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智能化海潮球王会全站中告白创意迈向新征程

发布时间：2024-07-03 丨 浏览次数：

　　当营销与内容的边界逐渐模糊，数据与智能化技术在营销活动中的应用成为常态，广告创意也开始迈入新的发展阶段——创意不再只是头脑风暴的“灵光一现”，数据与智能技术能够为创意人提供更多线索和灵感，随之而来的便是广告创意从生产、投放到优化的全流程变革。那么，当前行业是如何理解创意智能化的？在实践层面又积累了哪些基础与优势？在回答这些问题的过程中，创意智能化的面纱也被我们逐渐揭开。

　　在探讨广告创意智能化时，需要先从行业各方对该话题的理解出发。当前，业界对创意智能化的理解存在两大“派系”。一种是传统的“Big Idea”升级，充分调动数据与智能化技术的力量辅助人类创意工作；一种是基于程序化生态的延展，以大数据和智能化工具为核心，在极大提升广告创意生产的规模与速度时，兼具一定的精准与效果。

　　在既往的营销体系中，创意无疑桂冠上的明珠，是曾几何时熠熠生辉的4A机构引以为傲的能力。正如奥美创始卫·奥格威所说：“除非你的广告源自一个大创意，否则将如夜晚航行的船只，无人知晓。”然而，在信息爆炸的媒体环境中，在大数据与人工智能当道的营销生态中，“大创意”如何继续发挥作用，如何获得助力与提升？这个问题成为不少从业者探索创意智能化的起点。

　　事实上，早在大数据与人工智能发展的起步阶段，业界就已经在探讨如何用数据和智能技术驱动“大创意”的生产与优化。广告创意公司与大型广告主成为这一领域的积极探索者。例如，2016年4月，日本麦肯便推出“人工智能创意总监AI-CD ”，通过解构、分析和标记大量电视广告，甚至是全日本放送联盟广告节10年以来所有的获奖作品，再结合大数据与逻辑算法，做出针对性的创意广告指导。

　　现在，智能技术加持下的“Big Idea”不再局限于传统的“头脑风暴”与营销经验，而是可以通过数据与智能收集更多有效“创意线年，品牌Allbirds为了面向全球推广跑鞋Dasher，通过快拍视频广告和互动式快拍测试了不同创意方法，之后根据数据反馈筛选出能同时传达商品信息和可持续发展理念的最佳方案；赞意互动在确定新消费品牌“dearBOYfriend亲爱男友”的营销创意时，分别提炼了“清洁力强”“清爽”“留香”等不同关键词进行尝试，通过数据反馈发现目标用户对于“留香”这个卖点更感兴趣，最终打出“92%女生喜欢的男生香气”这一营销概念。类似案例其实还有很多。我们不难看出，数据与智能在当前“Big Idea”的生产与优化中更多扮演一种辅助角色，营销创意人依旧是主导力量。广告本质是一门说服性的艺术，而艺术的诞生与人类的智慧、情感和价值观等密不可分，这是人工智能在短时间内无法取代人类完成的工作。

　　随着数字营销、程序化广告、计算广告等概念的出现与发展，利用大数据与人工智能技术优化广告营销全流程，实现从洞察、创意、投放与效果优化的可计算与可预测，已逐渐成为行业共识。在这个发展过程中，广告创意与投放愈发紧密地结合在一起。从2021年RTBChina发布的《中国程序化广告技术生态图》来看，广告投放环节的数智化发展已非常成熟，营销流程想要走得更加顺畅，广告创意无疑需要在规模与速度上与投放环节相匹配。这就衍生出另一条创意智能化的思路——将投放环节的程序化思维迁移到广告创意领域，提升创意生产的规模与效率。“程序化创意”由此而来。

　　首先，程序化广告的初衷就是解决市场中的供需平衡问题。在投放环节，程序化模式解决的是有限且分散的广告资源与海量的营销需求间的平衡与匹配；在创意环节，程序化模式解决的则是少量的创意供给与海量的创意需求间的平衡与匹配。自1998年好耶打造了中国第一个收费运营的网络广告联盟“好耶个人网站广告联盟”，到2014年筷子科技以创意资产管理和优化技术提供商的身份入局，再到BBAT等平台级机构广泛开展数据与智能化创意业务，广告创意正从早期简单的程序化运作模式逐步向智能化转变。

　　其次，智能化技术使程序化创意在规模与效率上从“短平快”向“快准狠”过渡。所谓“快”，指的是创意生产的效率和速度。创意生命周期大大缩短、营销传播节奏加快，无疑为广告创意生产速度提出更高要求。因此，智能技术加持下的自动化生产成为行业各方都在探索的目标。所谓“准”，代表着广告创意与目标消费者兴趣偏好的精准匹配。在讲求“品效合一”的时代，“精准”已经成为营销效果的重要保证。因此，“千人千面”成为业界谈及创意智能化时的关键词之一。所谓“狠”，即在短时间内让广告创意实现更好的转化效果。这就需要借助数据和智能进行广告创意的动态优化，激发优质创意的营销价值。

　　对创意智能化概念理解的不同，带来了行业实践层面的差异。当前，智能化创意服务市场主要存在三股力量的竞合博弈，包括最早涉入广告创意领域的4A代理公司，专注创意领域智能化技术应用的第三方服务商，具备强大数据技术和媒体资源优势的互联网平台。那么，不同机构在实践创意智能化时需要具备哪些基础？自身定位与优势在哪里？具体实践路径又如何？

　　作为广告创意的最早提出者和实践者，4A代理公司是我们谈及创意智能化这一话题时无法忽视的一类角色。一方面数据与技术、流量与媒体的发展变迁，使得整个行业的营销节奏不断加快，“Big Idea”的生产提效，成为4A公司探索创意智能化的出发点；另一方面，接入程序化生态以满足客户投放需求，利用自身在营销领域中的独有优势，与各类机构展开广泛合作以提升程序化创意效果，成为4A公司推进创意智能化的重要使命。

　　首先，4A公司提供的创意、策划等传统营销服务仍存在行业需求，利用智能化技术辅助创意人才的“Big Idea”生产与优化，成为他们推进创意智能化的首要任务。一方面，营销创意人才依旧是4A巩固和升级创意服务的“撒手锏”。奥美大中华区董事长宋秩铭先生曾对此做过深刻反思：“4A还在用传统的思维和标准来招聘创意人员，使得很多真正有理想与的非专业创意人才、技术人才难以进入所谓的4A。”另一方面，通过自研工具产品，利用智能化技术辅助“Big Idea”的生产提效，成为4A公司的常规探索路径。例如，2020年球王会全站，蓝标发布了自主研发的全新智能营销产品销博特，通过生成式对抗网络、词向量、自然语言处理等人工智能技术，挖掘基于品牌关键词的创意线索，最大限度辅助营销人员发散创意。

　　其次，满足程序化广告服务生态中的海量、个性化的创意需求也是4A公司面临的一大挑战。对此，4A公司明确自身在营销领域的独有优势，加强与外部各类机构的数据与技术合作，以自研程序化创意系统提升创意效果。在优势方面，4A公司不断累积的营销服务经验，使其能够快速深入地洞察广告主需求，并以此建立成熟的营销方体系，帮助广告主在程序化创意环节的执行和落地更加游刃有余。在外部合作方面，4A公司尝试与各类程序化广告生态角色建立数据与技术合作关系，从而巩固程序化创意服务的技术基座。例如，群邑集团便与国内四大互联网媒体平台均建立了基于数据技术和营销解决方案的合作。在创意效果方面，4A公司正探索并研发智能化创意系统，目的是实现“千人千面”的创意投放与优化。例如，2021年，竞立媒体推出全球部门竞立媒体创意系统（MediaCom Creative Systems），通过“可寻址创意（Addressable Creative）”和“创意分析（Creative Analytics）”两大功能，提升创意投放效果。

　　任何行业的创新发展都离不开第三方这一角色的积极探索，创意领域也是如此。在整个营销行业刚步入“程序化广告”发展阶段时，第三方技术服务商便开始了程序化创意的探索。可以说，他们是最早尝试将数据化、智能化技术与创意领域结合，并落地为标准化产品的一方，在推动创意智能化发展中扮演着引领者与创新者的角色。

　　一方面，专注于创意领域的数据收集与智能化技术研发，是第三方服务商推动创意智能化的基础与核心优势。相比其他机构，第三方的专注性与技术实力，使其在创意智能化领域走得更靠前。例如，特赞聚焦创意内容领域的数据技术积累与研发，与同济大学设计创意学院联合发起成立设计人工智能实验室（Design A.I. Lab），致力于让设计变得更加智能；秒影工场通过搭建“秒影人工智能实验室（ClipWorks AI Lab）”，将计算机视觉、机器学习、匹配算法等技术应用在短视频创意流程中，并形成智能创意引擎作为底层支撑。另一方面，基于多年的数据积累与人工智能技术探索，第三方形成了“解构—重组—优化—沉淀”全流程的SaaS创意服务体系，以提升创意的运作效率与效果。

　　在创意解构方面，第三方基于对大量内容的学习与理解，构建了基于内容的元数据标签体系，从而实现对单一内容的拆解。例如，特赞在2019年4月发布了创意开源数据集“DesignNET”，帮助机器更好地理解创意内容，包括字体风格、颜色组成、情绪表达等。在创意重组方面，基于标签体系的内容解构，第三方便可借助数据与算法实现内容元素的自动交叉组合，形成所谓的自动化创意。筷子科技创始人陈万锋曾表示：“创意元素就像PS中的每个图层，不同创意的生成就是不同创意元素排列组合的结果。”在创意优化方面，考虑到创意元素的自动组合存在低质量的风险，创意的评估与优化也是第三方在创意服务中必不可少的一环。这也印证了当前的创意智能化仍处于初级阶段，其自动化生成的结果还无法直接投入使用。在创意沉淀方面，第三方洞察到广告主对创意资产管理的需求，以建设DAM系统或创意资产管理平台的方式，帮助广告主提升创意资产的利用率，实现创意资产的数据化、智能化转型。

　　《2021中国互联网广告数据报告》显示，TOP10企业的市场份额占比已达到94.85%，而阿里巴巴、字节跳动、腾讯和百度四大互联网巨头的市场份额占比则进一步提升至78.2%。这也意味着，面对营销市场的创意智能化需求，互联网平台需要提供相应服务，从而保证整体营销服务的闭环。其中，数据技术实力与生态聚合能力，成为其创意智能化服务中不可或缺的两大优势支撑。

　　在数据技术层面，互联网平台一方面通过产品生态汇聚海量用户数据与内容数据，形成了强大的用户理解力与内容理解力，为其探索创意智能化打下重要基础；另一方面则通过营销生态汇聚大量广告主数据和投放数据，形成了精准的效果匹配力与数据分析力，为其探索创意智能化提供了重要支撑。在生态聚合层面，互联网平台聚集了包括内容生态中的创作者、专业内容服务机构、4A代理公司、第三方技术服务商等各类角色，解决了平台仅依靠自身技术手段，难以解决规模化创意需求的难题。

　　聚焦在创意智能化实践路径上，互联网平台基于以上两大优势，以搭建创意服务平台为核心，提高创意产能和供给，从而解决日益增长的创意需求与低效的旧生产模式之间的矛盾，最终促进营销效果的提升。这背后与互联网平台所构建的营销生态息息相关。首先，平台会基于自身媒体资源特点对不同创意形态的服务有所侧重。例如，以抖音为核心媒体资源的巨量引擎，便会以短视频创意的智能化生成与优化为服务核心；以电商平台为媒体资源的阿里妈妈，便先从图文内容的智能化生成开始起步，阿里“鹿班”系统便是典型代表。第二，平台在智能化创意生产的基础上，促进创意供应方与需求方的高效匹配，这也体现了平台在营销服务中程序化思维的延伸。例如，巨量引擎的创意达人撮合平台“巨量星图”，百度的“慧合平台”等。第三，平台会将投放效果作为衡量创意好坏的重要指标，这也反映出平台布局创意服务是基于自身营销生态和目标的。例如，腾讯的“动态创意广告”、巨量的前测后测工具、百度的“程序化创意解决方案”等。

　　行业对于创意智能化的理解与实践已在路上，那么当前广告创意的智能化程度究竟如何？存在哪些问题？这也需要我们给予理性思考。一方面，智能化创意工具更多满足的是对“量”的需求，而“质”的提升才应当是创意智能化的核心目的。从当前的技术应用成果来看，后者的智能化程度显然还不够。另一方面，内容领域的智能化技术“移植”到创意领域还需考虑诸多问题，本质在于艺术性与商业性仍存在悖论。

　　在传统广告创意界流传着一个不可能三角——即“好创意”“快速生产的创意”“便宜的创意”三者不能同时满足。然而，在智能技术的驱动下，机器生产的创意似乎在向这个不可能的三角发起挑战。行业各方都在尝试利用智能化技术，实现创意规模、效率与质量的同时满足。看似创意智能化已经发展到如火如荼的阶段，但现实是，智能化工具仅解决了行业对创意“量”的需求球王会全站，并未带来“质”的飞跃。这似乎与我们所期待的“智能化”还有一定距离。

　　一方面，创意智能化的确需要解决行业“规模化”需求，但这并不是终极目标，也并不是“智能化”一词的最佳体现。从当前行业各方的技术成果来看，创意的规模化需求已经能够基本满足。原因在于，创意的规模化生产是通过对创意元素的解构与重组实现的，而创意元素的交叉组合本身就基于计算机的数理逻辑，机器执行起来也会更容易。虽然这一过程已涉及诸多的技术与算法，但聚焦创意本身的理解，机器还需要进一步提升学习能力，这也是为何当前行业对于创意领域会达成“人机结合”的共识。当机器无法同人类一样理解和生产创意时，人类的主导作用便显现出来。

　　另一方面，对创意“品质”的追求才是智能化的核心目的，与人类的创意能力较量才是对创意智能化的终极考验。广告创意作为品牌与消费者进行情感沟通的重要桥梁，兼具艺术价值与商业价值。因此，如何在保证商业价值的同时，利用智能化技术提升广告创意的艺术价值，是行业下一步需要考虑的问题。我们也深知，艺术作为人类思想、情感与价值观的延伸，其智能化的道路上无疑充斥着诸多挑战。坚持“广告是艺术”观点的威廉·伯恩巴克认为广告创作要依赖直觉和灵感。而当机器能够与人类的创意灵感相较量时，也就印证了广告创意智能化水平已经进入一个新阶段。

　　广告创意的最终落地形态仍是内容。内容领域的智能化在近几年已经取得了飞速发展。无论是机器人写作、电影预告片的自动化剪辑、视频人物混剪等，都让我们看到了智能化技术在创意领域的新可能。因此，将内容领域的智能化技术“移植”到创意领域，也被认为是推动创意智能化的一种有效捷径。然而，由于媒体内容与广告创意的商业目的不同，导致前者在对后者进行技术“移植”时还需考虑怎样契合广告业务运作体系的问题。

　　具体来看，其一是创意生产过程中艺术性与商业性的平衡问题。与媒体平台集成的精品化内容不同，广告创意最终是为品牌的营销传播效果服务，广告的艺术性永远是“戴着脚镣的舞蹈”，要以商业目标为重要前提。然而，广告创意的艺术性与商业性之间一直存在悖论——具有高艺术性的创意广告并不能带来出色的传播效果，而以商业目的为主导的创意广告有时却能够带来较好转化。例如，在巨量引擎的创意服务平台中，“创意灵感”板块汇集的短视频创意广告案例虽然略显“粗糙”，但由于转化效果较好仍被放在推荐列表中。因此，在智能化技术的“移植”过程中，机构与平台也需要明确媒体领域的文娱内容与广告创意在生产流程和目的上的区别，谨慎把握艺术性与商业性平衡的问题，既不可忽视商业目标，也不可舍弃艺术价值。

　　其二是创意有效性评估中算法与指标体系的差异性问题。一部高口碑电影与一条优秀广告片的评估体系必然会呈现出明显差异，原因也在于后者的商业属性更强。在内容产业提供的智能化土壤中，设置何种算法更好地评估创意有效性？当投放有效性问题已被解决后，创意的有效性又该如何衡量？这些都是解决创意智能化时值得进一步探讨的话题。无论是巨量引擎提供的创意前测后测工具，或是凯度内部推出的“创意评估器”，本质都是在解决创意有效性的问题。但由于各类产品工具在整体创意流程中尚处于较小位置，且行业对于创意“艺术与商业”的悖论问题也尚未达成共识，导致各家机构的评估体系各不相同。因此，针对创意有效性评估环节，各方机构在达成行业共识层面还需要投入更多精力，以探索出更适合创意流程与目标的智能化算法。

　　智能化浪潮究竟为广告创意带来了什么？从表层来看，是行业各方对创意领域智能化技术的深入探索、应用与实践成果。无论是图片、文字或视频创意，智能机器均可以实现自动化生成、投放与优化。从深层来看，则是科学与艺术的对立与磨合，当下与未来的过渡与碰撞。智能化技术让创意以更科学和理性的方式落地与使用，但对于创意本身的艺术价值创造，机器依旧要让步于人类。在我们为信息科技浪潮欢呼的同时，也要避免狂热和鲁莽所带来的迷思。至少到目前为止，创意的智能化程度还处于初级阶段，人类仍然是万物的尺度。

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