从表面上看，推动广告创意和数据的两个概念似乎相互矛盾。
毕竟，创造力在其核心，人类活动中，要求使用他们非常主观的人才和品味来思考，创新和设计。另一方面，数据是由自然，混凝土收集和通过计算机分析，用于衡量完全的事实信息，无论人类如何与之互动。
尽管创意和数据如此不同，但广告商不能只关注其中一个而忽视另一个。相反，他们必须掌握与观众产生共鸣的广告创意，并确保他们的广告被那些可能购买的人看到。
事实上，最有效的广告商并不会孤立创意和数据。相反，他们了解如何将两者结合使用，依靠强大的数据挖掘和人工智能技术做出明智的决策，确定哪些创造性内容最有效，同时学习应该将其放置在何处。
深度学习可以帮助您生成携带核心观众的创造内容
当广告商采用利用深度学习权力的工具时，数据和创造力合并。深入学习是一种使用算法来了解视觉图像，视频和文本模式（即广告的创意的肉类）用户最常常与该内容进行交互的算法。
这使他们能够在正确的地方向正确的用户展示最有效的广告内容。
深度学习对广告商如此强大的一个原因是，使用深度学习的次数越多，收集的消费者行为数据就越多，最终算法也就越智能。
随着时间的推移，这使得广告商能够更精确地匹配广告、消费者和页面，从而有效地持续推出创意广告内容，确保广告内容能够发挥作用。
使用深度学习挖掘数据并了解在线消费者行为将使您能够依赖于实现其预期目的的创造性内容，并避免非预期内容。
数据可以通过加快上市时间使广告创意更具相关性
说到引起共鸣的广告，创意内容是关键。然而，文化和趋势变化很快，很难确保一场有意义的运动在第二天仍然具有相关性。
传统上，营销人员使用焦点小组测试他们的广告创意。虽然直接从真正潜在买家的口中获取广告内容的反馈有些有用，但手动测试广告的过程既缓慢又笨拙。
它也仅限于相对较少的观众。通常，当流程完成时，创意内容已经过时，或者有不同的内容更能吸引更多买家。
幸运的是，广告商可以通过实时利用数据测试来远离缓慢，过时的测试过程并加速它。
支持自动化A/B测试的技术可以让您了解哪些内容目前在广大受众中表现最好，而无需等待结果。
此外，实时数据报告允许您的广告创意更具灵活性，并帮助您避免许多广告商在测试过程完成后对其广告活动的僵化感觉。
你不再需要在竞选活动开始时感觉自己被锁定在最受考验的领域。使用数据驱动的工具，您可以看到目前哪些创造性内容的表现优于其他内容，并快速转向有效内容，远离无效内容。
使用数据使购买决策可以确保您正在制作智能，安全购买
成功的广告商看到了他们投资的回报。毕竟，如果你没有带来任何新客户，为什么要花钱推销你的业务呢？因此，广告商应该寻找提供基于保证的购买的合作伙伴：也就是说，只有当潜在买家以非常特定的预定方式参与广告时（例如，点击、完整视图、下载等），你才需要为广告付费。
指定你希望每个广告创意都有什么结果，然后确保只有当你体验到这种结果时，你才为广告付费。
通过基于有保证的结果进行购买，您可以遵循可预测的模式，在启动整个活动之前证明媒体购买的价值。
或者，如果你的广告没有达到预期的效果，你可以回去调整它的内容，这样它就会有回报。
部分归功于全球大流行，改变了买家浏览，研究和商店，今天的广告景观感觉不确定和危险。这可以使营销团队觉得自己的努力是赌博，因为很难确定内容会产生共鸣，用户实际将花费时间。
幸运的是，如果您使用数据做出更好的创意决策，并确定将您的创意内容放置在最佳位置，您可以将购买广告时遇到的风险降至最低，并增加您的广告被正确的人看到的机会。
将创意和数据结合起来可以最终确保你的广告投资物有所值，因为你可以有效地说服越来越多的人购买。