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专访W.Ai同学舱 : AIGC如何在广告公司落地 ?

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"将AIGC直接落地成满足品牌需求的广告,与项目比稿就创意概念达成模糊化一致是完全不同的。广告公司针对品牌需求先确定创作风格,然后通过AI解放生产力,极短时间内大量生成几百张画面,再顺应AI技术的实现程度,形成符合品牌需求的完整创意,最终通过组合AIGC制作成完整的广告片。"

这几乎改变了以前传统的广告片创作逻辑。来自W新加坡,W野狗Ai同学舱的舱主"野菩萨"对广告门这样说道——上个月,W通过AI产出的品牌发布会预告片《探》,只用了11个小时。

在AIGC再次火爆三个月后,越来越多的广告公司开始进入实践阶段。而我们也找到了野菩萨,和这位AIGC领域的资深KOL聊聊真实的AIGC,以及AIGC对营销圈的具体改变。

"AIGC尚未在广告创意上形成统一打法"

从发展的视角来看,一种新技术的出现大致会经历三个阶段:

想象:对新技术的过度狂热和幻想,争夺对新技术的解释权

落地:人们开始对技术施加重大影响,探索商业化

隐身:技术与人们紧密相连,成为生活日常

目前看,AI技术大概处于从"想象"到"落地"的阶段。落实到广告业,已经有公司开始使用如"Mid journey"等大模型AIGC应用程序。在项目比稿阶段,通过使用AI工具快速生成贴合创意概念的图片,迅速与客户就创意概念达成模糊化的一致,避免项目一开始就陷入执行层面消耗大量的时间和资源。

但野菩萨表示,在当前国际广告的业态内,生成式AI在广告创意上的使用尚未形成统一的打法,对于大多数处于中间层主流的广告公司暂时没有产生非常大的影响,但AI确实已经在行业的顶层和底层产生了实质性的影响。

在顶层,如可口可乐发布的创意广告《Masterpiece》就运用了AI的Stable Diffusion技术(输入文本生成图像的AI技术),融合3D与拍摄技术让静态的艺术品与现实世界完美互动;在底层,如淘宝电商的卖家秀开始出现使用AI批量制作模特图的现象,降低卖家成本的同时更提高了运营效率和灵活度。

同时,随着生成式AI大模型的不断训练和迭代,生成的内容质量和精准度越来越高,在互联网平台确定好内容方向的基础上,进行内容的批量生产和分发,这可能会直接影响到今天互联网平台内容营销的运营逻辑。

"没有技术创新,我们可能什么都做不了”

当许多人大谈AIGC、生成式AI的应用场景时,很少有人谈及实际应用的案例经验,野菩萨希望大家可以更接地气。

除了上文提到使用大模型绘图AI提升工作效率,Mid journey还可以激发美术灵感,进行海量的视觉方向探索;而针对文本层面满足普通内容需求时,可以通过Chat GPT提供创作前的灵感爆发和辅助思考。当然,市场中开放使用的AI工具不止于此,还包括Waymark、Colossyan Creator、Any word、Osmosis等生成式AI应用程序。

当谈到创作经验时,野菩萨表示,将AIGC直接落地成满足品牌需求的广告,与项目比稿就创意概念达成模糊化一致是完全不同的;W针对品牌需求先确定创作风格,然后通过AI解放生产力,极短时间内大量生成几百张画面,再顺应AI技术的实现程度,形成符合品牌需求的完整创意,最终通过组合AIGC制作成完整的广告片。

这几乎改变了以前传统的广告片创作逻辑,更多数据、技术、训练的加入和参考,让拍片子的过程,乃至整个营销环节更加全能,更能解决问题,也更可测。或许,行业期待已久的内容营销工业化或者成熟的内容SOP有希望达成,野菩萨表示。

不过作为实验性项目,并非所有环节都是完美的。在谈到《探》时,野菩萨表示,由大量AIGC所迸发出的灵感爆炸,让他们在形成完整创意时陷入了"选择困难症",为此在形成完整创意的过程中他们进行了多次调整和改变;同时又因为项目周期较短,很多杀手锏的技术尚未完全使用在项目中;这些也算是在探索过程中发生的一些小插曲。

而面对复杂抽象的品牌创意需求,市场上这些开放的基于公共数据进行训练的生成式AI大模型,能够完美精准地达成目标吗?

对此,野菩萨给出了他们的答案:不能。

"AI大模型可能并不适合广告公司"

有观点说:"技术更多负责起点,人类更多负责终点",决定一个人的书法技巧高低,并非是毛笔本身而是用笔的人,但这样的观点似乎难以适用于AI技术。

市场中开放使用的基于公共数据进行训练的AI大模型,虽然可以满足普通的内容需求,降低大众参与内容和创意的门槛;但是当一种基于AIGC的创意走红后,这种创意是极其容易被快速复制的。

面对这种情况,广告公司在使用AI时,护城河在哪里?答案在于AI本身。

野菩萨认为,AI技术的特性决定了起点的同时也决定了终点。大模型AI大大降低参与内容创意门槛的同时,却难以满足品牌复杂抽象的创意需求,也难以形成区别于其他AIGC的独有风格。广告公司应该建立起独具特色的生成式AI小模型。而在谈到训练AI小模型时,野菩萨以W的尝试举例:通过在专业学术领域、全球各奖项历届作品、名人字画和自我创作等多种特殊信息渠道提前布局,利用优质数据进行AI模型的训练,以此来形成W野狗Ai同学舱AIGC的独有特点。

优化喂养数据,混合模型互相教练,多模型同时竞争,用校准模型校准等方式,让AI和创意在螺旋中进化。AI时代,梵高与浮世绘的融合简化为两个词汇的输入,提高效率的作业,更创造新的思路。

或许,对于广告公司,更高阶玩法来自亲自"不断喂养+描述",而非单纯依赖AI大模型的迭代。

"广告公司的三个改变"

在AI技术应用的早期,AI更多被用来完成效果广告的投放。现在AI向创意领域渗透,可能会打破并延伸广告公司的业务边界,甚至会慢慢影响整个组织的作业结构,品牌和平台的关系也可能会发生变化,达成新的媒介平衡关系。

面对客户需求,过去在策划完成洞察和分析后,创意、媒介部门会讨论创意内容的素材如何呈现和修改,产出内容后再进行投放工作。生成式AI应用成熟后,或许形成创意和素材修改不再是需要前后分别进行的两个环节,它们可以成为同步推进的一个整体。由AI生成的所有素材还可以成为数字资产,沉淀下来的文字、图像、视频等可以用于新一代AI模型的训练和进化。

当前环境,行业不仅需要能够穿越经济周期、中国特色、具备国际竞争力的品牌企业,更需要与之匹配的品牌营销科创公司。

W的野狗头子李三水认为,未来广告公司将会发生进化。

在公司组织形态上,公司将由以管理人力和成本为核心的传统模式,向以AI技术为主导的类衍生品投资公司转变。

在生产关系上,改变传统广告公司资产主要集中在人力资源的现状;公司资产未来将主要集中在技术积累,技术工程师成为人力结构中重要的组成部分。

在定价权上,把握科技发展的红利,由AI技术解放生产力带来的成本降低,重新决定了商业利润的构成;长远看,行业门槛被迅速拉高,没被淘汰的人会变得更贵,定价权在未来将会发生转移。

通过几个月的观察,广告门清晰地看到传统的运作和技术储备难以兼容这个时代,一个全新的广告时代正在发生变迁,很多广告公司和广告人试图转移更大的技术阵地去深耕,但很多人还找不到落脚点和发力点,所以广告门希望提供一个机会,通过和W的合作,以更新的、更独到的呈现方式,为行业提供兼具深度广度和实操性的AI能力提升。

这便是广告门和W联合通过广告门视频号给行业带来AI应用干货的原因。在前三期的直播中,我们系统化地向大家介绍了生成式AI的基础认知框架。

在第一期"AI理论基石——#科技复兴·文艺复古"中我们聊到,AI其实来源于自然,它更多的是需要对语言表达的能力和编程的逻辑,人的审美正成为一项重要的技能,这也使得沉溺于重复性工作的乙方正在变成丙方,甚至丁方。

从长远来看,最终的文明里是没有人类的。能证明人类文明存在的东西,只有人类的艺术品。

AI不会消灭真正的艺术创造,AI的进化只是它阅读了足够多的资料,从资料里找到了它理解的客观规律。或许可以说,今天AI的爆发是一种"经验主义"的胜利,找到文艺复古的节奏,流行艺术的循环,让艺术复古和人机对话螺旋上升,最终形成更具想象力的新业态。

在第二期"AI发展定势——#小Ai +大Ai"中我们从全球视野来看AI的演示,造就了内容不一样的地方,是由更具词意的AI推演,实现的真正再创作;人类作画是接受反馈再输出的过程,AI则不需要调教很久,需要的是正确的提供自己的需求。

从AI的创作逻辑来讲,总体来说AI是通过调取人类历史图集进行创作;而在生成式AI的细分下,光是图像生成就有非常多的业态,像大模型Stable Diffusion就十分擅长二次元创作,Lora则体积更小,适合训练非常小模型的东西。未来,大AI将成为AI的生态圈,小AI则成为组织沉淀和进化的核心竞争力。

在第三期"AI人本价值——#提问者即创造者"中我们更多是分享AI工具使用的干货,对于当前具有代表性的文本AI大模型Chat GPT的使用,具有引导性的提问成为一种重要的技巧。由文本提问到构建文明模板,难度也由高到低,依次可以实现搜索引擎、举例式提问、情景式推演、编程式提问、开放学习式提问、塑造人物设定等多类型目标。

对于Mid journey的使用,由于无法像人类那样理解语法、句子结构或单词,多数情况下,更具体的同义词效果更好,尽可能的删除冗余单词,提示词的选择至关重要。更少的词意味着每个词都有更强大的影响力,在关键词的选择技巧上,可以尝试从表达形式、表达内容、表达环境、表达风格、表达通感、不需表达、矛盾表达等多个方面深度挖掘。遗漏的任何内容都会随机化生成,当然,这是个获取多样性的好办法。

关于前三期的更多详细内容,大家可以通过广告门APP观看直播回放。我们希望,这会是一个契机,让技术和科技成为这个行业更好创意的源泉,也希望大家可以通过双方联合的努力看到广告的新可能。

那么,你准备好了吗?

编辑

谢宗怡

责编

张涵

编审

李宏峰

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