最早被AI取代的职业,竟然是流量运营

看到AI进步的这么快,我总是觉得,可能有大量的职业要被AI取代。比如,最早我认为可能设计师要被AI取代了,或者写穿越小说的要被噶了,但AIGC流行这么久之后我却得到一个结论,这些人并没有什么事儿。

比如,AIGC刚刚搞出来文生图的时候,科幻大奖的作品竟然都是AI做的,吓得大家都惊呼,完犊子了!插画师设计师的命要被革了!结果,最近我调研了一圈,发现其实插画师设计师的工作不仅没丢,反而更加重要了!

一开始我百思不得其解,后来问了几家品牌企业就明白了。AI画画嘛,随意性比较大,AI画了之后,乍看还凑合,但是距离品牌的要求,那还是很有距离的。于是就需要设计师或者插画师基于AI的出图去修改。结果,这一修改,特别费劲,还不如干脆自己从头画一个,而且现在有很多数码画画工具的帮助,自己画反而效率更高。

我又问,如果用stable diffusion做足够多的限定和调校,是不是就能替代人了?对方回答,SD调教只能对几幅画,换了条件和场景,需求变了,SD就需要再次调校,对于工业化的大规模生产实在是不友好,不具备很大的可行性。

多家企业给了我同样的结论:在品牌宣传的素材创作上,由于品牌的要求高,所以AI还不太靠谱。可以用AI做噱头,但是让AI干活,人去教它比人自己干还累,效率比人自己干还低。

在文字内容的创作上,也是类似。AIGC不能生成前人没有生成过的东西,也就是说,它最善于“拾人牙慧”,但是让它搞创造,它还真不行。所以,现在品牌方那儿牛逼的文案和设计师,人家的工作还是特别吃香的,根本不是被AI取代,而是被AI反衬地愈发显得高大了!

听他们这么说,我觉得AI在数字营销中的应用也不过如此,顿感舒心。但我很快发现我错了。

01 不过,很快,一个新的发现,让我有些不寒而栗。

一个事实是,数字营销的世界不止有品牌营销,还有大量的效果营销。

整个中国,花费在效果类投放上的预算,大概是品牌投放上预算的四倍。

而在效果类投放上,工作岗位情况就远远不及品牌投放那么乐观了。我发现我认识的几个互联网广告代理公司正在缩减他们的员工,岗位人数缩减最显著的,就是流量运营(也叫广告运营、广告优化师、广告投手、投流师等等,总之大家能懂这是什么工作岗位)。

其实五年前,我就觉得这样的日子迟早会来临,那时候我写了一篇爆文《夹缝中的“数字营销农民工”》,便谈到了这样的趋势,一晃五年过去了,这个趋势终于变成了现实。

他们的工作岗位,实实在在就是被AI取代的。

先是以信息流为主要类型的封闭RTB广告(RTB是实时竞价广告的意思)成为主流,而信息流广告的投法,与以前的广告形式,比如搜索引擎广告,都不太一样。它是一种典型的以AI驱动的广告投放形式。

一方面,我们知道信息流广告的效果提升,非常依靠机器。本质上,信息流等封闭RTB广告,它运行的底座是一个巨大无朋的“推荐引擎”,负责将合适的素材呈现在合适的人面前。

那么,什么是合适的素材和合适的人呢?这是关键。如果确实是“合适的”,那么广告的效果就能更好。

为了确保合适,这一类广告的运行机制背后就是AI,当然,不是AIGC(生成式AI),而是决策式(也叫判别式)AI。它的核心机制是监督学习,即把每一次投放的结果(点击与否、转化与否之类),反馈给广告系统的投放算法,然后投放算法便基于每一次的投放的情况,不断自行调整和优化。

或者更简单点说,它会不断自行预测,下一次应该把什么样的素材投给什么样的人能够有更好的结果,而预测的依据,就是它此前每一次投放的结果。

这个过程,理论上可以完全不需要人干预,只要预算足够,机器总是能把最适合你的人群给找到,也能够把最合适这些人群的素材给挖出来。

不过,在信息流广告刚刚成为主流的时候,还是需要流量运营、优化师这样一些工作岗位的。这些人的核心工作,是帮助机器更快找到最合适的投放方式。因为,时间有限,广告主的预算也有限,机器虽然总是能跑出效果,但是我更希望机器能够“立即”就出效果,而不用白白耗费我的银子和时间。

这本质上,其实就是一种训练,一种在优化师们“并不知情”情况下的一种训练。所以,从某种程度上讲,优化师们其实在不知不觉中帮助机器加速“革掉自己的命”。

流量运营和优化师们如何加速这个过程呢?依靠几个事情。

第一,依靠人群的圈选。第二,依靠竞价时候对出价的调整。第三,依靠足够有吸引力的创意素材。

02 但当机器能做这些事情的时候,流量运营和优化师就尴尬了

现在,流量运营和优化师们赖以生存的这三个核心工作,都在被AI取代,而且AI还越干越好!

先看看人群的圈选。

所谓人群的圈选,是给投放系统一个范围,让它在这个人群里面去找合适的人,而不是在全量人群中大海捞针般的尝试。所以,所谓用各种标签各种规则进行投放人群的圈选,它并不是代替了机器(投放系统)的选人动作,而只是让机器在更精确的人群范围内去寻找合适的投放目标罢了。因为人群范围已经圈定的是目标人群,因此机器在进行监督学习时候,就能不从完全冷启动开始,这样能够命中目标的概率就会更大,这样学习的效果就会更好,达成优化效果所需的时间也会更少。

但是,媒体广告平台已经慢慢不需要人去手动进行人群圈选了。

一方面,有些媒体觉得所谓的人群标签,准不准且不说,人群本身是动态的,而标签要么滞后于这种动态,要么不是太宽泛就是太狭窄,按照标签进行人群圈选就必然导致一定有目标人群没有被圈选进去,影响投放的效果。

另一方面,把广告主自有转化数据作为种子数据,进行相似人群放大(look-alike)之后的投放,已经非常成熟,是一种更加先进的投放方式。这个方式背后的技术,就是基于监督学习的AI。

还有,很多广告系统认为自己已经积累了足够海量的历史数据,这些数据已经足够让机器学会如何靠谱地圈选人群进行投放了,毕竟这些广告系统所在的媒体平台,动辄每天都是上亿的活跃用户。再让优化师们去做提前的圈选,意义已经不大。

腾讯广告大概在两年前就停掉了以标签进行圈选人群的功能,我当时专门写了一篇文章,阅读量也不错:《兴趣定向的广告投放将走向终结?》,就讲了这个极为具有标志性意义的变化。现在他们宣称广告升级到3.0了,更是不需要进行传统的人群圈选了。

随着AI选人水平不断地提高(只要AI能做的事情,基本上都是随着时间推移能越做越好的),其他媒体最终也肯定不会需要通过手工圈选人群,来进行广告投放。

再看看出价。

这个工作,也是从最初的CPM或者CPC出价,过渡到oCPX出价。oCPX其实跟前面的选人群本质是一样的,也是给机器(投放系统)一个价格的范围,然后让机器自己去决定最合适的出价,从而达到广告主期望的投放成本的目标。

oCPX也会作古吗?所有的出价最终都会交给机器吗?

非常有可能。

因为机器每天在做着千亿次甚至万亿次的计算,早就把每个广告主、每个产品、每类人群的底价、出价、成交价摸得一清二楚。

“你会发现你的ROI刚好卡在盈亏线上,”一个甲方的营销负责人告诉我:“你不可能随便出一个价格,否则要么没有量,要么ROI受不了,所以,最终你会发现,你基本上就是不亏不赚,然后明白辛苦一场就是给平台打了个工。”

“平台什么数据都知道,所以平台当然知道该怎么出价。”他补充说,“这是一种更高等级的‘oCPX’”。

他说的当然比较“绝对”,但现在的AI确实已经大幅度替代了广告投放师和优化师的出价操作了。

最后,看看素材。

素材,对于效果类广告而言,品牌调性退于其次,更需要做的事情是快速赛马,跑出更能吸引受众的那些好素材。AIGC此时能够派上很多用场。除了不能代替视频拍摄和原始素材元素的制作,AIGC在“伪原创”制作上简直可以称得上效率疯狂。

切片、码字、堆图,简直没有它不拿手的。在这一块,能够减少不少的人手。

所以,这三件曾经必须要优化师去搞定的事情,现在没有一样不可被AI取代。

上周我跟字节的商业化的一位高管聊,他告诉我一个简单的事实:未来,效果类广告主在投放广告的时候,只需要提供前置条件,即提供给媒体平台他的投放预算、目标(核心KPI),产品属性以及品牌约束(例如品牌调性),剩下的事情都可以完全交给机器去干。而且以后的广告素材,就是文生图,文调图,甚至直接语音跟机器交互让机器画图修图,这只是时间问题。

“所以,现在也肯定不是搞做效果广告投放服务agency的好时机。”他补充说。

最初,我以为是体力劳动者会被智能机器人迅速取代,我想多了。

然后,我以为是文字工作者和美术工作者会被AIGC迅速取代,我又想多了。

当我以为其实没有什么岗位会被AI取代的时候,我猛然发现,广告投放师和优化师,竟然是最先被AI取代的!

03 投放师和优化师还有机会吗?

现代社会跟过去的社会最大的区别是,没有人能一辈子干同一件事。

若是你能干同一件事情,超过10年,那你已经非常幸运。

社会的变化一直在加速,速度越来越快!而我们过去的知识储备和技能经验不再适应新的变化,这只是时间问题。

投放、投流这种事情,因为是在固定的模式下极为高频地重复,因此,被AI代替的概率实在太高了!

但反过来,数字营销的策略却是千变万化的,因为消费者一直在变,人群的媒体使用习惯也一直在变,此外,他们对于商品的喜好也非常动态化,这意味着当前正处在模仿人类阶段的AI,是很难产生出具有实时的适应能力和创造能力的更高级的智能的,也就不可能在短的时间内搞定数字营销的策略。

不做投放工具人,而是做真正懂如何做营销的智者。这,才是数字营销从业者真正要转型的方向。

对于投放师和优化师而言,他们已经浸淫在如此竞争激烈的市场中这么久,向这个方向的转型,或许,已经占了不少先机。

无论如何,确实没有什么可挂念的,也没有什么可犹豫的了。

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