基于人工智能的广告营销新生态研究

方鸿灏

（湖南快乐阳光互动娱乐传媒有限公司 长沙 410000）

习近平总书记在向2023中关村论坛发去的贺信中表示新一轮科技革命和产业变革深入发展，需要携手促进科技创新，推动科学技术更好造福人民。当前人工智能技术的发展正在给人类带来巨大的机遇和挑战，人工智能技术的快速发展，不仅在工业制造和物流管理等领域得到广泛应用，近年来广告营销行业也迎来了众多新的变革。在传统的精准营销、社群营销的基础上，大模型时代的生成式人工智能成为营销生态的新宠。生成式人工智能是一种利用大量数据训练神经网络并通过模拟人类思维生成新数据的技术，具有创意性、美感等的创作能力，被视为是推进AI技术向更广泛领域应用的关键之一。

本文将主要从大模型时代的生成式人工智能技术的角度，探讨人工智能在广告营销领域的应用，剖析其对营销产业的影响与优势，以及面临的挑战与可能的解决方案。

一、生成式人工智能与广告营销新生态

（一）大模型时代的到来

随着海量数据的涌现和技术的进步，大数据模型的规模越来越大，应用场景更加复杂。这一时代将人工智能从“狭义人工智能”时代（Narrow AI）变为“通用人工智能”时代（General AI），即信息处理、模型训练等各方面变得更加普适和高效。同时，基于大模型的神经网络模型架构也得到了进一步的创新和发展，比如GAN 等领域，使得生成式人工智能得到极大的发展。人工智能技术主导下的广告营销市场不再是传统广告市场的竞争格局，传统广告行业主要通过创意、渠道和品牌等方式进行竞争和争夺市场份额，而人工智能技术的应用则呈现出新的竞争格局和模式。人工智能技术开启了由传统“人工设计”向“智能化设计”转变的新时代，通过技术和算法的创新，实现广告市场的分析以及效果的实时预测和调整，从而在用户竞争环境下更好地获取市场份额。

（二）生成式人工智能在营销中的应用

1.创意生成

在广告营销中，创意始终是非常重要的一环。传统的广告创意更多是人工经验设计，难免偏离目标客户的兴趣和需求。而生成式人工智能可以通过对广告素材、用户反馈等数据的学习，自动生成具有创意和吸引力的广告内容。通过分析和理解广告目标、目标受众和市场需求，生成式人工智能可以生成新颖、个性化和引人注目的广告创意，增加品牌和产品的曝光度。具体来说，人工智能技术与广告创意生产结合，由过往的海量人力手工设计素材模式，升级为AIGC 根据客户不同营销目标批量生产广告素材模式，广告创作过程中，能够以更快速精准的方式完成广告设计和创意输出，从而大幅提高广告的效率。

举例来说，可以通过对广告目标、产品特性和用户需求的学习，自动生成吸引人的广告文案。通过训练模型来理解语义和情感，以及对语言的创造性使用，生成式人工智能能够产生多样化、个性化的广告文案，帮助品牌与目标受众建立更紧密的联系；可以通过对广告素材库和标注数据的学习，自动生成图像和视频广告内容。它可以识别有吸引力的视觉元素、配色方案和排版风格，产生与品牌形象和目标受众相匹配的创意素材。通过学习广告效果数据和用户反馈，生成式人工智能可以预测和评估创意的表现，并提供改进建议。这有助于广告主在投放之前，了解创意的潜力和可行性，并优化创意以提高广告投放的效果。

2.内容生产

内容是传播营销的重要途径之一。传统的内容生产往往包括文案、图片、视频等，但这些内容的创作难免要耗费大量人力物力，而且无法足够贴近目标用户的兴趣点。而生成式人工智能技术可以通过学习海量的内容，生成出更具有吸引力的、个性化的内容，更能引起用户的兴趣。

举例来说，生成式人工智能可以通过学习大量自然语言数据，自动生成文章、新闻、评论、对话等文字内容。例如，可以通过输入一些关键词或主题，生成式人工智能就可以自动生成相应的文章或评论。生成式人工智能还可以应用于语音合成领域，可以生成具有自然语言发音、音调、语气等特点的语音，用于各种语音交互应用。生成式人工智能具有非常广泛的应用前景和潜能，可以应用于各种内容生产领域，提高内容生产效率和质量，开启全新的创作方式和艺术形式。

3.客户分析

助力广告客户提升效果一直是广告营销所追求的核心目标，广告客户效果提升需要依靠大量的数据分析和优化措施。数据的收集、整理和分析对于检测广告效果、了解用户反馈和优化广告投放策略至关重要。然而，广告营销生态体系中存在多个数据源和维度，数据分析和优化需要针对不同渠道和平台进行，并从中抽取出关键指标和洞察，以支持广告客户效果的提升。而现在，借助大模型生成式人工智能技术，通过对海量数据的智能分析、大数据的实时模型更新，以及机器学习等技术手段，预测广告效果和ROI（投资回报率），并生成最优的广告投放策略，这样可以更精细化、更准确地确定广告的投放方式，帮助广告主在有限的预算下获得最大的回报。

例如，Z 世代对于传统广告的免疫性较强，因此品牌需要通过个性化广告投放来吸引他们的注意力。生成式人工智能可以通过深度学习和模式识别技术来分析用户的历史行为数据，例如搜索记录、购买记录等，以预测用户的兴趣和需求，还可以对用户的评论、社交媒体内容等进行情感分析，了解用户对广告的情感和态度，从而帮助广告主调整广告的内容和策略，更好地与用户进行互动和沟通可以帮助品牌实现精准的广告定位。穿山甲和广点通等平台提供了强大的广告定向功能，利用AI 算法可以根据用户的兴趣、行为和地理位置等因素进行广告投放，潜移默化影响用户心智。

4.营销策略

广告营销生态体系下的营销策略制定面临着多渠道环境、数据驱动的决策、受众多样性、竞争环境以及快速变化的技术和趋势等复杂性挑战。该生态体系通常包含包括多个广告渠道和平台，如搜索引擎、社交媒体、移动应用和传统媒体等。不同渠道和平台具有不同的特点、受众和投放机制，营销策略需要针对不同渠道做出调整和优化。制定跨渠道的一致性策略和统一的品牌形象，需要考虑多个渠道的差异性和相互关联性。

借助人工智能可以帮助我们预测和分析市场需求和趋势，同时构建洞察和数据模型来制定更好的营销策略。通过数据分析技术，我们可以更加精准地了解消费者群体，以便更好地把握他们的需求，给他们匹配更好的营销方案，灵活把握市场商机。另外，人工智能技术还能够实现智能信息的提炼和挖掘，从而帮助发掘潜在需求和市场机会，更好地帮助品牌和企业制定更全面的营销策略和商品定位。

5.营销管理

成熟的广告营销生态投放系统通常需要处理海量的实时数据，包括广告主信息、广告创意、用户行为数据、竞价信息等。这些数据需要准确地收集、存储、处理和分析，以支持实时的广告投放和决策。通常系统需要处理庞大和复杂的数据涉及到数据管理、数据清洗、数据加工和数据存储等一系列复杂的流程。另外，广告投放系统通常需要与多方系统进行集成，包括广告交易平台、数据提供商、广告主系统等。这涉及到不同系统之间的接口对接、数据格式兼容性、协议一致性等问题。确保各个系统无缝协同工作和数据的准确传递是一个复杂且关键的任务。应对这些复杂性挑战意味着高额的管理成本，而人工智能可以帮助广告营销从业者实现延伸自身的能力，使广告生态系统更健康高效地运作。

例如，通过自然语言处理技术，可以用机器代替一些低效率工作，比如自动化广告管理、深度学习算法等，通过人工智能技术进行自动化和快速的数据分析，为广告策划和投放等流程带来整体性的管理，从而实现成本节约；还可以自动执行一些重复性的任务和流程，如系统备份、日志清理等，减少手动工作的需求。通过学习和识别任务与流程的模式及规律，它可以自动执行和管理这些任务，提高效率，减少人工操作的错误和延误，从而降低系统管理的成本；可以通过对系统资源的使用情况和负载的分析，提供资源优化和容量规划的建议。通过学习和预测系统负载的模式和趋势，它可以帮助系统管理员合理分配和管理系统资源，避免资源的浪费和资源瓶颈的出现，从而提高系统的利用率和性能。

6.信息安全

广告营销行业通常有来自不同领域的广告客户，如何保障广告内容合法合规一直是行业内的重点和难点，利用自然语言处理和图像识别等AI 技术手段，可以实现自动审核广告素材，极大提升审核效率和准确性，同时也可以减少人工审核成本和时间，降低审核风险。

举例来说，生成式人工智能可以通过训练模型来识别和过滤出广告素材中的敏感内容，例如色情、暴力、政治敏感等。模型可以学习和理解不同类型的敏感内容，并在广告素材审核过程中进行自动筛选；可以识别和检测广告素材中的侵权行为，例如未经许可的商标、版权等。通过训练模型来学习和识别知识产权相关的特征和模式，可以自动对广告素材进行审核；可以分析广告素材中的文字内容，并检查其质量和准确性。它可以识别语法错误、拼写错误等问题，并提供修正建议。这有助于广告主改进文字表达，提高广告的可读性和专业性，避免因错误而引起的误解和负面影响。

二、技术挑战与解决方案

虽然生成式人工智能技术在广告营销领域应用前景广阔，但在技术实现过程中仍然面临不少难题，比如技术瓶颈、数据隐私问题和虚假信息等。要想有效发展，需要从以下三个方面加以改善：

（一）技术瓶颈

传统机器学习技术并不能解决复杂的分类和生成任务，因此人们将目光转向了生成式人工智能技术。但生成式人工智能技术也面临着一系列的技术难题，其中最重要的是生成出来的结果缺乏可解释性与人的直观理解，这会影响其实际应用。同时，大模型需要大量的训练数据来训练模型以取得更好的性能，然而，要获取足够的训练数据通常需要耗费大量的时间和人力资源，也可能受限于数据来源的质量和多样性。大模型也需要更多的计算资源来进行训练，加快训练速度。但是，目前计算资源的供给仍旧有限，要训练大规模的生成式人工智能模型仍需要消耗大量的时间和资源。

解决方案：通过数据增强技术扩充训练数据集，增加数据的多样性和数量，从而提高模型的性能。例如，可以利用文本生成模型自动生成大量的数据用于模型训练，也可以通过数据转换或增强方法扩充数据集。通过可视化和解释技术，帮助用户理解生成式人工智能模型的决策机制和内部机理，透明模型的推断过程。例如，可以利用可视化界面、语言模型漫游器等工具，观察模型的运行结果和推断路径，进一步调试和优化模型。

（二）数据隐私问题

与此同时，数据隐私问题是使用人工智能技术时不可避免的问题。在目前许多国家法律的约束下，机构无法被授权使用其官方数据进行机器学习模型的训练和测试。数据隐私问题的另一个核心是数据共享。在生成式人工智能的训练过程中，可能需要多方共享数据，这就存在着数据泄露的风险。

解决方案：机构可以借助区块链技术和加密算法来增强数据安全性，特别是隐私保护。同时，“同态加密”技术可以大大减少数据共享的风险。这种技术可以让多方在不互相传递信息的情况下对数据进行处理，不会暴露原始数据，从而保护数据隐私。

（三）虚假信息问题

在大模型时代的生成式人工智能中，虚假的信息是一个常见的问题。这可能是由于输入的数据集中存在噪音和错误，或者是因为生成模型本身出现了一些问题。输入的数据集中可能包含干扰数据，这些数据可能会干扰生成过程，导致出现虚假信息。数据噪声会干扰模型的训练，因此在训练数据时需要去除异常值或错误数据。在输入的数据集中，可能存在缺失数据的问题。一些输入变量可能没有被完全观测到，这样会导致生成的数据有虚假信息。

解决方案：可以通过深度学习网络中的一些特殊的损失函数来过滤掉数据噪声。通过引入一些噪声标准化技术，可以使训练出的模型更健壮。也可以考虑使用一些降噪技术，例如周期性和奇异值分解等技术来减少干扰数据带来的影响。也可以通过添加一些噪声或利用生成对抗网络（GAN）技术，来生成缺失数据以及缺失值的替代数据。

结语

利用人工智能技术在广告营销领域中的应用，可以优化创意创造过程、改进广告投放方式、降低运行成本、制定更佳的营销策略等，推动广告行业向更智能化的投放方向发展。本文主要从大模型时代的生成式人工智能技术的角度论述了其在广告营销领域应用的影响与优势，以及面临的挑战与可能的解决方案。随着大模型和生成式人工智能技术的不断发展，新的机会和挑战也将不断涌现。只有在适应快速变化的市场和技术趋势中，才能赢得市场竞争的先机。