CES 简报:Agentic AI 时代预示着 SEO 改革、Mastercard 的 Raja Rajamannar 和 Dotdash Meredith 的 OpenAI 广告辅助问答
2025-01-13 05:06:25
人工智能技术的进步极大地增强了 Dotdash Meredith (DDM) 等出版商向读者提供有针对性的广告体验的方式。通过将 OpenAI 的大语言模型 (LLM) 集成到 DDM 的上下文广告产品 D/Cipher 中,出版商现在可以识别其内容生态系统内更深层次的联系,超越关键字匹配,转向基于概念的理解。以下是这一发展的一些重要见解:### 增强的内容索引- **自然语言处理升级**:最初,D/Cipher 使用自然语言处理 (NLP) 技术根据常见关键字对文章进行索引。这种方法在捕捉内容的语义细微差别方面受到限制。- **OpenAI API 集成**:通过利用 OpenAI 的 API,DDM 的索引流程现在可以更准确地识别其庞大文章语料库中的概念并对其进行分类。法学硕士不仅理解单个单词,还理解它们背后更广泛的背景和含义。### 改进受众定位- **概念连接**:通过加强对 LLM 提供的内容语义的理解,D/Cipher 可以更好地将广告与在更深层次上符合读者兴趣的文章相匹配。- **更好的绩效指标**:这种更复杂的方法提高了活动绩效。例如,针对新娘的豪华护发产品广告活动在播放与婚礼相关的内容时效果不佳。通过利用 OpenAI 法学硕士基于概念的见解,DDM 能够完善受众定位并提高参与度指标。### 实际应用- **案例研究示例**:一家消费品广告商推出了一种新的豪华护发产品,希望将新娘作为其营销策略的一部分。然而,当该活动通过 D/Cipher 运行与婚礼相关的内容时,与其他受众相比,其表现不佳。- **识别表现不佳**:法学硕士发现,与非婚礼读者相比,新娘不太可能参与广告内容,这表明受众与广告背景之间存在不匹配。- **优化策略**:通过将新娘排除在广告活动之外并专注于与产品更相关的背景(例如奢华生活方式或护发技巧),DDM 能够达到并超过广告商设定的效果基准。### 更广泛的影响- **广告商满意度**:提供对受众行为和广告效果的精细洞察的能力可以提高广告商的满意度,广告商可以获得更多可操作的数据来优化其广告活动。- **收入潜力**:增强的定位功能意味着 DDM 等发布商可以为客户提供更有价值的广告机会,从而有可能增加上下文广告的收入。### 结论OpenAI 的法学硕士与 D/Cipher 的集成展示了尖端人工智能技术如何改变数字内容的索引和货币化方式。通过超越基于关键字的方法,更深入地理解语义上下文,发布商可以提供更精确、更有效的广告体验,最终使广告商和读者都受益。这一转变凸显了先进的机器学习模型将在数字出版和广告行业的未来发展中发挥关键作用。