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作為當下最熱門的營銷方式，種草已經(jīng)成為品牌必修課。當品牌紛紛加入種草大軍，競爭更加激烈，紅利效應也隨之下滑。不少品牌引入AI生成種草內容，試圖降低營銷成本。但隨之而來的是大量低質內容，難以真正打動消費者。利用多模態(tài)技術，如何避免種草變成種“水草”？明略科技高級副總裁、明略大模型產(chǎn)品負責人孫方超，在明略科技集團旗下秒針系統(tǒng)主辦的“以全域·策全鏈”第五屆媒介力學論壇上就此問題展開深入探討，并分享了明略科技的最新實踐。

01 種草內容，應該謀定而后動

相比廣告，種草是一個完全不同的內容體系。廣告的邏輯是1對多，講究大創(chuàng)意、大人群，花半年的時間拍一條創(chuàng)意，再通過大量的媒體渠道分發(fā)帶來成千上萬，甚至上億的曝光。種草更強調小范圍的圈層，和不同的圈層人群要講不同的內容，所以它的邏輯從1對多變成了N對N。正因如此，種草營銷對內容數(shù)量的要求急劇上升。

那么，怎樣才能做好種草的內容呢？其實需要經(jīng)過一個較長的工作鏈路。在做出一個好的內容之前，品牌需要了解相關行業(yè)、平臺趨勢、競品信息，明確品牌調性與核心賣點，以及消費者需求。把目標人群分為不同的圈層，了解各圈層人群的使用場景、痛點、需求等信息，同時挖掘一些可能對產(chǎn)品感興趣的潛在圈層。也就是說，品牌需要在前期進行大量的市場分析、洞察、策略工作，然后才能進入到內容制作環(huán)節(jié)。內容制作又涉及到KOL溝通、KOC分發(fā)、大綱及腳本撰寫、內容審核等。內容分發(fā)后，還有推流、搜索優(yōu)化等環(huán)節(jié)。這是種草營銷從策略到內容生成再到運營的完整鏈路。

當前，很多企業(yè)在應用AIGC時，經(jīng)常跳過前面的所有步驟，直接進入到內容生成環(huán)節(jié)。在大模型應用聊天對話窗口直接寫下包含品牌信息、核心賣點、行文結構的Prompt，大模型會“像模像樣”地快速生成內容，讓人第一眼感到相當驚艷。但仔細看下來，企業(yè)會發(fā)現(xiàn)這些內容經(jīng)不起推敲，遠遠達不到投放需求。

還有一種方式是在大模型上添加一些關鍵信息的槽位，可以省去人們思考內容維度的步驟。但無論何種方式，都還停留在讓品牌“拍腦門”寫Prompt的模式，沒能解決“寫什么”的根本問題。

通過這種方式產(chǎn)出的內容，在形態(tài)上，大多是”首先，其次，最后“的結構化表述；在內容上，產(chǎn)品利益點寬泛，內容中的品牌換成其他任何同類品也同樣適用，體現(xiàn)不出品牌特點，缺少和目標圈層人群相關的使用場景、痛點等等。當內容顆粒度比較粗的時候，品牌便很難與消費者產(chǎn)生共鳴。即使種了大量的草，也會像”BBS“時代的灌水一樣，最終變成種”水草“。

脫離洞察和策略，直接進入內容制作的AIGC缺少靈魂。在內容種草領域，AI對前鏈路的賦能可以為內容生成帶來更大的價值。

02 多模態(tài)AI解析，讓AIGC更有靈魂

關于生成式AI的能力，人們的關注點大多集中在AIGC（內容生成）上。實際上，推理能力才是生成式AI最強大的核心能力，它是一種能夠從海量的顯性數(shù)據(jù)/信息中提煉出隱性知識的能力。如果我們利用好生成式AI的推理能力，將其與更多的數(shù)據(jù)、信息相結合，就會發(fā)現(xiàn)它在創(chuàng)意、策略、洞察、分析等多個環(huán)節(jié)都能發(fā)揮出巨大的作用。

在內容生成的前置工作中，品牌需要了解網(wǎng)友、同行最近關心的話題、社媒平臺的熱門內容，通過大量、廣泛的讀帖來積累網(wǎng)感。人的精力是有限的，但AI可以始終保持高效的狀態(tài)，一天讀完成千上萬篇內容，同時梳理出結構化的內容要點，達到更加精細的內容分析顆粒度。

結合社媒數(shù)據(jù)，AI可以解析不同圈層的海量內容，洞察目標圈層在核心場景下的情緒、痛點、需求，從而快速、精準地形成圈層營銷溝通建議。

03 多模態(tài)技術助力AI種草：案例

舉個例子，在某國際品牌防曬霜社媒解析案例中，我們采集了約5000篇閱讀量、互動量較高，與防曬場景、品類相關的內容。通過AI解析，我們發(fā)現(xiàn)互動排名最高的是學生黨和上班族群體。對上班族來說，皮膚干燥、抵抗藍光、氧化暗沉是主要的防曬痛點。其中，抵抗藍光引起了我們的注意。這一發(fā)現(xiàn)表明，除了典型的戶外使用場景，消費者在室內使用電腦等電子產(chǎn)品時，也有潛在的消費訴求，因為防曬霜具有抵抗藍光輻射的作用。基于對海量內容的解析，AI極大地拓寬了品牌對消費者使用場景的認知。

在AI解析的基礎上，品牌可以進一步將目標圈層、場景、痛點與核心賣點相關聯(lián)，一個大致的故事線就產(chǎn)生了。經(jīng)過AI解析后生成的內容，匯聚了消費者真實反饋，相比直接生成的內容更有靈魂。

針對廣告片等視頻內容，AI可以隨著視頻播放不斷解析故事情節(jié)、人物情感，識別視頻中的文字，甚至可以結合歷史訓練的腦電和眼動數(shù)據(jù)，判斷不同用戶群體觀看廣告后的情緒變化與感興趣程度。依托多模態(tài)大模型，幫助品牌更好地解讀圖文、視頻等多種形態(tài)內容。

從AI解碼，到AI激發(fā)創(chuàng)意，再到AI生成。你會發(fā)現(xiàn)，當我們利用AI把前兩步做扎實之后，最后的生成只是那么一小步，到那時，具體是由人來完成，還是機器來完成，已經(jīng)沒有那么重要。我們希望AI在全流程產(chǎn)生價值，而不僅僅是最后的生成環(huán)節(jié)。

在整個過程中，AI充當與人類密切協(xié)作的Copilot助手角色，人們不再焦慮AI到底會取代哪部分人的工作。AI的意義是幫助人們完成“腦力勞動者的體力勞動”，讓人們把精力投入到更加重要、更具決策性的工作中。