基于人工智能的廣告營銷新生態研究

方鴻灝

（湖南快樂陽光互動娛樂傳媒有限公司 長沙 410000）

習近平總書記在向2023中關村論壇發去的賀信中表示新一輪科技革命和產業變革深入發展，需要攜手促進科技創新，推動科學技術更好造福人民。當前人工智能技術的發展正在給人類帶來巨大的機遇和挑戰，人工智能技術的快速發展，不僅在工業制造和物流管理等領域得到廣泛應用，近年來廣告營銷行業也迎來了眾多新的變革。在傳統的精準營銷、社群營銷的基礎上，大模型時代的生成式人工智能成為營銷生態的新寵。生成式人工智能是一種利用大量數據訓練神經網絡并通過模擬人類思維生成新數據的技術，具有創意性、美感等的創作能力，被視為是推進AI技術向更廣泛領域應用的關鍵之一。

本文將主要從大模型時代的生成式人工智能技術的角度，探討人工智能在廣告營銷領域的應用，剖析其對營銷產業的影響與優勢，以及面臨的挑戰與可能的解決方案。

一、生成式人工智能與廣告營銷新生態

（一）大模型時代的到來

隨著海量數據的涌現和技術的進步，大數據模型的規模越來越大，應用場景更加復雜。這一時代將人工智能從“狹義人工智能”時代（Narrow AI）變為“通用人工智能”時代（General AI），即信息處理、模型訓練等各方面變得更加普適和高效。同時，基于大模型的神經網絡模型架構也得到了進一步的創新和發展，比如GAN 等領域，使得生成式人工智能得到極大的發展。人工智能技術主導下的廣告營銷市場不再是傳統廣告市場的競爭格局，傳統廣告行業主要通過創意、渠道和品牌等方式進行競爭和爭奪市場份額，而人工智能技術的應用則呈現出新的競爭格局和模式。人工智能技術開啟了由傳統“人工設計”向“智能化設計”轉變的新時代，通過技術和算法的創新，實現廣告市場的分析以及效果的實時預測和調整，從而在用戶競爭環境下更好地獲取市場份額。

（二）生成式人工智能在營銷中的應用

1.創意生成

在廣告營銷中，創意始終是非常重要的一環。傳統的廣告創意更多是人工經驗設計，難免偏離目標客戶的興趣和需求。而生成式人工智能可以通過對廣告素材、用戶反饋等數據的學習，自動生成具有創意和吸引力的廣告內容。通過分析和理解廣告目標、目標受眾和市場需求，生成式人工智能可以生成新穎、個性化和引人注目的廣告創意，增加品牌和產品的曝光度。具體來說，人工智能技術與廣告創意生產結合，由過往的海量人力手工設計素材模式，升級為AIGC 根據客戶不同營銷目標批量生產廣告素材模式，廣告創作過程中，能夠以更快速精準的方式完成廣告設計和創意輸出，從而大幅提高廣告的效率。

舉例來說，可以通過對廣告目標、產品特性和用戶需求的學習，自動生成吸引人的廣告文案。通過訓練模型來理解語義和情感，以及對語言的創造性使用，生成式人工智能能夠產生多樣化、個性化的廣告文案，幫助品牌與目標受眾建立更緊密的聯系；可以通過對廣告素材庫和標注數據的學習，自動生成圖像和視頻廣告內容。它可以識別有吸引力的視覺元素、配色方案和排版風格，產生與品牌形象和目標受眾相匹配的創意素材。通過學習廣告效果數據和用戶反饋，生成式人工智能可以預測和評估創意的表現，并提供改進建議。這有助于廣告主在投放之前，了解創意的潛力和可行性，并優化創意以提高廣告投放的效果。

2.內容生產

內容是傳播營銷的重要途徑之一。傳統的內容生產往往包括文案、圖片、視頻等，但這些內容的創作難免要耗費大量人力物力，而且無法足夠貼近目標用戶的興趣點。而生成式人工智能技術可以通過學習海量的內容，生成出更具有吸引力的、個性化的內容，更能引起用戶的興趣。

舉例來說，生成式人工智能可以通過學習大量自然語言數據，自動生成文章、新聞、評論、對話等文字內容。例如，可以通過輸入一些關鍵詞或主題，生成式人工智能就可以自動生成相應的文章或評論。生成式人工智能還可以應用于語音合成領域，可以生成具有自然語言發音、音調、語氣等特點的語音，用于各種語音交互應用。生成式人工智能具有非常廣泛的應用前景和潛能，可以應用于各種內容生產領域，提高內容生產效率和質量，開啟全新的創作方式和藝術形式。

3.客戶分析

助力廣告客戶提升效果一直是廣告營銷所追求的核心目標，廣告客戶效果提升需要依靠大量的數據分析和優化措施。數據的收集、整理和分析對于檢測廣告效果、了解用戶反饋和優化廣告投放策略至關重要。然而，廣告營銷生態體系中存在多個數據源和維度，數據分析和優化需要針對不同渠道和平臺進行，并從中抽取出關鍵指標和洞察，以支持廣告客戶效果的提升。而現在，借助大模型生成式人工智能技術，通過對海量數據的智能分析、大數據的實時模型更新，以及機器學習等技術手段，預測廣告效果和ROI（投資回報率），并生成最優的廣告投放策略，這樣可以更精細化、更準確地確定廣告的投放方式，幫助廣告主在有限的預算下獲得最大的回報。

例如，Z 世代對于傳統廣告的免疫性較強，因此品牌需要通過個性化廣告投放來吸引他們的注意力。生成式人工智能可以通過深度學習和模式識別技術來分析用戶的歷史行為數據，例如搜索記錄、購買記錄等，以預測用戶的興趣和需求，還可以對用戶的評論、社交媒體內容等進行情感分析，了解用戶對廣告的情感和態度，從而幫助廣告主調整廣告的內容和策略，更好地與用戶進行互動和溝通可以幫助品牌實現精準的廣告定位。穿山甲和廣點通等平臺提供了強大的廣告定向功能，利用AI 算法可以根據用戶的興趣、行為和地理位置等因素進行廣告投放，潛移默化影響用戶心智。

4.營銷策略

廣告營銷生態體系下的營銷策略制定面臨著多渠道環境、數據驅動的決策、受眾多樣性、競爭環境以及快速變化的技術和趨勢等復雜性挑戰。該生態體系通常包含包括多個廣告渠道和平臺，如搜索引擎、社交媒體、移動應用和傳統媒體等。不同渠道和平臺具有不同的特點、受眾和投放機制，營銷策略需要針對不同渠道做出調整和優化。制定跨渠道的一致性策略和統一的品牌形象，需要考慮多個渠道的差異性和相互關聯性。

借助人工智能可以幫助我們預測和分析市場需求和趨勢，同時構建洞察和數據模型來制定更好的營銷策略。通過數據分析技術，我們可以更加精準地了解消費者群體，以便更好地把握他們的需求，給他們匹配更好的營銷方案，靈活把握市場商機。另外，人工智能技術還能夠實現智能信息的提煉和挖掘，從而幫助發掘潛在需求和市場機會，更好地幫助品牌和企業制定更全面的營銷策略和商品定位。

5.營銷管理

成熟的廣告營銷生態投放系統通常需要處理海量的實時數據，包括廣告主信息、廣告創意、用戶行為數據、競價信息等。這些數據需要準確地收集、存儲、處理和分析，以支持實時的廣告投放和決策。通常系統需要處理龐大和復雜的數據涉及到數據管理、數據清洗、數據加工和數據存儲等一系列復雜的流程。另外，廣告投放系統通常需要與多方系統進行集成，包括廣告交易平臺、數據提供商、廣告主系統等。這涉及到不同系統之間的接口對接、數據格式兼容性、協議一致性等問題。確保各個系統無縫協同工作和數據的準確傳遞是一個復雜且關鍵的任務。應對這些復雜性挑戰意味著高額的管理成本，而人工智能可以幫助廣告營銷從業者實現延伸自身的能力，使廣告生態系統更健康高效地運作。

例如，通過自然語言處理技術，可以用機器代替一些低效率工作，比如自動化廣告管理、深度學習算法等，通過人工智能技術進行自動化和快速的數據分析，為廣告策劃和投放等流程帶來整體性的管理，從而實現成本節約；還可以自動執行一些重復性的任務和流程，如系統備份、日志清理等，減少手動工作的需求。通過學習和識別任務與流程的模式及規律，它可以自動執行和管理這些任務，提高效率，減少人工操作的錯誤和延誤，從而降低系統管理的成本；可以通過對系統資源的使用情況和負載的分析，提供資源優化和容量規劃的建議。通過學習和預測系統負載的模式和趨勢，它可以幫助系統管理員合理分配和管理系統資源，避免資源的浪費和資源瓶頸的出現，從而提高系統的利用率和性能。

6.信息安全

廣告營銷行業通常有來自不同領域的廣告客戶，如何保障廣告內容合法合規一直是行業內的重點和難點，利用自然語言處理和圖像識別等AI 技術手段，可以實現自動審核廣告素材，極大提升審核效率和準確性，同時也可以減少人工審核成本和時間，降低審核風險。

舉例來說，生成式人工智能可以通過訓練模型來識別和過濾出廣告素材中的敏感內容，例如色情、暴力、政治敏感等。模型可以學習和理解不同類型的敏感內容，并在廣告素材審核過程中進行自動篩選；可以識別和檢測廣告素材中的侵權行為，例如未經許可的商標、版權等。通過訓練模型來學習和識別知識產權相關的特征和模式，可以自動對廣告素材進行審核；可以分析廣告素材中的文字內容，并檢查其質量和準確性。它可以識別語法錯誤、拼寫錯誤等問題，并提供修正建議。這有助于廣告主改進文字表達，提高廣告的可讀性和專業性，避免因錯誤而引起的誤解和負面影響。

二、技術挑戰與解決方案

雖然生成式人工智能技術在廣告營銷領域應用前景廣闊，但在技術實現過程中仍然面臨不少難題，比如技術瓶頸、數據隱私問題和虛假信息等。要想有效發展，需要從以下三個方面加以改善：

（一）技術瓶頸

傳統機器學習技術并不能解決復雜的分類和生成任務，因此人們將目光轉向了生成式人工智能技術。但生成式人工智能技術也面臨著一系列的技術難題，其中最重要的是生成出來的結果缺乏可解釋性與人的直觀理解，這會影響其實際應用。同時，大模型需要大量的訓練數據來訓練模型以取得更好的性能，然而，要獲取足夠的訓練數據通常需要耗費大量的時間和人力資源，也可能受限于數據來源的質量和多樣性。大模型也需要更多的計算資源來進行訓練，加快訓練速度。但是，目前計算資源的供給仍舊有限，要訓練大規模的生成式人工智能模型仍需要消耗大量的時間和資源。

解決方案：通過數據增強技術擴充訓練數據集，增加數據的多樣性和數量，從而提高模型的性能。例如，可以利用文本生成模型自動生成大量的數據用于模型訓練，也可以通過數據轉換或增強方法擴充數據集。通過可視化和解釋技術，幫助用戶理解生成式人工智能模型的決策機制和內部機理，透明模型的推斷過程。例如，可以利用可視化界面、語言模型漫游器等工具，觀察模型的運行結果和推斷路徑，進一步調試和優化模型。

（二）數據隱私問題

與此同時，數據隱私問題是使用人工智能技術時不可避免的問題。在目前許多國家法律的約束下，機構無法被授權使用其官方數據進行機器學習模型的訓練和測試。數據隱私問題的另一個核心是數據共享。在生成式人工智能的訓練過程中，可能需要多方共享數據，這就存在著數據泄露的風險。

解決方案：機構可以借助區塊鏈技術和加密算法來增強數據安全性，特別是隱私保護。同時，“同態加密”技術可以大大減少數據共享的風險。這種技術可以讓多方在不互相傳遞信息的情況下對數據進行處理，不會暴露原始數據，從而保護數據隱私。

（三）虛假信息問題

在大模型時代的生成式人工智能中，虛假的信息是一個常見的問題。這可能是由于輸入的數據集中存在噪音和錯誤，或者是因為生成模型本身出現了一些問題。輸入的數據集中可能包含干擾數據，這些數據可能會干擾生成過程，導致出現虛假信息。數據噪聲會干擾模型的訓練，因此在訓練數據時需要去除異常值或錯誤數據。在輸入的數據集中，可能存在缺失數據的問題。一些輸入變量可能沒有被完全觀測到，這樣會導致生成的數據有虛假信息。

解決方案：可以通過深度學習網絡中的一些特殊的損失函數來過濾掉數據噪聲。通過引入一些噪聲標準化技術，可以使訓練出的模型更健壯。也可以考慮使用一些降噪技術，例如周期性和奇異值分解等技術來減少干擾數據帶來的影響。也可以通過添加一些噪聲或利用生成對抗網絡（GAN）技術，來生成缺失數據以及缺失值的替代數據。

結語

利用人工智能技術在廣告營銷領域中的應用，可以優化創意創造過程、改進廣告投放方式、降低運行成本、制定更佳的營銷策略等，推動廣告行業向更智能化的投放方向發展。本文主要從大模型時代的生成式人工智能技術的角度論述了其在廣告營銷領域應用的影響與優勢，以及面臨的挑戰與可能的解決方案。隨著大模型和生成式人工智能技術的不斷發展，新的機會和挑戰也將不斷涌現。只有在適應快速變化的市場和技術趨勢中，才能贏得市場競爭的先機。