数字营销已达到临界点，广告过度曝光对吸引用户的注意力产生负面影响。通过深入个性化技术吸引用户，营销人员可以弥补这一差距 - 向最有可能受到影响的人们提供高度相关的信息。
这种方法归结为广告提供商如何在其推荐技术中构建个性化。那些使用人工智能和机器学习的技术 - 相同类型的技术负责Netflix或亚马逊的成功 - 将成为最前沿的成功。
利用机器学习和人工智能技术是数字营销人员的第一步。但是，有可能进一步采用深度学习技术，使用先进的算法和数据模型来更准确地分析和识别用户的需求。
这种解决方案对电子商务部门尤为重要，因为电子商务部门的产品库存量大且多样化。必须在几毫秒内为每个用户的个人品味做出决定。通过深度学习算法进行的深入分析意味着个性化优惠可以快速显示并高度适应每个独特用户。最终结果是一个仅提供相关建议的广告系列，这样可以减少用户的体验，并使广告客户更有效。
不同的技术意味着不同的结果？
在大多数重新定位的情况下，流程始于用户通过几家商店查看类似的产品，但不进行购买。为了重新与这个用户建立联系并将其带回来，数字营销人员将采用重定向广告系列。
今天电子商务重新定位面临两个主要问题：要显示的内容以及如何将其显示给特定用户。广告商尝试不同的方法来调整广告信息，使其具有个性化和吸引力，足以说服客户下订单。然后，重定向器使用正确的消息（创意）定位个人客户，然后显示独特的报价（个性化产品）。
深度学习与典型机器学习方法的区别在于学习方法，标准机器学习旨在从大量数据中学习。但是，必须教会如何学习，分析什么以及需要什么结果。
当应用深度学习时，学习方法会发生变化，它模仿人类大脑如何处理信息处理和决策，与人类从实践中学习的方式类似，深度学习模型在做出最终决定之前尝试不同的事物。在电子商务中，自学过程直观地来自经验或模拟，从而更准确和更快地识别购买潜力。
所有这些都是在没有任何人工输入或手动实施的规则的情
揭示隐藏的内容？
深度学习使重定向器不仅可以分析基本用户行为，例如访问了哪些产品或哪些产品类别，还可以分析“隐藏层数据”。正如在肢体语言中一样，微观表达可以揭示我们真实的，有时未被发现的意图。使用深度学习的复杂算法使得可以分析例如所查看的产品之间的时间，所查看的产品的价格，或甚至商店的访问子页面的序列。机器配备了这些信息，可以准确地解释用户在商店中的行为，并尝试预测他们的实际购物意图。由于大量的历史数据算法，它可以假设用户最感兴趣的产品。
但是，根据产品类别和消费者特征，最终购买的决策过程可能需要几周时间。看似不相关的隐藏信息，例如用户访问给定商店或设备的频率，并且可能导致推荐机制更早地针对用户将在不久的将来寻找的产品。
优化评分优化？
通过所有这些智能，下一步将成为如何（以及以何种顺序）在广告素材上展示优惠。由于“提供评分”，商店饲料中的每个产品都会不断重新评估。深度学习算法从特定用户的角度分析报价并评估其吸引力，而无需通用集群。
在没有深度学习的标准方法中，重定向器使用横幅上的机器学习来混合来自一些简单的片段，例如用户观看的产品，来自相同类别的类似产品（即基于其他消费者的历史），以及 - 在特定商店出售产品。
深度学习要复杂得多。选择的过程更加灵活，可以实现更多的产品组合，并且横幅上显示的最终产品列表更加个性化。此方法允许重定向器实现一个规则，其中一组用户没有单一工作方案。这些算法总是更深入到单个用户的级别，他们会寻找最佳报价或者应该在横幅上显示报价的顺序。
实时 个性化显示？
没有用户生活在真空中，因此他们的行为特征一直在变化，重定向中的深度学习推荐系统应该能够实时构建行为简档，每次显示广告时调整横幅上呈现的内容。
基于旧AI技术的一些机制通常以固定的时间间隔构建和重建行为简档。这意味着许多显示的产品是用户不再感兴趣的产品。决定每次显示横幅时应显示的内容，允许算法响应并根据给定用户对前面所示优惠的反应进行相应调整。因此，其行为配置文件是实时构建的，不仅基于用户在商店中所做的事情，还基于他们如何响应广告信息。这是非常难以实现的，因为从获得有关展示横幅的可能性的信息到显示的那一刻起，时间范围远小于一秒。
由于强大的算法和持续分析，深度学习重定向机制能够实时重建用户行为概况。RTB House数据显示，在深入学习推荐机制后，用户点击广告的次数比往常高出41％。特别是在时尚和多类电子商店等行业中，这种增长尤为突出，其中使用跨类别推荐的可能性几乎是无穷无尽的。
总结？
当过度刺激广告降低其效果时，广告商及其合作伙伴必须转向领先的人工智能技术，以区分其营销并使其广告系列高效。简单的重新定位已经不够了，投资新的解决方案可以确保品牌在未来的竞争中幸存下来。深度学习正变得越来越流行，并将许多不同的业务从汽车，娱乐变为营销。通过深入学习，广告行业可以为用户提供量身定制的个性化消息，提高用户满意度，甚至提高效率。
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