硅谷大厂在 AI 于营销及广告领域的应用方面始终勇立潮头,这既得益于其雄厚的技术研发底蕴与海量的用户数据沉淀,亦源于其对数字营销变革的深邃洞察与持续投入。
且看硅谷广告界的翘楚谷歌,去年卫夕曾详尽阐述谷歌在广告系统中运用大模型的精妙之处,时光流转,一年间谷歌在生成式 AI 于广告应用的征程上又迈进了坚实的一步,其中有两项改进令人过目难忘。
其一,谷歌于搜索 Overviews 中引入广告。往昔,谷歌已将广告融入对话型 AI 产品,而今年则更进一步。鉴于对话参与用户数量远不及搜索,AI 生成的搜索结果概要(Overviews)便成为了极具吸引力的广告位。在今年 5 月的谷歌 Marketing Live 盛会上,Google 副总裁兼广告总经理 Vidhya Srinivasan 正式宣布了这一重大决策。事实上,谷歌的竞争对手微软亦在今年早些时候于其 AI 助手 Copilot 中推出广告。此外,Google 还宣称将在图像识别工具 Lens 中推出购物广告,旨在吸引更多电商类客户投放广告资源。
其二,谷歌在广告组件交互中广泛运用生成式 AI。AI 在广告承载页交互方面无疑是一片尚待深度挖掘的富矿。谷歌不久前上线虚拟试妆与 3D 渲染功能以优化购物广告体验。例如,当用户在谷歌搜索装修与家具购置信息时,谷歌能够允许用户上传一系列客厅照片,进而智能地为其推荐契合目标房间风格的相关家具产品。
再将目光聚焦于 Meta,在今年 10 月的纽约广告周现场,Meta 重磅推出新一代 GenAI 广告工具。该工具可生成图像信息之外的内容来灵活调整广告素材比例,并非简单的视频画面拉伸,而是能够生成全新图像以填充画面,使广告内容更为丰富多元。在此之前,Meta 还推出了“图像动画”工具,让广告商仅凭借静态图即可创建动态视频内容,这对于视频资源匮乏的广告主而言无疑是一大福音,使其能够为“Reels”动态视频创作出鲜活生动的广告作品。实际上,Meta 基于 AI 驱动的自动化广告产品 Advantage+已然推动 Meta 的广告收入实现了持续强劲增长,今年 Q2Meta 广告收入增幅达 22%,Q3 增长 19%,成绩斐然。扎克伯格在 Q3 的电话会议上曾自豪地表示:“上个月有超过 100 万广告商运用我们的生成式 AI 工具制作了超过 1500 万个广告。”
除了广告平台巨头,第三方广告公司亦纷纷闻风而动。宏盟宣布与亚马逊 AWS 携手合作,借助生成式 AI 变革广告活动的技术研发;阳狮果断收购人工智能实验室 Publicis Sapient AI Labs;电通隆重发布两大 AI 互联营销解决方案——MIXER 和 LUCIE。移动广告公司 AppLovin 旗下 AI 驱动的引擎算法 Axon 可支持素材生成与自动化投放,使其在今年 Q3 收入增长 39%,表现颇为亮眼。甚至连美图也积极布局,收购一家广告投放公司用于评估和测试“美图设计室”生成的广告素材成效。
与硅谷大厂遥相呼应,国内的广告巨头们同样在大模型于营销应用的探索之路上砥砺前行。字节、腾讯、阿里、快手、美团等皆在运用 AI 提升自身广告系统的效能。作为国内率先推出大模型的百度,亦是 AI 营销领域的先行开拓者。昨日,笔者有幸参与百度营销热 AI 大会,在此,将从百度全新升级的“百度伴飞”系统切入,深入探讨 AI 如何拓展营销的广袤度与深邃度。
在技术支撑层面,数字人直播的创新应用进一步强化了这种协同效应。通过 AI 技术优化直播脚本生成与形象匹配流程,运营成本大幅降低了 80%。从这个意义上讲,基于文心大模型的智能体技术正在重塑品牌营销与效果营销的边界,这种重塑并非是简单的技术堆砌,而是通过深度训练、专家赋能、个性化互动等多元手段,让品牌营销更具情感温度,让效果营销更贴合实际需求。
在投放环节,“百度伴飞”着力化解广告主在投放过程中面临的操作难题。通过推出极简版投放界面,将竞品分析、关键词规划、投放优化等专业操作集成于一个智能化界面之中,其中的智能投放 AI Max 功能使得投放效果平均提升了 7.2%。数据分析方面亦进行了 AI Native 的深度改造。传统的投放分析往往需要耗费大量时间精力下载多个数据表格进行交叉对比。“百度伴飞”的智能诊断工具借助自然语言的对话式交互方式,将原本长达 2 小时的分析工作大幅压缩至 5 分钟内即可高效完成。
在 Meta 今年 Q2 的财报电话会议上,其 CEO 扎克伯格曾掷地有声地说道:“Over the long term, advertisers will basically just tell us a business objective and a budget, and we’re going to go do the rest for them.”从这一表态中,不难察觉扎克伯格对于广告未来进化趋势的预判颇为激进。在他的构想中,未来广告主只需关注两个核心要点——“目标”与“预算”,其余繁杂事务皆可由广告系统全权包办。
这究竟意味着什么呢?简而言之,未来在 AI 强力赋能下的智能营销,将不再局限于渗透至广告的创意、投放全链路之中,而是会更为全面深入地融入企业运营的上下游各个环节。事实上,百度“伴飞”的各类智能体在训练过程中,便是一个持续学习并深刻理解企业经营各个环节具体细节的漫长历程。当下或许只是接入公司的知识库、DMP、培训系统等基础资源,而未来若要让大模型更为透彻地理解企业的商业运营逻辑,所需接入的维度必然会更加丰富多元、广泛深入。
所以,广告主不仅要精心打造更为精彩出众的网站,还需拓宽“价值传递”的带宽,使营销系统能够更为深入全面地理解自身的产品特性以及目标受众的需求偏好。例如,广告主不仅向系统提供网址,还可将电商店铺、社交媒体、客服体系等其他多维度的数据信息“投喂”给智能系统,目的在于让系统能够更精准地洞察企业的商业全貌。如此一来,不仅能够显著提升自身相对于其他竞争者的营销效率,还能对更多运营环节进行深度优化,而这已然踏入了“价值创造”的广阔天地。从“价值传递”迈向“价值创造”,这便是笔者所认知的 AI 与营销在未来的协同演化发展方向。
结语
在大模型尚未问世之前,整个广告技术行业已然陷入边际效应递减的困境之中。往昔诸如 OCPX、RTA、DPA 等能够大幅提升广告效率的创新技术愈发稀缺。然而,生成式 AI 的横空出世重新点燃了广告行业二次进化的引擎。无论是在技术层面还是产品层面,AI 驱动的全新范式正以惊人的速度在各个维度上释放出无限潜力。对于广告从业者而言,当下唯一明智的抉择便是:热情拥抱这崭新的广告时代,积极探索大模型与营销融合的无限可能,方能在时代的浪潮中勇立潮头,书写属于自己的辉煌篇章。