界面新聞?dòng)浾?| 陳振芳

界面新聞編輯 | 宋佳楠

“生成式AI正在改變廣告營(yíng)銷行業(yè)。”

近日，明略科技CEO吳明輝在接受界面新聞等媒體采訪時(shí)作出上述判斷。其所執(zhí)掌的明略科技集團(tuán)成立于2006年，主要依托數(shù)據(jù)智能、企業(yè)知識(shí)圖譜和數(shù)據(jù)隱私技術(shù)等， 為企業(yè)提供營(yíng)銷智能與營(yíng)運(yùn)智能服務(wù)，涉及消費(fèi)、媒體、金融、工業(yè)、餐飲等多個(gè)行業(yè)。

人工智能在經(jīng)歷兩年的狂奔后，相較于通用大模型，提供深度定制的垂直大模型受到不少企業(yè)追捧。通用大模型通常以半年為單位進(jìn)行迭代，需要大量時(shí)間和訓(xùn)練成本，無法實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)。

吳明輝告訴界面新聞，“明略科技的營(yíng)銷業(yè)務(wù)需要抓取實(shí)時(shí)社交媒體數(shù)據(jù)，快速分析不同人群的特點(diǎn)，并結(jié)合大模型進(jìn)行廣告分析?！蹦壳埃渌_發(fā)的明敬大模型通過廣告前測(cè)的腦電、眼動(dòng)數(shù)據(jù)與多模態(tài)大模型結(jié)合訓(xùn)練。

營(yíng)銷行業(yè)的生產(chǎn)流程涵蓋消費(fèi)者洞察、創(chuàng)意制作，以及媒介采買和消費(fèi)者溝通。這當(dāng)中，數(shù)據(jù)一直是“卡脖子”的難題。吳明輝認(rèn)為，在通用模型的加持下，明略科技所需的樣本量比以前減少一到兩個(gè)量級(jí)。

“未來，內(nèi)容將成為繼人、財(cái)、物之后企業(yè)管理的第四大要素。”按照他的設(shè)想，每個(gè)企業(yè)都需要一個(gè)由生成式AI驅(qū)動(dòng)的新一代CMS（內(nèi)容管理系統(tǒng)），積累內(nèi)容生產(chǎn)所需的核心資源。

上一代CMS側(cè)重于信息發(fā)布，新一代CMS系統(tǒng)——即InsightFlowCMS系統(tǒng)應(yīng)該同時(shí)具備內(nèi)容細(xì)分的解碼能力、鑒別能力，這是二者最大的區(qū)別。InsightFlowCMS能夠對(duì)接投放，及時(shí)獲得閉環(huán)的反饋效果，讓內(nèi)容生產(chǎn)變得高效。

過去，營(yíng)銷行業(yè)主要將AI用于媒介、流量、采買和智能分發(fā)，以解決流量分發(fā)、信息推薦的問題。在實(shí)際的營(yíng)銷中，不少企業(yè)建立DMP（數(shù)據(jù)管理平臺(tái)）、CDP（客戶數(shù)據(jù)平臺(tái)）用以劃分精準(zhǔn)人群，但缺少豐富的內(nèi)容素材用于投放，難以做到“千人千面”的精準(zhǔn)營(yíng)銷。

在此背景下，明略科技研發(fā)了面向內(nèi)容測(cè)量的多模態(tài)超圖大模型，模擬不同類型的消費(fèi)者測(cè)量視頻，包括情緒波動(dòng)、吸引度等。區(qū)別于通用多模態(tài)大模型，這一模型更注重于主觀內(nèi)容測(cè)量維度。

生成式AI能夠針對(duì)不同的人群產(chǎn)出不同的創(chuàng)意內(nèi)容。吳明輝觀察到，一個(gè)特別重大的變化是從單一模態(tài)逐漸進(jìn)入到多模態(tài)，對(duì)語音、圖像與視頻的識(shí)別、理解和生成也越來越強(qiáng)。

“生成式AI營(yíng)銷的核心在于基于什么而生產(chǎn)內(nèi)容。”吳明輝以明敬大模型舉例稱，該模型可從三方面解決精準(zhǔn)營(yíng)銷的問題，一是解碼內(nèi)容詞元，從客觀內(nèi)容看廣告創(chuàng)意內(nèi)容的描述對(duì)象；二是激發(fā)用戶反饋；三是對(duì)齊品牌價(jià)值，形成有針對(duì)性、精準(zhǔn)化的生成內(nèi)容。

CNNIC（中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心）發(fā)布的《第54次：中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至2024年6月，中國(guó)人工智能普及率為16.4%；中國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已接近6000億元，人工智能企業(yè)數(shù)量超過4500家，算力規(guī)模位居全球第二。目前已完成備案并上線的生成式人工智能服務(wù)大模型數(shù)量達(dá)到180多個(gè)，注冊(cè)用戶達(dá)到5.64億人。

上述《報(bào)告》指出，中國(guó)網(wǎng)民規(guī)模接近11億人，由增量市場(chǎng)轉(zhuǎn)變?yōu)榇媪渴袌?chǎng)。

“在存量市場(chǎng)中，要思考如何賺更高質(zhì)量的錢，這是所有企業(yè)都面臨的挑戰(zhàn)。”吳明輝認(rèn)為，營(yíng)銷企業(yè)最核心的需求就是營(yíng)收，部分企業(yè)過去的核心增長(zhǎng)點(diǎn)來自人口紅利。

以往營(yíng)銷公司幫客戶做廣告分析時(shí)，主要看廣告點(diǎn)擊率、完播率、用戶畫像。隨著人口結(jié)構(gòu)發(fā)生變化、人口紅利消失，再靠原來的增長(zhǎng)邏輯已經(jīng)行不通了。

“過去的增長(zhǎng)邏輯已經(jīng)不可持續(xù)，比如靠低價(jià)卷流量。”吳明輝說。

當(dāng)前，生成式營(yíng)銷仍面臨三大問題。一是版權(quán)問題日益凸顯，在應(yīng)用更加廣泛的社交媒體營(yíng)銷中，由于消費(fèi)者/網(wǎng)紅群體在利用生成式生產(chǎn)內(nèi)容，廣告法對(duì)其約束力稍弱，但品牌行事會(huì)更謹(jǐn)慎。

二是信任危機(jī)帶來的困擾。消費(fèi)者對(duì)于由機(jī)器生成的內(nèi)容往往存在疑慮，擔(dān)心其真實(shí)性和可靠性。尤其是在一些重要的決策場(chǎng)景下，如購買高價(jià)值商品或選擇服務(wù)時(shí)，他們更傾向于相信人類創(chuàng)作的、經(jīng)過驗(yàn)證的內(nèi)容。

三是盡管通用大模型持續(xù)迭代，推理成本不斷降低，可快速產(chǎn)出大量?jī)?nèi)容，但真正的挑戰(zhàn)在于內(nèi)容數(shù)量與質(zhì)量的平衡。目前，垂直行業(yè)大模型是可更為可行的路徑，這也意味著企業(yè)沉淀專有數(shù)據(jù)至關(guān)重要。

再者，廣告營(yíng)銷行業(yè)還有另一大主觀性調(diào)整——審美。如果品牌在前期缺乏對(duì)消費(fèi)者的洞察，依然很難生成高質(zhì)量的內(nèi)容。因此，品牌需要深入理解消費(fèi)者，補(bǔ)足營(yíng)銷的“右腦”，即人文和創(chuàng)意的部分。

“如果沒有‘審美’，很難產(chǎn)出好內(nèi)容?！眳敲鬏x指出，廣告行業(yè)有兩大重要維度，一是who——即流量，其次是what——即廣告內(nèi)容本身的測(cè)量。相比于流量的測(cè)量，內(nèi)容的測(cè)量不僅僅是一個(gè)客觀事實(shí)的描述，還有主觀的維度。

上一代廣告營(yíng)銷的一個(gè)典型場(chǎng)景是，例如中央電視臺(tái)在新聞聯(lián)播時(shí)段擁有巨大的流量，很多消費(fèi)者會(huì)“被迫”觀看廣告。但強(qiáng)制的廣告時(shí)段仍面臨廣告植入的泛濫等問題。信息流媒體興起后，消費(fèi)者獲得了前所未有的選擇權(quán)。

“這種權(quán)利一旦賦予，就無法收回，競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境倒逼媒體都在努力博取消費(fèi)者的眼球?！眳敲鬏x直言，廣告和營(yíng)銷行業(yè)正在面臨巨大的壓力和挑戰(zhàn)，所投放的廣告極易被消費(fèi)者忽略或者劃走，不少公司選擇在信息流媒體上購買流量，但也無法解決這一問題。

但他也樂觀地表示，商業(yè)環(huán)境會(huì)倒逼廣告商和營(yíng)銷人員創(chuàng)作出更多受歡迎、創(chuàng)新的新內(nèi)容。

在他看來，行業(yè)需要借助AI來應(yīng)對(duì)這一變化，精確洞察消費(fèi)者的需求，不斷迭代新內(nèi)容，“在機(jī)器互動(dòng)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)后公司再投放，這是（營(yíng)銷行業(yè)）發(fā)展趨勢(shì)?！?/span>

一個(gè)不容忽視的困境是，即便廣告營(yíng)銷公司擁有海量數(shù)據(jù)，但難以深入到實(shí)踐應(yīng)用中。加之廣告營(yíng)銷公司的服務(wù)業(yè)務(wù)范圍過廣，門檻卻太低，也會(huì)極大地限制公司發(fā)展。大模型要落地營(yíng)銷行業(yè)仍面臨場(chǎng)景考驗(yàn)。