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摘要：说到 Google 中国，与它相关的话题可能多数都和广告相关。虽然这或许不是诸多用户的关注点；但对于 Google 来说，广告作为主要的收益来源，Google 其实很在意这个方向的发展。除了形式上的创新之外，一些先进的技术一样被 Google 用在了广告产品上。

机器学习在广告方面实现了哪些效果？

如果你之前看过今年的 Google I/O 大会，那么你应该已经体会到了 Google 在机器学习方向的投入已经取得了不少成果，比如更智能的Google Now。但除了把机器学习用在面相用户端的产品上外，Google 其实也把这项技术用在了广告业务上。

按照 Google 商业合作部全球副总裁 Scott Sheffer 的说法，在广告业务上，Google 有很多的广告也有很多的用户，这带来一个难题就是如何给适合的用户匹配相关的广告。当 Google 把机器学习技术用在这个领域上时，机器就可以发现在什么情情景下、什么时间点广告的转换率是最好的，进而分析出一个更高关联度的结果。这对各方来说都是一个有益的转变。

移动端流量变现的难题如何解决？

当用户的注意力转向移动端时，移动互联网厂商面对的一个问题就是如何把移动端的流量变现。在 Scott Sheffer 看来，这个问题的一个解决办法就是把用户细分，然后投其所好通过不同的方式进行变现。

提到应用变现，总体上来说有付费下载、应用内购买、订阅和广告这么几种方式。如果开发者能针对不同的用户提供不同的变现方式，那么自然就有望把自己的利益最大化。比如来说，Google 发现仅有 5% 的用户会使用应用内购买，如果开发者能找出这 5% 的用户，然后在适当的时候对他们进行引导，自然会更高效。而在 AdMob 中，Google 就提供了这样的工具让开发方对用户进行分组。

Google 在移动端广告形式上有没有新的探索？

虽然移动设备的屏幕尺寸有限，但 Google 还是在想各种办法在这些屏幕上给广告留出适当的位置。当然了，这样说并不意味着 Google 要以某种粗暴的方式来强迫用户看广告，在优化广告格式方面，Google 其实做了很多的投资。

比如说智能的横幅广告可以自动地检测到移动设备上的方向和宽度，然后自动识别、匹配；视频插页广告会在应用中有自然转换点（如游戏关卡切换时）时出现，然后用视频的方式做应用推广；前文提到的机器学习技术在广告中的应用当然也是新的探索之一。

当用户的注意力转向移动端后，移动广告的市场规模正在快速上涨。当今，整个移动广告的市场规模约 700 亿美元；而到 2019 年，这个数字预计就会达到 2000 亿美元。目前，全球有 65 万开发者在使用 AdMob，这其中又有 15 万来自中国。很明显，这样的数据让 Google 不得不关注这个市场的未来发展。

题图来源：站酷海洛创意

（from：cyzhou，PingWest中文网）

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