极欧科技：广告是 AI 应用的下一个主战场
以下内容根据「极欧科技」创始人 程小永和北京邮电大学博士生导师石川教授在极客公园 2016 奇点·创新者峰会 Ai 论坛上的演讲整理而成。更多相关信息请关注：singularity.geekpark.net。
外界看到广告这个行业第一印象有很多广告公司，有很多的投放媒体，有很多创意，但在这里面好像跟技术并不粘边。之前有过大数据投放，这些东西也好像对广告主来说，对广告受众和媒体来说感觉也就那么回事。
中国广告行业至少 100 万家广告公司，每年至少产生 100 个案例去填，事实上用人的大脑，任何一个能力再强的人，也无法去把所有的案例去汇总起来，去提取它里面的共性和精华。
自媒体人就是 Uber 私家车
互联网产业的兴起本身是因为内部而兴起，20 年前四大门户，包括雅虎是内部资讯门户，在这么一个环节下，其实互联网等同于内容的获取。这个内容获取从整个角度分析内容获取有两端，一端是内容生产，另外一端是内容的传播渠道。在这两端里面，现在整个天平已经完全倾斜，所有内容生产者是没有任何被证明的价值，被内容传播渠道控制了一切。
现在我们看到社会化内容传播渠道，比如说微信，还有今日头条，所有这一切让整个内容传播渠道出现了一个大的爆发。整个环节下来，恰恰人类的智商从现在开始知识泡沫变成去中心化，我们现在看到所有自媒体人所有的数据，我们看到的情况是，仅仅中国现在至少有 200 多万活跃的自媒体人，几乎所有互联网容量已经反映到自媒体。
「极欧科技」创始人 程小永
极欧科技创始人程小永认为在当下的环境中，人工智能作为切入点从自媒体入手，自媒体人很像 Uber，像私家车。传统媒体就像以前出租车公司垄断了所有的司机和运营车辆，现在自媒体更像是一个 Uber 的模式，被完全解放，谁都可以使用，现在整个媒体形态是在这样一个转变的过程。
极欧科技预测在 3 年以后，自媒体投放市场规模会超过 1200 个亿。自媒体这个行业，其实从去年开始兴起，有先见之明的一些以前做站长的冲进去，他们很快起来以后，很多品牌方或者广告公司知道行业里面的套路，所以现在自媒体投放行业出现一个特别有意思的现象，Top50 的自媒体帐号价格一直在涨。
网络营销中的人工智能
所以这么一个情况下，很多自媒体人也想知道自己适合什么样的广告，这些所有的问题我们现在都在着手去解决，同时也让广告主每一次投放都知道最终的效果，投谁，不投谁，怎么投。
极欧现在在广告主这一侧，做了一个很宏大的计划。「现阶段已经把我们整个自媒体投放平台，这里面有我们每年投入大几百万的服务器费用采集的数据，保证已经构建了好几套人工智能的模型」。
中国每年几亿次广告投放策略文案，如果基于这些数据做机器学习，相信会是一件非常美妙的事情。
在程小永介绍完他关于人工智能和媒体营销的理解后，极欧的人工智能专家，来自北京邮电大学石川教授又从技术角度阐述了人工智能和营销的关系。
如果是在十年前的话，人工智能并不是那么火热；在人工智能发展过程中，如果能做出东西来，实际有用，都从人工智能独立出来了，像计算机图像、自然语言处理，其实原来都是人工智能里面。后来这些实用后，就从人工智能剥离出去，成为独立的研究方向；近些年随着深度学习的兴起，人工智能再度火起来。
网络营销是基于互联网的营销活动，像微博营销、微信营销都属于其中。人工智能在网络营销中也是有很多应用，像推荐系统，精准营销，还有商品的自动定价，都可以看到人工智能的应用。
下面是几个案例：
第一个案例是关于金融系统里面的用户相关性分析，在这个系统中，我们抽象出用户帐户、资金媒介，以及通信媒介，以及这三类对象之间的交互关系，基于上述建模好的关系网络，我们采用随机游走模型，能够度量出两个人的亲密程度。
第二是关于推荐系统，以电影推荐为例，用户对电影的打分信息，各种各样的属性信息以及用户的社会关系信息，可以构建成为一个网络，这个网络整合了更多的信息，可以做更加精准的推荐和可解释性的推荐。
最后一个案例是电商平台的回头客预测，一般很多时候做促销。商家做了促销之后，因为便宜，所以很多用户来买，买了之后很多用户并不会再来，如果能够预测出哪些人可能是回头客，就会可以更加精准做一些促销活动，这样的话可以提高投资回报率。我们将这个问题建模成二分类问题，通过抽取有效特征和多模型集成，取得了较好的效果。
很多人工智能问题，不仅局限于学术界研究，还能解决很多实际的问题。
极欧科技的业务中有很多关于人工智能的应用，一是关于画像生成，生成广告主和媒介的画像，在这个里面，特征补全、广告主和媒介他们标签如何自动生成，这些都是问题。
再进一步智能推荐，如何在这种多约束条件下能够给广告主自动推荐媒介，这里面有很多挑战。更进一步的智能交易，如何对媒介自动定价，预测未来网红。
极欧公司的人工智能专家、北京邮电大学石川教授表示「目前，我们在极欧科技已经做了一些工作，例如媒介文章的情感极性标注，还有媒介相似性度量，以及媒介的标签自动生成，这些工作的话较好的满足了业务需求，极大的降低了人工成本。」
人工智能在未来应该还有很多可以做的事情，也有很大的空间以及挑战。一方面，如何提出真正有效人工智能算法；其次，如何较好的进行大数据的融合；另外，大数据的运算，也存在很多困难，这些挑战都是未来值得学术界和工业界共同解决的问题。
广告是 AI 应用的下一个主战场，但在此之前还有很多路要走。
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