整个广告系统就是根据用户需求(搜索词)，从成百上千万的候选广告中选出变现能力最优秀的广告展现，变现能力就是在有限的广告位上为百度带来更多的收入，简单来说就是要 点击率高，转化效果好, 转化出价高，影响广告展示与效果的关键是： 在什么时间针对什么样的用户展示什么样的广告创意。



1. 为什么感觉当前创意数量越来越多，但是质量越来越不行了

2013年以前， 广告处于1.0时代，传统的媒体(电视，报纸，杂志，web1.0) 原始的广告位置，时间，样式都是死的，而完全不会考虑看到广告的用户，且广告样式是有限的，在广告界的人士都知道广告主的这样一句名言：“我知道我投入的广告费用的一半是白费钱财，但问题是，我不知道是哪一半”。 所以大多数的广告主将所有精力集中在优化创意上，因为单个广告位成本太高了。 此种类型的广告诞生了诸多优质的创意，如 "怕上火就喝王老吉"， "大宝明天见，大宝天天见"， "新飞广告做的好，不如新飞冰箱好" 等等，每年为广告主带来数千万的收益。可以总结为 高投入的广告位倒逼用户去提供最优质的创意， 也就是重质不重量。

2013年起，广告处于2.0时代，程序化广告不再强调广告位，而是强调广告是基于受众的标签自动化匹配的。受众数据上带有跟你相关的标签，他才会看到你的广告。 也就代表着不同的用户看到的广告不同，以王老吉为例， 1. 受众是老年人，广告可以叫"王老吉-健康饮品" ， 2.受众是年轻人，广告叫"怕上火就喝王老吉", 对小孩子， 广告叫"好喝，解渴就喝王老吉"。 整个系统是基于规则算法的，算法是冷的，是死的，算法毕竟只是通过“赛马”来找出优胜者，它必然会导致甲方广告主拼命去堆“参赛运动员”。 同时，海量的广告位又将广告主的试错成本从 几百万降低到几百块，所以总结为 低投入的海量广告位 倒逼客户去提供 海量的创意去迎合算法，与质量相比用户更关心数量。

鱼和熊掌难道无法兼得？ 广告平台是否能够既要质量 又要数量。

2. 凤巢平台广告系统构成：



在最终精排截断， 根据 word/商品-->unit---->idea。在召回的word有限的情况下， 当用户单元下的创意越多，该用户最终进入创意队列的创意就越多, 

user1 word1 unit1 100个idea

user2 word2 unit2 1个idea

如果单次query 只召回了 2个word，word1和word2, 那么最终在创意队列里面 有101个idea 去pk， 创意少的就会很吃亏，甚至会由于创意队列的长度限制提前出局。

3. 当前凤巢平台的创意构成又是怎么样的：

数据口径： 取 2024-07-30当日凤巢消费top1000的用户

创意数： 每个ideaid都算一个创意。

有效创意数： 标题或者描述都不同的创意总数。

创意离散度： 有效创意数/ 创意数 = 15643412/124993150 = 12.52%.

账户平均创意数： 16W

账户平均有效创意数： 2W

结论1： 用户已经发现了单元下创意越多越好的规律，并采取了相应的措施，创意离散度极低，用户习惯于将一个创意用在多个单元里，尤其是优质创意。

结论2： 创意的丰富度不足，67%的用户有效创意不足500个，创意灵感匮乏，如果引入创意相似度的概念，创意的丰富度会进一步降低。

4. 一些想法：

提效（增加创意数量）： 降低创意复用的成本，提高用户的操作效率

• 平台不是在对抗用户，用户习惯于将创意复用到各个单元里，我们就应该提供一些便利的工具去辅助用户。

1. 竞品是如何做的：巨量引擎不像百度是账户-项目-计划-单元-（创意+关键词） 层级结构， 他是扁平化的账户-项目-广告【计划(预算) + 单元(出价+产品库+落地页+品牌) + 创意(文本图片视频) + 关键词】 - 关键词 层级结构。  

          为了达到创意元素复用的目的， 巨量特别使用 标题库的概念。可以将同样的标题文本快速的应用到多个广告中。

         





调优（提高创意质量）： 结合AI能力提高优质创意，提升用户的效果

• 大模型当前最大的弊端是不确定性， 从原理看，大模型的选择是基于概率，所以很难保证百分百正确， 检索端虽然会结合query和基本创意通过大模型能力达成千人千面的生成式创意，但是直接的应用一定会导致badcase，尤其是某些专业性强的行业，如医疗，金融等等。 所以针对风险较高的行业，是否应该根据高消的query，以推荐的方式引入丰富的创意灵感。

• 当前热度很高的AI换脸，AI换声，是否可以引入一些同质的创意，例如： 用户看到一些竞对的优质创意，是否能copy下来，用创意工具结合自身的业务，重新生成同结构化的创意，已推荐的方式引入，规避 一些法律风险。当然我们也可以根据同质行业用户的优质创意 去 改写用户的创意。

• 诊断优化， 通过AI 对创意的相似度分析， 看一下创意丰富度极低的用户，去诊断他，让他去优化创意。



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