在当今的信息超载时代，广告商面临双重挑战：一方面，广告需要成为连接品牌和消费者的媒介；另一方面，零散的信息使观众的注意力越来越短。毫无疑问，出色的广告创造力是可以在竞争激烈的市场中脱颖而出的获胜武器。拥有独特的创意广告不仅展示了品牌产品或服务，而且还可以捕捉目标受众的思想，激发他们采取行动并最终实现转换。

作为广告小贩，要关注的关键指标之一是点击率（CTR），这是查看广告后点击用户的百分比。高点的率不仅代表了网站流量的增加，而且还意味着成功的广告引起了观众的共鸣。但是，达到高点的率需要深入分析受众行为，对广告创造力的每个细节的敏感见解以及当市场迅速变化时快速调整和迭代的能力。

机器学习驱动的广告创造力的演变

过去，广告思想通常取决于创作者的经验和直觉，这种创造性的方法确实在传统的广告领域发挥了重要作用，从而带来了一些令人难忘的经典广告作品。但是，随着技术的持续发展，这种依靠个人看法的创造性方法也面临着一系列挑战。

01。传统广告创造力面临的挑战

传统手动广告的创作过程通常受创作者的主观决策的限制，使广告通常仅反映个人的经验和偏好，并且很难完全满足广泛的受众。此外，手动创意设计需要大量时间来进行市场研究和判断，从而导致反应速度相对较慢和效率低。处理大规模和高维数据超出了人类认知能力的范围，很容易忽略一些潜在的优化机会。在快节奏的广告市场中，手动优化可能不会对实时变化做出响应，从而导致市场机会错过。

此外，缺乏系统的和一致的方法使每个优化决策都受到不同因素影响，因此很难建立一个连续的，可复制的优化过程。这使得改善广告创造力的过程零散且无法控制。同时，固定的创意模型使创新变得困难，广告内容缺乏新颖性，无法跟上市场和受众的变化，从而进一步限制了广告的影响力和吸引力。

因此，在技术快速发展的时代，广告行业也迫切需要技术支持，机器学习是该领域的重点。作为人工智能的一部分，机器学习通过提供深刻的基于数据的见解并优化广告创造力，以更好地满足受众的期望和需求，从而为广告行业带来深远的变化，从而迅速获得了广告技术领域的认可和应用。

02。机器学习有助于广告创新

机器学习可用于以数据驱动方式进行广告。在新时代广告创造力的过程中，我们不再仅仅依靠主观判断，而是通过分析大量用户数据来准确地找到目标受众的兴趣和偏好。个性化的定制广告不仅为消费者带来了广泛的体验，而且对观众产生了更深远的影响。

在创意生成方面，机器学习可以通过自然语言处理和机器视觉等技术从多个维度提取关键特征，从而实现创造力多样性和创新。机器学习不再受固定的创意模式的束缚，使广告创造力更加灵活和创造力。

实时优化是广告创造力中机器学习的另一个强大工具。通过不断分析实时数据，可以快速调整广告内容和格式，以保持市场变化。这种动态优化不仅提高了广告效率，而且还大大提高了广告交付的效率。

用于广告交付的新范式，机器学习领导创意生成和优化

作为开发人员的全球增长平台，Huili Technology深入整合了机器学习技术，并将其集成到广告的所有关键阶段。通过连续的技术升级和算法功能优化，已经启动了基于机器学习的一站式增长解决方案。这不仅实现了精确的广告交付，而且还专注于交付结果，获利收入和应用程序经验。针对帮助广告商更好地提高广告交付目标的投资回报率，完整，更智能，高效，准确的广告交付策略，并突破增长平台时期。

Huili技术大数据和机器学习平台

Huili Technology的机器学习系列的内容将为Huili Technology的机器学习技术如何在广告交付的每个关键阶段提供支持和授权提供深入的介绍。作为本系列的开始，本文将重点关注广告交付的第一步 - [创意生成优化]，并将深入探索机器学习机器在此链接中的应用，以及它如何完全改变传统营销人员可以通过有效的数据处理和预测算法来创造性地优化创造性的方式。

机器学习在广告创意优化中也起着关键作用。通过大规模的创造性分析，自动创造性生成和动态创造性优化，它不仅在提高广告效率方面取得了卓越的成果，而且还为观众创造了更有趣和有价值的广告体验。

借助数据挖掘技术，例如自然语言处理（NLP），机器视觉（CV）等，我们从市场中汲取灵感，并为广告创造力提供指导。该技术的应用还可以帮助广告客户继续创新并吸引用户的注意力。

语义图像识别：

通过NLP分析文本描述并识别简历中的图像元素，广告创建者可以更准确地了解与AD相关的对象，场景和元素。这有助于产生与广告目标相关的更具创造性和图像内容。

基于情感分析的创意生成：

NLP可以对自然语言进行文本和情感分析，而简历也可以通过数据挖掘执行情感识别，因此广告创建者可以更好地了解用户在文本和图像中表达的情绪。通过了解用户的情感状况，可以调整广告内容以更好地适合用户的情感体验并改善广告的情感共鸣。

视觉元素的个性化建议：

使用NLP分析用户文本数据并与CV结合以识别图像元素，广告系统可以个性化与用户兴趣相关的视觉元素的建议。这使广告创造力可以更好地满足用户的口味并提高广告内容的吸引力。

品牌一致性管理：

将简历技术结合在一起，以识别品牌标识和NLP技术以了解品牌声音，广告系统可以确保广告中的文本和图像与品牌形象一致。这有助于建立和保持品牌形象的一致性，并提高品牌对用户心中的意识和信任。

使用大型语言模型（LLM），机器视觉（CV），Generative AI（AIGC）等技术，我们从现有创意材料中提取关键功能，并生成创新的广告图像，文案写作和视频；通过动态调整创意风格，我们可以实现数千人的创造性交付，并提高广告的目标和吸引力。这意味着广告客户可以更有效地创建有吸引力的广告内容，从而提高创意生成的效率和质量，同时增加用户参与度。

广告副本生成：

例如，GPT-3可以通过学习大量文本数据来生成更自然，有趣和创造性的广告副本。广告创建者可以将LLM生成的副本用作创造力的起点，从而更快地生成大量的个性化广告语言。

个性化建议：

LLM可以通过分析用户行为和历史数据来生成个性化的广告建议副本。这种个性化的建议可以更好地满足用户的兴趣和需求，并提高广告点击率和转换率。

情感分析：

简历还可以用于分析图像中的情感元素，例如面部表情。通过了解广告中传达的情绪，广告创建者可以调整内容以更好地与目标受众共鸣并改善广告的情感互动。

例如，不久前可口可乐推出的广告“杰作”，该广告与Openai合作并采用了AI（稳定的扩散 + 3D建模 +真实镜头）。通过将人工智能增强的动画与真人表演相结合，许多举世闻名的绘画已成功地“复活”。这不仅深入传达了品牌形象，而且还宣布生成人工智能已经渗透到广告行业中，并为广告领域带来了重大变化。这种创新的案例也生动地证实了机器学习和广告创造力相互补充，并扩大了该行业的更多可能性。

技术驱动创造力，并在广告效率和质量方面进行双重提高

通过连续的研发投资，Huili的机器学习平台系统逐渐改善并变得越来越强大。这种技术优势可以在其程序化广告平台Mintegral上充分体验，从而使广告能够在正确的时间和正确的情况下准确地与目标用户联系，同时考虑到交付效果，获利收入和应用程序经验。作为世界领先的程序化移动广告平台，Mintegral也是最早将DCO动态创造性优化技术与交互式创造力相结合的广告平台之一。

动态创造性优化技术实时展示了广告，因为用户通过智能组合和动态选择创意。我们的算法在广告请求筛选中添加了创意组合的维度，提高广告交付效率，实时优化交付策略，并帮助广告商提高客户获取效率和质量，从而更快，更有效。

以Huili Technology的一站式创意生产平台为例，该平台集成了材料编辑器，屏幕录制，创意模板和其他功能。没有任何代码基础，它可以实现平滑，简单和自动化的材料生产和优化“从0到n”：

智能识别，消除相关元素

通过学习大量文本数据，可以根据不同的游戏材料智能生成更自然，有趣和创意的视频（口头广播）副本。这将很快生成大量的个性化广告语言，以实现高效且创意的应用程序。

明智地生成文档

整合各种方便的AI组件，包括智能视频故事板，语音到文本，元素消除/替换，AI配音，智能翻译等。开发人员可以在同一平台上完成所有操作，批量输出多个视频想法，然后快速投资于A/B，适应多元化的交付通道，有效的流行材料，并最佳地定位了流行的材料，并最佳地交付效果。

在机器学习技术的帮助下，广告创意材料的生产和开发已经大大加速。现在，最初花费1到2周才能由多方完成的创意组合现在只有1到2天。技术和创造力的集成还使Huili技术能够为广告商提供更全面，更有效的解决方案。

面对未来经济发展的不确定性，广告商将更加关注绩效营销，以达到最佳投入输出比。在此过程中，机器学习的应用已变得尤为重要。通过精确的数据分析和预测算法，广告客户可以更聪明地选择广告创意材料，改善广告活动的性能，从而提高用户粘性。对于手机游戏营销人员而言，他们面临的挑战是找到适合目标受众的平衡点。在这一挑战中，正确选择合适的机器学习驱动的广告创意合作伙伴将获得两倍的成果，并为成功交付广告活动而将更聪明的策略注入。

从大型语言模型到实现一千个面孔，机器学习将空前的创新带入了广告领域。随着技术的持续发展，我们可以期望在广告创造力领域看到更多的应用程序，为品牌传播提供更广泛的可能性，并帮助广告商在不确定的环境中获得更大的市场竞争优势。