以前被认为非常重要的再营销受众和“冷”受众之间的区别正变得越来越模糊——在 ASC 活动中，受众是混合的，Metal 只被告知在每次活动中与其目标网站进行过互动的现有客户或用户的比例。
这些工具使用持续的机器学习来选择最有效的广告变体。
这些工具使用持续的机器学习来选择最有效的广告变体，并实时分配预算到可以产生最佳效果的地方。分配可以在一个广告活动内进行（广告平台将预算分配给效果最佳的目标），也可以在整个广告活动甚至不同渠道中进行。例如，通过 SDM 使用的 Smartly.io 工具，我们可以将整个正在使用的预算池交给人工智能，并让它在 TikTok、Pinterest 和 Instagram 等平台上搜索符合目标的转化。
人工智能在社交媒体渠道的转化率优化中也发挥着重要作用：算法不断分析用 阿根廷号码采集 户路径并试图识别潜在客户最有可能在何时何阶段进行购买的信号。
然而，算法并不是不言而喻、万能的。为了实现利益最大化，，还需要投资于对技术的理解。
必须向算法提供最高质量和（考虑到数据保护）大量数据，换句话说，必须告诉算法，发送报价请求表格是一种线索，但发送投诉表格则不是。您还可以为潜在客户分配货币价值，即使它们不能直接转化为收入。这样，算法就知道，一笔来自报价请求的、价值 10 欧元的潜在客户交易，对公司来说，比提交一份价值 2 欧元的一般联系表格更有价值。
（考虑到数据保护）广泛的数据。
实时个性化是人工智能的另一个最显著的优势。平台可以根据用户资料定制广告内容，例如在用户兴趣最高时精准地展示某些产品或服务。这不需要直接的个性化数据，但人工智能利用广泛的行为模式和匿名数据集群。
例如，在线商店可以利用人工智能提供适应用户之前的浏览习惯和购买行为的个性化广告。这就是所谓的动态产品广告。用户可能会看到他们之前考虑过的产品的广告，或者基于他们的兴趣的全新建议。