创意智能：采纳与运营创意智能

核心观点与关键数据

全球市场正经历由 AI 驱动的转型，广告生态系统加速结构性变化。在预算压力下，营销人员需优化支出、压缩流程，并关注创意维度作为新的关键杠杆。过去 15 年，行业通过数字数据、程序化购买和全渠道媒体采用推动了“营销数据”杠杆，现正进入成熟阶段。过去 24 个月，基于创意数据和分析的解决方案快速采用，使营销人员能够理解消费者参与的原因。

创意智能 (CI) 定义为理解消费者参与原因的能力，包括收集和分析创意有效性数据，并结合受众和媒体进行 contextualization，并将这些洞察应用于衡量和持续优化资产。CI 包含三个维度：

• 媒体智能：关注互动发生的时间、地点和方式。
• 受众智能：关注信息的目标受众，包括行为、偏好和动机。
• 创意智能：结合前两者，形成更完整的运营框架。

CI 将创意从固定成本转变为可衡量的投资，并开始模糊“有效”和“无效”媒体之间的区别。

研究结论与市场趋势

• 市场增长：美国创意智能驱动的创意支出预计将以约 23% 的复合年增长率增长。
• 行业采用：CPG/FMCG 和零售行业由于产品目录庞大、资产量大和数字媒体投资 substantial，率先采用 CI 解决方案。
• 技术趋势：动态创意优化 (DCO) 仍是重要组成部分，但 CI 正加速应用于程序化显示、数字音频、视频和连接电视。
• 营销技术生态：赚取和拥有渠道率先采用 CI，下一阶段增长将来自与数字付费媒体的深度集成。
• 应用案例：
  • 预测试：战略规划和资产开发阶段，利用 AI 进行预测评分，减少浪费。
  • 实时激活和优化：基于实时洞察动态调整资产选择，实现个性化。
  • 代理 AI 应用：自主测试、优化和审核创意资产。
  • 衡量和学习：分析创意对营销漏斗各阶段的影响，并积累组织知识。
• 成功因素：需要人员、流程和技术的协同发展，包括新的角色（如创意数据分析师）、跨职能团队和集成工作流程。
• 技术架构：需要连接 DAM、广告平台、CDP 和广告服务器，以实现数据整合和分析。
• 定价模式：目前以技术和平台许可为主，未来可能转向基于创意支出或营销组合建模的定价。
• 市场规模：中大型企业和企业级广告商将是主要驱动力，预计到 2028 年，CI 平台将成为现代营销基础设施的核心组件。

未来展望

• 个性化：将成为未来 18 个月内的主要需求驱动因素。
• 技术采用：CI 平台和 DCO 将继续成为主要采用的技术。
• 创意数据：将根据用例、目标和技术栈继续多样化。
• 市场增长：预计到 2028 年，CI 驱动的市场规模将显著扩大。