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AI出海观|构建海外消费者认知大模型,让AI技术减少“经验”传递的损失

发布时间:2023-11-27 发布者:Betty 浏览次数:608



01 构建消费者认知模型分三步走:从素材理解到判别再到生成


以一条服装广告为例,它可能是一个女生自拍的视角,还可能是一个远处机位的画面,再可能是一个慢动作...... 广告素材的风格万千,在不同人群、不同国家/地区的流行趋势各有不同。在实际业务操作中,优化师通过大量投放实战经验,往往可以积累大量关于海外消费者认知的理解。这些正是海外消费者认知大模型尝试去理解的内容,包括消费者的认知和兴趣、对每条广告素材的接受度和反响等。


构建能够理解消费者认知的大模型,第一步是素材理解。首先把素材抽丝剥茧、刨丁解牛,解到最细的力度,比如分镜镜头的运用,人在画面中是远还是近,有没有人脸,是卡通类还是与游戏相关,包括需要包含哪些主要元素等等。

第二步基于对素材的理解进行要素拆解,判别素材。通过理解素材,大模型可以拆解出不同维度特征,例如机位、配乐、色调、角色等,而不同维度能够叉乘出千万种组合,以此生成素材策略方向。一方面能够缩小素材测试范围,另一方面通过不同组合的测试效果追踪,进一步迭代素材理解。

素材判别的环节非常关键,而必备要素是大量出海实操。即使完成对海量出海广告素材的机器学习理解,如果缺乏实战场域,叉乘出的万千组合效果也难以实现精准测试。钛动科技每日处理数据达万亿级,拥有大量实际业务场景进行素材测试,能够真实触达全球广泛用户,收获更加稳定、精准的测试效果。



第三步是在理解素材、判别素材之后,指导素材生成。其所指并非直接生成图片,而是人在回路学习(HiLL,Human in the Loop Learning)的过程。AI技术无法真正取代人力,但将很大程度上提升人效。经过素材理解和判别的阶段,大模型输出若干素材要素组合策略,供优化师在其中筛选、优化并最终投放。

02 认准长期,让大模型减少“经验”传递的损失


过去,素材策略往往重度依赖优化师团队的主观判断,即“经验”。经验固然珍贵,但在长时间的传递过程中难免有所损失。不仅如此,未来人才资源更加稀缺、人力成本更为高昂,AI技术的介入有其必要性和紧迫性。

高度依赖主观经验的结果,一是效率变低,二是难以达成公认的标准。大模型的出现,有序地将主观经验判断沉淀下来,减少素材质量良莠不齐的情况发生,稳定提高行业下限,让广告素材质量初步实现标准化。

但技术并非唯一,人和技术应该更加相辅相成。大模型将一改“人”是素材制作唯一关键因素的现状,反而由大模型扮演主角,“人”成为辅助,真正降低未来人才流失给业务带来的风险。

03 攻克关键在于多模态数据理解


现阶段,多模态数据理解在学界和业界来讲都是一大难点。包含视频、图片、语义等多模态数据的认知分析实践较少,更多落地场景集中在单一模态数据理解,如人脸识别、虹膜识别、智能驾驶等应用。而关于多模态数据理解,例如游戏画面识别、广告短片识别等,在数据积累、标签积累和行业标准认定等方面都处于起步期。



大势所趋,全行业已瞄准大模型发力,各项技术调研和数据处理都在密集启动中。基于在AI领域的业务实践探索以及在全覆盖时代打下的大数据底座,钛动科技正在逐步加大研发投入,打造海外消费者认知大模型。除此之外,钛动正加速推广AI技术在出海营销领域的探索,引领新业态,不断深入AI技术等商业智能技术,推动产品和服务迭代升级,从最贴近用户需求的场景入手,推动中国品牌在海外实现高速增长,提升全球竞争力。




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