□向穎

2016年4月，日本麥肯推出“人工智能創(chuàng)意總監(jiān)”AI-CD β與人類創(chuàng)意總監(jiān)Mitsuru Kuramoto比拼廣告創(chuàng)意，為億滋旗下的口香糖品牌策劃廣告，體現“清新持久”的產品特點。兩件參賽作品被匿名放在網上投票，票選哪部出自人類創(chuàng)作，哪部出自機械人之手，投票結果是54%VS 46%。人類的作品暫時領先，從投票結果來看，兩件作品并沒有特別大的懸殊。

2018年2月，阿里媽媽攜手國際人工智能聯合會議（IJICAI-18）以及阿里云天池平臺，啟動了“IJCAI 2018阿里媽媽國際廣告算法大賽”。主辦方提供平臺的海量消費數據，參賽選手以阿里電商廣告為研究對象，通過人工智能技術構建預測模型預估用戶的購買意向，即在給定廣告點擊相關的用戶、廣告商品、檢索詞、上下文內容、商店等信息的條件下預測廣告產生購買行為的概率。人工智能技術在未來會逐步參與到廣告生態(tài)圈內，幫助廣告行業(yè)匯集海量數據，洞察消費者，優(yōu)化創(chuàng)意思路，提高投放效率，將智能科技與藝術完美結合。

一、智能廣告概述

人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為 AI，公認起源于1956年達特茅斯會議，“使用機器代替人類實現認知、識別、分析、決策等功能，其本質是對人的意識與思維的信息過程的模擬”，是一門綜合計算機科學、生理學、社會學、經濟學、哲學的交叉學科。人工智能可以是具有類似人形體特征的機器人，更多的時候則表現出具備深度學習能力的“智慧”機器。人工智能的研究領域包括計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人和語音識別五大核心研究領域。

目前人工智能在廣告行業(yè)中的應用，可以看到三大趨勢：一是精準化，人工智能收集海量用戶數據并處理分析，每一位用戶的畫像都可以通過大數據來準確描述和精準定義。為客戶畫像，清楚知道用戶年齡、性別、興趣、流量行為、應用偏好、消費行為等信息，通過分析尋找客戶及挖掘潛在客戶。二是個性化，人工智能時代每個人的個性化需求都可以被滿足，每一個人都可以看到不一樣的為個人定制的廣告信息內容。三是實效化，消費者的需求迅速被捕捉，如購物網站中利用一些“幫助助手”功能向正在網絡中搜索一些關鍵詞匯、僅閃現購買某種商品念頭的顧客提供數百種商品的廣告參考，增加商品的成交量。

二、人工智能引發(fā)廣告生態(tài)圈變革

（一）人工智能代替廣告設計師

人工智能伊始廣告業(yè)從沒想過有一天海報的設計可以不依靠設計師，而用機器完成。2017年4月，阿里集團UCAN2017年度設計師大會上正式公開了人工智能設計系統(tǒng)“魯班”，該平臺在2016年雙11生產了1.7億設計素材。“魯班”通過人工智能算法和大量數據訓練，機器學習能力、輸出設計能力不斷提高，目前魯班每秒能完成8000張banner圖的工作體量。魯班通過學習和利用圖像算法“摳圖”，完成海量商品自動摳圖；將設計歸檔變成“數據”；讓智能機器學習設計，生成系統(tǒng)后設計高質量廣告，并做出效果評估，完成最終廣告生成。

（二）人工智能提供定制化廣告媒體投放

互聯網的發(fā)展使網民媒體行為呈現出碎片化的態(tài)勢，在海量的網絡媒體資源中實現與目標客戶的精準定位顯得極為迫切，依靠傳統(tǒng)人為判斷的媒介排期模式難以適應當前的網絡傳播環(huán)境，因此“程序化購買”廣告媒體投放模式在網絡媒體和移動媒體中應運而生。這種媒體資源的購買模式打破了原有的媒介購買模式，不再是廣告主委托廣告代理公司或其所屬的媒介購買公司采購媒介資源，而是建立起程序化購買模式，廣告媒體投放從購買媒體轉變?yōu)橘徺I受眾。

程序化購買建立在用戶數據的獲取和分析基礎上，通過人工智能深度學習用戶數據，在合適的時間、環(huán)境中覆蓋精準的用戶，為不同用戶量身定做媒體信息。當用戶瀏覽網頁、搜索某件產品等行為發(fā)生時，瀏覽器中cookie記錄用戶的相關信息，數據管理平臺（DMP）進行數據收集、儲存、分析、數據管理及調用，為需求方平臺（DSP）提供技術支持。廣告主委托需求方平臺（DSP）負責投放廣告，資源供應平臺（SSP）負責匯集媒介資源，廣告交易平臺（ADX）類似于股票交易中心，接入需求方平臺（DSP）和資源供應平臺（SSP），采取RTB的實時競價模式或非RTB程序化交易模式投放廣告，這些精準的廣告投放過程可能在100毫秒內完成，并且能夠精準覆蓋用戶，提升廣告效果。

（三）市場預測

人工智能的發(fā)展有助于商業(yè)市場預測。營銷數據中如點擊率、瀏覽次數、瀏覽時間、購買次數等相關數據具有高度的可量化性，利用人工智能收集相關數據非常簡單。通過大數據的收集能夠預測分析顧客或潛在顧客的價值，從而進行有目的性的市場營銷行為，降低成本。陽獅集團的內容預測器采用機器學習算法曾經用來幫助用戶預測即將到來的電視劇的收視率。

人工智能預測能力經過長期的技術發(fā)展與數據收集，在自然語言語義分析、信息提取、知識表現、自動化推理、機器學習等方面取得長足進步。隨著越來越多數據的匯入，社交媒體、網站等被引入到可用信息源中，通過分析客戶文本，對網絡和媒體上的內容進行自動分析獲取信息進行具有代表意義的評估，使預測變得更為精確和有效。

（四）技術創(chuàng)新引發(fā)的廣告內容創(chuàng)新

2016年起，人工智能在語音、圖像、視頻內容識別技術上的表現可圈可點。語音互動廣告借助移動設備上自帶的麥克風、陀螺儀等附屬設備，完成人機對話。如視頻網站，當用戶沒有購買會員，但想要結束視頻廣告時，可以通過語音回答廣告主提出的問題跳過廣告。還有許多技術應用到廣告中，如哼唱識別、聲紋識別?？系禄囊粋€案例正是利用哼唱技術完成明星打擂臺活動，你支持哪位明星可以通過哼唱他的歌曲來表示支持。

此外，還有專注于圖像識別及視頻內容分析的公司，識別視頻中人臉、圖片/商標、文字、聲音、動作、物件、場景資訊等圖像內容，利用給視頻打標簽的方式，在用戶觀看與品牌具有高度關聯的視頻情景中，釋放出廣告信息，幫助廣告主發(fā)掘廣告投放的最佳時機，適時投放廣告。

三、廣告生態(tài)圈中科學與藝術的平衡

每當新技術出現時，總有人會害怕，怕被替代。雖然新技術會取代一部分人的工作，但也會帶來新的工作。全球行業(yè)中最愿意主動擁抱科技潮流的要屬廣告行業(yè)，2017年作為轉折點，以智能化的內容管理和生產技術為標志，廣告業(yè)開始全面進入智能化階段，科技與廣告業(yè)的結合讓我們對未來充滿期待。

另一方面，在人工智能浪潮下，有人認為處于核心地位的廣告創(chuàng)意人員“MadMen”將讓位于數據專家與軟件工程師，即“MathMen”。2016年《白宮》報告中，美國經濟顧問委員會估計大約83%時薪低于20美元的工作將會被自動化，廣告行業(yè)里面那些從事重復性勞動的設計師應該最先被取代。但從廣告社會學的角度分析，廣告承擔著推動社會文化發(fā)展這一職能，它敏銳捕捉著社會思潮的絲微變化。人工智能是建立在海量數據的收集整理、預測的基礎上，而社會思潮的推動者只存在于早期少數“意見領袖”的行為中。就目前的人工智能發(fā)展技術而言，智能機器可以收集預測眾人合力的行為，但在人類復雜的情感面前無法具有前瞻性，無法洞察人性。而廣告創(chuàng)意人員具備對人類復雜情感的判斷能力，可以敏銳觀察到人心的變化，并在此基礎上去創(chuàng)意廣告觸動人性欲望。就目前技術而言，人工智能只是幫助人類解決問題而不能獨立完成戰(zhàn)略性的廣告活動，將科技和人們的行為綜合到一起，實現科學與藝術的平衡是未來廣告業(yè)發(fā)展的目標。

參考文獻：

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