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深度长文!广告到底是科学还是艺术?    

@卫夕君 :广告到底是科学还是艺术?

在回答这个问题之前,我相信很多人都非常自信自己能区分科学和艺术的区别,然而当我抛出以下三个问题的时候,我们心中原有的答案可能就要打一个问号了:

  • 围棋是艺术还是科学?
  • 绘画是艺术还是科学?
  • 电影是艺术还是科学?

第一个问题:围棋是科学还是艺术?在去年阿尔法狗打败李世石之前,围棋是公认的艺术,在百度搜「围棋艺术」有328万条结果,仅日本就出版了多部关于「围棋艺术」的书籍,但在谷歌的机器人阿尔法Go面前,围棋变成了一个用深度神经网络来评估获胜概率的数学问题,活生生变成了科学。

第二个问题:绘画是科学还是艺术?「当然是艺术!」很多人不假思索地回答!然而我们来看一看绘画界的泰山北斗——达芬奇对这个问题是如何理解的:

「绘画的确是一门科学,并且是自然的合法女儿,绘画科学研究物象的一切色彩,研究面所规定的物体的形状以及它们的远近,包括随距离之增加而导致的物体的模糊程度。」

这位有100多项发明的跨界画家将绘画透视学与数学基础几何学结合起来研究,发现焦点透视、线透视、空气透视的规律,成为后来西方写实油画再现事物方法的基础。

第三个问题:电影是科学还是艺术?你会回答:当然是艺术!但你了解好莱坞的运作模式之后,你就会发现好莱坞的大多数电影(特别是商业大片)其实是一个极其精妙、严格按照工业流程制作的流水线产品,且不说那些炫酷的特技完全靠科技参与,而是我们通常认为毫无争议属于艺术的部分——选角、编剧、剧情结构、笑点密集程度、预告片剪辑这些环节都开始数字化、标准化。

△ 好莱坞六大电影公司

当日本的机器人都开始写小说的时候、当索尼的音乐人都开始写披头士的歌的时候、当IBM沃森机器人都开始剪电影预告片的时候,我们对科学和艺术的分界线是时候开始重新思考了!

△ 点击 查看索尼机器人创作的披头士风格的歌曲

科学关心规律和真理、艺术关心美和情感;科学是客观的,而艺术是主观的,但很多时候主观和客观会混合在一起,这辆车美不美是主观意识,而买不买这辆车则是客观行为,广告则把二者联系在一起!

回到本文的主题——广告到底是科学还是艺术?这是一个古老而极具争议的问题,广告界对此争论了上百年,两派观点正如华山派的剑宗和气宗——反复较量,难分高下:

站在科学一边的代表人物有20世纪初最出色的广告人之一——克劳德·霍普金斯,他创作广告文案有一套科学的调研测试方法,特别反对只博眼球的广告。

他说:「广告创意人员放弃了他们的职责,他们把自己当做了一个演员,他们开始追求掌声,而不是销售额!」,霍普斯金把他科学的理念写成了一本书——《科学的广告》,关于这本书的地位:现代广告教皇大卫奥格威说这本书不读七遍不足以做广告人。

硬币的另一面,坚定认为广告是一门艺术的有广告天才——乔治·路易斯,他有「广告界的莽夫」、「麦迪逊大道上的疯子」之称,他为大众汽车等众多品牌创作了数不清的经典广告。

他宣称「如果广告是一门科学,那我就是个女人」,25年的广告生涯,乔治路易斯创作了13224个广告,他把其中的260个经典创意写进了一本自己的著作,这边著作名字就叫——《广告的艺术》。

今天,我们在数字化的全媒体时代来重新讨论「广告到底是科学还是艺术」这个古老的话题,会不会赋予这场日益持久的争论一个新的意义?

我不会给你一个和稀泥的答案——广告即是科学又是艺术,那不是卫夕的风格,我会明确给出我的结论——在数字化媒介的今天,广告更多的已经变成一门科学,它的艺术成分即使有,也变得极其有限!

在未来某一天广告宣布死亡的时候,如果在它的墓碑上只能刻两个字,那一定是「科学」而非「艺术」。接下来我就一起来看一看这个结论是如何得出滴:

科学关注数据,而艺术不关注

毫无疑问,科学反映客观事实,它需要和数据打交道,从某种意义上,「获取数据——分析数据——建立模型——预测未知」是科学作为人类认知世界的工具的全部过程。

数据的重要性不言而喻:哥白尼提出日心说模型但由于没有准确数据,其效果验证并不比托勒密的地心说更有说服力,直到开普勒观察并记录众多行星轨道的准确数据之后日心说模型才被当时的人们广泛接受。

而艺术则不关心数据,从文学到绘画、从舞蹈到书法、从音乐到表演,艺术家基本上不关注数据——我们很难看到毕加索分析颜料的种类、贝多芬把五线谱写成函数、王羲之统计汉字的笔画…….艺术家用他们的灵感、才华、创造力表现自己心中的世界,他们关心美而不关心数据。

然而广告从诞生起就离不开数据,不管是20世纪初商业广告刚刚繁荣还是数字广告飞速发展的今天,广告作为一种商业行为早已和数据难舍难分:数据贯穿广告从调研、创作、投放、评估等全部环节。

注意:今天我们讨论的广告并非作为美术作品的广告创意本身,而是作为一个完整从调研、创作、投放以及评估的整个完整闭环的过程,这才是广告本身的价值和意义。

1. 调研和洞察阶段:数据锁定目标消费者

如果为一款车打广告,第一步应该做神马?答案是需要了解这款车合适卖给什么人群,业内把这个称之为「消费者洞察」,即消费者是谁?他们在哪里?他们有神马特征?他们的偏好是神马?只有先定义了自己的消费者,广告才能开始创作,比如以下就是音乐流媒体服务Spotify的一个用户画像:

数字时代广告如何做消费者洞察?答案是充分挖掘第一方数据和第三方数据,第一方数据是广告主自己积累的数据,比如这款车以前的消费者的详细特征数据。第三方数据则可以运用大量的工具来实现。

举一个例子,广告巨头Facebook就提供了一个极其精细的用户洞察工具,可以帮助广告主洞察其目标消费者,比如一家纽约的瑜伽馆需要在Facebook投放广告,它可选择纽约地区、年龄在20-30岁的女性,同时进一步看选择的这些人群的家庭收入指数、房屋拥有指数、关注了哪些主页等几百个指标,即在投放广告之前,广告主就已经从数据的角度洞察了它的潜在消费者。

洞察数据是科学家的专业,艺术家基本上不会对它的受众做详细的数据洞察和分析,从这个意义上说,广告无疑属于科学而非艺术。

2. 创作阶段:数据控制创意质量

很多人的观点是:你说洞察、投放、评估这些环节需要数据参与我可以理解,但广告创作这一环节肯定是完全属于艺术家的私人领地吧?

错!广告创作和纯粹的艺术创作有天壤之别,艺术创作可以天马行空,享受着充分的创作自由,然而广告创作却时刻需要围绕产品来进行,有着无数约束条件,有无数的数据来衡量一个广告是否优秀,即广告并非靠创意驱动,而是结果驱动。

美剧《广告狂人》中,文案撰写人在为很多产品创作广告的时候通常会请相关的目标消费者来试用样品,试用者会被请进一件特别的屋子,这间屋子的其中一堵墙是不透明的玻璃,试用者不会发现这堵墙,而文案撰写人坐在玻璃后边,聚精会神地观察试用者真实的反应和谈话,以此获取创作灵感。

今天,搜索广告、信息流广告的等效果的广告创作完成变成了流水线生产,而不再是靠某些天才撰稿人的灵光一现,依靠传统4A公司的广告创作方案,我们的确看到了一些优秀甚至伟大的创意,但这只是幸存者偏差——4A公司创作的糟糕广告远比其优秀的广告要多。

如今的无论是搜索广告还是信息流广告,创意优秀程度的判断不再靠感觉、不再靠几十天之后的问卷调查、不再靠几个月之后的销量证明,而是直接转化成实时的CTR、互动率、点赞量、PV、UV、跳过率、订单量、GMV等实际的数据指标,一个创意是否优秀,半个小时之后通过数据就得到结果。

△ 天猫AI设计系统是如何把一个海报分解的

而随着AI和大数据技术的发展,数据驱动的机器人创作和辅助创作广告也开始出现萌芽,可口可乐就使用使用过一些机器人创作的广告,2017年的双十一,天猫的AI设计系统——鲁班就设计了4亿张广告海报,百度、新浪微博的广告团队都在探索使用机器人来创作或者辅助创作广告的研究和尝试,而在这其中,海量的训练数据起了重要作用。

3. 投放阶段:数据创造精准性

数字广告从竞价体系和投放精准性两个方面重构了传统的广告规则:

由出价数据构建的实时竞价体系重构了广告投放的成本与效率:同一张报纸的头版,一家保健品公司和一家超市的心理价位是不一样的;同一个广告素材,投放给一个高级白领和投放给一个在校大学生广告主的心理价位也是不一样的……..

但在传统广告时代,一口价让这些价格差异无法体现,而现在的竞价系统赋予了每一次广告曝光一个最优化的价格,提升了广告投放的效率。

同时,程序化广告购买已成为常态,它打破了传统的广告主、代理公司以及媒体之间的媒介采购方式,设定条件后机器完成全部投放工作,整个过程仅需50-100毫秒,实现RTB技术的背后,是实时数据收集和分析技术的实现。根据eMarketer的数据显示,在美国数字广告系统,2016年所有数字展示广告中三分之二以程序化方式购买。

△ 程序化广告投放流程

数据重构广告投放的一个重要方式就是精准性:传统广告时代,零售大亨约翰沃纳梅克的那句「我知道我的广告费有一半的都被浪费了,但就是不知道是哪一半」被称为广告界的「哥德巴赫猜想」,这本质上是对广告受众的模糊性的控诉。

如今,基于对用户特征和用户行为数据的掌握,广告的精准性已经不可同日而语——尽管还做不到一点不浪费,但已经比沃纳梅克时代更加精准——一个聪明的卫生巾品牌在一个移动APP上投广告的时候,它会选择投放给女性,而不是投放给全部人群,更加可能的是,在具体的投放过程中它会选择年龄在18-45岁、搜索过「苏菲」、以及购买过红糖或浏览过」如何选择透气卫生巾?」帖子的北上广女性用户。数据让投放变得精准,广告从投放媒体定向变成了用户定向、行为定向、精细化特征定向。

4. 评估阶段:数据披露效果

评估广告效果阶段当然离不开数据,即使在非数字广告时代,数据也是衡量广告效果的重要标志,4A公司设计了详细的调查问卷去评估一轮广告之后品牌的知名度、美誉度等指标,同时销售部门用营收来验证广告的效果。

如今,数字广告时代的效果评估体系里,数据就更加成为必不可少的环节,和传统广告相比,现在广告评估数据的主要体现在数据维度的多样性、准确性和实时性。

评估阶段数据的多样性是指原来投放一个广告,其效果广告主只能从有效几个指标中衡量,比如调查问卷中的问题、比如电话咨询量、销售额等,然而现在评估一个线上广告的效果,我们可以考察的维度会极其丰富:曝光次数、曝光人数、互动次数、互动人数、点击率、落地页访问数、分享数、点赞数、加入购物车数、成交数、搜索量、百度指数、头条指数、微信指数……

评估阶段数据的准确性是指和传统广告相比,我们能准确地知道广告受众在看到广告之后确切的操作行为,这一行为在过去是一个黑盒,如今我们已经找到打开它的钥匙,APP每一次按钮的点击、每一次播放、每一次转跳背后都有一个行为码,最终会变成冰冷、准确的数据。

评估阶段数据的实时性只是原来投放一次广告,效果数据需要等待很长的时间,这个时间现在已经被数字广告大大缩短,甚至已经到分钟级别,一个广告投放出去十分钟之后就可以看曝光、点击、访问等多个维度的数据,对数字广告而言,等待变成了新鲜事。

数据始终是广告重要的组成部分,特别是全面数字化的今天,广告界曾经备受热捧的「Big idea」已经逐步被「Big data」所替代,在谷歌搜索「Big data」一词有7.87亿个结果,相比之下,搜索「Big data」只有3.35亿条结果。在广告的每一个阶段,数据都是重中之重,只有科学关注数据,而艺术并不关注数据,从这个意义上说,广告是科学而非艺术。

科学注重实验,而艺术不关心实验

实验从某种意义上奠定了现代科学,通过实验,科学家能验证假设、证明定理,而艺术家从不做实验,艺术家会创作不同风格的作品,但这不是实验,而是不同类型的艺术尝试。

现在广告从诞生起就埋下了实验的种子,美国著名广告人约翰·卡普尔斯在从事广告之前是一名工程师,他的工程训练使他倾向于对广告进行分析和测试,他在测试的实践中举了一个例子:

在同一本刊物上,一个广告创意比另一创意卖出的商品多19.5倍,卡普尔斯将他测试广告的经验及实践写成了一本广告界的经典——《测试广告方法》,为了纪念他,广告界至今有久负盛名的「卡尔普斯奖」。

另一位广告界殿堂级大师、奥美创始人——大卫奥格威也推崇实验和测试的重要性,事实上,奥格威本人在做广告之前就在盖洛普的调查公司工作,而盖洛普公司几乎就是民意调查的代名词。

奥格威在他的经典著作——《一个广告人的自白》中介绍过一种经典的广告实验方法:在同一份报纸、同一个版面、同一个日期刊登不同文案的广告,在广告中告知可以剪下报纸上的邮寄地址免费领取样品,然后观察二份文案带来的样品索取量的差异,这其实就是今天数字广告中改变单一变量的「AB测试」。

在广告创作领域,有一个重要的概念——「卖点」,它源于R.Reeves提出的独特销售主张或销售点(Unique Selling Proposition or Point,简称USP),然而确定卖点依然需要通过调研和实验数据。

奥美创始人大卫奥格威的一个经典案例是为赫莲娜洁面霜列出了多个可能的卖点,但具体用哪一个卖点呢,奥格威做了一次小规模的投放实验,实验数据显示消费者对「深层清洁毛孔」这个卖点认可程度遥遥领先,这一点如果进行实验投放而全凭拍脑袋是很难预知的。

直到70年后的今天我们依然能看到多款以「深度清洁毛孔」为卖点的洁面霜在市场上畅销,充分证明了实验和调研在广告中的作用。

今天,数字化给营销人带来最棒的礼物就之一是能够做实验——实验更廉价,操作更容易,风险也更低。

我们已经不需要像奥格威时代几个星期才能进行一次实验,而是随时随地,用极小的成本、极短的时间、极小的风险、极简单的操作就能完成一次广告测试实验,「AB测试」变成一个广告优化师必备的技能。

今天我们在腾讯的广点通、微博的粉丝通进行数字广告投放,可以一天之内进行多次广告实验,相同文案、不同出价;相同文案、不同定向;相同文案、不同定向……..改变任意一个变量就可以快速建立一个「AB测试」的实验,而这种投放实验在谷歌、Facebook、腾讯、微博、今日头条的广告后台每天上演无数遍。

2016年新浪微博的广告系统粉丝通做过一个广告优化的比赛,获得第一名的是一个为某音乐APP做广告创意的姑娘——为了获得好的效果数据,她在26天之内创作了310个不同的版本的广告创意来推广这款音乐APP,而这在六七十年代的麦迪逊大街是不可想象的。

2015 年,广告巨头谷歌就进行了 12000 次实验,他们的首席经济学家 Hal Varian 称赞受控的实验是了解因果关系的黄金标准,Facebook同样每天会进行无数次针对广告的对照测试,如今,谷歌和Facebook的广告营收都占其收入的90%以上,无疑成为这个星球最强的广告巨头。

科学不断接近真理,而艺术却不分高低

以上文字从数据、实验两方面讲了为什么广告属于科学,最后从广义层面来聊聊为什么广告属于科学而不是艺术:

科学关于真、艺术关乎美,二者其中一个重要区别是:科学的发展是一个不断接近真理的积累过程,从地心说到日心说是接近真理的过程,从牛顿经典力学到量子力学是接近真理的过程,从诺贝尔到门捷列夫是不断接近真理的过程,即通过科学的积累,我们能非常自信地说我们比以前更加了解这个世界的客观规律,我们同样非常自信地笃定这是进步!

但艺术则不同,在艺术方面,我们很难说谈「进步」二字,因为艺术关乎美,而美对于每个时代都有不同的倾向:我们很难说今天的村上春树比一百年前的海明威、比一千年前的莎士比亚更进步或者更落后,我们很难说黄永玉的作品比一百年前的齐白石、比三百年前的米开朗琪罗更优秀和更伟大,艺术在不同的时期会有不同的流派,其价值取决于当时人们的偏好和认知。

正是基于这个原因,我们把广告称之为科学,因为非常显然,今天的广告业——我们在进步,我们比70年代更好地了解广告的受众、更精准地投放媒介、更准确地评估广告效果、更清楚地理解广告是如何影响受众的。

从受众层面,我们能更全面地了解广告受众的各项特征,上个世纪的广告业,一个衬衫品牌投放广告,它只能选择是投放某本杂志的读者、某个电视台的观众、某份报纸的订户,这是它对受众唯一知道的信息,如今它可以精准投放给北京地区、年龄在20-30岁、对财经感兴趣、用iPhone、搜索过「丽江」的男性微博用户,我们比以前任何时候都更了解我们的受众。

从广告作用机制层面,我们的消费者行为学、消费心理学、广告学、行为经济学、市场营销学等学科在持续进步,每年都有重要的研究进展,我们通过《定位》知道如何占领消费者心智,我们通过《长尾理论》知道在个性化时代消费者选择的多样性,我们通过《影响力》理解影响是如何发生的,我们通过《引爆点》总结成为爆品的法则,我们通过《乌合之众》了解大众心理的运作机制。

从广告的生命周期层面,从洞察到创作、从投放到评估,每一个环节,广告都在取得进展,即便在传统意义上的创作方面,我们也总结了极多的经验,随着人工智能的发展,广告创作以及有了更多的创作工具和辅助创作工具,我们必须说广告以及广告业都在进步。

正是基于以上的原因,我坚定地认为:广告是一门科学而非艺术!

好了,本文到这里就结束了,留一个讨论和思考的话题:你口口声声说广告是科学而非艺术,那么你如何评价乔布斯为苹果创作的「Think different」这样可以载入史册的伟大广告作品?

互联网最有趣的地方就在于永远有很多违反直觉的体验,而这些体验背后则蕴含着极其精妙的底层法则,关注「卫夕指北」,一起思考互联网及商业的本质。

作者简介:卫夕,新浪微博广告产品经理,致力于剖析互联网广告的基本逻辑、思路及技巧。

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