谷歌 AI 实战案例：如何在纽约实现“千屏千面”的超本地化投放

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• 1. 引言：从“人工堆量”到“智能生成”
• 2. 核心挑战：户外广告的“最后一公里”
• 3. 解决方案：Addition 的 AI 自动化框架
• 4. 全流程拆解：四步实现超本地化
  • 4.1 数据基座：构建上下文感知
  • 4.2 洞察与文案：Gemini 的地理侧写
  • 4.3 视觉生成：Imagen 3 的即时渲染
  • 4.4 审核与投放：人机协作的闭环
• 5. 动态实战：梅西百货游行期间的实时响应
• 6. 结语：技术让创意规模化成为可能

正文内容

1. 引言：从“人工堆量”到“智能生成”

广告圈的朋友应该记得，2022年英航那场名为“A British Original”的经典战役。为了体现每个旅客不同的飞行理由，创意团队硬是手写了500多条不同的文案。这种“笨功夫”带来的真诚感确实打动了很多人。

当时我就在想：这种根据场景定制内容的策略非常有效，但成本太高，能不能自动化？直到最近看到 Google Shopping 在纽约的这个投放案例，我意识到——AI 已经把这件事跑通了。这不再是未来的概念，而是已经落地的商业现实。

2. 核心挑战：户外广告的“最后一公里”

这次投放的目标是纽约市的 LinkNYC 电子屏幕（即街头随处可见的信息亭）。传统的投放逻辑是：几套通用的素材，全城轮播。

但谷歌这次想做的是 “超本地化（Hyper-localization）”。
他们希望每一块屏幕上播放的广告，都与它所在的具体街区、附近的标志性建筑、甚至当下的流行趋势发生“化学反应”。在没有 AI 介入之前，这意味着需要为纽约数百个街区制作数千套素材，不仅成本是天价，执行周期也是无法接受的。

3. 解决方案：Addition 的 AI 自动化框架

谷歌购物联合 AI 创新工作室 Addition，搭建了一套定制化的 AI 系统。这套系统的核心逻辑不是简单的“生成图片”，而是**“数据整合”**。

它由三个核心技术驱动：

• 大脑：Vertex AI 上的 Gemini 模型（负责理解语境、生成洞察和文案）。
• 画师：Vertex AI 上的 Imagen 3 模型（负责生成高质量产品图）。
• 眼睛：Google Maps API & Trends（负责看清地点和趋势）。
  
  

4. 全流程拆解：四步实现超本地化

这套系统是如何像流水线一样产出高定广告的？我们把流程拆解为四个步骤：

4.1 数据基座：构建上下文感知

系统首先建立了一个结构化的数据输入层，确保 AI 知道“我在哪”以及“现在流行什么”：

• 物理坐标：导入所有 LinkNYC 屏幕的 CSV 数据（经纬度、地址）。
• 视觉环境：调用 Google Maps API，检索该坐标周围的街景图像，让 AI “看到”周围是商务区、公园还是居民区。
• 趋势数据：接入 Google Trends，锁定当季热销品（例如节日礼物趋势）。

4.2 洞察与文案：Gemini 的地理侧写

这是最关键的一步。系统并没有直接让 AI 写文案，而是先让 Gemini 进行**“地理侧写”**。
通过分析输入的地图数据，Gemini 会识别出每个地点的独特气质（Vibe）。比如，如果屏幕位于布鲁克林大桥附近，AI 会提取“观光”、“徒步”、“地标”等关键词。基于这些洞察，Gemini 生成了与该街区紧密相关的广告标题，而不是通用的促销口号。

4.3 视觉生成：Imagen 3 的即时渲染

有了文案和洞察后，Imagen 3 登场。它根据前一步的本地化关键词，生成对应的产品场景图。
这不仅是生成一张图，而是生成与周围环境色调、风格相融合的产品展示，确保视觉上的一致性。

4.4 审核与投放：人机协作的闭环

AI 生成了海量素材，如何保证安全？

1. AI 初审：使用 Gemini 的内容评估模型，对生成的素材进行打分（品牌安全性、地域相关性、创意质量），自动过滤掉低分选项。
2. 人工复核：谷歌开发了一个专用 Dashboard，品牌经理可以在地图上直接点击某个坐标，查看 AI 推荐的最佳广告，一键批准。
3. 自动上刊：批准后的素材通过 API 自动推送到对应的 LinkNYC 屏幕。
   
   
   
   

5. 动态实战：梅西百货游行期间的实时响应

这套系统的强大之处不仅在于“千地千面”，还在于实时性。
在去年的梅西感恩节大游行（Macy’s Thanksgiving Day Parade）期间，团队展示了真正的技术流操作：

• 游行前（预热）：

  文案：“视线或许受阻，但促销一览无余。” (Views might be blocked. Deals are not.)
  （结合了游行人群拥挤的实时痛点）

• 游行后（承接）：

  文案：“花车游行或许已经结束，但假日购物才刚开始。” (The floats are done. The holiday shopping is just starting.)
  （无缝切换到购物场景）

这种根据事件进程实时调整文案的能力，在传统户外广告模式下几乎是不可能完成的任务。

6. 结语：技术让创意规模化成为可能

回看英航的案例，那是“人工匠心”的胜利；而谷歌的案例，则是“技术杠杆”的胜利。

Addition 的这套框架证明了 AI 在营销领域的真正价值：它不是用来替代创意，而是用来解决“规模化”的难题。 它让每一块屏幕都能像一个老街坊一样，用最懂当地梗的语言与路人对话。随着模型能力的提升，未来这种超本地化、实时响应的广告，可能会成为城市的标配。