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千人万面时代来临,360达芬奇画布展现营销魅力

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苏宁双11开屏广告


那么,这样智能化的工具,是如何实现场景原生,意图原生的创意体验的?综合来说,可以分为“要素分解-元素挖掘-智能组合-反馈迭代”的四步曲。

 

第一步,要素分解

根据常规设计理念,一个引人注目的广告素材,其关键要素至少需要同时具备核心关注点和氛围背景的烘托。而基于360行为数据的挖掘,360不仅可以针对跨电商平台的“商品信息”进行抓取和提炼,同时随着信息流的阅读体验逐渐为大家所熟悉,文案的魅力也逐渐成为了一个好广告必不可少的一部分。因此,达芬奇智能创意将画布的组成,分解为了“背景模板、智能文案、智能商品、场景动效”四大模块。




 

第二步,元素挖掘




要素分解完成以后,我们会发现每一个要素都有极其丰富的衍生空间。因此,达芬奇智能创意针对这4大要素,分别定制了上千种衍生组合,包括:



1)背景模板库





360CXD商业创意设计师团队根据最前沿的设计理念,结合媒体属性和购物人群的审美特征,精心打造了1000套背景修饰图层的模板库,囊括了20余种排版板式x百余种配色风格,让广告素材的基础背景格调变得丰富有趣。




更专业的模板设计使得导航页面与开屏广告和谐共处,数据表明,仅仅针对背景模板的配色优化,相较常规素材CTR就提高了50%。



2)智能文案



基于360信息流内容化战略的强势输出,用户只需输入几个主题关键词,系统便会通过自动识别用户的地理位置、节日、天气、时间、兴趣特征标签,结合当前最热门的资讯标题自动生成个性化的广告内容,并实现自动更新创意标题。数据表明,智能文案能够快速提升CTR30%。




除此以外,360依托每天50亿+次的地理位置LBS信息、Wifi信息挖掘,可以做到根据用户当前所在的实时位置,自动将广告文案变的本地化适配。



除了上述超过2000个商圈自动标注之外,还能配合更多维度通配符:商品品类、天气、星期、时段、倒计时(天)、倒计时(小时)。整体数据表明,使用了文案的通配符优化+智能创意标题党生成工具以后,整体用户的CTR提升了40%。





3)商品推荐算法



360基于行为链大数据与广告主第一方数据的有机结合,针对用户在购物场景发生前后的行为做了充分的洞察。越来越多的广告主愿意将自己的站内购物推荐商品打分结果与我们共享,360额外加入了用户处在的不同购物阶段状态(搜索-咨询-关注-加购-订单-支付-相关推荐-周期复购),结合了广告主的推荐引擎结果,最终给出了更合理的权重配比。




以一个装修人群为例,我们会根据用户对油烟机购置的阶段和进度,来决定是否推荐同款油烟机?还是新款式的侧吸油烟机?还是推荐下游产品洗碗机?亦或者是水槽、净水器。

与此同时,智能商品推荐引擎也会根据用户浏览的商品品类、价格区间、描述性词汇、商品图片相似度,对用户进行购物属性的标签化分类,并通过热卖推荐的方式引导用户产生购物兴趣。



4)场景动效



身处碎片时代的我们,每一分每一秒都是那么的弥足珍贵。俗话说酒香不怕巷子深,然而好创意有时候还真有可能被页面上花哨的内容所淹没,那我们再精美、再精准的创意不久白费了吗?不要着急,为了提高创意的吸睛程度,达芬奇画布的最后一招便是场景动效,让广告“动起来”:




以科沃斯扫地机器人的富媒体动效为例,创意充分结合了“扫地清理”产品的特性,机器人有序地把广告背景逐渐“清扫”,最后充电回收在充电桩收尾。如果说这个例子还显得定制程度过高的话,那么全新的“开屏富媒体动效自助工具”,则是真正意义上让富媒体广告变得像PPT制作那样简单。




最近很火的“吃鸡游戏”,也可以通过上述自助工具,轻松实现“伞兵降落”的效果:




 

第三步,元素挖掘




实现了「背景、文案、商品、动效」每一个元素模块的充分挖掘以后,我们通过智能的实时拼装,充分发挥出了达芬奇画布超过500套模板配色+场景智能文案+商品推荐+1000种动效的有机组合,真正让个性化广告素材升级为了「千人万面」。

与此同时,凭借着360对用户的全场景深度认知,我们更关注每一个个体在当下的实时行为特征,包括:

  • 场景:时间、天气、媒体、场所、网络状态、设备型号等;

  • 行动:搜索、浏览、关注、购买、复购、下载、安装、激活、注册、购买、充值等;

  • 需求:购物、游戏、应用下载、信息获取等;

  • 兴趣:广告点击、CRM用户、媒体偏好、上下文内容等;

以H&M为例,用户在开机的时候,系统能够自动根据当前用户所在的地区,并实时查询天气预报,根据气温情况推荐合适的服装。


当然,当您看着窗外的大雪,如果再来一点“动效”相信一定会觉得更应景。北方的同学们打开电脑后看到的也许是这样的:

因此,360达芬奇画布能够基于对用户场景的洞察,结合广告属性、用户当前的场景和意图,以更原生的方式进行广告推荐。

第四步,反馈迭代

常言道“失败乃成功之母”,正同人脑学习的过程,机器学习的本质也同样在于大胆的实践和试错。360在PC端具有90%以上的网民用户日覆盖率,尤其在360导航、安全卫士、浏览器,以及移动手机助手、手机卫士、手机浏览器、影视大全和快视频等,这些全场景的产品矩阵创造了每天数百亿次的广告曝光机会。在每一次曝光机会背后,其实都是一次360与用户的“交流”机会,交流过后,有的用户可能仅仅是做了短暂的停留注目,有的用户主动点击了广告的有效区域,而有的用户甚至由此产生了广告转化。这一切行为路径,基于强大的机器学习和神经网络关联下,逐渐形成了达芬奇画布的真正的“智能设计核心”。

以覆盖2亿活用户的360导航开屏为例,系统通过人群定向筛选出了最近“浏览过某广告主单品的人群”,从而开始对这群商品行为用户进行了“科学洞察之旅”。系统在初期将会处于普适性匹配的冷启动阶段,随机组合商品、模板、文案和动效,并针对每一种组合进行打分学习,广泛收集反馈,不断迭代自己的学习样本和成功案例,从而利用「科学之眼」不断发现真正美丽的组合。

经过3-5天的机器学习之后,达芬奇智能创意开始具备了一定的方法论和参考因素,于是在下一次广告展示来临之际,便会基于历史数据模型进行最优组合的权重判断,最终选出最适合的元素组合方式,这也便是「科技之手」创造之美。

看到这里,相信您已经感受到了“达芬奇”的神奇所在。没错,在AI技术飞速发展的当下,正是解放初级劳动力的最好时机;而强大的机器学习、深度学习能力更是让原本冰冷的机器和数字,也富有了强劲的决策力、想象力、生命力。有了「达芬奇画布」的智能创意系统,您只需要负责把商品、人群、转化数据进行更好的对接,这就已经为机器自动学习和成长提供了基础。

做好一切的准备工作之后,就交给我们这位神奇的创意大师,来缔造属于AI科技时代的创意奇迹。


2019年1月17日 13:31
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