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10月11日，明略科技集團創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官吳明輝，在2024第八屆營銷科學大會上，發(fā)表了《生成式營銷時代的內(nèi)容營銷，按下新一輪紅利按鈕》主題演講，為品牌營銷提供生成式營銷時代的全新解題思路，以下為演講全文整理要點。

01 明略科技的生成式營銷有效嘗試

過去一段時間，明略科技和很多科研機構(gòu)與高校合作，和復旦大學用兩年的時間進行了大量人工智能和營銷行業(yè)結(jié)合的相關(guān)研究。今年8月底，正式發(fā)布了《2024 AI+：生成式營銷產(chǎn)業(yè)研究藍皮書》。

今年暑期正值奧運，我們和東華大學合作，讓60名大學生利用我們提供的生成式營銷工具，運營自己的社交媒體賬號。這些大學生平均粉絲量只有幾十個，卻在整個奧運期間，發(fā)布了1000多篇帖子，總互動量達到了20多萬，抖音最高單帖互動量為6000+，小紅書最高單帖互動量為70000+，爆帖率非常高。一些營銷行業(yè)同行告訴我，很多品牌投入高額預算可能也達不到這個效果。

其中一個爆帖是奧運期間適合中國人的不熬夜版賽程表。這個洞察是通過我們秒針SocialX分析熱詞發(fā)現(xiàn)的，因為法國和中國有時差，熬夜看比賽是觀眾的一個痛點，這個帖子得到了很多觀眾的點贊和轉(zhuǎn)發(fā)。還有一個“兵乓球術(shù)語列表”的帖子也非常有意思。很多用戶都在討論乒乓球比賽講解的術(shù)語又多又難懂，但其實總結(jié)術(shù)語很簡單，用小明助理聯(lián)網(wǎng)搜索總結(jié)，很快就可以對各類比賽的專業(yè)術(shù)語進行解釋。前提是我們要洞察到消費者的這個痛點需求。善于運用社交媒體洞察工具非常關(guān)鍵。

02 生成式營銷時代紅利：當內(nèi)容可被測量，營銷創(chuàng)造力將迎來大爆發(fā)

去年營銷科學大會，我曾講過一個公式：y=f(x)，所有人工智能的任務都可以用這個函數(shù)來表示。當我們和大模型應用對話時，x就是Prompt，大模型反饋的信息就是y。這個函數(shù)可以進行多輪對話，你可以給它第二個x、第三個x，把上一個y作為新的x繼續(xù)迭代。過去一年，我們看到很多企業(yè)有落地生成式AI的決心，但效果卻沒有達到預期，問題就在于大家還沒有為生成式AI做好準備。

企業(yè)要想把生成式AI引入企業(yè)內(nèi)部成為生產(chǎn)力，首先需要生產(chǎn)資料和生產(chǎn)工具。f就是生產(chǎn)工具，x是生產(chǎn)資料。我經(jīng)常打一個比方，生成式AI進入企業(yè)，好比一個大學生進入公司工作，沒有生產(chǎn)資料和生產(chǎn)工具就無法工作。從內(nèi)容生成的場景來看，只有洞察到消費者需求，才能寫出準確且有價值的Prompt，調(diào)用大模型的內(nèi)容生成能力，產(chǎn)出消費者喜聞樂見的內(nèi)容。

當我們知道了大模型可以給我們提高生產(chǎn)力的時候，又一個挑戰(zhàn)就來了，即如何保持內(nèi)容質(zhì)量和內(nèi)容數(shù)量之間的平衡。我們都希望生成好的內(nèi)容，好的內(nèi)容可以得到消費者的瀏覽量和更多的互動，但這些內(nèi)容需要形成一定規(guī)模，然而內(nèi)容數(shù)量越多，內(nèi)容質(zhì)量就會越低，這之間存在一個天然的矛盾。

我們在過去一段時間服務了很多客戶做KOS（Key Opinion Sales）的內(nèi)容生成。3C、餐飲行業(yè)在全國有很多門店，每一個門店銷售都有抖音號、小紅書號、快手號，這對每個企業(yè)來說都是非常寶貴的內(nèi)容陣地。如果每一個銷售都能在抖音號、小紅書上給企業(yè)品牌發(fā)內(nèi)容，每天肯定會產(chǎn)生很多流量。但當全員生產(chǎn)內(nèi)容時，每個人不可能都像市場部一樣經(jīng)過專業(yè)的訓練，知道品牌營銷的定位，思考消費者的需求，做好洞察，最后生成一個好內(nèi)容。

今天，AI能不能幫我們做這件事情？答案是肯定的。但AI生成的內(nèi)容仍然面臨挑戰(zhàn)，因為生成的內(nèi)容要標準化，不能讓大模型一本正經(jīng)的胡說八道，必須要嚴格按照產(chǎn)品的功能、特性、應用場景、痛點；另一方面，如果圍繞產(chǎn)品特性、功能去生產(chǎn)內(nèi)容，還不能千篇一律，否則也很難獲得流量，這是一個非常復雜的問題，通用模型無法解決，目前我們已經(jīng)在幫客戶解決這一難題。

剛剛我提到的是社交媒體KOS的內(nèi)容投放，同時我們也在幫客戶做信息流平臺的RTA投放，某種程度上屬于硬廣投放。基本上，利用RTA平臺幫客戶優(yōu)化廣告投放，可以大幅降低CPM，即媒介采買的成本。與此同時，我們也發(fā)現(xiàn)，信息流媒體的一個最大特點是，任何一個創(chuàng)意內(nèi)容上線一周之后，它的流量一定會下降。和傳統(tǒng)的電視臺、戶外廣告不同，消費者在信息流的環(huán)境下?lián)碛辛丝梢噪S時劃走視頻的權(quán)力，如果信息流平臺不賦予消費者劃走的權(quán)力，就拿不到消費者真實的需求，沒辦法更好地做內(nèi)容推薦和分發(fā)。

我們對這些素材進行混檢優(yōu)化后發(fā)現(xiàn)，通過小幅度的創(chuàng)意優(yōu)化有效降低了價格，但總體流量趨勢還是比上線的前幾天少很多。這就是真實的媒體環(huán)境，品牌方需要生產(chǎn)大量內(nèi)容，如果內(nèi)容只是小幅度的修改，重復度高，依然買不到量，因為消費者可以隨時把你劃走。

過去，營銷行業(yè)里最核心的要素，包括消費者洞察、創(chuàng)意制作，以及媒介采買和消費者的溝通。上一代人工智能在媒介、流量、采買和智能分發(fā)上已經(jīng)做得非常完備。在生成式AI大行其道之前，我們可以解決who的問題，也就是把內(nèi)容分發(fā)給誰，即流量分發(fā)、信息推薦的問題。但這背后有一個更大的問題，雖然很多企業(yè)建立了DMP、CDP，可以劃分人群，但最后依然難以做到千人千面。因為人群劃分好之后，缺少豐富的內(nèi)容素材用于投放。

今天，在生成式AI的加持下，營銷不僅能解決who的問題，還能解決what的問題。我們可以針對不同的人群產(chǎn)出不同的創(chuàng)意內(nèi)容。讓不同的消費者看到不同的內(nèi)容。前提是要有消費者洞察，營銷的生產(chǎn)力才能徹底釋放，這是一個重要解題的思路。只有千人千面的劃分，沒有千人千面的內(nèi)容，很難產(chǎn)生好的營銷效果。

03 明略經(jīng)驗：內(nèi)容營銷差異化的關(guān)鍵，是數(shù)據(jù)

從去年營銷科學大會到現(xiàn)在，大模型又進一步產(chǎn)生了新的技術(shù)迭代。迭代的核心是f變得越來越強大，成本逐漸降低，推理能力不斷提升。

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，這意味著f可以接納更多的x。之前的x只是一個Prompt、一段文本，但今天可以是圖片或視頻等多種形態(tài)的內(nèi)容。

每個品牌在充分擁抱新的生產(chǎn)力的同時，要準備好生產(chǎn)資料x，這個x決定了最后的結(jié)果會不會與眾不同。所有人都擁有的能力，不叫創(chuàng)造力，在所有人都擁有的能力之上長出來的部分才叫創(chuàng)造力。因此，x的差異化非常重要。

我們通過三個維度幫助品牌挖掘到更為精細的x：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)受眾反饋，從消費者主觀視角出發(fā)，把握不同的消費者看到相同內(nèi)容的主觀感受差異；三是對齊品牌價值，基于品牌的價值理解，了解不同品牌對于內(nèi)容的差異化要求。通過更為深入的內(nèi)容分析，基于每一個客戶、每一個品牌不同的視角對內(nèi)容進行理解、解碼，然后有針對性、精準化的實現(xiàn)內(nèi)容生成，這是我們非常重要的工作。

我們是如何做到的？

第一個維度，客觀部分的詞元理解。把一個具體的產(chǎn)品特征生成海量不同的視角，靠人力是很難的，但人工智能可以做到。因為人工智能對詞語進一步的拆解能力、對細顆粒度內(nèi)容的掌握遠遠超過人類。根據(jù)一項統(tǒng)計，一個人一輩子能學習30億左右的詞元，而GPT-3已經(jīng)學習了幾千億個token。

第二個維度，主觀部分的反饋解讀。這件事要回到Social Listening，社交媒體用戶的行為、偏好，實際上也是真實世界消費者的一種反映。除了對所有消費者進行洞察，我們每年還會發(fā)布圈層報告，目前已經(jīng)涵蓋了170多個基于中國消費者深度理解的圈層劃分，每一個圈層背后都有對應的詞元，這些圈層群體每天在社交媒體上關(guān)注什么都可以挖掘出來。通過這些挖掘到的信息，我們才有可能生成不一樣的內(nèi)容。

值得一提的是，我們在模擬人類主觀響應方面，也做出了創(chuàng)新性、可落地的嘗試。下方視頻是一個很多營銷人都看過的沃爾沃卡車經(jīng)典廣告。畫面右邊是我們明略的明敬大模型，可以解讀解讀消費者看到視頻后的情緒變化，下面的曲線有三個維度：消費者是否理解視頻內(nèi)容、消費者看到視頻后的情緒是正面還是負面的，消費者的注意力是否被視頻吸引。完全從消費者主觀視角看，通用的基礎(chǔ)模型是做不到的。在這個模型里面，我們把沉淀下來的廣告前測的腦電、眼動數(shù)據(jù)與多模態(tài)大模型訓練到一起，最終形成了明敬大模型。大家可以看到，下面的曲線模擬了人類觀看視頻的真實感受，從最開始看不懂廣告，情緒是低落的，到后面鏡頭往后拉，看到這個人站在兩個卡車之間時，情緒一下子被調(diào)動起來。

除此之外，我們還可以對不同的人群進一步分解，對比不同人群觀看視頻后的反應差異。以某美妝產(chǎn)品廣告為例，我們選取了不同的人群，一個是所有人，另外一個是28歲的女性，兩個視頻的曲線是不一樣的。前段時間，AI教母李飛飛提到基礎(chǔ)大模型永遠不可能像人類一樣擁有主觀的理解能力。因為基礎(chǔ)大模型學習的是互聯(lián)網(wǎng)上的通用文本，不可能像一個具體的人一樣去理解視頻。我們研發(fā)的多模態(tài)大模型就在試圖解決這個問題，可以通過AI模擬不同類型的人群，將人類腦電、眼動，以及社交媒體內(nèi)容進行差異化的學習，再重新對視頻廣告內(nèi)容進行理解，這就是基于受眾主觀響應的理解維度。

第三個維度，品牌的價值主張。不同的品牌有自己核心的價值主張，當我們分析客觀描述和基于消費者情緒的主觀描述后，還要對品牌價值觀再做一層剝離，這樣才能對內(nèi)容做更有針對性的測量和分析。

04 展望未來：未來每個企業(yè)都需要生成式AI驅(qū)動的新一代CMS

整個互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到今天，當我們在商超看到每一個SKU有那么多產(chǎn)品在競爭的時候，它們在競爭的是消費者心智，已經(jīng)不僅僅是生產(chǎn)管理的能力。我們正從企業(yè)生產(chǎn)制造管理進入到消費者營銷與銷售端管理的時代，這是一個時代的變化。過去，企業(yè)內(nèi)部會用EPR管理人、財、物，這是企業(yè)最核心的三個生產(chǎn)要素。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，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)的原材料是消費者洞察，即Insight，同時具備內(nèi)容解碼能力、鑒別能力、把x拆分成更多細分的能力，這是它和上一代CMS最大的區(qū)別，我們稱其為InsightFlow CMS。

與此同時，持續(xù)的、反復的迭代反饋也特別重要。明略秒針的RTA投放能力，可以把消費者分為成百上千種，投放不同類型的素材，結(jié)合進一步的反饋又可以作為新的x，輸入到模型里。InsightFlow CMS可以對接投放，及時獲得閉環(huán)的反饋效果。這樣一來，內(nèi)容生產(chǎn)越來越高效，同時也越來越有價值。y=f（x）不再是一次性的，將演變?yōu)?y’=f（x，z），z就是評估反饋。這也是我們接下來要為大家提供的服務。

05 和明略一起抓住紅利：未來已來，擁抱生成式營銷新范式

最后我想跟大家分享大會主題里的一個關(guān)鍵詞“范式”，這個詞最早由《科學革命的結(jié)構(gòu)》的作者托馬斯·庫恩提出。這本書里清晰地介紹了什么是范式。當一個新的事物誕生，繼而讓其他事物也和它產(chǎn)生連接，并和上一個時代的事物脫鉤，那么這個新的事物就可以被稱之為新范式。歷史上，達爾文的進化論是新范式，日心說和地心說見證了新舊范式的交替。

也就是說，當一個新的重大科學發(fā)現(xiàn)之后，很多其他學科也跟著發(fā)生變化，我們才稱之為新范式的誕生。今天，生成式人工智能毫無疑問是一個全新的范式。最近，圖靈獎得主Geoffrey E. Hinton獲得諾貝爾物理學獎的新聞，意味著更多學科將與人工智能產(chǎn)生關(guān)聯(lián)和影響。實際上，這并不是人工智能和諾貝爾獎第一次產(chǎn)生聯(lián)動，第一個同時獲得諾貝爾獎和圖靈獎的是赫伯特·西蒙，他也是我的偶像級老師。今天我們從事人工智能的同學進入到了一個令人興奮的時代，人工智能一定會顛覆每個行業(yè)，讓每個行業(yè)進入到新范式的軌道里面。

“范”這個詞在中文里是模具的意思，實際上它也象征著舊范式里的每一個人的思想約束。提到范式，就會有舊范式和新范式。《世界觀》這本書里提到，每一次范式遷移的過程中，舊范式和新范式之間都會產(chǎn)生抵抗和沖突。書中提出了一個概念叫“拼圖”，上一個范式的人在思維中有一個拼圖，它會被不斷地驗證、增強，這些拼圖之間互為枷鎖，互為加持。

今天，新范式到來的時候，我們需要重新思考生成式人工智能的生產(chǎn)關(guān)系問題，思考新的生產(chǎn)力如何與上一代的生產(chǎn)關(guān)系更好協(xié)同。我們每個人未來都要和AI有更好的協(xié)作，這個“人”既包含了消費者，也包含了營銷工作者。在這個過程中，我們應該正面積極地思考，短期肯定是挑戰(zhàn)，長期要想清楚新范式里有哪些板塊是正確的，并用這個板塊審視舊范式中的哪些拼圖可以被替換。比如，今天我們都知道內(nèi)容營銷很重要，我們需要有用的信息、有價值的消費者洞察，才有可能好的內(nèi)容，而恰恰新的人工智能可以方便地幫助消費者和品牌去搜集、整理、加工信息。再比如，生成式AI有強大的推理能力，很多人類不擅長解決的問題，如今它都可以協(xié)助我們解決。

還有一個更重要的板塊，我們知道所有的人工智能背后一定是依賴于數(shù)據(jù)的。每一個企業(yè)在應用人工智能時也一定要利用好自己獨特的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)來自于交互，來自于互動，它既來自于品牌，每一支廣告創(chuàng)意與消費者之間的溝通，消費者與品牌之間的互動，也來自于人和AI之間的互動，還來自于機器和機器的互動。其中，機器與機器的互動，未來可能會成為B2B行業(yè)的主流。我們做產(chǎn)生任何一個創(chuàng)意之前，都可以讓機器與機器互相博弈，看看這個創(chuàng)意另一個機器怎么看。在機器互動產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)之后，我們再去投放，這將是未來新范式的發(fā)展趨勢。

我想說，未來已來。在新范式來臨前，我們需要做好準備。我希望大家都行動起來，一起擁抱生成式AI帶來的生成式營銷的紅利。