CN110060029A - 一种ai赋能创意设计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种AI赋能创意设计方法,包括如下步骤:(1)数据洞察;(2)创意生成;(3)创意投放。本发明在创意设计环节,使用人工智能相关技术,结合企业内部用户的特征、画像数据,赋能创意设计,释放了设计人员,降低创意设计的准入门槛,减少设计人员从事底水平重复性劳动的时间,提升设计效率,缩短设计时间;创意投放环节,以数据驱动,结合客户特征数据、创意特征数据,通过智能投放算法推荐引擎,实现面向不同个性、不同爱好、不同人群的个性化创意推荐,实现商业流量价值的最大利用,利用流式处理计算和实时投放算法,以及在线反馈智能调优,实现精准的创意投放。

Description

一种AI赋能创意设计方法
技术领域
本发明涉及大数据应用领域,具体是涉及一种用于电信运营商营销平台的AI智能创意设计的方法。
背景技术
在“互联网+”的时代背景下,AI智能、大数据赋能、物联网平台、智能制造技术等有了全面的提升和广泛的发展。国家对互联网、大数据和人工智能的关注多也越来高,有关互联网与智能化应用方面的建议和议案越来越多,相关国家扶持的鼓励政策等也在不断的完善。在这种历史机遇下,AI智能等相关技术在很多领域都获得了飞跃式的发展。
在电信运营商营营销平台进行创意设计和广告投放过程中,目前遇到如下问题:
1、营销活动周期短,在特定时间(如节假日、周年庆、热点期)营销活动集中,创意设计人员疲于应对。
2、营销活动期间,创意需求量大,需要设计人员创作适合不同尺寸、不同风格的创意,对设计人员要求高。
3、设计人员在创作过程中,无法通过共享,来提高生产效率。
4、在创意投放时,很多状态下都是由运营人员,根据业务经验进行决策,创意投放相关的触达率,与运营人员对市场和客户了解息息相关,“人为”因素无法度量。
发明内容
发明目的:本发明目的在于提供一种AI赋能创意设计方法,解决设计师创意设计困难、产出低、复用难的问题,并降低运营人员在投放创意“人为”决策失误可能,进行智能投放。
技术方案:本发明所述的AI赋能创意设计方法,包括如下步骤:
(1)数据洞察:首先采集行业客户数据和行业相关创意数据,再对采集的数据进行处理得到客户画像和标签数据;同时对采集的创意标注,将图片信息结构化,获取创意中的元素;
(2)创意生成:建立多任务学习的卷积神经网络,并以获取的创意中的元素进行训练,得到AI创意生成算法;通过训练完成的AI创意生成算法,根据得到的客户画像、标签数据以及业务需求,选择创意模板、创意相关图片、创意特征和创意文案自动生成创意,并对生成好的创意进行特征向量提取;
(3)创意投放:结合客户画像和创意特征数据,针对不同业务需求采用智能投放算法推荐引擎进行个性化创意推荐,其中,针对新用户采用MAB增强学习算法,针对老用户采用LR、GBDT、FM或DNN算法。
本发明进一步优选地技术方案为,步骤(1)中采集的行业客户数据包括客户基础信息、客户终端信息、客户消费信息、客户上网信息、客户订购信息、客户投诉信息、客户位置信息和网络质量信息;采集的行业相关创意数据包括创意基础信息、创意发布信息和创意点击信息。
作为优选地,步骤(1)中将采集的行业客户数据和行业相关创意数据进行萃取、整合和加工,并结合离线算法熵值法、woe证据权重、相关性分析及业务经验输出客户画像和标签数据。
优选地,步骤(2)的创意生成的具体步骤为:
a、创意管理:根据业务需求,选择创意模板和创意设计要素;
b、文案生成:根据客户标签、创意模板和商品的属性信息,通过AI文本生成技术,对文案内容进行分词及依存分析,结合客户点击情况,建立客户与文案之间的匹配模型,生成符合客户风格的文案;
c、创意生成:基于客户标签特征,通过训练完成的AI创意生成算法,匹配合适的模板风格、主题图片及文案效果,合成创意展示图片。
优选地,步骤(3)还包括在线召回步骤,在创意展示过程中进行实时判断,通过设定的召回策略,召回不同候选集;再对召回的候选集进行融合和过滤。
有益效果:(1)本发明在创意设计环节,使用人工智能相关技术,结合企业内部用户的特征、画像数据,赋能创意设计,释放了设计人员,降低创意设计的准入门槛,减少设计人员从事底水平重复性劳动的时间,提升设计效率,缩短设计时间;
(2)本发明的创意投放环节,以数据驱动,结合客户特征数据、创意特征数据,通过智能投放算法推荐引擎,实现面向不同个性、不同爱好、不同人群的个性化创意推荐,实现商业流量价值的最大利用,利用流式处理计算和实时投放算法,以及在线反馈智能调优,实现精准的创意投放。
附图说明
图1为本发明所述的创意设计方法的流程图。
具体实施方式
下面通过附图对本发明技术方案进行详细说明,但是本发明的保护范围不局限于所述实施例。
实施例:一种AI赋能创意设计方法,包括如下步骤:
(1)数据洞察
采集数据:采集运营商行业客户在内部系统相关数据,包括:客户基础信息、客户终端信息、客户消费信息、客户上网信息、客户订购信息、客户投诉信息、客户位置信息和网络质量信息。采集运营商行业相关创意数据,包括:创意基础信息、创意发布信息和创意点击信息。
数据加工:通过对数据进行萃取、整合和加工,并结合离线算法熵值法、woe证据权重、相关性分析及业务经验输出客户画像和标签数据。通过对创意设计的标注,将图片信息结构化,让机器了解创意中的元素,学习创作过程。
(2)创意生成
创意管理:根据业务需求,支持多选不同结构和风格的创意模板,例如:左右结构,上下结构,居中结构,清新风格,靓丽风格等,支持海量创意设计要素的选择,例如:各类商品LOGO,品牌LOGO,支持模板文字的编辑。
文案生成:根据客户偏好标签、创意和商品的属性、商品卖点信息以及历史客户点击情况等,通过AI文本生成技术,对文案内容进行分词及依存分析,结合客户点击情况,使用AI技术,建立客户-文案匹配模型,生成符合客户风格的文案。
创意生成:建立多任务学习的卷积神经网络,并以获取的创意中的元素进行训练,得到AI创意生成算法;基于客户标签特征,通过训练完成的AI创意生成算法,匹配合适的模板风格、主题图片及文案效果,合成创意展示图片。并对生成好的创意进行特征向量提取,为创意推荐提供依据。
(3)创意投放
智能推荐:针对不同的业务场景需求,支持多种算法的实时推荐。
在线召回:在各个渠道运营位交互时进行实时判断,通过召回策略召回不同候选集,再对召回的候选集进行融合(提高推荐策略的覆盖度和精度)和过滤(从产品、运营的角度制定一些人工规则,过滤掉不符合条件的Item)。
本实施例对于不同的业务场景需求分别说明。
如在运营商拉新活动中:
对于运营商行业客户,在国际电信日(5-17),希望通过拉新活动获取新用户,并通过电商渠道进行“周年庆”拉新创意投放。相关流程包括:
获取电信日相关创意素材、选择电信行业电信日相关模板,设置用于电信日关键营销文字(主标题、副标题、宣传案)、选择由于电信日的关键图片、logo等,通过创意管理功能生成各类创意文案。
在电商渠道进行创意投放,选择MAB算法作为创意投放策略,对新用户进行国际电信日创意展示,获取拉新效果。
在老用户回馈活动中:
对于运营商行业客户,在国庆节到来,希望使用商品促销模式吸引老用用户,实现apru值提升,并通过APP 渠道投放。相关流程包括:
获取国庆节相关创意素材、选择国庆节相关模板,设置用于国庆节关键营销文字(主标题、副标题、宣传案)、选择由于国庆节的关键图片、logo等,通过创意管理功能生成各类创意文案。
在电商渠道进行创意投放,选择特征算法作为创意投放策略,对老用户进行国庆出校创意展示,获取apru值提升效果。
如上所述,尽管参照特定的优选实施例已经表示和表述了本发明,但其不得解释为对本发明自身的限制。在不脱离所附权利要求定义的本发明的精神和范围前提下,可对其在形式上和细节上作出各种变化。

Claims (5)

1.一种AI赋能创意设计方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)数据洞察:首先采集行业客户数据和行业相关创意数据,再对采集的数据进行处理得到客户画像和标签数据;同时对采集的创意标注,将图片信息结构化,获取创意中的元素;
(2)创意生成:建立多任务学习的卷积神经网络,并以获取的创意中的元素进行训练,得到AI创意生成算法;通过训练完成的AI创意生成算法,根据得到的客户画像、标签数据以及业务需求,选择创意模板、创意相关图片、创意特征和创意文案自动生成创意,并对生成好的创意进行特征向量提取;
(3)创意投放:结合客户画像和创意特征数据,针对不同业务需求采用智能投放算法推荐引擎进行个性化创意推荐,其中,针对新用户采用MAB增强学习算法,针对老用户采用LR、GBDT、FM或DNN算法。
2.根据权利要求1所述的AI赋能创意设计方法,其特征在于,步骤(1)中采集的行业客户数据包括客户基础信息、客户终端信息、客户消费信息、客户上网信息、客户订购信息、客户投诉信息、客户位置信息和网络质量信息;采集的行业相关创意数据包括创意基础信息、创意发布信息和创意点击信息。
3.根据权利要求2所述的AI赋能创意设计方法,其特征在于,步骤(1)中将采集的行业客户数据和行业相关创意数据进行萃取、整合和加工,并结合离线算法熵值法、woe证据权重、相关性分析及业务经验输出客户画像和标签数据。
4.根据权利要求3所述的AI赋能创意设计方法,其特征在于,步骤(2)的创意生成的具体步骤为:
a、创意管理:根据业务需求,选择创意模板和创意设计要素;
b、文案生成:根据客户标签、创意模板和商品的属性信息,通过AI文本生成技术,对文案内容进行分词及依存分析,结合客户点击情况,建立客户与文案之间的匹配模型,生成符合客户风格的文案;
c、创意生成:基于客户标签特征,通过训练完成的AI创意生成算法,匹配合适的模板风格、主题图片及文案效果,合成创意展示图片。
5.根据权利要求4所述的AI赋能创意设计方法,其特征在于,步骤(3)还包括在线召回步骤,在创意展示过程中进行实时判断,通过设定的召回策略,召回不同候选集;再对召回的候选集进行融合和过滤。
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