什么是AI营销?

业界对于这个问题的回答很“AI”——千人千面。

这篇文章就回答了AI营销到底是什么的问题,适合对AI营销感兴趣的营销人员阅读。

2018年,百度就与知萌咨询机构联合发布了行业第一本全面讲述AI营销的《AI营销趋势白皮书》,从如何界定真AI和假AI,提出AI营销的“6大军规”,这份报告至今看来,依然有着前瞻性。两年过去了,AI营销有哪些新的变化?AI营销的核心要素是什么?未来将朝什么方向发展?

由中国广告协会主办的《现代广告》杂志,近期专门就“AI营销改变什么”进行了专题报道,《现代广告》杂志记者李沁,也就这一话题对知萌咨询机构创始人兼CEO肖明超进行了专访。

“目前来讲,大家可能对于AI营销本身的边界还不是很清楚,现在业内都在谈大数据营销、智能化营销,这里面没有一个非常明确的边界的确定。什么叫AI营销?什么叫具有AI的能力?现在基本上是由平台方去定义的。”知萌咨询机构创始人兼CEO肖明超说。

“千人千面”的AI营销

一千个人的心目中有一千个哈姆雷特,一千个营销人心中有一千个对AI营销的理解。在肖明超看来,理解不同造就了思考角度的差异:公众更多从机器人角度出发;汽车行业会从智能汽车的角度出发;家居和家电产业从智能家居生活出发;我们熟悉的OTT(智能大屏)则在谈下一代的家庭互联网;互联网平台和营销技术服务公司更多地将重点放在大数据、数据中台、智能营销、营销优化、流量优化、算法优化……

事实上,AI没有那么复杂,也似乎不是那么简单,如果按照发展演进来看,互联网最早出现的搜索引擎是AI,信息流广告本身也是AI的产物。从广告和营销服务链条而言,AI能够大幅地替代营销环节中的人力工作,例如,媒体选择的环节、用户画像的环节、广告投放的环节等,都可以借助AI来完成,甚至可以通过AI使这些环节得以优化和提升。

“从本质上而言,AI营销的目标是获得更大的产出、更有效率的营销、避免更大的浪费、捕捉到更多的人群,未来甚至会涉及更多的场景与用户的情绪,甚至可以实现动态场景的感知,进行实时的优化和挑战。支撑AI营销的核心有3点:算法、算力和大数据。” 肖明超表示,在这核心的3点中,算法比拼的是谁的算法更科学;算力指能够计算多大容量的数据,掌握的数据和流量能到多大的范围;大数据方面,则是要看整个大数据的结构是否完整、多样。

事实上,AI营销主要体现在3个方面:用户洞察、创意优化、效果反馈。

1. 用户洞察阶段

用户洞察阶段(即寻找用户、筛选用户),AI营销能够实现传播对象的细化并通过更加多元化的标签定义群体、做出判断。

2. 创意优化阶段

创意优化阶段,AI营销可以真正地实现“千人千面”,根据洞察的人群所处的场景、关注的信息、偏好等因素产出个性化的创意。

3. 效果反馈阶段

效果反馈阶段,AI营销能使效果或者转化得到更好的提升。

“尽管大家都在努力,但目前对前端和后端的重视程度更高,创意优化或者说内容部分相比更为复杂,整个行业还在探索。”肖明超认为,创意要从技术与人文的维度出发进行思考。

从技术角度而言,通过程序化创意实现内容的生产。不过,技术公司和创意公司之间尚未达到一个比较好的融合、协同水平,从本质上来讲,AI创意最高的境界应该是人文和技术的完美融合,目前更多的还是依靠技术驱动

例如,更加强调效果转化的行业或品类,例如,在线教育、网络服务、电商等,比起如何做出更好的创意,它们更加需要的是信息的高效触达和促使消费者快速的做出决策。因此,对于注重后端效果的公司或行业,AI营销的应用相对比较充分。不过对于想要达到“品效合一”的行业或品牌,或者更加注重品牌势能的提升和品牌价值持续建设的品牌而言,AI营销仍然面临很多挑战。

AI营销的边界

“广告行业很容易去抢时髦的词,现在大家都在说AI,所以,每个公司都认为自己很AI,最后变成广告主也搞不清楚什么叫AI,反正满眼望去都是AI,因为AI都很火。要用好,还是要客观地去理解它的核心逻辑是什么。”肖明超说。业界对于AI营销尚未形成统一的标准或定义,尽管如此,相比其他的营销方式,AI营销仍然有边界。

1. 精准营销并不等于AI营销。

肖明超认为,精准营销更多地在强调触达而非共鸣,不强调心智的认知和场景的匹配。以运营商给用户发送短信为例,运营商给自己认为有购房意向的用户发送相关的推荐短信,这就是精准营销,能够精确地触达用户,然而是否能引起用户的关注、产生实际的效果转化却很难保证。

覆盖、到达和认知是三个层面的事情,而我们所谓的精准营销只是对象的精准,它未必代表着你最后的营销目标或者是你转化的精准。而AI本身的能力一定是要超越精准的,所以,AI营销在精准营销的顶层。即精准是AI的一个能力,但是,精准营销不等于AI营销。”

2. 大数据营销不等于AI营销。

算法、算力、大数据是AI能力的一个体现,谁都可以拥有大数据,但是,如何把大数据的价值通过智能化和技术的手段挖掘出来,甚至形成支撑决策判断的洞察,还要取决于各方的能力。加之,现在各个互联网平台的大数据的结构不统一,单一的变量、触点或者标签可能也能够迅速掌握、拥有和积累成千上万的数据,问题的挑战却在于,仅仅凭借单一或者少数几个维度,即便你数据拥有上千万条,实际上也无法实现完整的智能化营销,因为消费者是一个整体,一个数据点和一个触点并不能完整反映一个人或者一个族群的总体,如果操作不当,就会产生以偏概全的谬误。
此外,部分人对AI营销的理解存在一定的误区,把AI营销放到单一的场景当中,认为信息流广告是一种AI,做一个关键词的优化也是AI。事实上,目前关于AI的感知是比较碎片化的,行业里面很多技术都带有AI的特点,但是,运用了这些技术,并不代表它是一个完整的AI营销的模式。

3. AI营销是否会颠覆传统的营销方式

从媒介发展的角度来讲,正如马歇尔·麦克卢汉所言“媒介即人的延伸”,AI营销与传统的营销的差别在于延伸的方式不一样。例如,从收音机到喜马拉雅,它的价值依然是存在的,广播并未消亡,而是以新的状态存在。

“AI营销与传统的营销方式并非是对立的关系,我们很容易陷入一个误区,将新事物与旧事物分为两个独立的世界,事实上两者之间应该相互融合。AI营销不会颠覆传统的营销,而是给它插上了新的翅膀。AI是一个工具,只不过未来随着数字化基础设施的提升,AI可以渗透到营销更多的环节中。这并不意味着有了AI营销,品牌可以什么都不做。不同的营销方式之间应该是赋能关系,而不是替代关系。”

AI营销想象的未来

AI营销的发展状况如何?

肖明超认为,AI营销本身是有门槛的,不是谁都能AI,它取决于使用者的触点、用户规模及场景。所以,本质上来讲,不管是从技术进步的角度还是深度学习(包括机器学习)等角度,AI营销目前有了很大的进步。

另外,与过去的两三年相比,AI营销在跨场景方面的应用也有了很大的进步,例如智能音箱、无人车、智能汽车等场景之间数据可以打通,跨屏整合的投放,AR技术的应用等。此外,信息流的推荐机制、算法的优化升级都有了一定的提升。“AI营销中一个很大的痛点是,作为广告主本身很多变化未必能感受得到,而用户本身的体验也没有那么的细腻,因此很难去辨别AI水平的高低。”

除此之外,AI营销的痛点还体现在难以统一的标准。“AI营销具有无限探索的空间,当然AI如果附着在消费者场景的产品上是有分类的。例如,自动驾驶,自动驾驶在汽车行业它是有非常明确的分类,我的L1、L2、L3到什么程度。

但AI营销比较复杂,因为营销本身既有技术的东西、创意的元素,又包含内容的东西,是一个多元化的整合的影响,所以很难分出高低。其次,目前业内有的营销的案例,并非从头到尾都运用了AI技术。那些从头到尾都使用AI的案例,它所使用的技术是否一定很先进?未必。”

因此,未来AI营销真正要做的有3点,其一真正准确地预测用户的决策;其二根据消费者的时空、场景转化实现动态标签、动态数据、动态场景的匹配;其三让消费者没有感觉到被打扰。

“我想象的AI营销真正的未来是:AI成为人们的一种助手或者成为人的伙伴,AI就像水和空气,你需要的时候它就出来,你不需要的时候,可能完全不知道它在哪里。AI营销的最高境界,就是让营销成为一种‘陪伴’和‘服务’。”肖明超这样定义AI营销的未来。

 

作者简介:现代广告林沁;公众号:肖明超-趋势观察(ID:trendforesee)

本文由@肖明超-趋势观察 授权发布于运营派,未经许可,禁止转载。

题图来自 Unsplash,基于CC0协议

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  1. 半个运营,欢迎点评 产品研发期:沟通能力,理解能力,用户画像,造势 产品迭代期:规划能力,用户分析,数据分析,行业趋势,关注利用热点,突发情况处理能力,数据变化应对策略

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  2. 昨天晚上睡前还思考了这个问题,好巧

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  3. 收藏了,睡前再看一遍。

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  4. 作者你好,有没有什么好书推荐看看 :oops:

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