文|中国广告

经典科幻电影《少数派报告》中有一个情节，主人公John Anderson走在满是数字屏幕的街上，路边的虹膜探测仪正在扫描着每一个路人的眼睛，在屏幕上交替展现着针对每个人的品牌信息，有超级跑车、旅游产品、啤酒广告等等。《少数派报告》预言了诸多这几年逐渐实现的技术，包括虚拟现实、无人驾驶等等。这一段情节也恰恰预言了营销技术的终极阶段——“每时每刻为每一个人，实时定制传播信息”。

数年前有一个概念“信息大爆炸”，就是信息产生、制造和传递量呈爆发性增长。自媒体产生后，包括营销内容在内的各类型信息开始活色生香起来，它开始融入人们的喜怒哀乐。每个人可以从不同的平台上找到自己喜欢的内容。当然这个离《少数派报告》中的场景还有一段距离，这段距离，就是人工智能生产创意所要跑的一段马拉松。我们看看，在跑这段马拉松之前，前辈都已经作了哪些铺垫？

广告内容与媒体内容的生产和传播有着相似的进程，但是它们的迭代速度却不尽相同。我们从内容生产到发布的流程进阶、消费者行为、传统创意流程来看看，人工智能产出创意是不是大势所趋？现在它已经进展到第几阶了？

技术不断迭代，内容生态大爆发

流程进阶1.0：编辑与发布（Editing & Publishing）

这个阶段的内容生产和发布是线性的，就像流水线，不管是内容的生产，还是广告的生产，都是由专业的人做专业的事，彼此的工作有相对清晰的界限，一个萝卜一个坑。比如广告主提出创意需求，广告公司想一个创意，然后在媒体上发布。这是最原始但是沿用最久，也是至今仍然广泛采用的方式。目前虽然已经进入移动互联时代，但大多数的营销方式，仍然处于1.0内容的原始阶段。

流程进阶2.0：聚合与分发（Aggregation & Syndication）

这就是曾经的Web2.0，以更标准化发布流程及互相链接的博客为开端，继而发展到RSS Feed，以及后来类似BuzzFeed等各类早期新闻聚合App，内容的相互链接由机器完成，而不再是人脑的专属功能。这个阶段的特性是内容流动量巨大，更多长尾内容获得机会进行有效传递。这个阶段的技术自然催生了广告网络（Ad network概念），内容可以聚合分发，长尾流量互相置换。

流程进阶3.0：精准与定制（Targeting & Customization）

这个阶段是由程序化媒体驱动的，主流技术来自大数据的分析和实时动态的高频决策技术（类似于股票市场高频竞价交易）。媒体可以通过受众行为大数据分析，智能判断受众喜好，并以此来重组内容和受众的关系连接。Facebook、twitter、微博、微信，甚至像今日头条等平台，通过这种方式聚合大量相关内容，向受众提供精准定制化的信息。比如程序化广告购买，也是这个阶段的产物。但是，它虽然实现了广告内容推送的智能化，却并没有解决广告内容生产的智能化。

流程进阶4.0：此时、此地、此人

未来，我们相信，会出现4.0版本。这个阶段会主要由AI来驱动内容的生产以及匹配推送。包括广告内容的生产，AI都会扮演更加重要的角色。

这几个阶段，并不是有你无我的递进，现在市场上从1.0到3.0都能看到。总体来说，广告圈进化的速度要比媒体进化的速度慢一些。一方面，广告主和营销内容创作商的关系比媒体与观众／读者的关系稳固得多，没有太大驱动力去主动改变。而媒体的用户沟通方式极速演变（现在基本是一年一变），倒逼媒体内容创造必须与时俱进。另一方面，媒体平台的养成，需要一个周期，相对成熟后，它的营销能力才会跟上。营销内容领域一般会比媒体迭代慢2-3年。

今天，各大平台都已经发展得相对成熟，即使新出现的抖音等平台，也已经有了相对成熟的营销模式，部分有前瞻性的品牌主，开始有意识地和广告公司合作，向4.0的阶段探索。品牌主与消费者接触的目标是：此时、此地、此人。目前的技术已经越来越接近这个目标，但是有一个难点还横亘在那里，就是如何实时产出营销内容。这是人工智能可以大有作为的领域。

消费者渐渐被培养成多任务、多接口、无耐心的状态

今天许多广告主都在头疼一个问题，到底是给消费者自己“想看”的内容，还是给消费者“该看”的内容。因为随着内容的大爆发，消费者已经不再像1.0 时代那么被动，从表面来看，他们在新时代赢得了更多的主动权。他们对信息的态度是更随时、随性，信息的“饱腹感”引发了很多的连锁反应。

1. 用户的行为脱离了线性，再也不是在家里看电视广告，出门接触户外广告，然后在店内被促销员兜售的流程。任何一刻，用户都有可能接触到你的内容，任何地方都能决定是否购买，或者传播你的内容。

2. 用户接触品牌的平台越来越多，形式极其丰富如搜索关键词、展示banner、视频前贴片、竖版视频、内容植入、微博微信、微电影、小游戏、动图GIF等等。

3. 内容极其碎片化。传统营销的“一条广告片加一个主视觉”的内容交付量已经完全无法满足用户渴求品牌多样化内容的胃口。

所以，在内容平台以及内容大爆发的背景下，在为消费者更快、更多地产出营销内容方面，传统创意会显得力不从心。人工智能正在弥补传统创意的缺口。

人工智能创意，进展到第几阶了？

第一：实时产出多版本创意

事实上，永远没有最佳的创意，只有最佳的“版本”和“元素”。在互联网碎片化的世界里，消费者的喜好是多变且非常不忠诚的。我们的数据表明，用户对创意是多么不忠诚。“创意衰减度”是筷子科技自创的对于单独创意效果锐减程度的衡量。筷子科技以自主研发的“程序化创意平台（PCP）”为架构基础，搭建了一个服务全行业大中小客户的创意AI技术整合平台。比如说图中的蓝线代表单一创意版本，投放中呈剧烈下滑趋势；而红线代表程序化创意，稳步提升。我们发现，多版本创意相比单版本创意，其有效性提升居然平均高达48.5%。在我们固有观念中，应该不断找寻最佳版本，但这其实是非常徒劳且低效的，要放开来做。筷子科技的元素级别的创意自动化技术，可以做到帮助广告主及时了解每个“创意元素”的表现，暂停表现较差的元素，继续选择优质“元素”，结合人工智能快速制图能力，生成新的“创意素材”，针对不同用户提供个性化的创意素材，抵抗创意衰减。

第二：情绪的随时捕捉，不断演化创意

创意的决策，在互联网广告营销中，特别是移动端，应该是被实时“触发”的，而不是预设的。而且创意的呈现应该随着消费者与创意的互动以及场景的变化而不断演化，适应用户的喜好和行为。

最大的观念转变是，我们应该明白，消费者（的互动行为）今天已经掌握着创意的决策权，会不断塑造创意决定其最终应该长什么样，而不是由营销和调研人员通过测试得出。这才是去中心化、有参与感的创意运营。比如下面的两个从筷子程序化创意数据中心的截图。

下左边图中，我们并不能很好地判定，玩家到底喜欢哪个游戏英雄，但是我们可以利用元素流量算法和大数据引擎，根据玩家与广告的互动，对这个元素展现进行智能匹配和流量分配，从而最大化创意的表现，取悦尽可能多的玩家。而在下右边图中，事实上最好的一系列创意组合，就是由玩家的互动行为决定的。玩家在帮我们设计这个广告。不过当前这种互动行为的信号源还比较局限，来自用户的点击、浏览、购买、下载等，并不代表创意的一切。随着更丰富的传感器技术、人脸识别、IoT技术的发展，未来有可能通过捕捉更潜在的用户情感、动作等信号源，来逐步丰富目前稍显硬性的指标性信号，走向情感结合行为的信号。

第三：用人工智能筛选创意的表现元素

过去我们的创意经验，都来自资深的创意专家，因为似乎只有他们才能了解创意的表现和内容的关系，所以营销人员也经常在会议室里与创意总监争论哪个创意比较好，各抒己见。但是，当互联网创意被深度数据化，以创意元素为单位，并贴上标签进行大数据的分析时，我们几天就能得出一些以前可能要花数月甚至几年才能得到的经验。比如我们用创意AI智能识别和机器学习系统，可以分析某个电商的折扣信息应该是哪些区间更有效（我们发现，不一定高折扣就一定有效）；或者，你的广告模特应该是亚洲人还是欧美人，以及多少个模特出现会更有效。通过这种业界首创的深入的创意内容数据洞察，你等于有了一个不断在学习的人工智能创意总监。

未来的趋势有可能是，每个信息的接触点都可以成为销售通路，因此从一定意义上讲，人工智能创意技术是水到渠成的行业需求，也为程序化创意平台提供了一个更加广阔的市场前景。