挖掘数据潜能 助力AI营销突围
2021-04-28



过去一年里,疫情催生了人工智能在众多场景的落地应用,也让AI营销释放出了更多潜力。从用户洞察到广告创意,从智能投放到效果分析,AI营销基于底层数据和机器学习,为广告行业提供了自动化、个性化的智能解决方案。无论广告业态还是品牌行为,都在AI技术的驱动下发生了深刻变化。


聚焦AI带来的营销迭变,近日《经济观察报》宏观经济研究院秘书长、《现代广告》杂志社副主编李晓丹,携手京东零售商业提升事业部广告产品部负责人薄立兴,灵狐科技董事、电商总裁宫晓静,易观副总裁、研究院院长李智,探讨了AI在广告行业的应用价值,以及AI背后的底层数据力量。



AI驱动营销迭变


广告圈有一句著名的“沃纳梅克之惑”—— “我知道一半广告费被浪费了,却不知道是哪一半。” 随着技术进步,全链路数据跟踪与计算成为可能,推动营销市场进入可被计算的时代,“浪费的一半”广告费的情况也逐步得到缓解。

“技术的应用让广告生态更加健康。”薄立兴指出,一方面,AI技术让广告投放的门槛变低,帮助中小品牌享受与大品牌一样的营销能力;另一方面,广告的精准性加强了,从千人一面变成千人千面,从被动输入变成精准推送。


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薄立兴解释道,作为广告投放的重要一环,创意是广告得以触动消费心智的关键因素。然而在现实中,大的品牌商家拥有专业人员去做精美创意,并且反复修改完善;但是对于一些小商家,由于本身制作能力有限,他们没有能力雇佣设计师协助创意。


通过AI技术加成,商家制作创意的门槛得以降低。例如去年底,京东上线了点睛·智能创意产品,从构成广告创意的图像、视频、文案多个维度入手,通过分析用户行为数据,将商品与创意进行联合建模,在线进行创意的实时决策与生成。

 

据薄立兴介绍,京东平台的设计师根据设计经验和行业经验,创作出很多套模板。随后,算法工程师通过“智能抠图”套用在相应模板上,形成千人千面的素材,完成工程设计师灵感的传递。


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特别在视频制作方面,宫晓静认为,AI的本质就是通过计算机模拟人的行为,视频的互动模式可以将这种模拟最大程度发挥出来,让算法和算力达到最佳的组合。因此,视频是未来AI营销非常重要的一个领域。


目前,京东创意中心集合自定义视频剪辑、AI视频剪辑、视频转码、模板制作4大创意工具,实现自主上传视频和编辑,同时采取人工智能方法进行剪辑转码处理,产出契合推广主题的宣传视频。

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“从营销效果来看,无论文字广告、图片广告还是视频广告,最终目的都是希望用户在单位空间内获取到更多信息。视频形式的信息密度更大,这将是京东未来重点的发力方向,当然我们也倾斜了一定技术投入。” 薄立兴表示。


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李智也谈到,很多传统广告公司都在用AI的方式大批量生成产品,创意是可以被“AI化”的。 同时,创意代表着一种人文色彩,AI让原来的广而告之,发展成为品牌与消费者之间的互动。


当然,除了基于用户洞察产出广告创意,AI在智能投放、效果分析等环节同样扮演着重要角色。例如,京东海投目前可实现智能出价、智能创意、智能定向等跨类目、跨资源位的全自动投放功能。



AI营销的底层逻辑


数据是AI技术的基石,也是广告创意落地不可或缺的部分。在大量数据储备基础上,平台可以实现数据归因、机器学习等后续环节,从而指导营销决策。


薄立兴表示,行业中比较常见的归因方法包括last click模型和均匀分配模型。比如一个人看了四个广告,最终形成一次转化,last click模型将最后一次的广告贡献定为100%,均匀分配模型则将四次广告的贡献率各分为25%。而实际上,这两种归因方法并不科学,因为前三次广告对于最终转化是有贡献的,但贡献率各不相同。


基于平台的丰富数据,京东自主研发了多触点归因模型(MTA), 准确识别每个触点的增益收益,在完备的经济学归因模型指导下,将广告贡献进行公平分配,实现准确评估各触点的真实贡献。


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 “区别于传统归因规则,MTA所有的分析结果都可以为品牌广告资源配比提供重要参考,最大化提升整体营销收益。” 薄立兴表示。


2020年初,京东推出了九数联邦学习平台(9NFL),在离线训练、离线预估、线上干预、 模型发版等功能的基础上,增加了多任务跨域调度、跨域高性能网络、大规模样本匹配、大规模跨域联合训练、模型分层级加密等功能。


具体到广告投放场景,通过媒体侧的用户兴趣标签,以及京东侧的用户商业兴趣及商品标签数据,联邦学习平台可以优化广告的触发召回、CTR(点击通过率)、CVR(转化率)等模块,取得超过10%的收入提升。


薄立兴表示,接下来,京东将持续投入AI技术,形成正向飞轮,在保证数据安全的同时,让模型变得更加精准,推动广告生态的健康、良性发展。


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