从传统公关公司成功转型为营销科技公司的蓝色光标（以下简称「蓝标」），是近年来营销服务机构转型探索的典型。
从传统公关公司成功转型为营销科技公司的蓝色光标（以下简称「蓝标」），是近年来营销服务机构转型探索的典型。2021 年是蓝标开启数据科技发展战略的第 9 个年头，把握住每一个技术节点的跃进，是其转型战略得以顺利推进的重要原因之一。2020 年，蓝标发布了自主研发的全新智能营销产品销博特，并在此后不断升级，智能创意亦成为其重要场景功能之一。近日，本刊专访了蓝色光标智能营销助手销博特的项目负责人洪磊，了解蓝标对于创意乃至智能创意的理解与探索。
智能时代带来了营销行业的颠覆性变革，从媒介投放到广告创意，营销生态中各类角色的业务范畴逐渐产生交集，营销科学与创意艺术的融合也走向新的发展道路。显然，不同机构对于创意的认知和态度，在很大程度上决定了其对于创意与技术融合的理解与探索。蓝标认同一般意义上「Big Idea」需要较强艺术性的认知，也肯定创意本身完全可以从科学与计算的角度去拆解、重构、创新的可能。面对古老的创意究竟是科学还是艺术的争论，蓝标正努力摸索出一条智能时代科学与艺术相融合的道路。
无论是 AI 赋能创意的销博特、智能创意辅助系统蓝标在线，还是创意智能生成和投放平台 UGdesk，蓝标一系列智能创意产品的推出和产品上线后的多次迭代，足以表明蓝标在智能创意的实践层面是一个典型的「科学派」。谈及创意走向智能化的可能性，洪磊的态度是积极且乐观的：「在大数据和人工智能的加持下，科学和艺术的融合拥有了更大的可能，会呈现出更多元的方式。」
首先，蓝标倡导的是一种科学与艺术的融合观，如何定义和理解创意才是关键。比起前沿的「智能创意」概念，蓝标更愿意称其为「辅助创意」。洪磊表示，「总的来说辅助创意这件事是完全可控的，但现阶段的关键就在于我们如何去定义创意」，并以第三方创意服务机构和互联网媒体平台为例，指出了不同行业角色对于创意的理解差异。在蓝标看来，创意的过程是一种发掘独特观念，并将已有概念以新的方式重新组合的过程。「虽然行业内对于创意的理解角度会有不同，但机器辅助创意的层面是需要关注的。」洪磊坦言道，并提出自己对创意的三层理解：「首先是执行层的创意，即可执行的营销实施点，如 TVC、海报、视频等；其次是解决方案层的创意，往往通过一句 slogan 或主视觉海报表现出来，可围绕其进行相应延伸；最后是品牌定位层的创意，这就会有比较明显的差异了。」
其次，基于自身对创意的理解，蓝标认为智能时代的创意活动本身，显得更加「有迹可循」。洪磊表示：「智能让创意的科学逻辑更加凸显，这主要体现在广告创意的落地。」前文谈到，蓝标所认为的创意是一种概念不断组合与发散的过程，这本身就蕴含着一定科学逻辑。因此，洪磊也进一步表示，创意本身是能够通过科学计算的方式去实现的，这也将成为蓝标未来研究的重心。尤其在广告营销行业都在倡导科学营销方法论的背景下，创意已经成为广告活动智能化运作中一个联动全流程的关键中介，其走向智能化发展也是一种必然。与此同时，蓝标也强调机器辅助和启发创意人的重要性。「不能忽视机器对创意人的启发。」洪磊在采访中说道。尽管现阶段的机器生产创意成品饱受创意人的诟病，但技术确实能为创意人带来诸多灵感的指引。机器创意的生产和头脑风暴一样，背后也有其自身的「碰撞逻辑」，即大数据交叉运算。在洪磊看来，销博特等智能创意工具，是创意团队在进行头脑风暴过程中的灵感发散的重要辅助，同时加速了团队的提案效率。因此当前所谓的机器创意或者智能创意则更多被理解为团队「创意工作台」的存在，即作为推动大创意生产的辅助协作平台。
科学与艺术结合的创意理念在蓝标的智能创意工具销博特中得到了具体的体现。自 2020 年 7 月上线运营以来，销博经历了 6 次迭代，通过大数据、AI 等技术赋能 AI 创意生产。洪磊将这套创意工具解读为洞察层、创意层、人机交互层、规划层、执行层 5 个部分，透过这一工具，也让我们看到了蓝标在实践创意层面已经形成一套可行的科学方法论。
创意洞察层体现为受众群特征分析与文化趋势的把握，是创意生产的逻辑起点，也是洪磊所认为的整个方法论的「基因」。在受众群特征分析层面，销博特可通过对用户调研数据的标签化来实现。在文化趋势层面，由于文化理解本身的主观性，导致其难以通过数据匹配得出准确结论。「用组合的方式代替计算」，这是洪磊及其团队提出的解决方案：「通过对自身标签体系的组合，至少能了解消费者的价值观、体验感等内容。」
在创意的生产层，销博特通过引入「熵」的概念，尝试用机器生产创意。「熵」的本义是体系混乱与不确定的程度，在机器创意的生产逻辑中，洪磊更认为，「熵的概念就是组合，把所有相关数据进行关联。当算法足够好，系统就会生成大量新创意火花」。这就回到了理解创意这一问题的本源。洪磊认为，机器创意会从「方法」和「智慧」两个层面入手，前者包括联想法、发散法、递推法等创意生成套路，后者则会基于知识积累的数据标签和案例标签进行创意经验智慧的积累。数据洞察则是二者得以实现的前提。
在人机交互层，销博特的运作逻辑是更关注机器辅助之下，创意本身与人类之间的关系。结合生成式对抗网络、词向量、自然语言处理等人工智能技术，计算机将创意火花转化成人类可以理解的创意内容。其中，生成式对抗网络用来发散创意的生成，词向量用来捕捉创意发布时机，自然语言处理则来辅助创意概念的生产。
在规划层与执行层，创意配合整个营销活动落地执行。正如洪磊对辅助创意的理解，「创意的执行是可以通过机器来完成的。整个营销创意的主题、趋势、结论、分析等，都可以在这一过程进行完善」。所谓规划，则是运用推理机制、解释系统和知识获取的方式，对创意活动、落地场景或趋势进行分析和预判。执行则是具体到视频、图文、小程序等具体创意形态上的落地过程。洪磊表示：「之前的创意执行往往需要人力来完成，但现在机器辅助、完善创意的落地已经成为可能。」
总体而言，销博特这套创意工具的运作逻辑，与蓝标自身对于创意的理解相呼应。寻求广告创意科学与技术的融合目标，在战略与实践层面均体现得淋漓尽致。
从销博特工具背后的创意方法论中不难看出，数据与技术是创意机器运作的两大基本引擎。巩固并优化数据与 AI 实力成为蓝标在创意智能化道路上的难点与关键。对此，洪磊进一步总结了销博特在数据与技术领域的探索之路。
从销博特的诞生背景便可看出，数据需求一直是推动产品不断升级与优化的核心动力。「最早我所在的数据部门在线上平台与策划部对接中为其提供人群数据画像，后来我们尝试相继把一些行业报告、企业案例添加进去，并把一些相应的要素与板块进行组合。」洪磊坦言，「不断优化与发展之下，平台组合的功能模块越来越多，销博特也应运而生。」可以说，销博特的孵化历程也是蓝标数据收集、分析与应用的实践历程，工具应用的拓展与功能的叠加是基于关联数据的组合的必然结果。「随着数据的持续输入，产品迭代的节奏加快，智能工具也会越来越好用。」洪磊补充道。
在产品功能初具雏形之后，销博特仍将数据收集、分析与可视化作为优化产品的重要抓手，以此提升数据的应用效率。在谈及创意工具的布局思路时，洪磊表示对基础素材的补充方面，「第一步肯定是数据」，包括人群、品类、触媒习惯、品牌偏好等调研数据的收集与存储。随着媒体平台愈发多元，品牌受众也在不断分散，多渠道的数据收集则成为销博特巩固数据能力的重要手段。从数据源来看，销博特主要收集线下调研数据、微博数据、App 上的浏览行为数据 3 类。其中，调研数据可以获得品牌使用者对产品品牌的使用反馈，社交数据可以获得品牌讨论者对品牌的讨论分析，浏览行为数据可以获得品牌关注者一般用户行为及偏好。
数据采集后，对人群数据的交叉计算与洞察，也是蓝标销博特发散创意灵感的关键步骤。洪磊解释：「通过系统生成的关键词捕捉到品牌相关的条目、区域和类别，最终所有数据会通过数学计算可视化为一张图，从计算的角度上来说颜色越深的地方，或体现高关联度的密集人群，或者是高『病毒效应』的区域。将图中两处地方进行结合后，就形成了机器所谓的定位。」
多维度数据的持续积累为 AI 技术能力提供了不断学习与优化的可能。而在人工智能与创意生产的应用过程中，蓝标也始终将「科学与艺术」结合的理念根植于心，借助智能化技术和工具辅助创意人员的灵感激发与效率提升。
首先，蓝标基于自身长期营销服务经验，为销博特构建了一套语料库和专家系统，试图模拟创意人的思维方式，从而提供更专业的创意灵感。从基于词向量技术对标签进行组合、标签的语义分析与关联匹配，到最后生成新的创意，洪磊指出这是一个人与机器在交互中互相学习的过程：AI 给创意团队提供的灵感，不管最终是以几个关键词，还是一句 slogan 的形式，团队都能从系统给出的结果中发散思维，而机器也不断在模拟学习人的创意思维。对蓝标而言，其智能创意生产系统以及机器创意工具，更像是一个「智囊团」的角色。
洪磊以某车企品牌为例，详细展示了 AI 对于创意灵感的辅助全过程。「我们首先会对这一品牌给出一两个关键词，比如『激情、进取』，通过这两个关键词，销博特便可以通过词向量去计算相关的延展词，并不断循环。」洪磊表示。当确定了所选的关键词后，机器便会在后台匹配与更新，并生成新的符合该品牌的词条。在明确品牌传播核心点后，机器则开始对受众人群进行分析和营销传播规划推荐。「从生成结果看，机器认为该品牌目标受众是卓越潮流的一代，并持有进取精神。同时，机器还提供了几个可以利用的传播时间节点，比如五四青年节、国际人类团结日，甚至如华罗庚这样的名人。」洪磊表示，以上功能的实现均基于蓝标自建的语料库，词与词之间的关联匹配也是基于自身算法推演而来。
其次，蓝标将 AI 技术运用在整个创意工作流程中，从而提升创意人才的工作效率，将更多精力集中在创意本身。销博特的产品功能涉及智能策划、新闻易稿、品宣文案、创意风暴、品牌主张、一键海报、logo 图腾等，基本涵盖了 4A 创意服务的所有流程，既包括机器自动化生成，也会有人工参与式生成。因此，不管是作为一个创意孵化的在线协作平台，抑或是一个集合了大量案例素材数据的「智库」式专家系统，现阶段的智能创意工具都更体现出「辅助性」与「参与式」的价值特征。从结果上看，智能创意工具也的确带来了创意人效率的提升。「以前团队要大约一周才能完成初步策划方案，现在时间都大大提前了。」洪磊补充道。
最后，在创意策划经验不断累积与学习的过程中，蓝标也建立了对于创意内容的 AI 评估与优化模型，让机器更好地为人所用。目前，销博特会将营销内容形式和人群心理属性进行分类，结合「10 万+」策划案的微标签处理能力，建立人群与内容形式的对应关系，并通过机器学习训练，不断矫正匹配模型的精确度，用于营销内容（如海报、传播标语、视频风格、创意想法等）的评估与优化。
从采访过程中，我们也深深感受到智能创意工具的应用局限性，也意识到创意智能化发展仍处于起步阶段。一方面，创意服务体系虽已功能完备，但仍需结合不同客户的差异化需求进行改造升级。另一方面，智能创意工具体系的升级仍脱离不开专业人才与经验能力的累积。未来蓝标要在创意智能化领域迈上新台阶，针对客户的差异化需求洞察与人才经验的能力积累缺一不可。
相比创意行业的其他服务角色，蓝标深知自身的创意服务定位与价值。「不同于互联网公司，他们产品所生产的智能创意的效果可以直接用流量来检测与衡量。」洪磊表示。针对服务客户的需求场景、需求程度、产品接受度等方面进行全面了解，并针对不同行业、城市、体量的客户，提供差异化的服务方式，是蓝标未来优化创意服务体系的一大目标。
一方面，定制化创意服务方案依旧是关键，不同级别的客户，智能创意产品在其对应的服务方案中所占比重也大有不同。洪磊在采访中说：「蓝标做过市场调研，一般来说，对大客户而言，他们会更直接要求部署到其私域的全套的方案结果，相应就会降低对智能创意生产这一环节；或者我们智能系统中的数据对他们有价值，客户也会考虑我们的产品。」但洪磊也谈到了智能创意产品在服务大客户过程中的局限，「尤其是对高级别的客户而言，他们可能一开始觉得我们的产品很新奇、有趣，可以快速生产出一些创意方案，但在实际应用过程中，智能生成创意的体量还是无法解决大客户的需求」。据洪磊透露，智能创意工具更多应用在二三线城市的中小型客户群，目的是借助这一思维发散工具快速获得创意小灵感，这与其想要快速融入市场的目标也是相匹配的。
另一方面，在数字营销传播实践中，不同规模客户对智能产品的需求差异更具体表现为数据的差异。结合不同数据需求考虑定制化创意服务，也是蓝标未来要解决的问题。洪磊对此表示：「数据需求的场景是完全不同的。比如我们为一个集团大客户提供策划服务时，它们集团内部的需求也会有很大的差异，尤其是集团旗下的不同品类、品牌，对数据的需求都不一样；而对一家独立企业而言，它可能就不需要这么庞大的数据，但它会更倾向于使用更深层、细致与垂直的商业数据，以及他们可能会要求基于他们以往的语料库进行具体的策划，以维持他们自己的风格。」
前文提到，创意智能化仍处于发展初期阶段，工具体系的完善与优化也并非能够一蹴而就。对于蓝标而言，技术人才的储备与经验优势的累积则是其提升智能化服务能力的两大抓手。
一方面，创意人才在实践中仍缺乏数据思维与技术应用能力，既懂营销创意又懂数据的人才建设与储备需要提升日程。「当前所谓的『内容不再奏效』的说法不是内容创意本身的问题，而在于做内容的团队在具体实践中缺乏数据的参考和成本的概念。」从营销人本身的能力与素养来看，洪磊在对当前智能创意工具使用现状的分析中也提出了如下感慨：「在当前营销环境中，数据里找洞察、用数据支持营销决策是当下最主流、也是最科学的营销方法。未来的营销人一定要在技术层面上具有敏感度，并能自觉借助技术提升其洞察力。既懂营销，又懂数据是营销人基本的职业素养。」因此，洪磊对于营销与创意人才也提出了一定期望：「营销人也需要学习，既包括理论层面的统计学基础、大数据营销的方法论等，又需要懂在营销策划实践中对各种工具性能的掌握以及具体的应用。」
另一方面，营销与创意经验的持续累积与相关数据资产的转化，是蓝标得以应对创意智能化之争的核心竞争力。从本次采访中可以感受到，蓝标在智能化浪潮中加快对创意智能工具的研发进程不仅仅是为了强调其作为营销科技公司的定位。在数据作为企业核心资产的当下，蓝标数字转型的进展与服务经验的累积是一个同步的过程。基于 25 年来的行业服务经验构建自有案例库与语料库，不断完善智能创意产品的服务架构，也意味着蓝标行业服务经验在数字时代得以强化。
总体来看，蓝标在人才储备、团队智慧、服务思路等文化层面的「软实力」，以及由智能技术赋能，在产品开发、数据库建立等方面的「硬实力」，共同构建了蓝标当前的竞争优势，也是蓝标未来在营销创意生态中进行企业价值规划、明晰自身定位、保持文化调性的基础。
不管是「机器创意」还是蓝标所理解的「机器辅助创意」，对所谓创意智能化生产的探讨最终反映的是一个更本质的哲学层面上人与技术的关系问题。智能技术有如「洪水猛兽」，给营销人在其专业能力上的冲击是巨大的，机器算法在内容标签和用户标签双向匹配过程中展现的精准与高效，是创意人无法基于其传统的经验洞察实现的。以蓝标为代表的广告公司在追赶技术步伐的同时，也在反思创意人在智能化浪潮中的迷失和未来的方向。但从蓝标表明「技术绝不会完全替代创意生产」的态度来看，至少在当前的创意生产领域，人依旧站在了技术的前列，而进一步探讨这种替代的程度，则需要我们在人与机器的交互协同和行业实践中找寻答案。
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