以及普遍缺乏人类可以应用于营销活动的真正细微差别

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5. 更加依赖机器学习 在过去的六年里，我在很多帖子中都提到了机器学习在付费媒体领域的使用越来越多。在这段时间里，我在这个话题上的立场一直保持一致，尽管略有改变。总结一下我的观点：机器学习大大提高了设置和运行活动的便利性，并且通过在平台内设定特定目标，可以体验到性能的巨大改进。 然而，广告商对实体运行的“算法”的控制权的增加和丧失并不总是一件好事。

这些平台会给广告系列增加不必要的膨胀，  电话号码清单    并限制您进行过去能够进行的非常精细的调整的能力。他们实质上是在尝试使 PPC 成为一个万能的机器人，为您投放广告。 随着人工智能工具的不断发展和改进，广告商可能会更加依赖机器学习算法来管理他们的 PPC 活动。如上所述，这可以带来更高的效率和更好的结果。然而，它也可能导致缺乏对钱是如何花的洞察力。 谷歌正试图通过其改进的搜索词洞察报告，提高 Performance Max 广告系列优化的透明度。



底线：由于几个不同的原因，这个预测是我在列表中最关心的。首先是 AI 绝对可以为您运行 PPC 活动。无论是在现阶段还是在未来的迭代中，该技术显然都能够构建和运行 PPC 活动。这有可能会裁员。 但它不应该。原因如下：许多搜索广告专业人士发现，AI 实施的“最佳实践”并不总是特定广告商的最佳实践。用于设置、创建和运行 PPC 活动的 AI 将应用其创建者设计的任何最佳实践，其中许多可能符合公司的最佳利益，而不是从成本效益的角度来看广告商。这就是为什么将这种人性化和监督纳入支持 AI 的 PPC 活动如此重要的原因。