生成式人工智能 根据麦肯锡最近的研究，生成人工智能 (GenAI) 功能与传统人工智能一起使用时，可以极大地帮助组织实现两项主要业务功能。
除了图像或文本创建之外，GenAI 在广告中的用例正在不断扩大，广告技术公司利用 GenAI 进行研究、内容生成、分发和跟踪。
本文将有助于阐明生成式人工智能如何帮助营销人员和广告商。
什么是生成式人工智能？
生成式人工智能是指通常建立在 GPT（生成式预训练变压器）或 GAN（生成式对抗网络）等模型之上的能够产生新颖内容的算法。
与通常用于分析和解释现有数据的传统 AI 系统不同，生成式 AI 可以根据学习到的模式和数据输入创建新素材。在广告领域，这可能涉及生成广告文案、设计创意资产、大规模个性化广告活动，甚至创造全新的客户体验。
什么是 AdTech？
AdTech 是广告技术的缩写，是指广告商、营销人员和发布商用于规划、执行、管理和衡量数字广告活动的一套工具、平台和软件。它涵盖了广泛的技术，包括需求方平台 (DSP)、供应方平台 (SSP)、广告交易平台、数据管理平台 (DMP) 和分析工具。这些技术使广告商能够更准确地定位受众、优化广告支出并在展示广告、视频、社交媒体和移动应用等各种数字渠道上跟踪广告活动的效果。目标是通过利用数据、自动化和实时竞价来提高广告的效率和效果，使其成为数字营销生态系统的重要组成部分。
GenAI 如何帮助广告商和营销人员？
广告商可以通过使用 GenAI 增强其广告活动的各个方面来节省资源和时间。GenAI 在广告中的一些用例包括：
- 帮助广告商研究和传播 台灣的電話號碼 有关客户需求和愿望的信息
- 评估客户数据并根据该信息创建广告活动，以实现更高的转化率和参与度
- 对多个广告进行 A/B 测试并提高投资回报率和广告效果
- 根据独特的客户行为创造跨格式的高质量内容创意
- 评估大量数据集并预测购买模式、客户行为、市场趋势和未来问题的可能性
- 根据 GenAI 结果个性化资产和消息传递
- 衡量客户情绪以及对不同信息、创意和商业环境变化的反应。
GenAI 如何重塑广告技术
大规模个性化内容
生成式人工智能对广告技术最直接、最强大的影响之一是它能够大规模生成高度个性化的内容。传统广告严重依赖于细分受众和有针对性的广告活动，但通过生成式人工智能 请确保您的大型本地企业列 实现的个性化将这一优势提升到了一个新的水平。
- 动态创意优化 (DCO)：借助生成式 AI，广告商可以自动为不同细分市场创建个性化广告变体，无论是针对特定人群、位置，还是基于实时消费者行为。例如，AI 可以生成多个版本的展示广告，其中包含根据个人偏好量身定制的消息、优惠和视觉效果，然后可以随时进行测试和优化。
- 内容生成：无论是生成广告文案、产品描述，还是登录页面内容，生成式人工智能都可以根据品牌的声音或客户的偏好快速创建定制文本。这为与每个用户更相关的超目标广告系列开辟了新的可能性，从而提高了参与度和转化率。
提高创意效率并节省成本
传统广告瓶颈之一是需要不断创作内容——尤其是在广告创意需要频繁更新以避免广告疲劳的时代。通过自动化创作过程的各个方面，生成式人工智能 布韦岛商业指南 可以显著减少与创建新内容相关的时间和成本。
- 自动文案撰写和设计：AI 工具可以撰写广告文案、生成标题，甚至根据广告活动的目标推荐图片或设计。通过简化这些任务，生成式 AI 让营销人员能够快速测试和迭代不同的创意，帮助他们了解什么最能引起受众的共鸣。
- 视频和音频内容创作：借助 OpenAI 的 DALL-E 或 MidJourney 等生成式 AI 模型，AI 可以从头开始生成引人注目的视觉效果，甚至整个视频广告。这种快速制作高质量资产的能力减少了对设计师和摄像师的依赖，从而节省了制作过程中的时间和金钱。
改进广告定位和优化
在数字广告领域，精准定位是实现投资回报率最大化的关键。生成式人工智能能够分析大量消费者数据，从而实现更细致的受众细分，确保广告在正确的时间向正确的人群传达正确的信息。
- 行为洞察：通过利用人工智能的预测能力，营销人员可以深入了解消费者的行为和意图，然后利用这些信息来微调定位策略。例如，人工智能可以根据用户的在线活动预测用户最有可能对哪些产品或服务感兴趣，从而实现高度针对性的消息传递。
- 持续优化：生成式人工智能不仅可以帮助制作广告，还可以实时分析效果指标并相应地调整广告系列。无论是更改广告文案、定位标准还是创意资产，生成式人工智能都可以持续优化广告系列以获得更好的效果，而无需人工干预。
增强客户体验 (CX)
生成式人工智能还可以提升整体客户体验，创造出比静态横幅或展示广告更具吸引力和互动性的广告。
- 聊天机器人和对话式广告：由大型语言模型支持的人工智能聊天机器人可以与用户进行实时对话，提供个性化推荐并在广告中解决客户疑问。这种互动体验为消费者创造了更加无缝和个性化的旅程。
- 增强现实 (AR) 和虚拟试穿：在时尚、美容和零售等行业，生成式 AI 已融入 AR 体验，让用户可以虚拟试穿产品或想象自己在不同环境下的穿着效果。这种创新的广告方式可增强参与度，提供更丰富、更身临其境的体验。
道德考量与挑战
虽然生成式人工智能具有巨大的前景，但它也带来了新的挑战和道德问题，需要认真解决：
- 数据隐私问题：生成式 AI 模型需要大量数据才能有效训练。这些数据的使用，尤其是以个性化广告内容的方式，引发了有关数据隐私和同意的重要问题。广告商在使用 AI 驱动的解决方案时必须确保遵守GDPR等数据保护法。
- 深度伪造和虚假信息：由于生成式人工智能能够创建逼真的虚假内容，因此虚假信息和操纵的风险越来越大。
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