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关于素材打标签的二三事

发布日期：2025-08-28 11:31:04 浏览次数： 123 来源：颠木

素材即定向，这个已经成为共识。

定向的背后是标签，素材如果高维抽象，其实质也是标签。所以对素材进行标签化是刚需。没有标签体系，没有分析。

标签的一致性大于准确性。首先准确性本身就是个伪命题。同一个素材不同的人去看，都会有不同的理解。并且准确这个词在素材上没有统一标准。但是一致性就很重要，相同的片段或者叙事内容每一次都会打上同样的标签，比如白手起家、屌丝逆袭，每个人脑子中都有不同的故事情节，但是都表达了这样的意思，但是这 2 个标签背后实际是有本质的差异。白手起家是努力的结果，屌丝逆袭是运气的结果，如果在打标签的时候，能够稳定的区分，那么就存在被分析的价值。素材打标签的目标是为了分析。就像人群定向背后的标签不同的标准下，标签都会不一样，但是只要用同一个标准去打，那么就没有任何的影响。
给素材打标签除了整体标签外，分段标签更重要。大家在构建打标系统的时候要特别注意，不能采用传统的人工标注的方式，整体打标签只是其中的一个维度，不同分镜（片段）的标签组合对于效果的影响会更有导向性和价值。
标签体系的梳理非常重要，这是打标签的基础，也是团队对内容理解的对齐。给素材打标签是为了分析和归因素材好坏，归因的目的是为了创意的迭代和衍生。一套持续迭代和优化的标签体系等于在持续演进素材创意。通过对于素材标签的数据分析直接可以“白盒化”的指明创意演进方向和思路。
标签的价值除了分析，也是创意来源。标签源于素材，一条完整的素材其实是各类标签的有序组合。反之，可以通过标签体系来组合创意方向和内容。
单素材的标签独立分析的意义远小于“素材树”结构下同一个分支的素材组合分析的价值。简单说就 A 素材裂变了 A1、A2、A3 素材，那么 A 和 A1、A2、A3的标签需要放一起分析，一方面解决单一素材的数据稀疏性问题，更重要的是，结合 A1、A2、A3的素材变种和数据，更有指向性的分析出什么样的标签起到了什么样的价值和作用。
素材打标签的价值重点是为了做归因。通过我们的实践，传统算法下，有比较不错的结构化数据，通过随机森林或者XGBoost，结合SHAP 值就可以很直观的进行素材效果标签级归因，如果使用 CreatiBI 甚至可以结合更多维度的数据做到分镜级别或者帧级别的效果归因，回答哪些“为什么xxx 的素材这么垃圾，却能跑起来，而我们的不行？”这种玄学问题。
素材标签是你未来搭建广告账户结构的重要维度。随着媒体的自动化和“去卷基建”，科学的广告账户结构越来越重要。无脑堆基建的收益会越来越低，甚至为负。而广告优化的核心就是素材，利用标签属性和素材自身的关系科学的搭建账户结构是优化重点。
标签体系建立是一件系统工程，切莫为做而做。很多公司都认识到了素材标签的重要性，但是都是用单点在做这些事，没有想清楚标签打什么、怎么用就先来搞打标签，最后发现好像做了就做了，并没有对业务发挥什么价值，还徒增了业务方的工作量。
用AI打标签，也是一个系统工程的事情，绝对不是对接个大模型就可以用。打出来的标签幻觉严重，甚至有点“可笑”的时候，既浪费了钱又浪费了人。

前莉莉丝大佬操刀！AI给素材打标签：1分钟批量打6大类、超50种标签！理解力惊人

CreatiBI 的 AI 智能标签，结合行业 know-how，确保了稳定性和一致性，更重要的是，AI 标签不是一个单点的能力存在，而是在素材关系之下的能力，也是后续素材效果归因、广告投放优化的基础。

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