蓝色光标发布AI²营销算法图鉴！

如今，大量的数据营销工具和平台的出现使得“广告是科学“的观点一时间风头无两。因为科技的发展使得广告方案产生过程中缺少不了数据分析和营销技术等‘科学’要素的加入，且大多流行的营销理论和模型都是基于‘科学’的算法和逻辑下产生。

但是很多前沿的科技营销公司逐渐发现，伴随着媒介渠道的增加、不断细分的市场和目标用户还有文娱生活的丰富等诸多变化，我们对于‘艺术’的需要已经远远超过我们的想象。这也是为什么很多营销平台不再满足于做前端的分析或数据整理，而是把他们的能力延伸向了诸如核心创意，文案，图像甚至视频等‘艺术’方面，在丰富产品能力的同时也为产品的顶层设计带来了巨大挑战。

从2018年开始，在小蓝机器人发布期间，蓝色光标大数据部就在攻克一个话题，如何用数据来驱动营销智能化，做到创意与技术结合？我们的解决方式：拆分再整合营销链路，助力每一个环节，让每个模块的功能在工作中不再独立，而是互相支持并通过数据背书。

(请旋转手机屏幕横向观看)

模型结构：AI2  

（完整高清双语版本获取请在公众号后台回复：营销算法）

经过两年的努力，平台终于完成了初步搭建并投入使用，同时将平台中各个模块使用的营销模型和算法进行了总结，制作了这张算法逻辑图：AI2 ，代表了组成这个系统的三大模块：

• A（Analysis Foundation）分析模块

• I（Insight Hub）洞察模块

• I（Idea Concept）创意模块

第一个A是分析模块（Analysis Foundation），功能设计上以数据作为基础，通过营销理论模型和统计算法的结合，得出撰写营销方案所需的三大基本信息，分别是宏观市场判断、品牌竞争态势及目标人群画像，尽可能从数据角度还原市场样貌。例如，当我们对目标品牌进行竞争对手判断的时候，我们总是趋于寻找跟目标品牌业务相似的企业A作为目标，但实际上在消费者心中目标品牌的竞品更可能是跨界的B，因为在我们进行社交媒体词向量分析时，目标企业的品牌和产品经常跟B一起提起，而非业务相似的A。

在得出的所有结论和数据之后，我们会将结果导入到中间的洞察中心（Insight Hub），同时也是营销的中坚环节进行分析，通过结合产品的特点、消费者的诉求还有品牌的定位得出营销的核心洞察（big idea）并制定出整体营销传播定位，而之后的内容产出将会环绕这一核心洞察产生。

最后的一大模块是创意模块（Idea Concept），这是营销链路的最后执行环节也是广告中的‘艺术’所在，该模块将会辅助用户得出创意主题、内容创作方向以及媒介选择。其中创意主题环节的做法是通过模拟创意大咖的思维模式来辅助用户思考而直接得出结论，通过在头脑风暴的过程中不断地激发用户思维和提供新思路以实现用‘科学’解决‘艺术’。内容创作层面我们会根据前面得出的用户洞察和产品特定相结合，得出用户购买产品时的显性和隐性动机，从而得出哪类传播内容最能打动用户并促使最终销售。最后的媒介选择环节，我们不仅将对用户、产品、创意还有媒介进行标签匹配，确保四者之间拥有较高的契合度，同时将会用数据算法对媒介进行评估和组合，得出期望值最大的ROI。

如今的时代是科学和艺术融合的时代，尤其是在信息爆炸的今天，失去艺术加持的科学传播内容将会平平无奇无法抓人眼球，而没有科学做背书的艺术创作也将很难击中用户的痛点。随着营销科技Martech的发展，科学和艺术的融合必将是未来营销发展的方向。

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