前言：AIGC大爆发，引发广告营销行业变革
随着ChatGPT等AI产品引发的AIGC（人工智能生成内容）大爆发，各行业均受到震撼。其中，以图片生成和视频生成技术的效果和速度最为令人印象深刻。这给一直以创意为核心竞争力的设计师群体带来了重大挑战。然而，人们发现，AI在模仿和融合设计方面展现出了出色的能力，善用AI工具可以极大提高创意效率。特别是在广告营销领域，AIGC技术的应用已经成为推动营销活动创新的重要力量。本文将从AIGC技术在广告营销领域的应用和实践切入，探讨A/B测试驱动的AIGC广告素材优化方法，以及AI与人工创意的协同合作如何为广告行业带来更大的创新和发展机遇。
素材创意直接影响广告投放效果
广告创意素材是广告投放的核心，无论是展示横幅、文本链接、开屏广告、插屏广告、信息流内容还是搜索引擎广告，都需要精心策划的素材来吸引目标受众。这些广告素材不仅需要具备吸引力，还需要符合平台的特性和用户偏好，才能达到最佳的投放效果。在广告种类上，可以分为效果广告和品牌广告两大类。而我们主要讨论的是互联网场景下的程序化信息流效果广告。
素材是营销技术的核心
随着平台的智能化推进，素材的重要性不断提升。据《2023年国内游戏效果广告白皮书》显示，手游APP投放去重后的素材量同比增长94%。这一数据充分说明了素材在广告投放中的核心地位。各广告平台也在不断推动智能化自动化，鼓励通过素材寻找目标人群，减少在广告人群定向、出价等繁复设置上的精力消耗。因此，新时代对于广告素材的要求越来越高，从丰富性、原生性、创意性和趣味性等多个维度不断提高。
广告素材生命周期
广告素材的生命周期有限，这催生了大量对高质量素材的需求。为了应对这一挑战，我们需要不断探索新的技术和方法，以延长素材的生命周期并保持其新鲜感。同时，也需要关注素材的可持续性，确保其在投放过程中能够产生积极的社会影响。 总之，AIGC技术在广告营销领域的应用已经取得了显著的成果。通过优化A/B测试驱动的AIGC广告素材，我们可以更好地满足市场需求，提升广告效果，并为广告行业带来更多的创新和发展机会。 在当今的数字时代，随着网络广告业务的蓬勃发展，对于能够吸引用户注意力并促进产品或服务销售的广告素材的需求日益增长。为了保持竞争力，广告制作团队必须不断创新，创作出既新颖又具有吸引力的素材。这不仅对设计师提出了更高的要求，同时也需要广告优化专家不断更新素材库，以平衡创意的新鲜度和用户的吸引力。 优质广告素材的特点包括：
- 内容独特，避免雷同；
- 真人出镜，原生开场；
- 视频高清，配乐和谐；
- 内容真实，卖点突出；
- 情节饱满，合理合规；
- 善用贴纸，标配字幕；
- 脚本创新，弱感营销。 传统的素材生产方式面临挑战，由于需要创造大量的新素材，且手工制作耗时费力，这限制了素材的数量和质量。然而，现代的 AI 技术为这一行业带来了革命性的变化。使用 AIGC（人工智能生成内容）技术，可以快速、高效地生产大量高质量的图像素材，极大地提高了工作效率和视觉质量。 AIGC 广告素材生成按照创意来源的不同，可以分为三类：
- 内容外放：通过挖掘平台内的优质内容，并将其包装成多种素材形式，在各个渠道上进行投放，以吸引用户转化，带动产品增长。例如，短视频外放、电商图片和影视剪辑等都属于这一类别。 起量派生是广告投放中一个关键的策略，它旨在通过分析大盘数据，找到能够带来额外流量的元素，并结合这些元素与其他内容形式，以增强整体的市场影响力。这一策略的核心在于如何有效地利用现有资源和素材，以实现广告效果的最大化。 内容生成技术在广告创意制作中扮演着越来越重要的角色。随着技术的发展，机器生成的内容已成为一种趋势。例如，数字人、AIGC 图片和视频生成都是当前市场上热门的技术应用。这些技术不仅提高了创意内容的生产效率，还为广告制作带来了更多的创新可能性。 根据内容的表现形式，目前主要有文本生成、图片生成和视频生成三大类。每种类型的应用都展现了不同的优势和特点。 文本生成方面，现有的 LLM（Large Language Models）大语言模型可以用于生成小说解压文案和吸睛文案。此外，通过使用现有优秀素材持续更新和改进模型和 prompt，可以有效降低素材生产成本。例如，利用 LLM 从小说中提取吸睛文案，不仅节省了创作时间，还能保证文案的吸引力和创新性。 在图片生成方面，AIGC（人工智能生成内容）技术能够生成大量吸引人的图片。通过对营销文案的风格化处理，可以创造出独特的图片创意。这种技术的应用不仅可以提升广告效果，还能为品牌带来更多视觉上的识别度。 视频生成技术则是将文字转化为动态图像的过程，通过不同形式的重绘，实现了更强的动态视觉效果。这个过程包括内容提取、基于内容的单图绘制以及单图的动态效果变换等步骤。通过这种方式，视频生成技术能够为广告制作提供更加丰富和多样的视觉表达方式。 除了上述技术，数字人也成为了广告创意制作中的一个重要工具。基于数字人形象演员库，利用投放排名前列的素材，提取出音频和口播文案生成数字人口播视频。再将这些视频与音乐、贴纸、模板等创意要素拼合在一起，得到最终的成品素材。这种方法不仅提升了广告的观赏性和互动性，还为品牌带来了更多的记忆点。 最后，视频模板是广告素材的重要组成部分。一个典型的视频广告素材可能包含视频内容、模版、前贴片段、尾贴视频和画外音等元素。其中，模版还可以进一步拆分成布局、logo、背景图、文案和装饰组件（如贴纸、搜索框等）。通过精心设计的视频模板，可以为广告制作提供更加专业和统一的视觉风格。 总的来说，起量派生和内容生成技术在广告创意制作中的应用，为品牌带来了更多的创新机会和更高的市场竞争力。随着技术的不断发展，我们有理由相信，未来的广告创意制作将更加智能化、个性化和多元化。 模板由多个不同的子元素构成，这些子元素包括底图、贴纸、文案、布局、logo、搜索框、前贴和尾贴等。同一个视频内容，不同的包装组合可以产生不同的效果，从而体现出素材的多样性。 A/B 测试驱动的 AIGC 素材调优 字节跳动利用 A/B 测试来优化其 AIGC 素材，确保每个决策都能带来正向收益，实现复利效应。例如，在图片广告中，影响用户转化的因素及其优先级为：文案吸睛度＞模板醒目度＞底图适配度。 底图 A/B 实验：底图应舒适、美好、下沉。 模板 A/B 实验：模板应带有按钮，文案要醒目，层级要鲜明。 文案 A/B 实验：文案应直击搜索痛点，激发用户好奇，使用“梗”或新兴词汇。 AIGC 视频模板调优实验 字节跳动增长团队进行了严谨的 A/B 测试论证，结论是个性化主题模板优于原生模板和通用模板。在使用 AIGC 技术进行模板设计之前，视频模板的制作模式是广告素材代理针对不同品类，人工设计创新美观的模板。但这种生产模式存在一些问题：优秀设计师稀缺、人工成本高昂、人工产能有限。AIGC 生成模型的出现，给机器生成素材带来了希望。经过素材分流 A/B 测试的严谨论证并经过广告实际投放测试，AIGC 技术可以自动生成外观和效果上媲美人工素材的个性化模板，实验结果如下：拉新场景：实验组新增量级对比对照组+5.1%，CPA/次留基本持平；卸载重装场景：实验组卸载召回量级对比对照组+14.4%，CPA/次留基本持平。 在广告投放领域，A/B测试作为一种科学且高效的实验方法，被广泛运用于优化广告素材和策略。通过对比分析不同风格的图片对广告效果的影响，我们可以发现一些规律性的特点，例如，某些类型的投放起量的图片在风格上具有一定的规律，例如，黑色风格的图片通常是头部素材。因此，我们希望通过模型学习这种潜在的风格，并在图像生成过程中对风格进行控制，从而提高投放效果。 接下来，我们将利用A/B测试的方法，将风格化处理后的图片与无风格添加的素材进行对比。经过一周的广告投放A/B测试，结果表明，实验组在曝光、点击率、新增用户和次留率方面具有明显优势。这一结果验证了我们在风格化处理方面的决策是正确的。 此外，我们还可以利用DataTester这样的A/B测试平台，直接与AIGC产出的材料相配合使用。DataTester是火山引擎数智平台（VeDI）推出的助力企业科学决策的A/B测试与智能优化平台。它能帮助企业在海量的AI生成素材中，快速测算找到转化率最优的素材，也是提升广告转化率的利器。 未来，随着AIGC的渗透率进一步提高，数据驱动的科学增长方法论将更加重要。以A/B测试为代表的数据驱动科学增长方法论结合AIGC在广告素材优化中具有明显优势。这种方法不仅可以提高广告素材的质量和相关性，还能节省时间和资源，为品牌创造更大的价值。我们鼓励所有市场营销人员和品牌所有者积极探索A/B测试和AIGC的潜力，并将这些技术纳入其广告策略中，以实现更高效、更个性化的广告创作与优化过程。