十年前，自编程计算机的概念可能只出现在科幻小说复合体中，但是今天，我们能够轻松地与Siri等智能助手进行通信。移动应用不仅更加“智能”，它鼓励我们安装这些应用和交互式广告，而且还刷新了新的营销技巧。当前，机器学习和人工智能的基础技术的发展正在使移动广告行业发生重大变化。人工智能可以减少移动广告欺诈。与2017年相比，2018年的移动广告欺诈率翻了一番。利用营销商不断增长的广告预算，黑客正在不断升级新方法。 Adjust的数据表明，以下移动广告安全风险占了上风：SDK欺诈占广告欺诈的37％。在SDK欺骗中，恶意代码被注入到（攻击的）应用中以模拟广告点击，安装和其他错误参与，并代表“受害”网络向提供者发送错误信号。应用。这种攻击可能会迫使用户为从未真正发生过的安装付费，从而严重影响广告客户的预算。 ·点击注入占攻击的27％。网络犯罪分子会在应用安装完成之前触发点击，并获得这些安装的功劳。同样，这种攻击可能会消耗客户的广告预算并稀释投资回报率。 ·假安装和点击垃圾邮件分别占广告欺诈的20％和16％。今年，电子商务应用程序正处于欺诈的风口浪尖，将近五分之二的应用程序安装标记为“假安装”。或“垃圾邮件”，然后是游戏和旅行应用程序。 Forrester进一步报告说，每月数字广告预算超过100万美元的营销人员中有69％的人承认，至少有20％的预算是由于移动网络上的欺诈而被用尽的。即使移动广告网络攻击已成为一种现象，广告欺诈的检测仍然是一个复杂的过程，需要24/7全天候监控和分析传入数据。这时，AI的优势就显现出来了。智能算法可以比任何人类分析人员更准确，更快速地处理大量数据，发现异常并触发警报以进行进一步调查。更大的潜力是，随着深度学习的发展，新一代由人工智能驱动的欺诈系统也将能够随着时间的推移调整其性能，并学习如何预测，检测和解决新出现的威胁。人工智能为实时广告竞标带来了更高的效率和更高的投资回报。所谓“人工智能革命”的最大卖点之一就是它。在许多行业中展示的是实现自动化或消除低价值业务流程的承诺。移动广告也不例外。 Juniper Research预测，到2021年，组织将在机器学习算法上额外花费420亿美元，以提高实时出价网络的效率。同样，具有强大分析能力的机器学习算法可以为您创建完美的广告，并在合适的时间向合适的人展示。 Google一直在尝试各种针对移动搜索的广告优化，到目前为止，结果是非常有希望的。例如，梅西百货（Macy's）一直在使用库存广告来向最近浏览过其产品的客户展示，而靠近这些客户的商店正在出售他们几个小时前才看到的产品。 AdTiming一直在帮助营销人员改善其移动应用广告。通过使用和处理来自1,000多个营销商的数据，已开发出一种最佳广告投放位置的方法。 “说明性分析将告诉我们的用户何时是投放广告的最佳时间；在给定的预算内，要交付什么样的信息，以及多久播放一次广告才能达到ROI（投资回报率）。”上任首席执行官李奥·杨说。基于人工智能的实时广告竞标的竞争力如何？最近，一组科学家在阿里巴巴淘宝上进行的实验证明，该算法的性能优于人类。比较一下：-手动出价带来100％的投资回报率，占预算的99.52％。 -算法出价带来了340％的投资回报率，占预算的99.51％。显而易见，哪种方法更有效。人工智能实现了先进的客户细分和广告定位算法，比人眼更适合于检测模式，尤其是在处理大量数据时。算法可以有效地对数据进行分组和聚类，从而根据单个客户过去与您的品牌互动，他们的受众特征数据，