程序化创意的现状和路径分析,本文是关于化创意相关毕业论文怎么写与创意和程序化创意和发展路径分析类毕业论文怎么写.
化创意论文参考文献：
| 摘 要| 自2012 年起,程序化购买、实时竞价、数据分析管理等技术不断替代传统媒介投放业务和媒介执行业务的价值；2017 年起,以程序化创意为代表的智能化内容生产技术开始替代传统内容生产服务的价值.随着筷子科技等技术服务商的产品落地,程序化创意技术对现有内容生产的冲击也逐渐清晰,成为学术研究和行业实践新的热点.程序化创意技术目前还处于比较初级的水平,但是在其技术应用过程中已经展现出一定的阶段性价值.本文采用的研究方法主要有案例法、访谈法,在对程序化创意公司相关人员进行访谈、对相关应用案例进行总结分析和对程序化创意技术实际操作的基础上,对程序化创意技术的现状和其阶段性价值做了整体研究,并提出了程序化创意技术的局限性和未来的发展方向.
| 关 键 词 | 程序化创意 大数据 智能化
绪论
(一)问题缘起
2016 年中国程序化广告支出首次超过数字广告支出的一半,并呈持续增长态势,以需求方平台、实时竞价、数据管理平台等为依托的程序化购买技术不断替代着传统广告业务中的消费者分析、媒介策划等专业价值.但是,程序化购买技术只实现了企业生活者一对一的接触,但要实现在不同的时间、不同的地点、不同的场景为不同的生活者提供不同的内容,还需要智能化的内容生产技术的支持.
业界的实践来看,规模化、个性化、即时性内容生产的智能化创意表现和制作技术——程序化创意（Programmatic Creative Platform,简称PCP）技术[1] 已经取得了一定的发展,且商业化势头良好.笔者希望在研究的基础上,对目前程序化创意技术的行业格局和技术对内容生产模式优化的路径有所解释、对阶段性的价值有判断、对技术未来发展的方向有所预测.
(二)研究方法
在研究过程中,笔者有幸参与到2017 年春季学期北京大学陈刚教授主持的课程实践中,实际使用了筷子科技程序化创意技术,并对该公司高管进行访谈,获得了一些内部案例资料.所以论文用到的主要研究方法有案例法、访谈法和实地研究法.
(三)文献综述
程序化创意是大数据时代广告创意内容生产的新兴技术.该领域内的学术研究目前不多,且对程序化创意技术的认识均比较局限.如谭北平（2015）、蔡赟（2015）对程序化创意技术的理解仅仅停留在工具化的阶段,黄琦翔（2016）的研究突破了工具化的初级层次,将程序化创意与程序化购买结合起来,关注了基于元素效果的动态内容优化,张景宇（2016）的研究进一步突破了创意执行的技术化,还关注了投放期间积累的数据对于构建企业品牌长期发展策略的价值.
这些研究都有两个不足之处：第一,对于一项刚刚萌芽的技术,只讨论了概念,没有对技术的完整呈现,对于后期的研究者所能提供的借鉴意义不大；第二,对于程序化创意的价值认识很局限,且没有形成对程序化创意技术渗透路径和未来发展方向的整体认识.这也就是笔者在研究中希望解决的问题.
程序化创意技术现状
(一)技术主体
程序化创意的技术是一种全新的创意模式,是对内容生产方式和组织方式的变革,在这个变革的过程中,技术不断回应复杂的传播环境带来的挑战,原有的服务模式不断优化,也催生了很多新的公司、新的模式,使整个程序化创意的行业格局变的越来越多样化.
2017 年最新的发布的《中国程序化广告技术生态图》中被收录的程序化创意公司有筷子科技、百度霓裳创意服务、Sizmek 和bro（喝彩网）四家,代表了三类不同的技术主体：以筷子科技和bro 为代表的独立技术服务商,其中筷子科技在目前所有程序化创意公司中发展最快、技术最成熟,bro 在Html5程序化创意领域进行深挖；以Sizmek ProgrammaticCreative 为代表的第三方投放或程序化广告服务公司在原有的程序化购买业务基础上发展的程序化创意技术,类似的还有多盟的“智能创编”技术；以百度霓裳为代表的媒体端自有DSP 平台内嵌的智能创意工具.除此之外,企业也在尝试应用程序化创意相关的技术进行自助传播和协同传播,但目前以小型campaign的技术应用为主.例如,在2015 年美国职业橄榄球联盟比赛期间,EA Sports 游戏公司的Madden 疯狂橄榄球运动游戏推出一款Giferator 程序化创意工具,只需简单几步就能够完成个性化的创意Gif.
(二)发展程度
数字生活空间中的内容形式有文字、图片、视频等,在目前的行业格局下,只有图片类型的内容程序化创意领域取得了比较成熟的进展.筷子科技、百度霓裳、Sizmek Programmatic Creative、多盟智能创编、腾讯社交广告内置智能创意工具、喝彩网Html5 快速生成工具等等,都是图片类型的程序化创意工具.图片类程序化创意的易操作性在于,组成图片的各元素的意义比较确定、或者直接是对线下准备好的素材进行批量化操作,整张海报的意义就是各元素意义的叠加,不确定性较弱.
视频类程序化创意是下一个即将到来的技术热潮.与图片相比,视频类创意使生活者注意力更集中且互动性更强,比图片类创意承载的信息更丰富、传播效果更好.视频类程序化创意的难点在于,视频在视觉和听觉上都需要保证音像匹配和前后的自然衔接,其中涉及到的运算量更大,对视频素材的要求也更高.美图秀秀、Flipagram 等软件能够将几张图片或几段短视频迅速合成一段完整视频并配上背景音乐,是视频类内容快速创作的起点；在商业应用中,筷子科技延续其“元素降维”的核心思想正在研发元素级别自动排列组合、批量化制作的程序化视频创意技术,目前在诸如视频尾部品牌logo、促销信息控制等场景已经得到应用.
文字类程序化创意需要比图片和视频处理更高的智能化技术的支持.与图片和视频类内容相比,文字的意义受到语法和语境两方面的控制,同一语义单位在不同的语法和语境下代表的意义不同,所以依靠目前主流的“元素降维”的程序化技术核心思想不能实现纯文创意的规模化、个性化生产,需要引入更多的智能化文本处理技术才能实现.
总的来说,从目前的行业格局来看,不管是程序化购买但都处于以图片类创意为主、以元素排列组合为手段的初级阶段.要理清程序化创意技术的价值,不能以平面的思维看待这些不同的技术发展方向,在下一章,笔者将基于目前程序化创意的发展情况分析其渗透路径.
程序化创意技术发展路径
技术应用的逻辑是在不断的解决问题中向前发展.从这个意义上讲,技术的商业化过程是一个阶段化的过程,在每一阶段,重点解决产业面临的主要问题、主要痛点、主要矛盾.把握住这些阶段性的价值,才能够理解和把握这一技术的发展路径,使研究具有真正的解释力、判断力和预测力.
第一阶段：创意生产工具化,替代低阶设计师的价值
1. 企业的痛点
传播环境的碎片化在逐渐消耗受众的耐心,要尽可能避免单一版本创意、使用去中心化的创意群组.筷子科技基于一项千万级别的真实广告活动数据说明了创意内容多样化的效果.在整个的广告活动过程中,向同一个用户广告的频次控制在3-7 次之间,最终得出的结论是,在向同一人多次同一产品广告的情况下,创意内容的多元化越高,转化效果越好.
但是,互联网传播广告点位及其复杂,例如在腾讯社交广告这一DSP 投放平台中,就有37 种不同的尺寸的展示广告,百度推广平台更多达一百余种.过去,企业的内容生产部门或广告*商通常采用模板化操作的方式提高效率,但是将一个版本的广告内容适配到全部的尺寸,或者素材局部调整带来的整体修改,都需要大规模的、重复性的人工劳动,完全依靠人工服务的手段实现创意的多样化几乎不可能.程序化创意技术首先替代的就是这部分人工劳动.
2. 程序化创意解决方案：PCP 程序化创意工具
在这个问题下,品牌广告主与中小企业面临的问题不同,需求也而不同（表1）.对于创意批量制作的优化在商业的层面也展现出了两种路径：一种是云创意工具的开发,适用于有一定设计能力、对质量要求较高的品牌企业,以筷子科技KuaiPlay 为代表,主要解决尺寸裂变和批量制作的问题；一种是SaaS（Softwareas-a-Service,软件即服务）的开发,适用于缺乏设计能力、对质量要求较低的广大中小企业以筷子科技“一键创意”为代表,主要解决设计能力不足的问题.
（1）针对品牌主：云创意平台
KuaiPlay 云创意平台是筷子科技针对品牌广告主开发的工具性程序化创意技术,遵循传统模板化的创意生产逻辑,用技术控制模板中的内容要素.以展示广告中最常见的banner 为例,通常可以被拆分为Logo、产品、模特、文案、按钮、背景、点缀物等七个内容要素,如表2.
在准备好多样化的素材后,在KuaiPlay 操作界面接近一次设计就可以瞬间实现不同版本素材之间的全排列组合,并且可以适配到所有设定好的尺寸,如图3.
（2）针对中小企业：SaaS 软件企业服务
中小企业的问题在于商户本身缺乏创意能力,同时能够分配给创意内容生产和设计的成本有限.但是中小企业的价值在于其长尾流量.所以在B2B 的业务层面,程序化创意技术商业化的路径为SaaS 软件企业服务工具的开发,以筷子科技的“一键创意”为代表.
一键创意的技术基础是人工智能技术对创意素材的标签化,在标签化的基础之上进行图片需求的自动匹配,能够在几秒钟的时间内迅速生成多张创意以供挑选,而且通过算法能够控制已经被调用过的创意不被提供给含有竞争关系的另一中小企业.这个解决方案面临的问题是素材的来源问题,需要通过与拥有图片库的公司合作.
筷子科技“一键创意”产品的商业模式是按在平台上调用创意的次数收费,且需求量不一样定价不同,量小要高一些,量大则低一些.这种商业模式的挑战有两个：一是如果与每一个中小企业对接,那沟通成本会极高；二是素材版权的问题.但机会是淘宝网、1688、美团网、大众点评等是中小企业的天然聚合地,可以直接与这类聚合平台达成合作,解决了沟通成本的问题.
3. 技术的核心价值
在第一阶段的优化中,技术的核心价值在于解决了大企业内容制作效率和小企业内容制作能力的问题,替代一部分从事内容生产的人员的价值：利用KuaiPlay 程序化创意云制作工具,品牌主原有的设计人员大大提高了效率,大大降低了制作的成本和管理的成本；利用一键实时创意的工具,中小企业可以实时的生成创意,大大降低了创意制作的时间成本.在目前技术的渗透下,企业对内容生产人员人数的要求降低,一部分从事较低级设计工作的人员可能会面临失业的风险.奥美集团大中华区董事长宋秩铭曾表示,面对这个变化,“比较不适应的是创意人员.像奥美已经换了很多人,但是我觉得还差不多有一半的人要被换掉”[2].
第二阶段：创意效果数据化,替代部分程序化广告优化师的价值
1. 企业的痛点
2013 年以来,伴随着中国移动互联网的大爆发,程序化购买基于流量的人群购买取得了快速的发展,但是这一流量红利期正在走向结束.随着流量越来越供不应求,一方面流量的会持续上涨,另一方面人群规模饱和,靠人群优化已不足以实现显著的效果提升.在这样的背景下,程序化广告行业不得不开始重视创意内容对广告效果的贡献度,改变过去所有人在同一个广告点位看到相同广告的内容组织模式,通过内容的精细化运营来最大化单位流量的价值.
有研究显示,创意内容的优化对提高展示广告效果非常有效：广告优化公司广告优化Rocket Fuel 在广泛分析的基础上发现简单的创意优化可以将广告效果提升30-160％ ；专业程序化*商Anagram 通过将化的创意与程序化投放结合的方式给程序化广告创造了出色的效率,其数据是DoubleClick 基准的两倍.[3]
所以,创意的优化是必要的,但是迄今为止没有任何定量的数据可以指导创意优化的方向,这是创意优化这个问题上最大的痛点.程序化创意技术通过将PCP 与DSP 结合解决了这一问题.
2 程序化创意技术解决方案：PCP 与DSP 的结合在上一阶段的KuaiPlay 云创意平台中,将创意从“图片”维度解析到背景、产品图、文案、按钮等“创意元素”级别,在这一阶段的技术逻辑中,将每个元素进行编码使其拥有唯一的ID,创意内容的触发、效果监测、优化、洞察都用标签、数据、算法进行元素级别控制.
首先,要对组成一个完整创意的各部分内容加追踪代码.将云创意模板中用到的所有素材以元素ID标签的形式进行定义,这样针对不同场景的多样化创意就可以通过元素ID 配置融入一段代码里.如图4所示,例如在阿联酋航空台北到巴黎航线的推广案例中,内容代码规定为：
Creative（天气,地域）等于 Background_x｛x1,x2｝+ Slogan_y｛y1,y2｝ + Location_z｛z1,z2｝+ Logo,在这个模板下,内容数据有六个,分别是背景x1、背景x2、文案y1、文案y2、地域z1、地域z2 ；场景数据有两个,分别是天气和地域.将内容转化为数据后,创意的触发规则细化为：
Creative（ 晴, 台北）等于 Background_x1 + Slogan_y1 + Location_z1 + Logo
Creative（ 雨, 台北）等于 Background_x2 + Slogan_y2 + Location_z1 + Logo
Creative（ 晴, 巴黎）等于 Background_x1 + Slogan_y1 + Location_z2 + Logo
Creative（ 雨, 巴黎）等于 Background_x2 + Slogan_y2 + Location_z2 + Logo
当获取了场景代码之后,场景数据符合触发规则,则在广告位上显示该元素组合的内容版本.
在为这些创意的元素添加监测代码之后,进入投放环节的创意不断有数据回流.如图5,每一个元素的效果表现都能够被技术分析出来,针对每一种背景、每一种文案等的数据表现能够清晰的展现在程序化创意技术系统中.这种元素级别的数据标准是KuaiziPCP 首创的,无疑是程序化广告效果分析的一大突破,打开了用定量的方法衡量效果好坏的一扇大门.
3. 技术的核心价值
首先,通过代码控制的创意投放实现了个性化创意的实时触发.利用元素代码直接进行针对不同人群、不同场景的同时投放多版本创意内容,一方面一次性配置好原来人工服务需要多次重复才能完成的工作,另一方面在投放的过程中不会集中收敛于一个同质人群,而是为不同的人提供不同的内容.这种从一对多的内容输出模式到多对多的内容输出模式的转变反映出“内容即服务”的观念.
其次,通过元素级别内容效果监测数据的分析,开创性的解决了创意内容优化的问题.图6 展示了PCP 与DSP 对接后的程序化广告工作流程：DSP 在给Ad Exchange 返回竞价响应同时,把相关的广告位页面信息及用户人群信息告诉PCP,PCP 再根据这些信息匹配一个最适合的创意内容,并通过DSP最终返回给Ad Exchange.PCP 接入带来的最直观的改变是：原来DSP 返回给Ad Exchange 的是通用内容“ad（advertising）”, 接入PCP 后DSP 返回给Ad Exchange 的是加入代码控制的降维内容“adc（advertising creative）”.元素级别的“创意试错”在实时的效果数据回流下得以实现.技术的介入使创意内容生产从对人的经验的信任到对大数据分析的信任,这个一个人给机器下命令到人去理解机器得出的结论的转变过程,流程的优化替代了原本依靠专业经验进行投放优化的人工服务的价值.
第三阶段：创意内容数据化,替代部分传统消费者洞察服务的价值
1. 企业的痛点
上一阶段的程序化创意技术解决方案遵循的是创意优化的逻辑,但是创意生产与创意优化遵循的是不同的逻辑——创意优化是演绎的逻辑,是从不断试错的过程中得出个别性的优化结果的过程；而创意生产是归纳的逻辑,是将试错的结论和经验应用到日常的创意生产工作中.所以,创意实现实时优化后,下一步需要解决的是创意生产的问题,这也是更难解决的问题.
基于程序化创意平台的创意优化的过程将生活者对创意的选择具体化、可视化,这个演绎的过程恰恰是创意经验归纳的基础,在这个过程中积累的不同的生活者对不同创意的反应的数据才是最值得关注的价值.如何将这部分价值最大化,用技术的手段去归纳每一个人对创意的不同偏好,是这个层次的技术要解决的核心问题.
2. 程序化创意技术的解决方案：基于PCP 的创意数据库
从每一个优化的campaign 来说,最后得出的结果都是个别性的,但是指导创意生产的经验需要是一般性的.所以针对创意经验的研究应该围绕创意本身进行,将创意内容本身按照某种标准做标准化、一般化处理,处理的具体办法就是将创意内容标签化.这其中涉及到怎么选择标签和怎么用标签去标注创意两个问题.
（1）标签体系的建设
标签化的目的是将创意内容转化为算法可以理解的语言.理论上讲,为了得到更加详尽的创意经验,对内容的描述应该越详细越好,所以标签要越多越好,那么选择什么样的标签去描述内容就是创意数据化面临的第一个问题.
从创意生产的过程考虑,给创意打什么标签实际上就是“怎么理解创意”的问题,而“怎么理解创意”的问题其实可以反推为“怎么创造创意”问题.按照将创意拆分成元素的逻辑,最基本的元素标签有位置、大小、类别、背景纯度等标签；在此基础之上,更复杂的元素标签体系,如模特这一元素类别下,还有模特个数、性别、人种、身份等.
在图7 的案例中,对帮宝适纸尿裤的创意内容进行标签化分解后,创意内容以数据化的形式存储在创意数据库中.据筷子科技CEO 陈万峰介绍,在其创意数据库中,“有几千个这样的定义”[4].
（2）用智能化技术自动打标签
“千人千面”是企业与生活者沟通的理想状态,且在持续的沟通过程中不断有内容产生,所以依靠人力去给大规模的创意手动打标签是不可能的,需要图像识别等智能化技术的支持.
对于筷子科技来说,利用智能化技术辅助创意标签化、数据化的工作已经有了一定的技术积累.将筷子元素标签化的定义输入到筷子自研发的人工智能的图像识别系统后,算法可以自动识别创意的属性,“比如说,这句话的占比是多少……包括它是促销类还是供销类,到底背景是什么颜色、它的纯度怎么样,这个是单品产品还是组合产品,到底上面有没有模特、模特是小孩还是大人”[5] 都能通过技术的手段、通过算法直接识别.除智能化系统设定的标签系统之外,如果对特定的创意内容有特定的标签,还需要根据情况进行手动的创意标签化和数据化.
将非标准化的创意进行标准化的标签解构后,能够以在创意数据库为基础,以标签为分析维度对创意的表现进行分析,让得出的创意经验得到数据的支持.是否有数据的支持和验证,也恰恰是基于创意数据库的创意经验与以往完全靠人把握的创意经验的最根本的区别.有了创意数据库的基础,在创意生产的阶段遇到的问题都可以在积累的数据资源中寻找准确的答案.例如,从普适性的层面讲,在大多数创意人员的认知中,适用于移动端的创意和适用于PC 端的创意肯定存在差异的,但是没有人能够明确说出移动端的创意内容和PC 端的创意内容各自应该遵循怎样的创意经验.对于这个问题,基于创意数据库的数据分析可以得出明确的结论：移动端的创意内容包含的元件应该少于4 个,关键信息应该整个画幅比例的20% 至40%,文案设计越简单越好；而PC 端创意内容包含的元件可以多至6 个,关键信息占整个画幅比例的10% 到20% 足以,文案的设计可以适当的丰富.[6]
除了这种普适性的数据发现,还可以依据具体行业的创意数据做个性化分析.例如,在电商类企业与生活者沟通的过程中,文案的撰写和选择往往是主观的,对不同的人提供什么样的不同内容也是模糊的；而将不同类别的文案内容进行标签结构后,基于标签化的创意数据库的分析,可以给企业提供明确的创意指引.
3. 技术的核心价值
这一层次的技术的核心价值是颠覆了传统高成本、低效率、抽样性的消费者洞察的方法,以生活者真实数据为基础,实现准确、快速、低成本的生活者洞察.
传统的消费者洞察和市场调研方法大多来自于社会学研究方法,应用范围最广的问卷法、访谈法和实验法,不可避免的存在以偏概全、数据失实、周期太长等缺点.眼动仪、人脸识别等研究方法的引入一定程度上解决了客观性和真实性的问题但是这种方法存在致命的缺陷——成本太高,无法大规模推广与应用.
程序化创意技术系统下,创意的标签化提供了创意经验分析的途径,利用技术的力量进行的创意经验的洞察背后有大数据的支持,对生活者的洞察更加准确、快速、低成本,是对传统问卷和访谈法的缺陷和眼动仪等新型消费者洞察方法的高成本的有力回应.
对于企业来说,与生活者沟通过程中积累的所有创意内容都是了解企业真实受众对于创意真实偏好的来源,是企业宝贵的资源.同时,创意经验的积累从人转移到智能系统中去,将这些创意资产真正沉淀在企业自己的创意数据库中.从企业与生活者沟通的整个闭环来说,基于创意数据库的创意洞察未来一定会替代传统市场调研服务的价值.
存在的问题综合考虑目前的程序化创意的现状和三个发展的阶段,存在两个比较大的问题：
第一,创意元素效果监测方法的局限.
将内容效果的分析降维成了元素效果的分析的方法是开创性的,但是对于元素效果监测的方法却存在一定的局限性.
在目前的技术体系下,元素效果监测采取的办法是识别每一次鼠标点击产生和悬停的位置,以该位置上元素的点击率和悬停率来判定该元素的吸引力.这种监测的方法论其实来自于网站分析中“热力图”分析的方法,基本假设是点击的位置就是感兴趣的位置.展示广告和网站的不同之处在于,对于输出点击行为的受众来说,他们知道展示广告不论点击什么位置最终跳转的落地页是一致的,所以“点击的位置就是感兴趣的位置”的基本假设在这个环境下变成一个概率事件,基于这种假设的元素效果监测方法虽然提供了一种定量的思想并且产生了一定的效果,但是尚有局限.
未来这一问题的解决必须依靠视线识别、表情识别、情绪识别甚至脑电波追踪等人工智能技术和智能化可穿戴设备等才能够得到真正的解决.目前这类技术由于成本较高,之前只在专业的市场调研中使用,近几年开始应用在户外的创新实验中,或许可以给目前的互联网程序化广告提供一定的借鉴意义.例如,2015 年英国广告公司M&C Saatchi 与微软联合开发了一个人工智能的户外广告牌,用虚拟的咖啡品牌Bahio 做了一次实验.该广告牌中内置了微软研发的体感摄像头Kinect,能够捕捉到广告牌前移动的消费者的反应,并在这个过程中沉淀出受欢迎的和不收欢迎的文案和图片.[7] 这种建立在人体识别上的监测方法比热力图量化的方法更加科学.
第二,创意洞察和人群洞察的割裂.
在目前的技术体系下,PCP 程序化创意平台作为一个新的角色加入到整个程序化广告的闭环中,PCP程序化创意平台和DSP 需求方平台之间靠互认ID 来进行创意的对接工作,PCP 对创意的解构和DSP 对人群的解构是互相独立的.凭借人群ID 和创意ID的互认,实现的只是创意触发实时优化上的协同,试错的过程和优化的过程还是互相割裂的.PCP 程序化创意平台并不了解最有效的内容元素是对哪一类人群有效,同样,DSP 需求方平台也不了解最有效的人群到底是对什么样的内容最感兴趣.
产生这种局限性的根本原因是程序化广告领域长期存在的数据壁垒问题,这个问题不解决,技术难以往下推进.在互联网营销领域,技术是没有门槛的,只要投入财力人力技术终归可以获得,数据才是核心资源,所以共享数据很难实现.创意数据和人群数据的割裂阻碍了数据价值的发挥程度,对于企业来说数据没有发挥出最大的价值.从长远来看,数据的透明化一定是未来的发展方向.
程序化创意技术的未来发展方向
（一）从“程序化”创意到“智能化”创意
目前的程序化创意是采用模板基础上的元素排列组合,以人工智能技术辅助专业化内容的生产、甚至是进行原创内容生产,提高专业内容生产的效率、降低专业内容生产的门槛和成本,是未来的发展方向.
2015 年开始美国怀俄明的计算机科学教授杰夫· 克鲁恩开始训练生成对抗网络进行图像生成实验,这一项技术2016 年取得了显著进展（图8）.在2016年的另一项研究中,研究者将自然语言处理技术和生成对抗网络结合,甚至能直接基于一段文字描述生成一张对应的图片（图9）.
如果将这种技术引入程序化创意系统,一方面,它可以为创作人员提供脚本,成为创意工作的辅助力量,大大提高原创内容生产的效率；另一方面,如果技术发展成熟,那么有关摄影和画图的工作有全部被替代的可能.
在目前的技术发展水平下,技术与人的关系往往是互相辅助的,技术能够处理人力所不及的超级规模的数据并从中发现规律,指导人生产更高效、更针对性的内容.在程序化创意未来的发展中,智能化技术会不断的替代人工劳动,能够被技术替代的人工服务会逐渐的丧失其价值.
（二）从智能化“创意”到智能化“内容”
“创意”与“内容”区别在于,创意的生产偏重艺术,是在已有概念和策略基础之上进行智能化艺术创作的过程；而内容的生产更偏向科学,是在艺术创作之前,利用大数据分析和智能化技术快速生成与生活者沟通的策略并在此基础上进行智能化创意生产,是智能化的策略分析和智能化创意生产的结合.
从传统广告创意到智能化创意再到智能化内容,是企业的内容生产策略从big idea 到去中心化的创意群组再到沟通元的转变过程,也是内容策略主导权不断从企业转向生活者的过程.
企业的智能化内容生产应该是生活者主导的内容策略下的程序化创意,所以智能化内容生产的起点是寻找数字生活空间中的沟通元.但是沟通元是动态的、随时在发生变化.在传统的内容策略分析的操作模式下,人工服务难以完成对海量化信息内容的监测和对信息内容策略的分析,唯一的解决办法就是利用技术的力量进行内容的汇聚和分析.
目前此类智能化内容管理分析技术已经得到一定的发展,这类技术与程序化创意技术的结合会产生新的价值：第一,策略环节纳入程序化决策的闭环,代替一部分传统策略人员的价值,以沟通元为策略基础的程序化创意更具有互动性和服务性；第二,除了程序化创意技术本身对内容、点击等行为实时监测,实时的内容管理分析技术还可以及时佐证程序化创意系统输出的内容对于生活者的影响并及时作出调整.
结语：讨论和思考
理论层面：程序化创意技术是创意传播管理理论的一部分
从2007 年起没有现实基础的理论建构,到2012年社会化媒体和社会化传播的兴起印证了理论的方向,最近几年大数据与智能化技术带来的程序化购买技术使创意传播管理理论的落地越来越形成一个完整的闭环.互联网带来的变化是从大众传播向人际传播的变化,技术的发展在不断完善人际传播的过程.程序化购买技术依托DMP 生活者数据管理技术颠覆了大众传播的沟通逻辑,使一对一的沟通成为可能.程序化创意技术依托CMP 内容管理分析技术颠覆了大众传播的内容逻辑,使一对一的内容服务成为可能.
从这个意义上讲,程序化创意技术的发展使创意传播管理理论在营销传播或内容服务方面的应用成为一个完整的闭环.以CMP 内容数据库和DMP 生活者数据库为策略指导,以PCP 程序化创意和DSP 程序化购买技术为手段,企业与生活者的持续的、个性化的沟通模型已经成型.
现实层面：技术的渗透路径和渗透阻力
1. 技术的渗透路径
现代计算机的奠基人冯· 诺依曼曾说,“到底什么是计算机干不了的？只要你把被认为是计算机无法解决的问题描述清楚,计算机就总能找到一种方法解决它.”[10] 对数字传播领域来说,原有的服务无论多么专业,多么成熟,在互联网时代,必须要考虑被技术替代的可能性有多大.[11] 如果技术可以实现,那么原有的人工服务的价值就必然会被替代.在程序化广告的进程中,消费者洞察、策略、媒介、创意等都已经走上被技术替代的命运.
但是,技术的渗透不是偶然性的,而是阶段性的,在时间线上有一定的逻辑关系；技术的渗透也不是片段式的,而是由易到难、一环套一环解决问题.对于程序化创意技术而言,技术的渗透路径也是如此.从最简单的、最独立的创意内容制作开始,技术首先替代的低阶的设计师的价值；然后将创意施加代码控制向投放环节渗透,技术替代的是程序化广告优化师的价值；然后将创意本身打上标签,根据生活者数据投放回流数据分析生活者的偏好,技术开始替代传统消费者洞察的价值；最后程序化创意技术与内容管理技术、程序化购买技术、生活者数据结合,替代的是更上游的策略人员的价值.大数据和智能化技术像是一条引线,先是改变了原有流程中某一些触点,接着由点到线、由线到面,整个内容生产和管理生态系统都受到了影响.可以说,是企业的痛点需求刺激了技术的萌芽,反过来技术的发展又在不断重塑着程序化广告服务模式.
2. 技术的渗透阻力
程序化创意技术已经取代了一部分传统内容生产流程中人的价值,但在每个阶段的技术发展中,仍有一些未解决的问题,阻碍着程序化创意技术的继续渗透.综合来看,整个程序化创意技术的渗透过程无非遇到两种阻力：
第一,技术如何教育行业.
程序化创意技术是为企业服务的,但是目前企业普遍对这一技术的认知度较低,对技术的价值理解不足.前沿技术在起步阶段教育行业的过程往往是最重要的、也是最艰难的过程,需要建立新的价值、新的标准和新的话语方式,这往往因为会动摇传统*商的利益而备受阻力.在目前的阶段,这种来自企业固有思维和行业既有利益的阻力是最大的问题,但这种阻力最终会随着企业压力的加剧而逐渐化解.
第二,数据壁垒.
数据壁垒是限制技术发挥全部价值的阻力,如创意数据库的壁垒使完全自动的程序化创意缺少素材来源,生活者数据的壁垒使创意的偏好不能进行重定向,内容数据的壁垒使程序化创意得到程序化策略决策的指导等等问题.
随着技术成本的降低,技术的门槛性越来越低,任何企业最值得核心资源和核心竞争力都是数据.所以对数据开放的单纯呼号是没有意义的,需要从操作的层面具体考虑各个数据库如何打通.最可行的办法是企业向所有付费的技术服务商索取数据,建立企业自有的数据库,以企业为核心,技术服务商在提供专业的服务.
这种办法目前面临的问题又回到第一点,企业对技术的价值认识不足,还没有自行搭建各种数据库的意识.这个问题同第一个问题一样,会随着企业压力的加剧而有所突破.到那时,与企业相关的数据之前全部打通,数据价值得以最大化的发挥,程序化创意和智能广告将走向一个新的阶段.
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