ASM距离AI有多远？-黔优网

据多方预测，苹果搜索广告进入国内市场的日期，大约在今年6月前。面对这个大蛋糕，之前做ASO的、SEM的，还有一些广告代理商，纷纷推出了ASM服务。除了传统的人工代投放外，还有一些借AI风口，号称“人工智能”的ASM服务，更是引起了大家关注。

作为一个经历了云计算、大数据、人工智能等一系列风口，其实还是做一件事情的研究型码农，对AI的了解稍微深入一些，这里就为大家分享一些对AI+ASM的看法，在等ASM真的进入国内后，大家选择服务的时候，也可以有个参考。

代理商？服务商？

最近国内一些广告公司纷纷推出了苹果搜索广告代投放业务，不少都号称是苹果的“代理商”。但熟悉国际广告业务的都知道，国外很少有国内这样，收取广告平台“返点”的“代理商”。国外的广告服务公司虽然也叫agency，但大多是向广告主收取费用的“服务商”。

国外典型的如围绕Google广告的SEM生态，由于Google早在2005年左右就开放了投放API，国际市场上，“技术型”企业和“营销型”企业一直处在并行发展状态。营销型企业，如WPP等大型广告集团，类似于国内的“KA代理商”，其主要使用人工服务，并结合一些第三方技术服务，为广告主提供SEM服务。而技术导向的，如Kenshoo、wordstream等中小型SEM企业，还有2016年收入超过10亿刀的Adobe cloud marketing，可以管理Google等多个竞价平台广告，这些主要都是以提供技术服务为主，如关键词拓展推荐，广告方案的自动优化等。

虽然Google进入国内后，也入乡随俗，搞起了返点代理制。但根据苹果一贯的作风，基本很难专为国内市场设置“代理商”。

因此，国内的ASM市场，估计很难出现百度SEM那样，大的星级代理商一统天下的局面。最有可能的是情况，就是“营销导向”的大型广告公司继续为原有客户提供ASM服务，但肯定会涌现出一批新的“技术导向”的公司来争夺市场。ASM进入国内市场，带来的不止是一个流量渠道，很可能对国内的广告服务商业模式带实质性的改变。ASM服务，CP运营应该会有更多的选择。

AI与ASM

ASM的商业模式，决定了肯定出现一批“技术导向”的服务公司，而采用流行的AI技术，就不足为奇了。

至于什么是AI？AI（人工智能）的概念其实早在1956年就提出来了，也有各种不同的定义，但大致上就是能替代人脑力劳动的，都可以称为AI。如AlphaGo这样的是AI，但我们做个ASM的投放规则 :“如果一个关键词广告展示量（impressions）持续3天等于0，那么竞价（bid）增加0.1美元”，这就是一个典型“专家系统”规则，也算AI。

图1 人工智能的发展经历多次高潮和低谷

至于AI领域炒的最热的“深度学习”，典型例子如百度凤巢广告系统，之前一大票码农，天天晚上加班，大多是对广告点击率做“千分位”的改进，而余凯博士来了之后，引入了深度学习，效果则是“百分位”的提升。AI技术是有大幅提升，但很难算革命性的。

最近AI再次成为风口，除了如AlphaGo这样产品带来的示范效应外，更重要的是技术应用门槛和硬件成本的降低，让AI能够在更多的领域落地。

而具体到ASM这样的产品，是否适合用AI，怎么用AI，终归还是要看产品需求的。 ASM大致有一些几个具体的问题，无论是人工投放，还是AI自动投放，都需要重点解决：

1 选词难。ASM全部关键词数虽然比SEM少很多，但也在百万的级别。需要根据热度等多个维度来选择。选多了也不行，容易造成账号质量下降。

2 关键词管理难。一个账号都有数十个或者数千个关键词，每个词都有自己的特性，如“火车票”，就在放假季节热。管理这么多关键词，就像同时操作这么多支股票。

3 竞价难。每个词都有多个用户竞价，竞争策略复杂。

4 统一优化难。众多关键词，如果统一优化？那些词可以少给预算，那些词可以多加预算等等。

5 用户画像定义难。关键词与用户画像，共同决定了点击率。但数据很难获取，只有不同的词搭配合适的用户画像，才有可能有好的效果。

6 冷启动问题。ASM缺少历史投放经验，往往需要大量尝试，才会有消耗。

针对这些问题，AI领域也有一些对应的解决方案：

1 专家经验学习。主要向SEM专家学习规则，像我们就找了一些之前投百度凤巢、Google Play比较厉害的童靴，来做ASM的投放，并给出一些指导建议，然后总结成一些投放规则供机器使用。