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明略科技CEO吳明輝:生成式AI改變營銷行業(yè)需邁過這幾道坎

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明略科技CEO吳明輝:生成式AI改變營銷行業(yè)需邁過這幾道坎

大模型要落地營銷行業(yè)仍面臨場景考驗。

圖源:視覺中國

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(yè)。

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(zhí)掌的明略科技集團成立于2006年,主要依托數(shù)據(jù)智能、企業(yè)知識圖譜和數(shù)據(jù)隱私技術(shù)等, 為企業(yè)提供營銷智能與營運智能服務(wù),涉及消費、媒體、金融、工業(yè)、餐飲等多個行業(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行迭代,需要大量時間和訓(xùn)練成本,無法實時處理數(shù)據(jù)。

吳明輝告訴界面新聞,“明略科技的營銷業(yè)務(wù)需要抓取實時社交媒體數(shù)據(jù),快速分析不同人群的特點,并結(jié)合大模型進行廣告分析?!蹦壳?,其所開發(fā)的明敬大模型通過廣告前測的腦電、眼動數(shù)據(jù)與多模態(tài)大模型結(jié)合訓(xùn)練。

營銷行業(yè)的生產(chǎn)流程涵蓋消費者洞察、創(chuàng)意制作,以及媒介采買和消費者溝通。這當(dāng)中,數(shù)據(jù)一直卡脖子”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量級。

未來,內(nèi)容將成為繼人、財、物之后企業(yè)管理的第四大要素。”按照他的設(shè)想,每個企業(yè)都需要一個由生成式AI驅(qū)動的新一代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能夠對接投放,及時獲得閉環(huán)的反饋效果,讓內(nèi)容生產(chǎn)變得高效。

過去,營銷行業(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。在實際的營銷中,不少企業(yè)建立DMP(數(shù)據(jù)管理平臺)、CDP(客戶數(shù)據(jù)平臺)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)營銷。

在此背景下,明略科技研發(fā)了面向內(nèi)容測量的多模態(tài)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(qū)別于通用多模態(tài)大模型,這一模型注重于主觀內(nèi)容測量維度。

生成式AI能夠針對不同的人群產(chǎn)出不同的創(chuàng)意內(nèi)容。吳明輝觀察到,一個特別重大的變化是從單一模態(tài)逐漸進入到多模態(tài),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(chǎn)內(nèi)容?!眳敲鬏x以明敬大模型舉例稱,該模型可從三方面解決精準(zhǔn)營銷的問題,一是解碼內(nèi)容詞元,從客觀內(nèi)容看廣告創(chuàng)意內(nèi)容的描述對象;二是激發(fā)用戶反饋;三是對齊品牌價值,形成有針對性、精準(zhǔn)化的生成內(nèi)容。

CNNIC(中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心)發(fā)布的《第54次:中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展統(tǒng)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(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)量達到180多個,注冊用戶達到5.64億人。

上述《報告》指出,中國網(wǎng)民規(guī)模接近11億人,由增量市場轉(zhuǎn)變?yōu)榇媪渴袌觥?/span>

“在存量市場,要思考如何賺更高質(zhì)量的錢,這是所有企業(yè)都面臨挑戰(zhàn)。吳明輝認(rèn)為,營銷企業(yè)最核心的需求就是營收,部分企業(yè)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(jié)構(gòu)發(fā)生變化、人口紅利消失,再靠原來的增長邏輯已經(jīng)行不通了。

“過去的增長邏輯已經(jīng)不可持續(xù),比如靠低價卷流量?!眳敲鬏x說。

當(dāng)前,生成式營銷仍面臨三大問題。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銷中,由于消費者/網(wǎng)紅群體在利用生成式生產(chǎn)內(nèi)容,廣告法對其約束力稍弱,但品牌行事會更謹(jǐn)慎。

二是信任危機帶來的困擾。消費者對于由機器生成的內(nèi)容往往存在疑慮,擔(dān)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(wù)時,他們更傾向于相信人類創(chuàng)作的、經(jīng)過驗證的內(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)出大量內(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消費者的洞察,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者,補足營銷的“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)容本身的測量。相比于流量的測量,內(nèi)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(lián)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(quán)。

“這種權(quán)利一旦賦予,就無法收回,競爭環(huán)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(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)境會倒逼廣告商和營銷人員創(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)對這一變化,精確洞察消費者的需求,不斷迭代新內(nèi)容,“在機器互動產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)后公司再投放,這是(營銷行業(yè))發(fā)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(shù)據(jù),但難以深入到實踐應(yīng)用中。加之廣告營銷公司的服務(wù)業(yè)務(wù)范圍過廣,門檻卻太低,也會極大地限制公司發(fā)展。大模型要落地營銷行業(yè)仍面臨場景考驗。

未經(jīng)正式授權(quán)嚴(yán)禁轉(zhuǎn)載本文,侵權(quán)必究。

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明略科技CEO吳明輝:生成式AI改變營銷行業(yè)需邁過這幾道坎

大模型要落地營銷行業(yè)仍面臨場景考驗。

圖源:視覺中國

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(yè)。

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(zhí)掌的明略科技集團成立于2006年,主要依托數(shù)據(jù)智能、企業(yè)知識圖譜和數(shù)據(jù)隱私技術(shù)等, 為企業(yè)提供營銷智能與營運智能服務(wù),涉及消費、媒體、金融、工業(yè)、餐飲等多個行業(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行迭代,需要大量時間和訓(xùn)練成本,無法實時處理數(shù)據(jù)。

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

營銷行業(yè)的生產(chǎn)流程涵蓋消費者洞察、創(chuàng)意制作,以及媒介采買和消費者溝通。這當(dāng)中,數(shù)據(jù)一直卡脖子”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量級。

未來,內(nèi)容將成為繼人、財、物之后企業(yè)管理的第四大要素。”按照他的設(shè)想每個企業(yè)都需要一個由生成式AI驅(qū)動的新一代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能夠對接投放,及時獲得閉環(huán)的反饋效果,讓內(nèi)容生產(chǎn)變得高效。

過去,營銷行業(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。在實際的營銷中,不少企業(yè)建立DMP(數(shù)據(jù)管理平臺)、CDP(客戶數(shù)據(jù)平臺)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)營銷。

在此背景下,明略科技研發(fā)了面向內(nèi)容測量的多模態(tài)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(qū)別于通用多模態(tài)大模型,這一模型注重于主觀內(nèi)容測量維度。

生成式AI能夠針對不同的人群產(chǎn)出不同的創(chuàng)意內(nèi)容。吳明輝觀察到,一個特別重大的變化是從單一模態(tài)逐漸進入到多模態(tài),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(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)容的描述對象;二是激發(fā)用戶反饋;三是對齊品牌價值,形成有針對性、精準(zhǔn)化的生成內(nèi)容。

CNNIC(中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心)發(fā)布的《第54次:中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展統(tǒng)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(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)量達到180多個,注冊用戶達到5.64億人。

上述《報告》指出,中國網(wǎng)民規(guī)模接近11億人,由增量市場轉(zhuǎn)變?yōu)榇媪渴袌觥?/span>

“在存量市場,要思考如何賺更高質(zhì)量的錢,這是所有企業(yè)都面臨挑戰(zhàn)。吳明輝認(rèn)為,營銷企業(yè)最核心的需求就是營收,部分企業(yè)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(jié)構(gòu)發(fā)生變化、人口紅利消失,再靠原來的增長邏輯已經(jīng)行不通了。

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

當(dāng)前,生成式營銷仍面臨三大問題。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銷中,由于消費者/網(wǎng)紅群體在利用生成式生產(chǎn)內(nèi)容,廣告法對其約束力稍弱,但品牌行事會更謹(jǐn)慎。

二是信任危機帶來的困擾。消費者對于由機器生成的內(nèi)容往往存在疑慮,擔(dān)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(wù)時,他們更傾向于相信人類創(chuàng)作的、經(jīng)過驗證的內(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)出大量內(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消費者的洞察,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者,補足營銷的“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。”吳明輝指出,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)容本身的測量。相比于流量的測量,內(nèi)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(lián)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(quán)。

“這種權(quán)利一旦賦予,就無法收回,競爭環(huán)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(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)境會倒逼廣告商和營銷人員創(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)對這一變化,精確洞察消費者的需求,不斷迭代新內(nèi)容,“在機器互動產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)后公司再投放,這是(營銷行業(yè))發(fā)展趨勢?!?/span>

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

未經(jīng)正式授權(quán)嚴(yán)禁轉(zhuǎn)載本文,侵權(quán)必究。