沃森想通过社交网络筛出最想要优惠券的人

沃森，这位跨越多个领域的高手，从会议记录员到问答比赛冠军，再到博物馆讲解员，如今正踏足广告业，准备以其独特的人工智能技术助力广告主更精确地找到目标用户。这位强大的人工智能助手背后有着IBM的坚实技术支持。

与沃森并肩作战的是名为Earshot的社交分析创业公司。Earshot的核心业务在于对用户在社交媒体上发表的内容进行精细化的评级打分，分值范围从0.1到9.9。这项服务的主要目的是帮助判断哪些用户是广告主们梦寐以求的潜在客户。

Earshot的创始人David Rush认为，年轻一代的消费者渴望与品牌建立更为紧密的关系，而社交媒体无疑是拉近品牌与用户的最佳桥梁。在这一背景下，沃森的出现无疑为筛选流程带来了革命性的提升。

更具体地说，Earshot会向沃森提供推特或Instagram的API接口。沃森则通过最少数量的推文来深入洞察用户的性格特征。它主要从开放性、敏感性和秩序性三个维度来衡量用户的性格。

IBM的研究数据揭示了有趣的用户行为模式：具有高开放性且低敏感度的用户群体更愿意点击广告，其点击率高达11.3%，远超平均点击率6.8%。这一群体也更倾向于关注品牌账号，关注率高达8.8%，几乎是平均水平4.7%的两倍。

除了对推特用户的性格进行评级外，沃森还能通过图片识别技术来判断用户的生活场景。这一功能让广告主能更精准地向处于特定场景的用户推送相关的广告。无论用户是在体育馆做运动、在教堂参加婚礼，还是在户外享受烧烤时光，广告主都能借此实现精准的广告投放，从而提高广告效果。例如，当用户在享受烧烤时，啤酒公司便可以巧妙地推送广告，这种针对性的推广无疑会使广告效果最大化。