特赞开启人工智能「右脑」,创意也可以「智能化」

Marteker .2020-01-13 13:00.阅读量.1475

十年前李飞飞教授做出了ImageNet,让冰冷的机器可以读懂照片背后的故事。

两三年前,特赞也开始做一样东西,叫DesignNet,让机器可以理解设计和创意,理解不同行业中哪些创意内容更有效,如何让内容和场景之间产生强关联。

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人工智能领域的研究大多都在于解决效率问题,即「左脑问题」,帮助人们更快、更强、更准的解决问题。人工智能在左脑相关领域替代的深度、速度都很快。

但是,负责创意和艺术右脑充满了很高的不确定性,是反直觉的,不像左脑会有很多的重复性工作。那么,是否有一套模式可以批量化、个性化智能生成创意内容,解决人工智能的「右脑问题」呢?

特赞,始于设计创意平台,如今将设计与科技结合,让创意的数据产生价值,成长为一家涉及创意、设计和营销领域的数据智能公司,为品牌提供创意、管理、生成、优化的全流程一站式营销解决方案。将看上去非结构的创意结构化,提高处理和利用创意内容的效率,服务行业涵盖互联网、快销、母婴、教育、美妆等等。

不确定性的商业环境中,创意杠杆是企业的第二次增长机会

增长是品牌现在的核心挑战,而不确定性是现在商业的新常态。过去几年,媒体环境越发碎片化,变化速度越来越快,渠道、人群喜好、内容都发生了很大变化。

不确定性的商业环境下怎样获得可持续的增长?利用数据和智能,帮企业更好的生存。

过去二十年,数据一直赋能媒介,品牌通过更多丰富的线上媒介来触达用户。过去只需要优化数据,最终效果就会很好,而如今消费者数据的关注已经到达了平台期,通过优化媒介实现用户增长的方式难以看到新的增长机会。

营销的本质是在解决内容、媒体和人群之间的匹配,目前媒体和人群已经被各种AdTech所占领,比如DMP、媒体标签等。而如今,头部平台垄断了80%的流量,整个生态中很难有第三方公司能拥有大量人群数据,第三方DMP也难以和他人打通数据,所以在媒体和人群这两个因素中很难产生新的机会。而由于底层的数据和画像更加清晰,也就使得大家对内容的诉求更多,创意杠杆就成为了不确定性环境下的第二次增长机会。

通过让机器理解创意维度的内容,重新改变创造内容,在内容创意上做到千人千面,生产更多触达效果好、转化率高的内容。

人工智能左脑VS右脑,创意也可以被解构

一个好的创意投放出去效果立竿见影。好的创意要比差的创意带来的效果高10倍,甚至50倍。

但说起来容易做起来难。创意似乎就是那一瞬间的构思,靠的是捉摸不定、无法预测的灵感。而客户对创意产出速度需求也越来越高,可能要求2天内就交出成品。

那么创意是否可以变得可预测、可持续?

《广告创意解码》一书中,将广告创意解码成80种模式。当时这本书还受到了批评,业界认为创意是不可能被解构的,规律很难被找出。

一直以来,人们对创意领域有很多误解,认为创意行业是凌乱、非线性、感性、随机、不可预测的行业。但其实创意行业最后还要落回受众的体验上。可以给用户带来体验的不是创意本身,而是产品。创意只是产品的画龙点睛之比,而整个环节中还有很多有序、理性的东西。

每年都有很多爆款和热点出现,每一个爆款都有自己成功的理由。为什么容易传播?背后的原理是什么?这些问题一般大家都是基于经验,而没有试图把它解构出来,而特赞就在试图解决这个问题。

创意和内容本身就是一门统计学,将创意这类非结构化的内容,用数据和标签这类结构化的方式进行解构,再通过技术手段总结过去的规律,基于数据描述而对未来做出预测,降低随机性与偶然性。

机器不能替代人去做创造性的事情,但机器能够辅助人更好的做创造性的事情。机器和人的学习都需要根据历史经验指导未来的行为。但是,相比于人而言,机器却可以用更加快速、高效的方式学习内容和知识。人之所以学习知识的效率并不高,就因为无论是口口相传,还是课堂教述,整个过程都是用非标准化的语言进行传播和接听。如果可以通过数字化,将经验变成流程,就可以加速学习过程,将基本内容的学习过程快速缩短。

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将创意数据化,从随取随用到智能生成

创意数据化,如何进行使用?

特赞有两大核心技术引擎,Tezign.EYE (特赞眼:创意内容的图像处理引擎)和Tezign.MIND (特赞脑:创意能力的机器学习引擎),为实时、智能、可靠、合规调用创意资源提供保证。

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在此基础上,特赞用四大产品服务帮助企业增长:创意供给平台、创意资源管理、智能创意生成和智能创意分发。

创意资源管理(T.Assets):将创意和内容数据化、结构化,积累为企业的数据资产

平时工作中在微信、邮件、电脑中都有大量的文件——视频、包装、图像、海报……而这些内容可能遍布各种渠道——电商、APP、官网、邮件、线下广告……

但这就导致了一个问题:跨团队协作时经常很难找到最终的版本,或者忘记放在了哪里。即使知道消费者的变化,但不了解自己的供给能力,可能要一个一个打开表格去分析、猜测。

通过特赞的T.Assets(创意资源管理)产品,可以把散落在不同地方的项目、知识、创意内容放在一个地方,统一进行管理,用多维的方式描述这些数据,慢慢变为资产,而随着数据量的增加,不断扩充这个资源管理库,让机器学习理解和再利用。

而创意数据不仅仅是广告片、海报、TVC,每一个与消费者体验有关的内容,都可以作为创意资产进行管理。比如消费者看到包装之后的感受,哪种包装的效果最好,某个品牌目前的操作是什么,内容在哪些渠道投放,内容与其他竞争对手相比的效果如何。这些都可以作为企业的一种资产进行管理。

创意数据越多维、越丰富,人工智能能够发挥的价值就越大。将需求、供给和内容都变为数据资源,之后就可以根据这些创意数据进行更好的预测、触达、分析和优化。

将每个环节的内容进行资产化管理之后,就可以动态查找搭配组合,大大加速创新速度,使产品上线周期缩短1-2个月,产品概念测试速度也会是过去的5-10倍,这可以使品牌更快的对消费者市场变化做出反应。

具体是如何做的?

(1)对内容进行标注和描述。

按照不同的品牌、活动将把资产分类和排布,并为这些数据添加描述。如今描述的添加不需人工去做,智能化机器即可完成。特赞的创意数据智能观察每个创意素材,就可以标注出素材属于什么品牌、准备投放在哪个渠道,是哪一次活动、可能与哪个品牌跨界、画面突出了哪个代言人、产品卖点在哪里。

(2)用智能分类,便于快速查找:

如果每天产生的数据速度过快,可以将素材进行智能分类,如果有新素材进入,就可以直接归类到各个分类下方,一方面便于查找,另一方面便于团队分享。

(3)特赞的素材管理还能实时判断风险,确保安全合规:

内容越多,也意味这审核成本越高,在外的风险也会越高。比如一些字体或素材的版权、PR风险等。特赞AI针对每个创意数据背后的标签会实时更新,可以保证所有使用的素材,在文字、内容、广告法合规、艺人方面是安全合规的。经过合规检测之后,所有的素材都是安全可信的。不管是内部团队,还是外部合作伙伴,这些素材都可以方便地在品牌之间、在品牌和外部合作伙伴之间传播。

创意供给平台(T.Platform):创意的云储存库,随时调取使用

创意素材都有衰退期,竞争越激烈更换频率越高,手动更换意味着很高的人力成本,而很多时候人的大脑可能会想不起来有哪些元素可以使用,这时就需要结合工具,提高创意生产的效率。

所以特赞推出的系统性平台的解决方案,可以提供大量可测试的的素材类型,找到行业内的优质元素,并统一放到线上,提升整体的点击率、转化率和投放效率。通过精准的供需关系匹配,让企业可以按时、按需、按量的对创意能力进行调用,像云计算一样。

每个平台都可能产生多元、并发、不确定性的问题,一家公司可能面临着几百个供应商,彼此孤立将意味着中间要很多的沟通成本,而特赞推出的平台级接入,可以将创意供给平台与公司自身系统的API打通,打通之后供应商模型和公司的模型可以完全一致,就像调用云计算一样,公司可以随时调用云端的创意,中间不需要人员进行对接和交互。

智能创意生成(T.Dynamic):素材片段重新组合,自动批量生成千人千面的内容创意

很多时候企业做出了非常精致的内容,如果只用一次,非常的浪费。是否可以从已有的创意中衍生出一些新的创意?特赞的AI系统可以将过去的素材与内容延展出多元的结果,动态生成新的创意,实现针对消费者千人千面的内容需求。

以视频内容为例。机器可以判断某个时间点是否发生了场景切换,场景切换后的画面焦点等,智能处理从而适应不同的屏幕尺寸,大大提高内容利用率或资产利用率。让AI学习并复用创意内容,以在不同的渠道、不同的尺寸下给用户最好的感受。

将内容进行解构和分析,包括谁出现过、出现的时间点,针对视频的每一帧贴上动态标签。将原来的视频结构打散,对这些片段重新组合,这样一条视频就成了多条视频,针对不同消费者的兴趣和特点,推送不同的视频内容,大家才会被广告打动。

比如可以提取出重复频率高的桥段,剪辑成一个短视频,作为快闪视频;或者将男主女主曾出现过的镜头提取出来,再根据片段之间的关系重新剪辑,成为一个关于爱情的视频。

用机器找出用户感兴趣的点并放大,把内容从小规模的测试做到批量的规模。智能的创意内容生成,使得大量的测试成为了可能性。

以双十一为例,前期根据人的经验将渠道与素材进行匹配再优化,最终再与货物进行匹配,这是一个长期准备的过程,可能需要三个月。十月底进入了冲杀时期,这时要不停变换查漏补缺,广告公司此时基本需要全天24小时无缝衔接的服务。但利用特赞的AI技术,可以为所有素材打上相应的数据标签,双十一的时候可以直接结合场景使用,智能生成创意素材,极大地节省了人力和时间成本。

智能创意分发(T.Engage):实时效果分析,找出最有效的渠道

以较低成本创造了大量的内容,接下来如何让消费者精准触达到内容?能否根据用户的偏好和特点,投放适合用户风格的内容?

如果看跨渠道分发的效果,可能要在每个渠道都下载一个表格,再将不同表格关联,做繁杂的数据分析。而利用特赞AI产品,就可以进行实时跨渠道对比,分析内容效果,指导下一次内容计划和投放,将合适的内容匹配合适的渠道,提高转化效果。

有些媒体可能不是适合做内容的渠道,投放效果会很差,耗费了大量成本而没有效果。那么可以在投放之前预测渠道的大致表现。根据类似的内容、行业、人群之前的历史平均表现,在投放前进行初步判断,从而更好的指导投放。

让营销创意实现「多快好省」

特赞T.Platform(创意供给平台)产品可以以最快的节奏生成创意内容,满足市场的竞争需求。不仅可以让机器设计出最好的、有效果、有品质的东西,还能省钱省心,在营销创意方面实现「多快好省」,通过供给侧的改革推动品牌的业务增长。把创意还给人,让机器和平台做更多有效率的事情,让整体的创意更有价值。

多:创意资源多、标签多,让艺术走向大众

艺术家往往在大家心目中是最神秘的,能否让艺术家和艺术作品被机器看懂,走进更多的落地场景中,走向大众?

首先要有资源。发展到今天,特赞平台上有三万多的创意方,涵盖平面、动画、插画、新媒体、IP等众多领域。其次,要利用标签化让艺术和创意被数据看见和理解,从而走向大众。很多企业管理创意方的方式就是用Excel表格,只涵盖了各家创意方的联系人与电话。而标签化可以带来新的管理方式。每个创意方背后都会打上近一千多个标签,包括作品概括、价格水平、风格、设计、特长等,也包括其历史行为数据,比如曾经的合作方、合作效果以及合作方的评价等。通过标签化的数据,可以帮企业更方便的找到适合自己的创意方,进行匹配。

快:机器打标签快速匹配适合的创意方

一般来说,如果客户产生一个需求,比如要找特别有趣的插画风格,那可能要话几周时间在外部找相关素材,找到后才可以开始制作。

特赞可以实现更快的匹配。项目需求到特赞平台产品后,会立即自动分解成大量的标签,标签在后台会迅速匹配平台上合适的创意方。

短时间内迅速做出优质的物料,然后立刻上线,更高效的提高了营销效果。项目平均时长可以节约30%以上。

举个例子,天猫想做一个国潮主题的活动,利用特赞产品基本五秒钟就可以解决这个问题,而不用花两三个星期。再比如,杭州的淘宝造物节,淘宝要做108个造物者,每个造物者都不相同。过去可能3周时间实现这个需求就已经很快了,通过特赞从接到需求到上线只用了六天时间。

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而整个过程中,数据也会不断的沉淀、累积,每一个创意方的画像通过数据越来越清楚,下一次推荐将会更加精准快速。

好:高度匹配的内容,生成最专业的内容

从前营销创意行业依靠的是人的经验,但现在场景越来越多、越来越碎,通过工具和技术的力量,可以将这些专业从人转移到产品。创意的最终产出还是要有好的效果。但需要什么来保障?

第一个保障是标签和匹配体系。好的创意意味着高专业度,高度的匹配才能产生效果最好的创意。举个例子:一般淘宝或快手的开箱视频有很多,但开箱视频有不同的形式,通过机器匹配可以找到更好的形式和呈现。

另一个保障是营销知识的匹配和注入。不同场景都有其专业性,把个人经验融到平台中,把经验沉淀为数据。

省:省时省钱省心,低成本,高创造力

创意不只是更好,还可以更省——省时、省钱、省心。

省时。市场采购的员工每天80%的时间都在处理大量小订单、小项目、小微需求。但项目不管大小,流程从报价、核价、执行、收发票、项目结束都要整个流程,非常耗时间。很多员工的时间和精力并没有放在真正有创造性的事情上,而是在机械的走流程。但这种流程不应浪费有创造力的人的时间,而应该交给机器与平台。通过特赞,只需几个点击,就可以完成各种标准的合作和合同流程。

省钱。特赞的平台模式是按需供给,供给者没有特定的地点,生产是随性的,创意方赚到了更多的钱,一旦跟大型企业进行平台级对接之后,单个项目的成本可以省下很多,整体省下的预算是个不小的数字,性价比很高。

省心。管理者经常要考虑很多维度的问题,包括某个市场的价值是多少,团队是否靠谱。而特赞平台有透明的项目管理体系和报价体系,整体操作很简单,几个点击就可以看到项目、标签、要做什么、怎么做。

用优质的内容素材训练人工智能,让企业看到数据的价值

传统人工智能会用渠道和消费者的信息。很多电商网站能看到的商品都差不多,更好的消费者体验变得越来越难,原因就在于传统人工智能的训练没有使用深层次的数据。

而特赞将品牌类素材作为训练的依据。从第一天做品牌类的内容时就开始思考,品牌类的内容应该如何做标注、分类。

内容表面是内容,但其实背后的每一层信息都可被加工,比如所有的元素、行业属性都可以被复用,而复用的过程中可以创新出一些新的内容和框架,做出比初级设计师更好的作品。这一点也是特赞在人工智能领域要不断学习的,兼顾品牌和效果。

到现在为止,特赞的AI通过上亿次运算,累计完成了50多万次的设计,这些运算包括对元素、框架和合规的处理,使特赞眼(Tezign.EYE)对内容有更深的理解和支持,包括思考能否让图动起来,让平面变为视频,能否重组顺序产生更多价值。

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王喆表示,特赞希望和那些愿意迈出第一步的人一起合作,共同进化,让每个企业真正理解内容背后数据的价值,发现数据智能赋能的营销的未来。

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