來源：衛夕聊廣告（ID:weixiads）

作者：衛夕 新浪微博廣告產品經理

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廣告到底是科學還是藝術？？

在回答這個問題之前，我相信很多人都非常自信自己能區分科學和藝術的區別，然而當我拋出以下三個問題的時候，我們心中原有的答案可能就要打一個問號了：

1.圍棋是藝術還是科學？

2.繪畫是藝術還是科學？

3.電影是藝術還是科學？

第一個問題：圍棋是科學還是藝術？在去年阿爾法狗打敗李世石之前，圍棋是公認的藝術，在百度搜“圍棋藝術”有328萬條結果，僅日本就出版了多部關于“圍棋藝術”的書籍，但在谷歌的機器人阿爾法Go面前，圍棋變成了一個用深度神經網絡來評估獲勝概率的數學問題，活生生變成了科學。

第二個問題：繪畫是科學還是藝術？“當然是藝術！”很多人不假思索地回答！然而我們來看一看繪畫界的泰山北斗——達芬奇對這個問題是如何理解的：

“繪畫的確是一門科學，并且是自然的合法女兒，繪畫科學研究物象的一切色彩，研究面所規定的物體的形狀以及它們的遠近，包括隨距離之增加而導致的物體的模糊程度。”

這位有100多項發明的跨界畫家將繪畫透視學與數學基礎幾何學結合起來研究，發現焦點透視、線透視、空氣透視的規律，成為后來西方寫實油畫再現事物方法的基礎。

第三個問題：電影是科學還是藝術？你會回答：當然是藝術！但你了解好萊塢的運作模式之后，你就會發現好萊塢的大多數電影（特別是商業大片）其實是一個極其精妙、嚴格按照工業流程制作的流水線產品，且不說那些炫酷的特技完全靠科技參與，而是我們通常認為毫無爭議屬于藝術的部分——選角、編劇、劇情結構、笑點密集程度、預告片剪輯這些環節都開始數字化、標準化。

好萊塢六大電影公司

當日本的機器人都開始寫小說的時候、當索尼的音樂人都開始寫披頭士的歌的時候、當IBM沃森機器人都開始剪電影預告片的時候，我們對科學和藝術的分界線是時候開始重新思考了！

索尼機器人創作的披頭士風格的歌曲

科學關心規律和真理、藝術關心美和情感；科學是客觀的，而藝術是主觀的，但很多時候主觀和客觀會混合在一起，這輛車美不美是主觀意識，而買不買這輛車則是客觀行為，廣告則把二者聯系在一起！

回到本文的主題——廣告到底是科學還是藝術？這是一個古老而極具爭議的問題，廣告界對此爭論了上百年，兩派觀點正如華山派的劍宗和氣宗——反復較量，難分高下：

站在科學一邊的代表人物有20世紀初最出色的廣告人之一——克勞德·霍普金斯，他創作廣告文案有一套科學的調研測試方法，特別反對只博眼球的廣告。

他說：“廣告創意人員放棄了他們的職責，他們把自己當做了一個演員，他們開始追求掌聲，而不是銷售額！”，霍普斯金把他科學的理念寫成了一本書——《科學的廣告》，關于這本書的地位：現代廣告教皇大衛奧格威說這本書不讀七遍不足以做廣告人。

硬幣的另一面，堅定認為廣告是一門藝術的有廣告天才——喬治·路易斯，他有“廣告界的莽夫”、“麥迪遜大道上的瘋子”之稱，他為大眾汽車等眾多品牌創作了數不清的經典廣告。

他宣稱“如果廣告是一門科學，那我就是個女人”，25年的廣告生涯，喬治路易斯創作了13224個廣告，他把其中的260個經典創意寫進了一本自己的著作，這邊著作名字就叫——《廣告的藝術》。

今天，我們在數字化的全媒體時代來重新討論“廣告到底是科學還是藝術”這個古老的話題，會不會賦予這場日益持久的爭論一個新的意義？

我不會給你一個和稀泥的答案——廣告即是科學又是藝術，那不是衛夕的風格，我會明確給出我的結論——在數字化媒介的今天，廣告更多的已經變成一門科學，它的藝術成分即使有，也變得極其有限！

在未來某一天廣告宣布死亡的時候，如果在它的墓碑上只能刻兩個字，那一定是“科學”而非“藝術”。接下來我就一起來看一看這個結論是如何得出滴：

一、科學關注數據，而藝術不關注

毫無疑問，科學反映客觀事實，它需要和數據打交道，從某種意義上，“獲取數據——分析數據——建立模型——預測未知”是科學作為人類認知世界的工具的全部過程。

數據的重要性不言而喻：哥白尼提出日心說模型但由于沒有準確數據，其效果驗證并不比托勒密的地心說更有說服力，直到開普勒觀察并記錄眾多行星軌道的準確數據之后日心說模型才被當時的人們廣泛接受。

而藝術則不關心數據，從文學到繪畫、從舞蹈到書法、從音樂到表演，藝術家基本上不關注數據——我們很難看到畢加索分析顏料的種類、貝多芬把五線譜寫成函數、王羲之統計漢字的筆畫.......藝術家用他們的靈感、才華、創造力表現自己心中的世界，他們關心美而不關心數據。

然而廣告從誕生起就離不開數據，不管是20世紀初商業廣告剛剛繁榮還是數字廣告飛速發展的今天，廣告作為一種商業行為早已和數據難舍難分：數據貫穿廣告從調研、創作、投放、評估等全部環節。

注意：今天我們討論的廣告并非作為美術作品的廣告創意本身，而是作為一個完整從調研、創作、投放以及評估的整個完整閉環的過程，這才是廣告本身的價值和意義。

1.調研和洞察階段：數據鎖定目標消費者

如果為一款車打廣告，第一步應該做神馬？答案是需要了解這款車合適賣給什么人群，業內把這個稱之為“消費者洞察”，即消費者是誰？他們在哪里？他們有神馬特征？他們的偏好是神馬？只有先定義了自己的消費者，廣告才能開始創作，比如以下就是音樂流媒體服務Spotify的一個用戶畫像：

數字時代廣告如何做消費者洞察？答案是充分挖掘第一方數據和第三方數據，第一方數據是廣告主自己積累的數據，比如這款車以前的消費者的詳細特征數據。第三方數據則可以運用大量的工具來實現。

舉一個例子，廣告巨頭Facebook就提供了一個極其精細的用戶洞察工具，可以幫助廣告主洞察其目標消費者，比如一家紐約的瑜伽館需要在Facebook投放廣告，它可選擇紐約地區、年齡在20-30歲的女性，同時進一步看選擇的這些人群的家庭收入指數、房屋擁有指數、關注了哪些主頁等幾百個指標，即在投放廣告之前，廣告主就已經從數據的角度洞察了它的潛在消費者。

洞察數據是科學家的專業，藝術家基本上不會對它的受眾做詳細的數據洞察和分析，從這個意義上說，廣告無疑屬于科學而非藝術。

2.創作階段：數據控制創意質量

很多人的觀點是：你說洞察、投放、評估這些環節需要數據參與我可以理解，但廣告創作這一環節肯定是完全屬于藝術家的私人領地吧？

錯！廣告創作和純粹的藝術創作有天壤之別，藝術創作可以天馬行空，享受著充分的創作自由，然而廣告創作卻時刻需要圍繞產品來進行，有著無數約束條件，有無數的數據來衡量一個廣告是否優秀，即廣告并非靠創意驅動，而是結果驅動。

美劇《廣告狂人》中，文案撰寫人在為很多產品創作廣告的時候通常會請相關的目標消費者來試用樣品，試用者會被請進一件特別的屋子，這間屋子的其中一堵墻是不透明的玻璃，試用者不會發現這堵墻，而文案撰寫人坐在玻璃后邊，聚精會神地觀察試用者真實的反應和談話，以此獲取創作靈感。

今天，搜索廣告、信息流廣告的等效果的廣告創作完成變成了流水線生產，而不再是靠某些天才撰稿人的靈光一現，依靠傳統4A公司的廣告創作方案，我們的確看到了一些優秀甚至偉大的創意，但這只是幸存者偏差——4A公司創作的糟糕廣告遠比其優秀的廣告要多。

如今的無論是搜索廣告還是信息流廣告，創意優秀程度的判斷不再靠感覺、不再靠幾十天之后的問卷調查、不再靠幾個月之后的銷量證明，而是直接轉化成實時的CTR、互動率、點贊量、PV、UV、跳過率、訂單量、GMV等實際的數據指標，一個創意是否優秀，半個小時之后通過數據就得到結果。

天貓AI設計系統是如何把一個海報分解的

而隨著AI和大數據技術的發展，數據驅動的機器人創作和輔助創作廣告也開始出現萌芽，可口可樂就使用使用過一些機器人創作的廣告，2017年的雙十一，天貓的AI設計系統——魯班就設計了4億張廣告海報，百度、新浪微博的廣告團隊都在探索使用機器人來創作或者輔助創作廣告的研究和嘗試，而在這其中，海量的訓練數據起了重要作用。

 3.投放階段：數據創造精準性

數字廣告從競價體系和投放精準性兩個方面重構了傳統的廣告規則：

由出價數據構建的實時競價體系重構了廣告投放的成本與效率：同一張報紙的頭版，一家保健品公司和一家超市的心理價位是不一樣的；同一個廣告素材，投放給一個高級白領和投放給一個在校大學生廣告主的心理價位也是不一樣的........

但在傳統廣告時代，一口價讓這些價格差異無法體現，而現在的競價系統賦予了每一次廣告曝光一個最優化的價格，提升了廣告投放的效率。

同時，程序化廣告購買已成為常態，它打破了傳統的廣告主、代理公司以及媒體之間的媒介采購方式，設定條件后機器完成全部投放工作，整個過程僅需50-100毫秒，實現RTB技術的背后，是實時數據收集和分析技術的實現。根據eMarketer的數據顯示，在美國數字廣告系統，2016年所有數字展示廣告中三分之二以程序化方式購買。

程序化廣告投放流程

數據重構廣告投放的一個重要方式就是精準性：傳統廣告時代，零售大亨約翰沃納梅克的那句“我知道我的廣告費有一半的都被浪費了，但就是不知道是哪一半”被稱為廣告界的“哥德巴赫猜想”，這本質上是對廣告受眾的模糊性的控訴。

如今，基于對用戶特征和用戶行為數據的掌握，廣告的精準性已經不可同日而語——盡管還做不到一點不浪費，但已經比沃納梅克時代更加精準——一個聰明的衛生巾品牌在一個移動APP上投廣告的時候，它會選擇投放給女性，而不是投放給全部人群，更加可能的是，在具體的投放過程中它會選擇年齡在18-45歲、搜索過“蘇菲”、以及購買過紅糖或瀏覽過”如何選擇透氣衛生巾？”帖子的北上廣女性用戶。數據讓投放變得精準，廣告從投放媒體定向變成了用戶定向、行為定向、精細化特征定向。

 4.評估階段：數據披露效果

評估廣告效果階段當然離不開數據，即使在非數字廣告時代，數據也是衡量廣告效果的重要標志，4A公司設計了詳細的調查問卷去評估一輪廣告之后品牌的知名度、美譽度等指標，同時銷售部門用營收來驗證廣告的效果。

如今，數字廣告時代的效果評估體系里，數據就更加成為必不可少的環節，和傳統廣告相比，現在廣告評估數據的主要體現在數據維度的多樣性、準確性和實時性。

評估階段數據的多樣性是指原來投放一個廣告，其效果廣告主只能從有效幾個指標中衡量，比如調查問卷中的問題、比如電話咨詢量、銷售額等，然而現在評估一個線上廣告的效果，我們可以考察的維度會極其豐富：曝光次數、曝光人數、互動次數、互動人數、點擊率、落地頁訪問數、分享數、點贊數、加入購物車數、成交數、搜索量、百度指數、頭條指數、微信指數......

評估階段數據的準確性是指和傳統廣告相比，我們能準確地知道廣告受眾在看到廣告之后確切的操作行為，這一行為在過去是一個黑盒，如今我們已經找到打開它的鑰匙，APP每一次按鈕的點擊、每一次播放、每一次轉跳背后都有一個行為碼，最終會變成冰冷、準確的數據。

評估階段數據的實時性只是原來投放一次廣告，效果數據需要等待很長的時間，這個時間現在已經被數字廣告大大縮短，甚至已經到分鐘級別，一個廣告投放出去十分鐘之后就可以看曝光、點擊、訪問等多個維度的數據，對數字廣告而言，等待變成了新鮮事。

數據始終是廣告重要的組成部分，特別是全面數字化的今天，廣告界曾經備受熱捧的“Big idea”已經逐步被“Big data”所替代，在谷歌搜索“Big data”一詞有7.87億個結果，相比之下，搜索“Big data”只有3.35億條結果。在廣告的每一個階段，數據都是重中之重，只有科學關注數據，而藝術并不關注數據，從這個意義上說，廣告是科學而非藝術。

二、科學注重實驗，而藝術不關心實驗

實驗從某種意義上奠定了現代科學，通過實驗，科學家能驗證假設、證明定理，而藝術家從不做實驗，藝術家會創作不同風格的作品，但這不是實驗，而是不同類型的藝術嘗試。

現在廣告從誕生起就埋下了實驗的種子，美國著名廣告人約翰·卡普爾斯在從事廣告之前是一名工程師，他的工程訓練使他傾向于對廣告進行分析和測試，他在測試的實踐中舉了一個例子：

在同一本刊物上，一個廣告創意比另一創意賣出的商品多19.5倍，卡普爾斯將他測試廣告的經驗及實踐寫成了一本廣告界的經典——《測試廣告方法》，為了紀念他，廣告界至今有久負盛名的“卡爾普斯獎”。

另一位廣告界殿堂級大師、奧美創始人——大衛奧格威也推崇實驗和測試的重要性，事實上，奧格威本人在做廣告之前就在蓋洛普的調查公司工作，而蓋洛普公司幾乎就是民意調查的代名詞。

奧格威在他的經典著作——《一個廣告人的自白》中介紹過一種經典的廣告實驗方法：在同一份報紙、同一個版面、同一個日期刊登不同文案的廣告，在廣告中告知可以剪下報紙上的郵寄地址免費領取樣品，然后觀察二份文案帶來的樣品索取量的差異，這其實就是今天數字廣告中改變單一變量的“AB測試”。

在廣告創作領域，有一個重要的概念——“賣點”，它源于R.Reeves提出的獨特銷售主張或銷售點（Unique Selling Proposition or Point，簡稱USP），然而確定賣點依然需要通過調研和實驗數據。

奧美創始人大衛奧格威的一個經典案例是為赫蓮娜潔面霜列出了多個可能的賣點，但具體用哪一個賣點呢，奧格威做了一次小規模的投放實驗，實驗數據顯示消費者對“深層清潔毛孔”這個賣點認可程度遙遙領先，這一點如果進行實驗投放而全憑拍腦袋是很難預知的。

直到70年后的今天我們依然能看到多款以“深度清潔毛孔”為賣點的潔面霜在市場上暢銷，充分證明了實驗和調研在廣告中的作用。

今天，數字化給營銷人帶來最棒的禮物就之一是能夠做實驗——實驗更廉價，操作更容易，風險也更低。

我們已經不需要像奧格威時代幾個星期才能進行一次實驗，而是隨時隨地，用極小的成本、極短的時間、極小的風險、極簡單的操作就能完成一次廣告測試實驗，“AB測試”變成一個廣告優化師必備的技能。

今天我們在騰訊的廣點通、微博的粉絲通進行數字廣告投放，可以一天之內進行多次廣告實驗，相同文案、不同出價；相同文案、不同定向；相同文案、不同定向........改變任意一個變量就可以快速建立一個“AB測試”的實驗，而這種投放實驗在谷歌、Facebook、騰訊、微博、今日頭條的廣告后臺每天上演無數遍。

2016年新浪微博的廣告系統粉絲通做過一個廣告優化的比賽，獲得第一名的是一個為某音樂APP做廣告創意的姑娘——為了獲得好的效果數據，她在26天之內創作了310個不同的版本的廣告創意來推廣這款音樂APP，而這在六七十年代的麥迪遜大街是不可想象的。

2015 年，廣告巨頭谷歌就進行了 12000 次實驗，他們的首席經濟學家 Hal Varian 稱贊受控的實驗是了解因果關系的黃金標準，Facebook同樣每天會進行無數次針對廣告的對照測試，如今，谷歌和Facebook的廣告營收都占其收入的90%以上，無疑成為這個星球最強的廣告巨頭。

三、科學不斷接近真理，而藝術卻不分高低

以上文字從數據、實驗兩方面講了為什么廣告屬于科學，最后從廣義層面來聊聊為什么廣告屬于科學而不是藝術：

科學關于真、藝術關乎美，二者其中一個重要區別是：科學的發展是一個不斷接近真理的積累過程，從地心說到日心說是接近真理的過程，從牛頓經典力學到量子力學是接近真理的過程，從諾貝爾到門捷列夫是不斷接近真理的過程，即通過科學的積累，我們能非常自信地說我們比以前更加了解這個世界的客觀規律，我們同樣非常自信地篤定這是進步！

但藝術則不同，在藝術方面，我們很難說談“進步”二字，因為藝術關乎美，而美對于每個時代都有不同的傾向：我們很難說今天的村上春樹比一百年前的海明威、比一千年前的莎士比亞更進步或者更落后，我們很難說黃永玉的作品比一百年前的齊白石、比三百年前的米開朗琪羅更優秀和更偉大，藝術在不同的時期會有不同的流派，其價值取決于當時人們的偏好和認知。

正是基于這個原因，我們把廣告稱之為科學，因為非常顯然，今天的廣告業——我們在進步，我們比70年代更好地了解廣告的受眾、更精準地投放媒介、更準確地評估廣告效果、更清楚地理解廣告是如何影響受眾的。

從受眾層面，我們能更全面地了解廣告受眾的各項特征，上個世紀的廣告業，一個襯衫品牌投放廣告，它只能選擇是投放某本雜志的讀者、某個電視臺的觀眾、某份報紙的訂戶，這是它對受眾唯一知道的信息，如今它可以精準投放給北京地區、年齡在20-30歲、對財經感興趣、用iPhone、搜索過“麗江”的男性微博用戶，我們比以前任何時候都更了解我們的受眾。

從廣告作用機制層面，我們的消費者行為學、消費心理學、廣告學、行為經濟學、市場營銷學等學科在持續進步，每年都有重要的研究進展，我們通過《定位》知道如何占領消費者心智，我們通過《長尾理論》知道在個性化時代消費者選擇的多樣性，我們通過《影響力》理解影響是如何發生的，我們通過《引爆點》總結成為爆品的法則，我們通過《烏合之眾》了解大眾心理的運作機制。

從廣告的生命周期層面，從洞察到創作、從投放到評估，每一個環節，廣告都在取得進展，即便在傳統意義上的創作方面，我們也總結了極多的經驗，隨著人工智能的發展，廣告創作以及有了更多的創作工具和輔助創作工具，我們必須說廣告以及廣告業都在進步。

正是基于以上的原因，我堅定地認為：廣告是一門科學而非藝術！