AI广告新玩法！madSense系统狂砍50%支出，告别268亿刀浪费。

在日益复杂且动态的全球数字广告市场中，广告主长期面临着巨额广告支出浪费和信息不透明的挑战。为了应对这一行业痛点，一家名为madSense的新锐科技公司于近期正式发布了其开创性的AI生态系统——Agency OS。该系统以其核心产品madInsights和madBuys为支点，旨在为营销生命周期带来端到端的全面可视性，彻底改变广告智能与支出的管理模式。
madSen

新媒网跨境获悉，madSense的此次发布，标志着广告技术领域迈出了重要一步。其Agency OS平台，凭借madSense专有的优化语言模型（Optimized Language Models, 简称OLMs）驱动，将市场情报、广告投放执行与效果优化 seamlessly 整合到一个透明且可追溯的体系之中。这一创新举措，直指程序化广告生态系统中长期困扰行业的268亿美元的广告支出浪费问题。madSense的解决方案通过可解释、互联互通的AI生态系统，展现了其超越传统追求规模的“黑箱”广告技术系统的能力。

据madSense披露，早期通过madInsights提供洞察并由madBuys执行的广告活动，已经在制药、金融科技和消费品等全球品牌中取得了显著成效。数据显示，这些活动实现了高达4倍的用户参与度提升，并在保持同等效果的前提下，将广告支出削减了40%至50%。这些初步成果，无疑为寻求更高效率和更强问责制的广告主带来了信心。madSense的OLM技术，使得品牌能够在其广告活动的全流程中，追踪每一个信号、每一笔支出和每一个决策，将其汇聚到一个透明的营销智能层，从而帮助首席营销官（CMO）及品牌团队在整个营销工作流程中实现更卓越的表现。

madSense首席执行官戈登·托帕洛维奇（Gordan Topalovic）表示：“我们的使命是为营销和广告行业的‘混乱’带来‘意义’。”他进一步阐述，当团队在madSense生态系统内工作时，他们实际上正在构建一个独特的“代理大脑”，这个大脑能够学习吸收推理过程，并保存那些通常在碎片化工作流中丢失的知识。在madInsights和madBuys中做出的每一个决策，都会反馈到OLM引擎，使得模型能够识别模式、提炼预测，并在每一次广告活动中不断提升各项性能指标。

核心揭秘：madSense智能生态系统的两大基石

madSense推出的Agency OS生态系统，致力于从战略制定到支出执行，全程提供彻底的透明度。该系统主要包含两大核心产品：

首先是madInsights，这是一个集市场与竞争情报于一体的平台。madInsights为品牌提供了全球市场信号、竞争格局变化、消费者情绪趋势以及各渠道品类风险的实时视图。通过在广告投放执行之前揭示市场动态，madInsights有效消除了导致程序化广告浪费和决策失误的盲点。这意味着品牌不再需要“盲飞”，而是能基于清晰的市场洞察制定策略。

其次是madBuys，这是一款新一代的需求方平台（DSP）。madBuys将智能直接应用于广告活动工作流程中，其功能涵盖了验证供应路径、揭示隐藏费用、识别低价值库存，并在部署任何广告支出之前，推荐最佳的投放路线。通过这些功能，madBuys确保了每一次媒体决策都建立在透明、可解释的基础上，并与预期结果紧密对齐。

madInsights和madBuys的协同作用，确保了所有的媒体决策都是透明、可解释并与最终成果一致的。它们通过减少浪费、提高效率和恢复问责制，共同构建了一个更健康、更可信赖的数字广告环境。

行业痛点深度剖析：打破“新围墙花园”的桎梏

madSense生态系统的发布，正值行业发展的关键时期。长期以来，广告代理商和品牌方对于“黑箱”AI系统、知识产权（IP）泄露风险、不透明的优化模型以及对“单一堆栈”平台日益增长的依赖性表示担忧。当前，即用型大型语言模型（LLMs）和通用AI平台，正在形成下一代“围墙花园”，其潜在危险性甚至远超早期的社交媒体平台。新媒网跨境了解到，这些新的“围墙花园”通过锁定数据、算法和技术栈，使得外部广告主难以获取全面的洞察和控制权，从而加剧了行业的不透明性。

madSense的使命，正是要为这种困扰广告技术行业的“新围墙花园”方法带来“X光般的透视能力”，并为问责制和性能设立新的行业标准。首席执行官托帕洛维奇强调：“营销人员不应该盲目相信AI。他们理应获得能够解释每一个决策，而不仅仅是输出数字的系统。madSense正是为将盲目的自动化转化为真正的问责制而构建。”这一表态，无疑触及了当下广告主和品牌方对AI应用最深层次的顾虑——如何在享受AI效率的同时，确保决策过程的透明和可控。

madSense的关键能力：构建透明与合规的广告生态

madSense的平台所具备的关键能力，使其在激烈的市场竞争中脱颖而出：

营销活动全生命周期的端到端可见性：通过互操作的数据管道，广告主能够穿透大型科技公司的“围墙花园”。它通过统一这些数据流，使广告主能够实时追踪每一个信号、每一笔交易和每一个决策，并跨网络检测模式。最终，这为在最高级别审查下运营的营销领导者带来了真正的可审计性、监管一致性和信心。在当前数据隐私法规日益严格的背景下，这种能力对于避免潜在的法律风险和声誉损害至关重要。
优化语言模型（OLMs）的创新应用：madSense的OLMs能够将每个品牌的数据映射到结构化的AI工作流中，从而在研究、规划、激活和优化等各个阶段提高准确性和性能。与通用型LLMs不同，madSense的OLMs是为营销场景深度优化和定制的，能够更精准地理解和处理营销领域的特定数据和需求，从而提供更具洞察力的分析和建议。
监管级合规性：系统采用先进的机器学习（ML）和AI技术，以最小的延迟（与欧盟的《通用数据保护条例》GDPR和美国证券交易委员会SEC的标准保持一致）标记异常。这使得系统能够在问题升级之前识别它们，从而降低高昂罚款和声誉损害的风险。对于在全球范围内运营，尤其是在数据隐私法规严格的地区开展业务的跨境电商和品牌而言，这一功能提供了强大的合规保障。
“人机协作”安全保障：在广告活动启动之前，每一个活动都会经过内容和合规性检查，确保品牌安全和全面的问责制。这种“人机协作”模式，充分结合了AI的效率与人类的判断力，有效避免了纯AI系统可能出现的误判或偏差，为品牌提供了额外的安全保障层。

实践案例与效果验证

与通用型LLMs不同，madSense的构建宗旨是为营销人员提供全面的端到端透明度。每一个信号和洞察都可追溯到真实数据，帮助广告代理商和品牌重新掌控其广告支出。madSense的基础设施已经在那些对准确性要求极高且需要快速学习周期的行业中展现了其价值。

具体项目案例包括：

金融科技行业：一家全球领先的金融科技公司，利用madSense平台追踪30多个市场的竞争分析和市场情绪，以加速决策制定。截至目前，通过整合研究工具，madSense已帮助该客户节省了超过200万美元的成本。这不仅提升了其市场响应速度，也优化了资源配置效率。
制药行业：近期由madSense执行的一项制药行业广告活动，在严格的合规性和可追溯性支持下，实现了近4倍的观看时长提升，并在保持同等效果的前提下，广告支出减少了40%至50%。制药行业对合规性有着极其严苛的要求，madSense能够在满足这些要求的同时，实现显著的性能提升，充分证明了其解决方案的强大实力。

madSense的核心团队由前OpenAI、Havas、Microsoft和PwC的工程师组成。创始团队此前曾多次成功退出创业项目，其丰富的集体经验为madSense产品的信任度与精准性奠定了坚实基础。

madSense平台目前已可通过www.madsense.com网站进行演示，更多更新内容预计将在2025年第四季度公布。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/madsense-ai-halves-ad-spend-waste.html