摘要

广告创意是影响广告效果的最重要的因素之一，但是如何评估和优化广告创意，一直是一个难题。传统的方法，如人工评审、A/B测试、点击率等，都有各自的局限性和缺陷。本文将介绍一种新的方法，即利用人工智能大模型，对已有的广告创意进行评估和优化。人工智能大模型，是指能够处理海量数据，具有强大的自然语言理解和生成能力的深度学习模型，如GPT-3、BERT等。通过使用人工智能大模型，我们可以从以下几个方面提升广告创意的质量和效果：

• 客观地分析广告创意的各个维度，如文案、图片、色彩、风格等，给出评分和建议；

• 学习历史的广告创意数据，找出最优的创意组合，提高广告的转化率和收益；

• 生成新的广告创意，增加广告的多样性和创新性，吸引更多的用户注意力；

• 优化已有的广告创意，提升广告的质量和效果，降低广告的成本和风险。

本文将从产品经理的角度，介绍如何利用人工智能大模型对已有创意进行评估的步骤、挑战和解决方案，以及人工智能大模型在数字化营销业务中的应用前景和价值。本文旨在帮助产品经理和运营人员，掌握一种新的广告创意评估和优化的方法，提升广告的效果和竞争力。

广告创意，是指广告中用来传达信息和吸引用户的文字、图片、音频、视频等元素的组合。广告创意是影响广告效果的最重要的因素之一，甚至有研究表明，广告创意的质量，比广告投放的渠道、时间、频次等因素，对广告效果的影响更大。因此，如何评估和优化广告创意，一直是广告业务的核心问题。

传统创意评估的挑战

然而，广告创意的评估和优化，并不是一件容易的事情。传统的方法，如人工评审、A/B测试、点击率等，都有各自的局限性和缺陷。例如：

• 人工评审，是指由专业的广告人员或者目标用户，对广告创意进行主观的评价和反馈。这种方法的优点是，能够考虑到人类的情感、偏好、文化等因素，但是也存在以下的缺点：

• 人工评审的效率低，成本高，难以覆盖大量的广告创意和用户群体；

• 人工评审的结果不一致，受到个人的主观性、情绪、偏见等影响，难以保证评审的公正性和准确性；

• 人工评审的反馈不及时，无法实时地调整和优化广告创意，难以适应市场的变化和竞争。

• A/B测试，是指将不同的广告创意，分别展示给不同的用户群体，比较各个广告创意的效果，如点击率、转化率、收益等，选择最优的广告创意。这种方法的优点是，能够客观地衡量广告创意的效果，但是也存在以下的缺点：

• A/B测试的时间长，需要等待足够的数据积累，才能得出有效的结论，无法快速地验证和迭代广告创意；

• A/B测试的成本高，需要消耗大量的流量和资源，才能保证测试的可靠性，可能导致广告的收益损失；

• A/B测试的范围有限，只能比较有限的几个广告创意，无法发现更多的潜在的优秀的广告创意。

• 点击率，是指广告被点击的次数，除以广告被展示的次数，得到的比例。点击率是衡量广告创意吸引用户注意力的一个常用的指标，但是也存在以下的缺点：

• 点击率不能反映广告创意的质量，有些广告创意可能通过误导、夸张、欺骗等手段，提高点击率，但是并不能提高转化率和收益；

• 点击率不能反映广告创意的多维度，只能反映广告创意的整体效果，不能分析广告创意的各个维度，如文案、图片、色彩、风格等，对广告创意的优化提供指导；

• 点击率不能反映广告创意的创新性，只能反映广告创意的现有效果，不能预测广告创意的未来效果，不能发现新的广告创意的可能性。

综上所述，我们需要一种新的方法，能够克服传统方法的局限性和缺陷，更有效地评估和优化广告创意。这种方法，就是利用人工智能大模型，对已有的广告创意进行评估和优化。人工智能大模型，是指能够处理海量数据，具有强大的自然语言理解和生成能力的深度学习模型，如GPT-3、BERT等。通过使用人工智能大模型，我们可以从以下几个方面提升广告创意的质量和效果：

• 客观地分析广告创意的各个维度，如文案、图片、色彩、风格等，给出评分和建议。人工智能大模型，可以根据广告创意的各个元素，给出一个0到1之间的数值，表示广告创意的质量和效果。例如，对于一个广告创意的文案，人工智能大模型，可以给出以下的评分和建议：

• 文案的清晰度：0.8，表示文案的内容和信息比较清晰，容易理解，但是还有一些不够明确和准确的地方，建议进一步优化；

• 文案的吸引力：0.6，表示文案的语言和风格比较平淡，没有太多的亮点和创意，建议增加一些有趣和有用的内容，提高用户的兴趣和好奇心；

• 文案的说服力：0.7，表示文案的逻辑和论证比较合理，能够说明产品的优势和价值，但是还有一些不够有力和有感的地方，建议增加一些数据和证据，提高用户的信任和行动。

人工智能大模型，也可以对广告创意的其他元素，如图片、色彩、风格等，给出类似的评分和建议，从而帮助我们对广告创意进行全面和客观的分析，找出广告创意的优点和缺点，提出改进的方向和方法。

• 学习历史的广告创意数据，找出最优的创意组合，提高广告的转化率和收益。人工智能大模型，可以根据历史的广告创意数据，学习广告创意和广告效果之间的关系，找出最优的广告创意的组合，提高广告的转化率和收益。例如，对于一个电商平台的广告创意，人工智能大模型，可以给出以下的最优的创意组合：

• 文案：双十一狂欢节，全场五折，限时抢购，错过再等一年！（这个文案能够利用用户的紧迫感和节日氛围，激发用户的购买欲望，突出产品的优惠和稀缺性）

• 图片：一张展示各种商品和折扣的海报，上面有一个大大的倒计时，下面有一个明显的购买按钮。（这个图片能够展示产品的多样性和质量，上面的倒计时能够增加用户的紧迫感，下面的购买按钮能够方便用户的操作和转化）

• 色彩：红色和黄色为主，表示热情和活力。（这个色彩能够符合节日的气氛和主题，也能够吸引用户的注意力，传递产品的价值和信号）

• 生成新的广告创意，增加广告的多样性和创新性，吸引更多的用户注意力。人工智能大模型，可以根据不同的行业、产品、用户、场景等，生成不同的广告创意，增加广告的覆盖面和针对性。人工智能大模型，也可以根据最新的数据和趋势，生成新的广告创意，增加广告的新颖度和前瞻性。例如，对于一个旅游平台的广告创意，人工智能大模型，可以给出以下的新的创意：

• 文案：2024年，你想去哪里？快来参加我们的旅游大抽奖，赢取免费的机票和酒店！

• 图片：一张展示各种旅游目的地和景点的图片，上面有一个旋转的抽奖转盘，下面有一个参与抽奖的按钮。

• 色彩：蓝色和白色为主，表示清新和自由。

• 优化已有的广告创意，提升广告的质量和效果，降低广告的成本和风险。人工智能大模型，可以根据广告创意的评分和建议，对广告创意进行修改和调整，提升广告创意的质量和效果。人工智能大模型，也可以根据广告的规范和法律，对广告创意进行检查和过滤，降低广告的风险和损失。例如，对于一个教育平台的广告创意，人工智能大模型，可以给出以下的优化的方案：

• 文案：想要提高英语水平吗？快来加入我们的在线英语课程，享受专业的教学和个性化的辅导！（修改了原文案中的拼写错误和语法错误，增加了产品的优势和价值）

• 图片：一张展示老师和学生在线互动的图片，上面有一个醒目的免费试听的标签，下面有一个立即报名的按钮。（更换了原图片中的不清晰和不相关的图片，增加了产品的体验和吸引力）

• 色彩：绿色和白色为主，表示安全和信任。（调整了原色彩中的过于鲜艳和刺眼的色彩，增加了产品的专业和可靠）

这个广告创意的组合，是根据历史的广告创意数据，通过人工智能大模型的学习和分析，得出的最优的方案，能够最大程度地提高广告的转化率和收益。当然，这个广告创意的组合，也可以根据不同的行业、产品、用户、场景等，进行相应的调整和优化，以适应不同的需求和环境。

如何利用人工智能大模型对已有创意进行评估

利用人工智能大模型对已有创意进行评估，主要包括以下几个步骤：

收集创意数据

这一步的目的是，获取足够的广告创意的数据，作为人工智能大模型的输入。创意数据可以来自于不同的渠道，如自己的广告平台、竞争对手的广告平台、第三方的广告平台等。创意数据应该包括广告创意的各个元素，如文案、图片、色彩、风格等，以及广告创意的效果指标，如点击率、转化率、收益等。创意数据应该尽量多样化和全面化，覆盖不同的行业、产品、用户、场景等，以便人工智能大模型能够学习到更多的知识和规律。例如，以下是一些创意数据的示例：

训练大模型

这一步的目的是，利用收集到的创意数据，训练一个人工智能大模型，使其能够对广告创意进行评估和优化。训练大模型的方法，可以采用预训练和微调的方式。预训练是指，利用大量的通用的文本数据，如维基百科、新闻、社交媒体等，训练一个具有自然语言理解和生成能力的大模型，如GPT-3、BERT等。微调是指，利用特定的创意数据，对预训练的大模型进行进一步的训练，使其能够适应广告创意的评估和优化的任务。训练大模型的过程，需要考虑以下几个因素：

• 模型的结构和参数。模型的结构和参数，决定了模型的能力和复杂度。一般来说，模型的结构和参数越复杂，模型的能力越强，但是也需要更多的数据和计算资源。因此，需要根据创意数据的规模和质量，以及计算资源的限制，选择合适的模型的结构和参数。例如，以下是一些模型的结构和参数的示例：

• 模型的输入和输出。模型的输入和输出，决定了模型的任务和目标。一般来说，模型的输入是广告创意的各个元素，如文案、图片、色彩、风格等，模型的输出是广告创意的评分和建议。评分是指，对广告创意的各个维度，如文案、图片、色彩、风格等，给出一个0到1之间的数值，表示广告创意的质量和效果。建议是指，对广告创意的各个维度，给出一些改进的意见和方案，如修改文案、更换图片、调整色彩、变换风格等。因此，需要设计合适的模型的输入和输出的格式和内容，以便模型能够准确地完成评估和优化的任务。例如，以下是一个广告创意的输入和输出的示例：

• 输入：**文案：**想要提高英语水平吗？快来加入我们的在线英语课程，享受专业的教学和个性化的辅导！**图片：**一张展示老师和学生在线互动的图片，上面有一个醒目的免费试听的标签，下面有一个立即报名的按钮。**色彩：**绿色和白色。**风格：**安全和信任。

• 输出：**文案的评分：**0.8，表示文案的质量和效果比较高，但是还有一些可以改进的地方。**文案的建议：**增加一些诱惑和吸引用户的内容，如优惠、证书、成功案例等，提高用户的兴趣和行动力。**图片的评分：**0.9，表示图片的质量和效果非常高，能够很好地展示产品的体验和优势。**图片的建议：**无。**色彩的评分：**0.7，表示色彩的质量和效果比较中等，能够符合产品的主题和氛围，但是没有太多的亮点和创意。**色彩的建议：**尝试一些其他的色彩搭配，如蓝色和白色，表示清新和自由，或者红色和白色，表示热情和活力。**风格的评分：**0.8，表示风格的质量和效果比较高，能够传递产品的专业和可靠，但是也有一些可以改进的地方。**风格的建议：**增加一些轻松和幽默的元素，如笑话、表情、动画等，提高用户的亲和和信任。

评估创意

这一步的目的是，利用训练好的人工智能大模型，对已有的广告创意进行评估和优化。评估创意的方法，可以采用批量评估和实时评估的方式。批量评估是指，将一批已有的广告创意，作为模型的输入，得到模型的输出，即广告创意的评分和建议。实时评估是指，将一个新的广告创意，作为模型的输入，得到模型的输出，即广告创意的评分和建议。评估创意的过程，需要考虑以下几个因素：

• 评估的目标和指标。评估的目标和指标，决定了评估的结果和意义。一般来说，评估的目标是提高广告的效果和收益，评估的指标是广告的点击率、转化率、收益等。因此，需要根据不同的行业、产品、用户、场景等，选择合适的评估的目标和指标，以便评估的结果能够反映广告的真实的效果和收益。例如，以下是一些评估的目标和指标的示例：

• 评估的方法和工具。评估的方法和工具，决定了评估的效率和可靠性。一般来说，评估的方法可以分为离线评估和在线评估。离线评估是指，利用历史的广告创意数据，对模型的输出和真实的效果指标进行比较，计算模型的评估指标，如准确率、召回率、F1值等。在线评估是指，利用实时的广告创意数据，对模型的输出和真实的效果指标进行比较，计算模型的评估指标，如平均点击率、平均转化率、平均收益等。评估的工具可以是自己开发的软件、平台、系统等，也可以是第三方提供的服务、接口、API等。因此，需要根据不同的评估的目标和指标，选择合适的评估的方法和工具，以便评估的结果能够有效地反馈给模型和用户。例如，以下是一些评估的方法和工具的示例：

• 评估的结果和反馈。评估的结果和反馈，决定了评估的价值和作用。一般来说，评估的结果是模型对广告创意的评分和建议，评估的反馈是用户对模型的评估的满意度和改进意见。因此，需要以清晰和友好的方式，展示评估的结果和反馈，以便模型和用户能够互相学习和优化。例如，以下是一个评估的结果和反馈的示例：

结语

本文介绍了如何利用人工智能大模型，对已有创意进行评估和优化的方法和意义，以及人工智能大模型在数字化营销业务中的应用前景和价值。本文旨在帮助产品经理和运营人员，掌握一种新的广告创意评估和优化的方法，提升广告的效果和竞争力。本文也提出了一些成为一个优秀的产品经理的建议和要求，希望能够对读者有所启发和帮助。

如果你对本文的内容感兴趣，想要了解更多关于用AI驱动数字化营销业绩增长的知识，欢迎关注我的个人号“产品经理独孤虾”（全网同号），在我的专栏《用AI驱动数字化营销业绩增长》中，我会分享更多的干货和案例，让你成为一个更优秀的产品经理。谢谢你的阅读，期待你的反馈和评论。