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Sheri Bachstein在担任Weather Company和IBM Watson广告的总经理之前，是Weather Channel风暴跟踪团队的现场制作人。在追逐风暴的时间里，她了解了报告如何挽救生命并理解极端天气事件造成的破坏。

当巴赫斯坦带领公司进入后煮熟的世界时，这种经历仍然可以告知巴赫斯坦的思想。

作为一家大型出版商，天气公司可以访问大量的第一方数据，而IBM Watson广告一直在对AI技术进行大量投资。巴赫斯坦的目标是利用既可以利用高质量内容的创造，而不是追求广告收入的短期收益。

Bachstein与Adexchange爱游戏体育骗子r讨论了天气公司决定显示更少的应用程序内广告，从引入订阅层中学到的经验教训以及IBM Watson和Weather Company如何利用AI来使用AI减轻广告的偏见。

爱游戏体育骗子Adexchanger：天气公司正在将应用内广告削减42％。这将如何改变用户和广告客户的体验？

谢里·巴赫斯坦（Sheri Bachstein）：在过去的几年中，该行业与货币化与内容失去了平衡。我挑战我的团队使我们重新保持平衡。该团队花了四个月的时间测试变化，并研究消费者的满意度与获利，这导致我们的AD足迹降低了42％。

用户在我们的平台上会看到更少的广告，因此他们在没有混乱的情况下获得了所需的信息，而广告商将获得更多的空间和更丰富的消息，以便他们的消息传递，而对他们驾驶的KPI的竞争则更少。

您从介绍订阅层中学到了什么教训，您如何计划进一步发展业务的这一方面？

有很大的转变为Covid订阅，并且有统计数据表明，订阅收入将与AD收入相媲美。

我们的订阅模式大约有两年的时间，约有一百万订户。但是，在这么多早期采用者之后，事情可能会停滞不前。那你怎么克服呢？专注于获取和保留，尽管保留可能比获取更重要。

我们已经与用户并肩建立了订阅业务。我们进行了很多测试，并进行了焦点小组。我们询问用户他们对什么感兴趣，他们要付出的代价，定价。那是非常有益的。

定价确实很重要。确保您以合适的价格推出，因为很难改变价格。

您如何将第一方数据与AI Tech相结合以改善订阅模型？

我们正在应用AI来确定哪些用户有更多的订阅倾向以及对他们有效的消息。我们已经使用我们的加速器工具在我们的平台上运行目标促销。

我们还使用AI工具围绕流失的倾向 - 谁已经有一段时间没有回到该应用程序了，即使他们已经为此付出了代价，我们如何给他们一些有价值的东西以使他们续订呢？

订阅模型可以限制对信息的访问。您知道天气报告可以从您的日子里挽救生命。您如何确保不将内容放在人们需要看到的付费墙后面？

我们的工作是向人们提供信息以确保他们的安全。我们永远不会将这些信息放在付费墙后面。

我们将高级天气数据（如高级雷达信息）放在付费墙后面。我们有很多对此类事情感兴趣的用户，包括我。我们决定为钱创造更多价值，而不是门控内容。我们研究了一群人兴趣并愿意为之付出的额外服务的机会。

AI还如何帮助改善天气公司的广告业务？

我们已经担任IBM已有六年了，它为我们提供了这个惊人的技术游乐场。我们总是在天气公司的预测中使用AI，但这使我们能够将AI应用于广告。

天气会影响行为或购买模式。我们创建了触发器和细分以及与天气相关的几百个不同的信号。现在，我们正在与公司合作，将其分配到他们的平台中，包括我们的DSP，SSP和出版商合作伙伴。

随着隐私法的继续，诸如天气之类的信号将至关重要。

AI如何帮助广告行业解决cookie消失时面临的身份和测量问题？

Cookies告诉您过去发生了什么 - 消费者去过哪里。有了AI，我们可以看到实时发生的事情以及将来会发生什么。我们越来越围绕消费者行为进行预测。我们的解决方案是在没有cookie或传统标识符的情况下这样做的，使用AI来确定大量数据的信号。

IBM Watson如何使用AI工具来解决广告中的偏见？

偏见是一个系统性的问题，我们的研究发现它存在于广告中。我认为没有人对此感到惊讶。但是，我们如何减轻它的利益，以及营销商的利益？我们可以通过缓解广告解决方案来实现他们的KPI吗？我们发现，[偏见]为广告商无意识地消除的巨大机会提供了巨大的机会。

我们正在寻找可以共享数据的合作伙伴，以便我们可以继续我们的研究和分析。我们还正在创建一个开源工具包和行业中任何人都可以使用的工具库。

这次采访已被编辑和凝结。