大模型现在已经在各行业都得到了广泛的应用，而且在广告营销上，大模型的出现可以说是重塑了整个流程和效率。这篇文章，我们来看看作者的看法。

AI技术在广告营销链路上，发挥了重要作用。

meta 在 2024 年第一季度总营收为 364.55 亿美元，其中广告收入为 356.4 亿美元，同比增长 27%。在 2024 年第二季度，meta 营收为 390.7 亿美元，其中广告收入为 383.3 亿美元，同比增长 22%。总体来看，广告在的meta公司的收入占比重是上升的，同时广告模块的同比也是显著提升。

除了竞品公司TikTok 用户时长增长乏力导致部分头部博主转向 Facebook 等其他社交媒体渠道、美国大选和中国电商出海广告投入等因素外，meta的公司的重大的优化手段，得益于其在 AI 加持下算法升级。

我们能看到AI大模型的能力在的广告营销链路上是发挥了重要的作用，能帮助广告主在降本增效，同时能服务于流量媒体的营销提效。本文会拆解AI具体是在发挥那些作用，拉动的广告营销的链路的效果，带动整体广告收入。

从广告营销生态链路来看，我们分为四个大模块，素材内容的生产、用户的理解、素材内容分发、内容承接用户。在这四个环节上，我们如何利用当前的AI大模型能力重塑这个链路，提升的营销效率。

一、生产

从素材内容的生产的视角出发，我们的核心诉求广告的素材创意内容能吸引用的注意力，提升的广告的效果。传统的内容生产是依赖人工，效率也是较低的。

一方面AI基于自然语言处理，快速生成广告文案和广告创意内容，自动化生成创意。另外一方面，AI通过用户对广告的反馈数据，AI对已有的广告创意和内容进行评估和分析，点击率和停留时间，转化数据等，来判断广告的吸引力和有效性，根据分析的结果对广告进行优化迭代，实现创意的优化和改进。

二、理解

在广告营销链路上，对目标用户的理解，我们的才知道用户想要什么，才能精准的给用户提供用户的诉求

这里的核心AI基于目标客户数据，进行洞察分析。一方面，深度数据分析，AI能快速处理和分析海量素材，机遇是数据的深度挖掘，精确低了解目标用户的需求和偏好消费习惯，提供更精确的营销方向；另外，AI基于机器学习和深度学习模型，AI可以对用户未来行为进行预测，预测用户行为。

举个例子，Facebook 的 AI 大模型可以根据用户的浏览历史、搜索记录、点赞、评论、关注等多维度数据，分析用户的兴趣、偏好、需求、心理等特征，从而将用户分为不同的细分市场和人群画像。例如，识别出对户外运动感兴趣、有一定消费能力、年龄在 25-40 岁之间的男性用户群体。广告主针对这些精准定位的受众投放运动装备、户外旅行等相关产品的广告，大大提高了广告的相关性和点击率。通过这种方式，广告主能够更有效地触达目标客户，减少了广告投放的浪费，提高了广告的投资回报率。

三、分发

素材内容生产完成之后，对用户的进行深度洞察之后，我们需要考虑的如何找到这里的供需关系，用户需要什么的内容，我们的能提供什么的内容；以及这里的素材内容的分发效率问题。

那AI大模型在里面核心的优化在于广告的投放平台的能力，广告平台基于素材的生产和用户的洞察分析，帮助广告主，实现精准投放，基于对客户深度洞察，将广告投放到最有可能感兴趣的用户面前，提升广告的曝光率和点击率；另外渠道优化，AI可以对不同的广告渠道进行评估和分析，帮助广告主选择最合适的广告投放渠道。

AI在广告分发效率上，广告平台提供一键的投放能力，广告主明确目标，广告平台帮助广告主去做探索，围绕着目标进行优化。AI 根据不同用户的特征和兴趣爱好，平台能力自动生成个性化的广告内容。AI基于数据精准分析功能，扩展现有广告样式，形成更多广告排序模版。

四、承接

承接是素材内容和用户之间的匹配，这里体现两个方面，一方面AI基于大模型学习，根据效果进行及时的反馈，AI实现实时监控和评估，根据实时数据，进行的广告执行动作的调整；另外一方面，AI可以对广告效果进行归因分析，帮助广告主了解不同影响的对广告效果的影响。

AI可以实现智能化和客户沟通，智能客服，AI驱动的智能客服可以在广告影响过程中雨客户进行互动和沟通；个性化沟通，AI可以根据用户的个人信息和行为数据，为客户提供个性化的沟通和服务。

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