AI-जनित विज्ञापन क्रिएटिव

AI-जनित विज्ञापन क्रिएटिव से तात्पर्य ऐसी विज्ञापन छवियों, वीडियो या कॉपी से है जो पारंपरिक डिज़ाइनर, फोटोग्राफर या कॉपीराइटर द्वारा स्क्रैच से सब कुछ शूट करने और लिखने के बजाय जेनरेटिव AI मॉडल का उपयोग करके तैयार की जाती हैं। व्यवहार में यह एक एकल AI-जनित उत्पाद छवि या बैकग्राउंड से लेकर, जिसे अन्यथा सामान्य विज्ञापन क्रिएटिव में स्वैप किया जाता है, पूरी तरह से सिंथेटिक UGC-शैली के वीडियो विज्ञापनों तक होता है जिनमें AI-जनित अभिनेता और वॉयसओवर होते हैं, और जो उन्हीं नेटिव विज्ञापन क्रिएटिव बेस्ट प्रैक्टिसेज़ का पालन करते हैं जो पारंपरिक रूप से शूट की गई छवियों पर लागू होती हैं।

यह नेटिव और सोशल विज्ञापनों में कहाँ दिखाई देता है#

वर्तमान में सबसे आम उपयोग का मामला इमेज जनरेशन है: उत्पाद फोटो जिन्हें AI-जनित दृश्यों या लाइफस्टाइल संदर्भों में रखा जाता है जिन्हें वास्तविकता में शूट करना महंगा या असंभव होगा, और स्वास्थ्य या वित्त विज्ञापन-संपादकीय छवियाँ जो लाइसेंस्ड स्टॉक के बजाय AI-जनित स्टॉक-शैली की फोटोग्राफी से बनाई जाती हैं। UGC विज्ञापन, जो पारंपरिक रूप से वास्तविक क्रिएटर्स के साथ फिल्माए जाते हैं, में तेजी से AI-जनित वॉयसओवर या पूरी तरह से सिंथेटिक टॉकिंग-हेड वीडियो शामिल हो रहे हैं, जो प्रत्येक एंगल टेस्ट के लिए वास्तविक अभिनेताओं को बुक करने और फिल्माने की तुलना में पुनरावृत्ति करने में तेज़ और सस्ता है।

खरीदार इसे क्यों अपना रहे हैं#

अर्थशास्त्र चालक है: AI के साथ दस इमेज वेरिएंट जनरेट करने की लागत एक वास्तविक फोटोशूट के एक अंश के बराबर है और इसमें दिनों के बजाय मिनट लगते हैं, जो सीधे तौर पर मायने रखता है कि एक टीम क्रिएटिव टेस्ट कितनी तेजी से चला सकती है, बजट वृद्धि के अनुपात के बिना प्रति सप्ताह अधिक एंगल्स। गति दूसरी दिशा में भी कटौती करती है: एक हारने वाला एंगल छोड़ा जा सकता है और एक नया एंगल उसी दिन जनरेट किया जा सकता है, न कि प्रोडक्शन शेड्यूल का इंतजार करना पड़े। विजेता नेटिव विज्ञापन क्रिएटिव्स का विश्लेषण कैसे करें और विज्ञापन क्रिएटिव विश्लेषण दोनों AI-जनित और पारंपरिक रूप से निर्मित छवियों पर समान स्कोरिंग लॉजिक लागू करते हैं; जनरेशन विधि उस हुक या एंगल को कामयाब बनाने वाले तत्व को नहीं बदलती।

खुलासा और विश्वास संबंधी विचार#

AI-जनित क्रिएटिव किसी भी विज्ञापन की तरह ही खुलासे के समान प्रश्न उठाता है: दर्शकों को आम तौर पर यह नहीं बताया जाता कि एक छवि या आवाज सिंथेटिक है, और यह वर्तमान में अधिकांश बाजारों में कानूनी है बशर्ते उत्पाद के बारे में अंतर्निहित दावे ईमानदार हों। जहाँ यह जोखिम भरा हो जाता है वह है नेटिव विज्ञापन में विज्ञापन धोखाधड़ी का क्षेत्र, जहाँ AI का उपयोग एक नकली डॉक्टर, नकली प्रशंसापत्र फुटेज, या एक डीपफेक्ड सेलिब्रिटी एंडोर्समेंट बनाने के लिए किया जाता है जो व्यक्ति ने कभी दिया ही नहीं, जो एक ट्रेडमार्क उल्लंघन की समस्या है, चाहे नकली बनाने वाला AI हो या इंसान।

जंगली में इसे पहचानना#

सामान्य संकेतों में अप्राकृतिक रूप से चिकनी त्वचा या पृष्ठभूमि, छवि में थोड़े गलत हाथ या टेक्स्ट, स्टॉक-फोटो-शैली के चेहरे जो अन्यथा संबंधित छवियों के एक सेट में काफी मेल नहीं खाते, और एक सपाट, थोड़े अलग लय वाला वॉयसओवर शामिल हैं। इनमें से कोई भी संकेत पूरी तरह से विश्वसनीय नहीं है क्योंकि जनरेशन गुणवत्ता लगातार सुधर रही है, और बहुत सारे वैध विज्ञापनदाता अब धोखा देने के बजाय लागत के कारणों से खुले तौर पर AI जनरेशन का उपयोग करते हैं।

ट्रैक करना कि यह कितनी तेजी से फैल रहा है#

क्योंकि AI-जनित क्रिएटिव बनाना सस्ता है, इसका उपयोग करने वाले ब्रांड उन ब्रांड्स की तुलना में अधिक कुल क्रिएटिव वेरिएंट चलाते हैं जो अभी भी सब कुछ पारंपरिक रूप से शूट कर रहे हैं, यह पैटर्न यह देखकर दिखाई देता है कि एक एकल विज्ञापनदाता प्रति सप्ताह कितनी विशिष्ट छवियों का चक्र चलाता है। OpenAdLibrary का इंडेक्स नेटवर्क्स में एक ब्रांड द्वारा चलाए गए प्रत्येक क्रिएटिव वेरिएंट को कैप्चर करता है, जो इस बदलाव को होते हुए देखने के लिए उपयोगी है। उदाहरण विज्ञापन इंटेलिजेंस प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से ब्राउज़ करें।