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            智能化浪潮中,廣告創意邁向新征程
            編輯:雁楓 [ 2022-3-4 9:42:02 ] 媒介雜志
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            當營銷與內容的邊界逐漸模糊,數據與智能化技術在營銷活動中的應用成為常態,廣告創意也開始邁入新的發展階段——創意不再只是頭腦風暴的“靈光一現”,數據與智能技術能夠為創意人提供更多線索和靈感,隨之而來的便是廣告創意從生產、投放到優化的全流程變革。那么,當前行業是如何理解創意智能化的?在實踐層面又積累了哪些基礎與優勢?在回答這些問題的過程中,創意智能化的面紗也被我們逐漸揭開。

            1

            //  理解創意智能化需從兩條思路出發

            在探討廣告創意智能化時,需要先從行業各方對該話題的理解出發。當前,業界對創意智能化的理解存在兩大“派系”。一種是傳統的“Big Idea”升級,充分調動數據與智能化技術的力量輔助人類創意工作;一種是基于程序化生態的延展,以大數據和智能化工具為核心,在極大提升廣告創意生產的規模與速度時,兼具一定的精準與效果。

            // 大創意至上:“Big Idea”體系下的創意智能化

            在既往的營銷體系中,創意無疑桂冠上的明珠,是曾幾何時熠熠生輝的4A機構引以為傲的能力。正如奧美創始人大衛·奧格威所說:“除非你的廣告源自一個大創意,否則將如夜晚航行的船只,無人知曉!比欢,在信息爆炸的媒體環境中,在大數據與人工智能當道的營銷生態中,“大創意”如何繼續發揮作用,如何獲得助力與提升?這個問題成為不少從業者探索創意智能化的起點。

            事實上,早在大數據與人工智能發展的起步階段,業界就已經在探討如何用數據和智能技術驅動“大創意”的生產與優化。廣告創意公司與大型廣告主成為這一領域的積極探索者。例如,2016年4月,日本麥肯便推出“人工智能創意總監AI-CD ß”,通過解構、分析和標記大量電視廣告,甚至是全日本放送聯盟廣告節10年以來所有的獲獎作品,再結合大數據與邏輯算法,做出針對性的創意廣告指導。

            現在,智能技術加持下的“Big Idea”不再局限于傳統的“頭腦風暴”與營銷經驗,而是可以通過數據與智能收集更多有效“創意線索”。例如,2020年,品牌Allbirds為了面向全球推廣跑鞋Dasher,通過快拍視頻廣告和互動式快拍測試了不同創意方法,之后根據數據反饋篩選出能同時傳達商品信息和可持續發展理念的最佳方案;贊意互動在確定新消費品牌“dearBOYfriend親愛男友”的營銷創意時,分別提煉了“清潔力強”“清爽”“留香”等不同關鍵詞進行嘗試,通過數據反饋發現目標用戶對于“留香”這個賣點更感興趣,最終打出“92%女生喜歡的男生香氣”這一營銷概念。類似案例其實還有很多。我們不難看出,數據與智能在當前“Big Idea”的生產與優化中更多扮演一種輔助角色,營銷創意人依舊是主導力量。廣告本質是一門說服性的藝術,而藝術的誕生與人類的智慧、情感和價值觀等密不可分,這是人工智能在短時間內無法取代人類完成的工作。

            // 小創意供給:程序化思維下的創意智能化

            隨著數字營銷、程序化廣告、計算廣告等概念的出現與發展,利用大數據與人工智能技術優化廣告營銷全流程,實現從洞察、創意、投放與效果優化的可計算與可預測,已逐漸成為行業共識。在這個發展過程中,廣告創意與投放愈發緊密地結合在一起。從2021年RTBChina發布的《中國程序化廣告技術生態圖》來看,廣告投放環節的數智化發展已非常成熟,營銷流程想要走得更加順暢,廣告創意無疑需要在規模與速度上與投放環節相匹配。這就衍生出另一條創意智能化的思路——將投放環節的程序化思維遷移到廣告創意領域,提升創意生產的規模與效率!俺绦蚧瘎撘狻庇纱硕鴣。

            首先,程序化廣告的初衷就是解決市場中的供需平衡問題。在投放環節,程序化模式解決的是有限且分散的廣告資源與海量的營銷需求間的平衡與匹配;在創意環節,程序化模式解決的則是少量的創意供給與海量的創意需求間的平衡與匹配。自1998年好耶打造了中國第一個收費運營的網絡廣告聯盟“好耶個人網站廣告聯盟”,到2014年筷子科技以創意資產管理和優化技術提供商的身份入局,再到BBAT等平臺級機構廣泛開展數據與智能化創意業務,廣告創意正從早期簡單的程序化運作模式逐步向智能化轉變。

            其次,智能化技術使程序化創意在規模與效率上從“短平快”向“快準狠”過渡。所謂“快”,指的是創意生產的效率和速度。創意生命周期大大縮短、營銷傳播節奏加快,無疑為廣告創意生產速度提出更高要求。因此,智能技術加持下的自動化生產成為行業各方都在探索的目標。所謂“準”,代表著廣告創意與目標消費者興趣偏好的精準匹配。在講求“品效合一”的時代,“精準”已經成為營銷效果的重要保證。因此,“千人千面”成為業界談及創意智能化時的關鍵詞之一。所謂“狠”,即在短時間內讓廣告創意實現更好的轉化效果。這就需要借助數據和智能進行廣告創意的動態優化,激發優質創意的營銷價值。

            2

            // 實踐創意智能化需結合自身資源與優勢

            對創意智能化概念理解的不同,帶來了行業實踐層面的差異。當前,智能化創意服務市場主要存在三股力量的競合博弈,包括最早涉入廣告創意領域的4A代理公司,專注創意領域智能化技術應用的第三方服務商,具備強大數據技術和媒體資源優勢的互聯網平臺。那么,不同機構在實踐創意智能化時需要具備哪些基礎?自身定位與優勢在哪里?具體實踐路徑又如何?

            // 4A公司“Big Idea”與程序化創意兩手抓

            作為廣告創意的最早提出者和實踐者,4A代理公司是我們談及創意智能化這一話題時無法忽視的一類角色。一方面數據與技術、流量與媒體的發展變遷,使得整個行業的營銷節奏不斷加快,“Big Idea”的生產提效,成為4A公司探索創意智能化的出發點;另一方面,接入程序化生態以滿足客戶投放需求,利用自身在營銷領域中的獨有優勢,與各類機構展開廣泛合作以提升程序化創意效果,成為4A公司推進創意智能化的重要使命。

            首先,4A公司提供的創意、策劃等傳統營銷服務仍存在行業需求,利用智能化技術輔助創意人才的“Big Idea”生產與優化,成為他們推進創意智能化的首要任務。一方面,營銷創意人才依舊是4A鞏固和升級創意服務的“撒手锏”。奧美大中華區董事長宋秩銘先生曾對此做過深刻反思:“4A還在用傳統的思維和標準來招聘創意人員,使得很多真正有理想與激情的非專業創意人才、技術人才難以進入所謂的4A!绷硪环矫,通過自研工具產品,利用智能化技術輔助“Big Idea”的生產提效,成為4A公司的常規探索路徑。例如,2020年,藍標發布了自主研發的全新智能營銷產品銷博特,通過生成式對抗網絡、詞向量、自然語言處理等人工智能技術,挖掘基于品牌關鍵詞的創意線索,最大限度輔助營銷人員發散創意。

            其次,滿足程序化廣告服務生態中的海量、個性化的創意需求也是4A公司面臨的一大挑戰。對此,4A公司明確自身在營銷領域的獨有優勢,加強與外部各類機構的數據與技術合作,以自研程序化創意系統提升創意效果。在優勢方面,4A公司不斷累積的營銷服務經驗,使其能夠快速深入地洞察廣告主需求,并以此建立成熟的營銷方法論體系,幫助廣告主在程序化創意環節的執行和落地更加游刃有余。在外部合作方面,4A公司嘗試與各類程序化廣告生態角色建立數據與技術合作關系,從而鞏固程序化創意服務的技術基座。例如,群邑集團便與國內四大互聯網媒體平臺均建立了基于數據技術和營銷解決方案的合作。在創意效果方面,4A公司正探索并研發智能化創意系統,目的是實現“千人千面”的創意投放與優化。例如,2021年,競立媒體推出全球部門競立媒體創意系統(MediaCom Creative Systems),通過“可尋址創意(Addressable Creative)”和“創意分析(Creative Analytics)”兩大功能,提升創意投放效果。

            // 第三方深耕技術應用,搭建SaaS創意服務體系

            任何行業的創新發展都離不開第三方這一角色的積極探索,創意領域也是如此。在整個營銷行業剛步入“程序化廣告”發展階段時,第三方技術服務商便開始了程序化創意的探索?梢哉f,他們是最早嘗試將數據化、智能化技術與創意領域結合,并落地為標準化產品的一方,在推動創意智能化發展中扮演著引領者與創新者的角色。

            一方面,專注于創意領域的數據收集與智能化技術研發,是第三方服務商推動創意智能化的基礎與核心優勢。相比其他機構,第三方的專注性與技術實力,使其在創意智能化領域走得更靠前。例如,特贊聚焦創意內容領域的數據技術積累與研發,與同濟大學設計創意學院聯合發起成立設計人工智能實驗室(Design A.I. Lab),致力于讓設計變得更加智能;秒影工場通過搭建“秒影人工智能實驗室(ClipWorks AI Lab)”,將計算機視覺、機器學習、匹配算法等技術應用在短視頻創意流程中,并形成智能創意引擎作為底層支撐。另一方面,基于多年的數據積累與人工智能技術探索,第三方形成了“解構—重組—優化—沉淀”全流程的SaaS創意服務體系,以提升創意的運作效率與效果。

            在創意解構方面,第三方基于對大量內容的學習與理解,構建了基于內容的元數據標簽體系,從而實現對單一內容的拆解。例如,特贊在2019年4月發布了創意開源數據集“DesignNET”,幫助機器更好地理解創意內容,包括字體風格、顏色組成、情緒表達等。在創意重組方面,基于標簽體系的內容解構,第三方便可借助數據與算法實現內容元素的自動交叉組合,形成所謂的自動化創意?曜涌萍紕撌既岁惾f鋒曾表示:“創意元素就像PS中的每個圖層,不同創意的生成就是不同創意元素排列組合的結果!痹趧撘鈨灮矫,考慮到創意元素的自動組合存在低質量的風險,創意的評估與優化也是第三方在創意服務中必不可少的一環。這也印證了當前的創意智能化仍處于初級階段,其自動化生成的結果還無法直接投入使用。在創意沉淀方面,第三方洞察到廣告主對創意資產管理的需求,以建設DAM系統或創意資產管理平臺的方式,幫助廣告主提升創意資產的利用率,實現創意資產的數據化、智能化轉型。

            // 互聯網平臺優勢顯著,營銷生態決定創意服務模式

            《2021中國互聯網廣告數據報告》顯示,TOP10企業的市場份額占比已達到94.85%,而阿里巴巴、字節跳動、騰訊和百度四大互聯網巨頭的市場份額占比則進一步提升至78.2%。這也意味著,面對營銷市場的創意智能化需求,互聯網平臺需要提供相應服務,從而保證整體營銷服務的閉環。其中,數據技術實力與生態聚合能力,成為其創意智能化服務中不可或缺的兩大優勢支撐。

            在數據技術層面,互聯網平臺一方面通過產品生態匯聚海量用戶數據與內容數據,形成了強大的用戶理解力與內容理解力,為其探索創意智能化打下重要基礎;另一方面則通過營銷生態匯聚大量廣告主數據和投放數據,形成了精準的效果匹配力與數據分析力,為其探索創意智能化提供了重要支撐。在生態聚合層面,互聯網平臺聚集了包括內容生態中的創作者、專業內容服務機構、4A代理公司、第三方技術服務商等各類角色,解決了平臺僅依靠自身技術手段,難以解決規;瘎撘庑枨蟮碾y題。

            聚焦在創意智能化實踐路徑上,互聯網平臺基于以上兩大優勢,以搭建創意服務平臺為核心,提高創意產能和供給,從而解決日益增長的創意需求與低效的舊生產模式之間的矛盾,最終促進營銷效果的提升。這背后與互聯網平臺所構建的營銷生態息息相關。首先,平臺會基于自身媒體資源特點對不同創意形態的服務有所側重。例如,以抖音為核心媒體資源的巨量引擎,便會以短視頻創意的智能化生成與優化為服務核心;以電商平臺為媒體資源的阿里媽媽,便先從圖文內容的智能化生成開始起步,阿里“鹿班”系統便是典型代表。第二,平臺在智能化創意生產的基礎上,促進創意供應方與需求方的高效匹配,這也體現了平臺在營銷服務中程序化思維的延伸。例如,巨量引擎的創意達人撮合平臺“巨量星圖”,百度的“慧合平臺”等。第三,平臺會將投放效果作為衡量創意好壞的重要指標,這也反映出平臺布局創意服務是基于自身營銷生態和目標的。例如,騰訊的“動態創意廣告”、巨量的前測后測工具、百度的“程序化創意解決方案”等。

            3

            // 智能化之反思:廣告創意的未來在何方?

            行業對于創意智能化的理解與實踐已在路上,那么當前廣告創意的智能化程度究竟如何?存在哪些問題?這也需要我們給予理性思考。一方面,智能化創意工具更多滿足的是對“量”的需求,而“質”的提升才應當是創意智能化的核心目的。從當前的技術應用成果來看,后者的智能化程度顯然還不夠。另一方面,內容領域的智能化技術“移植”到創意領域還需考慮諸多問題,本質在于藝術性與商業性仍存在悖論。

            // 從對“量”的滿足,過渡到對“質”的追求

            在傳統廣告創意界流傳著一個不可能三角——即“好創意”“快速生產的創意”“便宜的創意”三者不能同時滿足。然而,在智能技術的驅動下,機器生產的創意似乎在向這個不可能的三角發起挑戰。行業各方都在嘗試利用智能化技術,實現創意規模、效率與質量的同時滿足?此苿撘庵悄芑呀洶l展到如火如荼的階段,但現實是,智能化工具僅解決了行業對創意“量”的需求,并未帶來“質”的飛躍。這似乎與我們所期待的“智能化”還有一定距離。

            一方面,創意智能化的確需要解決行業“規;毙枨,但這并不是終極目標,也并不是“智能化”一詞的最佳體現。從當前行業各方的技術成果來看,創意的規;枨笠呀浤軌蚧緷M足。原因在于,創意的規;a是通過對創意元素的解構與重組實現的,而創意元素的交叉組合本身就基于計算機的數理邏輯,機器執行起來也會更容易。雖然這一過程已涉及諸多的技術與算法,但聚焦創意本身的理解,機器還需要進一步提升學習能力,這也是為何當前行業對于創意領域會達成“人機結合”的共識。當機器無法同人類一樣理解和生產創意時,人類的主導作用便顯現出來。

            另一方面,對創意“品質”的追求才是智能化的核心目的,與人類的創意能力較量才是對創意智能化的終極考驗。廣告創意作為品牌與消費者進行情感溝通的重要橋梁,兼具藝術價值與商業價值。因此,如何在保證商業價值的同時,利用智能化技術提升廣告創意的藝術價值,是行業下一步需要考慮的問題。我們也深知,藝術作為人類思想、情感與價值觀的延伸,其智能化的道路上無疑充斥著諸多挑戰。堅持“廣告是藝術”觀點的威廉·伯恩巴克認為廣告創作要依賴直覺和靈感。而當機器能夠與人類的創意靈感相較量時,也就印證了廣告創意智能化水平已經進入一個新階段。

            // 內容領域的智能化技術“移植”需提上日程

            廣告創意的最終落地形態仍是內容。內容領域的智能化在近幾年已經取得了飛速發展。無論是機器人寫作、電影預告片的自動化剪輯、視頻人物混剪等,都讓我們看到了智能化技術在創意領域的新可能。因此,將內容領域的智能化技術“移植”到創意領域,也被認為是推動創意智能化的一種有效捷徑。然而,由于媒體內容與廣告創意的商業目的不同,導致前者在對后者進行技術“移植”時還需考慮怎樣契合廣告業務運作體系的問題。

            具體來看,其一是創意生產過程中藝術性與商業性的平衡問題。與媒體平臺集成的精品化內容不同,廣告創意最終是為品牌的營銷傳播效果服務,廣告的藝術性永遠是“戴著腳鐐的舞蹈”,要以商業目標為重要前提。然而,廣告創意的藝術性與商業性之間一直存在悖論——具有高藝術性的創意廣告并不能帶來出色的傳播效果,而以商業目的為主導的創意廣告有時卻能夠帶來較好轉化。例如,在巨量引擎的創意服務平臺中,“創意靈感”板塊匯集的短視頻創意廣告案例雖然略顯“粗糙”,但由于轉化效果較好仍被放在推薦列表中。因此,在智能化技術的“移植”過程中,機構與平臺也需要明確媒體領域的文娛內容與廣告創意在生產流程和目的上的區別,謹慎把握藝術性與商業性平衡的問題,既不可忽視商業目標,也不可舍棄藝術價值。

            其二是創意有效性評估中算法與指標體系的差異性問題。一部高口碑電影與一條優秀廣告片的評估體系必然會呈現出明顯差異,原因也在于后者的商業屬性更強。在內容產業提供的智能化土壤中,設置何種算法更好地評估創意有效性?當投放有效性問題已被解決后,創意的有效性又該如何衡量?這些都是解決創意智能化時值得進一步探討的話題。無論是巨量引擎提供的創意前測后測工具,或是凱度內部推出的“創意評估器”,本質都是在解決創意有效性的問題。但由于各類產品工具在整體創意流程中尚處于較小位置,且行業對于創意“藝術與商業”的悖論問題也尚未達成共識,導致各家機構的評估體系各不相同。因此,針對創意有效性評估環節,各方機構在達成行業共識層面還需要投入更多精力,以探索出更適合創意流程與目標的智能化算法。

            智能化浪潮究竟為廣告創意帶來了什么?從表層來看,是行業各方對創意領域智能化技術的深入探索、應用與實踐成果。無論是圖片、文字或視頻創意,智能機器均可以實現自動化生成、投放與優化。從深層來看,則是科學與藝術的對立與磨合,當下與未來的過渡與碰撞。智能化技術讓創意以更科學和理性的方式落地與使用,但對于創意本身的藝術價值創造,機器依舊要讓步于人類。在我們為信息科技浪潮歡呼的同時,也要避免狂熱和魯莽所帶來的迷思。至少到目前為止,創意的智能化程度還處于初級階段,人類仍然是萬物的尺度。


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