如何让chatgpt制作产品落地页 AI + AIGC,数字广告的最终形态

AI资讯1年前 (2023)发布 fengdao
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叱咤十多年风云的程序化广告走到2023年,终于要迎来一个接近终局的拐点。AIGC的出现,让数字广告这个庞大的列车陡然变轨。

加上AI也蛰伏在其间多年,量变的积累终会发生质变。

1. 万马狂奔!

在我的大课堂中(《数据驱动 | 以消费者为核心的营销数字化转型:方法与案例》),介绍今天的数字广告重大变化趋势的时候,讲到:今天的数字广告,比过去任何时候都要拼创意,或者更确切地说,是拼承载创意的素材

创意的好坏,决定了点击率的高低,并且连带影响了广告被展现的机会,以及最终广告转化的效果。某种意义上,创意是决定性力量之一。

为了找到所谓的“最佳创意”,广告主的最好策略是赛马策略——上多个创意素材,然后在真实的投放中,比较哪个创意的表现更好。

赛马策略的难点是,idea(出点子)和(制作)两个环节都不太容易。

AIGC的出现,极大倍增了的能力,同时在idea上也能有所帮助。

这很容易理解,idea有之类的加持,有AI绘图和AI视频的加持。

过去10个人3天出5个素材,现在2个人1天出10个素材。

与某个国内的大广告集团(利欧)的负责人交流,他们的广告代运营的业务,已经大量引入了这个方法。

过去我们一次性跑5个素材,现在我们一次性跑50个素材。过去5个素材要一周时间生产,现在50个素材只要3天时间就能出来。

从50个素材里面至少能跑出3个爆款!而过去5个素材的赛马,常常跑不出有效果的创意,还得继续加班加点的做新素材。

50个素材只是开始,后面的赛马,来个万马狂奔,也不会让人奇怪。

2. 受众标签 + AIGC + 监督学习:数据的一条龙应用

但AIGC只是改变了创作的效率,它并没有带来广告的新形态。

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但广告的革新,显然也不只会依赖AIGC,它早已经应用多年的AI,也在持续进化。

基于AIGC和AI的合作,一个新的形态正在诞生:

当某个人群(甚至某个个人)来到广告位上,AIGC针对他们的标签(由CDP或DMP提供),几乎实时地生成创意素材,然后进行投放。然后,基于监督学习的AI开始工作,不断反馈给AIGC投放的效果,并帮助AIGC理解,描述这群(这个)受众的哪个标签的权重应该更重,从而让AIGC能够进一步优化它的“创意作品”,从而让广告投放的效果能够不断迭代提高。

要注意这个新方法中的关键点。

在这个新方法中,标签是关键点。标签不准,后面的一系列自动化工作都会跑偏。差之毫厘,谬以千里。所以,对CDP或者DMP提出了更高的要求。或者说,CDP或DMP的重要性进一步提升了。

AI也会对CDP(DMP)进行改造升级,在我的这篇文章中介绍,具体就不赘述了。参看:来了,CDP、MA以及DAM等“传统”还有活路吗?

此外,标签目前还不能成为直接让AIGC工作的提示词,但将标签转化为提示词的工具,或者直接能读懂标签的AIGC,肯定很快就会出现。这毫无悬念。

3. 端到端的个性化

当我们把注意力放在AI和AIGC对投放端的改造时,我们也不能忽略它们对落地端的改造。

广告投放的落地端(例如落地页),已经能够实现基于流量特征的自动化的组合。例如我在很久以前介绍的的“灵蹊”类的产品。

这个阶段的产品有一定的AI能力,它们同样是基于监督学习的优化。

AIGC会很快加入到这个领域,自动生成网页、界面、视频、动画,乃至于互动(背后是自动撰写的程序),都不是问题。你告诉类的工具,你要的落地页有什么要求,它给你自动搞定。

不仅如此,AIGC还能够学习如何将生成的落地页与此前投放的广告的创意结合起来。如果广告创意本身是因人而异高度定制化的,那么落地页的内容和视觉,也一定会与这个广告高度匹配。

甚至,再进一步,不仅落地环节,其后的的更深度互动和流程,都是自动化的高度匹配的。

这样,整个广告投放的端到端的全部环节,都将交由AIGC和AI深度自动化个性化的实现。

4. 攻占策略高地

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数字广告最难被AI取代的部分,是投放策略的制定。

但若说它不能被AI取代,我是不信的。

但是,请注意,投放策略的制定不可能单靠之类的AIGC实现。AIGC是从模仿出发的人工智能,而不是从理解出发的人工智能,模仿和理解,具有巨大的差异!

基于更厉害的大模型(而不是语言大模型)的AGI(通用人工智能)可能将弥补自动化广告投放策略制定这个领域。但短期内,我觉得人在策略制定上的作用仍然不可替代。

不过,虽然我不太相信AI能够直接制定出靠谱的策略,但在帮助人去制定更好的策略方面,AI以及AIGC都已经可以发挥重大的价值。

举个例子,制定广告投放策略需要对消费者进行更深入的了解。而AIGC具有一目万行的能力,利用这种能力让它去收集、研究、总结消费者在数字世界中留下的所有的与消费相关的反馈与线索,现在就可以做到。

所以,AI仍然对广告投放策略的制定具有重大的影响,善于应用这种能力的营销人,会比普通营销人拥有更大的效能。

5. 从业者会如何

这一切,都将在近几年推动数字广告投放相关业务的焕然一新!

对从业者受到的影响,我的观点可能与更多人不一样,我相信数字广告领域的从业者会有更多的机会。

AI需要人去驾驭,AI能够产出,但它需要懂创造的人去驱动。

而且,数字广告,乃至数字营销,干起来会更称手。某种程度上,当你不需要去求gui着tian技术同事、设计大咖甚至数据老师就能完成任务,且几乎能够实时测试实时反馈的时候,将会体验到一种“纯粹营销”的自由。

数据也会变得更加重要,尤其是对它的准确性和实时性的要求都极大提升了。所以,数字营销相关的数据工作(收集、清洗、标记、管理)的重要性也会进一步提升。

担心被AI取代是可以理解的,本质上,这种担心与担心碳基生命被硅基生命取代一样,它符合逻辑推断,而且并不一定不会发生。

但人类的强大在于,人类总可以在比他强的事物上获得见识和智慧,从而变得更强。

AI,是让人类变得更强的一个新开端,对我们广告人,亦然。

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