自2016年，DeepMind開發(fā)的AlphaGo圍棋程序戰(zhàn)勝人類頂尖職業(yè)棋手后，“人工智能”、“AI”成為各行各業(yè)都關(guān)注的熱詞，廣告營(yíng)銷行業(yè)也不例外。然而，之前“大數(shù)據(jù)營(yíng)銷”的概念尚未退潮，“人工智能＋廣告營(yíng)銷”又來襲，它們究竟是新瓶裝舊酒、純屬概念炒作？還是職業(yè)廣告人的潛在威脅？

本文將厘清關(guān)于廣告營(yíng)銷和人工智能的若干個(gè)重要概念，并分析AI如何在營(yíng)銷場(chǎng)景中落地。

一、 廣告營(yíng)銷產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)狀

1. 認(rèn)識(shí)“廣告營(yíng)銷業(yè)”的兩種視角

（1）“廣告營(yíng)銷”的第一種定義，是指企業(yè)通過廣告對(duì)產(chǎn)品展開宣傳推廣，促成消費(fèi)者購(gòu)買，擴(kuò)大產(chǎn)品銷售，提高企業(yè)的知名度、美譽(yù)度和影響力的活動(dòng)。

在該視角下，廣告營(yíng)銷產(chǎn)業(yè)鏈包括上游：廣告主／品牌主（即企業(yè)），中游：從事媒介代理業(yè)務(wù)和客戶代理業(yè)務(wù)的代理服務(wù)商，和下游：創(chuàng)意策劃、拍攝、印刷、投放媒體等執(zhí)行機(jī)構(gòu)。

（2）“廣告營(yíng)銷”的第二種定義，如《廣告法》第二條所規(guī)定的，是“商品經(jīng)營(yíng)者或者服務(wù)提供者通過一定媒介和形式直接或者間接地介紹自己所推銷的商品或者服務(wù)的商業(yè)廣告活動(dòng)”。

在該視角下，媒介渠道及媒體內(nèi)容成為廣告營(yíng)銷業(yè)的關(guān)注重點(diǎn)。

2. 兩種視角帶來不同的行業(yè)認(rèn)知

第1種視角，可以簡(jiǎn)化為“營(yíng)銷”，其所有活動(dòng)的全部落腳點(diǎn)，都要落在實(shí)現(xiàn)上游廣告主／品牌主的營(yíng)銷目的和營(yíng)銷需求，本質(zhì)上是一種商業(yè)管理視角，因此尤其重視甲方的戰(zhàn)略目標(biāo)和決策部署。

第2種視角，可以簡(jiǎn)化為“廣告”。由于在傳統(tǒng)媒體時(shí)代，廣告是 “廣而告之”，廣告的效果很大程度上取決于內(nèi)容創(chuàng)意的質(zhì)量，且廣告是媒體業(yè)最主要的變現(xiàn)途徑，所以本質(zhì)上它是一種媒體視角或流量思維，重點(diǎn)關(guān)注制作與分發(fā)。這樣的認(rèn)知也帶進(jìn)了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，以精準(zhǔn)投放、AdTech等為代表、與大數(shù)據(jù)相關(guān)的計(jì)算廣告領(lǐng)域在短短幾年里就變成了一片紅海。

3. 不同認(rèn)知帶來的不同商業(yè)范式

從媒體視角來看，BATJ等互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的業(yè)務(wù)體量已經(jīng)絕對(duì)領(lǐng)跑市場(chǎng)，成為“數(shù)字化重構(gòu)廣告行業(yè)”無法缺位的玩家。而傳統(tǒng)代理商則開始頻繁與數(shù)據(jù)公司、電商平臺(tái)示好，加快自身的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。近兩年，阿里、騰訊與WPP、陽獅均開啟了全域營(yíng)銷解決方案，將分散渠道上的數(shù)據(jù)整合到統(tǒng)一平臺(tái)。

從營(yíng)銷視角來看，品牌主不僅關(guān)心廣告內(nèi)容的投放效果，同時(shí)更關(guān)心消費(fèi)者是否對(duì)內(nèi)容感興趣，投放數(shù)據(jù)是否真實(shí)透明、如何提升營(yíng)銷執(zhí)行團(tuán)隊(duì)協(xié)同工作效率等等。這些需求使得戰(zhàn)略咨詢公司比傳統(tǒng)廣告代理更有機(jī)會(huì)贏取上游客戶的預(yù)算。

如果繼續(xù)延伸，考慮到消費(fèi)者的實(shí)際購(gòu)買行為－即銷售場(chǎng)景，就會(huì)發(fā)現(xiàn)企業(yè)傳統(tǒng)組織架構(gòu)在適應(yīng)新消費(fèi)場(chǎng)景時(shí)的滯后性。在大多數(shù)企業(yè)內(nèi)部，品牌、公關(guān)、市場(chǎng)、銷售是分開運(yùn)作的。但在技術(shù)賦能企業(yè)的過程中，各業(yè)務(wù)單元正在逐步實(shí)現(xiàn)一體化和高效協(xié)同。在西方，大量企業(yè)正在諸如Martech等解決方案的幫助下，自上而下地實(shí)現(xiàn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

4. 對(duì)廣告營(yíng)銷的兩種典型偏見

認(rèn)為好產(chǎn)品好企業(yè)不需要營(yíng)銷。——Peter Thiel就駁斥過該觀點(diǎn)，認(rèn)為顧客不會(huì)自動(dòng)上門，銷售的作用遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過工程師和技術(shù)人員的想象。可口可樂、寶潔、雀巢等海外知名品牌，每年都會(huì)花費(fèi)數(shù)十億以上營(yíng)銷預(yù)算，這些營(yíng)銷預(yù)算不僅有助于產(chǎn)品銷售，同時(shí)有利于塑造品牌形象，增進(jìn)與全球消費(fèi)者的溝通。相比之下，國(guó)內(nèi)品牌的營(yíng)銷觀念和操作手法距離國(guó)際頂尖品牌仍有一定差距。

認(rèn)為數(shù)字營(yíng)銷都是虛假的。——聯(lián)合利華CMO就炮轟過社交媒體買粉、數(shù)據(jù)造假行為。國(guó)內(nèi)威客平臺(tái)豬八戒網(wǎng)更是主動(dòng)下架微信營(yíng)銷、微博營(yíng)銷等服務(wù)品類。但技術(shù)本身是中立的，像區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用已經(jīng)可以用于數(shù)據(jù)的防篡改偽造。在這個(gè)問題上，從業(yè)者既不能因?yàn)槔骝?qū)使而扭曲價(jià)值觀，也不能因噎廢食拒接技術(shù)進(jìn)步。

二、 人工智能與廣告營(yíng)銷

1. 關(guān)于人工智能

人工智能是當(dāng)今最新興的科學(xué)與工程領(lǐng)域之一，從1956年被創(chuàng)造“人工智能”(Artificial Intelligence, AI)這個(gè)名稱起，人工智能就一直在試圖理解和構(gòu)建學(xué)習(xí)、視覺／語音感知、數(shù)學(xué)求解、診斷疾病、下棋等各種人類智力行為。

雖然人工智能在歷史上經(jīng)常被分作計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，但事實(shí)上它更經(jīng)常地站在自然科學(xué)與社會(huì)科學(xué)的交叉路口，與哲學(xué)、數(shù)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)、控制論、語言學(xué)等眾多學(xué)科都有交匯。

人工智能的爆發(fā)有三個(gè)前提：算法、數(shù)據(jù)和算力。憑借明星效應(yīng)，AlphaGo讓外行人也了解到了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，這些算法其實(shí)都已經(jīng)被研究了幾十年，但唯有在強(qiáng)大算力（云計(jì)算集群）的條件下，配合大量棋局?jǐn)?shù)據(jù)，AlphaGo才能成功。

2.     從人工智能的價(jià)值鏈看“AI＋營(yíng)銷”

大數(shù)據(jù)、半導(dǎo)體芯片及智能算法被譽(yù)為人工智能的三大基石。

其中大數(shù)據(jù)與AI算法相輔相成，算法可以通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練提升預(yù)測(cè)和洞察能力。而因?yàn)榇髷?shù)據(jù)本身具有海量、非結(jié)構(gòu)化的特點(diǎn)，市場(chǎng)上還誕生了許多專業(yè)的數(shù)據(jù)采集、處理、存儲(chǔ)等上游公司。在營(yíng)銷行業(yè)，AI所依賴的數(shù)據(jù)廣泛分布于社交媒體、內(nèi)部銷售數(shù)據(jù)、電商平臺(tái)、搜索引擎等各處，因此僅收集、處理數(shù)據(jù)這一項(xiàng)需求，就能催生規(guī)模不小的DMP市場(chǎng)。

算力與芯片處理速度（尤其是視覺信息識(shí)別）、計(jì)算集群相關(guān)，因此云服務(wù)和云平臺(tái)也是支撐AI的重要基礎(chǔ)。

人工智能的下游應(yīng)用更加廣泛。繼“互聯(lián)網(wǎng)＋”后，國(guó)務(wù)院在2017年正式發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，重點(diǎn)描述了AI＋傳統(tǒng)行業(yè)的展望和規(guī)劃，包括制造、農(nóng)業(yè)、物流、金融、商務(wù)、家具等重點(diǎn)行業(yè)和領(lǐng)域開展人工智能應(yīng)用試點(diǎn)示范。

其中在“加快智能商務(wù)”小節(jié)中，文件提到“鼓勵(lì)跨媒體分析與推理、知識(shí)計(jì)算引擎與知識(shí)服務(wù)等新技術(shù)在商務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用，推廣基于人工智能的新型商務(wù)服務(wù)與決策系統(tǒng)。建設(shè)涵蓋地理位置、網(wǎng)絡(luò)媒體和城市基礎(chǔ)數(shù)據(jù)等跨媒體大數(shù)據(jù)平臺(tái)，支撐企業(yè)開展智能商務(wù)。鼓勵(lì)圍繞個(gè)人需求、企業(yè)管理提供定制化商務(wù)智能決策服務(wù)。”

如何理解這段話？事實(shí)上，“商務(wù)智能”（BI）早已有之，由著名咨詢公司Gartner公司在1996年提出，主要指利用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、處理分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的活動(dòng)。“智能商務(wù)”與“商務(wù)智能”僅有順序之差，但增加了媒體、地理、知識(shí)引擎等應(yīng)用，落點(diǎn)落在“提供定制化商務(wù)智能決策服務(wù)”，與上文第一種視角的營(yíng)銷定義不謀而合。

《規(guī)劃》沒有描述“AI＋媒體”產(chǎn)業(yè)，原因是多方面的，同時(shí)也證明，前文所述第一種視角下的營(yíng)銷行為——幫助企業(yè)制定科學(xué)營(yíng)銷決策的“AI＋營(yíng)銷”，是有現(xiàn)實(shí)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)需求及官方背書的。

今年以來，科大訊飛、百度都各自發(fā)布了自己的AI營(yíng)銷產(chǎn)品，不過細(xì)看之下，一大半應(yīng)用場(chǎng)景都聚集在媒體投放端。雖然提升媒體投放ROI也很有價(jià)值，但它們還遠(yuǎn)不是“AI＋營(yíng)銷”應(yīng)用的全部。

3. 質(zhì)疑：人工智能沒有用？

很多人調(diào)侃，在一些情況下人工智能會(huì)變成“人工智障”。比如重復(fù)地推薦同類廣告，反而打擾用戶。許多股權(quán)投資機(jī)構(gòu)在經(jīng)歷市場(chǎng)追捧“人工智能”概念后，也開始對(duì)“人工智能”項(xiàng)目報(bào)以更加審慎的態(tài)度。

但人工智能仍有非常巨大的應(yīng)用潛力，而且在日常生活與商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景中十分常見：

• 搜索引擎

Google允許在關(guān)鍵字中添加標(biāo)簽，有利于精準(zhǔn)搜索。

• 智能推薦

今日頭條在國(guó)內(nèi)率先推出按用戶興趣智能推薦文章的功能。在智能推薦系統(tǒng)后臺(tái)，這些用戶興趣被量化成一條條數(shù)據(jù)，有利于實(shí)現(xiàn)“千人千面”的個(gè)性化推薦。

• 庫(kù)存預(yù)測(cè)

歐美國(guó)家在2B端部署了大量自動(dòng)化應(yīng)用，幫助商家在促銷、庫(kù)存管理上提供更準(zhǔn)確更實(shí)時(shí)的預(yù)測(cè)，提升供應(yīng)商管理。像是德國(guó)電商Otto、英國(guó)線上超市奧凱多等都用上了AI模型來學(xué)習(xí)庫(kù)存和消費(fèi)者數(shù)據(jù)。

• 智能客服

人工智能能大幅提升簡(jiǎn)單重復(fù)性的勞動(dòng)效率，對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)化的客服常見問題，能夠?qū)崿F(xiàn)按既定規(guī)則給予實(shí)時(shí)回應(yīng)，大幅減少企業(yè)的用人成本。

可見，AI在匹配用戶需求、計(jì)算庫(kù)存、提升供給效率上都有實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，在輔助商業(yè)決策上更是有很大的發(fā)展前景和想象空間。在當(dāng)前國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)面臨新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換之際，消費(fèi)升級(jí)和高技術(shù)服務(wù)相結(jié)合的新動(dòng)能正普遍受到產(chǎn)業(yè)界、政府和消費(fèi)者的多方關(guān)注。

4. 人工智能會(huì)是廣告營(yíng)銷人的威脅嗎？

近兩年，“人工智能將讓設(shè)計(jì)下崗”、“人工智能威脅文案”、“人工智能會(huì)視頻剪輯了”的新聞不絕于耳。但是人工智能的運(yùn)作原理與人腦創(chuàng)意的原理很不相同，作為支撐技術(shù)的自然語言處理、視覺識(shí)別與處理，在速度和準(zhǔn)確度上與成年人相比還有很大差距。人工智能在這些領(lǐng)域的應(yīng)用，在目前只能作為輔助手段，取代部分同質(zhì)化、初階的創(chuàng)意工作，在更多時(shí)候會(huì)以“人機(jī)協(xié)同”的方式出現(xiàn)在工作場(chǎng)景中。

創(chuàng)意和好奇心，作為人類上百萬年進(jìn)化過程中保留下來的特質(zhì)，仍然無法被機(jī)械化地簡(jiǎn)單理解和模仿。文案、設(shè)計(jì)、剪輯師等靠創(chuàng)意吃飯的廣告營(yíng)銷人，短時(shí)間內(nèi)不必?fù)?dān)心“失業(yè)”問題，更需要擔(dān)心的是靈感的枯竭和創(chuàng)意的退步。另一方面，我們大可不必將人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)看作是僵死的程式化工作或創(chuàng)作的敵人，而應(yīng)當(dāng)視其為激發(fā)靈感和創(chuàng)意的友好伙伴。

三、 AI＋廣告營(yíng)銷”的若干應(yīng)用落地場(chǎng)景

1．在營(yíng)銷策略端，實(shí)現(xiàn)科學(xué)洞察，高效匹配營(yíng)銷資源

• 消費(fèi)者洞察：基于實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，得到用戶基礎(chǔ)畫像、行為習(xí)慣分析、熱點(diǎn)話題抽取和情感語義分析，洞察消費(fèi)者需求。

• 投放策略：整合并清理多平臺(tái)、分散的媒介數(shù)據(jù)，基于消費(fèi)者洞察推薦投放渠道、優(yōu)化投放策略，同時(shí)預(yù)測(cè)投放后的轉(zhuǎn)化效果。

• 智能匹配營(yíng)銷資源：基于品牌營(yíng)銷需求和下游執(zhí)行商的特點(diǎn)，建立特征匹配，去中介化地實(shí)現(xiàn)智能匹配。

2. 內(nèi)容制作端：實(shí)現(xiàn)對(duì)結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化內(nèi)容的快速輸出

• 初級(jí)創(chuàng)意的標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)：對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的文案、設(shè)計(jì)元素、圖文海報(bào)等，實(shí)現(xiàn)AI的自動(dòng)化輸出，并快速進(jìn)入投放流程。

3. 在廣告投放端，提供精準(zhǔn)傳播、提升投放ROI

• 提供全鏈路全場(chǎng)景營(yíng)銷賦能：接入更多元的數(shù)據(jù)和分析模塊，為AI提供更豐富的用戶畫像，從而提升投放精準(zhǔn)程度，降低預(yù)算浪費(fèi)。

• 反作弊技術(shù)：通過監(jiān)測(cè)流量變化趨勢(shì)，識(shí)別虛假流量，提高投放的透明度和真實(shí)性。

4. 在零售業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，提供人臉識(shí)別、3D掃描結(jié)算、自動(dòng)包裝等互動(dòng)新體驗(yàn)

• 定制化商品導(dǎo)購(gòu)：通過對(duì)顧客的識(shí)別及歷史信息的讀取，自動(dòng)調(diào)取顧客偏好數(shù)據(jù)，定制化推送導(dǎo)購(gòu)及推廣信息。

• 電子價(jià)簽：電子系統(tǒng)追蹤并實(shí)時(shí)顯示商品價(jià)格、上架時(shí)間、來源地等多種信息。

• 自動(dòng)購(gòu)物車：根據(jù)消費(fèi)者行走路徑, 自動(dòng)跟隨消費(fèi)者完成購(gòu)物。

• 顧客人臉識(shí)別：通過面部輪廓等信息對(duì)人臉進(jìn)行識(shí)別，快速完成結(jié)算、積分、消費(fèi)記錄等多項(xiàng)服務(wù)。

• 3D掃描結(jié)算：通過3D成像等技術(shù)自動(dòng)識(shí)別貨物品類, 不再依賴特定條形碼，提高結(jié)算效率。

• 自動(dòng)包裝：根據(jù)顧客要求以及配送模式自動(dòng)完成包裝任務(wù), 并將相關(guān)信息回傳，并更新客戶數(shù)據(jù)庫(kù)。

• 自動(dòng)配送：無人機(jī)將會(huì)完成最后的配送，根據(jù)消費(fèi)者制定的配送地點(diǎn)完成快速高效的配送任務(wù)。

四、 不同類型企業(yè)的“AI＋廣告營(yíng)銷”采購(gòu)方案推薦

中小企業(yè)

通常，中小企業(yè)采取產(chǎn)品生產(chǎn)＋銷售的模式，對(duì)營(yíng)銷的需求比較簡(jiǎn)單并且靈活多樣，比如電商運(yùn)營(yíng)、SEO、社交媒體推廣、H5制作、線下活動(dòng)策劃等。還有許多初創(chuàng)公司熱衷于創(chuàng)造新的消費(fèi)體驗(yàn)，會(huì)用到AR、VR、人臉識(shí)別等新技術(shù)。相比功能大而全的“AI營(yíng)銷云”，能快速匹配到合適的營(yíng)銷服務(wù)供應(yīng)商是其最現(xiàn)實(shí)的需求，其次再是提供相關(guān)的數(shù)據(jù)服務(wù)，解決可信度問題。

推薦方案：熱巢、天蓬等互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷服務(wù)平臺(tái)，直接找到所需服務(wù)商

大型B2B企業(yè)

由于大型B2B企業(yè)一般比中小企業(yè)擁有更多廣告營(yíng)銷預(yù)算，且需求集中在宣傳片、宣傳冊(cè)、線下會(huì)議和線下廣告投放上，因此采購(gòu)時(shí)最看重的通常是供應(yīng)商能否提供穩(wěn)定、高質(zhì)量的宣傳物料，并容易形長(zhǎng)期合作。

推薦方案：傳統(tǒng)代理商、制作公司

大型B2C企業(yè)

過去，大型B2C企業(yè)是廣告代理商和傳統(tǒng)媒體競(jìng)相爭(zhēng)奪的優(yōu)質(zhì)客戶，廣告預(yù)算充足，對(duì)廣告的創(chuàng)意、制作、投放渠道都偏向高端。隨著互聯(lián)網(wǎng)媒體崛起，這類企業(yè)的相當(dāng)一部分預(yù)算轉(zhuǎn)移到了線上，同時(shí)增加了對(duì)用戶畫像、數(shù)據(jù)、策略和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的需求。

推薦方案：國(guó)際4A、本土互動(dòng)營(yíng)銷公司、創(chuàng)意熱店、各大科技公司和廣告技術(shù)公司開發(fā)的媒體投放工具、基于大數(shù)據(jù)的AI策略提供商等

小結(jié)：

1. 廣告營(yíng)銷，有商業(yè)管理和廣告?zhèn)鞑煞N視角。在與技術(shù)融合的過程中，前者重視營(yíng)銷策略的科學(xué)制定及執(zhí)行，后者關(guān)注投放的精準(zhǔn)程度及效果。

2. 人工智能需要數(shù)據(jù)、算法和算力支撐，在下游應(yīng)用場(chǎng)景中，主要是提升簡(jiǎn)單重復(fù)性勞動(dòng)的效率，同時(shí)基于算法和數(shù)據(jù)來“思考”問題，提供輔助決策。

3. 在廣告營(yíng)銷場(chǎng)景中，人工智能可以解決的主要行業(yè)需求有：①洞察消費(fèi)者需求；②輔助營(yíng)銷策略制定，③分析投放渠道數(shù)據(jù)并預(yù)測(cè)投放ROI；④將品牌主和下游服務(wù)商做高效的雙向匹配。

4. 不同類型的企業(yè)，在采購(gòu)選型具體方案時(shí)，應(yīng)該結(jié)合自己的實(shí)際情況，有針對(duì)性地選擇“營(yíng)銷外腦”。