當(dāng)業(yè)界還在激烈探討創(chuàng)意總監(jiān)們是否會(huì)失業(yè)時(shí)，快速迭代的機(jī)器生產(chǎn)力已經(jīng)在悄然改變營(yíng)銷創(chuàng)意的生產(chǎn)關(guān)系，并裹挾著廣告從業(yè)者們，從古典廣告時(shí)代向數(shù)字營(yíng)銷時(shí)代一路狂奔。
來自巨量引擎的數(shù)據(jù)顯示，平臺(tái)上的創(chuàng)意素材，已經(jīng)有近50%來自機(jī)器創(chuàng)作，此外還有22%是人通過智能化的創(chuàng)意工具生產(chǎn)出來的。也就是說，機(jī)器對(duì)創(chuàng)意的滲透率已經(jīng)高達(dá)70%。而這個(gè)數(shù)字還在不斷被刷新。
這一切都源于信息流廣告的興起，尤其是抖音開啟的短視頻信息流廣告浪潮。瀑布流般的呈現(xiàn)形式，在帶給用戶極大豐富選擇的同時(shí)，也展示了對(duì)創(chuàng)意素材超乎尋常的胃口。
數(shù)據(jù)顯示：從2019年到2020年，全行業(yè)視頻廣告創(chuàng)意生命周期下降了50.63%，而同期有消耗的視頻廣告數(shù)量增長(zhǎng)了4倍。
這也意味著，廣告主們最需要的，不僅是一條耗時(shí)數(shù)月精心打磨出來的優(yōu)秀創(chuàng)意，更是在1天內(nèi)就能產(chǎn)出的1000條優(yōu)秀創(chuàng)意。
如何才能規(guī)?；⒏咝У慕鉀Q這個(gè)問題?
事實(shí)驗(yàn)證：規(guī)?；枨笞詈玫慕鉀Q途徑還是技術(shù)。圖文信息流的媒體巨擘們找到了程序化創(chuàng)意(Programmatic Creative)。這種以機(jī)器算法與大數(shù)據(jù)洞察為核心，對(duì)廣告素材進(jìn)行分解與動(dòng)態(tài)組合，從而達(dá)到規(guī)?；a(chǎn)的創(chuàng)意生產(chǎn)機(jī)制。
但當(dāng)廣告形態(tài)演化到短視頻時(shí)代，新的解決方案會(huì)是什么?巨量引擎的技術(shù)團(tuán)隊(duì)的選擇是：讓機(jī)器直接生產(chǎn)創(chuàng)意。
很多人認(rèn)為，創(chuàng)意這個(gè)事，是人類文明皇冠上的明珠，結(jié)合了心理學(xué)、美學(xué)、傳播學(xué)等多個(gè)學(xué)科，代碼真的能讓機(jī)器代替人腦搞創(chuàng)意嗎?
而創(chuàng)意技術(shù)團(tuán)隊(duì)用事實(shí)證明，技術(shù)讓創(chuàng)意生產(chǎn)進(jìn)入了一個(gè)新階段：以人工為核心的經(jīng)驗(yàn)創(chuàng)意，走上了以機(jī)器為核心的智能創(chuàng)意演變之路。
2018年年初，當(dāng)時(shí)市面上幾乎所有的智能創(chuàng)意解決方案都是針對(duì)圖文廣告的。當(dāng)時(shí)頭部平臺(tái)巨量引擎的創(chuàng)意素材庫里的物料，90%左右都是圖文，只有10%左右是視頻。而迫切希望在短視頻平臺(tái)上投放廣告的廣告主們，有視頻創(chuàng)意生產(chǎn)能力只占少數(shù)。
面對(duì)問題，工程師們擅長(zhǎng)的是把復(fù)雜的問題拆解成簡(jiǎn)單的問題。巨量引擎創(chuàng)意技術(shù)團(tuán)隊(duì)把視頻創(chuàng)意需求問題拆解成了兩層：生產(chǎn)層和效果層，最迫切的是生產(chǎn)層。
生產(chǎn)層面對(duì)的兩個(gè)核心問題是：
1. 如何讓不會(huì)生產(chǎn)視頻的廣告主能夠生產(chǎn)視頻?
2. 如何讓視頻創(chuàng)意的生產(chǎn)速度跟上流量的消耗速度?
工程師們的解決思路同樣簡(jiǎn)單：不會(huì)剪視頻，那就讓技術(shù)一鍵剪出視頻;生產(chǎn)速度跟不上流量消耗速度，那就借助算法模型和素材庫，利用已有的視頻，派生出更多的視頻。
在這個(gè)思路指導(dǎo)下，2019年9月，巨量引擎首款能夠自動(dòng)生成創(chuàng)意視頻的工具上線。
用戶只需要上傳任意尺寸的圖片、視頻、文字、音樂等素材，機(jī)器就能迅速對(duì)素材進(jìn)行分解、遴選、裁剪、排序，2分鐘即能生成12支結(jié)合了不同特效、不同轉(zhuǎn)場(chǎng)風(fēng)格、不同音樂，且能自動(dòng)卡點(diǎn)、自動(dòng)配音、自動(dòng)匹配字幕的創(chuàng)意視頻。用戶從中挑1支滿意的視頻即可。
而同樣的視頻，要由人工剪輯的話，需要經(jīng)過找音樂、標(biāo)記卡點(diǎn)、遴選高光鏡頭、高光片段混剪、視頻尺寸裁剪、編輯字幕、配音并校對(duì)時(shí)間、添加特效轉(zhuǎn)場(chǎng)等8個(gè)繁瑣的環(huán)節(jié)，即便是最熟練的剪輯師，也需要30分鐘才能剪出1支。
這款產(chǎn)品就是引起行業(yè)極大反響的“微電影”。
“微電影”上線后，使用反饋雪花般飛來，追求極致的工程師們迅速進(jìn)行產(chǎn)品改進(jìn)。6個(gè)月后，經(jīng)過15次迭代的微電影Pro版上線，在原微電影基礎(chǔ)上，融合了視頻編輯器、模板視頻，可以滿足從小白到高手的高頻需求。
30分鐘vs2分鐘，15倍的效率提升背后，究竟是怎樣的魔法?
巨量引擎創(chuàng)意技術(shù)團(tuán)隊(duì)稱這項(xiàng)技術(shù)為“自動(dòng)生成技術(shù)”。簡(jiǎn)單的說，就是由機(jī)器通過模型算法，利用現(xiàn)有的素材，直接生成不同創(chuàng)意的技術(shù)。目前該技術(shù)已經(jīng)在創(chuàng)意生產(chǎn)上得到了廣泛應(yīng)用，比如能自動(dòng)生成廣告標(biāo)題的妙筆、自動(dòng)生成海報(bào)的圖靈等產(chǎn)品等等。
讓機(jī)器生產(chǎn)創(chuàng)意素材，尤其是視頻素材，是個(gè)非常復(fù)雜的問題。
首先，機(jī)器得理解素材，其次，機(jī)器得理解剪輯，最后機(jī)器才能學(xué)會(huì)按人的思維剪出符合人類美學(xué)的視頻。
理解素材，就是機(jī)器得學(xué)會(huì)用人的視角明白視頻、圖像、文本、音樂講的是什么。
這涉及人工智能領(lǐng)域四大核心技術(shù)——自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別合成以及機(jī)器學(xué)習(xí)，每一項(xiàng)技術(shù)里又包含很多項(xiàng)子技術(shù)。比如計(jì)算機(jī)視覺就涉及目標(biāo)識(shí)別、圖像分割、人臉檢測(cè)、人臉識(shí)別、生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，綜合下來要實(shí)現(xiàn)機(jī)器生產(chǎn)素材，至少需要幾十項(xiàng)AI前沿技術(shù)。
但這對(duì)巨量引擎創(chuàng)意技術(shù)團(tuán)隊(duì)而言，并不難。
畢竟，字節(jié)跳動(dòng)在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別合成、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有著雄厚的技術(shù)積累，而且在今日頭條、西瓜視頻、抖音等十多款內(nèi)容平臺(tái)有著廣泛地落地應(yīng)用。
如何讓這些技術(shù)在對(duì)穩(wěn)定性要求更高的商業(yè)化場(chǎng)景的落地應(yīng)用?
創(chuàng)意工程師與AI工程師們一起，進(jìn)行了多模態(tài)內(nèi)容開發(fā)，不斷調(diào)教機(jī)器，讓機(jī)器越來越準(zhǔn)確地識(shí)別各種素材，并將其應(yīng)用到各種商業(yè)化場(chǎng)景中。不斷的學(xué)習(xí)中，機(jī)器越來越理解商業(yè)素材的特性。
機(jī)器理解了素材后，就需要學(xué)習(xí)剪輯，即對(duì)多組視頻鏡頭進(jìn)行切割后重新排列，從而形成新的敘事邏輯，其中的關(guān)鍵能力是“敘事”。
人類敘事能力，是兒童時(shí)期通過不斷與父母溝通，觀察和感受父母的語言、表情等反饋逐漸習(xí)得的。同理，機(jī)器的“敘事”能力養(yǎng)成也需要靠海量數(shù)據(jù)的反饋。
工程師們總結(jié)了大量人工視頻的剪輯手法，并引入專業(yè)人士，為機(jī)器制定了基本剪輯規(guī)則。比如在時(shí)間布局上，他們告訴機(jī)器，第n秒后用戶會(huì)產(chǎn)生視覺疲勞，因此需要一個(gè)動(dòng)感的轉(zhuǎn)場(chǎng)，第M秒最好用舒緩的鏡頭過渡方式?？臻g布局上，他們提供視覺最舒適的文字與圖像在畫幅中的分配方案，以及大致的色彩搭配等規(guī)則。
工程師們將這些規(guī)則系統(tǒng)化，結(jié)合數(shù)據(jù)洞察，并將其數(shù)據(jù)化、模型化，讓機(jī)器建立剪輯邏輯，嘗試將素材組合起來，并不斷利用最新的視覺技術(shù)，提升機(jī)器剪輯能力。
例如將光感度各不相同的鏡頭進(jìn)行混剪，機(jī)器一開始沒有頭緒，但引入了光學(xué)鏡頭視覺重心分析技術(shù)后，就可以通過分析不同鏡頭中的視覺重心，進(jìn)行符合人類視覺習(xí)慣的排列，最終保證了用戶觀看到的畫面是流暢的。
同時(shí)，一方面通過抖音等內(nèi)容平臺(tái)上的大量視頻，建立優(yōu)質(zhì)視頻的反饋數(shù)據(jù)庫，一方面通過投放的商業(yè)視頻，建立商業(yè)反饋數(shù)據(jù)庫。
機(jī)器生成的素材，會(huì)不斷通過反饋數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，逐漸習(xí)得敘事邏輯。
當(dāng)數(shù)據(jù)積累形成了一定規(guī)模。機(jī)器對(duì)商業(yè)化廣告領(lǐng)域的好“敘事”該有的樣子逐漸清晰起來。就如同兒童也意識(shí)到故事里突然出現(xiàn)狗會(huì)更精彩，在一則15秒的廣告中，怎樣的轉(zhuǎn)折點(diǎn)最抓人眼球，哪些元素的運(yùn)用會(huì)最大程度令觀者注意力集中，機(jī)器開始有了自己的答案。
舉例而言，在一則視頻廣告里，前三秒是一個(gè)美女拿著產(chǎn)品由遠(yuǎn)及近入畫的視頻，中間五秒是一段產(chǎn)品特色展示和使用方式的特寫鏡頭展示，同時(shí)借助文案自動(dòng)轉(zhuǎn)換語音的功能配上解說詞，最后兩秒是促銷動(dòng)畫貼紙引導(dǎo)用戶點(diǎn)擊跳轉(zhuǎn)。
生產(chǎn)過程不再需要套用模版，也無需人工指導(dǎo)，整個(gè)敘事邏輯全部由機(jī)器自主決定。
剪出符合人類邏輯的視頻，只是達(dá)到了創(chuàng)意工程師們的合格預(yù)期，但如何讓機(jī)器剪出令人賞心悅目的視頻呢?
這時(shí)就需要?jiǎng)?chuàng)意專家們介入了。于是，4A公司的頂尖創(chuàng)意人被邀請(qǐng)進(jìn)來，并幫助工程師們建立起美學(xué)評(píng)價(jià)體系。
基于這些規(guī)則，機(jī)器會(huì)自動(dòng)生成大量的候選集，而創(chuàng)意專家則會(huì)對(duì)初輪內(nèi)容進(jìn)行各個(gè)維度的人工評(píng)分。依據(jù)評(píng)分，機(jī)器對(duì)美好內(nèi)容的認(rèn)知越加清晰，進(jìn)而學(xué)習(xí)模型得到一次又一次的優(yōu)化。
“美”并非深不可測(cè)，通過解構(gòu)分析，美可以被歸納出視覺、聽覺、光感等多個(gè)維度下的普遍規(guī)律。但凡有規(guī)律的事物，理論上都可以被機(jī)器所學(xué)習(xí)。巨量引擎已逐漸構(gòu)建起光學(xué)模型、美學(xué)模型、音樂模型等八個(gè)細(xì)分模型。
人類與機(jī)器共同努力，以一種匠人精神，細(xì)致入微的打磨廣告內(nèi)容的方方面面。最終，讓自動(dòng)化生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)創(chuàng)意內(nèi)容成為現(xiàn)實(shí)。
從不及格到及格相對(duì)容易，從良好到優(yōu)秀的路則更困難。
既要遵循實(shí)用原則，真正理解營(yíng)銷人員的痛點(diǎn)，難點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)廣告投放的更高性價(jià)比，同時(shí)也不能拋棄人類對(duì)美好事物的終極向往，始終堅(jiān)信“美”的正義。
在同一套評(píng)分體系里，微電影最初生成的視頻只有30多分，但最新版生成的視頻，已經(jīng)能達(dá)到90分的高分，相當(dāng)于一個(gè)普通創(chuàng)意設(shè)計(jì)師的水平。
創(chuàng)意數(shù)量的提升，只是基礎(chǔ)，要真正滿足廣告主的需求，還需要看結(jié)果——是否能夠影響用戶?簡(jiǎn)單的說，是否能吸引用戶點(diǎn)擊廣告?
答案很簡(jiǎn)單，就是利用推薦技術(shù)與數(shù)據(jù)分析，讓用戶看到更符合自己喜好的廣告。
這個(gè)思路在內(nèi)容消費(fèi)領(lǐng)域的應(yīng)用比較成功的是巨量引擎。那么，廣告怎么滿足個(gè)性化需求呢?
個(gè)性化創(chuàng)意的核心是如何把對(duì)的創(chuàng)意匹配給對(duì)的人。也就是說，機(jī)器首先需要借助數(shù)據(jù)洞察技術(shù)，充分理解目標(biāo)用戶的內(nèi)容喜好與商業(yè)需求，知道TA們會(huì)喜歡什么樣的創(chuàng)意形式，并據(jù)此派生出不同的能夠滿足不同用戶個(gè)性需求的創(chuàng)意。
其次，機(jī)器需要借助各種算法，如質(zhì)量排序模型、效果預(yù)估模型等，篩選出優(yōu)質(zhì)創(chuàng)意，對(duì)用戶進(jìn)行精準(zhǔn)投放，并定時(shí)監(jiān)控投放數(shù)據(jù)，根據(jù)用戶反饋不斷調(diào)優(yōu)，停止數(shù)據(jù)不好的創(chuàng)意，啟用新的創(chuàng)意，直到選出最優(yōu)秀的創(chuàng)意。
這樣，目標(biāo)用戶看到了更喜歡的創(chuàng)意，廣告主收獲了更好的投放效果。
巨量引擎的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，相對(duì)于人工創(chuàng)意視頻，采用了自動(dòng)生成技術(shù)與個(gè)性化創(chuàng)意技術(shù)的創(chuàng)意視頻，投放CVR平均提升了61%，CTR平均提升了25%。
如今，在巨量引擎平臺(tái)，機(jī)器創(chuàng)意的影子無處不在，視頻生成、海報(bào)生成、標(biāo)題生成、模板視頻、程序創(chuàng)意等等。
正如開篇所言，僅2020年，巨量引擎平臺(tái)上，機(jī)器創(chuàng)意的滲透率就已經(jīng)超過70%，未來呢?創(chuàng)意人會(huì)被機(jī)器徹底取代嗎?
機(jī)器的確在顛覆創(chuàng)意行業(yè)，甚至在變革創(chuàng)意生產(chǎn)關(guān)系，但在巨量引擎自動(dòng)生成技術(shù)的研發(fā)過程中，機(jī)器并不能顛覆人的創(chuàng)意，人的創(chuàng)造力依然是創(chuàng)意發(fā)展的核心動(dòng)力。
馬歇爾·麥克盧漢在《理解媒介》一書中曾斷言：一切技術(shù)都是人的延伸，智能創(chuàng)意技術(shù)同樣，建立數(shù)據(jù)模型、美學(xué)規(guī)則的是人，創(chuàng)意金字塔頂尖的作品，依然屬于才華橫溢的創(chuàng)意人。
機(jī)器創(chuàng)意打碎的只是創(chuàng)意的繁瑣流程，解放的卻是創(chuàng)意人最寶貴的創(chuàng)造力。人機(jī)聯(lián)手，才是創(chuàng)意的星辰大海。
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