机器学习并不能完全取代创意丨专访Google全球创

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来源：HJT 成功营销 

一个月前，李安用120帧的《双子杀手》引发了人们卡片广告西藏朋友圈代理发对电影技术与内容的讨论；而在营销界，关于技术与创意的交锋同样由来已久。

毫无疑问，技术正在重塑广告的生产方式。机器学习能做到的事情越来越多：产生市场洞察、处理数据、策划运营活动、制作视频……越来越多的环节都已被机器取代。当技术介入营销的程度逐渐加深，抛开创意能力，“人”这一角色对于行业的影响正在式微。

技术尤如悬在广告人头顶的达摩克利斯之剑，它解放了更多的生产力，让广告人更聚焦于创意与想法；同时，它随时有落下的可能——如果有一天机器学习取代了创意，谁还能安坐在广告的王位上呢？

机器学习如何应用于营销行业？品牌如何利用机器学习提升营销效率？机器学习是否能取代创意？带着这些疑问，成功营销采访了Google全球创意服务部门总经理Kim Larson。

Google全球创意服务部门总经理Kim Larson

传统营销路径失效

大卫.奥格威在《一个广告人的自白》里写道：“好的广告能够在卖出商品的同时，避免彰显自我的存在，它应该要让消费者的注意力牢牢钉在商品上。”无论时代如何变迁，广告的本质始终不外乎以下两点：捕捉消费者的注意力；推动消费者采取行动。

但在这个信息爆炸的时代，噪音干扰越来越大，广告想要吸引用户注意力越来越难。宝洁首席品牌官Marc Pritchard曾指出，数字媒体广告的平均观看时间仅有1.7秒。这对广告的创意提出了更高的要求。

另一方面，千禧一代正在逐渐站上商业世界的舞台。到2025年，千禧一代将占到全球人口的68%。作为伴随互联网发展成长起来的一代人，他们更加理性，获取信息的能力更强，对待广告的态度与消费数字内容的方式截然不同，消费决策与购买行为更加复杂且随机，传统的营销链路与理论已经不再适用。

“以前我们谈到一个好广告时，通常源自一条按部就班的营销路径。首先它源自一个准确的市场洞察，这个洞察逐湘潭湘乡市全车玻璃贴膜方步让我们产生了一个创意，在此基础上经过制作，最终通过媒介展示成功引起消费者注意，成为一个好的广告。”Kim Larson说道，“但现在，这个套路不再奏效了。”

机器学习赋能营销

当整个行业陷入困境时，通常意味着转型的时候到了。越来越多的平台开始考虑将机器学习等前沿科技应用在营销上，从而寻找到新的突破口。

“机器学习正在重塑广告的生产方式。在新的方式里，创意依旧十分重要，但在云和机器学习的赋能下，我们产生洞察的方式已经不同了，通过各种媒介触达目标人群的运作方式也不同。” Kim Larson介绍说。

机器可以帮助品牌更好地了解消费者的行为模式。Kim Larson举了一个零食广告主的例子：“通过分析消费者零食搜索数据，我们可以看到在下午4点时，消费者对于零食的搜索达到高峰。相应地，广告主应当据此调整媒体策略，在下午时投放更多广告，以满足消费者需求。”

“此外，机器可以根据查询内容将消费者分层。”Kim Larson补充道，“比如健康型的消费者群体和冲动型消费者群体，二者的搜索行为时间线就有着极大的反差。广告主可以根据这个洞察考虑投放策略，或传达不同的信息；而广告相关制作部门则可以根据这个洞察，研究如何更好地捕捉消费者的注意力。”

在广告制作与媒介上，机器同样发挥着巨大的作用。

为了吸引消费者注意，广告主通常要不断推出短视频广告，也因此背负巨大的成本与压力。“我们的代理商、品牌商经常来询问，能否帮他们找到一个更便宜的方式推出短视频广告，无需进行完整的广告拍摄流程，但可以反复出现广告主要传达的信息。”

Kim Larson向成功营销展示了他们为Clinique（倩碧）制作的一个短视频广告。“这个短视频广告的内容非常简单，但它在三个不同的视频版本中胜出了。”Kim Larson解释道，“我们的调查结果显示，这条广告播出之后，其广告记忆率（ad recall）高达94%。这表明它具备活力，并能让消费者意识到品牌的存在；Clinique则可以根据测试结果调整投放策略，以让自己的收益最大化。”

不过，仅仅节省制作费并不是全部，在节省成本的前提之下，广告的大规模定制也是品牌商需要解决的大问题。Kim Larson透露，Google的机器学习可以在广告模板的基础上，创造出92000个不同的展示版本，从而能以个性化的方式推送给消费者。“在机器学习的帮助下，广告制作者们节省了接近99%的创意时间和成本，而消费者对广告的记忆率提高了2倍。”

技术赋能，创意不灭

不得不承认，纵观整个广告制作环节，机器能做到的越来越多，也极大地提升了人的效率。机器学习可以帮助整理数据、产生市场洞察；可以实现大规模个性化制作广告；机器学习让广告生产流程更高效更流畅，降低运营成本。而随着技术的发展，“机器学习能否取代创意”这一命题，被越来越频繁地提及。创意的重要性不言而喻，它可以显著提升广告的有效性。当机器学习越来越智能，是否有取代创意的那天？

她认为，无论是广告商或广告代理公司，现在都需要接受这种被机器学习重塑的新的广告生产方式，不过，在她看来，“目前大家都处在机器赋能营销这一模式的不同阶段”，所以以相同的标准来要求所有人，显然是不现实的。但是，对于那些希望能够尽快适应并且能够迅速运用的广告商或者代理公司而言，有些事情却是可以按部就班进行的，比如先对已有的数据进行整理，并按优先级排序和处理；同时设置一个学习议程，确保每次推出的广告都能通过此次运行机制，以此完善这个议程，当然，最重要的，是需要和整个生态系统的合作伙伴携手共进，这样才有机会通过自己的创意从一众竞争对手中脱颖而出。

机器学习确实有极大的想象空间，能帮助我们做到越来越多的事情，但机器本身并无法去推动下一个发明或创新。延续创新的力量，只在人类。