原標題:視頻營銷大時代,人才缺百萬,AI編導已就位
采寫/吳剛、萬天南
編輯/陳紀英
用“機器”代替編導等短視頻專業(yè)人才,靠譜嗎?
隨著直播短視頻的紅利呼嘯而至,網(wǎng)紅達人、MCN機構、品牌商家蜂擁而來。短視頻市場需求暴漲,專業(yè)人才稀缺昂貴、生產(chǎn)工具滯后、優(yōu)質(zhì)內(nèi)容供給不足、營銷轉(zhuǎn)化效果低下等痛點越發(fā)凸顯。
如何低成本批量產(chǎn)生短視頻內(nèi)容,成為了越來越多中小品牌商面臨的共同挑戰(zhàn)。
日前,阿里設計團隊上線了一款短視頻生產(chǎn)工具“云剪”,專門為電商場景定制短視頻解決方案——利用基礎的圖文視頻等素材,可以簡化批量生產(chǎn)短視頻素材,試圖幫助中小商家低成本搭上短視頻營銷的高列。
短視頻營銷風起,百萬人才缺口待補位
品牌、平臺,永遠逐流量和用戶而居——短視頻,作為用戶聚集的“鬧市區(qū)”,是品牌、商家不舍錯過的必爭之地。
中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心的報告顯示,截至2021年6月底,中國短視頻用戶規(guī)模達到8.88億,占網(wǎng)民整體的87.8%;其中,90后的短視頻用戶占比達到了51.5%,短視頻,也成為了品牌連接、觸達、轉(zhuǎn)化年輕客群的橋梁。
用戶接踵而至,流量澎湃而來,短視頻營銷,成為了商家、品牌爭相涌入的營銷主場。
Quest mobile報告顯示,2021年上半年,互聯(lián)網(wǎng)廣告收入中,短視頻以503億元的營收體量,力壓新聞資訊的255億元、網(wǎng)絡社交的184億元登頂,在整個互聯(lián)網(wǎng)廣告大盤中占比高達42.6%,貢獻了近半壁江山。
有視頻營銷第一股之稱的劇星傳媒,2018年短視頻業(yè)務的營收僅為4.1億,到了2019年,該數(shù)值刷新為29億,同比增長7倍有余。
行業(yè)爆發(fā),專業(yè)人才和優(yōu)質(zhì)內(nèi)容供給短缺卻越發(fā)凸顯。
2020年,巨量大學負責人于潔楠曾測算,國內(nèi)的短視頻營銷人才缺口可能達到百萬量級。
劇星傳媒CEO俞湘華頗有同感,“一方面發(fā)展太快,所以缺人才;另一方面教育滯后導致專業(yè)人才稀缺”。
他清晰記得,公司剛剛涉足短視頻業(yè)務時,很多員工缺乏對廣告營銷和市場傳播的專業(yè)化、系統(tǒng)化認知,要靠公司從0到1培養(yǎng)。待到新手培養(yǎng)成熟,可以獨當一面后,卻輕易被同行高薪挖走。
專業(yè)的短視頻制作機構尚且缺人,商家、品牌對于短視頻制作人才的饑渴更上層樓。
淘寶店主王方(化名)就是其一。他主要售賣USB外接錄音設備,曾一度考慮搭建短視頻內(nèi)容團隊拉動銷量,但試錯了一圈發(fā)現(xiàn),難以找到合適的視頻人才,“比如說,流量思維很重要,電商短視頻不是會拍就可以的,關鍵是要有人看,要能符合算法衡量標準,要能拉動銷售,同時懂得這幾點的人太少了”。
另一重壓力來自不堪重負的人力成本。
一個初創(chuàng)的小型電商品牌,要想搭建短視頻團隊,最為簡單的人員配置通常也要4-5人,編導1人,內(nèi)容策劃1人,拍攝1人,剪輯1人,運營1人。而據(jù)獵聘發(fā)布的《短視頻領域就業(yè)大數(shù)據(jù)報告》顯示,短視頻中高端人才平均年薪30萬,已經(jīng)超過金融互聯(lián)網(wǎng)房地產(chǎn)等傳統(tǒng)高薪行業(yè)。于大量長尾商家品牌來說,上述成本不堪重負。
人才流失風險也如影隨形。知名博主李子柒曾因獨特的中國風視頻風靡海內(nèi)外,今年卻和MCN機構微念產(chǎn)生股權糾紛,一度斷更數(shù)月,微念因此遭遇重創(chuàng)。
短視頻內(nèi)容人才找不到、用不起、留不住,在分秒必爭的商業(yè)洪流里,大多數(shù)商家們只能眼睜睜看著短視頻營銷的列車疾馳而過。
AI編導真的能給出更優(yōu)解嗎?
一大批短視頻制作工具,已經(jīng)陸續(xù)上線,大致可以分為三類。
視頻長剪短工具,比如從1~2小時的長視頻里,剪輯出數(shù)十個精彩的高光片段,但一方面,長剪短方案要依賴于優(yōu)質(zhì)的長視頻或者直播素材,其次,這一方案難以過濾掉長視頻中沒有價值的小片段,比如打招呼和閑聊廢話等,后期仍需人工優(yōu)化才能用于投放。
其次,模板填充制作短視頻,包含了基礎的音樂卡點,畫面特效和精美轉(zhuǎn)場,但這種解決方案得到的視頻樣式比較僵化,難以達成多樣化和豐富性。
以及更早上線的幻燈片拼接方案,利用大量圖文拼湊出短視頻,但制作效果通常比較粗劣,效果難如人意。
如何解決上述痛點?
云剪技術團隊發(fā)現(xiàn),在視頻生產(chǎn)流程里,存在大量重復勞動的環(huán)節(jié),以最耗人力的剪輯環(huán)節(jié)為例,剪輯師拿到拍攝好的素材,匹配寫好的腳本,之后再把素材里的廢話、錯字、停頓、語速等一一調(diào)整修正,美顏美化、調(diào)色調(diào)光等,最后才能剪成一個能用的短視頻。
“很多環(huán)節(jié),是可以通過機器學習完成的”,項目負責人黃玉龍告訴《財經(jīng)故事薈》。
2021年4月,經(jīng)過觀察與試錯,項目組上線了支撐專業(yè)機構的云剪專業(yè)版,7月又推出了契合商家端應用的云剪電商版。
云剪電商版的使用門檻很低,商家只需輸入素材——包括店鋪頭圖視頻、商品詳情頁等,整個過程完全自動,無需人工介入,云剪就能進行智能剪輯,快速生成短視頻,大幅提升了短視頻的生產(chǎn)效率。相比于傳統(tǒng)視頻創(chuàng)作工具如Finalcut、Premiere等,云剪的使用門檻更低。
縱觀市場,B站的必剪、快手的快影、抖音的剪映這幾年也相繼問世。不過,這些工具主要適用于娛樂場景。
但云剪則以拉動轉(zhuǎn)化為第一目標,通盤考慮“人、貨、場”三要素,注重商品賣點和用戶需求的匹配,在視頻中拋出場景痛點,強化商品賣點,最終輔助用戶消費決策,助攻商家提高營收轉(zhuǎn)化。
比如,商家上傳了連衣裙的素材,云剪會主動通過設問生成:“夏天穿連衣裙想遮肉?試試這款泡泡袖連衣裙吧“等文案。
再比如針對“日式米飯調(diào)料”,可以生成“天氣熱吃不下飯? 拌飯料讓你胃口大開!口感香醇好滋味!趕快加入購物車吧!”這樣的視頻。
云剪短視頻工具還可以針對不同商品的不同賣點,匹配不同營銷場景,實現(xiàn)話術文案、鏡頭語言、內(nèi)容節(jié)奏、視頻風格的多樣化,以及為商家生成可供選擇的多元化微腳本。
在傳統(tǒng)短視頻制作流程里,視頻轉(zhuǎn)化效果好壞主要取決于編導個人能力。但風險在于,如果編導不具備流量思維,或者不了解商品屬性和市場需求等,就會導致短視頻轉(zhuǎn)化效果差,商家營銷費用打水漂。
云剪則基于多年積累的商品賣點分析、當下社會熱點追蹤等,生成相應的微腳本,以供編導、拍攝團隊優(yōu)中選優(yōu)。
功能正在持續(xù)完善的云剪,逐漸成為品牌和商家降本增效的加速器。
如今,云剪電商版內(nèi)測一月有余,已為5萬多個商家提供服務,每天生產(chǎn)上萬條商品短視頻,其中在淘寶微詳情場實現(xiàn)平均引導成交金額提升一倍有余。
對商家來說,高昂的短視頻人力成本,也有望大幅縮減。以一個批量生產(chǎn)短視頻的項目團隊為例,原本需要配置5個剪輯師、1個編導、1個攝影師,但在應用云剪后,只需留下1位剪輯師,就能完成同等工作量,每月至少可以降低三四萬的人力成本。
技術大闖關
第一道關卡,是如何準確提取商品賣點,精準匹配消費場景,自動生成合適腳本,同時杜絕腳本平鋪直敘,吸引力弱、風格不可控等痛點。
在短視頻里,實現(xiàn)“人、貨、場”的精準匹配并非易事。假設有500萬商品,每個商品有20個屬性,每個屬性生成10個腳本,那就是500萬×20×10,也就是說,可以組合出幾十億個腳本。這里第一個挑戰(zhàn)就是如何生成這幾十億個劇本。第二個挑戰(zhàn),是怎么保證幾十億腳本中沒有錯誤,畢竟數(shù)據(jù)量級越大,一點點錯誤都會不斷被放大。
為此,云剪項目團隊構建了電商認知圖譜,建模消費者訴求與商品多個屬性之間的關系,使用了數(shù)千萬語料進行預訓練,在微調(diào)部分對生成腳本內(nèi)容和形式進行針對性控制和持續(xù)優(yōu)化,可生成更為通順流暢,語義可控,吸引力強的短視頻腳本。據(jù)悉,目前腳本的正確率可達到90%以上。
第二重關卡,則是多狀態(tài)的視頻理解,即從商家提供的商品主視頻和直播視頻出發(fā),準確理解其每個視頻片段中的行為語義,并關聯(lián)到狀態(tài)標簽,而物品的多狀態(tài)以及畫面的多相似性,極大增加了文本與視覺主體的對齊難度。
比如,一件外套在鏡頭里是側面正面還是反面,是拿在手上還是在試穿,素材視頻里有無亂入圖像等,系統(tǒng)都需要對標人的基本認知習慣,挑選出最能展現(xiàn)商品亮點的素材。
基于上述問題,技術團隊提出了一種電商視頻多模態(tài)預訓練方案,在表示階段對商品類別與商品狀態(tài)進行顯示建模,同時在預訓練階段針對性設計了不同目標的跟蹤任務,能夠有效地解決電商場景下,視覺主體與文案腳本難以對齊的問題,從而提高短視頻輸出的準確率和質(zhì)量穩(wěn)定性。
第三重關卡,抽象的語義概念與具象的鏡頭語言,也需要精準匹配,文本和圖像之間的關系挖掘和語義對齊必不可少。
為此,技術團隊創(chuàng)新提出了自適應的圖推理及過濾圖文檢索算法,該跨模態(tài)圖文檢索算法,針對短視頻腳本特有的抽象描述意象的特點,通過自適應的圖結構進行圖像區(qū)域之間關系的推理和聚合,利用細粒度的跨模態(tài)過濾機制文本對齊無關的信息,有效提高了模型對于抽象腳本的文本的檢索能力,檢索結果的首序正確率高達89.94%。
而此項技術是作為視頻業(yè)務在多模態(tài)領域的首次創(chuàng)新,并發(fā)布相關論文《Adapted GraphReasoning and Filtration for Description-Image Retrieval》,收錄于SIGIR2021(注:SIGIR2021是人工智能領域智能信息檢索方向最權威的國際會議)。
舉例來講,圖像上是“藍天下一片農(nóng)田和一輛拖拉機”,應用上述技術后,可以生成“農(nóng)業(yè)發(fā)展蒸蒸日上”的腳本,后者是對畫面的抽象概括和意義闡釋,而非直白機械地一一列舉畫面中的物體。
“當然,目前的云剪做不出100分的完美視頻,也無法完全取代專業(yè)人才,但我們能幫商家做出一個70分的短視頻,而且耗時僅要幾分鐘,成本低?!?/p>
在黃玉龍的設想里,云剪未來的應用場景并不限于淘寶,希望未來在更多涉及短視頻營銷的領域也有機會一試身手。
畢竟,短視頻營銷才剛至中局,極光大數(shù)據(jù)顯示,截至2020年12月,視頻制作行業(yè)滲透率僅19.6%,同比增速保持在138.1%左右,視頻生產(chǎn)工具的用戶規(guī)模還將繼續(xù)在高速路上一路飛馳。
或許就如同傻瓜相機以及手機照相功能,替代專業(yè)單反,普及向大眾市場一樣,優(yōu)質(zhì)短視頻內(nèi)容制作,未來將不再是極少數(shù)專業(yè)人才的專屬,有了優(yōu)質(zhì)工具的助力,也許,短視頻制作會成為人人可為的標配能力。
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