PPC在人工智能技術搜索
人工智能（AI）已經存在了很長時間，所以為什么我們現在僅僅只是探索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，我已經討論了人類將發揮作用當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務。在這最后的崗位對PPC AI的狀態，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在AI在付費搜索成為我們的行業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，由于技術進步指數的性質，我們現在看到，過去需要幾年發生在周的改進。

什么是驅動這是指數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，我們如何快速到達某個地方。

想象一下，如果第一輛車，由卡爾·本茨發明的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（時代的芯片已經增加了一倍的速度自發明數量相同），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。）

由于計算速度已經翻了27倍，每增加一倍導致，超乎想象的新功能。

什么指數增長意味著PPC
所以，如果我們已經達到了點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智能程序規則

在人工智能的出現在1956個研究領域，你可以做一個機器出現“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，其中總是有許多現實世界中的。

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

上世紀50年代和80年代之間，AI演變成用符號系統能夠采取啟發式的捷徑，像人類一樣?？蚣軉栴}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據正確的投標。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的，我們都有相同的啟發我們使用做出合理的猜測。

因此，系統可以自動競價管理，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的類型是基于統計和機器學習的分類。質量得分（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現相關幫助預測單擊或轉換的可能性。

有一個評分，每個搜索將轉化為一個轉換的可能性有多大，自動投標產品像那些內部提供的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，這些系統也可以考慮相互作用的橫向尺寸不“爆棚”的組合性質的問題。

人工智能的下一步是什么

AI系統得到了很多的關注，今天，像alphago零，不再依賴于結構化數據，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輸掉比賽意味著什么，我打賭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，定制優化的廣告意圖的觀眾，旋轉，等等。

對于那些愿意投資連接自己的業務數據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則實現。

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嘗試一些現成的系統，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揮。
    有一個為你的商業計劃，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，利用最新最先進的技術、計算、統計。