当下，正是各品牌直接面向消费者(D2C)的最佳时机。自去年新冠疫情突然爆发以来，全球市场已经筹集超过50亿美元用于创办新的D2C公司。但对于这些希望在数字优先领域闯出名号的品牌而言，实现业务增长仍是个大难题。企业正在持续收集数据，希望用统计结果支撑起可靠的每英里成本、点击率以及广告回报率等指标。此外，对决定品牌命运的客户生命周期价值(LTV)、客户获取(CAC)以及直接响应增长的优化措施也得到了广泛关注。

今年，社交媒体上的广告支出首度超过付费搜索广告支出，意味着各品牌正在适应更加个性化的高情商广告投放模式。这里也正是人工智能理想的施展平台。

有时候我们会在宣传内容下方看到“由AI编写”的字样，很多朋友也突然意识到我们越来越分不清人与AI创作内容的区别。如今AI内容生成器越来越流行，虽然效果还算不错，但能够生成连贯内容的AI平台与专门产生高质量广告信息的平台仍然不是一回事。

机器学习(ML)营销工具也愈发受到各大品牌的青睐。不过这类工具的具体应用一直集中在受众细分上(例如预测生命周期价值与客户流失率等)。直到最近，技术才发展成熟、开始尝试突破这道内容生成的边界。

虽然使用OpenAI的GPT-3文本生成模型令人兴奋，但真正的变革还是要求AI模型具备理解、评估以及生成视觉内容的技术能力。为此，运用深度神经网络架构的各类新平台正在涌现，帮助更多营销人员在视觉叙事中体验AI科技的力量。

目前，AI技术正通过三种主要方式改变在线广告业务的游戏规则。

增强营销人员生产力

视频是目前增速最快的广告形式，Tik-tok等顶尖平台的月活用户甚至达到10亿之巨。然而，传统视频制作既费时又费钱，而且效能往往得不到保证。

人工智能现在可以利用图像、视频剪辑、文本及声音等要素制作出高质量视频广告。AI模型能够对各项元素进行评分，由此组合出成千上万条广告，再从中选出宣传效果最好、客户转化率最高的选项。在AI驱动型营销生产力工具的支持下，任何规模的品牌现在都能更自信地设计并创作广告内容。

以Genus Artificial Intelligence为例，这套由Tadas Jucikas博士打造的AI营销平台有着明确的定位与目标。“我们利用人工神经网络构建模型，借此理解并预测社交媒体广告环境中各类视觉资产的效能表现。以此为基础，我们让不同规模的品牌都有机会创作广告宣传内容、生成并优化视觉元素、消除重复性工作并帮助营销人员加快实现业务愿景。这将开辟出人类创造力的下一个前沿。”

总体而言，AI最擅长的工作就是消除复杂创意过程中的猜测环节，帮助品牌更可靠地预测广告参与度、点击率并降低单次转化成本。Genus AI Growth Platform专门为营销人员提供宝贵的洞见结论，确保企业能在投入巨量资金发布广告之前、首先针对社交媒体特性对内容作出高度优化。

这些新工具的出现，证明机器学习中确实蕴藏着无穷可能、特别是强大的内容表现预测能力。

人工智能还可以构建起预先优化的广告集，帮助营销人员节约时间和预算。AI模型能够将内容与选定的受众进行匹配，针对特定细分市场优先考虑使用不同的视觉风格并预测宣传效果。此外，最顶尖的机器学习模型甚至能够重新平衡并建立起广告表现设计模式。立足这一切，营销人员有史以来第一次能够预测出视觉广告内容在特定社交媒体渠道中的受认可程度。

解锁高质量视频生成能力

在数字营销当中，视频的传播速度与效果可谓无与伦比。预计整个2021年，全球企业在视频广告上的支出将超过920亿美元。而机器学习支持的媒体依赖于高度复杂的技术，往往能够以极低成本生成更多高质量广告素材。

随着持续迭代以及新型社交媒体渠道的出现，各个品牌接下来必须成长为多广告平台管理专家。在这样的时代中，AI支持型效能平台能够通过中央枢纽将多个社交渠道集成起来，建立起一套更加简便易行的内容生成、内容识别、受众喜好与内容调整统筹体系，再根据特定品牌的客户群体实现买卖双方的需求匹配。

只需要将品牌资产上传至视频生成软件，其中的AI系统就能创建出各类可选广告方案。如果提供的数据质量较高且定位正确，AI与机器学习将迸发出更强的能量，甚至预测出哪段视频的人气最高。其中近乎无穷的潜力将显著改变视频广告内容的设计与投放思路。

具体来讲，数据质量越高、所能涵盖的宣传需求场景就越广泛。营销人员甚至可以根据受众群体的生活习惯、饮食偏好、日常闲暇乃至夜间休息等时段做出细分。为了达成这个目标，Genus AI的数据科学家们在模型当中确定了六大沟通原型对象，分别为：

1. 实验性探索者

2. 有组织的社会贡献者

3. 不做预设的简单体验者

4. 可靠的计划制定者

5. 传统的舒适区依赖者

6. 被动的安全寻求者

Jucikas博士解释道，“Genus AI平台希望帮助营销人员理解与客户之间的沟通原型，并将符合各原型条件的受众与预计最能引起他们共鸣的广告视觉效果匹配起来。”

不只是关于吸引客户，这种预测能力还有望成为数字营销领域的终极必杀。

超越销售额：客户忠诚度与留存指标

单纯吸引新客户还远远不够，让老客户们保持理想的留存率才是维持业务稳定的核心。营销人员当然也非常重视一切能够提高客户生命周期总价值、改善客户忠诚度的平台方案。最强的品牌往往能够与客户间建立有意义的联系并鼓励他们重复购买，苹果等行业巨头也正是借此奠定其自身坚不可摧的市场地位。

而AI正在成为提升客户忠诚度的重要工具之一。营销人员可以使用AI技术分析历史客户数据并产生新的洞见。AI工具可以提供基于情感认知的洞见结论，整个分析流程充分发挥神经科学的最新进展与成果。利用这样的系统，营销人员可以通过Genus AI开发的沟通原型对客户进行细分，并预测各类客户的对应行为模式。

AI还让营销人员获得了跨多种渠道实现个性化视觉表达的能力。一旦确定了哪条原型路线最为适用，营销人员就能根据当前细分市场的需求调整沟通方式，最大限度缩短宣传周期并提高价值回报。

智慧营销

营销的基本思路正在变化，客户体验的重要性远超以往任何时期。而AI驱动下的营销生产力工具正帮助营销人员轻松编排战略活动、绘制客户旅程中的各个阶段，并全程提供更具个性化的良好体验。

AI仍在不断学习并适应新环境，由它推动的这场全面变革已经势不可挡。机器学习则有能力实现数字广告能力的大众化普及，将以往只有少数高级数据分析师才能掌握的信息交付给每一家企业。如今，任何有志于探索的数字营销人员都能接触到这种无比强大的力量。

换言之，单凭无脑砸钱已经不足以支撑理想的广告宣传效果。营销人员需要更明智地在正确时间传递正确信息。而在这样一个充斥着无数噪声、每位用户都持续被社交信息流轰炸的新时代下，谁能准确预测受众反应、谁就能在在数字营销领域引领下一波潮流。