原生广告的数字相当令人振奋。 一项由Sharethrough/IPG Media进行的研究显示，消费者对原生广告的关注比展示广告多53%。 同一项研究表明，原生广告能提高18%的购买意愿，32%的受访者会与朋友或家人分享原生广告，而只有19%的人会这样做针对展示广告。
根据Global Growth Insights，2023年全球原生广告市场估值为1116.7亿美元，预计2024年将达到1275.2亿美元，到2032年将达到3689亿美元，2024年至2032年的年增长率为14.2%。 该报告还强调，人工智能和机器学习在原生广告中的应用是未来几年最重要的趋势之一，因为这些技术有助于更好地了解客户的偏好和行为，提供更个性化的广告活动，并根据特定库存中最受欢迎的内容优化广告投放。
采用人工智能也非常重要，因为自从原生广告在数字媒体中崭露头角以来，主要的挑战之一正是将相同的创意适应不同的库存，每个都具有其自身的特性。 这是一项相对简单的工作，因为它遵循一个模式，但需要一些时间。 在人工智能出现之前，必须由机构的专业人员逐一进行更改，才能将相同的信息以相同的内容特征传达给多个不同的媒介。
多亏了这些新技术，现在可以自动进行所有这些调整，无论零件将被安装在哪辆车辆上，都可以由工具在几秒钟内完成适配。 在ADSPLAY中，我们使用Native 3.0，它允许在多个库存中同时投放原生广告。
结合程序化媒体的解决方案具有智能算法，能够全天候优化发布。 无需广告主担心，他会出现在最适合实现其目标并接触消费者的地方。
使用人工智能进行原生广告的优势包括算法的指数学习和自动优化。 机器学习通常需要大约90天的时间，之后性能的提升是巨大的。
这是人工智能的一个巨大优势：完成那些占用专业人员大量时间的重复性工作。 当机器在运行其算法时，这些专业人员可能正在从事其他活动，这些活动不那么乏味且更具创造性，是真正需要的。
