主要用于记录，大模型在广告行业的一些现状
1 AI时代核心发展趋势
从“广而告之”到“精准窄告”
- 核心逻辑：通过AI技术（如大模型、用户行为分析）实现用户需求与商品的超精准匹配，减少无效触达，提升转化效率。
- 技术支撑：动态建模用户意图、实时反馈优化广告策略。
内容生成与交互的智能化
- AIGC驱动创意生产：从文案、图片到视频的自动化生成，支持多模态（文本+视觉+语音）内容适配不同场景。
- 交互式广告崛起：用户与广告的实时互动（如游戏化广告、虚拟试穿、对话式推荐），模糊广告与服务的边界。
- 广告生产全面自动化，AIGC技术大幅降低广告制作成本，实现“零人工”的文案、图片、视频生成，甚至动态优化投放策略。
案例：广告主输入产品信息后，AI自动生成100个广告变体并实时测试效果。
广告与服务的深度融合
- 全链路闭环：广告直接嵌入交易场景（如电商直播、社交平台“边看边买”），缩短用户决策路径。
- AI Agent（智能体）：在用户全生命周期中提供陪伴式服务（如购物决策助手、售后客服），广告成为服务的一部分。
全球化与本地化的矛盾统一
- 技术适配：AIGC支持多语言、多文化场景的广告生成（如跨国品牌一键生成本土化素材）。
- 文化敏感性：大模型需规避宗教、价值观冲突（如东南亚市场的禁忌内容）。
2 未来AIGC与大模型搜索的形态
搜索广告升级版：
传统搜索栏→大模型驱动的“需求理解+解决方案推荐”（如搜索“周末放松”推荐周边温泉酒店+优惠券）。
信息流中的动态广告：
根据用户实时场景（如天气、地理位置）推送个性化内容（雨天推荐外卖优惠）。
虚拟助手与智能设备：
手机负一屏、智能手表推送的轻量化广告（如健身手环推荐运动饮料）。
游戏与娱乐场景：
游戏内道具植入品牌元素（如《堡垒之夜》虚拟演唱会中的品牌露出）、短视频平台的情节定制广告。
电商场景
- 智能导购：AI根据用户浏览历史生成个性化商品推荐（如“您上次看的跑步鞋已降价，搭配这款运动袜更划算”）。
- 虚拟试用：AIGC生成用户穿戴/使用商品的虚拟效果（如口红试色、家具摆放）。
本地生活服务
- 场景化推荐：结合用户地理位置、时间、天气推送服务（如雨天推荐打车优惠券）。
- 语音入口竞价：用户通过语音助手找餐厅时，商家竞标推荐位（类似搜索广告的语音版）。
3 挑战与未来方向
技术挑战
- 生成内容的可信度：AIGC可能产生虚假信息（如过度美化的商品描述），需结合人工审核。
- 隐私与数据安全：用户行为数据的合规使用（如GDPR、个人信息保护法）。
行业挑战
- 就业结构调整：低水平创意岗位减少，高阶岗位（策略设计、AI训练师）需求上升。
- 用户体验平衡：避免过度精准推荐引发“信息茧房”或骚扰感。
未来方向
- 人机协同模式：AI负责效率（生成、投放），人类负责创意策划与情感共鸣。
- 技术向善实践：通过AIGC减少虚假广告、提升信息真实性（如AI自动识别夸大宣传）。