曾几何时，美剧《广告狂人》的经典场景仍在上演：一些人围坐在黑板前做板报，依据人的经验输出广告创意与策划内容。今天，这一场景正在发生变化，沿着传统广告的链路看，AIGC正在介入广告初期的分析洞察，并持续影响与参与后续链路。

技术的变革往往带来用户需求表达的变迁，以此企业服务经营路径相应变化，行业整体注入新能量，一个新的商业链循环渐渐显现。“AI对于广告行业的影响是方方面面的。事实上，很多事情交给AI，它们更擅长。”2023（第十九届）中国广告论坛暨城市品牌营销大会上，百度营销研究院院长张羽对《现代广告》说。

01 AI重塑广告营销全链路
数字媒体时代，企业的边界在线上得到扩张，但随之而来的是，各家企业在线上投入的精力和物力也会越来越多，大家进入内卷时代。这样的时代背景下，AIGC技术让企业看到了新的契机，但AIGC技术会带来怎样的颠覆性改变，今天仍旧需要打一个问号。
“其实AI具备更强的推理能力、内容生产能力以及大量的数据输入，它所有的经验其实都远远超过任何一个个体。”张羽提到，今天的AIGC技术已经的发展速度比大多数人想象更快，这不仅仅是初级的工作，而会对于行业带来诸多更深远的变化。
AIGC对于广告行业的颠覆与重塑体现在诸多层面，从我们日常所应用的工具变迁上看，此前我们认为是“噱头”或者新奇的事物，今天已经逐渐走向应用具象化，成为生产力工具，并在人力成本、创意内容生成、企业经营等多个层面发挥作用。
从内容生产看，长久以来内容生产一直存在一个痛点。广告投放前的文字、图片或视频等内容生产中，由于物料生产是离线完成的，需要通过一些人、演员、编剧来做脚拍视频或者线下去生产图片，这部分的反馈系统往往不及时，或者大家并不知道如何应用反馈并将其投放不够及时，大家不知道如何用这些反馈，以及让这些反馈快速体现在广告投放物料的迭代和刷新上。百度AIGC营销内容平台能够很好地解决类似问题，通过AIGC的能力和投放系统打通，真正实现广告投放的闭环。
从企业的经营层面看，AIGC技术的注入解决了经营效率与专业度等问题。张羽以百度为例阐释了这一观点。“企业早期在百度上做经营阵地，或许是企业的官网、PC站、移动站，后续有百家号、企业号，现在百度商业中有一个托管生态店铺页，大家可以通过这些阵地去提供内容和服务。但这些阵地其实它也需要大量的人工的干预，一对一，未来这一部分可以用AIGC来解决，通过页面智能的生产能力，可以做到比人更专业高效。”
而从广告实效上看，“提升”是确定性结论。
“在广告主和平台的交互上，由于广告主只能选择媒体广告平台里有限的一些功能和服务，并且它的表达也不能完全被投放系统所理解，因而过去的交互效果是有一定折损的。有的时候并非广告或者媒体没有做到，而是广告主其实感知不到，或者说信息在传递的过程中有了比较大的折损和衰减。”张羽说。
这样的背景下，百度在尝试用AIGC技术重塑投放系统。未来在这样一个自然语言交互式的投放场景中，广告主的需求可以无损被获取到，系统的一些反馈也可以以更自然的方式去呈现出来，由此B端的感知和效率会有一个比较大的提升。
张羽分享到，在广告触发推送客户的环节上，之前更多地是平台做匹配，通过预制5种、10种甚至100种的答案，挑选出最符合用户需求的一种，并把它挑出来呈现给用户。而在未来，或许平台在给用户请求的同时，系统能够自动更新需求信息并且简单化反馈，用户从而得到一个最符合自身的答案。在广告效果转化效率或者广告内容与服务满足效果上，企业都能通过平台实现大的飞跃。

02 加速、提效、匹配与合规
“其实在百度内部有个讨论，我们认为我们做的不是一个简单的加法，并非把过去人生产的内容替换成AIGC生产的，而是一个原有生态的颠覆，它体现在方方面面，包含它的交互方式，甚至它的底层逻辑，我们的一些投放引擎、模型层都会有相应的变化。重塑，其实是
全新的代际变化下的一个新的产品形态。”
但当新事物出现时，解读千千万万，而对于未来AIGC的趋势预测如今被更多人关注。
“现在只是基于此时此刻的认知去猜测这件事，或许很多东西最早发明的初衷和它后续的使用场景是截然不同的，所以我们应该保持一个更open的心态，不要急于去定义这些新鲜新的事物。”张羽说。
与此同时，他也提到了几个可能性。
首先，国家在积极地出台相关的法律法规和政策，这件事未来会更加的合规。伴随政策导向激励产业发展，行业将走向创新与稳健发展。
其次，营销领域的一个底层逻辑是注意力激励，我们通过好的内容把用户吸引来，然后同时把一部分的精力和需求匹配到商家上面去。在这样的一个前提下，内容会对营销也有非常大的一个影响，在内容的生产上，AIGC其实会对现有的创作者带来非常大的助力和帮助，内容生态也将进入一个前所未有的丰富的繁荣的阶段。
再次，在于场景的多元化。过去几年，搜索场景、信息流场景、视频场景等诸多场景已经停留甚至停滞在一定阶段，AIGC的产生或许会带来非常多的全新的场景，例如以后可能每个人都会有一个智能助手，无需自己去搜去逛，便能得到一个最优解的匹配。