01 構建消費者認知模型分三步走：從素材理解到判別再到生成
以一條服裝廣告為例，它可能是一個女生自拍的視角，還可能是一個遠處機位的畫面，再可能是一個慢動作...... 廣告素材的風格萬千，在不同人群、不同國家/地區(qū)的流行趨勢各有不同。在實際業(yè)務操作中，優(yōu)化師通過大量投放實戰(zhàn)經(jīng)驗，往往可以積累大量關于海外消費者認知的理解。這些正是海外消費者認知大模型嘗試去理解的內(nèi)容，包括消費者的認知和興趣、對每條廣告素材的接受度和反響等。
構建能夠理解消費者認知的大模型，第一步是素材理解。首先把素材抽絲剝繭、刨丁解牛，解到最細的力度，比如分鏡鏡頭的運用，人在畫面中是遠還是近，有沒有人臉，是卡通類還是與游戲相關，包括需要包含哪些主要元素等等。
第二步基于對素材的理解進行要素拆解，判別素材。通過理解素材，大模型可以拆解出不同維度特征，例如機位、配樂、色調(diào)、角色等，而不同維度能夠叉乘出千萬種組合，以此生成素材策略方向。一方面能夠縮小素材測試范圍，另一方面通過不同組合的測試效果追蹤，進一步迭代素材理解。
素材判別的環(huán)節(jié)非常關鍵，而必備要素是大量出海實操。即使完成對海量出海廣告素材的機器學習理解，如果缺乏實戰(zhàn)場域，叉乘出的萬千組合效果也難以實現(xiàn)精準測試。鈦動科技每日處理數(shù)據(jù)達萬億級，擁有大量實際業(yè)務場景進行素材測試，能夠真實觸達全球廣泛用戶，收獲更加穩(wěn)定、精準的測試效果。
第三步是在理解素材、判別素材之后，指導素材生成。其所指并非直接生成圖片，而是人在回路學習（HiLL，Human in the Loop Learning）的過程。AI技術無法真正取代人力，但將很大程度上提升人效。經(jīng)過素材理解和判別的階段，大模型輸出若干素材要素組合策略，供優(yōu)化師在其中篩選、優(yōu)化并最終投放。
02 認準長期，讓大模型減少“經(jīng)驗”傳遞的損失
過去，素材策略往往重度依賴優(yōu)化師團隊的主觀判斷，即“經(jīng)驗”。經(jīng)驗固然珍貴，但在長時間的傳遞過程中難免有所損失。不僅如此，未來人才資源更加稀缺、人力成本更為高昂，AI技術的介入有其必要性和緊迫性。
高度依賴主觀經(jīng)驗的結果，一是效率變低，二是難以達成公認的標準。大模型的出現(xiàn)，有序地將主觀經(jīng)驗判斷沉淀下來，減少素材質(zhì)量良莠不齊的情況發(fā)生，穩(wěn)定提高行業(yè)下限，讓廣告素材質(zhì)量初步實現(xiàn)標準化。
但技術并非唯一，人和技術應該更加相輔相成。大模型將一改“人”是素材制作唯一關鍵因素的現(xiàn)狀，反而由大模型扮演主角，“人”成為輔助，真正降低未來人才流失給業(yè)務帶來的風險。
03 攻克關鍵在于多模態(tài)數(shù)據(jù)理解
現(xiàn)階段，多模態(tài)數(shù)據(jù)理解在學界和業(yè)界來講都是一大難點。包含視頻、圖片、語義等多模態(tài)數(shù)據(jù)的認知分析實踐較少，更多落地場景集中在單一模態(tài)數(shù)據(jù)理解，如人臉識別、虹膜識別、智能駕駛等應用。而關于多模態(tài)數(shù)據(jù)理解，例如游戲畫面識別、廣告短片識別等，在數(shù)據(jù)積累、標簽積累和行業(yè)標準認定等方面都處于起步期。
大勢所趨，全行業(yè)已瞄準大模型發(fā)力，各項技術調(diào)研和數(shù)據(jù)處理都在密集啟動中?；谠贏I領域的業(yè)務實踐探索以及在全覆蓋時代打下的大數(shù)據(jù)底座，鈦動科技正在逐步加大研發(fā)投入，打造海外消費者認知大模型。除此之外，鈦動正加速推廣AI技術在出海營銷領域的探索，引領新業(yè)態(tài)，不斷深入AI技術等商業(yè)智能技術，推動產(chǎn)品和服務迭代升級，從最貼近用戶需求的場景入手，推動中國品牌在海外實現(xiàn)高速增長，提升全球競爭力。
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