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生成式广告讨论纪要:大力出奇迹

来源:晰数塔互联网快讯 时间:2023年06月02日 13:04

本文来自微信公众号:共识粉碎机(ID:botaijin),作者:波太金,原文标题:《EP03 生成式广告讨论纪要》,头图来自:《硅谷 》剧照

一、创业公司的观点

创业公司的方向:智能标签、智能混剪、风格化、文生图、效果分析:

智能标签:品牌客户的素材充裕,创业公司智能打标,方便之后做效果分析以及后续素材重复使用。

智能混剪:素材标注好后,通过算法智能匹配、混剪,提高出素材效率,过往Agency做几十条每天是上限,智能混剪后可以做到10倍级别提升,但效果好坏非常依赖于智能标签的理解和准确度。

风格化:利用剪辑后的素材变换风格,不同场景+风格化可以达到短视频特效的效果。

文生图:主要用于淘宝商品详情页,或者别的商品图。

效果分析:对爆款视频、点击节奏等做归因,在混剪素材/时间上做调整,例如这个类别的产品第x秒讲价格更合理,第x秒放什么内容可能转化率更高。

相比文生图,文生视频目前没有解决方案:

对于电商/品牌客户,基本只能做到文生图方案。但目前在文生图可控上仍有难度。

对于游戏/小说/APP客户,因为对真实场景要求不高,可以做到文生连环画方案。

但文生视频目前在连续5s以上的能用的方案基本没有,完全靠生成的人物动作非常容易出现变形。

数字人+物体的视频生成尤其困难,单数字人的动作有模板,但数字人一旦配合脚本,或者需要围绕产品做动作,难度仍然非常大,而且有不合理的动作/表情都可能放大观众的不适。

不同行业的接受程度/对AI的要求非常不同:

电商平台的小B要求相对较低,比较容易满足。

例如美妆、饮料等大众消费品,其本身更加偏重产品介绍,投放的素材相对较多,可以使用扩大素材量→提高转化率的。

例如保健品等,对于审核要求非常高的行业,每一条短视频都需要非常精细,花费大量时间合规,到AI落地上就会比较困难。

例如大牌服饰、汽车等,非常需要艺术感、品牌感,例如一段动感的音乐,然后年轻的模特+光影切换,最后一句Slogan。对内容的准确度、设计感要求非常高,视频需要当作艺术品去做,AIGC目前仍不一定能达到客户的标准。

广告主/平台为了配合AIGC都需要有能力提高:

目前生成式广告创业公司主要提高了客户的广告制作效率,帮客户放大了能够使用的素材规模。

但很多广告主的投放素材量是有上限的,投放过程中又需要观察很长一段时间才能看到效果,但这个时间内又可能发生很多变化,例如市场趋势、竞品动态、平台规则、流量扶持,素材规模扩大十倍后广告主也需要有更高效的精细化投放能力。

平台的商业化能力也需要提高,解决广告主素材规模扩大的情况下 如何 提高投放效率的问题。

SEO/SEM也有生成式广告空间:

典型的SEO/SEM类似B2B场景,甲方搜对应的产品/服务会进入落地页,落地页里可以应用AIGC提高转化率。

围绕落地页的目标:客户留信息,下载软件,开通账号。

例如Noton的落地页就是动态的,通过Wiki搜索词和通过知识库搜索词进入落地页的客户,会看到不同的头图、客户证言等,避免客户在错综复杂的功能介绍中迷失。

除了B2B软件客户,还有其他实体的B2B产品也有帮助。

出海场景下SEO/SEM价值看起来更大,包括小语种投放等,而且获客也更依赖线上。

广告主客户的效果和热衷情况:

效果比较因人而异,需要看配合度,本身产品的贴合程度。

配合度高的,而且比如在美妆/食品饮料等比较适用的行业,CTR提高10-20%还是非常有机会的。

广告主普遍对生成式广告非常热情,特别是体量比较大的客户,都在询问有没有更好/更便宜的方式驱动更大体量的内容生产。

二、平台方的观点

平台欢迎生成式广告,但也会有监管:

生成式广告长期来看会提高广告的转化率,平台没有理由不欢迎。

但同时,目前出现了不实广告/夸大宣传,目前平台侧更多的动作是治理调控,还没有到鼓励甚至导流给生成式广告的底部。

从算法分发的逻辑,也不会刻意去考虑广告是否是生成式广告,平台也不关心,还是走正常的召回排序、内容理解建模的逻辑。

生成式广告目前平均来看不能证明是更好的内容,但大力可以出奇迹:

从单个视频的素材来看,原本请Agency制作的视频成本更高也更惊喜,光靠AIGC做出来的广告很难在质量上超过Agency制作出来的,但是能做到同样的成本出更多的广告。

目前平台侧还没有看到生成式广告的平均CTR超过了其他广告,更多是依靠广告主出更多的素材,有更多的试错机会,提高平均CTR。

高质量内容生产起来难度还是非常大,例如品牌客户对精细度、还原度的要求都非常高,AIGC出来的产品还要做大量返修精修。

与海外相比,国内另一个大问题是人工成本非常低,同时在过去的环境里素材版权保护也不好,所以相对国外本身的制作成本就低,没有海外生成式广告的成本优势这么明显。

平台有机会抽取成功广告的特征值做Best Practice,但会有非常多的场外因素:

原理上平台可以根据一段时间跑出来效果好的广告,抽取特征值成为广告模板,提高广告成功的概率。目前几个平台也在尝试,但还没有成熟的Demo。

但在实际上,一个素材曝光到获得热度的过程,在内容之外的特征远超于内容本身的特征,例如一开始给的500vv曝光结果在第一步就对广告会产生影响。每一步的用户反馈形成的向量特征,都会去计算到下一批的投放vv里,中间有非常多的随机因素。

所以同样的衣服同样的人,在某天能爆,不一定在第二天就能爆,有非常多的场外变量。

越不成熟的电商生态/越长尾的广告主,越适合生成式广告:

例如Amazon这样的国际平台,目前是支持生态伙伴的AIGC能力主要场景是做商品描述、详情页等,文字描述在Amazon的效果上占到非常大的部分。目前观察到大卖有能力去根据广告位/活动定制素材,但中小卖的很多素材都是反复用、反复剪,AIGC可以提高中小卖的定制化程度,效果可能更明显。

对于东南亚/拉美的电商而言,80%以上的商家是没有详情图的,文字描述也非常简单,那AIGC对这部分卖家的转化率提高可能是质的飞跃。

同时平台在东南亚/拉美地区的运营,也与中美的现今电商理念有所差别,不太容易针对每个用户推内容不同、折扣不同的优惠券,或者展示内容,对平台本身也会有一定的提高。

从东南亚/拉美的情况来看,现在是AIGC的大蓝海,可能是跨境商户先用,然后推动本地商户也用。但同时当地的手机配置普遍较差,网络也不好,也非常需要考虑怎么能够在低分辨率图片的限制下传递出好的内容。

平台有机会靠生成式广告吃一部分Agency份额:

平台有更大的数据量,了解更合适的模板,理论上靠生成式广告产品,可以完成现有Agency一部分工作。

原本高质量的Agency可能要给到20-30的返点,如果平台提供了产品,也有机会拿一部分,平台非常有意愿做这个事情。

相比生成式广告,平台/广告主能在千人千面进一步优化的效果可能更明显:

目前生成式广告在解决量的问题后,还需要使得广告主完成扩量→提效的转变,中间仍然有非常高的要求。

针对多套素材,找到千人前面的匹配,仍然有很大的CTR优化空间,无论对平台还是广告主。

在现阶段,可能后者对CTR的提高还是更有帮助。

三、广告主的观点

品牌主都在试,但目前成功的案例还不多:

商家对投放成本,甚至是制作成本都是非常敏感的,优化10-20%,都非常愿意做,因为人力管理的成本太高了。

做投放的圈子都在试,但成功的案例还不多,或者成功的品牌主不太愿意分享。

目前听说的最成功的案例,是一家在海外做服饰类投放的,靠素材扩量,做到独立站的投放成本(不是制作成本)优化了30%。

品牌主应该会对平台提高的AI Best Practice模板非常感兴趣,都想等等看实例怎么样。

从品类看AIGC优化效果:

家具类等大物件,效果图生成的效果不好,对于效果图的要求太高了。

但比如小饰品、鞋等,使用AIGC的效率显著提高。对于素材图的质量相对要求低,focus在核心物件上通过AI进行背景简单渲染,然后AB Test将最佳实践测试出来,使投放效率提高。这部分品牌对于素材制作这块是刚需,投入也比较大。

四、生成式广告还没找到改变交互的方法

Meta等平台已经有成熟的非AI交互式广告:

Meta目前的交互式广告已经占到接近10%的收入比例。

典型的交互场景是游戏交互,例如落地形式就是游戏的第一关。

目前跑在云/跑在终端的交互都有,耗性能的跑在云端,简单点的跑在终端。

数字人做交互目前卡在成本上:

数字人现在制作报价普遍很贵,而且成品一看就很假。

理想的数字人广告交互是在sem客服里看到洗发液广告,就可以直接跟数字人互动、询问,比如头发比较枯,用哪一款洗发水,然后有成分、价格对比。

但现在看起来平台承担这种广告的成本也比较贵,离落地还有距离。

现在还想不出其他好的AI交互手段:

广告主的需求在AI/非AI环境下没有变化,比如看房就是要带看,汽车就是要填手机号。

现在还没有Showcase能说明,能通过AI交互的方式,提高上面的成功率。

更符合成本的逻辑,还是在素材上有突破,交互可能更加滞后。

本文来自微信公众号:共识粉碎机(ID:botaijin),作者:波太金

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