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AI来了,买量变了吗?|出海对话

智婷  • 

2022 年末、2023 年上半年,互联网行业最大的热点,毫无疑问是 AI 技术取得了突破性进展,大语言模型的能力开始超越人类的预期,科技和互联网的各个行业,都在探索最新的 AI 技术在各自领域的落地应用。

数字广告可以说是最早应用 AI 技术的行业之一,也是互联网行业最成功的商业模式之一,相信 AI 技术的进步,也必将对数字广告行业产生巨大的影响。出海企业最直接感受到的,可能是买量市场将发生一些变化。那么 AI 技术具体会给出海买量市场带来哪些挑战和机遇?本期出海对话栏目,白鲸出海邀请出海营销领域几位一线专家,与大家一起聊一聊,AI 时代,出海企业及从业者应该如何应对挑战、把握机遇。

* 本文对对话内容做了部分精简、编辑,完整对话内容,关注#视频号:白鲸公开课 ,查看直播回放。(或点击文末“阅读原文”,登录小鹅通直播间观看。)

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李竞航 AppStare 创始人  专注于 iOS 生态下的移动增长,拥有 8 年以上移动营销经验。2019 年创立移动增⻓综合服务品牌 AppStare,聚焦苹果广告(ASA)业务方向,包含 Apple Ads 代理、智能广告投放平台等,2022 年成为苹果官方合作伙伴。

郭力 易点天下 Cyberklick 产研技术部负责人 9 年海外市场营销经验。Cyberklick 为易点天下(301171.SZ)旗下的商业智能化数字营销平台,以 “营销技术 + 创意服务” 帮助企业实现商业增长,为电商、游戏、工具应用、制造业、新能源、教育等行业优质企业提供定制化的出海、入海及国内解决方案。

高丽贞 广大大合伙人 15年互联网和移动营销经验。广大大,专注于移动 APP、手游、电商行业的营销数据情报分析工具,平台沉淀了 13 亿广告创意数据,为企业出海全球化提供即时行业动态和创意灵感。

白鲸出海:ChatGPT、Midjourney 等重量级 AI 应用陆续发布后,据您观察,出海买量市场是否发生了一些变化?

AppStare 李竞航:目前来说,我们观察到整个 iOS 这个生态,AI 的发展暂时还没有特别明显地带来增量,(对买量市场的影响)不如之前苹果的一些政策(比如隐私政策)、或者新的规则带来的影响更大。

我们团队从事苹果广告生态已经有 4 年时间了,一直以产品研发为导向,在做这个赛道的初期,就一直在想办法,让这个赛道的广告更加智能,让开发者投放更加轻松。去年 ChatGPT 发布以来,整个市场看到了新的希望。

我们团队规模没有特别大,所以在算法工程师、AI 工程师的投入上没有那么大。所以前期在利用一些开源的 AI 模型做投放的时候,效果可能还没有人工做得好。但是从去年接入 ChatGPT 以后,看到了这块的巨大变化,大模型的应用对我们的整个投放效果的推动,还是非常明显的。

我们现在的一些基本功能,都是基于现在的文字处理、图像处理(大模型),给我们的开发者带来了更多、更简便、更高效的功能。我们觉得(未来)可能会带来更多实际的增长。据我们现在看到的数据,我个人预测,可能要到今年下半年或明年,才会看到特别明显的增效,或者说(新的AI技术应用)给市场带来更多的变化。

易点天下 郭力:从整个市场上来讲,现阶段确实处在把技术变为应用的一个关键时期。就像刚才竞航总讲的,未来半年到一年,可能会是一个应用大爆发的阶段。

具体到我们现在看到的来讲,比如说像 New Bing,在集成了 GPT 之后,它其实是创造了一种全新的广告曝光和营销场景。未来这样子的一些新的展示位,以及这种新的广告触达和转化方式,它会产生怎样的量变、甚至质变的一些影响,还需要拭目以待。像 Midjourney,更多的是在广告创意上进行一些提升。

从我们易点目前看到的情况来讲, AI 技术已经在重塑现有的很多工作流和工作方式。具体到买量这个事情上,比如说 ChatGPT,它其实已经大幅改变了我们市场分析、Listing、写作营销文案的撰写方式、措辞等。对于中小卖家来讲,本地化能力提升非常大。ChatGPT 也在更深度地去介入到一些电商的应用环节中,比如说去做弃单召回、智能客服、邮件营销、甚至更精准的选品等等这些环节。

Midjourney 和 SD (Stable Diffusion),它在买量上我觉得是有两方面的贡献。第一个是解决了版权问题,尤其是人物肖像权的问题,这种版权安全性、以及成本的降低,对于所有营销厂商来讲,都是非常大的一个帮助和突破。第二点是 AI 帮助设计师拓展了想象空间。过去我们获得创意 idea,就是靠自己的一些经验,或者靠像广大大这样的一些产品。现在 AI 能够帮我们去扩充非常大量的想象力,去把创意 idea 获得更多实现的可能。

广大大 高丽贞:在说这个流量之前,我们先有一个共识,就是我们说的人工智能的定义是什么。我最近也在学习,我的理解是基于最新的一些专家的建议。

AI 基于技术的发展分为三级,第一级就是狭义的人工智能,我们说叫 artificial narrow intelligence(ANI),也可以称为是弱人工智能;第二级是通用人工智能,叫 artificial general intelligence(AGI);然后第三级就是超级人工智能,叫 artificial super intelligence。

那么我们现在,其实主要还是在狭义的人工智能,意思就是,我们会在很多领域有人工智能的一些应用,比如说国际象棋中击败了世界冠军。可如果让他想出其他的方案,比如说硬件数据的存储方法,他其实是不可以做的。再比如说,像谷歌的智能化推荐系统,它本身也是在 AI 领域,也是一种智能,包括我们都知道的一些汽车的一些应用,都属于狭义的人工智能。通用人工智能,它其实更多的是希望把人工智能达到跟人类一样的水平,到目前为止,我们人类还没有实现这个目标。第三个阶段超级人工智能,就是就是比人类要更聪明,可以做到自学习、然后智能爆炸。所以说,我们现在讨论的还是在狭义人工智能范围内,还处在 AI 的第一阶段。

那回到买量这个市场,我们去分析 AI 的影响,首先还是要看流量发生了什么变化、大趋势是什么

我们看到的,是疫情影响下的整个流量红利过去了,流量是在下行了。包括产品的 IAA(应用内广告变现)、 IAP(应用内购买),变现其实是越来越难的。去年其实挺难的,从 Q3 开始恢复,有些赛道恢复得还不错,但有些赛道可能到现在还没有完全恢复。

所以,利用 AI 的话,它可以给到大家的一个点,是技术层面的进步。那么对于流量我们可以做什么?如何让流量更有效地去运用起来,怎么去更好地用算法提升投放的效率,所以,其实它是一个技术产品和新产品的方向,让营销做得更有效。这个过程对每个公司的挑战,都是怎么用 AI 技术,帮助我在流量侧以更低成本去获取流量。回到营销的本质来讲,产品依然是核心,市场和产品一定是合一的。

白鲸出海:在 AI 技术有近期这些新的突破之前,很多媒体平台的广告产品、投放流程本身也是越来越智能化的。想请几位嘉宾老师讲讲,你们所在的公司是否有采用最新的 AI 技术,具体用在了哪些工具上?以及,你们感觉,它对买量的效率、成本,有哪些影响?

AppStare 李竞航:我们这几年虽然还算一个小的创业团队,但是我们是非常信仰 AI 能解决问题,或者说,智能投放能解决问题的。我们以前都叫智能投放,是因为不敢把这个 AI 的帽子扣上,就像刚才丽贞总说的,我们还处于狭隘的人工智能阶段。

我们现在在做的投放系统,可能也是一个半人工、半智能的状态,但我们的目标是,希望它最终能成为一个全智能的状态。如果未来我们的系统取得了这个成效,可能就在某种程度上,“消灭”了传统的优化师这些工作。不需要优化师去对这些广告计划、campaign、素材,或者这些数据去做判断,都是交给 AI 去读这些数据。

现阶段,我们其实已经取得了很多成效,比如说,我们做 ASA 主要做的是关键词搜索广告,现在我们的系统就能智能地拓展关键词,每天去拓展。以前,我们一个优化师做一次关键词拓展,会花很长时间,可能的频率也就是一周一次,或者更久。现在,我们的智能拓词频率,是根据自己的需求,甚至可以让它一分钟去拓展一次。另外,在对媒体或者对 campaign 的评估、调价等等,都开始自动化了。产品整体上属于这么一个半人工、半智能的状态。

我们下一个阶段可能在今年晚些时间或明年,我们的系统可能就会达到脱离人工、去进行大部分的投放,目前我们自己评估(系统的投放效果)可能达到人工的 80%- 90% 这个水准,我们希望在未来阶段,效果能做到人工的 100% 甚至 200%。

人工智能去做这个事,绝对是比人有优势得多。它的数据量可以读得无限大,它可以观察自己的计算、学习可以提高优化能力的这些点。现在这个阶段,可能手里有大量的数据,算是一个先发优势,我们也是积攒了好多年的应用商店相关数据,以及整个大盘的市场投放数据。未来我们可能都会把它喂给 AI,去建立我们自己这个专属赛道的算法模型,让它这个领域取得更多的成效。

另一个应用是(应用商店内)评论的自动回复和评论分析。我们把大量评论灌给 ChatGPT,让它去帮我们做分析。以前的评论,我们得到的就是 1 分、 2 分、 3 分、 4 分、 5 分,只知道一个好坏,但是对评论的内容,很多头部开发者并不掌握。为什么呢?一个产品 100 多万条评论,一个月可能就要产生几万条,凭人力根本很难把它分析出来。

现在我们利用 ChatGPT 等方式,去帮客户整理这些评论,给到的是什么?包括产品 bug 有多少项、价格敏感客户具体敏感的点有哪些、用户对内容有哪些反馈等等……我们都会很详细、很清楚地帮客户整理出来,推动产品改进。

我们还帮一些大厂做了评论自动回复。以前大部分大厂都是用一个英文模板回复,就是无论用户说什么,他都说会反馈给产品部门。现在,我们的 AI 回复评论这块,就回复得非常好,甚至比我们的真人说的还要好。相当于我们有了一个最强客服在帮我们回复,不但说得非常精准,还非常婉转,还能做到各种语言都能对答如流。这个虽然是一个很小的功能,但对开发者来说,是帮他解决了一大块问题。

易点天下 郭力:刚才竞航总提到了,数据确实是未来进行 AI 模型训练非常关键的一环,数据量的多少也会直接影响机器学习的效果。我们这边对于 AI 的应用,会拆分为两部分,主要是投放和数据相关的,以及跟创意相关的。

在投放相关方面,因为我们服务的客户覆盖的行业非常多,可能包括了电商、泛娱乐、游戏、教育、品牌等等。所以,我们目前优先在做的,第一个事情就是智能分析,基于大数据的一个 benchmark 以及趋势判断,去给到我们各个细分赛道上优化师的一些日常投放指导,以及给到一些 SMB 客户、或者说垂类客户,一些行业判断和提醒,来帮助他们做一些决策和爆款选择。

第二个就是智能预警,因为现在投放的媒体越来越多,各个媒体的规则、规范、诉求和情况,以及政策的要求也不一样,那所以我们会去做风险预警、预算管理、以及波动提示等。

同时,我们也在基于这么多年数据的沉淀,在利用 AI 技术和大数据模型,在做一些重塑当前工作流的事情。目前还在内部小范围测试过程中。

在创意相关方面,我们其实从去年开始就在做相关的事情,目前已经具备了可以直接商业化的 AIGC 能力。其中有两个很实用的功能,可以大幅降低中小商家的营销成本。第一个功能是真人智能口播视频,主要针对泛娱乐、电商、自媒体工作者的一些诉求,可以实现全球外籍真人口播视频,整体成本可以降到之前的 1/ 10。我们利用AI 算法能力匹配更精准的一些口型融合,经过我们大量的测试发现,这样的口型融合之后,(视频素材)的投放效果能够平均提升 73% 以上。

第二个是 AI 模特,针对电商垂直细分行业,目标是去解决大量中小电商,为商品图支付的大量模特成本、棚拍成本。目前,我们优先做的是假发行业,根据我们的测算,AI 模特能将假发的一个模特棚拍商品图成本,降低超过 200%。未来在 AI 模特这一块,我们会继续去深耕细分赛道。

这是我们觉得最有竞争力的两个功能,也是我们基于多年的客户积累和营销经验,去重点突破的。另外还有一些基于 GPT 的,像 AI 智能营销文案、AI 智能抠图、AI 配音等一些批量化提效工具。

白鲸出海:我想补充追问一下,您说的AI 模特、口型融合这块,就是现在比较火的数字人是吧?目前我们看到有几拨人在做数字人功能,一拨是视频剪辑类软件,里面做了这种数字人的模板应用,还有一类就是像易点天下这样的广告平台,也推出了自己的数字人。这些产品之间的差别在哪里呢,效果和成本上的差别大吗?

易点天下 郭力:目前我们和市场上几个竞品对比来讲,效果的展示其实是算法能力的一个结果呈现。还有一个,就是大家各自的人物版权的情况,以及这些人物当时的拍摄状态、拍摄的肢体动作,更匹配什么样子的场景。我们产品的这些人物,基本上都是通过很多广告测试筛选出来的,一些优选的、跟营销挂钩的一些人物形象。包括他们的整体动作,也是非常契合广告内容、广告物料的。

第二个差别点,大家各自对于后续的发展规划是不一样的。比方说,我们的优化迭代方向,都会是基于营销需求;还有一些可能是基于 C 端用户的需求,或者说他们本身所在赛道。我觉得这个其实是属于“行业+ AI” 的一些应用,未来互相之间的一个差别会逐步显现、逐步拉开。

广大大 高丽贞:我们本身就是一个产研基因的公司。我去年底算了一下, 公司大概 70% 都是产研,所以我们在研发方面投入是非常多的。

我从三个层面来说。首先是公司要求全员拥抱 AI,我们是有 KPI 的。就是每个团队,都要基于自己部门特点,去选 3- 5 个 AI 工具用起来,像市场有市场的、销售有销售的。90% 以上员工都有 ChatGPT 账号。第二个层面,我们的产研有他们自己的一套体系,去辅助技术开发,相当于是把 AI 当做了一个研发助手。第三个层面,我们在做一些 AI 工具和商业化闭环,给广大大这个产品赋能。

比如说,我们后台有一个功能,就是对素材做 AI 去重,白鲸的小伙伴应该知道。我们每天有几百万的素材量,为了提高用户体验,我们会做非常严苛的去重。另外,我们在后台还做了一些可视化的报告和分析,这些都是我们在(利用 AI)为广大大赋能上做的探索。未来,我们还计划去做一些素材的解析和生成工具,会直接在广大大后台上线。具体(功能)做成什么样子我还不太确定,但是它肯定会很好用。他首先是对现有的好的素材做解析,然后再去辅助生成。可能视频维度(暂时)还做不到,但是我们希望,能把文案加上图片的维度,把它体验做得很好。

另一方面,我们也在做新的产品方向的探索。我们每年做这种工具类的探索,可能要立项几十个,想把它做成第二个广大大的最佳实践,找到新的赛道机会。AI 在这个层面可以帮助我们极大地提升效率,所以,对我们来说,也是非常大的机会。

白鲸出海:大家刚才讲到,AI 应用的发展还在一个比较初期的阶段,真正对买量市场的影响可能要到下半年、或明年。我想请各位预测一下,等行业内都用起来之后,买量市场会受到哪些影响呢?

AppStare 李竞航:其实我们在 AI 的探索中,也遇到了很多困难,比如说 AI 的成本问题。现在 AI 的成本跟人效来对比的话,是不是人的成本还会更低?另外海外包括 OpenAI 等这些 API 接口、服务,我们在国内使用也不是特别稳定,而国内现在又找不到可以替代的产品。

我们觉得任何一个新鲜事物出来,可能都有一个高峰,然后一个低谷下来,然后再是一个平稳向上的发展,我个人预测 AI 肯定也逃脱不了这种模式。可能大家在一阵火爆后,也会踏下心来,去算一算成本,看看是不是能带来这么多效果。

我们现在可能是逐步(用AI)去替代人力,包括利用 Midjourney 等技术,去生成一些非常本地化的内容。我们知道苹果应用商店有 44 种语言,利用 AI 的方式把它做好,可能就没有模特版权的问题。这 100 多个国家,我的素材、人物形象,全都符合这 100 个国家的文化和标准,那我的转化率可能提升 5%- 10%,那在整个广告投放中,性价比就会有一个明显的好转。

所以我觉得,还得让子弹再飞一段时间,沉淀一下。我们也期待会有更多国内的 AI 公司,能推出更多大的模型或者大的解决方案。但是在垂直领域的应用,可能就需要我们这种专业的公司去解决。我们也期待这个时代能早点来。

易点天下 郭力:我分两部分来讲。首先基于现在的买量环境和各大媒体平台的现状。

大家买量都是围绕着大媒体的政策要求,包括文案要求、广告要求和素材要求,去做一些投入和优化迭代。未来 AI 它一定是能够大幅去降低各项成本支出的,那对应的可能就是,在一定时间内,它整个的质量上,一定是没有那么定制化。

比如我们在做的 AI 模特,目标可能是,用 1% 的成本,去实现 90% 的一个效果。对于很多这种初始阶段的商家和 SMB(中小微客户) 商家,一定是能够大幅降低成本支出、提升整体 ROI、 提升他们未来成长性的。但对于中大型、或者头部商家来讲,品牌性或者说百分百最优效果达成,是他们优先考虑的。相对而言,他们不是那么成本敏感,所以他们可能是会 AI 和现在这种真实棚拍一起用。我们其实也在跟西交大的研究院一起做一些探索,做大量的 AB 测试,去给 AI 生成创意去做一些标注和标签,然后去看,这种 AI 生成的创意和非 AI 生成的创意,用户对哪种创意更买账?

第二点我想讲的是买量,现在大家都还在大媒体的买量上。未来谷歌也好、 Meta 也好、字节 TikTok 也好,包括微软、亚马逊、苹果他们,这些其实是真正的国际大厂,他们的 AI 算法能力一定是全球领先的。所以,当他们将自己的 AI 算法成果,应用在各自的广告系统上的时候,我相信一定是足够颠覆性的。它有可能是一个跟现在的广告投放流程、买量流程完全不同的一个状态和时代。到那个时候,可能现在的很多事情都会被颠覆。所以,可能对买量上来讲,我觉得最大的颠覆者,一定来自于这些头部媒体自身。从这个角度看,未来是不太好判断的,作为这些大媒体的代理商,只能是说,保持作为,保持跟媒体平台的密切沟通,共同去做一些探索和合作,来保持持续的竞争力。

广大大 高丽贞:从术的层面讲,就是大家直接接触到的这些广告素材,我们看到其实挺明显的,就是整个行业的效率在发生变化。从文案到图片到语音再到视频,你都有 AI 解决方案的时候,你会发现整个行业的平均效率都在有本质上的提高。

挑战就是,如果你不去拥抱AI,就会被淘汰。好的地方是,会涌现出一些非常优秀的公司,他们整体的审美和品质都会提高,企业的效率、人效比、人均产值也都会放大。我觉得,这个是大家共同要面对的,不光游戏公司,我们第三方服务公司也是要面对的。

白鲸出海:提到人效比,我们转到一个更扎心的话题。今天主题是讲出海买量,这个市场里从业者众多,有大厂自己的团队,也有广告公司的。请各位站在老板的角度讲讲,哪些岗位可能面临着被优化?有没有因为 AI 的兴起,产生一些新的有前景的岗位方向?请给我们打工人一些建议。

AppStare 李竞航:确实打工人还是挺危险的。我们之前看到,每一次有什么大的模型版本迭代,大厂就可能裁一批人。我们其实并不是说淘汰优化师,而是对他们做了一个整体的升级。其实我们之前很多优化师做的都是很多基础的活,比如说做数据报表、数据汇总、数据分析。我们之前也有一个苦恼,就是优化师会觉得这些活儿很枯燥,对吧?做的时间长了以后,他会觉得这个东西对他并没有什么提升。AI 到来很好,可以把这些枯燥的事情取代掉。那我们优化师就要往更高的策略级别、或者调教 AI 的层次去升级。

这个阶段,我觉得大家还是想办法去升级吧。我们也看到了,包括我身边的朋友游戏公司,有美术团队 80% 的人都优化掉了。但是这些优化掉的人,我觉得他们也在升级,可能在创意方面,已经比不过AI 了,但我可以做训练,用参数去控制这些创意的生成,我觉得这个未来也是很好的方向。

易点天下 郭力:竞航总说的一点我非常认可,就 AI 现在这个阶段,其实是在释放人,把我们很多人不太愿意干、但之前不得不干的一些重复性、低创新性的活,它都能给干了。它释放了优化师做数据的时间,释放了一些设计师、平面设计师做平面的时间,包括数字人口播素材、AI 模特释放了很多摄像师基础拍摄和基础后期的时间。

接下来所有人要面对的问题就是,释放出来的这些时间,你会用于做什么?就需要我们大家把这些时间去用于学习AI。我也比较认同一句话,“人不会被 AI 替代掉,但是现在和未来不会使用 AI 的人大概率是会被替代掉的。”

未来 AI 技术的发展,可能带来一些专职岗位的需求,可能是各个维度上的算法工程师,它一定是强调策略能力、创意创新能力、包括这种输入。

其实输入也是一种能力,就是你能够给这个 AI 输入什么内容。你输入得越精准,它能够产生的才会越匹配。所以,这种写作和输入能力,未来也是很重要的一环。这其实要求我们所有从业者一定要具备 AI 技术的基础和理解能力、比较好的输入沟通和写作能力。这样才能够去更好地利用市场上众多的 AI 产品和 AI 技术,为自己所在的公司团队和行业,做一些比较好的产品和服务。

我觉得未来 10 年一定是 AI 人才的黄金十年,但这个 AI 人才其实是非常广泛的,不局限于 AI 算法工程师。

广大大 高丽贞:涉及到岗位,一定是跟你的公司有关系的。我们的感受就是,其实 AIGC 它还是一个生产工具的革新,我们还是要积极拥抱这样的变革。

对于个人来说,他的挑战在于,确实很多职业会消失,单一的、基础的职业一定是会有影响的,它对个人的综合能力要求会更多。我们看到的可能被优化的岗位,比如说在游戏行业,美术、音效制作、客服、文案策划……但是同时会有新的职能出来,比如说 AI 相关的开发工程师、数据科学这些方向的、更高级的研究领域、 AI 产品经理……以及刚才说的综合能力人才,这就涉及到跨界人才,不光是知识的跨界、也会有职能的跨界。每个人必须快速学习,目前来说,最紧要的是找到好的 AI 工具用起来,这是最实实在在的。


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