编者按：智能媒体技术的演进引发了广告内容生产模式的智能化嬗变。徐州工程学院人文学院广告教研室主任、传播学博士袁建在《传媒观察》2022年第5期刊文认为，广告内容智能化生产路径是基于大数据智能匹配的定制化生产、基于时空感知的场景化生产和基于机器学习的程序化生产三种生产方式互相耦合的结果。广告内容智能化生产在提升广告内容生产效率的同时也产生了内容庸俗化、共情能力消减与公共性弱化等负面效应。
在营销传播领域，以大数据、云计算、物联网为代表的智能化技术重塑了广告运作逻辑，消费者洞察、内容生产、广告投放与效果反馈等广告运作环节进入到智能化阶段。广告内容智能化生产利用智能语义分析、机器视觉、机器学习等人工智能技术，实现了从“千人一面”的面目模糊式生产到以人与信息匹配为核心的“千人千面”式精确化生产转型。本文拟对广告内容智能化生产逻辑与实现路径进行探讨，并分析可能产生的负面效应。
核心内涵：快速响应、动态优化与人机协同
人工智能技术推动了广告内容生产的智能化。在传统广告运作模式中，广告内容生产主要包括广告创意和广告表现两个过程。传统广告内容生产虽然也依托一些必备的技术手段（如相机、计算机、图形设计软件等），但更多依赖于人的认知、洞察与智慧。在智能广告传播环境中，消费者洞察、程序化购买与个性化投放越来越自动化，快速匹配目标用户的时效性要求压缩了广告内容生产时间，对具有话题性和沟通性的高质量广告内容需求越来越急迫。广告内容智能化生产的核心内涵是指生产者综合协同自身的创意表达能力（智力）与计算机的智能计算能力（算力），以颗粒化用户为中心的生产-分发-反馈-再生产-再分发-再反馈的动态优化式内容生产。要厘清这一概念的深层逻辑，需要通过快速响应、持续生产、人机协同三个关键词来理解。
（一）快速响应：即时匹配目标用户的个性化内容需求
复杂经济学创始人布莱恩·阿瑟认为，技术将会改变世界，当各种独立的技术融合组织成为一种技术体系时，它将重构这一领域的语言规则。人工智能技术的应用同样也改变了广告运作逻辑。智能广告内容生产的核心要求之一就是快速响应，因为只有快速响应的内容生产才不会失去某一个特定广告展示机会，智能广告传播链条才不至于中断。在广告内容输出上，通过机器学习训练人工智能设计算法，实现实时的个性化广告内容设计能力输出。从个体角度而言，当不同智能广告平台上的生产者网络使用人工智能生产技术快速生产个性化内容时，才可以实现超级规模化的人与广告内容之间的高效精确匹配。
（二）持续生产：动态优化智能广告的传播效果
动态优化是在广告内容大规模个性化投放后，根据实时或短时广告点击率、转化率判断广告目标对象选择是否精准、广告内容是否具有沟通力、广告展示场景是否匹配等，进而不断调整广告计划、广告内容与表现形式。动态优化是一种建立在快速响应基础上的即时效果反馈机制，它源于人工智能技术对用户互联网行为数据的实时跟踪、记录和输出。在综合评判广告投放的量化、质化指标后，内容生产进入到生产-分发-反馈-再生产-再分发-再反馈的动态循环优化过程。动态优化意味着广告内容生命周期的短暂性和流变性，广告投放的持续时间较为短暂，即使同一用户在不同时空场景下看到同一品牌广告，广告内容呈现也可能不同。持续生产的核心目的是通过大量生产来动态优化广告传播效果。
（三）人机协同：提升智能广告内容的沟通力
在智能广告传播运作过程中，人工智能技术依据广告传播效果的数据反馈动态锁定传播对象，并即时生产与之匹配的个性化广告内容，这种内容生产以用户数据为基础，通过机器学习智能输出的文字、图片或视频信息内容。这便产生了广告内容智能化生产不需要人类参与决策的假象。虽然人工智能在量化分析和程序化内容输出方面具有显著优势，但在关于“价值判断、舆情引导等创造性领域和定性研究领域问题”，尤其在面对社会审美、情感沟通等无法用数字准确表达和可视化输出的价值判断问题时，无法提供有效方案。进一步而言，人工智能的强大计算能力必须要与具有社会关怀的人类智慧相互协同、相互促进、相互融合，让工具理性发达的智能广告饱含人文价值属性，方能提升智能广告内容的深度沟通能力。
实现路径：定制化、场景化与程序化
广告内容智能化生产方式中快速响应、动态优化、人机协同逻辑的实现，建立在大数据、场景感知、程序化生产等人工智能技术有机嵌入广告内容生产内部的基础之上。大数据技术驱动广告内容生产由大众生产转变为颗粒式定制生产，场景感知技术驱动广告内容生产动态匹配消费者生活情景，程序化内容生产平台依据定制化、场景化要求快速输出广告内容，这些智能技术互相耦合、共同驱动了广告内容生产智能化实践的展开。
（一）基于大数据智能匹配的广告内容定制化生产
精准掌握消费者需求、针对性生产广告内容是广告运作成功的基本前提。在传统媒体时代，广告内容生产无法解决大众化与个性化之间的结构性矛盾。在数字社会中，人类逐渐演变为有迹可循的数字人，消费者的“网上”与“网下”行为轨迹都变得“数字化和可计算”。人的自然属性可以使用结构化数据表征，人的认知、态度、行为倾向等情感属性则可以使用非结构化数据描述。结构化数据可以使用智能工具采集，非结构化数据则主要使用机器视觉与图像识别、智能语义分析、自然语言处理等人工智能技术先采集再进行结构化分类。通过机器学习技术习得的智能算法，主要采用打标签的方式快速分类处理数据，并通过标签数量的叠加来提高认识精度。如微博平台凭借超过一亿用户的超大流量优势，使用超过4000个用户标签和688个兴趣领域给用户贴标签。平台获取的消费者数据越多，赋予消费者标签的数量越多，广告内容生产者的用户画像越精准。算法通过数据挖掘分析内容与用户行为之间的关联性，判断和预测用户的未来行为。换言之，大数据技术成为广告内容智能化生产的逻辑起点，广告内容生产再也不是模糊式的群像式生产，而是以精准识别的颗粒化个体为对象进行的定制化生产。
（二）基于时空感知的广告内容场景化生产
广告内容智能化生产的核心转向是精准识别用户之后的千人千面式生产，这种个性化生产不仅要聚焦可识别的个体，同时还要精确感知用户所处的场景。换言之，广告内容生产不仅要因人而异，还要因时空、场景而异。在智能广告传播中，以移动互联网和物联网为中介的场景变革重塑了广告内容生产流程，通过媒介接触与地理位置的实时识别、定向生产和广告内容分发，场景逐渐演变成内容生产的触发点或生产起点。
在互联网空间中，阿里巴巴、百度、腾讯、微博、滴滴等互联网企业因提供了社交、电商、出行等生活必需服务而逐渐演化成为具有社会公共属性的平台型企业，它们基于流量和数据优势构筑了多种一体化的生态系统。“人类社会的组织结构、经贸形式、文化习俗以及生活方式”都受到这些互联网平台化企业的影响。如腾讯社交广告平台提供了微信广告、QQ广告、腾讯视频广告、腾讯新闻广告等多种互联网广告产品服务，并使广告内容在形式上融入不同场景。随着以5G为代表的新一代大容量、低延迟通信技术的普及，物联网快速发展。物联网是一种“传感器与互联网结合而形成的网络”，凭借它可以实现“物与物、人与物的泛连接”，最终产生物理场景与虚拟场景的全场景交互融合。罗伯特·斯考伯与谢尔·伊斯雷尔在《即将到来的场景时代》中指出，移动设备、社交媒体、大数据、传感器、定位系统是构成场景的五大技术力量，其中地理定位是获取场景信息的前提。广告内容生产场景化的实现，首先需要利用LED室内定位、无线AP定位等技术锁定消费者所处的地理坐标，然后实时记录、传输消费者场景数据，并将这些数据与互联网平台上消费者沉淀下来的其他大数据进行交互和融合，最后实现广告内容生产与消费者的全场景动态匹配。在物联网中，每一个传感器既成为消费者数据的采集点，也是不同场景的广告投放点。
（三）基于机器学习的广告内容程序化生产
广告内容的个性化、场景化生产依赖机器学习训练的自动化智能生产技术。机器学习是人工智能的经典应用场景，主要利用计算机模拟人类学习行为，即通过自动学习获得特定领域知识与技能来求解相关问题。在智能广告生产领域，计算机程序通过学习大量平面广告、视频广告、广告文案样本后生成内容生产算法。在算法生成后，输入相应的目的参数即可求解特定问题。例如在机器学习程序中输入某一特定节日后，计算机可以快速生成与该节日相匹配的批量内容。在广告内容智能化生产方面，国内已经出现领先的技术公司。如广州筷子信息科技有限公司凭借先发优势成功发展为国内领先的智能创意生产及协作SaaS平台。筷子科技旗下的短视频智能制作程序具备短视频智能分拆、脚本推荐、智能混剪功能，也可以使用图片智能制作程序快速输出“千人千面”式广告图像。阿里妈妈创意中心可以为阿里生态用户提供智能制图、智能视频剪辑、基于自然语言算法的智能文案生成等多种人工智能图文设计输出与编辑工具。基于阿里云的智能设计平台“鹿班”可以为用户提供“千人千面”、快速批量的自动化图片设计。在文字内容领域，腾讯珠玑凭借数据、算法、用户兴趣优势，在用户标题定制化要求下，可以实时输出匹配不同社交平台的广告正文，并将内容推荐给精准识别的特定个体。这些智能化广告内容生产方式，极大降低了广告内容生产难度，提高了生产时效性和精准性。
负面效应：庸俗化、共情能力消减与公共性弱化
新技术的应用往往有利于解决某一特定问题，但同时又会带来一些新问题。例如广告内容的智能化生产虽然解决了超级规模化传播与个性化传播之间的矛盾，但同时需要看到，广告内容智能化生产方式产生了广告内容庸俗化、共情能力消减与公共性弱化等负面效应。
（一）广告内容庸俗化
在数字社会中，智能广告内容生产是定向消费者行为与心理洞察之后，依据精准化、个性化原则完成广告展示页面与落地页的设计与制作，这种内容生产方式强调生产时效性。在动态优化理念支配下，广告内容生产始终处于流动之中。换言之，决定智能广告生产与投放的不是远期品牌传播目标，而是不断变化的即时数据反馈。在追求即时传播效果的压力下，广告内容表现更倾向于采取引人注目的标题、夸张的语言修辞、出格的视觉图像来提高用户点击率，这使得智能广告内容生产强化了以短期效果为导向的工具理性，广告庸俗化现象越来越明显，广告的艺术品质与沟通能力在不断降低。
（二）广告内容共情能力消减
智能广告传播无比推崇大数据计算和分析方法，并衍生出大数据中心主义。这种观念认为只要能够顺利采集数据、分析数据、计算数据，基于实时数据反馈的智能广告生产和分发就一定会产生强大而有效的传播效果。当前的人工智能技术尚处于弱人工智能阶段，只具备解决特定场景下单一问题的能力，尚不具备需要自主分析、自主判断等与人类思维相似的通用型问题解决能力。也就是说，以人工智能技术主导的广告内容生产无法真正解读人类的情感意义，也不具备人类独特的意义表征能力，通过动态优化生产的广告内容只是对信仰、情感、价值观等人类深层认知结构的表层化模拟或简单排列组合，这种模拟人类情感的广告内容很难在用户心中真正产生共情效应。另外，在以APP应用为主导的移动互联网生态环境中，全域数据的采集也无法实现。用户使用不同APP应用产生的数据一般只能在平台生态内部沉淀，完整的用户认知与行为数据无法在移动互联网生态中实现。从数据获得的完整性角度而言，广告内容生产中基于部分数据而非全域数据的动态优化逻辑无疑是难以令人信服的。在快速响应机制下，以满足消费者即时兴趣、瞬时需求为目的的信息告知式广告能否与消费者进行深度沟通也是存疑的。
（三）广告内容的公共性弱化
在现代社会中，广告生产实践介入社会生活的过程也是改造社会日常生活实践的过程。在智能广告传播中，智能广告的个性化精准传播不可避免地造成了社会大众对于同一品牌产生了差异化形象感知。另外，广告生产的个性化导致广告内容的碎片化呈现，用户在接触这些为他定制生产的个人化广告内容时，必将窄化了个人的广告接触面，从而“强化用户既有购买习惯”，这也进一步导致广告在不同群体中共同阅读和视听仪式功能的弱化，最终广告的社会整合功能日渐趋于弱化。
（载《传媒观察》2022年5月号，原文约9000字，标题为：广告内容智能化生产的核心内涵、实现路径与负面效应。此为节选，注释、图表从略，学术引用请参考原文。）
【作者简介】袁建，徐州工程学院人文学院广告教研室主任，传播学博士
