合成受众与保持不可预测性的重要性

惊喜！世界正在加速发展。营销部门被要求像其他所有人一样：产出更多、花费更少，还要设法把工作做得更好。

如今，人工智能几乎完全主导了时代话题；当它提供了一种能以传统研究一小部分的成本、更快测试创意的方法时，营销人员确实有理由倾听。

合成受众是通过模拟构建的消费者群体，所用数据可能包括客户记录、访谈和人口统计资料。团队可以向这些受众展示自己的作品，分析他们预估会有的反应，修改作品，再次尝试，而不必重新招募一组真人受访者。

对于了解自身客户、并用实际行为检验过这些预测的公司来说，这可能非常有用。营销工作很大一部分是在改进我们已经在做的事情，而要把这些事情做好，绝非轻而易举。避免一次代价高昂的错误，或改进一场效果不佳的营销活动，都是完全值得肯定的成果。事实上，大多数部门都应当抓住这些机会。

不过，这种吸引力并不只是为了效率而追求效率。合成受众还带来了一样日益不可或缺的东西：一个足以支持继续推进、经得起质疑的理由。

“我们做了测试，这是客户更喜欢的方案”，比起“我们觉得这是个好主意”，自带另一种分量——即使这里所说的客户只是模拟出来的。

投资者正大举押注这种分量。7月，为企业构建真实消费者的人工智能模拟、供企业进行调查的Simile，在A轮融资约五个月后，以20亿美元的估值融资2亿美元。Adobe则允许营销人员在其品牌智能产品中，针对人工智能生成的客户画像测试创意内容和信息文案。

话虽如此，随着这些工具成为创意作品审批流程的一部分，它们也会影响人们最初认为哪些提案值得提出。我们可能会越来越擅长预测受众的反应，却逐渐失去为受众带来意外惊喜的能力。

更快地学习

合成研究所展现的前景，是企业面对这项新技术时运营方式更广泛转变的一部分。正如Steven Waterhouse在《层层深入的学习机器》一书中所述，人工智能降低了尝试、检视结果和调整做法的成本。围绕这一流程组织运营的公司，可以将所学融入下一次决策，在不断改进的同时加快步伐。

营销一直都包含某种形式的这一过程。我们判断什么可能吸引人们，把它推向市场，然后看看自己的判断有多准确。研究帮助我们做好准备，经验影响我们如何解读，而受众通常仍保有让我们惊讶的权利。

美国空军上校John Boyd为这一过程提出了一种更正式的表述，称为OODA循环：观察、判断、决策、行动（然后重复）。企业经常以此作为追求速度的理由，但Boyd的论述也相当重视我们如何理解正在发生的事情。判断环节依托经验、文化和新信息。在他的图示中，决策是一种假设，行动则是一项测试，测试结果会反过来影响我们的理解。

合成受众可以帮助我们在投入资源之前梳理这种理解。他们或许能揭示我们尚未察觉的假设，或提出我们未曾考虑过的解读。但仅仅多得到一个模拟反应，并不意味着我们又多观察到了人们实际如何行动。即使我们改进了对一场营销活动会如何被接受的预测，人们真正接触到它时，仍有一些事情有待我们发现。

当我们开始主要为了提高预测准确性而修改方案时，这种区别便会产生重要影响。团队可以反复迭代数百次，对一场营销活动越来越有信心，却仍未弄清受众是否也有同样的信心。流程确实加快了，但有些不确定性仍原封不动地留在原处。

Boyd还写道：“适应能力意味着多样性和敏捷性”，并将二者都与我们保持不可预测、应对突发状况的能力联系起来。应用于创意工作时，这种组合要求我们做的，不只是快速产出各种变体；它还要求我们保留足够广泛的可能性，以便发现那些原本不会尝试的事物。

遗憾的是，加快步伐的压力会让我们更难考虑那些陌生的可能性。截止日期临近、预算又需要审批时，一个大家早已熟悉的点子自然更占优势。

求稳的代价

David Perell最近在TBPN上谈到了这种现象，并称Derek Thompson曾指出，好莱坞已屈服于“我们世界的《点球成金》化”。在他的描述中，这个行业之所以变得乏味，部分原因在于它已经学会精明地规避风险：“问题在于，最后推出的会是《蜘蛛侠74》或《指环王7》，而不是一部新剧。”

这种抱怨背后有其商业逻辑。成熟的系列作品自带受众，拥有过往表现记录，也让人多少了解观众的期待。为续作融资可能是明智之举，而观众重返熟悉的世界，也确实能从中获得乐趣。

然而，首部作品必须在尚无受众证据时就面对不确定性。制片厂可以接连做出合情合理的决定，却依然形成一种让陌生故事难以获得制作机会的文化。

换句话说，一连串合情合理的决定，可能形成一种令人觉得重复乏味的文化，即使每个项目都符合其获批时所依据的标准。我们常常会“批准”那些让自己越来越提不起兴趣的创意。

不过，更充分的信息未必必然导致这些结果。了解风险或许能让我们更愿意冒险，尤其是在我们此前夸大了风险的负面影响时。但光有信息，并不能决定一个组织愿意承受多大的不确定性。

合成研究将这种权衡带入创意工作的日常实践。我们可以更早、更频繁地征询受众意见，也可以针对越来越细小的决策征求反馈。这能显著改善作品。但它也可能让我们始终惦记着预期中的反应，以至于人们还没来得及形成自己的想法，就开始迁就这种反应。

训练我们的受众

创意团队不需要接到服从模型的指令。如果获得好评的分数有助于争取批准，团队成员自然会留意哪些做法能拿到高分。他们会注意到，哪些提案容易通过，哪些则需要费力辩护。

压力之下，这些经验就派上了用场。创意可以在提交前调整，不合适的元素可以删去，陌生的方向则可能不再探索。每次迁就或许都微不足道，但久而久之，却可能改变团队创作的范围。

这也是一个学习循环，而身处其中的人，学到的正是他们所处环境会奖励什么。令人不安的是，在这个过程中取得成功，可能会逐渐成为他们评判创意是否出色的实际标准。他们或许仍拥有正式的反对权，却越来越少行使这项权利。

由此产生的表现可能令人安心。获批的营销活动符合预期，模型的建议看起来合情合理，整个流程也显得越来越可靠。然而，这几乎无法告诉我们那些从未被提出的作品会怎样，也无法说明它们可能触及哪些受众。一个系统可以越来越擅长从熟悉的选项中做出选择，却让使用者浑然不觉自己已经不再考虑哪些可能性。

Waterhouse在其文章的“镜像”一节中描述了一个相关的发展。他写道，我们正在打造与自己相像的智能，随后又围绕它的形象重组公司和机构。在创意部门，这种重组可能发生在每个人的习惯之中。我们不断适应工具，直到它的偏好开始让我们觉得那就是自己的判断。

到了这一步，我们观察到的某些可预测性，可能是我们学会以某种方式工作所造成的结果。我们之所以创作出系统能够理解的东西，是因为我们已经习惯于寻求它的认可。

骡子

艾萨克·阿西莫夫在《基地与帝国》中，设想了一种极具戏剧性的情形，足以打断一个可预测的未来。哈里·谢顿的心理史学能够预测庞大人群的行为，使他得以制定一项延续至自己去世后数百年的计划。这项计划的成功，让依赖它的人对未来会如何发展充满非凡的信心。

随后，骡子出现了。他是一名变种人，拥有改变他人情绪和忠诚对象的能力，其影响力超出了谢顿计算所能涵盖的范围。人群开始出现不同的行为，计划也因此偏离轨道。一个不符合模型假设的个体，改变了模型原本要预测的未来。

保留令人惊喜的能力

对品牌而言，相应的目标是创造足够引人入胜的事物，改变人们的预期。这需要一种特殊的不确定性。受众可以信赖我们的判断和作品质量，同时仍无法预料我们接下来会做什么。事实上，正是这种组合，或许让双方的关系得以延续。

惊奇有赖于我们能否遇见某种无法预先描述的事物，却依然认出它的价值。创意上的挑战，是通过具备足够品质、细腻度和连贯性的作品，让这样的相遇成为可能，并值得人们投入注意力。随着工具越来越强大，我们应当希望自己拥有尝试更多此类创作的自由。

对营销而言，这带来了一个特殊的问题。我们的工作可以帮助人们发现自己原本还不知道自己想要的东西。一场营销活动可以改变人们对某种产品的联想，让陌生的体验变得令人向往，或为人们理解一个品牌提供新的视角。受众的偏好会随着他们与世界的接触而逐渐形成，部分原因就在于此，其中也包括我们选择带入这个世界的事物。

这意味着，了解人们当前偏好的情况，只能解决部分问题。我们还必须判断，某种事物问世后可能会引起他们怎样的兴趣，以及我们希望品牌作出怎样的贡献。在有足够证据让人安心之前，这些愿景就可能已经开始形成。

在分析能力巅峰的人类一文中，我们曾指出，分析能力日益丰富，将使我们如何运用这种能力所作的选择变得更加重要。当一种工具能够生成并评估似乎无穷无尽的可能性时，我们能做什么与我们应该做什么之间的区别，就显得尤为关键。

可靠的预测可以为这种选择提供参考，却不能替我们作出决定。我们或许能正确预见，一种熟悉的方法会取得良好成效，却仍然认为有更值得追求的目标。作出这一决定，需要我们理解品牌、明确希望与受众建立怎样的关系，并考虑我们预期这项工作会在多长时间内发挥作用。预测会为我们的判断提供参考，但追求什么目标，责任仍在我们。

要守住这份责任，光是相信自己的品位还不够。人们完全可能把自我满足误当成突破，而不利的预测也值得认真考虑。只有当我们能够审视质疑，判断一个想法为何仍值得一试，并安排与受众进行真实接触、从中学到东西时，独立判断才真正有用。

成本更低的前期研究，应当让更多此类接触成为可能。节省下来的部分资金可以用于面向陌生受众开展工作，也可以用于对价值尚不确定的想法进行小规模测试。这样一来，组织就能获得有关各种可能性的证据，而这些可能性原本或许会被舍弃；与此同时，开展工作的人也能保有依据审慎判断采取行动的习惯。

人工智能可以参与这一过程的每个环节，包括创造出人意料的想法。善用人工智能，或许能大幅拓展我们的想象力。值得守住的自由，是追求那些价值尚未被我们用来评估它的系统判定的可能性。

附言：或许有一天，人工智能终将预见人类偏好的一切重要变化，包括我们面对最具原创性的作品时会作何反应。如果真到了那一天，一切就都难以预料了。在那之前，我们仍然必须把想法呈现给人们，看看他们会如何回应。