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024年中国互联网的信息流广告体系已经发展超过10年了，市面上主流的互联网平台都已经发展的相当成熟或者也在逐步成熟的过程中。以快手为例，平台的营销生态这些年也发生了很多变
化，而核心的发展趋势就是朝着“智能化”、“解放人力“、“AI辅助””这样的方向发展。
在流量竞争日益激烈的今天，广告主与广告主之间的竞争，逐渐地对广告内容产出、广告优化迭代的效率要求越来越高，如果广告主还在抱守传统的
账
户人力搭建、费时费力进行素材产出的投放模式的话，既要产出优质内容，又要提升投放效率，只会越来越难。
因此，深度了解和熟悉快手的智能化趋势，合理利用智能化工具为投放赋能，是对每一位广告主来说都绕不开的课题。
减少投放优化上的各项成本，让广告主可以更专注于对产品、用户服务上的提升，实现正向循环的提升。
1.智能产出创意方向：快意大语言模型
在传统的广告投放工作模式中，广告主需要结合产品卖点，对消费者进行深度洞察，从而确定广告投放的创意方向，然后开始组建素材的内容矩阵进行投放测试。但这个过程对广告主的内容能力要求会比较高，而且会耗费比较多的时间精力，而这也是大多数情况广告平台的智能化工具都难以解决的问题。
但是快手今年的“快意大语言模型”能力实在令人惊喜，广告主只需要输入简单的任何需求，大语言模型即可快速直接生成一个内容方向的脚本。
对
比市面上其他的一些AI语言模型，快意大语言也许不是最全面的，但一定是最匹配广告主的投放需求的，它基于快手本身的千万级Token商业知识的预训练、百万级商业指令对齐，以及业界首创的商业能力评估和全行业精选创意文案。闭环的广告数据模型+AI智能化的洞察能力，让快意语言大模型在广告创意的实用性上，甚至可以超过Chatgpt。从这个角度讲，它可以代替人的灵感、创造力，并且基于充足的数据模型带来对行业更深的认知和人性洞察。
简单点理解，什么内容可能有更高的转化潜力，消费者可能对什么感兴趣，什么方向可能会更跑量，平台可以基于历史的大量数据验证，快速生成大量的创意方向。广告主需要做的，就是精细化自己的投放需求，深度挖掘自身的产品卖点，然后合理利用快意语言大模型，就能实现广告创意方向的快速迭代，减少时间成本，和投放测试成本。
2. 智能生产创意内容：盘古视频AIGC
有了创意方向和脚本内容的规划，如何快速产出实实在在可以开始投放素材也是一个大工程。如果按照传统的做法，找场地、演员、拍摄、剪辑等等流程下来，对时间和经济都会带来大量成本，创意方向再多，不能快速产出和测试迭代，也就没有意义。
市面上其实也有一些可以批量产出素材内容的工具，但“做得出”并不意味着“做得好和适合快手”，这背后恐怕是完全不一样的逻辑，因此要解决这个问题还得看快手自己的技术，这就是快手的盘古视频AIGC能力。
在功能上，盘古AIGC核心有两个。
第一个是“智能高光切片模型”。
它历经了千万级短视频/直播高光切片训练，可做到多目标的高光时刻识别。与市面上其他的批量视频剪辑工具不同，盘古AIGC不会一味的批量、重复使用低质量视频片段来产出视频，而是对素材的每一帧都会分析它是否“高光”，并基于这些片段的历史数据进行判断，比如“高ROI/高GMV/高光内容”，来决策素材是否可以用于产出，大大减少的人工对素材的判断筛选工作，而且有效率也会更高。
第二个，是“跨模态检索大模型”。
要知道在一个广告投放流程中，素材团队面临的一大问题就是随着投放阶段的不断推进，会积累大量的素材视频，如何科学的进行素材整理、筛选、分析，是很难形成有效的方法论的，比如我们往往会对每一个素材内容打标签，它的画面结构、BGM风格、内容结构、演员形象、表现形式等等，维度非常多也非常全面，但也正因为这么多维度，真正能够影响到效果的因素到底是哪一个，不同的投放阶段应该如何抉择，仅仅依靠人为判断是很低效的，而且经常每个优化师都有自己的看法
。
但
是把这一切交给拥有足够的数据支持的快手“跨模态检索大模型”就完全不一样了，在广告投放领域来说，它的训练数量远超最大开源模型，接受了千万级视频数量预训练，拥有领先的细粒度语义检索模型架构，最重要的是，它可以进一步基于投流数据反馈，进行自动优化。实现了“素材产出——投放——数据分析——素材迭代”的完整链路自循环，解放人力的同时，带来了更有效率的投放效果提升。
解决了效率问题，大家最关心的还是投放效果怎么样。
首先从结果上来讲，盘古AIGC产出的视频内容已经做到了综合转化率能够提升33%以上，CPM提升57%以上，对每一个广告主来说，这都是不容错过的尝试方向。其次从逻辑上来讲，盘古AIGC并不是简单的素材批量低质产出的工具，它具备覆盖全行业的生成能力、以及符合快手用户体验的视频生成能力，它就是一个最理解“广告主、平台算法、目标用户”的一个“人”
。
以上的内容，主要围绕了素材创意产出维度讲解了快手的AI智能化能力，它解决了投放团队的素材产出效率问题。
但是影响广告效果，优化师的日常
账
户优化也非常重要，在这个环节中，快手的智能化趋势又是怎样的呢？
1、 智能化工具的核心价值
首先我们需要理解，智能化投放工具带给我们的核心价值在哪里，它可能不仅仅是解放双手那么简单。对大多数行业来说，尤其是下载类、线索类的行业，在用户转化层面下会有非常多不同阶段的转化目标，比如“下载—激活—付费—唤醒”，“提交表单—确认意向—成交—复购”，这些转化目标，在广告投放平台中也有对应的优化目标可供广告主选择。但问题也在于，这么多的优化目标，在什么阶段应该合理的选择或配置优化目标的投放计划，其实是一个较大的考验。
一方面，所有的广告主都希望用户最终去付费，但是如果直接投放深度目标，可能存在前期跑量难、数据样本少的问题，前端成本波动也较大，而如果投放相对浅层的目标，又可能存在后续链路转化不可控，难以深度优化的问题。
另一方面，即使广告主能够合理配置好不同优化目标来满足自己的投放需求，但在不同优化目标的切换阶段，以及大量计划投放的账户下，免不了多次的出价调整、计划开关等操作，这些操作都会造成成本的波动，而且存在较长的测试期，不论是量级还是成本，都难以长期稳定。
智能化投放工具的意义也就在于解决这样的问题，平台可以把这些操作都形成系统化，形成整体解决方案，减少中间的无效测试，帮助广告主优化成本的同时，提升用户质量。以快手今年增速最快的智能化产品UAX为例，它之所以会有效，获得广告主青睐，一方面就在于它以商品粒度聚合来全站的数据，用户可以刻划得更准，可以在不牺牲跑量的情况下去推动获得有效客户，如果是其他行业比如家居家装产品，用到的就是经营数据。另一方面在于智能化成本在操作上的升维，对计划的关停和暂停次数非常低，但调价次数很高，该动的时候动，不动的时候尽可能不动，从而实现了整体的成本稳定，比起人为操作，更不容易犯错。
这样可以看到一个比较平稳的成本波动。
2.智能托管和全站推广工具解读
理解了智能化投放的价值，我们再来看快手上具体的智能化投放产品，
核心就是两个：智能托管和全站推广。
智能托管
如果说在几年前，不同的优化师，对于如何起量，如何优化成本都会有着不同的理解，能力强的优化师就是可以做出更好的结果。因为在那个时候，各个平台的系统算法是不完善和成熟的，怎么样稳定成本，怎么样找到精准的人群，怎么快速度过冷启动，仅仅依靠平台的系统推荐，并不能实现效果的最大化。所以优化师基于对平台算法的理解和成本需求，对投放过程进行人为干预，可以更好的帮助系统找到目标人群和优化成本，优化师的能力在这个阶段，可以得到很好的体现和拿到结果。
但是现阶段来说，不管是什么产品，什么行业，什么受众人群，智能托管工具已经积累了非常充足的数据模型，加上持续优化迭代的算法逻辑，智能托管自己对成本把控的能力已经变得更强，优化师所谓的操作技巧对效果的影响开始变得有限，优化师和优化师之间的差距，很难通过日常的操作就拉开很大的投放结果的差距，很多时候大量操作，结果效果甚微，甚至适得其反。
今天的智能托管的角色，更像是一个熟知拥有海量行业数据，深度理解广告算法的优化师，它能够代替我们进行更专业的数据盯盘、帐户操作，基于全域数据、综合竞争环境、素材质量、用户信息等多维度，选择最优的操盘策略，本质上就是找到投放效率和最大跑量的最优解。对广告主来说，投放更稳定，成本更可控。更重要得失，智能化场景可以实现转化目标的自动切换，比如说更聚焦核心需求触达，可以逐步扩展相似的用户，保证最大成交目标。智能托管实现了最小操作，更好的效果，操作减少20%，成功提升30%，跑量提升了将近2倍。
全站推广
如果智能托管只是投放帐户的优化师，那么
全站托管
就是更上升一步的“增长负责人”。
每一个商家的生意流量经营，必然都不是单一渠道的广告投放，往往还存在自己的公私域联动、多渠道组合搭配等全站的增长模型。但不同渠道之间的数据打通，以及实现投放渠道的进一步投放优化，就是其中较大的难题
。
快手在
满足商家全站增长需求方面，提供三大核心技术，一是全站流量协同，关键是打通公域、私域，大家知道快手的私域是非常强的，这意味着让客户有了更强的全域流量撬动能力。二是增量效果最大化技术，是帮助商家实现增量最大化。三是智能分发环节是解决人群匹配更精准的问题，快手商业化的推荐模型能更好理解素材卖点，通过大模型知识推理能更好理解用户兴趣偏好，显著提升匹配精准度。
模型之外，还可以通过站内全域行为，使我们更全面地了解用户全站行为，用户的偏好兴趣，能够更加掌握用户兴趣的迁移。另外我们非常关注客户长期价值归因，长期价值建模帮助客户提升全生命周期的收益
。
以上，我们实际上只介绍了快手在内容产出和广告优化两个方面的部分智能化能力和工具，平台还有女娲数字人这样更多的AI智能化能力，期待大家的探索和尝试。
那么在这样的投放工具的演变下，需要思考的是，对于广告主来说，投放的工作流程模式，应该如何进行匹配，才能更好的顺应未来的发展趋势呢？
我们可以把传统的未使用智能工具模式的工作流，和充分使用智能化工具的工作流进行对比，来看广告主在这个过程所需要做的工作、成本和能力的变化
。
