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实战案例!阿里巴巴如何用人工智能做Banner 安排?

近年来,安排圈有两大趋势不容忽视,一是人工智能、神经网络、深度学习无疑是时下最热门的科技名词,「人工智能安排」这个词语在安排圈也深受追捧,我们也看到越来越多的初创公司勾画出自己的「人工智能安排」蓝图;

实战案例!阿里巴巴如何用人工智能做Banner 安排?

近年来,安排圈有两大趋势不容忽视,一是人工智能、神经网络、深度学习无疑是时下最热门的科技名词,「人工智能安排」这个词语在安排圈也深受追捧,我们也看到越来越多的初创公司勾画出自己的「人工智能安排」蓝图;二是在阿里巴巴中台战略的背景下,安排提效又再次推动着安排思维的变革,安排师们不仅仅需要出色地完成业务需求的安排,同时还需要思考安排的价值。人工智能如何在我们这样的人文语境去理解,如何去启发创意性的工作?安排师作为人与呆板的翻译官,又如何利用新的技巧手段更好的解决业务问题,赋能商业,扩展安排价值?

营销大促是电商最常用的快速出货手段之一,对于 CBU 亦是如此。321上新季、518备货季、727买手节、96拿货节、1220商人节、1.18年货节、328商人节……大促频率如此之高,量级也在呈倍数级增长,如最近一次的328商人节,分会场页面数量达700张+,BANNER 数量达17000张+,如需在同等紧急时间内完成,营销安排流程中势必产生两个严峻的问题:其一、我们为了预留时间从事页面及 BANNER 拓展工作,被严重压缩的往往是安排师的创意时间;其二、量级大背后意味着更多的人员投入以及费用的提升,公司将投入越来越大。

实战案例!阿里巴巴如何用人工智能做Banner 安排?

我们对问题领域从事探索,想要解决以上两大难题,核心在于优化会场页面拓展及 BANNER 尺寸拓展两部分低水平重复建设工作,提升安排效用,压缩安排周期,为安排师保留充裕的创意时间,也为公司节省人力物力。我们尝试从单点技巧的创新结合、安排算法化支撑自动化工具等多方面逐步从事尝试,推动工作方式的工具化及智能化,结合近一年来的项目实践经验,和大家一起探讨下我们流程中面临的问题及思考。

一、页面拓展安排与单点算法技巧的创新结合

安排师在安排流程中从事着诸多大小不一的决策及创意,这是算法技巧很难替代的,但如果谈到的是创造性合作,当安排师与算法一起工作以解决问题时,我们看到了算法驱动安排的很多案例和它的明显潜力,算法可以改良及助力我们的日常安排工作,在1220大促中,我们与 iDst 呆板智能技巧实验室-视觉计算团队合作的颜色变化项目恰恰可说明这一点。

1. 单点技巧结合是为了解决什么问题?

在营销安排流程中,页面拓展工作是困扰我们较大的难题之一,当大促分会场页面数量达到700张+的量级时,需要几十位外包同学花费近一个月的时间从事安排,这个周期会严重影响大促进度及上线时间。如果暂时还无法做到分会场安排流程的产品化,那么是否可以利用技巧替代安排流程中某些环节及步骤呢?我们将分会场安排工作从事拆解,大致分为颜色拓展、产品组合安排、案牍修改几大步骤,其中不乏重复性劳动高、可以通过技巧去取代的,当了解到 iDst 呆板智能技巧实验室-视觉计算团队有相对成熟的颜色变化技巧,我们希望尝试通过颜色变化技巧代替分会场安排颜色拓展的环节。

2. 什么是颜色变化?

背景重上色算法技巧(本文称之颜色变化),即输入背景图片,输入基于 HSL 颜色模型系列配色规则(包含区间组合方式、度数间隔等),以每0.5s输出一张结果的速度输出几百个背景配色(即几百种 HSL 颜色值对应的背景重上色结果)。比如背景的主体色是 A,其中一种配色方案,想变化成主体色 B,那么原背景中的每个像素的颜色都按照 A 色到 B 色相应的从事差值。HSL 值规则越细,天生结果越多效果越丰富。

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3. 如何从事创新结合?

与颜色变化的创新结合有两个核心关键点,一是安排与技巧产生碰撞后的融合,我们在颜色变化试验流程中,结果并非一直如安排师所预期,首先技巧会有暂时的局限性,例如变化结果遇到的多色渐变处变化欠佳,衔接不自然或包含诸多杂色,安排师常用的动感模糊及高斯模糊等手段可能受限,则需要迎合技巧去做一些安排优化及丰富性的取舍;其次呆板是缺乏认知理解能力,安排师需将想要实现的效果形象成 HSL 配色规则,试验的流程往往也是反复曲折的,需要针对 BADCASE 从事分析,推断规则的问题点,对其从事优化,通过反复试验,最终使得天生结果达到上线标准。二是颜色变化流程与人工安排之间衔接与流程,我们采用是系统安排思维,将分会场元素拆解成简便的和可组合的形态,外包拿到颜色变化结果及其他元素仅需从事拼装组合,便可实现海量分会场安排的高效完成。

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通过单点算法技巧引入分会场安排的创新方式,安排效用得到大大的提高,呆板每0.5s变化一张结果,代替人工重复且低效的劳动,通过细致规则的积累,颜色变化的结果也尤为丰富,再也不用担心诸多分会场的「撞色」问题。颜色变化在 CBU1220大促及328大促中都得到很好的应用,在同等周期内,安排师数量不变的情况下,分会场页面完成数量由原来大促的300张+到1220大促的600张+,安排效用提升100%以上;同时两次大促下来,分会场从复杂的模板调整安排到高效拼装,这一单点技巧的应用便为公司节省了安排费用25万+。

二、安排形象及算法化支撑多尺寸自动化工具

除了单点技巧的创新结合,在安排流程中,我们也常常思考安排的目的、流程和结果能不能量化,能不能算法化,能不能数据化呢?通过对安排模式的提炼和形象,是否可以由规则和算法支撑自动化的安排工具,通过智能天生常规安排,从而将安排师从繁重的常规安排任务中解放出来,投入到更有价值的安排项目之中。我们与 UBNNER 项目组合作的智能多尺寸工具,恰好体现了我们这一探索。

1. 我们为什么要做智能多尺寸?

Banner 是营销安排中常见的安排形式,banner 的制作面临着一个很大的痛点即多种不同尺寸的拓展。以 CBU 网站为例,运营推出一个站内营销活动,安排出一个创意 banner 之后,安排师需要花费很多时间去从事不同尺寸的排版、调整及输出,用于站内外几十处资源位的投放,为活动吸引更多的流量。多尺寸的拓展是一种机械化、重复性的劳动,如果能够由呆板代替,用呆板从事智能排版结构,将极大的提高 banner 的制作效用,同时也节省大量的人工成本。

2. 我们遇到了什么难点?

由于中文 banner 极具丰富的特性,使我们的切入遇到了重重困难:

中文 banner 安排复杂,从整体构图来说,有左文右图及右文左图,居中结构,还包括复杂的图文混排;从案牍排版形式上说,更不胜枚举,其中包含字体变形、案牍倾斜、竖排版、中文书法字体自由排版、案牍与形状组合成嵌套关系、构图常用装饰性图形从事点缀等等,这无疑给智能多尺寸增加了极大的难度;
集团内部也有其他多尺寸相关产品,但主要是针对事先内置的 banner 模板,穷举了常见尺寸的结构参数,当用户选择某一内置 banner,并选择目标尺寸之后,该系统会在事先天生的各种尺寸的结构参数中选择与该目标尺寸比例和尺寸最相近的的尺寸的结构参数,天生 banner 并输出。我们希望仅通过上传一个创意 banner 模板,便可输出所有其他尺寸 banner,这一方面无先例可循,并没有现成的算法技巧或者框架可以参考;
我们期望智能多尺寸在可以实现呆板天生的同时,仍然保留一定的安排丰富性,不同的风格、构图等等,避免因迎合技巧导致安排过于单一和简化,不同的风格、构图等等,然而这确是在提高自身的难度。

3. 如何从事安排的提炼、形象及算法化?

如何将安排语言转化成逻辑算法?让人和呆板都可以理解。我们从事智能多尺寸解决方案领域的探索,流程中需形象 banner 多尺寸的共性,需平衡算法通用性与特性,选择解决问题的最佳解决方案。

banner 业务特色提炼

通过 CBU 日常营销1000余张 banner 的分析,我们发现其中80%以上在安排上采用左右结构,将此种结构的主模板作为优先解决的对象,降低呆板处理的复杂程度。分析了现有站内90个+的营销尺寸,共计数千张 banner,统计常用的尺寸比例。绘制尺寸比例的散点图,通过数据值的分布和数据点的分簇,将尺寸大致分为三大类,纵向尺寸、横向尺寸及横幅尺寸。

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banner 安排元素及结构结构化形象

我们要将 banner 的版式特色提炼为可以量化的客观结构规则,首先将 banner 要素形象为文本(title)、元素(element)、背景(background) 、标签(tag)及 logo 五大类,其中 logo 及 tag 为业务性元素,结构特色会随业务场景需要而有所变化。进而再确定各元素的大小、结构位置、尺寸比例和元素间关系,形象其通用性结构。

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多尺寸算法逻辑流程及结构计算

我们将结构特色归纳为三层:

基础结构逻辑,最基础通用的结构特色,对于每个尺寸比例区间的 banner,我们统计一个对应的基础结构逻辑;
风格结构特色,需要从主模板中提取,用来表征主模板的一些结构特点,在多尺寸结构时需要继承,比如对齐、间距、比例、平衡、对称等。
业务结构逻辑,一些业务场景强制需要的结构特色,比如一些 logo、tag 的结构。

进一步制定了整个智能多尺寸天生的算法逻辑流程,如下图所示。

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其中第四步,对各元素结构从事调整,我们具体采用较详细的结构计算方案,在计算 banner 结构特色时,我们采取每个元素的最大外接矩形来表征该元素的位置及大小,其中常用的一些结构特色为对齐、间距、比例、平衡及视觉重心。例如对齐,元素间是否具有良好的对齐是结构的一个重要审美标准,结构整齐的 banner 往往更受用户欢迎。

对于对齐方式,我们定义了三种对齐方式:左对齐;居中对齐;右对齐,我们采用简单的启发式探索来计算对齐。

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智能多尺寸通过后续算法开发,不断从事测试及迭代,完成元素贴边、元素剔除、切图区域、合图清晰度等多项问题的优化,并且算法与前端完成对接,最终实现线上流程的跑通,通过系列的运营及推广已经实现 CBU 全站的覆盖,在近一年时间内成了 CBU 安排师及运营必不可少的工作神器。智能多尺寸天生一套 banner 仅需2分钟,代替人工一整天(按标准工时完成20个一套计算),效用提升200倍+。从2017年4月至2018年2月的使用数据来看,通过智能多尺寸共为集团节省外包安排费用200万+。

三、与鹿班智能化平台合作寻求价值深化

自动化的安排工具基本是从成本、效用、收益等角度切入,赋能业务或产生商业变现,我们不满足单点技巧及自动化工具,希望结合此前工具化效用提升的想法,寻求智能化平台合作为我们解决更多维度的问题。希望通过场景的拓展,人、工具、平台能有更多关联,而在有了场景后则开始产生大量的内容,我们就可以将这些内容沉淀下来从事复用与再组织,并在整个链路中从事投放连接,最终获得宝贵的数据资产,数据资源又能更多的赋能我们的创意安排工作。在 CBU328商人节中我们与鹿班智能安排从事了初步合作,进一步推进场景拓展及价值深化。

此前我们在页面及 BANNER 尺寸拓展方面做过的诸多探索,均能带来效用的提升,但大多数是断点的,我们希望鹿班可以帮助我们实现大促安排工作的线性串联,实现页面安排到尺寸拓展一站式在线智能天生,并借此机会往呆板智能化创造方面再迈进一点点。呆板智能天生效果基于原始数据的学习,因此原始数据的安排显得尤为重要。安排师需将安排从事结构化、特色量化,可分为两大部分,一部分是定位安排各元素的空间关系,其中包括文字、主体、标识、修饰、背景5大类元素,需要安排及定义各元素的大小、方向及形状;另一部分是定义安排各元素的颜色质感关系,其中包括颜色、纹理及质感,还需定义各颜色层的比例关系及颜色层之间的位置关系。有了较丰富的安排数据,再在鹿班安排师端从事模板上传,将视觉数据化的部分包括构图模型、配色模型、案牍模型从事数据输入,从事智能天生,将数据视觉化,安排师再根据天生结果从事人工评测。

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想要实现页面安排到尺寸拓展一站式天生,其最核心的是拓色及拓版打通这一关键技巧难点,在和鹿班智能安排合作中,我们最终实现了大促页面安排到尺寸拓展一站式在线智能天生,并为大促定制了特有流程,进一步触碰智能图像时代。在此次 CUB328商人节大促试点中,也有了很好的业务落地,一周内完成了近万张 BANNER 的智能天生,在确保内容丰富性的同时,大大提高了安排效用、节省安排费用。

展望

人工智能安排是个不可阻挡的时代,我们的探索仅仅是迈出的短短一小步,我们仍然不忘初心,致力于通过利用新的智能化技巧手段更好的解决业务问题,服务商业,扩展安排价值。我们期待的是,安排和技巧能够真正的做到融合,安排师将更多精力放在创造、创意,以及理解用户层面,而将数据、计算、学习交由呆板,建立一个良好的共生关系,让大家可以真正的改变自己的工作方式。希望我们一起加油,创变未来,拥抱智能化安排时代!

感动

感动颜色变化项目中 iDst 呆板智能技巧实验室-视觉计算团队的禾朔及艾劼的鼎力协助,感动智能多尺寸项目中不饱以及算法秉恕、晨皋及前端刍牧的齐心协作,感动​328大促项目中乐乘及鹿班项目组的大力支持!期待以后可以碰撞出更多的火花!

感动杨真、项虹的全力支持与悉心引导,感动卢俊的全程指导与相助,感动创意安排组宋义、大薛、渔轩、韩夏等同学在项目落地流程中的通力协作!

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