十年前，自编程计算机的概念或许还只出现在科幻小说情结，而今天，我们已经能够自在地与像 Siri 这样的智能助理交流。不光是移动应用更加“智能化”了，鼓励我们安装这些应用并进行交互的广告，也刷新了新的营销技能。当下，机器学习和人工智能基本技术的发展，正在让移动广告业发生一场重大变革。

AI可以减少移动广告欺诈

2018年，移动广告欺诈率与2017年相比翻了一番。利用市场营销方不断增加的广告预算，黑客们也不断升级新的手段。来自Adjust的数据显示，以下这些移动广告安全隐患占了上风：

· SDK欺骗帐户占广告欺诈的37％。在SDK Spoofing中，恶意代码被注入一个（受攻击的）应用，模拟广告点击、安装和其他虚假参与，并代表“受害”应用向所属提供商发送错误信号。这种攻击可能会迫使用户为那些从未实际发生的安装支付费用，从而严重影响广告客户的预算。

· 点击注入占攻击的27％。网络犯罪分子在应用安装完成之前触发点击，获得这些安装的信用分。同样，这种攻击可能会消耗客户的广告预算，并稀释投资回报率。

· 虚假安装和点击垃圾邮件分别占广告欺诈的20％和16％。今年，电子商务应用一直处于欺诈的风口，有近2／5的应用安装被标记为“虚假安装”或“垃圾邮件”，紧随其后的是游戏和旅行应用。Forrester进一步报告称，月度数字广告预算超过100万美元的营销人员中，有69％的人承认，至少有20％的预算因移动网络上的欺诈行为而消耗殆尽。

即便移动广告的网络攻击已经成为一个现象事件，检测广告欺诈行为依然是一个复杂的过程，需要对传入的数据进行全天候监控和分析。这时候，AI的优势就显示出来了。智能算法能够以比任何人类分析师更准确更迅速操作大量数据，发现异常情况并触发警报，以便进一步调查。更具潜力的是，随着深度学习的发展，新一代人工智能驱动的欺诈系统也将能够随着时间的推移调整自己的表现，学习如何预测、检测和解决新出现的威胁。

AI为实时广告出价带来更高效率和更高投资回报率

在众多行业上演的“人工智能革命”最大的卖点之一，是承诺可以自动化或者消除低价值的业务流程。移动广告也不例外。Juniper Research 预测，到2021年企业组织将额外支出 420 亿美元，用于提高实时出价网络效率的机器学习算法。

同样地，机器学习算法以其强大的分析能力，可以为你打造一支完美的广告，并在合适的时间向合适的人群展示。谷歌一直在尝试各种针对移动搜索的广告优化，迄今为止的结果相当有希望。例如，梅西百货公司一直在使用库存广告，展示给那些最近查看过他们商品的客户，而且与这些客户临近的商店正在售卖他们几小时前刚刚看过的商品。