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多模態(tài)大模型（MLLM）作為興起的新人工智能熱點(diǎn)，可以利用強(qiáng)大的大語言模型（LLM）作為大腦，執(zhí)行多模態(tài)任務(wù)。多模態(tài)技術(shù)，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域，可以處理和分析文本、圖像、音頻、視頻等多種數(shù)據(jù)類型，相較單一模態(tài)，在營銷領(lǐng)域應(yīng)用場(chǎng)景更為廣泛，提升內(nèi)容洞察速度、增強(qiáng)內(nèi)容洞察質(zhì)量。

明略科技旗下秒針系統(tǒng)，依托18年沉淀的營銷行業(yè)數(shù)據(jù)及經(jīng)驗(yàn)，依托多模態(tài)大模型（MLLM）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新融合，目前已經(jīng)形成了“人群發(fā)現(xiàn)-分析-聚類-內(nèi)容生成“的完整閉環(huán)，并已經(jīng)在美妝行業(yè)率先落地。生成式營銷浪潮下，明略科技依托多模態(tài)數(shù)據(jù)智能、企業(yè)級(jí)知識(shí)圖譜、隱私保護(hù)技術(shù)，將助力更多品牌抓住新技術(shù)紅利，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷和業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

本文目錄如下：

• 01 舉例說明：什么是多模態(tài)大模型（MLLM）？
• 02 聚焦?fàn)I銷領(lǐng)域：多模態(tài)大模型（MLLM）將在內(nèi)容洞察領(lǐng)域發(fā)揮更大作用
• 03 未來展望：多模態(tài)大模型（MLLM）的下一步

01 舉例說明：什么是多模態(tài)大模型（MLLM）？

多模態(tài)大模型（MLLM）也是一種人工智能模型，相較于單一模態(tài)大模型，多模態(tài)大模型（MLLM）的優(yōu)勢(shì)在于，能夠處理多種類型的數(shù)據(jù)，如文本、圖像、音頻和視頻等。結(jié)合自然語言處理（NLP）、計(jì)算機(jī)視覺、語音處理等多領(lǐng)域技術(shù)，多模態(tài)大模型可以支持更多不同類型數(shù)據(jù)的理解、分析和生成。

舉例而言，多模態(tài)大模型（MLLM）常見的情況下可以用于執(zhí)行以下任務(wù)：

• 圖像描述：對(duì)圖像內(nèi)容生成自動(dòng)描述
• 視頻分類：對(duì)視頻素材進(jìn)行分類和標(biāo)注
• 視頻摘要：從視頻素材中提取關(guān)鍵幀或關(guān)鍵片段，生成視頻摘要信息
• 多模態(tài)翻譯：將不同語言的文本、圖像或音頻內(nèi)容進(jìn)行翻譯和轉(zhuǎn)換
• 視覺問答：基于圖像內(nèi)容，進(jìn)行知識(shí)問答，還可以結(jié)合圖像和文本進(jìn)行推理
• 語音識(shí)別：將音頻內(nèi)容轉(zhuǎn)換為文本內(nèi)容
• 語音合成：將文本內(nèi)容轉(zhuǎn)換為語音語音

02 聚焦?fàn)I銷領(lǐng)域：多模態(tài)大模型（MLLM）將在內(nèi)容洞察領(lǐng)域發(fā)揮更大作用

（1）上一代人工智能技術(shù)對(duì)營銷領(lǐng)域的影響

消費(fèi)者洞察、創(chuàng)意制作、媒介采買、消費(fèi)者溝通等是營銷行業(yè)的核心要素。當(dāng)前，媒介、流量、采買和智能分發(fā)等多個(gè)環(huán)節(jié)已經(jīng)受益與上一代人工智能技術(shù)，能回答以下關(guān)鍵問題：

• 把內(nèi)容分發(fā)給誰
• 把信息推薦給誰

（2）新一代人工智能技術(shù)對(duì)營銷領(lǐng)域的影響

借助多模態(tài)大模型（MLLM）技術(shù)，營銷可以更進(jìn)一步。廣告媒介和社交媒體內(nèi)容形態(tài)進(jìn)一步多元化，借助多模態(tài)技術(shù)，廣大品牌主可以獲取“更深入的消費(fèi)者洞察”，反哺內(nèi)容營銷，做到真正的“千人千面”，不僅解決流量分發(fā)、信息推薦問題，還能回答以下關(guān)鍵問題：

• 把什么內(nèi)容分發(fā)給誰
• 把什么信息推薦給誰

讓企業(yè)建立的DMP、CDP，不僅可以劃分人群，形成“WHO”相關(guān)策略，還能基于多模態(tài)大模型（MLLM）技術(shù)實(shí)現(xiàn)“分析-聚類-內(nèi)容生成”，形成“WHAT”相關(guān)策略。

03 流程梳理：多模態(tài)大模型（MLLM）賦能社媒洞察五步走

（1）第一步：優(yōu)質(zhì)物料篩選

依據(jù)品牌的調(diào)性及內(nèi)容，多模態(tài)大模型（MLLM）可以輔助篩選優(yōu)質(zhì)物料。

（2）第二步：多模態(tài)打標(biāo)

多模態(tài)大模型（MLLM）支持針對(duì)文本、圖像、音頻、視頻等多種數(shù)據(jù)類型分析和打標(biāo)，且場(chǎng)景化更強(qiáng)、顆粒度更細(xì)。

例如，針對(duì)美妝的優(yōu)質(zhì)物料打標(biāo)，不僅可以針對(duì)功效、質(zhì)地、成分、人群打標(biāo)，還可以總結(jié)痛點(diǎn)、情緒價(jià)值、種草貼類型，進(jìn)行打標(biāo)。

（3）第三步：聚類與統(tǒng)計(jì)

在多模態(tài)打標(biāo)后，依托多模態(tài)大模型（MLLM）進(jìn)行多維度信息聚類，鎖定頭部的人群、場(chǎng)景、痛點(diǎn)。

（4）第四步：交叉分析

獲取統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)后，可以讓多模態(tài)大模型（MLLM）開展進(jìn)一步交叉分析，挖掘用戶核心痛點(diǎn)。對(duì)比單一模態(tài)和人工分析手段，多模態(tài)大模型（MLLM）交叉分析，能挖掘更多細(xì)節(jié)信息，可能發(fā)現(xiàn)新的用戶痛點(diǎn)場(chǎng)景等。

（5）第五步：畫像故事生成

基于分析結(jié)果，生成目標(biāo)人群畫像故事。整個(gè)工作流程，更少人力投入、更快交付速度、更穩(wěn)交付質(zhì)量。

03 未來展望：多模態(tài)大模型（MLLM）的下一步

生成式AI技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展，多模態(tài)大模型（MLLM）應(yīng)用進(jìn)一步拓展，生成式營銷時(shí)代以來。正如明略科技集團(tuán)創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官吳明輝指出的，“我們正從企業(yè)生產(chǎn)制造管理進(jìn)入到消費(fèi)者營銷與銷售端管理的時(shí)代，這是一個(gè)時(shí)代的變化。“

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，每個(gè)企業(yè)都可能需要一個(gè)新的由生成式人工智能驅(qū)動(dòng)的新一代CMS（內(nèi)容管理系統(tǒng)），積累內(nèi)容生成所需的核心資源，以來內(nèi)容解碼能力、鑒別能力、數(shù)據(jù)能力，獲取更大競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。