PPC在人工智能技術搜索
人工智能（AI）已經(jīng)存在了很長時間，所以為什么我們現(xiàn)在僅僅只是探索PPC應用？專欄作家Frederick Vallaeys解釋技術，近年來它的進化，那接下來的AI在付費搜索

我相信人工智能（AI）將是一個關鍵的驅(qū)動程序在2018 PPC的變化導致更多更好的PPC智能。

到目前為止，我已經(jīng)討論了人類將發(fā)揮作用當PPC管理幾乎是完全自動化的，六策略機構可以采取面向未來業(yè)務。在這最后的崗位對PPC AI的狀態(tài)，我會AI技術。

為什么我花了幾年時間，關系到PPC
人工智能在從1956開始，和PPC自上世紀90年代末以來存在。所以為什么要直到現(xiàn)在AI在付費搜索成為我們的行業(yè)這樣一個熱門話題的作用？

這是因為我們最近打了一個拐點，由于技術進步指數(shù)的性質(zhì)，我們現(xiàn)在看到，過去需要幾年發(fā)生在周的改進。

什么是驅(qū)動這是指數(shù)增長的穆爾定律來解釋，計算能力每18個月翻一番的原則。人類掌握的指數(shù)增長的結果是很難的，所以讓我舉一個例子，不涉及計算速度從那可太概念。相反，讓我們將這一速度的汽車，可以讓我們更容易理解它如何影響我們的距離旅行，我們?nèi)绾慰焖俚竭_某個地方。

想象一下，如果第一輛車，由卡爾·本茨發(fā)明的1885最高時速約為10英里，它的速度是每18個月翻一番。1885、我們可以驅(qū)動，在一個典型的城市車一小時。27次翻番速度后（時代的芯片已經(jīng)增加了一倍的速度自發(fā)明數(shù)量相同），我們可以去太陽大約4分鐘。不到18個月后，它會跑到海王星只花了大約2個小時，在我們的太陽系中最遠的行星。（旅行者2號做同樣的旅行大約12年。）

由于計算速度已經(jīng)翻了27倍，每增加一倍導致，超乎想象的新功能。

什么指數(shù)增長意味著PPC
所以，如果我們已經(jīng)達到了點PPC自動化今天在人類和電腦都同樣好，考慮到技術進步的速度可以使機器讓人類在今年晚些時候的灰塵。這就是為什么它是值得思考的的作用，人類將在未來發(fā)揮PPC。

就像一輛汽車不到Neptune的航班上合適的車輛，你用來管理AdWords幾年前的工具可能不再是那些明智的管理AdWords今天。讓我們看一看是什么AI做競價排名工具。

技術驅(qū)動的PPC智能
就像你要知道你的員工能夠通過面試他們雇用他們之前，你應該了解技術的能力（和限制）之前將它添加到您的工具箱。所以讓我們來看看人工智能在PPC。
PPC智能程序規(guī)則

在人工智能的出現(xiàn)在1956個研究領域，你可以做一個機器出現(xiàn)“智能”程序它提供特定的反應，大量的場景。但是，形式的AI是因為它不能處理邊緣情況非常有限，其中總是有許多現(xiàn)實世界中的。

在競價排名，這將是類似于使用自動規(guī)則為每一個可能的情況考慮可能遇到的編寫規(guī)則。規(guī)則是偉大的覆蓋大部分的使用情況，但現(xiàn)實世界是混亂的，并試圖為每一個場景寫規(guī)則是根本不可能的。
PPC智能通過符號表示

上世紀50年代和80年代之間，AI演變成用符號系統(tǒng)能夠采取啟發(fā)式的捷徑，像人類一樣。框架問題在人類可讀的形式，它被認為可以使邏輯推理機。

這里有一個PPC的問題：你加入一個新的關鍵詞，但是你不知道因為沒有歷史數(shù)據(jù)正確的投標。通過教學機器的概念宣傳和關鍵詞以及如何將這些相互關聯(lián)的，我們都有相同的啟發(fā)我們使用做出合理的猜測。

因此，系統(tǒng)可以自動競價管理，可能會設立一個類似投標其他關鍵詞在運動，因為它知道，活動往往都擁有一些共同的關鍵詞。

PPC智能通過統(tǒng)計學習方法

這是負責今天成功的PPC很多AI的類型是基于統(tǒng)計和機器學習的分類。質(zhì)量得分（QS）是一個很好的例子；谷歌看著歷史點擊行為的用戶和使用機器學習來發(fā)現(xiàn)相關幫助預測單擊或轉(zhuǎn)換的可能性。

有一個評分，每個搜索將轉(zhuǎn)化為一個轉(zhuǎn)換的可能性有多大，自動投標產(chǎn)品像那些內(nèi)部提供的AdWords可以“思考”，通過多維度（如地理位置、時候，裝置，或觀眾）可能會影響轉(zhuǎn)換的可能性比一個人能。

感謝大大增加計算的今天可用的電力，這些系統(tǒng)也可以考慮相互作用的橫向尺寸不“爆棚”的組合性質(zhì)的問題。

人工智能的下一步是什么

AI系統(tǒng)得到了很多的關注，今天，像alphago零，不再依賴于結構化數(shù)據(jù)，可以成為“智能”不被“人類知識的極限約束，”解釋通過DeepMind CEO Demis Hassabis。

團隊創(chuàng)造了alphazero算法使用強化學習，從而學會贏得其他游戲除了alphago。他們聲稱到2017年底，該算法所學到的最好的人類在其他游戲一樣，在不到1天的國際象棋和將棋在AI巨大的飛躍。

強化學習使用大量的計算能力來運行大量模擬，直到它開始認識到導致好的結果的行為。它可以應用于游戲，因為有一個明確的結果，“贏”或“輸”。當谷歌指出它贏或者在AdWords輸?shù)舯荣愐馕吨裁矗掖蛸€我們會看到他們的自動化工具改進的一個巨大的加速度。

建立你自己的PPC智能

有很多可用的自動化你的PPC的工作工具，和多個第三方廠商開始使用AI和ML提供更強的建議。但也有許多免費的工具AdWords得到更好的每一天感謝進展在AI，像組合投標策略，定制優(yōu)化的廣告意圖的觀眾，旋轉(zhuǎn)，等等。

對于那些愿意投資連接自己的業(yè)務數(shù)據(jù)AdWords和愛，我是一個大風扇的原型解決方案AdWords腳本因為他們提供了大量的可定制性而不需要大量的工程資源。不幸的是，你寫的簡單的腳本將落入AI最弱的一類，在PPC智能是通過硬編碼規(guī)則實現(xiàn)。

但當你得到高級一點的在你的腳本的能力，你可以使用谷歌云的機器學習引擎從現(xiàn)代的機器學習技術，提高自己的自動化。

一個解決方案這樣的好處是，你不需要學習許多不同類型的模型。但這也是缺點因為你不會得到完全控制如何設置標準和閾值，得到的結果是可用的。我們的團隊在optmyzr嘗試一些現(xiàn)成的系統(tǒng)，但最終決定，我們需要更多的權力，所以我們建立我們自己的AI。
結論

我相信有人在一個世界里，AI接管PPC營銷成功的三大支柱，現(xiàn)在我感動在我最近的帖子每個支柱：

    準備新的角色人類將發(fā)揮。
    有一個為你的商業(yè)計劃，并重點對擁有最好的過程利用AI。
    懂技術，所以你可以有機會更快。

在未來的幾個月，我將分享我自己的經(jīng)驗與AI所以廣告商準備好將有一個更好的理解什么是參與建設成功的企業(yè)，利用最新最先進的技術、計算、統(tǒng)計。