沃森想通过社交网络筛出最想要优惠券的人

会议记录员、问答比赛冠军、博物馆讲解员，IBM 的人工沃森都干过，依托于本身的人工智能和技术，沃森正准备进入广告业，帮助广告主更精确地找到用户。

和沃森合作的是社交分析创业公司 Earshot，该公司的主营业务是给用户在社交媒体上发表的内容进行评级打分，从 0.1 到 9.9 分，来判定这名用户是否是广告主想要瞄准的用户。

Earshot 创始人 David Rush 表示，年轻一辈的消费者希望与品牌更亲近，而社交媒体是拉近品牌和用户距离的最佳平台，而沃森参加进来，能有效提高筛选流程的效率。

具体来说，Earshot 会向沃森提供推特或 Instagram 的 API 接口，然后沃森通过最少数量的推文来判断用户的性格特征，分别从开放度、敏感度、秩序度（orderly）来衡量。

IBM 的研究结果显示，高开放度、低敏感度的人会更愿意点击广告，点击的比例是 11.3%，平均的点击比例是 6.8%。，8.8% 的他们更愿意关注品牌账号，几乎是平均水平（4.7%）的两倍。

除了对推特用户的个性进行评级，沃森还会通过图片判断用户的生活场景，让广告主能更精准地向特定场景用户推送相应的广告。用户可能在场馆里做运动、在教堂里参加婚礼，或者在户外吃烧烤，这时啤酒公司选择对吃烧烤的用户推送广告，让广告效果更好。