在當今信息過載的時代，廣告主面臨著雙重挑戰(zhàn)：一方面，廣告需要成為品牌和消費者之間建立聯(lián)系的媒介；另一方面，碎片化信息使得受眾的注意力變得愈發(fā)短暫。毫無疑問，優(yōu)秀的廣告創(chuàng)意是能在競爭激烈的市場中脫穎而出的制勝法寶，擁有獨具創(chuàng)意的廣告不僅是品牌產(chǎn)品或服務的展示，更是捕捉目標受眾的心靈，激發(fā)他們采取行動，并最終實現(xiàn)轉(zhuǎn)化的工具。
而作為廣告投放商，重點關注的指標之一就是點擊率（CTR），即用戶在看到廣告后點擊的百分比。高點擊率不僅代表著網(wǎng)站流量的增加，更意味著廣告成功引起了受眾的共鳴。然而，實現(xiàn)高點擊率需要對受眾行為深入剖析，對廣告創(chuàng)意的每個細節(jié)保持敏感洞察，并具備在市場迅速變化時快速調(diào)整和迭代的能力。
機器學習驅(qū)動下
廣告創(chuàng)意之演變
在過去，廣告創(chuàng)意往往依賴于創(chuàng)作者的經(jīng)驗和直覺，這種創(chuàng)作方式在傳統(tǒng)廣告領域中確實發(fā)揮了重要作用，帶來了一些令人難忘的經(jīng)典廣告作品。然而，隨著科技的不斷進步，這種依賴于個體感知的創(chuàng)意方式也面臨著一系列挑戰(zhàn)。
01 傳統(tǒng)廣告創(chuàng)意面臨的挑戰(zhàn)
傳統(tǒng)手動廣告創(chuàng)意過程通常受限于創(chuàng)作者的主觀決策，使得廣告往往只反映了個體的經(jīng)驗和喜好，難以全面迎合廣大受眾。此外，手動創(chuàng)意設計需要耗費大量時間進行市場研究和判斷，導致反應速度相對較慢，效率不高。處理大規(guī)模、高維度的數(shù)據(jù)超出了人的認知能力范圍，容易忽略一些潛在的優(yōu)化機會。在快節(jié)奏的廣告市場中，手動優(yōu)化可能無法實時響應變化，從而導致錯失市場機會。
更進一步，缺乏系統(tǒng)化和一致性的方法使得每次優(yōu)化決策都受到不同因素的影響，難以建立起持續(xù)、可復制的優(yōu)化流程。這使得廣告創(chuàng)意的改進過程變得零散而不可控。同時，固定的創(chuàng)意模式使得創(chuàng)新變得困難，廣告內(nèi)容缺乏新意，無法跟上市場和受眾的變化，進一步限制了廣告的影響力和吸引力。
正因如此，在科技高速發(fā)展的時代，廣告行業(yè)也急需技術助力，而機器學習則是這一領域的焦點。作為人工智能的子集，機器學習通過提供基于數(shù)據(jù)的深刻洞察，優(yōu)化廣告創(chuàng)意以更好地滿足觀眾的期望和需求，在廣告技術領域迅速獲得認可和應用，為廣告行業(yè)帶來了深遠的變革。
02 機器學習助力廣告創(chuàng)新
機器學習能夠以數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式進行廣告創(chuàng)意。在新時代的廣告創(chuàng)意過程中，不再僅僅依賴主觀判斷，而是通過分析海量用戶數(shù)據(jù)，精準地定位目標受眾的興趣和偏好。個性化定制的廣告不僅為消費者帶來千人千面的體驗，而且對受眾產(chǎn)生更為深遠的影響力。
在創(chuàng)意生成方面，機器學習通過自然語言處理、機器視覺等技術，能夠從多個維度提取關鍵特征，實現(xiàn)創(chuàng)意的多樣性和創(chuàng)新性。不再受固定的創(chuàng)意模式的約束，機器學習使得廣告創(chuàng)意變得更加靈活和富有創(chuàng)意。
而實時優(yōu)化是機器學習在廣告創(chuàng)意中的又一利器。通過不斷地分析實時數(shù)據(jù)，能夠迅速調(diào)整廣告內(nèi)容和形式，以保持與市場變化的同步。這種動態(tài)優(yōu)化不僅提高了廣告效果，還大大提升了廣告投放的效率。
廣告投放新范式
機器學習引領創(chuàng)意生成優(yōu)化
作為開發(fā)者全球增長平臺，匯量科技深度整合機器學習技術，將其貫穿廣告投放的各個關鍵階段。通過持續(xù)的技術升級和算法能力的優(yōu)化，推出了以機器學習為技術基礎的一站式增長解決方案。這不僅實現(xiàn)了精準廣告投放，同時關注投放效果、變現(xiàn)收益及應用體驗。針對性幫助廣告主更好的實現(xiàn)廣告投放目標的ROI最大化，完成更智能、高效、精確的廣告投放策略，以突破增長平臺期。
匯量科技大數(shù)據(jù)和機器學習平臺
匯量科技機器學習系列內(nèi)容將深入介紹匯量科技的機器學習技術如何在廣告投放的每個關鍵階段提供支持及賦能。作為系列內(nèi)容的開篇，本文將聚焦廣告投放第一步——【創(chuàng)意生成優(yōu)化】環(huán)節(jié)，深入探索機器學習機器學習在此環(huán)節(jié)的應用，以及它如何通過高效的數(shù)據(jù)處理和預測算法，徹底改變了營銷人員對創(chuàng)意優(yōu)化的傳統(tǒng)方式。
機器學習在廣告創(chuàng)意優(yōu)化方面也發(fā)揮關鍵作用，通過海量創(chuàng)意分析、自動創(chuàng)意生成和動態(tài)創(chuàng)意優(yōu)化，不僅在提高廣告效果方面取得顯著成果，同時為受眾創(chuàng)造了更富趣味和價值的廣告體驗。
·海量創(chuàng)意分析：
借助自然語言處理（NLP）、機器視覺（CV）等數(shù)據(jù)挖掘技術，從市場中汲取靈感，為廣告創(chuàng)意提供方向。這項技術的應用也幫助廣告主不斷創(chuàng)新，吸引用戶注意力。
1 語義圖像識別：
通過NLP分析文本描述，結(jié)合CV識別圖像元素，廣告創(chuàng)作者可以更精準地理解圖像中的物體、場景，以及與廣告相關的元素。這有助于生成更富有創(chuàng)意和與廣告目標相關的圖像內(nèi)容。
2 基于情感分析的創(chuàng)意生成：
NLP可以對自然語言進行文本&情感分析，CV也可以通過數(shù)據(jù)挖掘進行情感識別，廣告創(chuàng)作者可以更好地理解用戶在文字和圖像中表達的情感。通過了解用戶的情感狀態(tài)，廣告內(nèi)容可以調(diào)整以更好地契合用戶的情感體驗，提高廣告的情感共鳴力。
3 視覺元素個性化推薦：
利用NLP對用戶文本數(shù)據(jù)的分析，結(jié)合CV對圖像元素的識別，廣告系統(tǒng)可以個性化推薦與用戶興趣相關的視覺元素。這使得廣告創(chuàng)意可以更好地迎合用戶的口味，提高廣告內(nèi)容的吸引力。
4 品牌一致性管理：
結(jié)合CV技術識別品牌標識和NLP技術理解品牌聲音，廣告系統(tǒng)可以確保廣告中的文本和圖像與品牌形象一致。這有助于構建和維護品牌形象的一致性，提高品牌在用戶心中的認知度和信任感。
·自動創(chuàng)意生成&動態(tài)創(chuàng)意優(yōu)化：
利用大語言模型（LLM）、機器視覺（CV）、生成式AI（AIGC）等技術，從現(xiàn)有創(chuàng)意素材中提取關鍵特征，并生成創(chuàng)新性的廣告圖像、文案和視頻；通過動態(tài)調(diào)整創(chuàng)意風格，實現(xiàn)千人千面的創(chuàng)意投放，提高廣告的針對性和吸引力。這意味著廣告主可以更高效地創(chuàng)建吸引人的廣告內(nèi)容，提高創(chuàng)意生成的效率和質(zhì)量的同時提高用戶互動率。
1 廣告文案生成：
如GPT-3，可以通過學習大量文本數(shù)據(jù)，生成更自然、有趣、并富有創(chuàng)意的廣告文案。廣告創(chuàng)作者可以利用LLM生成的文案作為創(chuàng)意的起點，從而更快速地產(chǎn)生大量個性化、引人入勝的廣告語言。
2 個性化推薦：
LLM可以通過分析用戶行為和歷史數(shù)據(jù)，生成個性化的廣告推薦文案。這種個性化的推薦能夠更好地滿足用戶的興趣和需求，提高廣告的點擊率和轉(zhuǎn)化率。
3 情感分析：
CV還可以用于分析圖像中的情感元素，例如人臉表情。通過了解廣告中傳達的情感，廣告創(chuàng)作者可以調(diào)整內(nèi)容以更好地引起目標受眾的共鳴，提高廣告的情感互動性。
例如不久前可口可樂進軍生成式人工智能所推出的廣告《Masterpiece》，該廣告與OpenAI合作，采用AI（Stable Diffusion+3D建模+實拍）設計。通過將人工智能增強動畫與真人表演巧妙結(jié)合，成功地“復活”了多件世界名畫作品。這不僅在視覺上深刻傳達了品牌形象，更宣告了生成式人工智能已深入廣告行業(yè)，為廣告領域帶來了重大變革，而這一創(chuàng)新案例也生動地印證了機器學習與廣告創(chuàng)意相輔相成，為行業(yè)拓展了更多可能性。
技術驅(qū)動創(chuàng)意
廣告投放效率質(zhì)量雙提升
在持續(xù)的研發(fā)投入下，匯量的機器學習平臺體系逐漸完善、日益強大。這一技術實力在旗下程序化廣告平臺Mintegral上得以充分體驗，讓廣告在正確的時間、合適的場景下能夠?qū)崿F(xiàn)精準觸達目標用戶，同時兼顧了投放效果、變現(xiàn)收益以及應用體驗。作為全球領先的程序化移動廣告平臺，Mintegral也是首批將DCO動態(tài)創(chuàng)意優(yōu)化技術與互動創(chuàng)意相結(jié)合的廣告平臺之一。
動態(tài)創(chuàng)意優(yōu)化技術通過智能組合與動態(tài)優(yōu)選廣告素材，實時將廣告呈現(xiàn)成用戶喜歡的模樣。我們的算法在廣告請求篩選中增加創(chuàng)意組合的維度，提高廣告投放效率，實時優(yōu)化投放策略，幫助廣告主更迅速、更有效地提升獲客效益與質(zhì)量。
以匯量科技旗下一站式創(chuàng)意制作平臺舉例，該平臺集素材編輯器、錄屏、創(chuàng)意模板等功能于一體，無須任何代碼基礎，即可「從0到N」實現(xiàn)流暢、簡單、自動化的素材制作與優(yōu)化：
200+在線可玩素材模板，可通過PPT式的「拖拉拽」，快速組建個性化試玩素材，并一鍵適配各大投放渠道，輕松實現(xiàn)降本增效，高效輸出優(yōu)質(zhì)試玩素材。
智能識別，批量消除相關元素
通過學習大量文本數(shù)據(jù)，根據(jù)不同的游戲素材，智能生成更為自然、富有趣味和創(chuàng)意的視頻（口播）文案。從而快速生成大量個性化廣告語言，實現(xiàn)高效而富有創(chuàng)造力的應用。
智能生成文案
集成多種便捷AI組件，包括視頻分鏡智能切割、語音轉(zhuǎn)文字、元素消除/替換、AI配音、智能翻譯等，開發(fā)者可以在同一平臺中就能完成所有操作，批量輸出多條視頻創(chuàng)意，進而快速投入A/B測試，適配多樣化投放渠道，高效定位爆款素材、優(yōu)化投放效果。
通過機器學習技術的助力，廣告創(chuàng)意素材的制作開發(fā)有了顯著提速，原本需要多方協(xié)同耗時1~2周才能完成的廣告素材組合，現(xiàn)在僅需1~2天即可實現(xiàn)。技術和創(chuàng)意的融合，也使得匯量科技可以為廣告主提供更全面、高效的解決方案。
面對未來經(jīng)濟發(fā)展的不確定性，廣告主將更加注重效果營銷，以實現(xiàn)最佳的投入產(chǎn)出比。在這個過程中，機器學習的運用變得尤為關鍵。通過精確的數(shù)據(jù)分析和預測算法，廣告主可以更智能地選擇廣告創(chuàng)意素材，提升廣告活動的表現(xiàn)效果，進而增加用戶粘性。對于移動游戲營銷業(yè)者而言，他們所面臨的挑戰(zhàn)在于找到適合目標受眾的平衡點。在這一挑戰(zhàn)中，正確選擇適合的機器學習驅(qū)動的廣告創(chuàng)意合作伙伴，將事半功倍，為廣告活動的成功投放注入更多智能化策略。
從大語言模型到實現(xiàn)千人千面，機器學習為廣告領域帶來了前所未有的創(chuàng)新。隨著技術的不斷演進，我們能夠期待看到更多廣告創(chuàng)意領域的應用，為品牌傳播開辟更廣闊的可能性，助力廣告主在不確定的環(huán)境中取得更為顯著的市場競爭優(yōu)勢。
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