虽然秋天是一个充满变化的季节，迎来了新的色彩和视角，但广告行业却发现自己陷入了熟悉的领域，陷入了过去的第三方 cookie 和无 cookie 的未来之间。
<对于外行来说，2020 年初，谷歌计划逐步淘汰 Chrome 上的第三方 cookie，引起了全球广告行业的热议，引发了对尊重用户隐私的替代方案的争夺，同时仍然提供顶级品牌所依赖的有针对性的广告。谷歌的隐私沙箱被提议作为旨在取代传统cookie的新技术的试验场。然而，它也引发了相当多的争议和批评，特别是关于它对出版商收入和市场竞争的潜在影响。随着行业担忧的加剧，谷歌将截止日期从 2022 年推迟到 2024 年三度，并且现在，正如其 7 月博客中所指出的那样，无限期地。展望未来，Google 将允许用户打开和关闭第三方跟踪，而这家科技巨头将继续提供 Privacy Sandbox API 并对其进行投资，以进一步提高隐私性和实用性。
虽然许多人广告商庆祝了这一延迟，对创新隐私解决方案的需求并未减弱，人工智能 (AI)，更具体地说，机器学习 (ML)，继续成为重新定义隐私优先数字广告的有力工具。
领先的需求方平台 (DSP) Simpli.fi 首席技术官 Paul Harrison 表示：“当你揭穿无 Cookie 的炒作时，现实是人工智能和机器学习为各类广告商提供了一条明智的前进道路。）对于广告商来说，“特别是对于程序化广告来说，人工智能的进步提供了许多保护隐私的替代方案，同时仍然履行了定向广告的承诺。这不仅适用于我们较大的全国性活动，也适用于较小的区域性活动，在这些活动中，我们利用人工智能来帮助广告商超越他们的重量。
深入研究人工智能子集，机器学习使机器或系统能够自主地从经验中学习并提高他们的表现。像 Simpli.fi 这样的 DSP 采用人工智能和机器学习来增强数据分析和实时决策，而不会侵犯个人隐私。如今的机器学习工具可以筛选大量数据，包括用户人口统计、行为和偏好，以创建详细的受众档案。这使广告商能够将广告精确地定位到最相关的受众群体，从而提高参与度和转化的可能性。
此外，广告商可以通过使用机器学习实时评估出价机会，确定最佳的出价机会，从而最大限度地提高投资回报率根据受众相关性、历史表现和活动目标等因素确定广告投放的出价价格。无论是机器学习还是人工智能的其他应用，这些新兴技术都可以提高性能，分析特定广告的参与水平，并可以自动优化以提高活动效果。人工智能在为广告商提供强大的效果分析和洞察力、为未来的成功制定路线图方面具有无与伦比的优势。
对于 DSP 和不断崛起的 AdTech 厂商来说，不断变化的格局与消费者对隐私的看法是一致的。
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事实上，根据最近的 Prosper Insights