智能进阶：机器学习颠覆广告创意新思路

在当今信息过载的时代，广告主面临着双重挑战：一方面，广告需要成为品牌和消费者之间建立联系的媒介；另一方面，碎片化信息使得受众的注意力变得愈发短暂。毫无疑问，优秀的广告创意是能在竞争激烈的市场中脱颖而出的制胜法宝，拥有独具创意的广告不仅是品牌产品或服务的展示，更是捕捉目标受众的心灵，激发他们采取行动，并最终实现转化的工具。

而作为广告投放商，重点关注的指标之一就是点击率（CTR），即用户在看到广告后点击的百分比。高点击率不仅代表着网站流量的增加，更意味着广告成功引起了受众的共鸣。然而，实现高点击率需要对受众行为深入剖析，对广告创意的每个细节保持敏感洞察，并具备在市场迅速变化时快速调整和迭代的能力。

机器学习驱动下，广告创意之演变

在过去，广告创意往往依赖于创作者的经验和直觉，这种创作方式在传统广告领域中确实发挥了重要作用，带来了一些令人难忘的经典广告作品。然而，随着科技的不断进步，这种依赖于个体感知的创意方式也面临着一系列挑战。

01、传统广告创意面临的挑战

传统手动广告创意过程通常受限于创作者的主观决策，使得广告往往只反映了个体的经验和喜好，难以全面迎合广大受众。此外，手动创意设计需要耗费大量时间进行市场研究和判断，导致反应速度相对较慢，效率不高。处理大规模、高维度的数据超出了人的认知能力范围，容易忽略一些潜在的优化机会。在快节奏的广告市场中，手动优化可能无法实时响应变化，从而导致错失市场机会。

更进一步，缺乏系统化和一致性的方法使得每次优化决策都受到不同因素的影响，难以建立起持续、可复制的优化流程。这使得广告创意的改进过程变得零散而不可控。同时，固定的创意模式使得创新变得困难，广告内容缺乏新意，无法跟上市场和受众的变化，进一步限制了广告的影响力和吸引力。

正因如此，在科技高速发展的时代，广告行业也急需技术助力，而机器学习则是这一领域的焦点。作为人工智能的子集，机器学习通过提供基于数据的深刻洞察，优化广告创意以更好地满足观众的期望和需求，在广告技术领域迅速获得认可和应用，为广告行业带来了深远的变革。

02、机器学习助力广告创新

机器学习能够以数据驱动的方式进行广告创意。在新时代的广告创意过程中，不再仅仅依赖主观判断，而是通过分析海量用户数据，精准地定位目标受众的兴趣和偏好。个性化定制的广告不仅为消费者带来千人千面的体验，而且对受众产生更为深远的影响力。

在创意生成方面，机器学习通过自然语言处理、机器视觉等技术，能够从多个维度提取关键特征，实现创意的多样性和创新性。不再受固定的创意模式的约束，机器学习使得广告创意变得更加灵活和富有创意。

而实时优化是机器学习在广告创意中的又一利器。通过不断地分析实时数据，能够迅速调整广告内容和形式，以保持与市场变化的同步。这种动态优化不仅提高了广告效果，还大大提升了广告投放的效率。

广告投放新范式，机器学习引领创意生成优化

作为开发者全球增长平台，汇量科技深度整合机器学习技术，将其贯穿广告投放的各个关键阶段。通过持续的技术升级和算法能力的优化，推出了以机器学习为技术基础的一站式增长解决方案。这不仅实现了精准广告投放，同时关注投放效果、变现收益及应用体验。针对性帮助广告主更好的实现广告投放目标的 ROI 最大化，完成更智能、高效、精确的广告投放策略，以突破增长平台期。

汇量科技大数据和机器学习平台

汇量科技机器学习系列内容将深入介绍汇量科技的机器学习技术如何在广告投放的每个关键阶段提供支持及赋能。作为系列内容的开篇，本文将聚焦广告投放第一步——【创意生成优化】环节，深入探索机器学习机器学习在此环节的应用，以及它如何通过高效的数据处理和预测算法，彻底改变了营销人员对创意优化的传统方式。

机器学习在广告创意优化方面也发挥关键作用，通过海量创意分析、自动创意生成和动态创意优化，不仅在提高广告效果方面取得显著成果，同时为受众创造了更富趣味和价值的广告体验。

• 海量创意分析：

借助自然语言处理（NLP）、机器视觉（CV）等数据挖掘技术，从市场中汲取灵感，为广告创意提供方向。这项技术的应用也帮助广告主不断创新，吸引用户注意力。

语义图像识别： 

通过 NLP 分析文本描述，结合 CV 识别图像元素，广告创作者可以更精准地理解图像中的物体、场景，以及与广告相关的元素。这有助于生成更富有创意和与广告目标相关的图像内容。

基于情感分析的创意生成：

NLP 可以对自然语言进行文本 &情感分析，CV 也可以通过数据挖掘进行情感识别，广告创作者可以更好地理解用户在文字和图像中表达的情感。通过了解用户的情感状态，广告内容可以调整以更好地契合用户的情感体验，提高广告的情感共鸣力。

视觉元素个性化推荐：

利用 NLP 对用户文本数据的分析，结合 CV 对图像元素的识别，广告系统可以个性化推荐与用户兴趣相关的视觉元素。这使得广告创意可以更好地迎合用户的口味，提高广告内容的吸引力。

品牌一致性管理：

结合 CV 技术识别品牌标识和 NLP 技术理解品牌声音，广告系统可以确保广告中的文本和图像与品牌形象一致。这有助于构建和维护品牌形象的一致性，提高品牌在用户心中的认知度和信任感。

• 自动创意生成 &动态创意优化：

利用大语言模型（LLM）、机器视觉（CV）、生成式 AI（AIGC）等技术，从现有创意素材中提取关键特征，并生成创新性的广告图像、文案和视频；通过动态调整创意风格，实现千人千面的创意投放，提高广告的针对性和吸引力。这意味着广告主可以更高效地创建吸引人的广告内容，提高创意生成的效率和质量的同时提高用户互动率。

广告文案生成：

如 GPT-3，可以通过学习大量文本数据，生成更自然、有趣、并富有创意的广告文案。广告创作者可以利用 LLM 生成的文案作为创意的起点，从而更快速地产生大量个性化、引人入胜的广告语言。

个性化推荐： 

LLM 可以通过分析用户行为和历史数据，生成个性化的广告推荐文案。这种个性化的推荐能够更好地满足用户的兴趣和需求，提高广告的点击率和转化率。

情感分析：

CV 还可以用于分析图像中的情感元素，例如人脸表情。通过了解广告中传达的情感，广告创作者可以调整内容以更好地引起目标受众的共鸣，提高广告的情感互动性。

例如不久前可口可乐进军生成式人工智能所推出的广告《Masterpiece》， 该广告与 OpenAI 合作，采用 AI（Stable Diffusion + 3D 建模 + 实拍）设计。通过将人工智能增强动画与真人表演巧妙结合，成功地“复活”了多件世界名画作品。这不仅在视觉上深刻传达了品牌形象，更宣告了生成式人工智能已深入广告行业，为广告领域带来了重大变革，而这一创新案例也生动地印证了机器学习与广告创意相辅相成，为行业拓展了更多可能性。

技术驱动创意，广告投放效率质量双提升

在持续的研发投入下，汇量的机器学习平台体系逐渐完善、日益强大。这一技术实力在旗下程序化广告平台 Mintegral 上得以充分体验，让广告在正确的时间、合适的场景下能够实现精准触达目标用户，同时兼顾了投放效果、变现收益以及应用体验。作为全球领先的程序化移动广告平台，Mintegral 也是首批将 DCO 动态创意优化技术与互动创意相结合的广告平台之一。

动态创意优化技术通过智能组合与动态优选广告素材，实时将广告呈现成用户喜欢的模样。我们的算法在广告请求筛选中增加创意组合的维度，提高广告投放效率，实时优化投放策略，帮助广告主更迅速、更有效地提升获客效益与质量。

以汇量科技旗下一站式创意制作平台举例，该平台集素材编辑器、录屏、创意模板等功能于一体，无须任何代码基础，即可「从 0 到 N」实现流畅、简单、自动化的素材制作与优化：

• 200+ 在线可玩素材模板，可通过 PPT 式的「拖拉拽」，快速组建个性化试玩素材，并一键适配各大投放渠道，轻松实现降本增效，高效输出优质试玩素材。

智能识别，批量消除相关元素

通过学习大量文本数据，根据不同的游戏素材，智能生成更为自然、富有趣味和创意的视频（口播）文案。从而快速生成大量个性化广告语言，实现高效而富有创造力的应用。

智能生成文案 

集成多种便捷 AI 组件，包括视频分镜智能切割、语音转文字、元素消除/替换、AI 配音 、智能翻译等，开发者可以在同一平台中就能完成所有操作，批量输出多条视频创意，进而快速投入 A/B 测试，适配多样化投放渠道，高效定位爆款素材、优化投放效果。

通过机器学习技术的助力，广告创意素材的制作开发有了显著提速，原本需要多方协同耗时 1~2 周才能完成的广告素材组合，现在仅需 1~2 天即可实现。技术和创意的融合，也使得汇量科技可以为广告主提供更全面、高效的解决方案。

面对未来经济发展的不确定性，广告主将更加注重效果营销，以实现最佳的投入产出比。在这个过程中，机器学习的运用变得尤为关键。通过精确的数据分析和预测算法，广告主可以更智能地选择广告创意素材，提升广告活动的表现效果，进而增加用户粘性。对于移动游戏营销业者而言，他们所面临的挑战在于找到适合目标受众的平衡点。在这一挑战中，正确选择适合的机器学习驱动的广告创意合作伙伴，将事半功倍，为广告活动的成功投放注入更多智能化策略。

从大语言模型到实现千人千面，机器学习为广告领域带来了前所未有的创新。随着技术的不断演进，我们能够期待看到更多广告创意领域的应用，为品牌传播开辟更广阔的可能性，助力广告主在不确定的环境中取得更为显著的市场竞争优势。