界面新聞記者 | 陳振芳
界面新聞編輯 | 宋佳楠
“生成式AI正在改變廣告營銷行業。”
近日,明略科技CEO吳明輝在接受界面新聞等媒體采訪時作出上述判斷。其所執掌的明略科技集團成立于2006年,主要依托數據智能、企業知識圖譜和數據隱私技術等, 為企業提供營銷智能與營運智能服務,涉及消費、媒體、金融、工業、餐飲等多個行業。
人工智能在經歷兩年的狂奔后,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追捧。通用大模型通常以半年為單位進行迭代,需要大量時間和訓練成本,無法實時處理數據。
吳明輝告訴界面新聞,“明略科技的營銷業務需要抓取實時社交媒體數據,快速分析不同人群的特點,并結合大模型進行廣告分析。”目前,其所開發的明敬大模型通過廣告前測的腦電、眼動數據與多模態大模型結合訓練。
營銷行業的生產流程涵蓋消費者洞察、創意制作,以及媒介采買和消費者溝通。這當中,數據一直是“卡脖子”的難題。吳明輝認為,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量級。
“未來,內容將成為繼人、財、物之后企業管理的第四大要素。”按照他的設想,每個企業都需要一個由生成式AI驅動的新一代CMS(內容管理系統),積累內容生產所需的核心資源。
上一代CMS側重于信息發布,新一代CMS系統——即InsightFlowCMS系統應該同時具備內容細分的解碼能力、鑒別能力,這是二者最大的區別。InsightFlowCMS能夠對接投放,及時獲得閉環的反饋效果,讓內容生產變得高效。
過去,營銷行業主要將AI用于媒介、流量、采買和智能分發,以解決流量分發、信息推薦的問題。在實際的營銷中,不少企業建立DMP(數據管理平臺)、CDP(客戶數據平臺)用以劃分精準人群,但缺少豐富的內容素材用于投放,難以做到“千人千面”的精準營銷。
在此背景下,明略科技研發了面向內容測量的多模態超圖大模型,模擬不同類型的消費者測量視頻,包括情緒波動、吸引度等。區別于通用多模態大模型,這一模型更注重于主觀內容測量維度。
生成式AI能夠針對不同的人群產出不同的創意內容。吳明輝觀察到,一個特別重大的變化是從單一模態逐漸進入到多模態,對語音、圖像與視頻的識別、理解和生成也越來越強。
“生成式AI營銷的核心在于基于什么而生產內容。”吳明輝以明敬大模型舉例稱,該模型可從三方面解決精準營銷的問題,一是解碼內容詞元,從客觀內容看廣告創意內容的描述對象;二是激發用戶反饋;三是對齊品牌價值,形成有針對性、精準化的生成內容。
CNNIC(中國互聯網絡信息中心)發布的《第54次:中國互聯網發展統計報告》顯示,截至2024年6月,中國人工智能普及率為16.4%;中國人工智能核心產業規模已接近6000億元,人工智能企業數量超過4500家,算力規模位居全球第二。目前已完成備案并上線的生成式人工智能服務大模型數量達到180多個,注冊用戶達到5.64億人。
上述《報告》指出,中國網民規模接近11億人,由增量市場轉變為存量市場。
“在存量市場中,要思考如何賺更高質量的錢,這是所有企業都面臨的挑戰。”吳明輝認為,營銷企業最核心的需求就是營收,部分企業過去的核心增長點來自人口紅利。
以往營銷公司幫客戶做廣告分析時,主要看廣告點擊率、完播率、用戶畫像。隨著人口結構發生變化、人口紅利消失,再靠原來的增長邏輯已經行不通了。
“過去的增長邏輯已經不可持續,比如靠低價卷流量。”吳明輝說。
當前,生成式營銷仍面臨三大問題。一是版權問題日益凸顯,在應用更加廣泛的社交媒體營銷中,由于消費者/網紅群體在利用生成式生產內容,廣告法對其約束力稍弱,但品牌行事會更謹慎。
二是信任危機帶來的困擾。消費者對于由機器生成的內容往往存在疑慮,擔心其真實性和可靠性。尤其是在一些重要的決策場景下,如購買高價值商品或選擇服務時,他們更傾向于相信人類創作的、經過驗證的內容。
三是盡管通用大模型持續迭代,推理成本不斷降低,可快速產出大量內容,但真正的挑戰在于內容數量與質量的平衡。目前,垂直行業大模型是可更為可行的路徑,這也意味著企業沉淀專有數據至關重要。
再者,廣告營銷行業還有另一大主觀性調整——審美。如果品牌在前期缺乏對消費者的洞察,依然很難生成高質量的內容。因此,品牌需要深入理解消費者,補足營銷的“右腦”,即人文和創意的部分。
“如果沒有‘審美’,很難產出好內容。”吳明輝指出,廣告行業有兩大重要維度,一是who——即流量,其次是what——即廣告內容本身的測量。相比于流量的測量,內容的測量不僅僅是一個客觀事實的描述,還有主觀的維度。
上一代廣告營銷的一個典型場景是,例如中央電視臺在新聞聯播時段擁有巨大的流量,很多消費者會“被迫”觀看廣告。但強制的廣告時段仍面臨廣告植入的泛濫等問題。信息流媒體興起后,消費者獲得了前所未有的選擇權。
“這種權利一旦賦予,就無法收回,競爭環境倒逼媒體都在努力博取消費者的眼球。”吳明輝直言,廣告和營銷行業正在面臨巨大的壓力和挑戰,所投放的廣告極易被消費者忽略或者劃走,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,商業環境會倒逼廣告商和營銷人員創作出更多受歡迎、創新的新內容。
在他看來,行業需要借助AI來應對這一變化,精確洞察消費者的需求,不斷迭代新內容,“在機器互動產生大量數據后公司再投放,這是(營銷行業)發展趨勢。”
一個不容忽視的困境是,即便廣告營銷公司擁有海量數據,但難以深入到實踐應用中。加之廣告營銷公司的服務業務范圍過廣,門檻卻太低,也會極大地限制公司發展。大模型要落地營銷行業仍面臨場景考驗。