這個廣告情報工具使用機器學習來監視競爭對手的數字廣告策略

對於品牌來說，要想了解他們的數字廣告在各個渠道上的表現、廣告投放的位置以及競爭對手的廣告投放方式，是非常困難的。

一種由機器學習驅動的工具可能會給出答案。

滿足Pathmatics(@Pathmatics)，這個工具可以同時解決這兩個問題。該公司的數字廣告智能解決方案使用機器學習來顯示廣告商的印象和在桌麵、移動和視頻上進行消費。但是，公司不隻是向你展示你的品牌的廣告——它還展示了數千家主要廣告商的競爭情報。其結果是由人工智能驅動的競爭情報，包括品牌如何以及在哪裏做廣告。

我們接受了肯•羅伯茨的采訪。@KenWorking)，他是Pathmatics的營銷主管，了解該公司如何利用人工智能讓廣告更加透明。

用一個句子或語句描述Pathmatics。

Pathmatics的數字廣告智能解決方案被品牌、代理商、廣告技術公司和出版商用於在品牌管理、廣告和業務開發活動中建立競爭優勢。

Pathmatics如何使用人工智能(即機器學習、自然語言生成、自然語言處理、深度學習等)?

機器學習在我們的模型中用於印象和支出估計。Pathmatics對數字廣告進行采樣，並使用關於每個廣告出現的許多因素以及外部數據源來持續模擬市場狀況，以及準確地估計印象和支出。

你認為目前人工智能的局限性是什麼?

在數字廣告生態係統中，市場的複雜性——就技術的數量、動態的相互聯係和變化的速度而言——使得彙集正確的數據非常具有挑戰性。我們已經解決了這個難題的一個重要部分。但要釋放這個行業未來的潛力，就意味著要找到新的創造性方法來訪問構建和應用豐富數據集所需的不同數據源。它部分是數據可用性，部分是複雜的技術堆棧。

你認為未來人工智能在營銷和銷售方麵的潛力是什麼?

今天，我們使用機器學習將數據轉化為廣告買家和廣告賣家的見解。未來的潛力是通過人工智能自動部署這些見解，將見解轉化為行動。這將加快從洞察到有利於企業的變革的時間。

Pathmatics與競爭對手或傳統解決方案的區別是什麼?

我們已經能夠唯一地提取有關廣告路徑的數據，並解碼每個填充廣告印象中涉及的所有中介，這使我們能夠獲得其他人無法獲得的見解。這隻是數據捕獲方麵。我們還以新穎的方式應用獨特的豐富數據集，以以前無法實現的方式為用戶進行預測和預測。

就公司規模和行業而言，你們的原型客戶是誰?

我們的行業很廣泛——任何人都可以購買或銷售數字廣告!這意味著品牌，為品牌服務的機構，銷售廣告的出版商，以及構建基礎設施的廣告技術公司。