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过去一年,他们如何靠AIGC搞爆款广告?|深度对话

2024/1/17 19:00:00


作者:相青,编辑:徐伟

过去一年,AIGC在各行各业掀起了一场技术变革浪潮,而AI+营销可能是最早实现落地和商业变现的领域。

目前, AIGC正逐渐成为企业营销不可或缺的一环。 AIGC为广告制作模式带来了哪些改变?能否提高素材爆款率?伴随AIGC发展成熟,广告从业者的核心价值体现在哪?

带着这些问题,我们邀请了四位信息流广告领域的专业人士聊了聊,其中两位来自品牌方、两位来自信息流广告服务商。

他们在过去一年均深入探索了AIGC如何为广告提质增效。通过这次对话,我们期望能够更全面地了解AIGC对广告行业带来的深刻变革。

鉴锋: 零一数科CEO。零一数科是品牌微信生态全链路服务商,帮助众多品牌运营公众号、小程序、企业微信、视频号,服务超过500个国内外知名品牌,目前,零一在小程序、企业微信和视频号的代运营服务商中的GMV排名均为第一。

崔世杰: 某广告服务商 AIGC 商业化负责人、资深开发、作家。在全平台研发领域拥有多年一线经验,擅长Web、跨端、AIGC技术,熟悉多种编程语言。负责过多个领域项目开发,包括智慧医疗、智慧城市、直播、广告等。

韩文静: 资深信息流优化师、某漫画公司高级运营。具有4年甲方经验,3年乙方经验,2年团队管理经验,擅长小说、短剧、旅游行业信息流广告投放,年操盘投放金额6000万。

王飞宇: 蔚车用户运营总监。蔚车是一家汽车新零售平台,连续三年,业绩呈翻倍增长,目前,蔚车有过半以上成交来自线上,主要通过深耕线上内容获取线索作为客源支持。

一、 谈改变:工作模式变了,效率更高了

Q:过去一年,科技公司都在发力AIGC,这一技术也确实带来了内容生产方式变革。我们想了解一下,你们在AIGC应用于广告方面具体做了哪些探索?效果如何?

鉴锋: 我们去年购买了很多AIGC软件,仅年费总投入接近100万。

最先受益的是设计师团队, 因为在进行营销活动时,需要大量图片制作。我们原计划今年再招聘15名设计师,但引入AIGC后,我们调整了招聘计划。原本需要5名设计师一周完成的基础工作量,如今两三天时间就可以完成。这样,设计师也有更多时间,去思考打磨创意。

崔世杰: 我们去年1月开始使用AIGC。具体是结合自身广告投放流程,整合 AIGC功能,同时将 AIGC 接入程序化平台,以提升素材处理效率。

王飞宇: 我主要负责用户增长,就是在社交平台用营销内容获取用户。目前,我们用AIGC,并不是为了生成品牌宣传创意脚本, 更多是对营销内容铺量提效。

我们自去年7月开始通过用AIGC辅助生成内容。具体方式是,当内容策略同学在平台上试验成功一种内容形式,就会通过ChatGPT、Midjourney等工具生成相似内容,进行铺量。

韩文静: 我目前是在漫画公司甲方,专注于信息流投放,以效果广告为主。

我们去年1月尝试使用AIGC,但由于预算有限以及效果不好,就慢慢舍弃了。效果不好是说,这些软件对于一些特殊漫画主题的关键词识别理解不够准确。

去年11月,因为被邀请参与腾讯广告妙思内测,而且免费,我们才又开始使用AIGC。我们感觉这个产品对文字的理解相对更准确,因为它有自己的大模型,有广告主和行业数据,产出图片点击率更优。

Q:整体体验下来,AIGC对广告从业人者的工作模式带来了哪些改变?它的优势什么?

韩文静: 以小说投放为例。过去广告形式主要是呈现精彩章节的文字滚屏或者混剪素材,但这种形式可能已经接近疲软,点击率低,只有1%到3%。

而且还需要设计师在电商APP、短视频平台、电影、电视剧中找图、抠图。但问题是图片不够清晰,给用户一种粗制滥造的感觉,另外也不够有场景。

小说行业也曾经尝试使用真人实拍,希望通过视频呈现,但一方面租场地、请演员等成本高,另一方面由于不是专业演员,废片率高、修改成本大。

但是大家可能忽略了一件事,图文在腾讯广告投放大盘上占比一直不低,是小说行业不能忽略的素材形式,而且生成成本低,速度快,周期短,能快速验证书单和投放策略。

所以,现在只需要梳理小说故事情节,然后将关键词输入给腾讯广告妙思,让它生成相应场景图。比如,我输入关键词“穿盔甲将军吐血,身材魁梧,战斗背景,高清图”,图立即就能生产出来。

合适的场景化、具象化的图片,能够更强有力直接地吸引用户的注意力,提高用户沉浸感,因此推广效果也更好——采用这种形式的广告点击率达到5%以上。

崔世杰: 一是解决广告素材版权难题。

在传统工作流程中,素材收集占据很大一部分工作量,而且这个素材必须没有版权问题、可以商用。AIGC的接入解决了广告素材的版权问题。

二是丰富广告素材资源库。

广告行业创意审核要求非常严格,比如,电商品类广告中,人物姿势不能有诱导性等。这种严格的审核要求使得素材资源的收集变得更为复杂和受限。

同时,由于广告创意需要不断创新,给用户带来新鲜感,所以素材成为一种消耗品,符合要求的素材越来越少。

AIGC通过使用prompt和扩散模型参数,可以生成符合业务需求和风控要求的资源,丰富资源库。

三是更加自动化。

一旦数据链路打通,形成闭环,后链路数据将能指导前端素材生成,实现自动化流程。 这种自动化流程意味着人的干预更少了,他们需要过渡到另一种工作模式,将更多任务委托给自动化流程。

Q:有没有具体可感知的案例或数据,能够说明AIGC确实可以降本增效?

鉴锋: 过去,商务需要搭配设计师和客户沟通,现在商务可以直接与客户交流,询问客户喜好,然后自己出素材方案,省去一个售前岗位。但目前这种模式还没有完全实施,因为AIGC能力仍在爬坡阶段。

崔世杰: 举例来说,传统投放流程需要一个优化师和两个剪辑师合作,我接触的比较优秀的剪辑师日产量约为150个素材,包含文案配图和视频。考虑到团队规模扩大,如果有10个优化师,就需要20个剪辑师跟上素材生成需求。

但AIGC 的接入使得剪辑师的需求大幅减少,人力成本降低,同时为优化师提供更多素材选择, 辅助他们在广告创意方向上做出更好的决策。

王飞宇: 我们一共有60多个账号,过去需要每个同学花费大量时间做素材,现在一个人使用AIGC工具,在两个多小时内生成100多个素材,但这些由AI生成的内容可能存在失真,仍然需要人工进行修正。

韩文静: 我们之前制作广告素材时,流程相对繁琐。

首先需要给设计师下需求,并详细说明所需素材要求和元素,设计师得到需求后还会进行内部排期。

在制作过程中,可能会反复修改,要么因为不满意,要么平台审核未通过。出图周期最快是两天,慢可能需要3-4天,但我们每天需要保证制作50-100套图。

但自从使用腾讯广告妙思,图的生成速度明显提升,生成 6 张图只需要 10 秒,一上午就能生成所有我想要的图。

二、 谈创意:AIGC能提高内容爆款率吗?

Q:现在信息流广告存在一种内卷现象,优化师都在复制爆款、堆素材,那么,AIGC的出现,会让广告同质化问题加剧,还是促进更多新创意的爆发?

韩文静: 现在大家都在卷素材,然而在追求数量的同时,不可避免地牺牲了质量。

有些团队会敷衍出图,对图片小改动就直接提交。这种做法可能导致点击率不高,并且平台拥有识图能力,重复度较高的素材会降低账户权重。

AIGC优势在于能够高效生图,并且保证每个图都不重复。即使关键词一样,每次生成的图都独一无二。

包括对爆款的“复制”也一样,现在腾讯广告妙思有一个功能,可以在爆款素材基础上去换人脸、换造型等,让好的创意经验得到复制和推广。

鉴锋: AIGC并没有导致同质化问题, 即使没有AIGC,广告同质化现象也会存在。只是有了AIGC,会加速同质化过程,进而反向迫使我们作出更多创意。

这是因为消费者总是追求新鲜感,所以当爆款广告素材加速被曝光,也会促使我们去想更多新创意。

Q: 广告效果受预算、出价、素材、投放策略等很多因素影响,其中广告素材影响也非常大,从您的经验来看,优质广告素材有什么特点?AIGC能否提高爆款率?

崔世杰: 不同目标人群、产品特性和地域差异都会对广告效果产生重大影响,素材并不起决定性作用。 广告优化师的核心价值在于,需要区分并深入理解不同场景,从而作出最优投放策略。

举例而言,三亚人群对羽绒服广告可能不感兴趣,年轻人可能更喜欢带有炫酷视频特效的广告,这种视觉冲击力可能更有利于提高转化效果。

从素材生成量角度来看,原本一个优秀的剪辑师一天只能产生大约150个素材,但有了AIGC+程序化平台之后,单台算力单天生成量极限可以达到上万个,而且还具备进一步扩展的潜力。那么,随着量级提升,生成爆款素材概率也会相应上升。

韩文静: 素材质量是筛选和吸引用户的关键因素。用户只有对素材感兴趣,才会点击,从而激活、留存,甚至付费。

信息流广告特别强调“原生”,要接地气,符合用户日常体验,避免品牌化调性。 其实腾讯广告妙思刚灰度测试时,生成的图片还有一点动漫风,不是很真。但是就在这两三个月,它给到的素材质量已经明显提升,比较“原生”了。

其次,素材需要契合平台跑量模型。在上传素材至账户、进入跑量池之前,平台会进行预判,评估素材的潜在贡献流量。

最后,广告素材应基于对产品调性的深刻理解,以确保广告内容契合用户期望,从而提高转化率。

王飞宇: 一个素材最终能不能爆,与内容质量关联非常大,但也会有其他因素影响。我们之所以建立营销账号矩阵和内容矩阵,实际上就是通过数量来对抗平台算法的不确定性。

当然,内容也很重要。未来平台投放趋势,也许会把算法的不确定性进一步降低,希望大家更重视创意,以创意撬动增长。

而AIGC让内容数量和创意质量都提了上来,因此能提高爆款率。 比如使用AIGC前,每天只能产出6-8个内容,而且会占用大量时间和精力,但现在一个人一天就能产出十几篇内容,这其中就会产生一个“爆款”。

但需要明确的是,我们对于“爆款”的定义与品牌逻辑不同。我们不追求曝光、点赞或收藏等表面数据,更关注评论和私信量等。如果一篇内容能够吸引50个以上潜在客户,这就是一篇“爆款”。

鉴锋: 生产即内容,内容即社交。优质内容需要考虑如何吸引眼球以及激发用户分享。

我们为内容生产制定标准化框架,包括场景规划、画面填充等。在这个过程中,要注重抓眼球的反常识元素,力求让用户在第一时间就产生共鸣。

此外,文案撰写也是关键,确保内容能够引发用户分享欲望,以推动自然量增长。但如果目标是直接引导用户交易,就会更关注出价、ROI和转化率,这时候广告结尾就不会调动用户社交,而是直接硬广。

在短视频中,广告素材关键指标包括完播率、用户转发、停留时间以及广告消耗ROI等,这些因素互相关联,决定了素材能不能成为爆款。

AIGC应用可以提升广告素材生产效率,速度提高了1.5倍,这样相同出价情况下,我们就可以更快迭代素材,提高爆款效率。

三、谈刚需:能够加速审核,根据热点提供创意方案

Q:目前AIGC在广告行业的应用有哪些痛点,您理想之中的AIGC广告创意平台,应该满足哪些需求?

崔世杰: 目前AIGC短板在于生产素材过于像AI,用户看得多了,就能一眼识别出素材是否由AI生成,就可能对此“无感”。

在广告创意领域,受众对素材的直观感觉非常重要。 如果一个广告过于像广告,用户就越不会去点击,数据表现就会越差。相反,越不像广告,数据表现可能越好。

未来,我期待的AIGC创意平台,需要满足以下三点需求:

首先,能激发使用者的创意灵感,比如我们现在每天会整理热点新闻,通过LLM整理、筛选后,从中寻找广告素材的灵感。

其次,能提供广告方案。特别是在数据链路打通的情况下,通过后端数据指导,系统可以生成最近效果良好的素材方向,为使用者提供更个性化的推荐方案。

最后,要给人留一定的创造空间。虽然AIGC能提供灵感和方案,但它并不能完全替代人的决策性作用。

AIGC有创意,它确实每次能生成不同的内容,但它并没有真正的创新。因为AIGC受限于过去训练数据的范围,只能在已知数据范围内运作,对于训练数据之外的内容毫无了解。

因此,最终的创造力仍然来自人。 人需要能够驾驭系统,做出决策,这才是一个真正优秀的创意软件。

鉴锋: 首先,符合审核标准。我最近体验了腾讯广告刚发布的新产品妙思,如果使用腾讯广告妙思生成的文案和图片,可以加速审核。这对争分夺秒的广告主来说非常有意义,因为很多时候审核是个玄学,有些秒过,有些非常慢,特别影响效率。

其次,能根据热点生成创意策略。做广告投放需要经常追热点,目前我们主要通过关注各平台热搜和热榜来找创意灵感, 如果有 AIGC 软件可以自动抓取热榜并生成创意策略,会非常实用。

最后,全链路分析。能够通过私有化部署,支持全链路数据分析,而这些数据分析可以反哺素材迭代过程,形成相对自动化的链路闭环。

王飞宇: 我更希望AI能够解决我们许多重复的劳动力问题。例如,它可以每天帮助我们生成符合平台规则的内容,包括短视频和直播。

提到直播,目前AIGC数字人直播应用也相对广泛,但除了一些符合标准的直播间外,其他应用仍然较弱。

从直播的角度看,问题是由人带货还是货带人?对于那些以产品为主的直播间,无论是数字人还是真人,差别并不太大,通过数字人能节省相当一部分主播人力。但如果需要强调人带货,有较强的讲解和互动场景,目前AIGC可能还无法达到良好效果。

韩文静: 对于大行业来说,希望广告创意模型能对不同行业有深耕,了解不同行业的用户需求和产品特征;对于腾讯广告妙思来说,希望能够更快实现视频的生成,因为当前短视频更流行。

四、 谈机会:人类的创意和想象力会被替代吗?

Q:显然,AIGC已经替代了广告从业者的部分工作内容,比如创意设计、文案撰写等,伴随AIGC发展更加成熟,未来广告从业者核心价值体现在哪?

鉴锋: 一方面,广告行业将迎来变革,传统广告公司面临转型。

目前,媒介和渠道都由平台掌握,广告从业者只能在创意文案中发挥作用。但伴随技术发展更加成熟,具体图片和文案生产都可以交给AIGC,人会变成 AIGC的老师,成为下需求的角色。那么,未来广告公司可能会转变成MCN公司,重心转向IP打造。

另一方面,广告人员需要更深入行业,与产品团队合作。

过去,广告模式通常是产品上市后进行宣传,现在,广告需要在产品上市前就介入,先出图测产品款式点击转化效果,再与后端团队一起打磨研发产品。

只有深耕行业,才能保持竞争力。如果只是横向复制,生意可能会变得越来越困难。

崔世杰: 广告公司表面上可能更像一个创意性产业,但本质上却是一家数据分析公司。

尤其AIGC出现之前,素材对最终转化的影响并不显著,更多依赖于优化师的个人经验,包括规划、决策和预算管理,以及对行业和目标人群的深刻理解。

王飞宇: AIGC能够替代许多重复性内容,但肯定不会完全取代创作者。

首先,任何一个平台都希望拥有更多具有独特创造力、更符合用户需求的创作者。

其次,从我们的角度来看,目前AIGC更多是对已经验证内容模式的批量复制,但在创新方面并没有取得很好的效果。

目前我们的内容创作中,仅有30%由AIGC辅助生成。虽然可以进一步增加AIGC的使用,但我们特意控制了这个比例。

原因在于,AI还不能生成完全符合平台规则或者平台需求的内容。同时,从用户角度来看,这些内容往往被认为是质量较低且重复的。

韩文静: 人类大脑的创意和想象力无法被替代。

就拿优化师来说, 他的核心价值主要体现在创新能力、创新思维、对行业的认知能力、对素材的感知能力,以及对人性的洞察力。

我们当然可以通过AIGC生成更优质的图片,但要为整个行业带来新玩法,避免无效内卷,还是得通过具体的人去完成。

五、小结?

回顾四位嘉宾的分享,我们看到AIGC在提高广告素材生成效率、加速审核流程、以及提供创意灵感等方面,展现出了强大潜力。

然而,这并非AIGC发展的终点,仍然有一些需要努力的发展方向值得关注。比如,嘉宾们期待,AIGC能根据每天热点生成创意策略,以及支持全链路数据分析等。

伴随AIGC对广告行业的深入渗透,未来,人机协同或将成为广告创意生成的新范式。广告从业者的核心价值,不再局限于一篇文案、一张图片,而是将更加专注于战略规划、行业深耕以及与AIGC技术的深度融合。

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