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AI 做的创意,是怎么比我们还懂生意的?

AI 做的创意,是怎么比我们还懂生意的?插图

今年的营销圈,跟很多行业一样,不提AI的话,聊天都张不开嘴了。当然,营销行业这么兴奋,自然有其道理:因为业界公认AIGC最看得见的大规模商业应用之一,就是广告创意生产了。

其实几年前,就有个很火的创业公司Jasper,立志要用AI颠覆原有的创意生产。自从去年大模型横空出世以来,这个赛道更是立刻拥挤起来。大量的创业公司,再加上原有的各大广告平台,都憋着一股劲儿,想把创意这个人类在营销中的自留地环节,也变成半自动化的。

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自动化,当然是为了提高效率,那么实际进展如何呢?前两天在一个峰会上,听到一位此领域的创业者演讲,他说用上自己的AIGC创意工具以后,一顿操作猛如虎,顿觉自己二百五。为啥呢?十八般兵刃手里一大堆,可是实际的创意生产效率并没有啥提高。他总结说:单摆浮搁的创意工具,离业务流程太远,想提高效率太难了!

听他说完,我觉得心有戚戚。目前,很多第三方的AI创意工具,在实践中并没有能提高太多效率,更别说效果,主要原因就是与广告业务的融合不够,对营销生意的本质理解欠缺。那么,AI创意工具要理解营销本质,有哪几个关键点呢?我总结了这么几点,您看看有道理不:

首先,通用的AIGC大模型直接拿来做广告创意,就好比语文老师上阵写律师文书,总是差那么点儿专业性。而要做好创意,有充分的做广告素材的经验,并且把他们用到模型上,是个关键。

其次,做创意这事儿,必须得嵌入到实际的广告投放流程中,才能提高效率。您想想看,我要做创意,把广告平台里的素材倒出来,输入给AIGC工具,完了再P图把文案贴上去,再上传到广告平台,这么一折腾,比原来还费事。

还有一点也很重要,做广告创意跟一般的画图不一样,后者好不好,看用户的主观感受,而创意是以商业回报为优化目标的,这也就是“懂生意”最核心的一层意思。

一直想就这个问题深入探讨一下,正好在刚开完的Tencent IN 2024腾讯智慧营销峰会上,我了解了“腾讯广告妙思”这个一站式AI广告创意平台,可以以此为例,跟大家聊聊看。

怎么用腾讯广告妙思提高效率

关注我们的老粉都知道,早在一年半以前,咱们就系统地介绍过腾讯混元大模型。当时我们在聊的典型能力,还是集中在多模态、跨模态领域,对广告业务的服务也集中在对创意的理解上。今年,腾讯混元大模型进一步升级,具备了文生图、图生图等典型的AIGC能力。

如果从AIGC的习惯概念来理解的话,创意工具无非是文生图、图生图这样的一些场景。不过我看了一下新近发布的“腾讯广告妙思”,与独立的第三方AI创意工具不同,它并不是一个单独的工具,而是以腾讯混元大模型为基底能力,并与广告投放流程紧密结合的一站式AI创意平台。

那么,对于广告优化师的实操来说,腾讯广告妙思为日常广告创意工作中的痛点提供了那些自动化替代方案,又该怎么用才能发挥效率呢?我总结了以下几个主要用法:

创意生产。这个最好理解,就是你有个主意,描述出来让腾讯广告妙思给你变成图片素材。不同于通用的AIGC工具,腾讯广告妙思由于用到了很多广告行业内的素材做训练,并且引入了不同行业的标签,因此特别适合创意的生产。比如某游戏客户,用“一个咸鱼游戏角色,手持长刀,游戏CG”这段提示词,得到了下面的输出,简单配上点文案,创意就做好了,看起来还是挺不错的。

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创意改造。在实际工作中,这个可能更常用:我有个原版的素材投得很好,我想衍生出跟这个素材类似的创意,再起一波量,广告创意要在此基础上加工变化而来。像下面这个例子,保留原有起量素材的“知性美女”气质,改变长相、妆容、服饰,就可以轻松得到新素材,延长原有创意的生命周期。

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商品背景合成。适用于推广产品的素材已经有了,要把它放在更有冲击力的整体场景中,对消费品行业客户来说特别需要。像下面这个例子,给出商品的白底图,然后用提示词描述一下背景和风格,一幅摆拍质量的创意就生成好了。

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所有这些过程,特别是与原始素材的交互,都在广告平台内部就可以完成;另外,AI生成的素材,可以非常快捷地通过机审判断合规性,这也大大加快了创意上线的速度。所有这些,都体现出“一站式AI创意平台”的特色,从初步测试客户的反馈来看,还是确实能提高不少效率的。

另外我注意到,腾讯广告妙思还提供了适配不同客户行业的多种创意风格,在平台上可以自主选择,其实,这也特别契合广告业务的特点——比如小说阅读和消费品行业,需要的美女风格肯定是有差异的。这一点,也大大降低了后期创意加工的工作量。

用好腾讯广告妙思

能提高投放效果么

除了创意生产的效率以外,更重要的目标是提升创意实盘投放的效果。咱这毕竟不是美术大赛,大家看着爽就行,得让用户更愿意点击、更愿意买单才是王道。那么,好看和好用到底有什么区别呢?从腾讯广告妙思的实践来看,还真有些值得一说的地方。

比方说,对于广告投放来说,强调创意的原生感,而非艺术性和精美性,往往对效果更加重要。这里原生感是指,你在朋友圈刷到这张广告图时候,感觉就像你朋友拍照的图片,或者中国人熟悉的风格,而不是像老外眼中的中国人一样。

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据说,在部分客户内测过程中,组织过一次腾讯广告妙思生成的素材和某头部AIGC通用工具生成素材的人工评比,结果显示腾讯广告妙思素材的Goodcase率高出18%,且投放采纳率高出48%,也就是说,广告主更愿意把腾讯广告妙思生产出来的东西当做实投素材,因为这更像他日常投放的素材。这充分说明了贴近业务本质,对创意工具的巨大价值。

腾讯广告妙思通过大幅提升创意生产效率,并压缩审核等环节,使得创意探索和测试的闭环高速运转。尝试的成本降低了,周期加快了,自然更容易挖掘效果卓越的素材。

另外我还想谈一个重要的体会:那就是对创意生产来说,效率的提升本身就意味着效果的提升。

这是什么意思呢?大家知道,要想出能跑量的创意,最关键就是得多试。但是多试可不容易:首先,从点子到出图就慢;然后,老创意改新的也得重来一遍;还有,每次审核都得耽误时间。

但在腾讯广告妙思的一站式解决方案下,这一系列的环节其实都加速了,整个增长优化的创意探索飞轮就转起来了。探索的多了,自然出优质素材的机会就提升了。按说这是个很简单的“勤能补拙”的道理,但是如果没有与业务深度融合的AI工具助力,这个“勤”字,是很难有质的提高的。

以大健康行业为例,原来那种模特实拍的素材生产,拍摄加后期制作大概要两到三天,现在用腾讯广告妙思,生产一张可用素材的也就10分钟,再加上机审,时间成本降低了360倍,也就是说,可以尝试的素材量,在同样时间周期里,比原来多了360倍,这么“勤”了,还能试不出个起量的好创意?

AI重塑后的创意生产和优化流程

在IN大会上,我跟腾讯公司副总裁蒋杰做了深入交流,他给我介绍了腾讯广告妙思在腾讯广告整体产品上的定位,以及背后的技术底座。从中,我才更加搞清楚了它为什么不是一款独立的广告创意生产工具,而是被AI重塑后的创意生产和优化流程中的一环。

虽然有些产品环节还在进展中,但这个重塑后的流程,已经很清晰了:

首先,通过“商品化”工程,每个推广的产品都已经有了详实的基础信息,可以直接作为创意生产的支撑性输入,大大降低炼“咒语”的难度;

有了腾讯广告妙思,创意可以高效地生成,并且可以方便地赋予行业和媒体特色;

生成好的创意,能优先自动化机审;

时间成本和制作成本都降低了,就可以大量生产和测试创意,效果也就更容易跑出来了。

生成的创意不同与人工制作,本身就有产品信息和提示词的准确描述,广告模型理解起来事半功倍,当然就更容易起量,效果也更好了。

简单说,“多快好省”的创意生产,在AI的助力下,就要成为现实了。而说到背后的技术底座,那就是腾讯广告在整个技术体系上的不断努力,对于AI创意的效果也非常重要。腾讯混元大模型,从多模态、跨模态的理解能力升级到如今的生成能力;升级后的广告大模型,对于理解复杂精细广告描述的能力大大增强;而商品化,是提升模型效率非常重要的基建。

正如蒋杰在演讲中所说——聚焦”大模型驱动”这条主路,从而达成效率更高、更准、更稳定的广告投放效果。这一点,在腾讯广告妙思这个产品上有集中的体现。

@-@

要把AIGC在营销中用起来,一方面,只有打通与业务流程衔接的的最后一公里,才能真正提升工作效率;另一方面,广告业务中的AIGC,需要明确地以优化投放效果,而非仅仅以精美的图片为目标。

在这两点上,腾讯广告妙思给我们带来了很有启发的产品实践。从初步的结果来看,由于与原有业务流程深度的融合,以及底层大模型在理解能力上的配合,AI创意工具有助于让广告投放过程最为瓶颈的一环提速,让整个增长的飞轮大大加速起来。为此,增长负责人和优化师们,今天真的有必要重新思考和组织你们的工作模式,跨入到全新的AI时代了。

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