重构、颠覆，广告营销行业已步入“生成式AI时代”_风闻

©️深响原创 · 作者｜吕玥

“生成式AI”已狂奔了近一年时间，至今仍持续高热。国内上百个大模型从“抢首发”开始纷纷转向“落地”，从商业到生活各个行业都在讲述着AI将如何“掀起巨浪”的故事。

广告营销行业亦是如此。从ChatGPT爆红后，业内就在构想传统的系统、产品以及策略如何被颠覆。目前，生成式AI也的确已经带来真实可见的创新突破，从创意内容生成、BOT到自动化投放等等，海内外都有不少产品落地。

但相比行业的预测，新技术带来的变革似乎并不如想象中那么迅速和声势浩大，大部分产品还是在小细节上做辅助。而广告营销行业又始终是以讲可感性认知的广告策略优化为主，甚少涉及到艰深复杂的产品、系统、技术，所以生成式AI“降临”后，行业更像是蒙上了一层面纱：似乎什么都能“颠覆”，但又不清楚具体能改变什么。

而这就让人更为好奇：生成式AI究竟能在广告领域走的多深入？从畅想远大愿景到接地气应用的路还有多远？

颠覆“漏斗”，重构广告系统

广告本质上是一个将营销内容投放给目标人群的过程。这看似是种简单的“匹配”，但其实整个流程相当复杂——要先根据用户过往行为，去识别用户兴趣；再从流量池中去筛选出匹配程度最高的，将广告推出去；而后还要收集用户反馈数据，再继续迭代用户兴趣画像.…… 这些环节其实都有各种规则和条件制约，还会有多方进行干预。

而流程的高度复杂，意味着会存在诸多细节化的难点，这也是广告营销领域总在讲“优化”的原因所在。

比如整体来看，广告从召回、粗排、精排，整体呈现为漏斗状，每层边选边匹配，损耗在所难免。同时由于整体流程中环节太多，广告主需求会经过机器转译再转译，这也会让效率难提升。而具体看，广告素材可能会存在着生成创意难、管理难、更新优化难、匹配投放也难等问题。定向投放需要在种子用户之外找相似、更大的用户群体，如何界定“相似”阈值避免人群偏差也是难点。

面对这诸多琐碎的问题，生成式AI究竟能改变什么？我们无法空想，而是需要去从头部玩家的最新产品中找答案。

在昨日举办的2023百度世界大会上，百度营销最新发布的产品“扬楫”给到了启发。

具体来看，扬楫将传统的定向、创意以及拍卖都通过生成式AI进行了革新。

过去在广告系统中，无论是根据用户兴趣定向还是搜索关键词定向，本质上都是在触发阶段知道客户的需求和用户的表达后，对用户进行检索。而扬楫的生成式检索功能，**是知道广告主的营销诉求和用户表达后，将其直接塞进大模型这个“营销智能体”中来进行，这也是业内首次成功落地。**上述中所说这个过程复杂、难度大，还可能不精准、效果差的问题，都会交由AI去解决。百度商业研发部总监、商业AIGC平台负责人刘林表示，项目落地后已取得一定成效，召回效率大幅提升了21%，能够更精准地匹配用户的需求，更好地连接用户与商家。

创意方面，此前广告创意都是先去了解用户喜好、主流趋势等等后再去离线生成的。但其实用户的需求瞬息万变，**如果能够消除这个素材产出和用户需求之间的时间差，也就是创意即时在线生成，那么势必就会有更好的转化效果。**而扬楫的生成式创意能力其实正实现了这一点，做到了业内首个在线实时个性化的创意素材生成，实现了创意从千篇一律到千人千面的升级。目前生成式创意已经覆盖了超过18万客户，覆盖部分点击提升了10%，转化提升了接近9%。

相比于定向和创意生成，拍卖其实是策略驱动的、更为复杂的环节，它是基于博弈学而设计的一套机制，有分配、扣费规则，要高效果和高效率都保证，还要平衡广告主和平台的目标实现。而现在，扬楫让拍卖从传统的、简化的排序算法，转向了数据驱动。用模型化的方式，通过端到端的优化来实现全局最优的广告分配。刘林也表示，未来还将实现从原始广告队列直接生成最终展现的广告队列，提升系统的分配效率；以及强化学习计费，大幅提升成本达成率。

从上述能看出，扬楫并非是在某一个环节上做革新，而是将广告投放系统整体重塑。这样的重塑，其好处也是显而易见的——

首先是颠覆了传统的漏斗模型。复杂且难以改变的漏斗已被“压扁”，甚至可以说是直接退出了历史舞台。如此一来，过去高度复杂化的规则、流程、系统，都可以借此机会直接摒弃，投放的门槛难度直接降低。

其次是让日益复杂的互联网广告，重新回归了广告营销本质。过去，不论是投放广告、算法推荐广告，其实都是人与机器的单向交互；如今广告主营销需求和用户的需求直接匹配，从“人与机器”单向交互，回归到了“人与人交流”。

而化繁为简、回归本质后，营销系统整体也会更高效。时至今日，大家在广告投放上都非常“卷”，不厌其烦的在素材、定向、出价等环节做优化，艰难从罅隙中提效找增量。而现在百度营销直接让系统“改头换面”，也就走出了困局。正如刘林所说：“推动整体的漏斗更加扁平化，即减少了中间层层漏斗导致的信息损失。同时以生成式AI为主导的商业引擎，具备更强大的理解、推理、生成能力，能全面提升效率和效果。”

被生成式AI改变的行业

当然，对广告系统的重塑并非是生成式AI所带来的全部变革。现阶段，海内外互联网巨头都在积极探索，生成式AI已经全面渗透到广告营销的多个环节中，可以说对行业整体都带来改变。

比如看海外各大巨头的最新进展，智能化生成内容方面，谷歌目前已经可以用生成式AI去辅助视频广告内容的生成。Meta 推出的AI Sandbox进一步扩展了早期测试功能的覆盖规模，同时也引入了更多头部广告商进行测试。微软和Snap则是都在聊天机器人中加入了广告，并持续探索更多种曝光形式……

对应来看国内，百度是走得最快的，但其和海外巨头的思路并不同。从今年世界大会上百度集团副总裁、移动生态商业体系负责人王凤阳的分享来看，百度营销其实是已经形成了一个完整的“AI Native商业全景应用”。

其中的内核是生成式AI时代的营销方法论——“AIA营销科学体系”（Awareness认知、Interest兴趣、interact互动、Action行动）。虽然具体来看这四个节点本身并不是有非常大的变化，但生成式AI会使其焕发出新生命力。而且在大模型“大包大揽”让一切都简化实现时，这种洞察消费者变化的方法论还是延续了精细化营销的大趋势，让广告主不只是看最终转化。

不只是有营销方法论，“AI Native商业全景应用”也覆盖了品牌、效果、内容、经营这四大场景，各场景下均有AI产品及工具用以细化满足广告主所需。比如内容方面“擎舵”是重要支撑，多模态内容生成，兼顾文、图、视频三类创意生产，可显著提效。整体来看，当AI完全可以下探到具体的场景及个体不同场景下，也可以说是实现了AI的“普适化”。

另外，“AI Native商业全景应用”的四大能力都已产品化落地。

主要体现核心“技术力”正是扬楫，如上述所说，这是百度营销借助生成式AI从营销系统内部展开的整体变革，从系统层面进行提效。

在扬楫之前发布的产品“轻舸”，主要呈现出的是“连接力”。**所谓“连接”，是指广告主用自然语言表达营销意图和目标，即可实现端到端投放，**与目标人群连接。自然语言表达取代了过去相对复杂繁琐的各项设定，层层搭建计划的广告结构不再有，投放后还能自动适配搜索和信息流场景。

可以说，生成式AI承担了数字营销人员的许多旧职责，减少了人在沟通和协作中的难度，让广告在自动化投放基础上又前行了一大步，提效能力显而易见。中国制造代表性企业“三一重工”，使用“轻舸”后，转化量提升16%以上，转化成本降低超8%。

广告投放的前中后期，做数据洞察都是必要环节，此时产品“观星盘”正是让广告主保持洞察力的关键。

此前，观星盘已可以实现投前洞察行业、品牌和用户特征，投中分析媒介场景，投后做效果跟踪和度量、数据资产积累等等。如今基于生成式AI，观星盘也得以焕新：一方面是得益于各类基于AI形成的新产品的应用，其累积的可用数据体量更大；另一方面是借助AI，数据的广度和深度大幅提升，生成更为智能。

同时百度营销还推出了一个生成式AI对话式营销新产品“品牌BOT”，直观看它是以一个品牌专属数字人“形象”，覆盖投前、投中、投后全流程与消费者互动；同时它也是品牌专属大模型，品牌也可以通过这一产品洞察用户的诉求变化，从而去优化产品定位、改进营销策略。自8月31日开启公测，品牌BOT在短短的一个多月时间里已经覆盖了6个行业40多个客户。

在投放、洞察之外，广告营销与生意经营日益密不可分，因此百度营销也在通过“智能商家经营平台”来帮助商家提升其经营服务力。

依托生成式AI，**实现了焕新后的智能商家经营平台，也具备了更多重智能化能力，包括AI机器人、智能建站、智能建店等等。这些能力项其实具备了很强的实用性，**特别是对于中小商家来说，此前自己去做生意阵地的搭建投入大且存在难度，现在有智能化技术可用，搭建阵地的难度和成本都能降低。

王凤阳表示截至目前，AI机器人已覆盖超过2万5千家客户，智能建店覆盖了超过9700家客户，数字人直播带来的GMV增量超过50%。家居行业的三棵树，通过使用AI机器人，有效线索转化率提升了50%。还有图书行业的学魁图书，使用慧播星电商数字人直播，已实现GMV增长60%。

总结来看，百度形成的“AI Native商业全景”，既是从“小处”着手，深入营销各细节，从最具体落地的广告工作中充分释放了生成式AI的能力及价值；同时也形成了完整的生态，真正助推广告行业步入了一个全新的发展阶段。

生成式AI已经不是“打辅助”的角色。在以昆仑芯为核、以飞桨为框架、以及文心一言大模型的全栈布局基础之上，百度营销实现了生成式AI在广告营销应用层面的大刀阔斧的变革。而在百度营销的示范作用下，广告营销行业整体也会进一步加速奔向生成式AI，广告主是时候要做好与新技术共舞、步入生成式AI时代的准备了。