亚马逊AMC用AI重塑广告分析解放70%重复工作聚焦战略！

当下，随着人工智能技术对广告分析领域的持续革新，众多企业正积极拥抱各类AI工具，普遍期望能通过“一键式”操作，实现数据访问的即时普及。这种愿景颇具吸引力：营销团队无需专业的SQL知识，也无需受限于分析师的工作瓶颈，便能以日常语言提出问题，并迅速获得洞察。

然而，在面对专业性极强的广告分析领域时，通用型AI工具常常显得力不从心。它们往往缺乏对归因模型、客户旅程以及跨渠道衡量等核心概念的深入理解。
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人工智能的潜力是真实的，但这只有在专为特定领域打造的解决方案，能够将深厚的广告领域专业知识与智能化自动化相结合时，才能得以充分实现。传统的观点往往在此处产生偏差：目标并非要完全取代专业知识，而是要成倍地放大其价值。

高效的人工智能工具能够通过减少诸如SQL编写和仪表盘创建等重复性任务所耗费的时间，从而提升分析师的专业能力。这种转变使得数据分析团队能够将更多精力投入到更高价值的活动中，例如提炼战略性洞察、开展复杂分析以及设计严谨的实验。

以当前典型的市场分析师为例。他们大部分时间——例如70%——可能都花费在编写查询语句、调试代码和格式化仪表盘上，真正用于分析的时间可能仅占30%。

人工智能驱动的分析工具能够颠覆这种时间分配，大幅减少战术性工作的时间，从而解放分析师，使其能够专注于战略思考。这种演进并非削弱分析团队的作用，而是提升了他们的层级。

分析师的角色不再是仅仅将业务问题转化为SQL查询的“看门人”，而是转变为能够指导人工智能工具、验证洞察并关联数据模式与业务成果的战略顾问。然而，这种转型的前提是人工智能必须真正理解其所操作的领域。

通用型人工智能工具在处理企业专有业务数据时面临挑战。其难题不仅在于检索正确的数据，更在于理解这些数据在特定业务背景下的具体含义。

当营销团队提出“哪些因素正在驱动新品牌客户的销售增长？”这类问题时，他们不仅仅是请求一个数据集，更是提出了一个需要人工智能理解“新品牌客户”的具体定义，以及哪些驱动因素与每种广告策略最为相关的问题。

新媒网跨境了解到，简单地将通用型人工智能应用于这些专业场景，往往会产出不可靠或不完整的洞察。

每个组织都有其独特的术语表达方式、自定义的衡量指标和业务特定的定义。一个通用型人工智能或许在理论上理解“转化率”的概念，但它是否了解该指标在特定媒体渠道中的具体计算方式？在制定战略性媒体投资决策时，这些细微之处至关重要。

解决之道并非回避人工智能，而是选择一款专为特定领域打造的人工智能工具。

人工智能分析的成功，需要专为解决广告行业挑战而构建的解决方案。营销团队在做出承诺之前，应从三个维度测试其能力：对广告上下文的理解、透明度和控制力，以及准确性和可靠性。

新媒网跨境获悉，这正是亚马逊营销云（Amazon Marketing Cloud, AMC）及其Ads Agent技能发挥作用的领域。AMC已成为一个强大且具备隐私保护能力的广告分析基础平台。然而，传统上要充分发挥其潜力，通常需要专业的SQL知识，这便造成了许多组织面临的分析师瓶颈。

为了为品牌和代理机构提供更高级的分析能力，AMC采取了双管齐下的策略。

首先，推出了面向不具备SQL技能的营销人员的无代码解决方案，使他们无需技术分析师的帮助，即可开发洞察并采取行动。其次，AMC的Ads Agent技能提供了一个专为广告分析而构建的人工智能层，大幅减轻了分析团队在制作自定义受众和分析方面的繁重工作。

当分析师将更少的时间花费在重复性的查询编写上时，他们将有更多精力投入到驱动业务影响的战略性工作中：识别增长策略、发掘优化机会，并构建高效受众以实现营销活动目标。

企业在评估人工智能分析解决方案时，应充分考虑广告行业的具体背景。在着手测试那些能够立即加速团队运作的专用解决方案的同时，也需要建立起能够充分利用数据的必要基础。

建立一套能够管理业务知识的系统，是产生有意义洞察的关键。如果企业将数据导入像AMC这样的广告分析解决方案中，就需要向人工智能代理提供这种语义化的业务知识。语义上下文应包括数据库中所有列的定义、指标的计算方式以及维度数据的具体数值。

为了立即获得价值，可以测试那些已经针对特定用例进行优化的工具。如果企业此前无法证明投入资源于高级分析工具的合理性，那么人工智能的辅助将改变这一局面。团队现在可以更快地投入使用并更快地交付价值，即使是部分资源分配也变得物有所值。

目前就采取行动的营销团队，将能够获得显著的竞争优势。他们将能够更快地做出决策，发现竞争对手可能忽视的洞察，并使其最优秀的分析人才专注于战略而非SQL编程。

这场变革正在进行中。问题不再是否采用人工智能驱动的分析工具，而是以多快的速度去采纳。

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