(《營銷人工智能秀》第17集)廣告人工智能

人工智能在營銷領域有很多用例，本周Paul Roetzer和Mike Kaput將討論廣告領域的人工智能。

從分配廣告預算到優化、廣告版本、目標定位、文案等，人工智能對廣告商和廣告公司的幫助比許多人想象的要多。

本集是營銷學科AI用例係列的第一集，基於他們新書的章節，營銷人工智能:人工智能、營銷和商業的未來．Paul和Mike談論的案例包括CAT HOLT、Vanguard等。非常感謝我們的讚助商，AiAdvertising！

時間戳

[00:05:33]為什麼廣告是人工智能在市場營銷中的頂級學科之一?

[00:09:32]人工智能已經融入你的付費數字和付費社交中

[00:15:09] 2018年購買付費數字產品，以及人工智能如何改變這一過程

[00:19:22] HOLT CAT/ ai廣告的例子

[00:21:32] Vanguard/Persado的例子

[00:28:37]邁克和保羅討論了為廣告商提供的其他人工智能工具

顯示中引用的鏈接

• 營銷人工智能大會(MAICON) 2022
• 營銷人工智能:人工智能、營銷和商業的未來作者:保羅·羅策和邁克·卡普特(馬特·霍爾特圖書公司，2022年)
• AiAdvertising AI in Action網絡研討會
• Persado的Vanguard案例研究
• 人工智能的未來與WPP創意AI主管Perry Nightingale合作
• 領英發布26個AI廣告工具來自Mike Kaput
• 廣告人工智能:你需要知道的一切來自營銷ABETVlCTOR1946伟德I研究所

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免責聲明:本文由人工智能編寫，感謝深,，內容未經過編輯。

(就是)保羅Roetzer:歡迎來到營銷人工智能秀。該播客通過使人工智能易於接近和可操作來幫助您的業務更智能地發展。你將聽到頂尖作家、企業家、研究人員和高管分享案例研究、戰略和技術，這些都有能力改變你的企業和職業生涯。

(00:00:20)我叫Paul Roetzer。我是營銷人工智能研究所的創始人。BETVlCTOR1946伟德我是你們的主人。

(00:00:29)感謝收看第17集的營銷人工智能秀。在我們開始之前，像往常一樣，我想花點時間向你們介紹一下我們的節目讚助商。AiAdvertising。AiAdvertising是第一個活動表現平台，它可以關閉循環，消除猜測，並將廣告投資與銷售收入聯係起來。

(00:00:51)他們利用零第一和第三方數據來識別客戶細分，並預測獲勝的創意。有自動化的設計工具，易於伸縮，所有廣告格式和渠道的多個版本。而複雜的測量功能提供用戶級分析，不斷推動創造性優化和性能。

(00:01:12)人工智能廣告正在改變範式，利用人工智能將營銷人員和機器融合在一起，這是我們經常談論的事情。更多信息請訪問aiadvertising.com。現在看第17集。今天我再次邀請到了Mike Kaput，他是我們營銷人工智能研究所的首席內容官，也是我即將出版的《營銷人工智能:人工智能、營銷和商業的未來》一書的BETVlCTOR1946伟德合著者。

(00:01:42)歡迎回到節目。回來真是太好了。謝謝。我們越來越好了，夥計。連續四五次是多少?我想大概一個月吧，我們做到了。我們成功了，我們成功了一個月，就像我們鎖定了一個過程，就像去健身房一樣，一周去四次，你就像回到了最佳狀態。

(00:01:57)所以，我們又回來了。今天我們要做的是，通常我們隻是聊天，邁克和我每周聊一次大的想法，新聞趨勢，一些正在發生的事情，但在接下來的幾個月裏，是的。我們這樣想。我們將開始深入到，我們書中的內容。這本書將於6月28日出版。

(00:02:15)現在可以預訂了。現在你可以去看看了。marketingaibook.com，但是這本書的結構是我們從大的圖景開始講述微軟，亞馬遜和穀歌的故事。他們在過去幾十年裏在人工智能方麵的工作，以及如何將其轉化為我們今天在語言、視覺技術方麵看到的創新，嗯，涉及到語言、視覺和預測。

(00:02:37)它涉及到如何開始使用人工智能，但書的中間部分是人工智能的試點部分。我們所做的就是。營銷、廣告、通信、電子商務、社交媒體、數據和分析等10個關鍵類別。我們在書中專門用了一章的篇幅來介紹他們。

(00:02:57)所以如果你是一個廣告，有一個人工智能和廣告或廣告書中的人工智能章節，電子商務和內容營銷，所有這些都是一樣的。所以我們認為很有趣的是在接下來的10集裏每集都做一集，然後深入研究這些領域。

(00:03:11)所以今天，人工智能和廣告。邁克已經為我們寫了很多關於這些話題的內容。這些年來，我們在2016年開始寫博客。所以我們已經發表了，我不知道上一個人，大約8,900篇關於人工智能的文章，其中許多都是特定類別或與特定的營銷領域有關。

(00:03:32)這就是。如果有人一邊閱讀，一邊做廣告，他們就會產生共鳴。所以我們試圖覆蓋這個人工智能，我們稱之為策略。這個AI是廣告支柱頁。所以我們思考內容的方式是，你知道，我們有支柱頁，然後它是主頁，它往往是什麼。

(00:03:53)1500 - 3000字。這就像是對一個主題的有力覆蓋。然後分成工具和技術使用案例，案例研究，專家簡介。所以我們的博客采用了主題聚類策略。我想可以肯定地說，也許有一天。一個關於我們內容策略的播客。

(00:04:12)但是人工智能廣告頁麵在過去的兩年裏有超過35000的瀏覽量，在我們的網站上，每個月大約有245000到205000的訪問者訪問我們的網站。所以有35000次瀏覽量，可能在前10名，我可以想象網站上的頁麵。所以我們知道這個領域有很多興趣。所以這是很自然的，不僅要把它寫進書裏，還要專門為它做一集。

(00:04:38)再說一次，如果你對內容營銷、電子商務、社交媒體傳播、SEO感興趣，我們會在接下來的幾集裏介紹這些內容。如果你對這些話題感興趣，請每周回來。嗯，但是我們今天想要做的是大局觀，探索在廣告中發生了什麼。

(00:04:54)人工智能有什麼機會讓它在大量創造力方麵更有效率?因此，我想把它交給邁克來開始。因為他寫了很多關於這方麵的內容你會說，看，今天的廣告是怎麼回事?我們看到的人工智能的機會是什麼，你知道，其中有哪些我們會深入研究，比如在技術上的用例。

(00:05:14)所以我想給我們一個高層次的解釋。

(00:05:16)麥克壞了的:是的。當然。所以我認為人工智能是當今廣告的基礎。就像你說的，我們搞定了。各種不同的，呃，營銷的類別和支柱從內容營銷到銷售，搜索引擎優化。在我看來，廣告是人工智能不僅有用，而且必不可少的重要領域之一。

(00:05:41)這是因為今天的廣告已經在人工智能上運行了。所以我們都知道廣告數字廣告已經改變了我們過去的廣告方式，但是自從數字廣告開始成為主要的廣告形式之後，發生了什麼變化呢?是,。廣告內容的數量和廣告商必須在瞬間接觸消費者的速度，你知道，在一個移動應用程序上，在一個網站上，隻有幾秒鍾。

(00:06:12)這需要人工智能來驅動。我的意思是，每一個程序化的廣告交易，每一個允許你做廣告的社交媒體網站，他們都依賴於。幾乎完全依靠機器學習來做所有事情，從在用戶麵前投放廣告到實時調節投標，甚至有些機器已經開始就受眾群體的廣告文案和如何構建廣告結構提供建議。

(00:06:42)以最好的方式接觸到最多的人。所以，你知道，Mehta, Facebook，亞馬遜，穀歌，這些人中的任何一個，都使用機器學習來提供廣告，任何第三方交易所也已經在使用人工智能了。所以，在基礎設施方麵，人工智能在廣告中無處不在，但我認為許多營銷人員可能不會立即理解這一點。

(00:07:09)為了處理由全天候實時廣告產生的大量內容和數據，這就是今天的數字廣告。你也應該考慮，老實說，可能需要某種形式的人工智能。呃，可以這麼說，跟上。我是說，這已經夠難的了，製作一些不同的廣告版本，還有，你知道的，製定預算，製定競選計劃。

(00:07:40)我的意思是，有很多人類專家把廣告做得相當好，但他們的規模和速度都達不到當今廣告所要求的水平。我的意思是，一旦你超越了幾個不同的。廣告創意受眾來自不同的平台。這將會在你的廣告中呈現出指數級的變化。

(00:08:07)坦率地說，這是人類不可能做到的。所以當談到做廣告時，人類有非常嚴重的限製，我認為隨著越來越多的人開始在廣告中使用更智能的技術，就像，你如何與使用人工智能的大公司或小公司競爭?

(00:08:27)隻有一個人類團隊。所以我們看到，你知道，今天有大量的人工智能廣告用例。所以它什麼都做，你知道，製作廣告是一個巨大的問題。我們說過的人工智能可以幫你寫廣告。你的廣告創意。有一些係統可以在你投放廣告之前預測哪些廣告會起作用，這是非常不可思議的利用你的活動或其他活動的過去表現。

(00:09:00)甚至有特定的人工智能係統會自動。優化預算、受眾和表現，這樣你就不必把廣告放在自動駕駛儀上，但它本質上是一台機器，了解交易另一端的機器想要什麼，需要什麼，才能在廣告上取得成功。

(00:09:23)所以這個領域真的有很多創新。人們在廣告領域用人工智能做了大量的用例。

(00:09:32)保羅Roetzer:我突然想起了幾件事。你知道，盡管談論隻是一個想法，它已經注入。比如，如果你在領英、推特、Tik TOK、Facebook、穀歌上購買廣告，你會受到人工智能的影響，受到機器學習算法的影響。

(00:09:51)你知道什麼會出現，什麼時候出現，目標是誰，諸如此類。就連我們的Facebook頁麵管理員也會說，嘿，放這個廣告，但他們是為你做廣告的。Facebook不會有數百名員工坐在那裏設計廣告。他們隻需要使用人工智能來完成這些事情，然後他們可以建立預測模型，預測什麼會起作用，以及你購買廣告和投放廣告的可能性有多大等等。

(00:10:13)就像人工智能在廣告領域無處不在。所以即使你不去找。人工智能工具，你對這些東西如何工作的基本了解仍然是你所做的事情所必需的。我想到的另一件事，對我們來說是真實的。再說一遍，我們研究所是一個五人公司。我去年賣掉的那家公司，大概有15名員工，我們有很多不同行業的客戶，每個月的預算都沒有5萬美元。

(00:10:43)他們一個月可能有5000英鎊。一個月500英鎊。就像他們，你知道，他們沒有花足夠的錢來證明我們可以在內部建立一個付費的診所。這不是我們的核心競爭力，也不是我們試圖引入的外部合作夥伴來幫助推動發展的核心競爭力。你知道，我們創造了所有這些內容，我們需要付費來引導它。

(00:11:06)他們不會接受一個月低於1萬或2萬的廣告。所以，你知道，所有這些中小型企業在全國或世界各地，你去哪裏尋求幫助?所以我們看到，我們曾經使用WordStream是其中之一，實際上我認為他們已經取消了它的自助服務版本。

(00:11:23)不幸的是，現在你必須和他們的顧問一起工作，但我們曾經使用WordStream，因為它使用了一些機器學習，基本上為我們的團隊提出建議。這將改善廣告效果。所以我們讓那些不是廣告專家的人來管理廣告活動，我們找到了一種工具，可以讓這些人更有效地管理廣告活動，而不必花六個月的時間。

(00:11:50)接受一係列培訓，拿到證書。所以，這就是為什麼這個東西變得如此重要的另一個根本原因是許多企業。不要奢侈地擁有精通這方麵的專家。現在邁克為我們做了很多廣告支出，凱茜，你知道，我們的首席增長官，她也管理了很多廣告活動，但即使是現在，我一直在想，夥計，我們做的事情一定有更好的工具。

(00:12:13)比如有更好的廣告定位工具，更好的創意擴展。我想談談這些用例，但我想過的一件事是，你知道，我們很早就試圖理解，解釋我們如何得到人工智能的5p，這個計劃，生產，個性化，促銷，和性能，你可以這樣思考人工智能在廣告中的應用，所有你可以使用人工智能來更好地計劃，更好地分配預算的方法。

(00:12:39)內容是個性化的，針對這些層次的，然後像運行實際的廣告和管理，然後管理業績，找到見解。這是一個宏觀層麵的問題。如果你隻考慮到運行一個有效的廣告活動的所有事情，你知道，現在可能存在多少效率，或者你可以做得更好，但我們都沒有人手去做，尤其是在當前的經濟形勢下。

(00:13:03)你不可能花這麼多錢，雇傭這麼多人。所以,是的。然後，然後另一個是，你知道的，就是這個領域可以去的地方。我們將在這裏討論一些實際的用例，但就像一些更大的想法，比如合成actor和。

(00:13:20)它要去DALL-E。就像我們看到的DALL-E和穀歌剛剛推出的，想象一下他們的版本和DALL-E的精髓到本周可以在飛行中創建圖像。這就像是，我們未來需要庫存照片。比如，如果你是廣告創意人員，你會花部分時間尋找照片。

(00:13:35)你能不能告訴機器，嘿，你能不能為我創造一個人，在克利夫蘭會議中心，呃，看著一個會議，穿著宇航員服?就像，我不知道，就像，你想說什麼就說什麼，它就會為你創造圖像。所以，這是一個非常迷人的空間。

(00:13:51)很明顯，這麼多錢都花在了廣告上，嗯，在營銷領域，這隻是預算的很大一部分。所以，嗯，是的。

(00:14:00)麥克壞了的:是的。這對我來說太瘋狂了。我，你知道，我覺得有一種。這是市場營銷中很常見的一句話，已經有一百年的曆史了。我很確定。但這就像，嗯，你知道的，就像我的廣告效果一樣。

(00:14:17)我隻是不知道是哪一半，對，對。所以我很驚訝越來越多的品牌在做廣告。甚至涉及到人工智能，因為說實話，我不知道你會怎麼做。我認為他們有非常大的付費或程序化團隊。嗯，也許它工作得很好，但是當我看一些用例時，比如，分配廣告預算。

(00:14:47)當然。我知道怎麼做。我相信有一組專家比我更了解如何做到這一點，但人工智能確實可以做到。實時分配預算。我的意思是，有多少浪費，有多少性能被留在桌子上，即使你的廣告有一半的時間，如果不是更多的話，他們

(00:15:08)保羅Roetzer:不喜歡。

(00:15:09)我記得幾年前。Albert，我知道我們在書中提到的一家科技公司他們已經被收購了，嗯，我想是去年年底，但我也參與了。紐約辦事處。幾年前的大流行是在2018年左右。他們向我展示了這個平台，你知道，在2018年的時候，實際上並沒有那麼多真正的iTech。

(00:15:30)和你一樣，你也從很多供應商那裏聽到了人工智能。他們開始談論他們的人工智能能力，但我們想深入了解或問問題，你會意識到，好吧，這個產品還沒有太多。他們隻是有一些想法。我坐下來研究代數。我說，我的天哪。

(00:15:44)你真的開始明白了。就像，好吧，假設你是一家大企業，你每月花費5萬美元。一個人究竟是如何管理廣告支出的呢?你可以在成千上萬個地方購買廣告，你可以在成千上萬個地方投放廣告。所以你一個月有5萬美元，你可能在六個不同的渠道投放廣告。

(00:16:04)這個人每天都應該，看看所有渠道的表現，然後進行分配。及時對能帶來最大價值的渠道進行預算。所以Albert展示的是一個月3萬次的迭代，基本上人工智能，你會上傳有創意的，這是樣本標題，樣本圖像，Seipel正文副本，樣本報價。

(00:16:28)將其混合，AI將運行成百上千種不同的內容。所以人類仍然做創意，但機器會混合和匹配創意，找出什麼是有效的，在哪個渠道和哪個細分市場，在這些細分市場中哪些目標受眾。它會在你睡覺的時候動態地移動這些錢。

(00:16:49)就像現在你回來，你隻剩下兩個頻道，但你可以通過這三個版本的廣告來鎖定這些非常具體的目標。和。人類甚至做不到這一點。它並沒有取代對人類的需求。它隻是戲劇性地增加了我們要做的事情。我們會以某種方式花費5萬K，但現在機器幫助我們做到了這一點，很難達到這些水平。

(00:17:11)這就是其中一個讓我覺得，天哪，如果沒有人類和機器的合作，我們無法做到的事情。這就是預算廣告預算對我來說是早期讓我相信廣告潛力的東西之一。

(00:17:26)麥克壞了的:是的，阿爾伯特在我們研究這本書的時候提到了這個問題，這很有趣，因為幾年前我們和一家澳大利亞的公司談過。

(00:17:36)他們基本上就像團購網站一樣出售旅行體驗。他們說，好吧。在澳大利亞和新西蘭，這裏有一張五折優惠券，可以參加冒險、徒步旅行或痛苦滑翔等等。以及這家公司的創始人。你剛才提到的所有事情都是和艾伯特一起做的，但還有一個非常瘋狂的故事，關於艾伯特，因為隻是跟蹤數據，看到了很大一部分人在購買。

(00:18:08)所以它分配了更多的廣告給他們因為廣告起作用了。但這部分客戶是該公司不知道自己擁有的。這個人他們根本沒想過要給他做廣告。所以。這有點瘋狂。我們甚至不僅僅是在談論我們作為人類所做的事情的速度和規模。

(00:18:29)我們也在談論開放。我認為一些非常有趣的能力完全是

(00:18:36)保羅Roetzer:不可能的。是的。還有其他用例嗎?我知道我一直很喜歡的一個是。賣得出去嗎?Tra是我們合作的公司，你在一個版本中創建一個廣告，然後不需要人類裁剪圖像並調整它以適應不同頻道的尺寸，人工智能，你隻需要輸入所有的尺寸，它就會自動進入並進行所有的調整，改變字體，改變圖像，移動它們。

(00:19:02)所以理論上，你可以用一個廣告，動態地創造出一百個變種。就像。就像，哦，太棒了。如果你整天做的事就是坐著創造廣告變體。你可以馬上看出它的價值。

(00:19:19)麥克壞了的:是啊，我覺得我也是個很酷的人。你知道，當你提到它時，很明顯，在播客的開始是，你知道，我們的合作夥伴，人工智能廣告，嗯，他們有一個我非常喜歡的故事，嗯，他們對廣告的性非常有趣的使用，我甚至沒有想到，他們基本上做了一些類似於阿爾伯特的事情，他們優化，呃，使用人工智能優化你的廣告活動。

(00:19:48)他們和一個設備分銷商合作，投放廣告。這些廣告是個性化的，以吸引最優秀的候選人來應聘設備製造商的空缺職位。這是更早的時候，甚至在雇傭員工有這麼多問題之前，他們實際上能夠將每次雇傭的成本降低20%左右。

(00:20:15)他們做到了。幾乎有一半的人最終注冊時受到了廣告的影響。原因是人工智能能夠混合和匹配創造性的信息。你有什麼可以吸引不同類型的人，使用最能引起共鳴的信息，

(00:20:35)保羅Roetzer:有一個。

(00:20:36)林肯，但是首席執行官凱文·邁爾斯做了一個非常酷的人工智能行動網絡研討會，在那裏他向我們展示了這個平台的幕後。關於他們的建築，有趣的是凱文和他們的團隊的願景是在所有這些用例中建立一個平台。

(00:20:51)所以，對於人工智能來說，你通常是在購買一個狹窄的功能。你知道，就是為了做一件非常具體的事情而建造東西的人。因為人工智能被訓練去做非常具體的任務。但如果你有一個願景，要建立一個更大的平台，將人工智能注入到所有這些不同的階段，那麼突然之間，你就可以真正地做你的計劃，你的預算分配，你的受眾定位，人物塑造，呃，廣告創意，測試性能和洞察力。

(00:21:15)你可以從整體上看，這就是他們所關注的建設是一種一體化的解決方案。嗯，但是，嗯，我知道你提到過的另一個是Persado Mike，他們是我們的另一個合作夥伴，但是，嗯，那是Vanguard，他們是一個案例研究。

(00:21:32)麥克壞了的:是的。是的，他們做了，先鋒，如果你不知道的話，它是世界上最大的投資公司之一，嗯，基本上他們的行業麵臨著一個非常獨特的挑戰。

(00:21:43)很明顯，金融服務是受到嚴格監管的他們對什麼能說什麼不能說都有嚴格的規定。所以基本上，這就是為什麼我認為很多金融服務廣告都很無聊，看起來都一樣，因為不能區分因為我們不能做很多你通常會做的事情。

(00:22:04)現在。Persado擁有令人難以置信的人工智能技術，可以實現個性化。每個廣告裏的信息或者，你知道的，社交媒體上的帖子最能引起每個消費者的共鳴基於，係統對他們的了解。Vanguard實際上能夠做到這一點，你知道，幾乎是微型或高度個性化的這些廣告，並將其用作。

(00:22:30)為了發展競爭優勢，即使他們不能真正地，你知道的，跳出廣告本身的框框。這樣他們的轉化率提高了15%所以很漂亮

(00:22:43)保羅Roetzer:難以置信的是的。我認為，這裏的人們，他們聽我們的或讀我們的東西，一個反複出現的主題是個性化和預測。

(00:22:51)因為這個原因，這些話總是從我們嘴裏蹦出來。最後，這基本上就是人工智能在做的事情。特別是在這些情況下，你試圖個性化到個人層麵，無論是你創建的內容還是你運行的廣告，還是社交媒體分享，呃，銷售推廣，無論它是什麼，你都試圖理解每個人，然後為他們量身定做。

(00:23:09)而人工智能可以幫助你大規模地做到這一點。預測是對任何事情的預測，任何你可以輸入的東西，比如輸入的數據和期望的輸出，比如你試圖做出的預測，比如客戶流失，客戶獲取。轉化率，點擊率，打開率等等。

(00:23:26)人工智能幫助你做出更好的預測，然後機器從數據本身學習。所以它可以重新分配預算，並在不同渠道之間移動，因為它在實時學習，並不斷改進它所做的事情。它不需要人類寫規則來告訴它該做什麼。這就是機器學習的關鍵所在。

(00:23:45)更好的預測，更多的預測。

(00:23:48)麥克壞了的:是的。我認為真正有趣的是，你知道，我相信有很多營銷人員會說，好吧，這聽起來真的很棒。我們當然可以用這個，但是你知道，也許下個季度，我們需要更多的員工或者我們，你知道，我們現在沒有時間做這個。

(00:24:03)這是一個合理的擔憂，但這就像回到Persado的例子。你如何與使用這個工具的人競爭?如果你手動完成所有這些，你不能，甚至不接近。這就像，我幾乎認為這就像，人們需要意識到一些營銷，人工智能技術，這幾乎是一場軍備競賽。

(00:24:27)你需要這樣做，因為如果你不這樣做，你的競爭對手就會這樣做。是的。如果他們能夠向數百萬人提供個性化的廣告，那麼到一天結束時，就沒有競爭了，而你坐在那裏開會，試圖用一周的時間想出三個不同的創意變體。

(00:24:44)我覺得這行不通。

(00:24:47)保羅Roetzer:是的。我的意思是，無意冒犯，你知道，那些以廣告創意為職業的人。好像這是一種藝術形式，但有時候。你隻需要測試很多變化，對你來說，你已經花了一三個月的時間來想出那個完美的口號，完美的創意和完美的視覺效果。

(00:25:09)那如果你知道三個月後，它不管用怎麼辦?所以它在做什麼，如果你聽了失去和得到的那一集，我們討論了人工智能在知識工作者經濟中扮演的越來越重要的角色，失去了什麼，而獲得的仍然可以是一個廣告創意。你仍然可以成為一名創意總監。

(00:25:27)你了。讓AI為你創造各種變化，而不是讓你花三個月時間坐在房間裏開發這些東西。也許眼睛隻看了三分鍾，說出了50個變奏，但你會整理這些東西，用你的直覺和經驗來判斷這裏最有趣的東西是什麼，哪一個可能引起共鳴，哪一個可能激發，哪一個能觸發我正在尋找的情緒。

(00:25:50)他們會盯著你的助手，這可能會讓你做得更多。但實際上你可能更喜歡它。我不知道，我不是創意總監，也不是廣告人。我大學時學過媒體購買，很喜歡，但我的廣告世界也就這麼多了。這不是我經常生活的世界，但你知道，我們接觸了很多，我們與專業的合作夥伴合作。

(00:26:12)而且，嗯，你知道，我確實，我確實認為廣告業可能和其他領域一樣受到了人工智能的影響。回到你關於程序化廣告的觀點，買方和賣方，就像過去10年裏以一種不斷增長的方式被注入的東西。這是創造性的一麵。對我來說，這是一個充滿未知的新領域。

(00:26:34)目前還沒有很多人在創意方麵使用它，但我認為它很快就會進入廣告創意領域。我不知道，我不知道，我不知道人們是否真的準備好了。我不知道有多少人接受它並從中找到新的機會。

(00:26:50)但我確實認為。這將改變一些事情。這有個視頻。我會放一個鏈接，但是，佩裏·南丁格爾，他是WPP的創意人工智能主管。他有20分鍾的演講。就像這樣坐在他的臥室裏。不是什麼瘋狂的Ted演講什麼的。他隻是坐在那裏談論人工智能的未來。

(00:27:08)這是一個非常有力的，大概20分鍾的演講因為他不僅講了。比如，它從環境入手。他喜歡講述如何拍攝照片的故事，比如為第62或32個電視廣告拍攝大型照片。你會派15到20個人到現場。你會搜索這些地點，你會做所有這些事情。

(00:27:29)所以你要飛到那裏。你開車去不同的地方。所以現在。派一個醉漢，一個單身的人用無人機，他們用無人機，也許他們用激光雷達，他們就像在地圖上一樣。然後他們把它帶回來，模擬環境，然後他們可以在綠色屏幕前拍攝一些東西，然後使用模擬的環境。

(00:27:46)就像，哦，就像我根本沒有想過這些東西。而現在他們所做的事情是完全不同的。所以我認為大的廣告公司喜歡大的錢，尤其是在媒體娛樂行業。他們使用人工智能的方式會讓大多數商人和普通B2B廣告人大吃一驚。

(00:28:07)也許就像，你知道，我們沒有做這種高規模的生產價值的東西，但它在創意中發揮著越來越大的作用。我認為這是一個值得關注的有趣領域。

(00:28:18)麥克壞了的:是的，當然。我的意思是，現在真的很瘋狂，我並不是想用工作之類的事情來嚇唬人們。

(00:28:26)隻是，你真的需要開始注意，因為它移動得非常非常快

(00:28:31)保羅Roetzer:快。讓我們快速地講一下。任何其他。工具。我們想建議人們退房。我知道你在領英上做過。我正看著呢。幾天前你有26個，你列了一個清單，比如，嘿，這裏有一堆人工智能或廣告工具，或者這個清單上有什麼是你突然想到的，或者你從人們那裏得到的回應是我們應該看看的?

(00:28:53)麥克壞了的:是的。有幾個跳出來，嗯，值得探索，嗯，我會說，所以公司叫下一個角色，我想人們已經聽說過，因為他們有廣告角色，很多營銷人員都在使用。我認為這是個很有趣的例子。因為在他們的主頁上，你知道，機器學習基本上融入了每個部分。

(00:29:16)這個工具。你知道，他們不會說，嘿，我們有人工智能來做這個。他們說，看，我們是一個機器學習，驅動的，呃，廣告重新定位平台。所以我認為這是一個有趣的事情，因為它看到了這些東西是如何融入到所有事物中的。嗯，還有一家，嗯，看起來很酷的公司叫blip, R B L I P P a R也許是blip AR，基本上他們創造，他們幫助你快速創造增強現實，嗯，物體，廣告，活動。

(00:29:54)他們網站上的一些視頻真的很瘋狂。嗯,

(00:29:58)保羅Roetzer:增強。是啊，可能是這個小插曲

(00:30:05)說到品牌。我認為這是

(00:30:07)麥克壞了的:一個完全不同的播客，但基本上，這真的很酷，因為看，我的意思是，我想AR並不是什麼新鮮事。它可能正在以非常快的速度前進，但它隻是讓它更容易。對你來說，做AR這樣的事情，它降低了成本，使這個非常有趣的，你能做的下一個階段民主化

(00:30:29)保羅Roetzer:這是非常重要的一點。

(00:30:32)如果你是Adobe，如果你在這個世界上，你知道，Adobe是能夠做創意的領導者之一，使用人工智能來增強創意。但是由於所有這些快速的創新，我們其他人也能接觸到這些東西。就像你說的，大概兩三年前，我能不能嚐試用人工智能來激發創造力，除非我有最強大的工具。

(00:30:56)現在突然間，像Dolly這樣的東西也出現了，想象一下穀歌和其他任何從它衍生出來的東西，比如在2022年的某個時候，我們作為營銷人員可能能夠創造我們自己的照片、插圖和設計，隻需要用文字提示，它可以被注入到廣告中。它可以被注入到文案中。

(00:31:16)它可以在任何地方使用。這就像，想想看。就像那是真的一樣，或者用文字來製作視頻。就好像這是下一步。好的。現在讓我們從文本到圖像到文本，再到視頻。現在我隻是說一些東西，它在視頻中創建。就像那並不遙遠。我的意思是，這可能聽起來很瘋狂。

(00:31:33)但如果人們現在沒有在這方麵努力，我會感到震驚。就像這樣，它可能在未來幾年內實現。

(00:31:39)麥克壞了的:是的。我認為在某個時候我們可能會有一個人工智能機構的播客，因為這是基於我們的背景的即時消息。我就想，哇，如果一個客戶能這麼做，

(00:31:54)嗯，這一部分就在這裏結束了，還有一個我想提的，我要先說，我剛剛上了這個網站。我沒有任何隸屬關係也不認識這些人，但這叫做真正的眼睛。它使用的是人工智能。來測量人們對廣告的注意力和情緒反應，這對我來說聽起來有點瘋狂，但基本上，你知道，麵部識別能夠測試出，你的廣告是否有效?

(00:32:22)我，我完全認為，這更像是在每個人的電腦上設置一個焦點小組。還有一件很酷的事，我上了他們的網站。這是一個非常瘋狂的用例，你通過實時注冊來優化廣告，我的眼睛在追蹤我的情緒。

(00:32:45)這對我來說太有未來感了，但這是其中之一，隻要它是。使用道德和焦點小組。如果你的競爭對手用的是這樣的東西，你怎麼能手動接近呢?但是他們提到的另一件很酷的事情是他們實際上在他們的主頁上做了廣告。

(00:33:08)世界上最精確的情感分類係統由最大的文化敏感人工智能訓練集支持，這說明了偏見、數據和人工智能的重要性，因為我知道一直都有。關於麵部識別的一連串故事和抱怨，尤其是因為它有時會對不同種族的不同人有偏見，並讓他們比其他人更憤怒或更沮喪。

(00:33:37)所以我覺得這真的很有趣，他們在前麵，但是是的，

(00:33:41)保羅Roetzer:隻是一些野生動物。是的。我們可以做很多集關於偏差的內容，但本質上，如果你不熟悉，要理解的是人工智能是在數據集上訓練的。如果它得到的數據主要是一個種族的，那麼它就不會知道。

(00:33:57)其他種族的反應或表情等等。所以，你必須知道它是如何被訓練來做它所做的事情的。你可能會買一個聲稱可以做某事的工具，但如果你深入研究並意識到，哦，它是在一個非常有限的數據集上訓練的，這是不可能包括我們的品牌所觸及和影響的那種受眾的。

(00:34:15)這對你來說可能沒什麼價值，但最重要的是。不會有第一個線索，甚至不會問這些問題，或者像，你知道的，深入數據集。但是，是的，我的意思是，我們有很多專家可以依靠。我的意思是，那不是我和邁克，那不是我們的專長，你知道，就我們的領域而言。

(00:34:33)嗯，但那是我們在五月會議上找人的地方，市場營銷會議。你知道這本書和在線教育，我們會求助於專家。比如，我們需要知道什麼?比如，我們如何讓人們做好準備，嗯，為可能即將到來的事情做好準備，作為品牌、廣告商和市場，他們需要考慮這些事情。

(00:34:51)肯定的。嗯，另一個，因為我們做了一個人工智能，那是一個屏幕。他們在那裏他們是我們的讚助商。我們的另一個合作夥伴，就像邁克說的，有時人們會談論我們的合作夥伴，我們總是公開這一點。就像我們傾向於更了解他們，因為我們通常會看到平台。

(00:35:09)所以。品牌，我們熟悉我們見過的供應商。所以，我們，我們對他們沒有任何偏好。這就像一個屏幕做戶外廣告一樣。所以他們試圖建造它。所以通過市場聯係起來更容易。呃，實際上，我研究的是預測模型，比如你想要接觸的特定類型買家的流量模式。

(00:35:27)然後他們可以針對廣告活動。基於這些交通模式。所以，這是如此迷人的東西。有很多領域。現在讓我來總結一下如何開始。我想說的是，知道你目前在做什麼廣告，然後開始說，好吧，我們如何在我們已經做的事情上更有效率，也許可以提高我們的表現，我們的轉化率，我們的成本，你知道，每條線索的成本或其他什麼。

(00:35:54)第二步是。我們沒做什麼?什麼，人工智能能為我們鎖定什麼我們甚至沒有想過的東西?那就是，你知道，你隻是，你真的需要理解人工智能是什麼以及它能做什麼來提出第二個問題，因為在你理解它之前，你可能甚至沒有參照係，就像，如果你不知道多利，想象我們是一個東西，人工智能可以根據文本提示創建圖像，你永遠不會知道把它考慮到你正在做的事情中。

(00:36:21)這就是我的兩點建議。你會怎麼說?如何處理這期播客，也許可以用它做點什麼。

(00:36:29)麥克壞了的:是啊，我覺得，我覺得我會去看看這是個不錯的開始，不要臉的宣傳。實際上，我認為這是我們的支柱頁最好的開始，它將在展覽說明中。

(00:36:38)我是一個廣告人工智能。我之所以這麼說，是因為它實際上列出了今天人工智能可以做的10種不同的事情。比如分配預算，寫廣告，文案等等。其實我覺得趕緊去看一下那張單子是很明智的。如果你正在做其中一件事，那麼就開始研究我們在後麵文章中提到的一些工具，或者開始自己研究，你知道，用於廣告預算分配的人工智能或其他什麼。

(00:37:06)我真的認為這是一個很好的方式讓你們開始看到，哦，天哪，有10個工具為這個用例做了一些瘋狂的事情。

(00:37:16)保羅Roetzer:是的，我想如果隻是廣告預算，很難管理不同渠道的廣告支出。換句話說，開始做廣告是很容易的因為有很多用例，很多是非常實用的。

(00:37:29)所以，我的意思是，我希望這對你有幫助。這和我們接下來要做的類似，嗯，其他的。所以我們會。當我打開書看我們的名單。下周我們會講分析和人工智能。然後我們會做溝通公關和AI內容營銷、客戶服務和體驗經濟。

(00:37:52)電子郵件營銷銷售，搜索引擎優化，社交媒體。這就是我們要做的與此相關的10集。與此同時，去拿本這本書。嗯，你可以跟著我們講這些。還有，嗯，是的。所以我希望這是有價值的，邁克。一如既往地謝謝你。好的。下次見，保持好奇心，探索人工智能，看看marketingaibook.com這本書。

(00:38:18)我們下次再聊。

(00:38:19)非常感謝。

(00:38:20)感謝收聽營銷人工智能秀。如果你喜歡你聽到的內容，你可以訂閱你最喜歡的播客應用程序。如果你準備好繼續學習，請登錄marketingaiinstitute.com。一定要訂閱我們的每周通訊。查看我們每月免費的網絡研討會，並探索數十個在線課程和專業認證，直到下次，保持好奇心並探索人工智能。