 Oath 如何运用人工智能在广告技术上，并剖析机器学习优化引擎 AdLearn 以及提升转换率的建模技术 Predictive Audiences 等解决方案，帮助广告主创造最佳转换率与投资报酬率。
广告优化引擎 AdLearn 与建模技术 Predictive Audiences
Oath Ad Platforms 的 AI 广告技术解决方案，包括 AdLearn 与 Predictive Audience 两大特色：
AdLearn
透过数据与算法来优化广告效益的机器学习优化引擎 AdLearn，可帮助广告主获得大量优质数据，进一步机器学习，优化各种广告目标，为广告主找到高转换率的受众。例如有航空公司联名卡的广告主希望找到 25 岁至 44 岁的潜在客群，透过 AdLearn 自主学习找到高度相关的目标族群，最终达到目标点击率（Click through rate，CTR）的 1.3 倍。
除了目前常见的展示型广告、影音广告、原生广告以外，AdLearn 近期也协助优化新型态的广告，像是串流音乐服务 Spotify 所播放的音讯广告。因应 5G 发展，随着网络带宽与各式装置升级，AdLearn 未来也将支援更复杂的广告型式如 VR 广告等。
Predictive Audience
Predictive Audience 则是借由机器学习建立模型，用以预测使用者的转换行为，并找到高转换率的受众，这种广告产品特别符合名单成效型客户的需求。由于汇入来自 Oath 的 10 亿用户资料，并运用超过百万的原始特征（raw features）如年龄、性别等，Predictive Audience 分析出最重要的 600 项特征，预测使用者是否可能转换，在台湾已成功协助美妆保养、保健食品、服饰电商等广告主的转换数翻倍成长。
此外，过去网络广告市场竞价采行“次高出价制”，胜出的竞价者比照次高出价付费；如今业界趋势则改为“最高出价制”，竞价时必须更具智慧。Predictive Audiences 能比较理想值与花费金额，若步调太慢，就会提高竞标金额，随着愈来愈多广告主参与竞价，在变动环境中也能弹性调整，是相当敏捷的广告解决方案。
Oath Ad Platforms 掌握广告主需求，让广告发挥最佳效益
Oath Ad Platforms 整合了国外 Verizon、AOL、Yahoo 的数据与资源，并有 Yahoo 奇摩在台湾的根基，尤其 Yahoo 奇摩每月拥有超过 1,500 万的不重复跨萤用户，是全台唯一能同时结合搜寻、内容、影音、电商、广告等完整且多元的平台。
在预算与时间有限的情况下，广告主应将目标设定清楚、定义正确问题，进一步以 AdLearn 搭配 Predictive Audience，运用转换率预估（Event Rate Estimation）透过受众分层（如性别、年龄、居住地区等）来估算转换率，帮助广告主达到更好的成效。
（首图为 Oath 全球首席科学家 Niklas Karlsson；首图来源：科技新报）
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