如何借助 AI 寻找爆款素材，发掘素材潜力

By Thomas Petit & Shani Rosenfelder

如今，营销人员可以借助 AI 和算法提升用户获取的效果。但是，营销活动中有一个关键因素仍需依赖于人类的创作力，这个因素就是广告素材。

市场调研公司尼尔森（Nielsen）的研究显示，素材对广告效果的影响高达 49%。成功的广告策略不仅要定位准确、价格合理，还要包含引人注目的视觉素材或品牌信息，这样才能赢得消费者的关注。

有创意的爆款素材不仅能提升广告效果，也可能成为你的制胜关键，它给你带来的收入可能比一般素材要高出数十倍、数百倍，甚至是数千倍。高效素材不仅表现优异，同时也更适合量产，能极大地提高你的投资回报率。

尽管如此，各类素材获得的资源通常是不平衡的。一般来说，90% 以上的素材都可能得不到什么关注，只有少数几款表现优异的素材能够获得 80-90% 的广告预算。

那么，要如何发掘出爆款素材呢？

1. 创意流程：如何找到爆款素材

寻找爆款素材的过程就像淘金，有时你会在看似很有潜力的素材中迷失自我，最后才能拨云见日，找到一击制胜的素材。在这个创意流程中，你需要发挥创造力和战略思维。

创意流程的各个阶段

素材创作的流程如下：

调研：通过分析受众、竞争对手、回顾历史数据，获得全面信息，为决策奠定基础。
构思：深入调研后进行头脑风暴，提出创新性的想法，打造出深入人心的品牌信息。
制作：将想法和理念转化为实际素材并进行测试。
测试：检验素材效果。评估素材引发的受众反响与互动，找出表现优异的素材。
量产和迭代：对高效素材投入更多的资源，并通过迭代完善和改进素材。
周而复始：不断重复这套流程，通过不断进行数据分析优化和提升素材效果。

寻找爆款素材：并非看起来那么简单

接下来，让我们来看看应该如何在这个素材流程中寻找爆款素材：

「一看便知」：爆款素材通常一眼就能看出来。它的效果最好，展示次数最多，在预算中占据的比例也最高。

2. 评估效果与表现：各方面都占据了大头的广告素材，最终带来的转化率如何呢？平台通常会将预算集中投入在少数几个广告上，但它们带来的回报是否符合预期？这些素材是否为留存率、生命周期价值 (LTV)或广告支出回报率 (ROAS) 带来了明显改善？

3. 实际的投放效果：你可以在测试环境中不断打磨素材，但实践才是检验真理的唯一标准。量产之后，这些素材的表现是否依然坚挺，能否超越了广告组中其它高成本素材，这些都是我们关注的重点。

成功的广告不仅要跑量高、效果好，也要有出色的触达量和转化率。只有同时满足这些要求的素材才是真正的爆款素材。

2. 发掘素材潜力，就像挤柠檬

找到爆款素材之后，就可以高枕无忧了吗？不是的。如果在这时松懈下来，你会错过乘胜追击的好机会。

要想获得最好的效果，就要充分挤出每一滴柠檬汁。做法如下：

拓展渠道：首先要明确，你的爆款素材是只适用于某些垂直领域，还是可用于全渠道投放。可以通过提高广告预算，在更多平台、国家或目标市场投放，测试其可扩展性，以便让素材在更大范围内发挥作用。

打磨迭代：在构思和制作过程中，我们可以通过「最小可行产品」（MVP）广告，快速测试和验证广告效果。但有潜力的素材通常还要经历多次迭代，因此你需要不断根据品牌定位和信息对其进行完善。

调整优化：通过配音、添加字幕或调整文本等本地化工作，为不同受众调整素材。也可以通过修改大小、宽高比、视频长度或叠加要素来适应不同平台的用户偏好，优化各渠道的广告表现。

3. 挤出每一滴柠檬汁

完善和优化爆款素材就像挤柠檬汁。

寻找制胜要素

找到让素材脱颖而出的关键要素：

复盘：回顾历史素材，分析哪些群体反响最好。你是否能从这些素材中找到一些共同点？比如表达方式、风格、观感等。是否有一些要素总在重复出现？

查看数据：通过数据和指标发掘背后原因。是吸引率还是停留率更高？还是视频观看时间/完整观看比例高出了同类广告？

命名：建立一套系统对广告或内容进行命名和管理，跟踪和对比不同版本素材的表现。借助 AI 完成这项工作尤为高效，具体内容请见下文。

对爆款素材进行迭代

到了这一步，我们可以通过实验对不同版本进行调整和测试了。

多版本测试：对素材中的不同要素（如吸引点、配色方案、背景或结尾）进行测试，找出表现最佳的要素。

各要素间的平衡：在分析和调整素材时，注意不要破坏要素间的平衡。有时，各个要素的协同作用才能相得益彰

对制胜要素重新组合：你也可以考虑将表现优秀的要素与成功素材重新组合，避免「重复造轮子」。例如，可以保留一些高效的吸引点，但替换掉核心信息（比如正文），或测试各种结束画面。这样你就可以在保留高效要素的同时对其他部分进行优化。

总而言之，我们应将目光放长远，关注营销策略的长期可用性和适应性。评估制胜广告的通用性、可扩展性和优化潜力，有助于提高营销活动的长期效果。

4.运用 AI 全面升级

AI 为营销领域带来了变革。我们已对 ChatGPT 和 Midjourney 等工具十分熟悉了，而营销类 AI 工具的涌现也在以惊人的速度改变着这一行业的格局。

AI 和视频素材

现在，你可以借助 AI 对视频中的素材进行图层分解，深入了解哪些要素带来了更高的用户互动。

背后的原理是什么呢？简单来说，我们运用计算机视觉和自然语言处理 (NLP) 的 AI 算法实现了这一目标。

通过计算机视觉技术对视觉素材进行分析，将素材分解为要素，根据图案、形状和颜色识别物体、人或场景。例如，计算机视觉技术可以通过特征识别图片中的猫。

NLP 也能够帮助计算机理解人类语言，理解单词、语句和上下文，让 AI 学会识别问题、观点和指令。

分层面分析的潜力

有了 AI，我们可以从多个层面对素材进行分析：

根据投放周期（长期或短期）等因素对视频创意进行分类，评估这些因素对效果的影响。

识别视频中的不同场景，例如开头、结尾、动画或用户生成内容片段，了解各场景对整体表现的影响。

借助模型对画面进行逐帧分析，将其分解为基本要素。例如，在赛车广告中，AI 可以识别背景、汽车颜色、路标等。

NLP 在素材优化中也发挥着至关重要的作用。它对旁白和文本进行编码和提取，对场景和素材进行分类，并识别出关键信息。

你可以结合细颗粒度场景和要素数据，以及各渠道和移动衡量平台 (MMP) 的指标，以前所未有的方式制定营销策略，优化广告素材。

AI 的优势

总结来说，AI 更够帮助营销人员：

识别并标记素材要素，准确判断出高效要素。

轻松创建多版本素材，与手动操作相比成本大幅降低。有时 AI 甚至会生成让你眼前一亮的组合。

测试数百个版本的广告素材并非易事，这时我们可以将第 1 点和第 2 点的结合起来：AI 可以分析历史数据，预测哪些版本的成功率最高。这样一来，你就不必再随机测试，而是可以通过数据驱动的精准洞察来调整你的创意策略。

5. 不断监控素材效果

即使是爆款素材也无法长盛不衰。要保持素材的强劲效果，可以考虑采取以下做法：

监测素材效果衰退

密切关注点击率 (CTR)、每千次互动 (IPM) 和触达率等关键 KPI。这些指标并不是一成不变的，它们一般会在到达顶峰之后逐渐下降。关注指标可以帮助我们尽早发现素材效果衰退，及时采取措施。

「弗兰肯斯坦」策略

营销素材总在不断测试和优化中欣欣向荣。但素材效果衰退也是不可避免的，为延缓这一过程，我们可以采取「弗兰肯斯坦」策略。

「弗兰肯斯坦」策略指对爆款素材进行变化和迭代。它指的并不是将旧素材替换掉，而是不断为其注入新的活力。你可以进行 A/B 测试，将他们与原素材表现进行比较，确保素材不偏离正确的方向。

同步测试不能停

在数字营销领域，创新始终是营销人员的终极武器。只有不断测试新思路，才能扩大广告影响力，让你的营销活动立于不败之地。持续测试是你的安全网，同时能帮助你与更多领域的受众建立联系。

此外，也要对不同品牌信息、素材、广告形式和渠道进行持续测试，这样才能在守住城池的同时开拓新的疆域。

要点概述

要提高找到制胜素材的几率，就要进行深入的调研，不断提出有创意的新点子。不要为自己设限，可以多尝试探索不同的视角和方案。

找到爆款素材并向其投入大量预算之后，你的工作不应就此停止。这个时候，需要密切关注素材表现。查看ROAS ，深入了解素材的制胜要素，查看平台数据和指标。

找到爆款素材后，将其与其他广告进行结合，扩大其影响力。同时也可以借助爆款素材提升其他广告的效果。

通过探索本地化和重新组合的方式，提高爆款素材的生命周期与效果。针对特定受众或环境进行个性化调整，提高其时效性和相关性。

不断对广告活动的各个方面进行完善。判断新版本是否优于原版素材，并深入了解其背后的原因。

监测爆款素材是否出现了效果衰退。如素材表现趋于稳定或出现下降，则需准备更换其他素材。

借助 AI 获得全所未有的数据洞察，提升广告素材的表现，提高营销活动的效果。