營銷迎來下一個拐點，人工智慧可以找回浪費的那一半廣告費嗎？

「這個夢想終於就要實現了，這是我們一切努力的終極目標」，比爾·蓋茨口中的夢想便是人工智慧，藉助外物部分甚至全部取代人腦的計算能力，一直都是人類追求的夢想，從中國古代古老的算籌到後來的圖靈機，再到如今計算能力更強的GPU。

更強的計算能力，更多的數據，也讓被稱作廣告界的哥德巴赫猜想的「沃納梅克之問」有機會被人工智慧解開——「我知道我的廣告費有一半浪費了，但是我不知道是哪一半」。

這種數字廣告的變化也自然會傳導到更前端的媒體，被更多的用戶所感知到。因為媒體與廣告始終都是相伴而生的，從報紙開始，廣告似乎也是內容平台最適合的變現方式，內容從來都是典型的注意力經濟。

如今，變化才剛剛開始。

一、推薦引擎會取代編輯？

1947年，社會心理學家盧因在其《群體生活的渠道》一文中研究分析了，家庭主婦購買食物的決策，以及他們如何向家庭成員推薦事物，進而提出了著名的「把關人理論」：

「信息總是沿著含有門區的某些渠道流動，在那裡，或是根據公正無私的規定，或是根據』守門人』的個人意見，對信息或商品是否被允許進入渠道或繼續在渠道里流動做出決定。」

而在大眾傳媒時代，媒體編輯便承擔了這個把關人的角色，一直到門戶網站時代都是如此。但隨著自媒體的興起，編輯的作用似乎便開始弱化，而以今日頭條為代表的基於推薦引擎的信息流媒體則更是讓把關人變為「演算法」，影響這個演算法的則是內容受眾自己。

以推薦引擎為核心的信息流正在成為主要的內容呈現形式，甚至有消息稱微信都計劃取消訂閱制改為信息流。這樣的故事聽上去十分性感，因為互聯網不僅僅極大地延伸了人們獲取信息的能力，同時也讓受眾能夠自己決定自己接收的內容，而不是被他人影響和改變。

但問題是，單純的人工智慧推薦引擎確實做到了民主地滿足大眾內容需求，但大眾在內容選擇上的盲目性也導致了內容的低俗化。時至今日，人工智慧在閱讀理解上的能力依然不能讓人滿意，NLP、NLU等自然語言技術似乎並沒有像人工智慧在對聲音和圖像的處理上發展得那麼順利。

簡單來說，機器並不能判斷什麼是真正好的內容。而完全依靠用戶，或者大眾的選擇，就容易激發出人們內心深處的人性另一面，就如同在PC互聯網時代，很多網站都會把一些打著擦邊球圖片寫真，作為吸引基礎流量的重要手段。

或許推薦引擎完全取代編輯並沒有那麼容易，人工智慧也更多的是賦能作用，而非顛覆。正如新浪首席運營官兼總裁杜紅在不久前2017年金投賞國際創意節上說的那樣，「智能與人工的關係不是替代，而是融合」。

未來推薦引擎+編輯精選的方式或許將成為內容呈現的主流形式，而反射到媒體對面的廣告業來說，內容平台的品牌和口碑，依然會是影響用戶和廣告主選擇的關鍵因素。

在內容方面有更好口碑和更強人工智慧能力的平台會受到用戶青睞，同時也能夠讓廣告主更加信任，這或許也是杜紅自信的點，因為在很多用戶的觀念中，新浪的內容是可信且有品質的。於是我們也能夠看到無論是華為Mate10這樣的新生事物，還是蘇寧、長安汽車這樣新浪多年的廣告合作商，依然會選擇新浪這樣的平台作為重要的廣告投放目標。

二、興趣帶來的人機互動

而隨著人工智慧技術的發展演進，推薦本身也在變得更加智能化，更貼近於用戶真實的興趣。用戶和內容之間不再是一種被動的關係，而是可以有即時性的互動。

最初，搜索引擎的廣告價值高是因為其能夠精準地掌握用戶需要的是什麼，因為答案就寫在用戶的搜索關鍵詞中。

在隨著用戶一點點地被數字化，用戶在數字世界中的畫像也更加清晰，以Facebook為代表的信息流廣告也在變得更加精準，甚至一定程度上超過了搜索引擎。

如今我們熟悉的微信朋友圈、微博、今日頭條式的Feed流，早在2006年，Facebook就已經推出，包括點贊或喜歡的功能，這種信息展示方式的改變自然也帶來了整個商業模式的改變，如今信息流廣告是Facebook最主要的收入來源，儘管在這之前，這種方式並不被很多人所認可。

就連「定位」理論的提出者特勞特還在2012年發文稱「Facebook公司的廣告會破壞良好的用戶體驗，難以解決用戶被打斷的問題，是一個很難銷售的平台。如果你是追求利潤收入的公司，還是離Facebook遠一點吧。」但事實的結果或許不需要多說。

基於用戶興趣進行的廣告推薦不僅沒有打擾到用戶，反而帶來了更高的轉化率，因為它真正讀懂了用戶需要的是什麼。

在此基礎上，國內的內容平台中新浪則更進一步，首創了重視用戶即時興趣的推薦「即時推」。具體而言就是用戶閱讀完一條內容，返回信息流首頁時，AI推薦引擎會根據剛剛閱讀內容與用戶興趣的相關性，再推薦一條相關的興趣內容，並以動態插入的形式呈現在此前閱讀內容的下方，並持續推薦至用戶興趣結束，跳過興趣推薦內容繼續閱讀。

這一功能最大的結果是抓住了用戶更多的注意力，讓用戶因為興趣而產生更長的閱讀時間。而媒體本身就是一個注意力生意，抓住了更多的注意力，也就意味著可以產生更大的廣告價值。

與此同時，由於在這個過程中更精準的了解到了用戶的興趣，信息流背後的廣告推薦引擎推薦的廣告精準性也便更高，更容易讓廣告主找回自己「失去的那一半廣告費」。

三、人工智慧時代企業如何做營銷？

面對如上的變化，作為生態另一端的廣告主的反應往往都會慢一些，這並不是廣告主本身的問題，而是因為在廣告界始終都是一種新的廣告渠道或形式出現，需要一段時間進行論證和測試，才會有大規模的廣告投放遷移。

當然，互聯網時代加速了這種遷移速度。在2017年年初，阿迪達斯CEO羅斯德便率先跳出來說道，「很明顯，年輕消費者主要是通過移動設備來跟我們進行互動的」，「數字化業務對我們來說是至關重要的；你們不會再看到任何電視廣告了」。

儘管在中國，廣告界或許暫時還不會出現如此決絕的決定，但我也看到在信息流大熱了一段時間之後，這種影響也傳導到了廣告界，廣告主一端也在積極求變。

而沒有變的或許是對好內容的需求，好的內容依然是稀缺的，無論分發渠道、推薦演算法如何變化。新浪首席運營官兼總裁杜紅曾提到的兩個數字，目前頭部媒體的閱讀量佔整體的70%以上，而頭部媒體的通讀率更會高達80%，即有80%的人選擇將頭部媒體的文章、短視頻、或圖集看完。

由此可見，用戶依然是需要好的內容來消費，儘管一些獵奇性、標題黨內容會一時熱鬧，但好內容終究還是會佔據用戶最多的注意力。因此企業依然還是會選擇將預算投放到好內容聚集的地方，因為那裡有更高質量的用戶，能夠帶來更大的投入產出比。

廣告和用戶體驗之間絕不是一種互相傷害，廣告依然需要圍繞和運用好的內容來做營銷，而用戶同樣也需要廣告本身提供的信息價值，以及整個免費的注意力經濟生態。而人工智慧給營銷也將帶來前所未有的變革，他們不僅可以使營銷的內容更具針對性，而且使企業與客戶溝通的時機、頻率和渠道都更具效率。

傳統營銷往往優先考慮產品的特點、定位，再去尋找潛在消費者，而藉助人工智慧，企業可以預先全面地了解到消費者的歷史行為、實時動態、未來傾向，進而幫助品牌深層次地了解用戶的所思所想和消費決策，最終通過個性化推送為品牌和消費者雙方最大化價值。

人工智慧的出現，讓公司預測趨勢的把握大大提高。企業從不計其數的渠道獲取各種數據，再經過精密分析後，這些數據都將成為企業做出決策的依據。精明的營銷者或許都應該意識到，藉助人工智慧將能夠使自己洞悉先機。

很顯然，當下市場營銷將會在人工智慧之下實現一次顛覆。未來的營銷，消費者將不再是旁觀者，而是會成為營銷一部分。然而，我們沒有理由感到恐懼，因為這種改變將可以幫助企業擁有更強的競爭力和市場表現。

這是一個公平的生意，早在1652年，第一個咖啡廣告等在英國倫敦街頭的周刊上時便開始了。只不過這一次，人工智慧為這個生意帶來了新的玩法，讓人工的價值放大的同時，也帶來了更多的智能，以彌補人工的不足。

人工智慧只是像歷史上無數次的技術革命一樣，在為媒體和廣告業做著加法或乘法，只是這一次會是終局，或許比爾·蓋茨自己也預言不準。但或許能夠預言準的是，在人工智慧與營銷的融合中，人並不會缺席。