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重构、颠覆,思春少妇 广告营销行业已步入“生成式AI时代”


更新日期:2023-10-19 03:32:59来源:网络点击:1998013

作者|吕玥

“生成式AI”已狂奔了近一年时间,至今仍持续高热。国内上百个大模型从“抢首发”开始纷纷转向“落地”,从商业到生活各个行业都在讲述着AI将如何“掀起巨浪”的故事。

广告营销行业亦是如此。从ChatGPT爆红后,业内就在构想传统的系统、产品以及策略如何被颠覆。目前,生成式AI也的确已经带来真实可见的创新突破,从创意内容生成、BOT到自动化投放等等,海内外都有不少产品落地。

但相比行业的预测,新技术带来的变革似乎并不如想象中那么迅速和声势浩大,大部分产品还是在小细节上做辅助。而广告营销行业又始终是以讲可感性认知的广告策略优化为主,甚少涉及到艰深复杂的产品、系统、技术,所以生成式AI“降临”后,行业更像是蒙上了一层面纱:似乎什么都能“颠覆”,但又不清楚具体能改变什么。

而这就让人更为好奇:生成式AI究竟能在广告领域走的多深入?从畅想远大愿景到接地气应用的路还有多远?

01.颠覆“漏斗”,重构广告系统

广告本质上是一个将营销内容投放给目标人群的过程。这看似是种简单的“匹配”,但其实整个流程相当复杂——要先根据用户过往行为,去识别用户兴趣;再从流量池中去筛选出匹配程度最高的,将广告推出去;而后还要收集用户反馈数据,再继续迭代用户兴趣画像.…… 这些环节其实都有各种规则和条件制约,还会有多方进行干预。

而流程的高度复杂,意味着会存在诸多细节化的难点,这也是广告营销领域总在讲“优化”的原因所在。

比如整体来看,广告从召回、粗排、精排,整体呈现为漏斗状,每层边选边匹配,损耗在所难免。同时由于整体流程中环节太多,广告主需求会经过机器转译再转译,这也会让效率难提升。而具体看,广告素材可能会存在着生成创意难、管理难、更新优化难、匹配投放也难等问题。定向投放需要在种子用户之外找相似、更大的用户群体,如何界定“相似”阈值避免人群偏差也是难点。

面对这诸多琐碎的问题,生成式AI究竟能改变什么?我们无法空想,而是需要去从头部玩家的最新产品中找答案。

在昨日举办的2023百度世界大会上,百度营销最新发布的产品“扬楫”给到了启发。

具体来看,扬楫将传统的定向、创意以及拍卖都通过生成式AI进行了革新。

过去在广告系统中,无论是根据用户兴趣定向还是搜索关键词定向,本质上都是在触发阶段知道客户的需求和用户的表达后,对用户进行检索。而扬楫的生成式检索功能,是知道广告主的营销诉求和用户表达后,将其直接塞进大模型这个“营销智能体”中来进行,这也是业内首次成功落地。上述中所说这个过程复杂、难度大,还可能不精准、效果差的问题,都会交由AI去解决。百度商业研发部总监、商业AIGC平台负责人刘林表示,项目落地后已取得一定成效,召回效率大幅提升了21%,能够更精准地匹配用户的需求,更好地连接用户与商家。

创意方面,此前广告创意都是先去了解用户喜好、主流趋势等等后再去离线生成的。但其实用户的需求瞬息万变,如果能够消除这个素材产出和用户需求之间的时间差,也就是创意即时在线生成,那么势必就会有更好的转化效果。而扬楫的生成式创意能力其实正实现了这一点,做到了业内首个在线实时个性化的创意素材生成,实现了创意从千篇一律到千人千面的升级。目前生成式创意已经覆盖了超过18万客户,覆盖部分点击提升了10%,转化提升了接近9%。

相比于定向和创意生成,拍卖其实是策略驱动的、更为复杂的环节,它是基于博弈学而设计的一套机制,有分配、扣费规则,要高效果和高效率都保证,还要平衡广告主和平台的目标实现。而现在,扬楫让拍卖从传统的、简化的排序算法,转向了数据驱动。用模型化的方式,通过端到端的优化来实现全局最优的广告分配。刘林也表示,未来还将实现从原始广告队列直接生成最终展现的广告队列,提升系统的分配效率;以及强化学习计费,大幅提升成本达成率。

从上述能看出,扬楫并非是在某一个环节上做革新,而是将广告投放系统整体重塑。这样的重塑,其好处也是显而易见的——

首先是颠覆了传统的漏斗模型。复杂且难以改变的漏斗已被“压扁”,甚至可以说是直接退出了历史舞台。如此一来,过去高度复杂化的规则、流程、系统,都可以借此机会直接摒弃,投放的门槛难度直接降低。

其次是让日益复杂的互联网广告,重新回归了广告营销本质。过去,不论是投放广告、算法推荐广告,其实都是人与机器的单向交互;如今广告主营销需求和用户的需求直接匹配,从“人与机器”单向交互,回归到了“人与人交流”。

而化繁为简、回归本质后,营销系统整体也会更高效。时至今日,大家在广告投放上都非常“卷”,不厌其烦的在素材、定向、出价等环节做优化,艰难从罅隙中提效找增量。而现在百度营销直接让系统“改头换面”,也就走出了困局。正如刘林所说:“推动整体的漏斗更加扁平化,即减少了中间层层漏斗导致的信息损失。同时以生成式AI为主导的商业引擎,具备更强大的理解、推理、生成能力,能全面提升效率和效果。”

02.被生成式AI改变的行业

当然,对广告系统的重塑并非是生成式AI所带来的全部变革。现阶段,海内外互联网巨头都在积极探索,生成式AI已经全面渗透到广告营销的多个环节中,可以说对行业整体都带来改变。

比如看海外各大巨头的最新进展,智能化生成内容方面,谷歌目前已经可以用生成式AI去辅助视频广告内容的生成。Meta 推出的AI Sandbox进一步扩展了早期测试功能的覆盖规模,同时也引入了更多头部广告商进行测试。微软和Snap则是都在聊天机器人中加入了广告,并持续探索更多种曝光形式……

对应来看国内,百度是走得最快的,但其和海外巨头的思路并不同。从今年世界大会上百度集团副总裁、移动生态商业体系负责人王凤阳的分享来看,百度营销其实是已经形成了一个完整的“AI Native商业全景应用”。

其中的内核是生成式AI时代的营销方法论——“AIA营销科学体系”(Awareness认知、Interest兴趣、interact互动、Action行动)。虽然具体来看这四个节点本身并不是有非常大的变化,但生成式AI会使其焕发出新生命力。而且在大模型“大包大揽”让一切都简化实现时,这种洞察消费者变化的方法论还是延续了精细化营销的大趋势,让广告主不只是看最终转化。

不只是有营销方法论,“AI Native商业全景应用”也覆盖了品牌、效果、内容、经营这四大场景,各场景下均有AI产品及工具用以细化满足广告主所需。比如内容方面“擎舵”是重要支撑,多模态内容生成,兼顾文、图、视频三类创意生产,可显著提效。整体来看,当AI完全可以下探到具体的场景及个体不同场景下,也可以说是实现了AI的“普适化”。

另外,“AI Native商业全景应用”的四大能力都已产品化落地。

主要体现核心“技术力”正是扬楫,如上述所说,这是百度营销借助生成式AI从营销系统内部展开的整体变革,从系统层面进行提效。

在扬楫之前发布的产品“轻舸”,主要呈现出的是“连接力”。所谓“连接”,是指广告主用自然语言表达营销意图和目标,即可实现端到端投放,与目标人群连接。自然语言表达取代了过去相对复杂繁琐的各项设定,层层搭建计划的广告结构不再有,投放后还能自动适配搜索和信息流场景。

可以说,生成式AI承担了数字营销人员的许多旧职责,减少了人在沟通和协作中的难度,让广告在自动化投放基础上又前行了一大步,提效能力显而易见。中国制造代表性企业“三一重工”,使用“轻舸”后,转化量提升16%以上,转化成本降低超8%。

广告投放的前中后期,做数据洞察都是必要环节,此时产品“观星盘”正是让广告主保持洞察力的关键。

此前,观星盘已可以实现投前洞察行业、品牌和用户特征,投中分析媒介场景,投后做效果跟踪和度量、数据资产积累等等。如今基于生成式AI,观星盘也得以焕新:一方面是得益于各类基于AI形成的新产品的应用,其累积的可用数据体量更大;另一方面是借助AI,数据的广度和深度大幅提升,生成更为智能。

同时百度营销还推出了一个生成式AI对话式营销新产品“品牌BOT”,直观看它是以一个品牌专属数字人“形象”,覆盖投前、投中、投后全流程与消费者互动;同时它也是品牌专属大模型,品牌也可以通过这一产品洞察用户的诉求变化,从而去优化产品定位、改进营销策略。自8月31日开启公测,品牌BOT在短短的一个多月时间里已经覆盖了6个行业40多个客户。

在投放、洞察之外,广告营销与生意经营日益密不可分,因此百度营销也在通过“智能商家经营平台”来帮助商家提升其经营服务力。

依托生成式AI,实现了焕新后的智能商家经营平台,也具备了更多重智能化能力,包括AI机器人、智能建站、智能建店等等。这些能力项其实具备了很强的实用性,特别是对于中小商家来说,此前自己去做生意阵地的搭建投入大且存在难度,现在有智能化技术可用,搭建阵地的难度和成本都能降低。

王凤阳表示截至目前,AI机器人已覆盖超过2万5千家客户,智能建店覆盖了超过9700家客户,数字人直播带来的GMV增量超过50%。家居行业的三棵树,通过使用AI机器人,有效线索转化率提升了50%。还有图书行业的学魁图书,使用慧播星电商数字人直播,已实现GMV增长60%。

总结来看,百度形成的“AI Native商业全景”,既是从“小处”着手,深入营销各细节,从最具体落地的广告工作中充分释放了生成式AI的能力及价值;同时也形成了完整的生态,真正助推广告行业步入了一个全新的发展阶段。

生成式AI已经不是“打辅助”的角色。在以昆仑芯为核、以飞桨为框架、以及文心一言大模型的全栈布局基础之上,百度营销实现了生成式AI在广告营销应用层面的大刀阔斧的变革。而在百度营销的示范作用下,广告营销行业整体也会进一步加速奔向生成式AI,广告主是时候要做好与新技术共舞、步入生成式AI时代的准备了。


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