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關于人工智能的討論早已不絕于耳，人工智能使用邏輯來模仿人腦功能。在廣告領域，許多公司創建了人工智能或認知技術部門。但從目前情況看來，人工智能對各種營銷領域的實際影響還是很有限的。
人們經常把人工智能與機器學習混為一談，但它們是不同的。 據廣告公司負責人們介紹，人工智能是用數據訓練機器以此來高效完成任務的一個廣泛概念，而機器學習則是使用算法處理數據，從洞察中學習并做出預測的技術。機器學習通常被認為是AI的一個子集。
“你可以在沒有人工智能的情況下進行機器學習，但是如果沒有機器學習，你就不能擁有人工智能。” 廣告公司偉門的人工智能服務全球主管Robbee Minicola說。”
目前，人工智能在廣告和營銷中的應用主要是機器學習。我們要求廣告公司的主管們評估AI對廣告創意、電子商務、數據分析和媒體購買方面的影響，并給出一個到五分的評分（其中五分代表擁有最大影響力）。總的來說，他們認為AI不會很快替代營銷人員的工作，相反，人工智能只是幫助營銷人員更高效地工作的一種工具。
“如果自動化技術成熟了，我們將會使用，但我們不會用它來取代我們的員工” ，安索帕美國業務副總裁戴夫·米克爾說。”
1、數據分析：3'
數據分析是機器學習和AI的基礎。米克爾提到一個簡單的機器學習用例，即根據點擊率以及廣告展示的位置等數據發現欺詐性的廣告展示。他認為人類無法直接分析如此大批量的數據。
Possible（WPP旗下廣告公司）的全球首席數據官詹森?卡梅爾表示，他的團隊有75位數據分析師，他們經常利用回歸分析和自然語言處理人們在社交媒體上的數據，以重現真實情景下的對話。例如，如果有人寫了 “懷舊” ，機器學習通過訓練會理解 “懷舊” 是一種快樂和悲傷的 “混合情緒” 。
“我們有52種混合的情緒，我們建立了機器識別這些情緒的方法”。他還提到，他的團隊還在測試一種算法，以了解人們在網上購物的方式——比如，弄清楚購買學校用品的顧客為什么還買了一臺攪拌機。
他說 “人工智能的影響將是巨大的，但目前現狀還只是剛剛起步。”
2、媒體買量：2'
據陽獅集團全球數據部門的人工智能負責人喬西·薩頓說，AI正在滲透整個廣告技術領域。 由于其廣告定位功能，人工智能對媒體買量產生了重大影響。 人工智能使廣告客戶能夠以細粒度級別了解個人數據，并根據來自comScore，Google和Microsoft等的個人信息數據，地理位置數據，購買數據等確定某人是否對某品牌產品感興趣。
“當使用機器學習將所有這些數據點拼接起來后，就可以得到相當準確的個人資料。目前沒有單一的數據源可以做到這一點” ，薩頓還說。 “盡管如此，我們目前仍處于早期階段。”
薩頓還說，人工智能還允許廣告客戶運行動態廣告素材，在幾秒鐘內測試不同的廣告文案或廣告格式，而傳統的A / B測試至少需要幾周時間。 但他認為人工智能在未來五年內不會取代數據分析師。
3、電子商務：2'
Minicola認為會話技術在人工智能中起著舉足輕重的作用。她表示，她的團隊正在幫助品牌方積累第一方和第三方數據，并將其與機器學習算法和認知技術相結合，以創建可用于客戶服務或作為產品一部分的數字助理框架。 例如，許多品牌都開發了聊天機器人。
品牌方還可以使用機器學習來確定潛在的暢銷品，Minicola補充說道。 例如，如果一家零售商在過去四年中銷售過白色長褲和藍色長褲，那么品牌方可以通過機器學習根據歷史銷售數據預測明年紫色長褲是否可以暢銷。
4、廣告創意：1'
一些廣告公司開始使用人工智能生成廣告創意。例如，在今年夏天豐田的廣告宣傳活動中，Saatchi & Saatchi Los Angeles(全球知名廣告公司)寫了50個劇本，然后用它們來訓練IBM Watson，這樣機器人就可以寫出成千上萬個版本的廣告文案。但是，接受本文采訪的廣告代理商高管們認為，人工智能在創意領域的應用更像是公關噱頭，因為人工智能還不夠成熟，不足以取代人類的創造力。
“AI可以寫首歌嗎? 答案是肯定的，這個可以做到。但是AI能寫一首你和我都喜歡的歌嗎? 答案是否定的。” 米克爾說，“人工智能擅長閱讀基于文本的文章，但當涉及到更復雜的事情時，比如使用人工智能來制作電影，有些人也曾經嘗試這么做，但最終的效果并不好。”
卡梅爾回應了米克爾的觀點。卡梅爾認為，從創造性的角度來看，任何類型的人工智能都必須由真正有創造力的人來監督。他說“如果真是這樣，那么創意就只能靠人類自己來完成了。”
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