由RémiLemonnier，联合创始人兼总裁Scibids

关于饼干贬值和向隐私转变的世界末日头条有所放缓 - 但不要太舒服。世界各地的监管机构对隐私，Big Ad Tech仍然计划很大程度上计划，在您不知不觉中，将在这里进行大型贬值，并且广告技术的无用未来将在这里。但这不是启示录。这是用于数字营销的新曙光 - 由新一代人工智能（AI）技术创造的可能性定义。

AI已经为数字营销中的广告商提供了更聪明，更复杂的扩展媒体购买决策 - 就像我们在其他行业中看到的AI一样，可以释放生产力和盈利机会。

现在，随着Cookie贬值的迫在眉睫，AI为数字营销人员提供了新的优化方法，可以避开PII和跨站点跟踪，同时提供出色的营销结果。最重要的是，AI从现有的广告技术堆栈中创造了这些新机会。

建立AI以更好的数据燃料来源运行

长期以来，机器学习工具一直被视为非常适合数字营销。饥饿的算法在实时反馈和巨大的数据点和媒体机会范围内蓬勃发展。

问题在于，当前一代的优化方法是为了基于AD Tech的主要燃料来源而运行的：跨平台在线行为分析。当这种燃料消失时，依靠它的常规算法的实用性也会消失。

下一代的AI工具和机器学习算法是为Big Tech不断发展的数据制度而构建的。这些AI工具灵活地摄入了更多与非用户相关的数据集，其中包括将分组汇总为单个cookie的数据集 - 对于那些十年前设计了当前一代算法的人来说，这些数据结构并不是最重要的。

更丰富的数据燃料 +智能AI =上级ROA

这种更广泛，更灵活的方法不仅可以使您可以隐私，兼容的数据使用 - 这些AI工具解决了困扰以Cookie为中心的方法的许多缺点。

现代的AI并没有超越特定的饼干，而是足够聪明，可以从大量个人池中从网络内容中摄取充足的，非用户的特定元数据。然后，它继续将数据与特定的广告商目标和业务规则配对。最后，它生成的购买算法在一系列业务KPI中产生卓越的性能。

使您现有的Mar-Tech堆栈更加努力

对于cookie贬值强迫的痛苦变化的数字营销人员来说，也许最好的消息是：新一代AI中的领先工具不要要求用户颠覆其工作方式或停止使用习惯的技术堆栈。取而代之的是，这些AI工具的构建是为了无缝补充现有的工作流程，并使您当前的技术堆栈更加努力并提供更多。

戴尔，雀巢，Spotify，Square和Charlotte Tilbury等广告商在他们的一方方面，如今正在拥抱隐私，高度绩效的未来。

下一代AI将提高营销业绩 - 那么我们还在等待什么？

更改从来都不是简单的。数字营销人员有很多工作要做，并且用例尚未解决。但是，对跨站点跟踪和行为定位的过度依赖绝不是可行的长期策略 - 向更广泛的数据集的转移是不可避免的，而不仅仅是监管。

幸运的是，我们现在拥有AI技术，可以在更加隐私，可再生的数据燃料上为营销引擎提供动力。更重要的是，这项技术将在更广泛，更丰富的燃料来源中释放更大的营销价值。让我们借此机会离开另一个时代的繁重，侵入性的旧技术 - 而不是回头。

关于Scibids

Scibids于2016年在巴黎成立，是独立的全球领导者建筑人工智能，可使营销更加有效。Scibids AI通过构建不需要用户跟踪和分析的功能强大的广告决策来支持品牌的战略业务成果。Scibids AI在领先的需求侧平台内启用，有助于统一计划和测量之间的AD堆栈，并为可衡量的ROI提供可持久的竞争优势。Scibids在整个数字营销生态系统中工作，被数千个品牌使用，并由其全球媒体机构所接受。了解更多信息www.scibids.com并下载”AI，隐私和数字营销的未来，”营销商指南的增长后熟《熟人数字生态系统》。