Blue Label 停止创意外包，但 AI 无法取代创意人的工作

Blue Label 停止创意外包，但 AI 无法取代创意人的工作

4月12日，蓝色光标华夏发邮件称，“为遏制核心能力空心化趋势，为全面拥抱AIGC打下基础，管理层决定停止创意设计、程序编写、文案撰写和短片制作。 - 无限期雇佣。 四类相关外包支出。

蓝色光标是中国最大的公关营销集团。 这封邮件意味着蓝色光标未来可能不再使用任何形式的文案外包服务，而是使用AI技术完成相关工作。 这一决定引发了业界对人工智能技术在广告行业的作用和影响的热议。

看来Blue Label正在以创新的姿态拥抱新趋势，改造老行业。 市场对此颇为买单，其股价一度涨幅超过16%。 但这是真的吗？

01 拥抱AI更可能是一种降本增效的尝试

近年来蓝色星空广告，蓝色光标的日子并不好过。 近三年，其净利润同比为零甚至负增长。 2022年，蓝色光标归属于上市公司股东的净利润将亏损180亿元至220亿元，同比下降约450%。

面对这样的财务状况，大多数企业要么想办法增加收入，要么想办法节省开支。

先说收入吧。 广告营销市场近年来受疫情影响不佳，今年也没有复苏的迹象。

根据CTR Media 数据，2023年1-2月广告市场同比下降6.7%。 其中，2月广告市场支出同比下降11.9%，月度支出环比下降23.3%。 展开。

因此，虽然疫情过去了，但报复性消费和大规模广告宣传并没有到来。 相反，消费者的消费行为更加保守，企业的广告宣传更加谨慎。 减少。

在整体趋紧的市场中，想要增加营收几乎是不可能的，所以要想办法只能降低成本。

用人工智能替代外包的创意、内容和其他服务是一种解决方案，可以帮助蓝色光标节省人力成本和时间成本。 不管AI提供的东西能不能满足公司的需求，至少解决方案是这样的。

02 公关营销行业的顽疾

蓝色光标试图用AI替代内容创作，体现了其对广告营销行业低迷和增长乏力的解决方案。 不过，这一方案未必能解决整个行业近几年的困境。 .

我在《》一文中提到了这些问题，这里简单概括一下：

媒体生态的变化：移动互联网时代到来后，媒体生态开始发生剧变。 电视这样的大媒体变成了很多KOL这样的小媒体，TVC这样的大创意变成了短视频的小创意。 与前者相比，后者的预算规模大幅缩减，但工作更加繁琐细致，需要更多的人力，单人效率更低。 创意企业的收入和利润开始明显下降。

大量广告人才流失到互联网：广告公司无论从收入还是成长空间上都远不如互联网公司，所以广告公司的大量人才很容易被互联网公司挖走。 人才匮乏是广告公司公认的问题。 以前名校毕业学广告营销的人向往奥美、天联等4A公司蓝色星空广告，后来这些人向往BAT。 以前不想做总裁可以做广告，现在不想做总裁可以去互联网公司。 广告公司的核心竞争力——人才没了，就沦为执行力，只能干苦活累活，赚辛苦钱是必然趋势。

关键客户关系不再发挥作用：广告公司公认的秘密是，客户关系在业务发展中发挥着极其重要的作用。 有些广告公司虽然水平一般，但与甲方的关系很好，业务往来也很深。 因此，它可以连续使用多年。 不过，作为新生力量的互联网企业，从诞生之日起就没有被这种氛围所感染。 他们奉行透明、公开、效率至上的原则。 如果关系影响效率，那么关系就起不了作用。

不了解企业内部组织和老板：广告公司无法了解互联网公司的组织和需求，无法像以前那样基于高层次的想法来推进项目，因此无法根据自己的想法制定计划自己的市场策略。 满足甲方老板的需求。

广告公司没有运营资源：在传统广告时代，创意只需要用甲方的产品来表达，很多时候不需要产品配合。 互联网公司的产品不是实体产品，多是虚拟APP。 创意表现的好坏很大程度上体现在产品自身功能或设计的亮点上。 对于后者，乙方根本没有参与，需要甲方牵头。 甲方设计产品的新功能或新玩法，乙方只需配合传播即可。

无法带来真正业务增长的尴尬：现在甲方已经开始精确计算ROI，甲方关心的是投入多少能带来增长。 如果此时乙方不能给甲方带来一些明显的利益，那么当市场遇冷时，甲方首先砍掉的就是广告费。

综上所述，新形势下，乙方不了解甲方公司的运行机制、人员结构和高层需求，而乙方的优秀人才也被互联网公司招入麾下。 随着甲方自身创新能力的提升，很多时候甲方在市场上，会自己决定策略甚至核心理念，而乙方越来越只做执行的工作。

因此，乙方能赚到的钱越来越少。

这些痼疾让整个行业举步维艰，难以成长。 长期以来，广告行业都是利润较低的行业。 在这种情况下，想方设法降低成本比想方设法增加收入更容易。

03 AI能解决广告业的难题吗？

那么AI真的能代替内容创作者，为企业节约成本，解决广告行业利润微薄的问题吗？ 我的结论是，在短期内，AI 只能解决有限的问题。

最近也在深入使用Bing，结合自己的经验分享一下自己的想法。

一般来说，我们把营销行业的内容创作分为营销策划、文案、视觉设计、视频创作等，AI可以不同程度地完成这些内容。

比如我要求帮我写一个大促的整合营销方案，结果如下：

基本上AI给出的是渠道策略，缺乏内容策略，答案的可参考性对于一个广告从业者来说不到10%。 有人说是因为你喂它的内容不够，也许是，但你无法判断。 无论有多少信息，都可以给出完美的解决方案。

营销计划需要策略、洞察力、内容、创意和媒体的多种组合。 在我看来，人工智能不可能在短期内取代经验丰富的广告策略师。

AI在资讯类文章中的表现已经很完美了。 例如，我让 Bing 写一篇关于蓝标事件的新闻稿。 少量修改后，它写的东西基本就可以用了。

但对于深度稿，AI 无法满足要求。 深入的草稿需要见解、分析和意见，而 AI 目前无法提供。 因此，创作深度内容的作者在短期内无需过多担心人工智能的威胁。

除了文稿，广告行业还需要一些有创意的文案。 比如AI可以给出一些不理想的结果，就是说它给出的内容可以参考，但是不能直接拿来用，因为它了解背景和boss的要求，不能100%理解，而且它给出的总感觉没有灵魂。

在视觉设计方面，它可以给出非常酷的视觉呈现，但问题是它不能根据概要给出你想要的结果。 业内人士都知道，想要制作创意海报，需要图片能够充分表达品牌基调，以及核心文案，目前连设计师都需要多次修改达到要求，在这方面也不会比设计师强。

下图是一张宣传海报，好看不？ 我的理解是，作为一个普通的淘宝店主，这样的海报对他来说已经足够了，但是对于一个大甲方来说，这样的海报需要根据甲方的调性、兴趣、产品特点等重新做。关键问题就是brief包含了品牌调性、产品调性、VI、兴趣点，甚至老板喜好等错综复杂的规范，AI暂时无法理解和满足。