程序化廣告的創意設計研究

摘?要：通過梳理程序化廣告的工作原理、結合成功案例，歸納程序化廣告在以大數據為基礎，分析用戶行為、建立用戶畫像、挖掘用戶偏好，以算法技術為驅動建立觸發規則、設計創意內容等方面所具有的特征。程序化廣告的創意設計不是單純的人工智能，而是首先通過大數據和算法技術幫助廣告發布者更好地捕捉用戶特征、界定目標用戶，再從用戶體驗出發，根據用戶畫像設計更符合個體生理特征及審美需求的內容，優化用戶的廣告閱讀體驗，激發購買欲望。

關鍵詞：程序化廣告;數字廣告;大數據;算法技術

自2012年引入中國，2016年程序化購買（Programmatic buying）支出首次超過數字廣告支出的一半。2019年，eMarketer數據顯示中國的程序化購買支出預計已達到2085.5億元人民幣（308.6億美元），并將繼續呈走高趨勢[1]。良好的發展趨勢使得國內程序化購買的流量規模、創意手段、技術支持、交易模式都日趨成熟。另一方面，Zenith Media發布的《2019程序化營銷預測》報告指出，程序化廣告在中國仍處于早期階段，在占總體數字廣告份額上依然落后于美國和加拿大等國[2]。由以上數據可以看出，程序化購買在中國有著樂觀的發展空間，并正逐步成為國內數字廣告的主流服務形式。

一、關于程序化購買（Programmatic buying）和程序化廣告（Programmatic advertising）的界定

程序化購買是指借助算法技術（Algorithmic technology）進行的媒體購買，這種類型的廣告也被稱為程序化廣告購買（Programmatic ad buying）或程序化媒體購買（Programmatic media buying）。程序化購買的優勢在于計算機可以根據廣告發布者設置的要求自主購買廣告，而程序化廣告（Programmatic advertising）則是一系列程序化廣告技術被采用和發展的結果。

從技術角度說，大數據和算法技術是程序化廣告的核心，與傳統的由人工進行設計和投放的數字廣告相比，程序化廣告可以比喻為洗衣機，將大量的衣服（即廣告）扔入洗衣機后，算法技術將衣服分入不同的池子，大數據自動調整每一個池子的水溫和清洗模式，設計者只需提前設置好發布規則即可實現整個數字廣告投放環節的自動化[3]。從設計創意的角度說，程序化廣告改變了傳統廣告千人一面的狀態，正如喜力啤酒公司美國高級媒體總監Ron Amram所分析，“技術為創意打開了一扇新的大門，當廣告內容可以被自動編輯成不同的形式再分別傳遞給相應的正確用戶后，設計師不再需要討好所有的用戶，而只需要更清晰地分析特定用戶的喜好”[4]。設計師的任務從設計符合品牌需求的廣告內容轉化為了符合特定情境下用戶需求的內容。

二、程序化創意平臺（Programmatic Creative Platform）的原理分析

通過程序化創意平臺，可以實現程序化廣告從創意制作到投放優化的全過程，其具體工作流程可分為以下四部分。

（一）創意制作

傳統的數字廣告是由設計師設計一份包含logo、文案、圖片、按鍵的完整廣告。而在程序化廣告中，設計師需要將logo、文案、圖片、按鍵打散為單獨的元素，并為每個元素編碼使其擁有獨立ID，后期創意內容的觸發、檢測、追蹤都將通過ID進行監控（圖1）。

（二）創意投放

針對特定需求，將元素重新組合可實現匹配不同環境的多樣化的內容投放。如圖2所示，一則廣告需要在北京和上海兩地、根據晴天和雨天展示不同廣告內容，則需要將元素ID通過觸發公式展示。在此場景下，元素ID有8個，分別為Background BJ（背景BJ）、Background SH（背景SH）、Ad copy Sun（文案晴）、Ad copy Rain（文案雨）、Weather Sun（天氣晴）、Weather Rain（天氣雨）、logo、CTA。根據兩個觸發條件天氣和地域，其觸發規則可以細化為：

當地域為北京，且天氣為晴時：Creative1=Background BJ+Ad copy Sun+Weather Sun+logo+CTA;

當地域為北京，且天氣為雨時：Creative2=Background BJ+Ad copy Rain+Weather Rain+logo+CTA;

當地域為上海，且天氣為晴時：Creative3=Background SH+Ad copy Sun+Weather Sun+logo+CTA;

當地域為上海，且天氣為雨時：Creative4=Background SH+Ad copy Rain+Weather Rain+logo+CTA。

除了天氣和地域等場景需求，程序化廣告還可以針對人群建立觸發規則。如圖3所示，一家鞋履品牌將其產品分為女鞋和男鞋，將其目標用戶根據性別和年齡分為4組：group 1_female_2039yrs;group 2_female_4050 yrs;group 3_male_2039 yrs;group 4_male_4050 yrs。通過元素重組，不同組別的用戶可以收到匹配其性別及年齡特征的廣告內容。在以上兩個場景中，城市的實時天氣狀況、用戶的性別及年齡等標簽信息都可通過大數據獲得，啟動觸發規則則需要借助算法技術。

（三）創意展示

所有重組完畢的廣告內容被存放在云端。當用戶來到頁面，通過大數據將其特征、偏好等個人數據返回云端進行數據匹配，匹配成功的內容即時投放到用戶正在瀏覽的頁面。

（四）創意跟蹤

在真實的場景中，相同標簽的用戶可能產生完全不一樣的用戶行為。程序化創意平臺可以在廣告投放期間或結束后根據頁面觸達、點擊分布、閱讀時長等數據分析廣告效果，通過跟蹤用戶足跡、相似人群追投、瞬間興趣投放等模式收集用戶真實的交互行為，不斷對內容提供元素級別的優化建議、提高內容創意和匹配結果的精準程度。

三、程序化廣告的創意實例分析

（一）利用實時天氣與地理數據，讓內容符合用戶的外在情境

正如夏天喝冷飲、冬天吃熱食，用戶的購買行為一定與其所處客觀環境相關。程序化廣告可以即時匹配用戶地理位置、天氣狀況等外部條件，在地理位置或天氣狀況發生變化的關鍵節點推送內容、最優化激發用戶購買欲望。英國泳裝品牌Bravissimo通過對比歷史天氣與銷售數據發現，無論室外溫度如何，只要有陽光，泳裝的銷量就會上升。利用整合實時天氣狀況的數據，他們發布了一組只有在“觸發‘天氣為晴朗條件”時才會被推送的廣告。對用戶而言，當陽光出現、購買泳裝的欲望也隨之升起時，她們會恰好看到Bravissimo的泳裝廣告，廣告的投放效果自然能得到更好的保證。圖4是筆者曾參與設計的投放于新加坡地區的夢龍冰激凌廣告，活動期間夢龍在新加坡的八家便利店投放了不同的優惠活動，不同的廣告內容只有當用戶走到距離活動便利店1公里的范圍內才會被觸發，即當用戶看到廣告時，他所處的地理位置已經可以輕松步行至活動便利店購買優惠。同時廣告還設置了地圖頁面，幫助用戶確定自己的具體位置距離活動地點的距離和步行路線。這種觸發規則下用戶的購買意愿遠高于不確定活動地點或距離地點較遠的用戶。

（二）運用大數據設計用戶畫像，讓內容符合用戶的內在需求

Nicolas Roope評價程序化廣告是“數字空間中講故事的自然延伸，相較于傳統空間它更為互動化、個性化，更具備情境性和及時性”[5]。借助大數據，依據用戶標簽可以歸納建立用戶畫像、幫助界定目標用戶。通過對用戶畫像的深入分析對目標用戶的真實行為、偏好進行進一步判斷、挖掘，最后通過觸發規則讓目標用戶只看到最符合他生理特征、收入狀況、興趣愛好的內容。以Digital Pawprint為動物收容所Amanda Foundation設計的程序化廣告為例，這家機構需要尋找合適的人來收養貓狗。在此情境下，廣告發布者的需求可以細化為：（1）將廣告推送給喜歡貓狗的目標用戶;（2）目標用戶需要同時具備收養貓狗的潛在意愿及物質條件。利用大數據里人種特征現有的標簽，Digital Pawprint設計了一系列用戶畫像及觸發規則（見圖5）。首先，從“興趣”標簽入手，具有“戶外運動”標簽的用戶可判斷為具備較好的物質條件，即領養寵物的經濟基礎。再結合“性別”“年齡”標簽，部分寵物可以排除或匹配給部分目標用戶，例如，有“男性、年輕、戶外運動”標簽的用戶可判斷不適合貴賓犬等外形柔美、不擅長戶外運動的寵物，同時活潑好動、喜歡奔跑玩耍的牧羊犬可以匹配給該類型用戶。同樣的邏輯，具備“男性、老年、家庭、散步”標簽的用戶適合匹配性格溫順、喜歡在公園遛彎的寵物狗，具備“男性、年輕、喜歡科技產品、宅”標簽的用戶可匹配溫和易相處、容易家養的寵物狗。在這個案例里，用戶是否具有收養寵物的經濟條件和潛在意愿被轉換為了用戶的固有標簽，通過標簽推測出用戶的經濟狀況和生活方式，然后組合標簽繪制出不同的用戶畫像，為每組畫像匹配高度符合其理想的寵物類型，貼合用戶需求的廣告內容在提高動物領養率的同時也能極大提高寵物的領養質量。

通過大數據可以分析用戶偏好建立用戶畫像，反過來也可以先建立用戶畫像，再根據畫像推測標簽并最終定位到目標用戶。Topman在2016年推出了卡其色系列服裝，那么如何讓不同類型的男性用戶同時喜歡上這組服裝呢？Topman首先將用戶分成了低調、時尚、非常時尚等5種類型，并為5類虛擬人群打上相應的職業、年齡、收入、興趣愛好標簽，根據這些標簽Topman為每一組用戶設計了不同造型，比如低調組“高收入，公司員工”的用戶應該更青睞售價較高、適合工作場所、同時風格內斂含蓄的職業穿搭，而時尚組“常出國旅游、自由職業”的用戶則可以推薦較文藝、搭配更具個性的服裝。這五個模特的造型被分別推送給了五類用戶，用戶在廣告前看到的是符合他們收入狀況、職業形象和個人氣質的服裝搭配，這樣的定制內容推送顯然更容易吸引用戶的閱讀興趣（圖6）。

四、結語

程序化廣告的設計目的不是通過計算機自動化生成一定數量的廣告，而是從自動化走向智能化和情感化，以大數據和算法技術為核心貫穿于創意制作、投放、展示、跟蹤的各個環節，以優化用戶閱讀體驗、激發用戶購買欲望為目標，實現數字時代廣告內容根據客觀環境及目標用戶行為偏好變化的因環境而異、因用戶而異。算法技術是大數據和創意之間的紐帶，大數據給內容創意提供創作基礎，算法讓數據匹配后的設計內容在滿足適當條件的前提下被觸發、傳遞。廣告發布者借助程序化廣告實現了只對想獲取內容、有潛在購買意愿的目標用戶提供內容，用戶則避免了被不感興趣的廣告打擾，獲得了更符合其需求的內容閱讀體驗。

參考文獻：

[1]吳俊.程序化廣告實戰[M].北京：機械工業出版社，2017：17.

作者簡介：周游天（1986—），助教，廣西師范大學設計學院，研究方向為品牌數字營銷、用戶體驗。