基于人工智能的廣告營銷新生態(tài)研究

方鴻灝

（湖南快樂陽光互動娛樂傳媒有限公司 長沙 410000）

習(xí)近平總書記在向2023中關(guān)村論壇發(fā)去的賀信中表示新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革深入發(fā)展，需要攜手促進(jìn)科技創(chuàng)新，推動科學(xué)技術(shù)更好造福人民。當(dāng)前人工智能技術(shù)的發(fā)展正在給人類帶來巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，不僅在工業(yè)制造和物流管理等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，近年來廣告營銷行業(yè)也迎來了眾多新的變革。在傳統(tǒng)的精準(zhǔn)營銷、社群營銷的基礎(chǔ)上，大模型時代的生成式人工智能成為營銷生態(tài)的新寵。生成式人工智能是一種利用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并通過模擬人類思維生成新數(shù)據(jù)的技術(shù)，具有創(chuàng)意性、美感等的創(chuàng)作能力，被視為是推進(jìn)AI技術(shù)向更廣泛領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵之一。

本文將主要從大模型時代的生成式人工智能技術(shù)的角度，探討人工智能在廣告營銷領(lǐng)域的應(yīng)用，剖析其對營銷產(chǎn)業(yè)的影響與優(yōu)勢，以及面臨的挑戰(zhàn)與可能的解決方案。

一、生成式人工智能與廣告營銷新生態(tài)

（一）大模型時代的到來

隨著海量數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)和技術(shù)的進(jìn)步，大數(shù)據(jù)模型的規(guī)模越來越大，應(yīng)用場景更加復(fù)雜。這一時代將人工智能從“狹義人工智能”時代（Narrow AI）變?yōu)椤巴ㄓ萌斯ぶ悄堋睍r代（General AI），即信息處理、模型訓(xùn)練等各方面變得更加普適和高效。同時，基于大模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型架構(gòu)也得到了進(jìn)一步的創(chuàng)新和發(fā)展，比如GAN 等領(lǐng)域，使得生成式人工智能得到極大的發(fā)展。人工智能技術(shù)主導(dǎo)下的廣告營銷市場不再是傳統(tǒng)廣告市場的競爭格局，傳統(tǒng)廣告行業(yè)主要通過創(chuàng)意、渠道和品牌等方式進(jìn)行競爭和爭奪市場份額，而人工智能技術(shù)的應(yīng)用則呈現(xiàn)出新的競爭格局和模式。人工智能技術(shù)開啟了由傳統(tǒng)“人工設(shè)計”向“智能化設(shè)計”轉(zhuǎn)變的新時代，通過技術(shù)和算法的創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)廣告市場的分析以及效果的實(shí)時預(yù)測和調(diào)整，從而在用戶競爭環(huán)境下更好地獲取市場份額。

（二）生成式人工智能在營銷中的應(yīng)用

1.創(chuàng)意生成

在廣告營銷中，創(chuàng)意始終是非常重要的一環(huán)。傳統(tǒng)的廣告創(chuàng)意更多是人工經(jīng)驗(yàn)設(shè)計，難免偏離目標(biāo)客戶的興趣和需求。而生成式人工智能可以通過對廣告素材、用戶反饋等數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，自動生成具有創(chuàng)意和吸引力的廣告內(nèi)容。通過分析和理解廣告目標(biāo)、目標(biāo)受眾和市場需求，生成式人工智能可以生成新穎、個性化和引人注目的廣告創(chuàng)意，增加品牌和產(chǎn)品的曝光度。具體來說，人工智能技術(shù)與廣告創(chuàng)意生產(chǎn)結(jié)合，由過往的海量人力手工設(shè)計素材模式，升級為AIGC 根據(jù)客戶不同營銷目標(biāo)批量生產(chǎn)廣告素材模式，廣告創(chuàng)作過程中，能夠以更快速精準(zhǔn)的方式完成廣告設(shè)計和創(chuàng)意輸出，從而大幅提高廣告的效率。

舉例來說，可以通過對廣告目標(biāo)、產(chǎn)品特性和用戶需求的學(xué)習(xí)，自動生成吸引人的廣告文案。通過訓(xùn)練模型來理解語義和情感，以及對語言的創(chuàng)造性使用，生成式人工智能能夠產(chǎn)生多樣化、個性化的廣告文案，幫助品牌與目標(biāo)受眾建立更緊密的聯(lián)系；可以通過對廣告素材庫和標(biāo)注數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，自動生成圖像和視頻廣告內(nèi)容。它可以識別有吸引力的視覺元素、配色方案和排版風(fēng)格，產(chǎn)生與品牌形象和目標(biāo)受眾相匹配的創(chuàng)意素材。通過學(xué)習(xí)廣告效果數(shù)據(jù)和用戶反饋，生成式人工智能可以預(yù)測和評估創(chuàng)意的表現(xiàn)，并提供改進(jìn)建議。這有助于廣告主在投放之前，了解創(chuàng)意的潛力和可行性，并優(yōu)化創(chuàng)意以提高廣告投放的效果。

2.內(nèi)容生產(chǎn)

內(nèi)容是傳播營銷的重要途徑之一。傳統(tǒng)的內(nèi)容生產(chǎn)往往包括文案、圖片、視頻等，但這些內(nèi)容的創(chuàng)作難免要耗費(fèi)大量人力物力，而且無法足夠貼近目標(biāo)用戶的興趣點(diǎn)。而生成式人工智能技術(shù)可以通過學(xué)習(xí)海量的內(nèi)容，生成出更具有吸引力的、個性化的內(nèi)容，更能引起用戶的興趣。

舉例來說，生成式人工智能可以通過學(xué)習(xí)大量自然語言數(shù)據(jù)，自動生成文章、新聞、評論、對話等文字內(nèi)容。例如，可以通過輸入一些關(guān)鍵詞或主題，生成式人工智能就可以自動生成相應(yīng)的文章或評論。生成式人工智能還可以應(yīng)用于語音合成領(lǐng)域，可以生成具有自然語言發(fā)音、音調(diào)、語氣等特點(diǎn)的語音，用于各種語音交互應(yīng)用。生成式人工智能具有非常廣泛的應(yīng)用前景和潛能，可以應(yīng)用于各種內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域，提高內(nèi)容生產(chǎn)效率和質(zhì)量，開啟全新的創(chuàng)作方式和藝術(shù)形式。

3.客戶分析

助力廣告客戶提升效果一直是廣告營銷所追求的核心目標(biāo)，廣告客戶效果提升需要依靠大量的數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化措施。數(shù)據(jù)的收集、整理和分析對于檢測廣告效果、了解用戶反饋和優(yōu)化廣告投放策略至關(guān)重要。然而，廣告營銷生態(tài)體系中存在多個數(shù)據(jù)源和維度，數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化需要針對不同渠道和平臺進(jìn)行，并從中抽取出關(guān)鍵指標(biāo)和洞察，以支持廣告客戶效果的提升。而現(xiàn)在，借助大模型生成式人工智能技術(shù)，通過對海量數(shù)據(jù)的智能分析、大數(shù)據(jù)的實(shí)時模型更新，以及機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，預(yù)測廣告效果和ROI（投資回報率），并生成最優(yōu)的廣告投放策略，這樣可以更精細(xì)化、更準(zhǔn)確地確定廣告的投放方式，幫助廣告主在有限的預(yù)算下獲得最大的回報。

例如，Z 世代對于傳統(tǒng)廣告的免疫性較強(qiáng)，因此品牌需要通過個性化廣告投放來吸引他們的注意力。生成式人工智能可以通過深度學(xué)習(xí)和模式識別技術(shù)來分析用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，例如搜索記錄、購買記錄等，以預(yù)測用戶的興趣和需求，還可以對用戶的評論、社交媒體內(nèi)容等進(jìn)行情感分析，了解用戶對廣告的情感和態(tài)度，從而幫助廣告主調(diào)整廣告的內(nèi)容和策略，更好地與用戶進(jìn)行互動和溝通可以幫助品牌實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的廣告定位。穿山甲和廣點(diǎn)通等平臺提供了強(qiáng)大的廣告定向功能，利用AI 算法可以根據(jù)用戶的興趣、行為和地理位置等因素進(jìn)行廣告投放，潛移默化影響用戶心智。

4.營銷策略

廣告營銷生態(tài)體系下的營銷策略制定面臨著多渠道環(huán)境、數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策、受眾多樣性、競爭環(huán)境以及快速變化的技術(shù)和趨勢等復(fù)雜性挑戰(zhàn)。該生態(tài)體系通常包含包括多個廣告渠道和平臺，如搜索引擎、社交媒體、移動應(yīng)用和傳統(tǒng)媒體等。不同渠道和平臺具有不同的特點(diǎn)、受眾和投放機(jī)制，營銷策略需要針對不同渠道做出調(diào)整和優(yōu)化。制定跨渠道的一致性策略和統(tǒng)一的品牌形象，需要考慮多個渠道的差異性和相互關(guān)聯(lián)性。

借助人工智能可以幫助我們預(yù)測和分析市場需求和趨勢，同時構(gòu)建洞察和數(shù)據(jù)模型來制定更好的營銷策略。通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)，我們可以更加精準(zhǔn)地了解消費(fèi)者群體，以便更好地把握他們的需求，給他們匹配更好的營銷方案，靈活把握市場商機(jī)。另外，人工智能技術(shù)還能夠?qū)崿F(xiàn)智能信息的提煉和挖掘，從而幫助發(fā)掘潛在需求和市場機(jī)會，更好地幫助品牌和企業(yè)制定更全面的營銷策略和商品定位。

5.營銷管理

成熟的廣告營銷生態(tài)投放系統(tǒng)通常需要處理海量的實(shí)時數(shù)據(jù)，包括廣告主信息、廣告創(chuàng)意、用戶行為數(shù)據(jù)、競價信息等。這些數(shù)據(jù)需要準(zhǔn)確地收集、存儲、處理和分析，以支持實(shí)時的廣告投放和決策。通常系統(tǒng)需要處理龐大和復(fù)雜的數(shù)據(jù)涉及到數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)加工和數(shù)據(jù)存儲等一系列復(fù)雜的流程。另外，廣告投放系統(tǒng)通常需要與多方系統(tǒng)進(jìn)行集成，包括廣告交易平臺、數(shù)據(jù)提供商、廣告主系統(tǒng)等。這涉及到不同系統(tǒng)之間的接口對接、數(shù)據(jù)格式兼容性、協(xié)議一致性等問題。確保各個系統(tǒng)無縫協(xié)同工作和數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確傳遞是一個復(fù)雜且關(guān)鍵的任務(wù)。應(yīng)對這些復(fù)雜性挑戰(zhàn)意味著高額的管理成本，而人工智能可以幫助廣告營銷從業(yè)者實(shí)現(xiàn)延伸自身的能力，使廣告生態(tài)系統(tǒng)更健康高效地運(yùn)作。

例如，通過自然語言處理技術(shù)，可以用機(jī)器代替一些低效率工作，比如自動化廣告管理、深度學(xué)習(xí)算法等，通過人工智能技術(shù)進(jìn)行自動化和快速的數(shù)據(jù)分析，為廣告策劃和投放等流程帶來整體性的管理，從而實(shí)現(xiàn)成本節(jié)約；還可以自動執(zhí)行一些重復(fù)性的任務(wù)和流程，如系統(tǒng)備份、日志清理等，減少手動工作的需求。通過學(xué)習(xí)和識別任務(wù)與流程的模式及規(guī)律，它可以自動執(zhí)行和管理這些任務(wù)，提高效率，減少人工操作的錯誤和延誤，從而降低系統(tǒng)管理的成本；可以通過對系統(tǒng)資源的使用情況和負(fù)載的分析，提供資源優(yōu)化和容量規(guī)劃的建議。通過學(xué)習(xí)和預(yù)測系統(tǒng)負(fù)載的模式和趨勢，它可以幫助系統(tǒng)管理員合理分配和管理系統(tǒng)資源，避免資源的浪費(fèi)和資源瓶頸的出現(xiàn)，從而提高系統(tǒng)的利用率和性能。

6.信息安全

廣告營銷行業(yè)通常有來自不同領(lǐng)域的廣告客戶，如何保障廣告內(nèi)容合法合規(guī)一直是行業(yè)內(nèi)的重點(diǎn)和難點(diǎn)，利用自然語言處理和圖像識別等AI 技術(shù)手段，可以實(shí)現(xiàn)自動審核廣告素材，極大提升審核效率和準(zhǔn)確性，同時也可以減少人工審核成本和時間，降低審核風(fēng)險。

舉例來說，生成式人工智能可以通過訓(xùn)練模型來識別和過濾出廣告素材中的敏感內(nèi)容，例如色情、暴力、政治敏感等。模型可以學(xué)習(xí)和理解不同類型的敏感內(nèi)容，并在廣告素材審核過程中進(jìn)行自動篩選；可以識別和檢測廣告素材中的侵權(quán)行為，例如未經(jīng)許可的商標(biāo)、版權(quán)等。通過訓(xùn)練模型來學(xué)習(xí)和識別知識產(chǎn)權(quán)相關(guān)的特征和模式，可以自動對廣告素材進(jìn)行審核；可以分析廣告素材中的文字內(nèi)容，并檢查其質(zhì)量和準(zhǔn)確性。它可以識別語法錯誤、拼寫錯誤等問題，并提供修正建議。這有助于廣告主改進(jìn)文字表達(dá)，提高廣告的可讀性和專業(yè)性，避免因錯誤而引起的誤解和負(fù)面影響。

二、技術(shù)挑戰(zhàn)與解決方案

雖然生成式人工智能技術(shù)在廣告營銷領(lǐng)域應(yīng)用前景廣闊，但在技術(shù)實(shí)現(xiàn)過程中仍然面臨不少難題，比如技術(shù)瓶頸、數(shù)據(jù)隱私問題和虛假信息等。要想有效發(fā)展，需要從以下三個方面加以改善：

（一）技術(shù)瓶頸

傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)并不能解決復(fù)雜的分類和生成任務(wù)，因此人們將目光轉(zhuǎn)向了生成式人工智能技術(shù)。但生成式人工智能技術(shù)也面臨著一系列的技術(shù)難題，其中最重要的是生成出來的結(jié)果缺乏可解釋性與人的直觀理解，這會影響其實(shí)際應(yīng)用。同時，大模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型以取得更好的性能，然而，要獲取足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常需要耗費(fèi)大量的時間和人力資源，也可能受限于數(shù)據(jù)來源的質(zhì)量和多樣性。大模型也需要更多的計算資源來進(jìn)行訓(xùn)練，加快訓(xùn)練速度。但是，目前計算資源的供給仍舊有限，要訓(xùn)練大規(guī)模的生成式人工智能模型仍需要消耗大量的時間和資源。

解決方案：通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，增加數(shù)據(jù)的多樣性和數(shù)量，從而提高模型的性能。例如，可以利用文本生成模型自動生成大量的數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練，也可以通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換或增強(qiáng)方法擴(kuò)充數(shù)據(jù)集。通過可視化和解釋技術(shù)，幫助用戶理解生成式人工智能模型的決策機(jī)制和內(nèi)部機(jī)理，透明模型的推斷過程。例如，可以利用可視化界面、語言模型漫游器等工具，觀察模型的運(yùn)行結(jié)果和推斷路徑，進(jìn)一步調(diào)試和優(yōu)化模型。

（二）數(shù)據(jù)隱私問題

與此同時，數(shù)據(jù)隱私問題是使用人工智能技術(shù)時不可避免的問題。在目前許多國家法律的約束下，機(jī)構(gòu)無法被授權(quán)使用其官方數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和測試。數(shù)據(jù)隱私問題的另一個核心是數(shù)據(jù)共享。在生成式人工智能的訓(xùn)練過程中，可能需要多方共享數(shù)據(jù)，這就存在著數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險。

解決方案：機(jī)構(gòu)可以借助區(qū)塊鏈技術(shù)和加密算法來增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性，特別是隱私保護(hù)。同時，“同態(tài)加密”技術(shù)可以大大減少數(shù)據(jù)共享的風(fēng)險。這種技術(shù)可以讓多方在不互相傳遞信息的情況下對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，不會暴露原始數(shù)據(jù)，從而保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。

（三）虛假信息問題

在大模型時代的生成式人工智能中，虛假的信息是一個常見的問題。這可能是由于輸入的數(shù)據(jù)集中存在噪音和錯誤，或者是因?yàn)樯赡Ｐ捅旧沓霈F(xiàn)了一些問題。輸入的數(shù)據(jù)集中可能包含干擾數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能會干擾生成過程，導(dǎo)致出現(xiàn)虛假信息。數(shù)據(jù)噪聲會干擾模型的訓(xùn)練，因此在訓(xùn)練數(shù)據(jù)時需要去除異常值或錯誤數(shù)據(jù)。在輸入的數(shù)據(jù)集中，可能存在缺失數(shù)據(jù)的問題。一些輸入變量可能沒有被完全觀測到，這樣會導(dǎo)致生成的數(shù)據(jù)有虛假信息。

解決方案：可以通過深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中的一些特殊的損失函數(shù)來過濾掉數(shù)據(jù)噪聲。通過引入一些噪聲標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)，可以使訓(xùn)練出的模型更健壯。也可以考慮使用一些降噪技術(shù)，例如周期性和奇異值分解等技術(shù)來減少干擾數(shù)據(jù)帶來的影響。也可以通過添加一些噪聲或利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）技術(shù)，來生成缺失數(shù)據(jù)以及缺失值的替代數(shù)據(jù)。

結(jié)語

利用人工智能技術(shù)在廣告營銷領(lǐng)域中的應(yīng)用，可以優(yōu)化創(chuàng)意創(chuàng)造過程、改進(jìn)廣告投放方式、降低運(yùn)行成本、制定更佳的營銷策略等，推動廣告行業(yè)向更智能化的投放方向發(fā)展。本文主要從大模型時代的生成式人工智能技術(shù)的角度論述了其在廣告營銷領(lǐng)域應(yīng)用的影響與優(yōu)勢，以及面臨的挑戰(zhàn)與可能的解決方案。隨著大模型和生成式人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，新的機(jī)會和挑戰(zhàn)也將不斷涌現(xiàn)。只有在適應(yīng)快速變化的市場和技術(shù)趨勢中，才能贏得市場競爭的先機(jī)。