AI赋能广告创意生成解决方案

1. 引言
广告行业正在面临一场激动人心的变革,AI智能体工具将彻底重塑营销活动创建、数字广告制作和营销资产本地化的流程。虽然这些创新能为企业带来巨大的运营效率提升,但技术发展日新月异,许多企业仍在探索应该采纳哪些AI工具、如何有效地将它们整合到现有流程中。
2. AI智能体在广告和营销行业的主要使用场景

2.1 广告活动创意概念和概要开发
广告代理商的创意部门希望利用AI智能体来增强和加速创意开发流程。借助多模态的LLM(比如Amazon Nova Pro),创意团队可以快速从公司的品牌手册、产品描述、过往广告营销活动和现有营销材料中检索出洞察,进而在几分钟而非几周内生成营销活动的概要(Brief)。
2.2 展示广告和视频广告生成
为了创建展示广告和视频广告营销活动,使用传统手段需要大量且昂贵的资源,素材制作团队需要制作同一广告的不同变种,这一过程通常需要数周。如果换成基于AI智能体的手段来制作素材,则可以结合LLM、生图和生视频模型来以更低成本,更快的速度进行素材制作。
2.3 广告智能投放
当创意素材准备就绪后,如何将合适的广告投放到正确的渠道、在最佳时机触达目标受众,是决定营销活动成败的关键环节。生成式AI结合智能体技术可以构建广告智能投放助手,通过分析历史投放数据、用户行为模式、竞品投放策略等多维度信息,自动生成投放计划建议。
3. 广告素材生成工具的发展趋势
3.1 从工具分散到一体化的演进需求
基于前述两个主要应用场景,目前市场上虽然存在众多专业工具来完成特定任务,然而,能够熟练掌握如此多样化工具链的用户寥寥无几。这自然引发了一个关键问题:是否存在一种解决方案能够将所有功能无缝整合?

4. 基于Strands Agents快速构建创意素材生成智能体
4.1 Strands Agents介绍
Strands Agents是一个开源的轻量级Agent开发SDK,采用模型驱动的方法来构建和运行智能体。它让开发者只需几行代码就能创建具备自主规划、推理和工具选择能力的智能体,无需复杂的脚手架代码。
4.2 整体架构设计思路
采用Strands分层协作的Multi-Agent架构,其理念是指将复杂的创意生成任务分解为独立Sub Agent模块,每个Sub Agent专注于自己的任务领域。主要的架构设计原则有:
职责分离: 文案写作、图像生成和视频生成三个独立模块
可扩展性: 采用"Agents as Tools"模式,未来可轻松添加新的专业Agent
容错性: 主Agent负责任务编排和错误处理
灵活性: 允许用户通过提示词,主Agent智能判断调用哪些Sub Agent及调用顺序


5. 广告创意素材生成行业解决方案
5.1 企业实际应用效果
基于该解决方案的实际应用数据显示:
效率提升显著 – 将广告素材制作时间平均缩短85%,每月素材产出量提高了5倍,成本只有实拍的1/5
转化率优势明显 – AI生成的广告视频比没用AI的视频实现了3倍点击率的增长,提升了21%的ROAS


5.2 方案技术架构

方案会部署在Amazon ECS容器服务里,然后通过Application Load Balancer(ALB)对外提供访问,用户使用过程中生成的画布定义和各种图片、视频素材会存放在Amazon S3上,项目的定义会存放在Amazon DynamoDB数据库中,最后用户登录是通过Amazon Cognito来实现的。
5.3 方案核心优势
多模型支持 – 灵活集成多种主流生成模型,根据不同场景选择最优方案
完整的项目管理 – 从创意构思到素材交付的全流程管理
企业级安全 – 基于亚马逊云服务的安全认证和权限管理体系
简单易用 – 基于对话式的交互方式,0门槛上手
6. 方案效果展示
Demo1: 利用AI生成技术复刻真实拍摄的广告视频
通过文生图模型生成主角图像,再用图像编辑模型生成各种场景下的主角图片,最后通过图生视频模型转换成视频。


7. 总结
AI智能体正在重塑广告营销行业的创意制作流程,从传统的数周制作周期缩短到几分钟完成素材生成。通过智能体架构,我们可以将复杂的AI工具整合成易用的对话式界面,让更多企业能够快速采纳这些前沿技术。