PPC在人工智能技术搜索
人工智能（AI）已经存在了很长时间，所以为什么我们现在仅仅只是探索PPC应用？专栏作家Frederick Vallaeys解释技术，近年来它的进化，那接下来的AI在付费搜索

我相信人工智能（AI）将是一个关键的驱动程序在2018 PPC的变化导致更多更好的PPC智能。

到目前为止，我已经讨论了人类将发挥作用当PPC管理几乎是完全自动化的，六策略机构可以采取面向未来业务。在这最后的岗位对PPC AI的状态，我会AI技术。

为什么我花了几年时间，关系到PPC
人工智能在从1956开始，和PPC自上世纪90年代末以来存在。所以为什么要直到现在AI在付费搜索成为我们的行业这样一个热门话题的作用？

这是因为我们最近打了一个拐点，由于技术进步指数的性质，我们现在看到，过去需要几年发生在周的改进。

什么是驱动这是指数增长的穆尔定律来解释，计算能力每18个月翻一番的原则。人类掌握的指数增长的结果是很难的，所以让我举一个例子，不涉及计算速度从那可太概念。相反，让我们将这一速度的汽车，可以让我们更容易理解它如何影响我们的距离旅行，我们如何快速到达某个地方。

想象一下，如果第一辆车，由卡尔·本茨发明的1885最高时速约为10英里，它的速度是每18个月翻一番。1885、我们可以驱动，在一个典型的城市车一小时。27次翻番速度后（时代的芯片已经增加了一倍的速度自发明数量相同），我们可以去太阳大约4分钟。不到18个月后，它会跑到海王星只花了大约2个小时，在我们的太阳系中最远的行星。（旅行者2号做同样的旅行大约12年。）

由于计算速度已经翻了27倍，每增加一倍导致，超乎想象的新功能。

什么指数增长意味着PPC
所以，如果我们已经达到了点PPC自动化今天在人类和电脑都同样好，考虑到技术进步的速度可以使机器让人类在今年晚些时候的灰尘。这就是为什么它是值得思考的的作用，人类将在未来发挥PPC。

就像一辆汽车不到Neptune的航班上合适的车辆，你用来管理AdWords几年前的工具可能不再是那些明智的管理AdWords今天。让我们看一看是什么AI做竞价排名工具。

技术驱动的PPC智能
就像你要知道你的员工能够通过面试他们雇用他们之前，你应该了解技术的能力（和限制）之前将它添加到您的工具箱。所以让我们来看看人工智能在PPC。
PPC智能程序规则

在人工智能的出现在1956个研究领域，你可以做一个机器出现“智能”程序它提供特定的反应，大量的场景。但是，形式的AI是因为它不能处理边缘情况非常有限，其中总是有许多现实世界中的。

在竞价排名，这将是类似于使用自动规则为每一个可能的情况考虑可能遇到的编写规则。规则是伟大的覆盖大部分的使用情况，但现实世界是混乱的，并试图为每一个场景写规则是根本不可能的。
PPC智能通过符号表示

上世纪50年代和80年代之间，AI演变成用符号系统能够采取启发式的捷径，像人类一样。框架问题在人类可读的形式，它被认为可以使逻辑推理机。

这里有一个PPC的问题：你加入一个新的关键词，但是你不知道因为没有历史数据正确的投标。通过教学机器的概念宣传和关键词以及如何将这些相互关联的，我们都有相同的启发我们使用做出合理的猜测。

因此，系统可以自动竞价管理，可能会设立一个类似投标其他关键词在运动，因为它知道，活动往往都拥有一些共同的关键词。

PPC智能通过统计学习方法

这是负责今天成功的PPC很多AI的类型是基于统计和机器学习的分类。质量得分（QS）是一个很好的例子；谷歌看着历史点击行为的用户和使用机器学习来发现相关帮助预测单击或转换的可能性。

有一个评分，每个搜索将转化为一个转换的可能性有多大，自动投标产品像那些内部提供的AdWords可以“思考”，通过多维度（如地理位置、时候，装置，或观众）可能会影响转换的可能性比一个人能。

感谢大大增加计算的今天可用的电力，这些系统也可以考虑相互作用的横向尺寸不“爆棚”的组合性质的问题。

人工智能的下一步是什么

AI系统得到了很多的关注，今天，像alphago零，不再依赖于结构化数据，可以成为“智能”不被“人类知识的极限约束，”解释通过DeepMind CEO Demis Hassabis。

团队创造了alphazero算法使用强化学习，从而学会赢得其他游戏除了alphago。他们声称到2017年底，该算法所学到的最好的人类在其他游戏一样，在不到1天的国际象棋和将棋在AI巨大的飞跃。

强化学习使用大量的计算能力来运行大量模拟，直到它开始认识到导致好的结果的行为。它可以应用于游戏，因为有一个明确的结果，“赢”或“输”。当谷歌指出它赢或者在AdWords输掉比赛意味着什么，我打赌我们会看到他们的自动化工具改进的一个巨大的加速度。

建立你自己的PPC智能

有很多可用的自动化你的PPC的工作工具，和多个第三方厂商开始使用AI和ML提供更强的建议。但也有许多免费的工具AdWords得到更好的每一天感谢进展在AI，像组合投标策略，定制优化的广告意图的观众，旋转，等等。

对于那些愿意投资连接自己的业务数据AdWords和爱，我是一个大风扇的原型解决方案AdWords脚本因为他们提供了大量的可定制性而不需要大量的工程资源。不幸的是，你写的简单的脚本将落入AI最弱的一类，在PPC智能是通过硬编码规则实现。

但当你得到高级一点的在你的脚本的能力，你可以使用谷歌云的机器学习引擎从现代的机器学习技术，提高自己的自动化。

一个解决方案这样的好处是，你不需要学习许多不同类型的模型。但这也是缺点因为你不会得到完全控制如何设置标准和阈值，得到的结果是可用的。我们的团队在optmyzr尝试一些现成的系统，但最终决定，我们需要更多的权力，所以我们建立我们自己的AI。
结论

我相信有人在一个世界里，AI接管PPC营销成功的三大支柱，现在我感动在我最近的帖子每个支柱：

    准备新的角色人类将发挥。
    有一个为你的商业计划，并重点对拥有最好的过程利用AI。
    懂技术，所以你可以有机会更快。

在未来的几个月，我将分享我自己的经验与AI所以广告商准备好将有一个更好的理解什么是参与建设成功的企业，利用最新最先进的技术、计算、统计。