科學+藝術，打造創意智能方法論——專訪藍色光標智能營銷助手銷博特項目負責人洪磊
訪談
2022/05/09 15:07:27 42946閱讀
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從傳統公關公司成功轉型為營銷科技公司的藍色光標(以下簡稱“藍標”),是近年來營銷服務機構轉型探索的典型。2021年是藍標開啟數據科技發展戰略的第9個年頭,把握住每一個技術節點的躍進,是其轉型戰略得以順利推進的重要原因之一。2020年,藍標發布了自主研發的全新智能營銷產品銷博特,并在此后不斷升級,智能創意亦成為其重要場景功能之一。近日,本刊專訪了藍色光標智能營銷助手銷博特的項目負責人洪磊,了解藍標對于創意乃至智能創意的理解與探索。
創意之爭
智能時代科學與藝術的融合
智能時代帶來了營銷行業的顛覆性變革,從媒介投放到廣告創意,營銷生態中各類角色的業務范疇逐漸產生交集,營銷科學與創意藝術的融合也走向新的發展道路。顯然,不同機構對于創意的認知和態度,在很大程度上決定了其對于創意與技術融合的理解與探索。藍標認同一般意義上“Big Idea”需要較強藝術性的認知,也肯定創意本身完全可以從科學與計算的角度去拆解、重構、創新的可能。面對古老的創意究竟是科學還是藝術的爭論,藍標正努力摸索出一條智能時代科學與藝術相融合的道路。
// 理解創意:科學邏輯與人才藝術的結合
無論是AI賦能創意的銷博特、智能創意輔助系統藍標在線,還是創意智能生成和投放平臺UGdesk,藍標一系列智能創意產品的推出和產品上線后的多次迭代,足以表明藍標在智能創意的實踐層面是一個典型的“科學派”。談及創意走向智能化的可能性,洪磊的態度是積極且樂觀的:“在大數據和人工智能的加持下,科學和藝術的融合擁有了更大的可能,會呈現出更多元的方式。”
首先,藍標倡導的是一種科學與藝術的融合觀,如何定義和理解創意才是關鍵。比起前沿的“智能創意”概念,藍標更愿意稱其為“輔助創意”。洪磊表示,“總的來說輔助創意這件事是完全可控的,但現階段的關鍵就在于我們如何去定義創意”,并以第三方創意服務機構和互聯網媒體平臺為例,指出了不同行業角色對于創意的理解差異。在藍標看來,創意的過程是一種發掘獨特觀念,并將已有概念以新的方式重新組合的過程。“雖然行業內對于創意的理解角度會有不同,但機器輔助創意的層面是需要關注的。”洪磊坦言道,并提出自己對創意的三層理解:“首先是執行層的創意,即可執行的營銷實施點,如TVC、海報、視頻等;其次是解決方案層的創意,往往通過一句slogan或主視覺海報表現出來,可圍繞其進行相應延伸;最后是品牌定位層的創意,這就會有比較明顯的差異了。”
其次,基于自身對創意的理解,藍標認為智能時代的創意活動本身,顯得更加“有跡可循”。洪磊表示:“智能讓創意的科學邏輯更加凸顯,這主要體現在廣告創意的落地。”前文談到,藍標所認為的創意是一種概念不斷組合與發散的過程,這本身就蘊含著一定科學邏輯。因此,洪磊也進一步表示,創意本身是能夠通過科學計算的方式去實現的,這也將成為藍標未來研究的重心。尤其在廣告營銷行業都在倡導科學營銷方法論的背景下,創意已經成為廣告活動智能化運作中一個聯動全流程的關鍵中介,其走向智能化發展也是一種必然。與此同時,藍標也強調機器輔助和啟發創意人的重要性。“不能忽視機器對創意人的啟發。”洪磊在采訪中說道。盡管現階段的機器生產創意成品飽受創意人的詬病,但技術確實能為創意人帶來諸多靈感的指引。機器創意的生產和頭腦風暴一樣,背后也有其自身的“碰撞邏輯”,即大數據交叉運算。在洪磊看來,銷博特等智能創意工具,是創意團隊在進行頭腦風暴過程中的靈感發散的重要輔助,同時加速了團隊的提案效率。因此當前所謂的機器創意或者智能創意則更多被理解為團隊“創意工作臺”的存在,即作為推動大創意生產的輔助協作平臺。
// 實踐創意:從洞察到執行的創意方法論
科學與藝術結合的創意理念在藍標的智能創意工具銷博特中得到了具體的體現。自2020年7月上線運營以來,銷博特共經歷了6次迭代,通過大數據、AI等技術賦能AI創意生產。洪磊將這套創意工具解讀為洞察層、創意層、人機交互層、規劃層、執行層5個部分,透過這一工具,也讓我們看到了藍標在實踐創意層面已經形成一套可行的科學方法論。
創意洞察層體現為受眾群特征分析與文化趨勢的把握,是創意生產的邏輯起點,也是洪磊所認為的整個方法論的“基因”。在受眾群特征分析層面,銷博特可通過對用戶調研數據的標簽化來實現。在文化趨勢層面,由于文化理解本身的主觀性,導致其難以通過數據匹配得出準確結論。“用組合的方式代替計算”,這是洪磊及其團隊提出的解決方案:“通過對自身標簽體系的組合,至少能了解消費者的價值觀、體驗感等內容。”
在創意的生產層,銷博特通過引入“熵”的概念,嘗試用機器生產創意。“熵”的本義是體系混亂與不確定的程度,在機器創意的生產邏輯中,洪磊更認為,“熵的概念就是組合,把所有相關數據進行關聯。當算法足夠好,系統就會生成大量新創意火花”。這就回到了理解創意這一問題的本源。洪磊認為,機器創意會從“方法”和“智慧”兩個層面入手,前者包括聯想法、發散法、遞推法等創意生成套路,后者則會基于知識積累的數據標簽和案例標簽進行創意經驗智慧的積累。數據洞察則是二者得以實現的前提。
在人機交互層,銷博特的運作邏輯是更關注機器輔助之下,創意本身與人類之間的關系。結合生成式對抗網絡、詞向量、自然語言處理等人工智能技術,計算機將創意火花轉化成人類可以理解的創意內容。其中,生成式對抗網絡用來發散創意的生成,詞向量用來捕捉創意發布時機,自然語言處理則來輔助創意概念的生產。
在規劃層與執行層,創意配合整個營銷活動落地執行。正如洪磊對輔助創意的理解,“創意的執行是可以通過機器來完成的。整個營銷創意的主題、趨勢、結論、分析等,都可以在這一過程進行完善”。所謂規劃,則是運用推理機制、解釋系統和知識獲取的方式,對創意活動、落地場景或趨勢進行分析和預判。執行則是具體到視頻、圖文、小程序等具體創意形態上的落地過程。洪磊表示:“之前的創意執行往往需要人力來完成,但現在機器輔助、完善創意的落地已經成為可能。”
總體而言,銷博特這套創意工具的運作邏輯,與藍標自身對于創意的理解相呼應。尋求廣告創意科學與技術的融合目標,在戰略與實踐層面均體現得淋漓盡致。
創意之器
數據為基,AI為技
從銷博特工具背后的創意方法論中不難看出,數據與技術是創意機器運作的兩大基本引擎。鞏固并優化數據與AI實力成為藍標在創意智能化道路上的難點與關鍵。對此,洪磊進一步總結了銷博特在數據與技術領域的探索之路。
// 數據之基:聚焦數據采集與交叉計算
從銷博特的誕生背景便可看出,數據需求一直是推動產品不斷升級與優化的核心動力。“最早我所在的數據部門在線上平臺與策劃部對接中為其提供人群數據畫像,后來我們嘗試相繼把一些行業報告、企業案例添加進去,并把一些相應的要素與板塊進行組合。”洪磊坦言,“不斷優化與發展之下,平臺組合的功能模塊越來越多,銷博特也應運而生。”可以說,銷博特的孵化歷程也是藍標數據收集、分析與應用的實踐歷程,工具應用的拓展與功能的疊加是基于關聯數據的組合的必然結果。“隨著數據的持續輸入,產品迭代的節奏加快,智能工具也會越來越好用。”洪磊補充道。
在產品功能初具雛形之后,銷博特仍將數據收集、分析與可視化作為優化產品的重要抓手,以此提升數據的應用效率。在談及創意工具的布局思路時,洪磊表示對基礎素材的補充方面,“第一步肯定是數據”,包括人群、品類、觸媒習慣、品牌偏好等調研數據的收集與存儲。隨著媒體平臺愈發多元,品牌受眾也在不斷分散,多渠道的數據收集則成為銷博特鞏固數據能力的重要手段。從數據源來看,銷博特主要收集線下調研數據、微博數據、App上的瀏覽行為數據3類。其中,調研數據可以獲得品牌使用者對產品品牌的使用反饋,社交數據可以獲得品牌討論者對品牌的討論分析,瀏覽行為數據可以獲得品牌關注者一般用戶行為及偏好。
數據采集后,對人群數據的交叉計算與洞察,也是藍標銷博特發散創意靈感的關鍵步驟。洪磊解釋:“通過系統生成的關鍵詞捕捉到品牌相關的條目、區域和類別,最終所有數據會通過數學計算可視化為一張圖,從計算的角度上來說顏色越深的地方,或體現高關聯度的密集人群,或者是高‘病毒效應’的區域。將圖中兩處地方進行結合后,就形成了機器所謂的定位。”
// AI之技:輔助靈感激發與效率提升
多維度數據的持續積累為AI技術能力提供了不斷學習與優化的可能。而在人工智能與創意生產的應用過程中,藍標也始終將“科學與藝術”結合的理念根植于心,借助智能化技術和工具輔助創意人員的靈感激發與效率提升。
首先,藍標基于自身長期營銷服務經驗,為銷博特構建了一套語料庫和專家系統,試圖模擬創意人的思維方式,從而提供更專業的創意靈感。從基于詞向量技術對標簽進行組合、標簽的語義分析與關聯匹配,到最后生成新的創意,洪磊指出這是一個人與機器在交互中互相學習的過程:AI給創意團隊提供的靈感,不管最終是以幾個關鍵詞,還是一句slogan的形式,團隊都能從系統給出的結果中發散思維,而機器也不斷在模擬學習人的創意思維。對藍標而言,其智能創意生產系統以及機器創意工具,更像是一個“智囊團”的角色。
洪磊以某車企品牌為例,詳細展示了AI對于創意靈感的輔助全過程。“我們首先會對這一品牌給出一兩個關鍵詞,比如‘激情、進取’,通過這兩個關鍵詞,銷博特便可以通過詞向量去計算相關的延展詞,并不斷循環。”洪磊表示。當確定了所選的關鍵詞后,機器便會在后臺匹配與更新,并生成新的符合該品牌的詞條。在明確品牌傳播核心點后,機器則開始對受眾人群進行分析和營銷傳播規劃推薦。“從生成結果看,機器認為該品牌目標受眾是卓越潮流的一代,并持有進取精神。同時,機器還提供了幾個可以利用的傳播時間節點,比如五四青年節、國際人類團結日,甚至如華羅庚這樣的名人。”洪磊表示,以上功能的實現均基于藍標自建的語料庫,詞與詞之間的關聯匹配也是基于自身算法推演而來。
其次,藍標將AI技術運用在整個創意工作流程中,從而提升創意人才的工作效率,將更多精力集中在創意本身。銷博特的產品功能涉及智能策劃、新聞易稿、品宣文案、創意風暴、品牌主張、一鍵海報、logo圖騰等,基本涵蓋了4A創意服務的所有流程,既包括機器自動化生成,也會有人工參與式生成。因此,不管是作為一個創意孵化的在線協作平臺,抑或是一個集合了大量案例素材數據的“智庫”式專家系統,現階段的智能創意工具都更體現出“輔助性”與“參與式”的價值特征。從結果上看,智能創意工具也的確帶來了創意人效率的提升。“以前團隊要大約一周才能完成初步策劃方案,現在時間都大大提前了。”洪磊補充道。
最后,在創意策劃經驗不斷累積與學習的過程中,藍標也建立了對于創意內容的AI評估與優化模型,讓機器更好地為人所用。目前,銷博特會將營銷內容形式和人群心理屬性進行分類,結合“10萬+”策劃案的微標簽處理能力,建立人群與內容形式的對應關系,并通過機器學習訓練,不斷矯正匹配模型的精確度,用于營銷內容(如海報、傳播標語、視頻風格、創意想法等)的評估與優化。
創意之靶
需求洞察與能力積累缺一不可
從采訪過程中,我們也深深感受到智能創意工具的應用局限性,也意識到創意智能化發展仍處于起步階段。一方面,創意服務體系雖已功能完備,但仍需結合不同客戶的差異化需求進行改造升級。另一方面,智能創意工具體系的升級仍脫離不開專業人才與經驗能力的累積。未來藍標要在創意智能化領域邁上新臺階,針對客戶的差異化需求洞察與人才經驗的能力積累缺一不可。
// 創意服務體系還需滿足差異化客戶需求
相比創意行業的其他服務角色,藍標深知自身的創意服務定位與價值。“不同于互聯網公司,他們產品所生產的智能創意的效果可以直接用流量來檢測與衡量。”洪磊表示。針對服務客戶的需求場景、需求程度、產品接受度等方面進行全面了解,并針對不同行業、城市、體量的客戶,提供差異化的服務方式,是藍標未來優化創意服務體系的一大目標。
一方面,定制化創意服務方案依舊是關鍵,不同級別的客戶,智能創意產品在其對應的服務方案中所占比重也大有不同。洪磊在采訪中說:“藍標做過市場調研,一般來說,對大客戶而言,他們會更直接要求部署到其私域的全套的方案結果,相應就會降低對智能創意生產這一環節;或者我們智能系統中的數據對他們有價值,客戶也會考慮我們的產品。”但洪磊也談到了智能創意產品在服務大客戶過程中的局限,“尤其是對高級別的客戶而言,他們可能一開始覺得我們的產品很新奇、有趣,可以快速生產出一些創意方案,但在實際應用過程中,智能生成創意的體量還是無法解決大客戶的需求”。據洪磊透露,智能創意工具更多應用在二三線城市的中小型客戶群,目的是借助這一思維發散工具快速獲得創意小靈感,這與其想要快速融入市場的目標也是相匹配的。
另一方面,在數字營銷傳播實踐中,不同規模客戶對智能產品的需求差異更具體表現為數據的差異。結合不同數據需求考慮定制化創意服務,也是藍標未來要解決的問題。洪磊對此表示:“數據需求的場景是完全不同的。比如我們為一個集團大客戶提供策劃服務時,它們集團內部的需求也會有很大的差異,尤其是集團旗下的不同品類、品牌,對數據的需求都不一樣;而對一家獨立企業而言,它可能就不需要這么龐大的數據,但它會更傾向于使用更深層、細致與垂直的商業數據,以及他們可能會要求基于他們以往的語料庫進行具體的策劃,以維持他們自己的風格。”
// 智能創意仍需注重人才儲備與經驗積累
前文提到,創意智能化仍處于發展初期階段,工具體系的完善與優化也并非能夠一蹴而就。對于藍標而言,技術人才的儲備與經驗優勢的累積則是其提升智能化服務能力的兩大抓手。
一方面,創意人才在實踐中仍缺乏數據思維與技術應用能力,既懂營銷創意又懂數據的人才建設與儲備需要提升日程。“當前所謂的‘內容不再奏效’的說法不是內容創意本身的問題,而在于做內容的團隊在具體實踐中缺乏數據的參考和成本的概念。”從營銷人本身的能力與素養來看,洪磊在對當前智能創意工具使用現狀的分析中也提出了如下感慨:“在當前營銷環境中,數據里找洞察、用數據支持營銷決策是當下最主流、也是最科學的營銷方法。未來的營銷人一定要在技術層面上具有敏感度,并能自覺借助技術提升其洞察力。既懂營銷,又懂數據是營銷人基本的職業素養。”因此,洪磊對于營銷與創意人才也提出了一定期望:“營銷人也需要學習,既包括理論層面的統計學基礎、大數據營銷的方法論等,又需要懂在營銷策劃實踐中對各種工具性能的掌握以及具體的應用。”
另一方面,營銷與創意經驗的持續累積與相關數據資產的轉化,是藍標得以應對創意智能化之爭的核心競爭力。從本次采訪中可以感受到,藍標在智能化浪潮中加快對創意智能工具的研發進程不僅僅是為了強調其作為營銷科技公司的定位。在數據作為企業核心資產的當下,藍標數字轉型的進展與服務經驗的累積是一個同步的過程。基于25年來的行業服務經驗構建自有案例庫與語料庫,不斷完善智能創意產品的服務架構,也意味著藍標行業服務經驗在數字時代得以強化。
總體來看,藍標在人才儲備、團隊智慧、服務思路等文化層面的“軟實力”,以及由智能技術賦能,在產品開發、數據庫建立等方面的“硬實力”,共同構建了藍標當前的競爭優勢,也是藍標未來在營銷創意生態中進行企業價值規劃、明晰自身定位、保持文化調性的基礎。
結語
不管是“機器創意”還是藍標所理解的“機器輔助創意”,對所謂創意智能化生產的探討最終反映的是一個更本質的哲學層面上人與技術的關系問題。智能技術有如“洪水猛獸”,給營銷人在其專業能力上的沖擊是巨大的,機器算法在內容標簽和用戶標簽雙向匹配過程中展現的精準與高效,是創意人無法基于其傳統的經驗洞察實現的。以藍標為代表的廣告公司在追趕技術步伐的同時,也在反思創意人在智能化浪潮中的迷失和未來的方向。但從藍標表明“技術絕不會完全替代創意生產”的態度來看,至少在當前的創意生產領域,人依舊站在了技術的前列,而進一步探討這種替代的程度,則需要我們在人與機器的交互協同和行業實踐中找尋答案。
