周 杨

（淮阴师范学院传媒学院 江苏 淮安 221009）

0 引言

在数字信息时代，营销业态的变革促使广告媒体在内容生产与投放渠道等方面进入一个全新的发展阶段。在互联网广告规模长期稳定增长的行业背景下，我国互联网企业的流量运营竞争已转化为存量竞争，以客户为导向的提高留存率、活跃度和提升新客户的转化率逐渐成为广告主营销目标的核心[1]。至此，互联网商业营销流量步入存量时代。从社会群体受众的媒介接触习惯来看，移动终端的普及与互联网平台的多元化使得信息传播的接受触点日趋分散，社会大众习惯于在各个信息通道之间进行往复式的切换，传统式信息流广告的转化能效下降迅速。过去，依赖平台与渠道的规模化投放策略难以实现有效到达与认知触动的营销目标。因此，传统媒介平台的批量化内容生产模式难以适应市场发展，生产范式有待全面革新。

面对企业经营压力与更高的效果预期，智能化的信息内容生成为突破广告投放能效的瓶颈提供了可能性空间与未来发展方向。随着人工智能技术的不断发展，依托互联网大数据的支撑，智能广告一定程度上能够实现在信息处理与内容生成方面的产业升级。一方面，互联网信息采集能力的不断增强，使得海量的数据信息亟需相应的实时处理与分析能力，保障在营销过程中的动态调整空间与及时的监测反馈能力；另一方面，互联网信息技术手段的不断丰富，在人工智能的加持下，通过广告投放实时监测相应的广告效果数据，获得准确和及时的广告反馈，并借助AI机器学习技术，根据不同的场景信息条件主动做出相应的实时应对，不断优化并提升广告效果[2]。至此，智能广告凭借强大的信息搜集与处理能力，在流程上实现由前端利用社会网络分析技术，挖掘多端异构的消费者市场大数据，从而进行智能化的分析、预测消费者真实准确的消费需求[3]；到后端依托机器学习能力与AI神经网络技术，实现自主搜集与创作，实时定向投放智能化广告程序；最后在尾端通过多维度的实时广告效果的监测与评估，将广告投放过程中存在的问题进行及时反馈，实现广告策略的动态调整，不断提升广告投放的实际效果与转化能效。

在数字化营销竞争日益激烈的当下，信息流广告在互联网营销投放中普遍面临能效提升有限的困境：从信息传播角度，在各类新品宣发以及节假日等营销场景中，传统意义上追求更高曝光量的规模化的信息流广告投放策略普遍面临效率不高的困境；从传播主体的角度，各类互联网广告信息无论是排期规模还是信息密度都进入了高度集中时期，一定程度上使得获取受众认知注意力的成本不断提高，在创意表现形式上与目标群体之间的契合程度始终偏低。至此，在机器学习与神经网络技术不断走向成熟的当下，智能化生产为信息流广告效果的提升提供了继续发展的空间与突破创新的方向。

1 信息流广告的概念与智能化发展

信息流广告是指不同用户在使用互联网产品过程中，包括在使用社交、资讯、视听等信息流工具时，由广告商投放并主动推送的与广告产品内容、功能混排在一起的一种广告类型[4]。在表现形式上，信息流广告通常以定向投放方式融入用户语境，具有一定的原生广告特征。自2006年开始，有着强大社交传播力与媒介影响力的互联网公司Facebook首次在互联网媒介渠道中规模化投放信息流广告。随着移动互联网的普及，信息流广告在各类互联网终端设备当中所能够呈现的内容形式越发多样，载体平台日趋多元。我国移动信息通信技术的快速迭代，各类便携式网络设备如智能手机、平板电脑、电子阅读器等进一步改变了社会群体对互联网内容的认知方式与使用习惯。自2010年开始，大量移动应用程序app进入爆发式增长的发展时期，用户规模不断扩大，社会影响力不断提升。在这个过程中，信息流广告凭借其自身高度的融合性特征与即时便捷的传播效率，逐步被各大互联网平台公司所采用。2012年6月，国内著名公众社交平台新浪微博正式将信息流广告进行商业化投放，吸引各类广告公司的竞价购买。随后，腾讯新闻、网易新闻以及今日头条等各类聚合式资讯平台纷纷加入信息流广告的发展热潮之中，凭借其所表现出的信息阅读体验、广告结合程度、应用范围以及投放效果等方面的优势，信息流广告进入高速发展的繁荣期。

到2016年底，各类头部互联网媒介平台的群体化涌入使得我国信息流广告的市场体量与投放规模不断扩张，广告市场份额已经超过了全球的11%占比。与此同时，面对庞大的信息流平台投放，传统排期式的以流量为主导的广告投放策略，从市场效果反馈来看，难以获得与前期投入相匹配的传播效率。此时，互联网高密度与高容量的信息搜集工作所需要的实时处理与分析能力，使得人工智能技术开始在广告行业规模化普及。以人工智能为核心的信息技术在一定程度上推动了信息流广告的升级迭代，从生产范式层实现了整体变革。投放更精准、分析性更全面、创作更及时等一系列全新的特征属性，让信息流广告的智能化生产逐渐占据相当的市场地位。

2 全链提效——高效曝光推动认知转化

所谓广告的智能化生产实际是指针对精准的消费者画像，通过自然语言处理和深度学习等技术，根据消费者需求对文字、图形等创意元素进行智能创意组合，制作千人千面乃至一人千面的个性化广告。从内容传播角度来看，人工智能技术的加持使得信息流广告实现了生产全链路的变革与升级，将传统意义上以单一维度的媒体曝光指标的追求，向以有效认知转化率为核心的全面广告效果为目标的转变。

2.1 实时多维的智能创作，提升曝光精度

互联网媒体发展到今天，其表现形式与内容特征呈现多元化的发展态势，丰富的内容选择与社会群体在信息获取自主空间的加强，使得用户在使用习惯上与互联网媒介的早期发展阶段存在显著差异。具体来说，越来越多的网络用户在信息获取的行为路径上不再保持单一的线性特征，而是在各类平台之间进行更多的跨场景跳跃。这种能够在媒介平台之间进行的路径迁移行为，为传统广告投放的内容构成提出了更高维度的生产要求。互联网时代信息手段丰富程度的不断提升，使得接收终端的综合媒介体验快速革新。因此，人工智能技术在信息流广告的内容创作方面利用机器学习技术与强大信息采集能力，实现对更多复杂场景的应用适配，为统一化的广告营销传播策略提供跨越式的场景打通能力。

事实上，传统的广告内容生产方式在路径上需要对素材的搜集与创作环节投放大量的社会资源，在一定程度上使得前期的目标群体的匹配信息存在时间上的迟滞空间。相较而言，智能化广告生产能够充分发挥即时性的生产特征，实现对目标受众群体进行更大规模的覆盖，将品牌带到更广泛、更多元的用户圈层面前。在此基础上，数字信息时代各媒介平台的市场细分战略不断推进，使得用户群体在信息接受选择方面有着更多的自主决定空间，信息内容成为传播路径中进行互联与迁移的关键因素之一。因此，智能化的数据分析能够结合信息内容进行及时有效的传播监测，更快地将相应策略调整进行快速应用，通过在多维场景中进行程序化持续沟通，将曝光精度不断提升。

2.2 高度贴合的表现形式，实现高效转化

随着传统的信息流广告在表现形式上日趋扁平化，媒介受众对传统意义上进行统一规模化投放的广告产生的接受抗性不断加强，使得信息流广告在进入繁荣期之后快速面临着转化能效偏低的现实境地。依赖人工创作或简单批量化合成的信息流广告在内容匹配度上与传播受众存在明显的认知距离，广告信息难以与受众建立更深层次的意识连接，相应的点击与跳转更是无从谈起。智能化广告创作以目标受众的个体信息为出发点，将产品或品牌信息从受众认知环境中进行提取并组合。从表现形式上，通过高度的信息匹配度实现对目标群体认知注意点的有效吸引，通过建立稳定的信息认同，增强认知转化效率。

在创意展示与互动形态上，人工智能技术推动信息流广告持续进行创新尝试，通过更具突破性和交互性的广告形式，释放优质创意的最大效能。例如将传统的静态贴片式广告进行形态变化，打破以往固定化图像信息形式的限制。以程序化的智能信息采集为基础和依据，结合视频内容针对目标群体的传播热度，通过动态破框样式和互动引导样式，赋予信息流广告以更强的视觉冲击力和互动属性，给品牌或产品提供更大的创意表现空间。从形态上来看，智能化的生产范式引导着信息流广告进行表现形式的变革，通过为受众群体创造新奇有趣的观感体验，引导用户从围观到参与，让广告信息从被“看见”到被“记住”。

2.3 动态优化的创作能力，保障内容质量

随着互联网广告产业发展节奏的不断加快，投放效果与转化能效逐渐成为媒介平台的关注重点。海量的信息传播体量为社会群体提供了极大的选择空间，进一步促使互联网平台内容质量的竞争进入白热化阶段。在互联网信息传播对内容质量不断提升的核心诉求下，信息流广告需要面对处于动态选择状态的目标人群进行实时调整，并结合高质量的创意表现，从而实现投放效果和转化效率提升。数字信息技术的不断进步，使得互联网媒介平台在信息传播速率上有着极大的提高，愈发凸显信息流广告在内容生产方面的时效性特征。在这个过程中，传统依赖于人力驱动的执行策略和创作素材的遴选已经远远落后于互联网的信息传播速率，技术博弈在信息流广告的生产与传播过程中的作用日益凸显[5]。

有赖于人工智能技术对平台数据、流程结构和创作能力的整合，神经网络技术通过海量的模型训练，在机器学习能力的加持下已经能够实现对目标群体分析和创意表现能力的新突破[6]。通过对目标群体相关属性与信息的实时采集，运用程序化模型进行智能分析，从策略上帮助广告主在整个投放过程中，实时监测广告转化效果。从创意表现的内容生成途径来看，以目标受众的认知心理为中心，围绕消费者行为特征，一系列的内容创作将更为高效。在人工智能的程序化设定下，凭借强大的实时计算能力可在相当数量级的联合素材库内对目标信息与主体元素进行快速的多元尝试，通过层层递进的序列化尝试，结合受众画像输出更高质量的广告内容。同时实时效果评估，将受众从认知到转化的过程进行监测，融合机器学习能力不断优化创意表现的组合标准，丰富广告媒介的表现形式，支持单个用户看到不一样的广告素材，高效助攻效果转化[7]。

3 沉浸互动——未来广告持续形态演进

从互联网信息传播手段的演进层面看，信息流广告的智能化内容生产所带来的变革，也推动了广告媒介投放策略的新一轮迭代。智能化的内容生产重构了广告传播的产业形态，围绕以用户体验为中心的发展趋势，不断提升互联网广告营销的转化能效，相较于传统以流量规模为单一指标的生产传播方式，实现了信息流广告在结构层面的多维升级以及效能进阶。

人工智能技术的不断发展，推动丰富的互联网资源在程序化的框架下实现从简单的个体叠加到全域整合。智能化广告的内容生产所体现出的实时适应性特征，让各平台信息之间的全时全场景沟通、跨平台融合成为可能。在传播效果上，智能化的信息处理充分利用现有的媒介资源，使得传播受众的广告体验与广告营销目标之间形成动态平衡，为广告平台的良性发展提供指引[8]。在内容创作的表现形式上，越来越多的信息流广告从过去的单向的表现形式，向多元化交互式体验信息传播手段进行转变。从单向传播到沉浸互动，极大提升了受众群体的参与意愿，丰富了媒介接收的互动体验，一定程度上推动着广告主与群体受众之间建立更为稳定、信任的相互关系。在主体信息的内容策略方面，以生态联动为桥梁连接不同类型的信息场景，在智能化信息分析的基础上实现最佳生态资源的组合决策，兼顾营销目标的长期实现与短期转化，让广告效果更具确定性[9]。

后流量时代，信息流广告在内容生产模式上的智能化创新，成为提升流量利用效率与营销效能的重要方式。全景整合、沉浸互动、生态联动，是智能化广告的核心进化方向[10]，助力信息流广告突破常规化营销疲态，推动未来的持续形态演进。

4 结论

综上所述，面对激烈的市场角逐，快速的技术迭代，信息流广告生产范式的革新速率反映着媒介市场的发展趋势。从“常规曝光”走向“全时转化”，智能化的内容生产推动着信息流广告能效实现更加可持续的增长。一系列全新的范式特征与技术升级，让信息流广告的投放路径呈现动态发展的态势。在实际运作过程中，人工智能技术通过强大的信息处理能力与机器学习能力，对媒介平台的投放策略、广告素材的创意优化、媒介手段的融合创新等方面进行着整体性的程序化升级，以全局洞察为视野，实现营销资源的最优分配。