生成性人工智能正在彻底改变数字广告的方式. 在日常生活中, 我意识到这项技术改变了创作过程的每一个环节, 从第一次洞察到最终验证活动
在构思阶段, 文本生成工具提供即时头脑风暴, 快速创意口号建议, 剧本或视觉概念. 这大大扩展和加速了创作过程, 允许在几分钟内探索数千个想法, 不完全依赖个人灵感
在内容创作过程中, 变化变得更加明显. 有先进的工具可以生成完整的广告, 从精心制作的文本到针对不同类型受众的个性化图像. 人工智能终于交付了市场长期以来寻求的东西：大规模的超个性化. 这使得能够传达正确的信息, 在正确的时刻和正确的人身上，以一种手动操作无法实现的效率
这些进展不仅意味着效率的提升, 但也是在活动中实现了数量上的飞跃. 以前需要几周才能发布的广告现在几天甚至几小时内就能完成. 大型广告商已经意识到了这一点, 强调生成性人工智能大大减少了创作所需的时间, 为团队释放更多时间专注于战略决策
此外, 广告的质量提高了，因为智能算法分析了之前的行为并优化了每一个细节, 从标题到图像和行动号召, 提高整体参与度. 在实践中, 许多高绩效企业已经在采用这些技术
另一个有趣的点是，这场革命不仅限于广告的创作. 在分发和传播阶段, 像Meta的AI Sandbox这样的平台已经使用人工智能根据观众的实时反应动态调整内容, 自动为每个渠道生成多种适配版本. 但要充分利用这一切, 拥有扎实的知识基础是至关重要的. 企业应仔细构建其内部信息 – 从风格指南开始, 历史上以前的活动记录和产品目录以及客户在社交媒体上的互动, 评估和市场调查. 这一切都作为人工智能的燃料, 允许她创建更准确且与品牌身份一致的内容
如今已经存在像检索增强生成（RAG）这样的平台和技术, 能够快速访问该数据库并生成一致且个性化的内容. 领先企业, 像可口可乐一样, 已经展示了通过将GPT-4和DALL-E等模型与自己的藏品相结合来实现这种方法的潜力, 确保人工智能捕捉并再现品牌的真正精神. 连接到一个良好的数据库, 生成性人工智能也成为强大的洞察机器. 她分析巨量的信息以识别趋势和机会，这些往往会被忽视. 一个例子是大型品牌如何通过分析数百万次在线互动来预测消费趋势, 生成有用的洞察，以便进行更高效的活动
接下来, 人工智能开始出现，制作高度个性化的内容. 结果令人印象深刻：文本和图像瞬间生成，并适应不同的受众档案, 大幅提高活动的有效性. 一个明确的例子是迈克尔商店, 达到了几乎完全个性化的沟通水平, 显著改善您的结果
创造力也随着人工智能获得新的视野，甚至允许品牌与消费者之间的共同创作. 可口可乐的“创造真实魔法”活动是一个很好的例子, 消费者使用人工智能生成独特艺术作品, 达到极高的参与度
值得强调的是, 即使有了所有这些自动化, 人因素仍然至关重要. 专业人士的角色变为策展和精炼, 选择和完善人工智能生成的想法, 确保活动的战略和情感对齐. 另一个重要的收益是对想法的预先验证. 今天, 人工智能模型在广告投放前模拟活动的表现, 帮助快速识别最佳方案并大大降低风险. 像Kantar这样的公司已经可以在几分钟内完成这项工作, 在广告发布之前预测其实际影响
这些模拟超越了数字, 还提供定性洞察，帮助理解不同受众如何对一项活动作出反应, 作为真正的虚拟焦点小组运作
一切顺利运作的关键是正确的数据. 专有数据, 社交媒体, 市场报告, 以前的服务对话和生成的内容对于人工智能提供真正个性化和有效的结果至关重要
这种转变是永久的. 今天可以用更少的资源做更多的事情, 推出更具针对性的活动, 快速且具有高回报潜力. 当然, 挑战是存在的, 如何确保伦理和质量, 但道路已经清晰：数字广告将越来越多地受到人工智能的引导, 营销专业人员将在推动和完善这些结果方面发挥关键的战略作用
