當(dāng)業(yè)界還在激烈探討創(chuàng)意總監(jiān)們是否會失業(yè)時，快速迭代的機器生產(chǎn)力已經(jīng)在悄然改變營銷創(chuàng)意的生產(chǎn)關(guān)系，并裹挾著廣告從業(yè)者們，從古典廣告時代向數(shù)字營銷時代一路狂奔。
來自巨量引擎的數(shù)據(jù)顯示，平臺上的創(chuàng)意素材，已經(jīng)有近50%來自機器創(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，機器對創(chuàng)意的滲透率已經(jīng)高達(dá)70%。而這個數(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，也展示了對創(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)量增長了4倍。
這也意味著，廣告主們最需要的，不僅是一條耗時數(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這個問題?
事實驗證：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)。這種以機器算法與大數(shù)據(jù)洞察為核心，對廣告素材進(jìn)行分解與動態(tài)組合，從而達(dá)到規(guī)?；a(chǎn)的創(chuàng)意生產(chǎn)機制。
但當(dāng)廣告形態(tài)演化到短視頻時代，新的解決方案會是什么?巨量引擎的技術(shù)團(tuán)隊的選擇是：讓機器直接生產(chǎn)創(chuàng)意。
很多人認(rèn)為，創(chuàng)意這個事，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)等多個學(xué)科，代碼真的能讓機器代替人腦搞創(chuàng)意嗎?
而創(chuàng)意技術(shù)團(tuán)隊用事實證明，技術(shù)讓創(chuàng)意生產(chǎn)進(jìn)入了一個新階段：以人工為核心的經(jīng)驗創(chuàng)意，走上了以機器為核心的智能創(chuàng)意演變之路。
2018年年初，當(dāng)時市面上幾乎所有的智能創(chuàng)意解決方案都是針對圖文廣告的。當(dāng)時頭部平臺巨量引擎的創(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)。
面對問題，工程師們擅長的是把復(fù)雜的問題拆解成簡單的問題。巨量引擎創(chuàng)意技術(shù)團(tuán)隊把視頻創(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)層面對的兩個核心問題是：
1. 如何讓不會生產(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單：不會剪視頻，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。
在這個思路指導(dǎo)下，2019年9月，巨量引擎首款能夠自動生成創(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，機器就能迅速對素材進(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)場風(fēng)格、不同音樂，且能自動卡點、自動配音、自動匹配字幕的創(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、遴選高光鏡頭、高光片段混剪、視頻尺寸裁剪、編輯字幕、配音并校對時間、添加特效轉(zhuǎn)場等8個繁瑣的環(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)隊稱這項技術(shù)為“自動生成技術(shù)”。簡單的說，就是由機器通過模型算法，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，比如能自動生成廣告標(biāo)題的妙筆、自動生成海報的圖靈等產(chǎn)品等等。
讓機器生產(chǎn)創(chuàng)意素材，尤其是視頻素材，是個非常復(fù)雜的問題。
首先，機器得理解素材，其次，機器得理解剪輯，最后機器才能學(xué)會按人的思維剪出符合人類美學(xué)的視頻。
理解素材，就是機器得學(xué)會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、計算機視覺、語音識別合成以及機器學(xué)習(xí)，每一項技術(shù)里又包含很多項子技術(shù)。比如計算機視覺就涉及目標(biāo)識別、圖像分割、人臉檢測、人臉識別、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，綜合下來要實現(xiàn)機器生產(chǎn)素材，至少需要幾十項AI前沿技術(shù)。
但這對巨量引擎創(chuàng)意技術(shù)團(tuán)隊而言，并不難。
畢竟，字節(jié)跳動在自然語言處理、計算機視覺、語音識別合成、機器學(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)容平臺有著廣泛地落地應(yīng)用。
如何讓這些技術(shù)在對穩(wěn)定性要求更高的商業(yè)化場景的落地應(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)教機器，讓機器越來越準(zhǔn)確地識別各種素材，并將其應(yīng)用到各種商業(yè)化場景中。不斷的學(xué)習(xí)中，機器越來越理解商業(yè)素材的特性。
機器理解了素材后，就需要學(xué)習(xí)剪輯，即對多組視頻鏡頭進(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，為機器制定了基本剪輯規(guī)則。比如在時間布局上，他們告訴機器，第n秒后用戶會產(chǎn)生視覺疲勞，因此需要一個動感的轉(zhuǎn)場，第M秒最好用舒緩的鏡頭過渡方式。空間布局上，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)，提升機器剪輯能力。
例如將光感度各不相同的鏡頭進(jìn)行混剪，機器一開始沒有頭緒，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，一方面通過抖音等內(nèi)容平臺上的大量視頻，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。
機器生成的素材，會不斷通過反饋數(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。機器對商業(yè)化廣告領(lǐng)域的好“敘事”該有的樣子逐漸清晰起來。就如同兒童也意識到故事里突然出現(xiàn)狗會更精彩，在一則15秒的廣告中，怎樣的轉(zhuǎn)折點最抓人眼球，哪些元素的運用會最大程度令觀者注意力集中，機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，同時借助文案自動轉(zhuǎn)換語音的功能配上解說詞，最后兩秒是促銷動畫貼紙引導(dǎo)用戶點擊跳轉(zhuǎn)。
生產(chǎn)過程不再需要套用模版，也無需人工指導(dǎo)，整個敘事邏輯全部由機器自主決定。
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，但如何讓機器剪出令人賞心悅目的視頻呢?
這時就需要創(chuàng)意專家們介入了。于是，4A公司的頂尖創(chuàng)意人被邀請進(jìn)來，并幫助工程師們建立起美學(xué)評價體系。
基于這些規(guī)則，機器會自動生成大量的候選集，而創(chuàng)意專家則會對初輪內(nèi)容進(jìn)行各個維度的人工評分。依據(jù)評分，機器對美好內(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，通過解構(gòu)分析，美可以被歸納出視覺、聽覺、光感等多個維度下的普遍規(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、音樂模型等八個細(xì)分模型。
人類與機器共同努力，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，讓自動化生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)創(chuàng)意內(nèi)容成為現(xiàn)實。
從不及格到及格相對容易，從良好到優(yōu)秀的路則更困難。
既要遵循實用原則，真正理解營銷人員的痛點，難點，實現(xiàn)廣告投放的更高性價比，同時也不能拋棄人類對美好事物的終極向往，始終堅信“美”的正義。
在同一套評分體系里，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)于一個普通創(chuàng)意設(shè)計師的水平。
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?簡單的說，是否能吸引用戶點擊廣告?
答案很簡單，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。
這個思路在內(nèi)容消費領(lǐng)域的應(yīng)用比較成功的是巨量引擎。那么，廣告怎么滿足個性化需求呢?
個性化創(chuàng)意的核心是如何把對的創(chuàng)意匹配給對的人。也就是說，機器首先需要借助數(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性需求的創(chuàng)意。
其次，機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，對用戶進(jìn)行精準(zhǔn)投放，并定時監(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，相對于人工創(chuàng)意視頻，采用了自動生成技術(shù)與個性化創(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，機器創(chuàng)意的影子無處不在，視頻生成、海報生成、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，巨量引擎平臺上，機器創(chuàng)意的滲透率就已經(jīng)超過70%，未來呢?創(chuàng)意人會被機器徹底取代嗎?
機器的確在顛覆創(chuàng)意行業(yè)，甚至在變革創(chuàng)意生產(chǎn)關(guān)系，但在巨量引擎自動生成技術(shù)的研發(fā)過程中，機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。人機聯(lián)手，才是創(chuàng)意的星辰大海。
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