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AGI時代，營銷領(lǐng)域高價值場景的選擇對廣告主來說至關(guān)重要。

隨著各大企業(yè)發(fā)布自有大模型及應(yīng)用，AGI的發(fā)展也駛?cè)肓丝燔嚨?。根?jù)2022年7月Gartner披露的“人工智能技術(shù)成熟度曲線”，AGI仍處于萌芽期，但其廣闊的應(yīng)用場景和巨大需求空間吸引著大量資本和技術(shù)的投入，預(yù)計將在2-5年內(nèi)實現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用。

AGI作為業(yè)界最受關(guān)注的技術(shù)，在與客戶的溝通中，我們發(fā)現(xiàn)很多廣告主、企業(yè)都在關(guān)注AGI發(fā)展，也在與我們探討和嘗試如何將AGI運用到實際的營銷工作場景中。

在營銷領(lǐng)域如何選擇場景進行嘗試和落地，這個選擇問題其實是對廣告主來說至關(guān)重要的一件事情。為此，我們請教了明略科技高級技術(shù)總監(jiān)吳昊宇，在對AGI的技術(shù)研發(fā)、業(yè)務(wù)落地嘗試的過程中，他給出了一些思考。

基于AGI技術(shù)局限性，遵循“技術(shù)邊界”

在微軟近期發(fā)表了一份論文《Sparks of Artificial General Intelligence：Early experiments with GPT-4》中，根據(jù)對GPT-4的測評結(jié)果，該文章指出了目前AGI面臨的幾個尚未解除的技術(shù)邊界。其中尚無辦法剔除的技術(shù)邊界問題主要存在于以下幾個方面：

信心校準
模型很難知道什么時候應(yīng)該是可信的，什么時候只是猜測。它既編造了在其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中沒有出現(xiàn)過的事實，也表現(xiàn)出生成的內(nèi)容和提示符之間的不一致。

概念飛躍
該模型在執(zhí)行需要提前規(guī)劃的任務(wù)或需要在完成任務(wù)的過程中構(gòu)成不連續(xù)的概念飛躍的“尤里卡想法”的任務(wù)時表現(xiàn)出困難。換句話說，該模型在需要通常代表人類天才的那種概念飛躍形式的任務(wù)上表現(xiàn)不佳。

透明度可解釋性
模型不僅會產(chǎn)生幻覺，編造事實并產(chǎn)生不一致的內(nèi)容，而且模型沒有辦法驗證它產(chǎn)生的內(nèi)容是否與訓(xùn)練數(shù)據(jù)一致或是否自洽。由于模型對自身的局限性沒有明確的認識，就很難與用戶建立信任或合作。

敏感輸入
模型的反應(yīng)對提示的框架或措辭及其在會話中的順序的細節(jié)非常敏感。這種非魯棒性表明，在工程提示及其排序方面往往需要大量的努力和實驗，否則可能會導(dǎo)致次優(yōu)和非對齊的推斷和結(jié)果。
規(guī)避掉這些技術(shù)邊界問題，參考國泰君安《人工智能大模型研究框架》報告的架構(gòu)，我們可以看到，選擇AI的落地場景，需要考慮的技術(shù)局限性。而其中，也正是因為營銷領(lǐng)域的絕大多數(shù)問題，均是開放性的，并且依靠迭代閉環(huán)可優(yōu)化的，所以才是技術(shù)上適合優(yōu)先落地的領(lǐng)域之一。

了解”商業(yè)邊界“，尋找高商業(yè)價值的可落地應(yīng)用場景

在了解技術(shù)的局限性之后，我們可以確定營銷領(lǐng)域是適合有限進行AGI商業(yè)落地的領(lǐng)域之一。這一點，在麥肯錫近期名為《生成式人工智能的經(jīng)濟潛力》的研究報告中也有所提及，報告中說：生成式AI提供的經(jīng)濟價值中約有75%分布在四個領(lǐng)域：客戶運營、營銷和銷售、軟件工程和產(chǎn)品研發(fā)。
但是營銷領(lǐng)域是一個非常復(fù)雜的行業(yè)，AGI的落地實現(xiàn)場景少說也有上百個，這些場景中，又有哪些是高商業(yè)化場景，可以更快的實現(xiàn)商業(yè)化用途，賦能行業(yè)呢？

這里面，我們認為國泰君安《人工智能大模型研究框架》報告中給了一個比較好的判斷標準，可以參考。
報告認為，AI在某個場景中落地的價值潛力主要取決于兩個因素:
這個場景中有多大比例的員工的工作量會由于AI大模型的出現(xiàn)而受到影響●?這些員工的任務(wù)中有多大比例可以被AI大模型替代

這里有一個公式可以表示：

可以理解成，AI潛在商業(yè)價值的大小取決于“降本增效”的潛力，AI在某個場景中的“降本增效”價值可以用它對于人類工作的替代來衡量。

AGI+營銷，高商業(yè)價值落地場景

根據(jù)以上針對”技術(shù)邊界”和”商業(yè)邊界“的探討，我們認為以下六個場景是在營銷領(lǐng)域較為快速可以落地，并且具有較高商業(yè)化的場景，也希望和業(yè)界共同探討。

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（1）營銷內(nèi)容生成
AGI在營銷內(nèi)容生成場景的應(yīng)用，是最先發(fā)展起來的。從Chatgpt剛剛上線可以用于生成文字內(nèi)容，到現(xiàn)在可以根據(jù)不同的媒體語體要求生成廣告文案、社交媒體帖子、電子郵件、網(wǎng)站內(nèi)容等。內(nèi)容生成領(lǐng)域正在從文字-圖片-視頻的方向發(fā)展，同時也隨著場景落地的不斷深入，會更加注重垂直領(lǐng)域的內(nèi)容輸出。
例如，現(xiàn)在我們可以生成類似小紅書的語體，未來我們可以生成比如某領(lǐng)域?qū)＜也┲鞯恼Z體，甚至可以根據(jù)用戶行為和興趣自動調(diào)整生成的內(nèi)容。另外，隨著視頻媒體的需求增大，AGI會在視頻、直播、虛擬人等領(lǐng)域也有更多的發(fā)展。

（2）廣告智能投放
AGI智能投放，主要是通過分析用戶數(shù)據(jù)和行為，自動決定廣告內(nèi)容、投放時間、投放位置等，從而提高廣告的投放效果。雖然這部分業(yè)務(wù)的應(yīng)用尚未廣泛開展，但是基于AGI對該領(lǐng)域數(shù)據(jù)的理解、投放方式的理解，結(jié)合內(nèi)容生成并根據(jù)用戶的個性化需求、興趣愛好和行為習(xí)慣，自動調(diào)整廣告內(nèi)容和投放策略，這樣的模式很快會有突破。未來基于AGI快速反饋迭代、反饋、內(nèi)容生成的能力，也以提升廣告的點擊率和轉(zhuǎn)化率。

（3）私域智能客服
智能客服也是AGI最先落地的場景之一。目前，許多企業(yè)已經(jīng)開始嘗試利用AGI的技術(shù)優(yōu)化智能客服，可以自動識別用戶問題并給出相應(yīng)的解答?；诖竽Ｐ偷膬?yōu)化和迭代，智能客服可以更準確的理解客戶語言，回答客戶問題，實現(xiàn)銷售和服務(wù)。目前，大模型主要的訓(xùn)練樣本限于公域語料，所以，對于垂直領(lǐng)域的專業(yè)知識如何解答仍需要中小模型的優(yōu)化和訓(xùn)練。
未來的AGI將不僅僅是單純的文本解答，還將包括圖像、語音、視頻等多媒體內(nèi)容的解答。同時，AGI還將會更加注重用戶體驗和情感交互，能夠更好地理解用戶的情感和需求，也會根據(jù)領(lǐng)域知識，給出相應(yīng)的解答、建議和購買服務(wù)。

B2B模式——“幫廣告主省錢模式”

（1）聆媒洞察
社媒的興起讓聆聽和社媒洞察成為一個需要關(guān)注的領(lǐng)域。AGI基于社媒聆聽場景構(gòu)建算法，幫助理解廣告主的社媒問題，并且給出針對性的圖標和分析洞察。目前，這一部分業(yè)務(wù)尚處于人工結(jié)合數(shù)據(jù)完成的階段，而通過AGI，可以結(jié)合上下文預(yù)警，基于回答層層追問，利用AGI大模型學(xué)習(xí)分析思路，不斷優(yōu)化社媒聆聽的解決方案。
目前，社媒報告初步嘗試AGI落地，可以節(jié)約大約30%左右的人力時間。未來基于AGI，可以回答“某品牌聲量趨勢表現(xiàn)如何”“某品牌618在各大社媒平臺上曝光程度如何？“等等問題。聆媒洞察將會節(jié)約更多的人力成本，降本增效。

（2）用戶洞察
營銷用戶洞察是通過對用戶數(shù)據(jù)和行為進行分析和挖掘，了解用戶的需求和興趣。隨著用戶私域沉淀用戶數(shù)據(jù)增多，增長的需求逐漸增大，實現(xiàn)增長的方式就是通過對用戶的不斷深入理解，從而提供更加個性化的產(chǎn)品和服務(wù)。
目前，基于用戶洞察和精準營銷策略的數(shù)據(jù)平臺和用戶精細化運營體系正在搭建中。品牌主和企業(yè)已經(jīng)意識到個性化和用戶洞察對增長的重要性。隨著AGI的不斷發(fā)展，對用戶數(shù)據(jù)的理解、行為和購買表現(xiàn)的分析以及對用戶需求的決策抓取，這些都是能夠提效和落地的方向，也是品牌主希望嘗試的領(lǐng)域之一。

（3）新品機會洞察
往往，新產(chǎn)品機會洞察是通過對市場和用戶需求的分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)新產(chǎn)品研發(fā)的機會和方向。通過了解市場需求和趨勢，從而制定更加精準的新品研發(fā)策略，提高新品研發(fā)的成功率和市場競爭力。有了AGI的價值，這方面的效率將大大加速。
AGI可以通過自然語言處理、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)，對網(wǎng)絡(luò)信息、社媒信息、用戶數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)等進行分析和挖掘，并結(jié)合市場趨勢和競爭情況，更好的發(fā)現(xiàn)用戶潛在需求、潛在熱點趨勢，實現(xiàn)高效的新品機會洞察，從而提高新品研發(fā)的成功率和市場競爭力。

總結(jié)

以上，我們基于AGI的”技術(shù)邊界”和“價值邊界”進行了探討，并聚焦AGI+營銷高商業(yè)價值落地場景進行了一些分析。根據(jù)量子位智庫測算，2023-2025年是我國AIGC產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模增長的第一階段，增長率維持在25%左右，2025年開始，隨著底層大模型完成對外開放，行業(yè)生態(tài)完善，應(yīng)用層蓬勃將帶動產(chǎn)業(yè)快速增長。
相信隨著AGI的增長，營銷行業(yè)的生產(chǎn)力即將迎來大爆發(fā)，而明略科技也將深入其中，憑借十七年的技術(shù)積累，為AGI+營銷的發(fā)展注入新形式與活力。同時，在技術(shù)與研發(fā)的過程中，也會基于“技術(shù)邊界“的思考，增加數(shù)據(jù)安全保護、加強監(jiān)管，提升風(fēng)險控制能力，讓AGI在營銷領(lǐng)域更快實現(xiàn)貼合業(yè)務(wù)場景的實效工具！

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參考內(nèi)容：

1.??Gartner《人工智能技術(shù)成熟度曲線》，2022年7月。

2.??麥肯錫《The economic potential of generative AI: The next productivity frontier》，2023年6月。

3.??微軟《Sparks of Artificial General Intelligence – Early experiments with GPT-4》，2023年4月。

4.??國泰君安證券《人工智能大模型研究框架》，2023年。

5.??量子位智庫《2023中國AIGC產(chǎn)業(yè)全景報告》，2023年4月。