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AI全面賦能，打破投流素材創(chuàng)作瓶頸

在快節(jié)奏的傳播環(huán)境中，碎片化的短視頻廣告已成為品牌營(yíng)銷中的重要手段。爆款短視頻不僅是搶占用戶注意力的利器，更是品牌驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)的核心杠桿。

然而，隨著短視頻內(nèi)容生態(tài)的日益飽和，其制作過(guò)程面臨著種種問(wèn)題：創(chuàng)意枯竭導(dǎo)致素材迭代困難，成片制作耗時(shí)耗力，以及品牌內(nèi)容資產(chǎn)由于缺乏管理而被浪費(fèi)等。這些問(wèn)題一定程度上限制了短視頻內(nèi)容的規(guī)模化生產(chǎn)與傳播效能。

多模態(tài)AI的數(shù)據(jù)處理和內(nèi)容生成能力為這一困境帶來(lái)了新的可能，明略科技「妙啊」應(yīng)運(yùn)而生。從洞察到創(chuàng)作全鏈路賦能，「妙啊」能從爆款視頻中將抽象的“網(wǎng)感”量化為可復(fù)用的傳播公式，并依托智能化腳本生成與素材管理能力，讓短視頻創(chuàng)作者得以高效實(shí)現(xiàn)創(chuàng)意落地，用優(yōu)質(zhì)創(chuàng)意素材助力品牌增長(zhǎng)。

具體而言，「妙啊」通過(guò)三大核心功能直面創(chuàng)作痛點(diǎn)：

● 靈感激活：

「妙啊」能提供每天內(nèi)容電商跑量最好的數(shù)千條商品素材，并按場(chǎng)景、風(fēng)格、效果進(jìn)行精準(zhǔn)篩選。當(dāng)你不確定“什么樣的內(nèi)容能打動(dòng)用戶”時(shí)，這里的熱門素材會(huì)像一面鏡子，照見(jiàn)當(dāng)下的流量偏好。

● 爆款分析：

基于明略科技自研的超圖多模態(tài)大語(yǔ)言模型（HMLLM）進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)與大模型微調(diào)，「妙啊」構(gòu)建了專屬的黃金3秒腳本模型。在對(duì)海量爆款短視頻逐幀解析的基礎(chǔ)上，平臺(tái)可智能提取爆款視頻中最為關(guān)鍵傳播鉤子與情緒共鳴點(diǎn)，為腳本生成提供創(chuàng)意參考。

● 成片創(chuàng)作：

從內(nèi)容框架到落地成片，「妙啊」還打造了高度自動(dòng)化的創(chuàng)作體系。廣告主只需上傳文檔或產(chǎn)品鏈接，AI即可自動(dòng)抽取品牌核心信息生成腳本；在素材不足時(shí)，還可調(diào)用AI生成的畫(huà)面進(jìn)行混剪，結(jié)合自動(dòng)匹配的語(yǔ)音、臺(tái)詞及字幕，助力客戶實(shí)現(xiàn)一站式投流素材交付。

作為產(chǎn)品運(yùn)行全流程的關(guān)鍵技術(shù)底座，明略科技自主研發(fā)的超圖多模態(tài)大語(yǔ)言模型（HMLLM）利用超圖構(gòu)建視頻元素、EEG信號(hào)和眼動(dòng)追蹤數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)系。通過(guò)整合不同模態(tài)的信息，HMLLM彌合了豐富模態(tài)間的語(yǔ)義差距，增強(qiáng)了其邏輯推理和語(yǔ)義分析的能力。HMLLM相關(guān)成果已獲國(guó)際頂會(huì)ACMMM 2024（CCF-A類）收錄，標(biāo)志著明略科技在多模態(tài)領(lǐng)域的技術(shù)領(lǐng)先地位。

從效率到范式，助推營(yíng)銷生態(tài)智能發(fā)展

無(wú)論是數(shù)據(jù)洞察、腳本生成還是素材落地，「妙啊」的AI能力貫穿創(chuàng)作全流程，大幅縮短了內(nèi)容生產(chǎn)周期，幫助品牌突破時(shí)間、人力與資源的制約，顯著提升電商短視頻內(nèi)容的生產(chǎn)效率，將爆款素材的規(guī)模化生產(chǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，為品牌持續(xù)注入鮮活的增長(zhǎng)動(dòng)能。

同時(shí)，「妙啊」在運(yùn)行過(guò)程中充分尊重人的決策角色，確保人工在關(guān)鍵環(huán)節(jié)中的深度參與。視頻生成的過(guò)程中，創(chuàng)作者可以調(diào)整腳本方向、優(yōu)化畫(huà)面適配度，以保障最終視頻質(zhì)量的高度匹配品牌調(diào)性與需求。

正是在這種人機(jī)協(xié)同模式下，「妙啊」推動(dòng)了傳統(tǒng)依賴人力的素材創(chuàng)作模式向智能化、自動(dòng)化革新，為行業(yè)提供了一條從效率躍升邁向全新范式的技術(shù)路徑。

作為AI技術(shù)領(lǐng)域的深耕者，明略科技致力于通過(guò)鏈接數(shù)據(jù)，打造可信智能，以賦能組織加速創(chuàng)新、高效運(yùn)轉(zhuǎn)。「妙啊」的推出，展現(xiàn)了明略科技以海量數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、以交付結(jié)果為導(dǎo)向、為客戶帶來(lái)實(shí)際價(jià)值的技術(shù)創(chuàng)新思路，也標(biāo)志著其在短視頻內(nèi)容營(yíng)銷領(lǐng)域開(kāi)啟了全新里程。

未來(lái)，明略科技將持續(xù)迭代AI驅(qū)動(dòng)的技術(shù)能力與產(chǎn)品形態(tài)，助力品牌營(yíng)銷及更廣泛的智能生態(tài)，邁向高效未來(lái)。

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相較于廣告語(yǔ)言，消費(fèi)者顯然更愿意相信“人”的真實(shí)聲音——UGC，作為信任經(jīng)濟(jì)的重要載體，通過(guò)真實(shí)用戶的分享、測(cè)評(píng)與推薦，UGC為品牌提供了類似“第三方認(rèn)證”的信任背書(shū)。

對(duì)于消費(fèi)者而言，這種基于內(nèi)容的“口碑效應(yīng)”有效瓦解了其內(nèi)心對(duì)品牌的心理防線，促使其在UGC內(nèi)容中認(rèn)識(shí)品牌、相信品牌、為品牌買單。

對(duì)于品牌方而言，UGC生態(tài)的日漸豐富能夠助力品牌快速擴(kuò)大聲量、推動(dòng)實(shí)際銷售轉(zhuǎn)化，并增強(qiáng)消費(fèi)者信任，形成從強(qiáng)曝光投放到信任資產(chǎn)沉淀的完整閉環(huán)。

這種趨勢(shì)，正是營(yíng)銷市場(chǎng)從增量擴(kuò)張邁向以信任換存量的具象化，也正推動(dòng)著行業(yè)從粗放式曝光爭(zhēng)奪升級(jí)為精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。此時(shí)，價(jià)值遠(yuǎn)不止于曝光層面的UGC內(nèi)容策略的重要性扶搖直上。

那么，品牌應(yīng)該通過(guò)怎樣的UGC策略，獲得實(shí)際傳播流量增長(zhǎng)，并使其轉(zhuǎn)化為信任價(jià)值？答案正隱藏在明略科技DOMO多謀引擎所提出的“千人千言”方法論中。

“千人矩陣” —— 找對(duì)的人破開(kāi)圈層

所謂“千人”不是簡(jiǎn)單地找一群大博主齊刷刷地推廣，而是基于海量社媒數(shù)據(jù)，洞察用戶群心理與需求，將單一品牌形象分解為多個(gè)相互關(guān)聯(lián)、功能互補(bǔ)的人設(shè)角色 ，形成覆蓋不同用戶圈層、滿足不同溝通場(chǎng)景的“人設(shè)生態(tài)系統(tǒng)”，以承載多樣化的傳播目標(biāo)。

這種矩陣打法擁有兩大突出優(yōu)勢(shì)：

圈層滲透：通過(guò)賬號(hào)角色分工，品牌能夠有效滲透各圈層用戶心智，避免”曝光即流失”的營(yíng)銷困境 ，并依托最底層的真實(shí)用戶實(shí)現(xiàn)口碑信任鏈閉環(huán)。

定位配合：矩陣賬號(hào)能夠承擔(dān)起B(yǎng)GC、PGC以及UGC的內(nèi)容分發(fā)任務(wù)，通過(guò)多賬號(hào)協(xié)同，立體化用戶對(duì)品牌的認(rèn)知。

需要注意的是，可持續(xù)滲透圈層的賬號(hào)矩陣的背后必須是真人群體。相比于當(dāng)下充斥社媒的僵尸賬號(hào)發(fā)出的純AI生成文本，真實(shí)人群的UGC內(nèi)容才稱得上是真實(shí)的聲音，那些或粗糙或精辟的嬉笑怒罵、引起共感的生活故事，才能讓更多人停止滑動(dòng)，達(dá)成精準(zhǔn)人群之間的高滲透對(duì)話。

“千言矩陣” —— 說(shuō)對(duì)的話加深連接

內(nèi)容的力量不僅在于“誰(shuí)說(shuō)”，更在“說(shuō)什么”“怎么說(shuō)”，其核心是策略問(wèn)題。“千言”關(guān)注的正是如何針對(duì)長(zhǎng)期品牌建設(shè)、短期事件炒熱等多樣化的傳播目標(biāo)，并衡量賬號(hào)類型特征、傳播平臺(tái)趨勢(shì)熱點(diǎn)、垂直興趣關(guān)鍵詞等多個(gè)維度，制定精準(zhǔn)有效的內(nèi)容策略，指導(dǎo)可信內(nèi)容生態(tài)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)與用戶的深度連接。

在這一過(guò)程中，AI技術(shù)的深度參與正起到關(guān)鍵作用。大模型能力能夠充當(dāng)內(nèi)容策略的智能靈感庫(kù)，從學(xué)習(xí)圈層語(yǔ)言、基于垂直知識(shí)庫(kù)的內(nèi)容創(chuàng)意發(fā)散，到優(yōu)化軟植入表達(dá)技巧，再到基于高互動(dòng)內(nèi)容的歸因?qū)W習(xí)，AI不僅為內(nèi)容策略提供創(chuàng)新靈感，還顯著提升了內(nèi)容設(shè)計(jì)的效率與圈層適配性。

在用戶需求顆粒度細(xì)化與圈層分化加劇的社媒環(huán)境下，借助垂直圈層滲透，實(shí)現(xiàn)內(nèi)容與需求精準(zhǔn)匹配，讓用戶從”被動(dòng)接收”向”主動(dòng)認(rèn)同”遷移，不僅能幫助品牌高效承接短時(shí)流量，更能通過(guò)情感共鳴與價(jià)值認(rèn)可，為品牌沉淀口碑與信任資產(chǎn)，筑基長(zhǎng)效增長(zhǎng)。

我們以小米的賬號(hào)及內(nèi)容生態(tài)為例，進(jìn)行案例拆解：

• 以“小米公司”為首的品牌和子品牌賬號(hào)，負(fù)責(zé)官方發(fā)布和品牌故事等權(quán)威與文化兼具的內(nèi)容，完成品牌價(jià)值輸出底座的建設(shè)；同時(shí)，小米各個(gè)子品牌官方賬號(hào)還會(huì)基于營(yíng)銷事件進(jìn)行活躍互動(dòng)，營(yíng)造品牌“活人真實(shí)感”；

• “小米手機(jī)的日常”“小米情報(bào)局”等產(chǎn)品及個(gè)人IP賬號(hào)積極與用戶對(duì)話，以親切真誠(chéng)的形象，建立品牌人格化布局，并通過(guò)互動(dòng)玩法、衍生內(nèi)容、幕后花絮等創(chuàng)意內(nèi)容，側(cè)面完善潛在粉絲層對(duì)于品牌形象的立體認(rèn)知；

• KOS/KOE賬號(hào)則專注區(qū)域生態(tài)，通過(guò)門店活動(dòng)、優(yōu)惠信息、區(qū)域限定等內(nèi)容方向，激活特定區(qū)域的生態(tài)活力，以點(diǎn)狀活躍促成網(wǎng)狀覆蓋；

• X賬號(hào)群包括垂直領(lǐng)域、興趣標(biāo)簽賬號(hào)，如關(guān)注小米系統(tǒng)的“好像是小鄭同學(xué)”，專注汽車改裝的“奔米之家”，他們契合不同圈層關(guān)注點(diǎn)的差異，進(jìn)一步精細(xì)化垂類內(nèi)容的傳播方向，連接不同圈層，并提升垂類用戶粘性；

• “米粉”群體則成為品牌“野生素人代言人”，通過(guò)分享產(chǎn)品體驗(yàn)、事件觀感等UGC內(nèi)容，成為賬號(hào)矩陣中最龐大、最真實(shí)、最具情緒感染性的高活傳播因子；

多個(gè)層級(jí)環(huán)環(huán)相扣，最終構(gòu)建出覆蓋面廣、滲透力強(qiáng)、功能豐富的矩陣。

小米的賬號(hào)矩陣為其打通用戶心智鋪設(shè)了四通八達(dá)的管道系統(tǒng)，內(nèi)容的輸出、流量的涌入都在此基礎(chǔ)上順暢展開(kāi)。隨著對(duì)真實(shí)用戶對(duì)其內(nèi)容的認(rèn)可不斷提升，小米旗下產(chǎn)品的銷量迎來(lái)新漲幅，大家對(duì)于小米的期待和信任也在日益增強(qiáng)。今年315期間小米CEO雷軍評(píng)論區(qū)成“衛(wèi)生巾”許愿池，更足以說(shuō)明品牌信任感對(duì)于全線業(yè)務(wù)的深層價(jià)值。

可見(jiàn)，UGC不僅是傳播方式，更是讓每位用戶都成為譯者，將品牌的傳播翻譯成用戶的故事，講給更多人聽(tīng)。如此一來(lái)，從傳播的增長(zhǎng)到信任資產(chǎn)的沉淀，便不再是一場(chǎng)單向獨(dú)白，而是一場(chǎng)多頻次、高質(zhì)量的對(duì)話。

DOMO多謀引擎

撬動(dòng)以真實(shí)性為基礎(chǔ)的長(zhǎng)效增長(zhǎng)

那么，“千人千言”的完整生態(tài)如何構(gòu)建？明略科技的DOMO多謀引擎提供了全面支持。依托秒針系統(tǒng)的社媒數(shù)據(jù)洞察與明略科技領(lǐng)先的AI大模型技術(shù)，該解決方案通過(guò)四大環(huán)節(jié)重構(gòu)UGC內(nèi)容生態(tài)，使其既保有真實(shí)感，又能精準(zhǔn)滲透目標(biāo)圈層，實(shí)現(xiàn)流量增長(zhǎng)與信任傳遞的雙重價(jià)值：

• 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策

通過(guò)社媒營(yíng)銷洞察AI助手魔方pro的海量社媒數(shù)據(jù)，深挖消費(fèi)者需求，定位核心機(jī)會(huì)點(diǎn)。

• 賬號(hào)資源配置

依托豐富的真人賬號(hào)資源，進(jìn)一步完善覆蓋大眾市場(chǎng)到細(xì)分圈層的“千人”賬號(hào)生態(tài)，提升圈層滲透率。

• 內(nèi)容策略生成

基于魔方pro的洞察數(shù)據(jù)，明略科技自研Agent能夠匹配熱點(diǎn)話題與平臺(tái)特性，動(dòng)態(tài)生成內(nèi)容策略及黃金內(nèi)容公式，降低創(chuàng)作門檻，提高產(chǎn)出效率，充盈“千言”內(nèi)容生態(tài)。

• 效果持續(xù)優(yōu)化

通過(guò)數(shù)據(jù)回溯和互動(dòng)追蹤，反哺Agent策略更新，形成“產(chǎn)出-投放-反饋-再產(chǎn)出”的良性循環(huán)。

短效曝光轉(zhuǎn)化瓶頸日益凸顯的環(huán)境下，營(yíng)銷走向了一條更需要耐心的道路：用真實(shí)換信任，用信任換長(zhǎng)效增長(zhǎng)。在消費(fèi)者對(duì)營(yíng)銷套路“祛魅”的今天，明略科技通過(guò)DOMO多謀引擎解決方案，以強(qiáng)大的數(shù)據(jù)洞察和AI技術(shù)能力，深化AI Agent在UGC內(nèi)容策略場(chǎng)景的垂直應(yīng)用，持續(xù)助力品牌解鎖真實(shí)聲音的可持續(xù)增長(zhǎng)力，突破流量困境。

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鯨鴻研究院聯(lián)合MorketingResearch的調(diào)研顯示，18-30歲新青年群體更看重”品牌真實(shí)性”而非”知名度”，超八成受訪者因”用戶真實(shí)體驗(yàn)”而產(chǎn)生購(gòu)買行為。

可見(jiàn)，如小紅書(shū)上的”種草”筆記、抖音上的”拆箱測(cè)評(píng)”、B站的”真實(shí)體驗(yàn)”等傳達(dá)用戶真實(shí)聲音的UGC內(nèi)容正有效影響消費(fèi)者心智并主導(dǎo)消費(fèi)決策。同時(shí)，這也為品牌提供了一個(gè)低成本、高效率的信任構(gòu)建與影響力放大路徑，推動(dòng)品牌信任資產(chǎn)沉淀，提高心智占位，撬動(dòng)長(zhǎng)效增長(zhǎng)。

從認(rèn)知到實(shí)踐，DOMO多謀引擎應(yīng)運(yùn)而生

隨著UGC內(nèi)容逐步成為品牌資產(chǎn)的重要組成，如何系統(tǒng)化地獲取、再構(gòu)建UGC內(nèi)容生態(tài)，拉爆現(xiàn)象級(jí)的熱度，一直是品牌方面臨的實(shí)操難題。在此背景下，明略科技正式推出新一代營(yíng)銷智能解決方案——DOMO多謀引擎。該解決方案秉持”讓消費(fèi)者的真聲音成為品牌傳播真流量”的核心使命，通過(guò)社媒數(shù)據(jù)洞察與AI大模型技術(shù)的雙重驅(qū)動(dòng)，搭建覆蓋不同用戶圈層的“千人矩陣”和動(dòng)態(tài)生成內(nèi)容策略的“千言矩陣”，實(shí)現(xiàn)UGC內(nèi)容有效傳播，破局實(shí)操困境。

< 千人矩陣 >

即依托真實(shí)的人，形成覆蓋不同用戶圈層、滿足不同溝通場(chǎng)景、承載不同品牌傳播目標(biāo)的“人設(shè)生態(tài)系統(tǒng)”，拓寬品牌認(rèn)知的范圍，構(gòu)建口碑信任鏈。

< 千言矩陣 >

即從賬號(hào)特征出發(fā)，結(jié)合社媒營(yíng)銷洞察AI助手魔方pro解析出的平臺(tái)趨勢(shì)與產(chǎn)品賣點(diǎn)，利用AI Agent動(dòng)態(tài)生成定制化內(nèi)容策略。再基于真人賬號(hào)輸出差異化內(nèi)容，從情緒共識(shí)到個(gè)性化敘事，全面觸達(dá)高潛圈層，建立深度情感聯(lián)結(jié)。

通過(guò)雙矩陣，DOMO多謀引擎“找對(duì)的人，說(shuō)對(duì)的話”，幫助品牌方實(shí)現(xiàn)多賬號(hào)快速搭建與內(nèi)容精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)，達(dá)成內(nèi)容驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)化、用戶驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)的營(yíng)銷閉環(huán)，并為復(fù)購(gòu)與長(zhǎng)期忠誠(chéng)度打下基礎(chǔ)。

大數(shù)據(jù)+AI Agent，兩大技術(shù)賦能策略靈感

< 大數(shù)據(jù)筑基 >

多謀引擎以社媒營(yíng)銷洞察AI助手——魔方pro的數(shù)據(jù)洞察分析能力為核心，精準(zhǔn)拆解行業(yè)競(jìng)品內(nèi)容策略，深入學(xué)習(xí)平臺(tái)算法邏輯，增強(qiáng)其在平臺(tái)上“被看見(jiàn)”的能力。并著力構(gòu)建包括食品飲料、美妝、3C等在內(nèi)的垂直行業(yè)知識(shí)庫(kù)，實(shí)時(shí)匹配平臺(tái)熱點(diǎn)趨勢(shì)和用戶搜索意圖，為賬號(hào)人設(shè)打造和內(nèi)容策略生成提供數(shù)據(jù)支持。

< AI智策生成 >

依托明略科技領(lǐng)先的AI大模型技術(shù)，多謀引擎實(shí)現(xiàn)從深度用戶洞察到專屬內(nèi)容策略生成的全面賦能。例如，通過(guò)AI decoding深度解析行業(yè)熱點(diǎn)、定制化AI Agent自動(dòng)生成針對(duì)不同TA、不同周期的內(nèi)容策略建議，為UGC內(nèi)容生態(tài)建設(shè)點(diǎn)亮靈感。

提質(zhì)保效，三大價(jià)值突破賦能品牌增長(zhǎng)

< 定制化賦能 >

針對(duì)品牌不同階段的需求，如新品推廣、圈層滲透、信任矩陣搭建等，多謀引擎提供差異化的策略方案和執(zhí)行建議。通過(guò)AI技術(shù)賦能，顯著降低內(nèi)容運(yùn)營(yíng)成本，提升營(yíng)銷投資回報(bào)率。

< 一站式服務(wù)生態(tài) >

多謀引擎提供覆蓋“社媒數(shù)據(jù)洞察→AI策略靈感→千人千言矩陣構(gòu)建→素人內(nèi)容分發(fā)→評(píng)論監(jiān)測(cè)維護(hù)”的全鏈路服務(wù)，讓每一篇圖文和視頻都能精準(zhǔn)匹配細(xì)分場(chǎng)景與目標(biāo)受眾，觸達(dá)消費(fèi)者內(nèi)心，建立真實(shí)可信的品牌形象。

< 革新連接方式 >

多謀引擎在品牌與素人創(chuàng)作者之間建立穩(wěn)定的長(zhǎng)期合作機(jī)制，將素人營(yíng)銷從”碎片化嘗試”轉(zhuǎn)變?yōu)?#8221;體系化運(yùn)營(yíng)”的重要組成部分，為品牌在社交媒體時(shí)代的長(zhǎng)期增長(zhǎng)提供了穩(wěn)定支持。

如今，消費(fèi)者將信任建立在”真實(shí)”這一樸素標(biāo)準(zhǔn)上，以真實(shí)聲音為核心的UGC已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)槠放婆c消費(fèi)者間的新興連接方式。作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)智能軟件和企業(yè)級(jí)Agent提供者，明略科技憑借數(shù)據(jù)洞察與AI技術(shù)的深度融合，前瞻性打造DOMO多謀引擎解決方案，深化AI Agent在UGC內(nèi)容策略場(chǎng)景的垂直應(yīng)用，幫助品牌在加速曝光轉(zhuǎn)化的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)社媒環(huán)境下的口碑沉淀與信任資產(chǎn)積累，有效突破傳統(tǒng)營(yíng)銷的增量邊界，實(shí)現(xiàn)心智份額與市場(chǎng)份額的可持續(xù)增長(zhǎng)，持續(xù)引領(lǐng)新一代營(yíng)銷范式的變革方向。

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更有明略客戶交流會(huì)于5月22日起陸續(xù)登陸杭州、福建等地，本次會(huì)議將以「從”被看見(jiàn)”到”被信任”：打造社媒傳播矩陣，激活品牌增長(zhǎng)勢(shì)能」為主題進(jìn)行分享探討，歡迎掃碼報(bào)名了解更多細(xì)節(jié)！

通過(guò)將 AI / LBS / 隱私計(jì)算技術(shù) 創(chuàng)新應(yīng)用于線下測(cè)量場(chǎng)景，明略科技 針對(duì)這一連串關(guān)于 效果評(píng)估 的追問(wèn)，給出了科學(xué)的答案。

| 線下活動(dòng)效果評(píng)估：從參與到轉(zhuǎn)化

LBS定位技術(shù)，是通過(guò)GPS、Wi-Fi、基站等方式，根據(jù)用戶地理位置信息提供的相關(guān)服務(wù)，廣泛應(yīng)用于交通、物流、本地化服務(wù)等場(chǎng)景，具有實(shí)時(shí)性、精準(zhǔn)性、靈活性等特點(diǎn)。

在線下活動(dòng)效果評(píng)估場(chǎng)景，明略科技的線下測(cè)量方案融合LBS技術(shù)+隱私計(jì)算技術(shù)（PN轉(zhuǎn)譯DID），通過(guò) 精準(zhǔn)的人群圈選和到店匹配，業(yè)務(wù)部門可以依據(jù)科學(xué)的數(shù)據(jù)，包括 活動(dòng)熱度、到店/成交轉(zhuǎn)化貢獻(xiàn)，以及對(duì)比控制組的到店人群增量及CP增量成本，了解活動(dòng)對(duì)到店客流和成交量的實(shí)際貢獻(xiàn)，從而優(yōu)化活動(dòng)策略，提升轉(zhuǎn)化效率。不僅適用于 車展，也適用于 靜展、外拓支持 等多種線下活動(dòng)。

案例：某車企在一次車展活動(dòng)中，通過(guò)明略科技的活動(dòng)效果評(píng)估方案，發(fā)現(xiàn)活動(dòng)吸引了大量潛在客戶到店參觀，但最終成交率并未達(dá)到預(yù)期。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)的接待流程存在問(wèn)題，導(dǎo)致部分潛在客戶流失。通過(guò)優(yōu)化接待流程，增加銷售人員對(duì)潛在客戶的跟進(jìn)力度，最終車企提升了活動(dòng)的轉(zhuǎn)化率。

| 線下廣告評(píng)估：從曝光到到店

如何確保線下廣告投放精準(zhǔn)觸達(dá)目標(biāo)受眾？相比傳統(tǒng)的可見(jiàn)區(qū)域剔除計(jì)算，明略秒針OTC算法（opportunity to contact）能夠精準(zhǔn)識(shí)別真正觀看線下廣告的觸達(dá)人群，例如在該場(chǎng)景下極少關(guān)注戶外廣告的人群，以及雖然看到廣告位但并未看到客戶所采買的廣告的人群。

通過(guò)設(shè)置曝光組VS控制組，評(píng)估線下廣告對(duì)到店引流的貢獻(xiàn)度，從而幫助車企優(yōu)化廣告投放策略，提升費(fèi)效比。

案例：某車企在全國(guó)范圍內(nèi)投放了大量的戶外廣告，但難以評(píng)估廣告的實(shí)際效果。通過(guò)OTC模型，結(jié)合經(jīng)銷商門店地址與大數(shù)據(jù)做設(shè)備匹配，圈選出廣告觸達(dá)人群后，再通過(guò)LBS數(shù)據(jù)匹配，將廣告觸達(dá)人群與到店客流進(jìn)行關(guān)聯(lián)，該車企最終得出廣告觸達(dá)且到店的人數(shù)，以及廣告到店率等關(guān)鍵指標(biāo)。

| 客流監(jiān)測(cè)管理：從數(shù)據(jù)到洞察

客流管理是車企實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期營(yíng)銷目標(biāo)的重要手段。線下門店不僅要遵循品牌標(biāo)準(zhǔn)SOP，也要根據(jù)每家店的實(shí)際情況，辯證地用數(shù)據(jù)分析不同點(diǎn)，打造門店專屬精細(xì)化運(yùn)營(yíng)節(jié)奏。目前，客流量統(tǒng)計(jì)方式大多只能識(shí)別批次，準(zhǔn)確率較低，無(wú)法識(shí)別首次、二次等細(xì)分客流類別，無(wú)法滿足精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的需求。

明略科技AI BoX本品客流監(jiān)測(cè)，通過(guò)基于ReID技術(shù)的人形軌跡追蹤算法，幫助車企了解門店的 過(guò)店量、進(jìn)店人次、體驗(yàn)時(shí)長(zhǎng)、交易轉(zhuǎn)化率等 關(guān)鍵指標(biāo)，在入店客流分析、多店客流對(duì)比分析、人群在店內(nèi)的熱力分布與動(dòng)線流向分析等場(chǎng)景，為車企優(yōu)化門店運(yùn)營(yíng)策略提供科學(xué)參考。

案例：通過(guò)對(duì)某汽車品牌門店的客流監(jiān)測(cè)，車企發(fā)現(xiàn)某款車型的展示區(qū)域顧客停留時(shí)間較長(zhǎng)，但最終成交率較低。通過(guò)進(jìn)一步分析，車企發(fā)現(xiàn)該車型的配置說(shuō)明不夠清晰，導(dǎo)致顧客無(wú)法全面了解產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)。由此，車企優(yōu)化了該車型的展示方式，并增加了銷售人員對(duì)該車型的講解力度，為該車型的銷售轉(zhuǎn)化率帶來(lái)有效提升。

從喧囂到精準(zhǔn)，車企營(yíng)銷的數(shù)字化轉(zhuǎn)型勢(shì)在必行。明略科技汽車行業(yè)線下測(cè)量解決方案，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、精準(zhǔn)評(píng)估和持續(xù)優(yōu)化，愿助力更多車企提升營(yíng)銷效率，實(shí)現(xiàn)業(yè)績(jī)長(zhǎng)虹。

?? 每天生產(chǎn)100條內(nèi)容，爆款全靠“玄學(xué)”；

?? 熱點(diǎn)永遠(yuǎn)追不上，用戶興趣像謎團(tuán)；

?? 困在“寫(xiě)稿-改稿-投放-復(fù)盤”的死循環(huán)，

ROI越算越絕望……

沒(méi)有洞察支撐的內(nèi)容投放，其實(shí)是一場(chǎng)豪賭。

• 如何獲得更精細(xì)的消費(fèi)者洞察？

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(duì)象；二是激發(fā)受眾反饋，把握不同的消費(fèi)者看到相同內(nèi)容的主觀感受差異；三是對(duì)齊品牌價(jià)值，基于品牌的價(jià)值理解，了解不同品牌對(duì)于內(nèi)容的差異化要求。

基于這一邏輯，insightFlow CMS內(nèi)容營(yíng)銷平臺(tái) ，從內(nèi)容洞察、內(nèi)容策略、內(nèi)容選題、內(nèi)容生成四大模塊，進(jìn)行深入的內(nèi)容分析。借助多模態(tài)大模型AI技術(shù)解碼，針對(duì)不同品牌的價(jià)值觀、視角，實(shí)現(xiàn)有針對(duì)性、精準(zhǔn)化的內(nèi)容生成。

01

AI解碼好內(nèi)容，從多維數(shù)據(jù)中找到發(fā)力點(diǎn)

過(guò)去，企業(yè)依賴于人工拆解視頻內(nèi)容，維度較為單一，如文案拆分、tag選取等，大量視頻、畫(huà)面、語(yǔ)音中的隱藏價(jià)值被浪費(fèi)。

如今，借助多模態(tài)大模型，insightFlow CMS 能夠?qū)σ曨l、圖片、語(yǔ)音、文字等多種形式的內(nèi)容進(jìn)行深度解碼，提煉關(guān)鍵信息，讓數(shù)據(jù)洞察成為“行動(dòng)指南”，直接指導(dǎo)腳本優(yōu)化。

02

統(tǒng)計(jì)現(xiàn)象→歸因公式，建立可復(fù)制的爆款模型

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)復(fù)盤只能回答“什么內(nèi)容火了”，卻很難理清“為什么火”。insightFlow CMS能夠?qū)馕龊蟮膬?nèi)容標(biāo)簽進(jìn)行歸納統(tǒng)計(jì)，結(jié)合平臺(tái)的相似內(nèi)容，總結(jié)出創(chuàng)造爆款內(nèi)容的“黃金公式”：

X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + …… + Xn = Y(MAX)

在“黃金公式”中，X是話題熱度、文案風(fēng)格、畫(huà)面節(jié)奏等變量，Y是[互動(dòng)數(shù)]或其他以測(cè)算為目標(biāo)導(dǎo)向的數(shù)值。

從人群或者場(chǎng)景出發(fā)，通過(guò)算法進(jìn)行各變量因子之間的最佳組合值，用戶畫(huà)像故事或內(nèi)容策略得以科學(xué)生成。通過(guò)這種歸因方式，建立可復(fù)制的內(nèi)容生成模型，爆款帖子不再是“玄學(xué)”。

• 如何判定內(nèi)容優(yōu)質(zhì)與否？

明略科技旗下秒針營(yíng)銷科學(xué)院通過(guò)研究美妝、食品飲料、快消等幾十萬(wàn)行業(yè)客戶案例，總結(jié)出優(yōu)質(zhì)內(nèi)容“四有三友好”原則：

• 創(chuàng)作側(cè)，好內(nèi)容需要具備和用戶“有關(guān)系”、對(duì)用戶“有好處”、讓用戶覺(jué)得“有意思”，對(duì)內(nèi)容“有期待”的“四有”原則；

• 傳播側(cè)，好內(nèi)容則需要滿足和平臺(tái)“算法友好”“圈層習(xí)慣友好”“語(yǔ)境友好”三大原則。

基于“四有三友好”原則，insightFlow CMS進(jìn)一步總結(jié)出“黃金32條”方法，專注優(yōu)化品牌文案和視頻的開(kāi)場(chǎng)3秒，使產(chǎn)品展示更吸引用戶，提升內(nèi)容在社交平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)力。

03

結(jié)合品牌價(jià)值觀，打通創(chuàng)意落地最后一公里

在內(nèi)容生成環(huán)節(jié)，insightFlow CMS 依托強(qiáng)大的AI大模型能力，支持文案、圖像、視頻等多種形態(tài)的內(nèi)容生成。

無(wú)論是小紅書(shū)文案、品牌策略，還是創(chuàng)意 brief，系統(tǒng)都能高效輸出，已經(jīng)在實(shí)際投放中取得了顯著效果。

在某品牌投放中，insightFlow CMS 生成的內(nèi)容互動(dòng)量提升了12%，73%的帖子高于歷史賬號(hào)發(fā)帖平均互動(dòng)量。

在20世紀(jì)末至2025年期間，中國(guó)社交媒體經(jīng)歷了從無(wú)到有的發(fā)展，從最初社交功能為主的媒體，演變?yōu)榧仙缃弧?nèi)容和電商等服務(wù)的綜合平臺(tái)。隨著人工智能（AI）技術(shù)的發(fā)展，憑借龐大的用戶規(guī)模和多元化的功能，如今的社交媒體已經(jīng)不僅僅是人們分享生活的地方，更深刻影響著品牌營(yíng)銷策略。

社媒是不斷變化，極其復(fù)雜的場(chǎng)域，為了幫助企業(yè)更好的了解社媒變化，制定科學(xué)策略，秒針系統(tǒng)自2020年起，連續(xù)六年發(fā)布9份研究報(bào)告，研究社媒最新變化和熱點(diǎn)，指導(dǎo)品牌方的社媒策略與行動(dòng)。

2025年2月，中國(guó)廣告協(xié)會(huì)聯(lián)合明略科技旗下秒針系統(tǒng)、秒針營(yíng)銷科學(xué)院，聯(lián)合發(fā)布《明勢(shì)· 取道·優(yōu)術(shù)，2025重獲品牌主權(quán)——中國(guó)泛社交媒體趨勢(shì)白皮書(shū)2025版》（以下簡(jiǎn)稱《泛社媒趨勢(shì)白皮書(shū)》）。《泛社媒趨勢(shì)白皮書(shū)》通過(guò)秒針系統(tǒng)魔方Pro、小明智能助理等為分析工具，以insightFlow為方法論，包含社媒投資趨勢(shì)、社媒人群趨勢(shì)、社媒平臺(tái)趨勢(shì)、社媒達(dá)人趨勢(shì)和社媒內(nèi)容趨勢(shì)等多維度，深度解析了品牌如何在AI發(fā)展新形勢(shì)下明中國(guó)社媒發(fā)展之勢(shì)、取企業(yè)“自主策略”之道、優(yōu)企業(yè)“自有能力”之術(shù)，助力企業(yè)更好洞察2025社媒趨勢(shì)，重獲品牌主權(quán)！

明勢(shì)｜中國(guó)社交媒體生態(tài)發(fā)展之勢(shì)

1.  投資引領(lǐng)，功能全面，重要性不容忽視：社媒營(yíng)銷功能集“品牌+種草+轉(zhuǎn)化”三位一體

《泛社媒趨勢(shì)白皮書(shū)》顯示，2025年企業(yè)社交媒體營(yíng)銷投入預(yù)期增長(zhǎng)10%，增速高于整體營(yíng)銷預(yù)算增速，承載功能從單一品牌曝光擴(kuò)展至“品牌+種草+轉(zhuǎn)化”三位一體。這表明社交媒體社媒在中國(guó)企業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷中的重要性繼續(xù)提升，社媒營(yíng)銷工作復(fù)雜性增強(qiáng)，能力挑戰(zhàn)更大。

另一方面，在互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷投資趨勢(shì)中，社媒相關(guān)的“資源類型和廣告形式”增投意愿最高，種草平臺(tái)、社交電商、短視頻、視頻號(hào)和KOL合作等成為重點(diǎn)投入領(lǐng)域。

2.  生態(tài)復(fù)雜性加劇：社交成為必備屬性，種草成為內(nèi)容底色，電商化成為目標(biāo)

2025年，是社交媒體營(yíng)銷的“全域融合”關(guān)鍵點(diǎn)。

隨著社媒平臺(tái)的發(fā)展日趨成熟，全網(wǎng)用戶規(guī)模增幅已趨于穩(wěn)定，整體呈生態(tài)泛化發(fā)展，其中核心平臺(tái)呈現(xiàn)出全鏈路化。微信致力于打通公域私域形成社交電商化；手握超大流量和高日活的抖音慢慢調(diào)整策略為興趣內(nèi)容電商化；小紅書(shū)繼續(xù)發(fā)力種草經(jīng)濟(jì)，強(qiáng)調(diào)生活方式內(nèi)容電商化…這些核心平臺(tái)均致力于打造社交/內(nèi)容電商綜合場(chǎng)域，社交及內(nèi)容交互的同時(shí)，積極進(jìn)行電商轉(zhuǎn)化。

對(duì)品牌而言，平臺(tái)數(shù)量增長(zhǎng)、形式多樣和定位差異，為增長(zhǎng)帶來(lái)契機(jī)的同時(shí)也因?yàn)楦髌脚_(tái)規(guī)則、算法割裂以及供需失衡等問(wèn)題，需應(yīng)對(duì)更復(fù)雜的營(yíng)銷環(huán)境。其中，供給側(cè)的頭部平臺(tái)/達(dá)人掌握“流量主權(quán)”，高速發(fā)展；需求側(cè)的大量投資企業(yè)（品牌方）則遭遇ROI天花板，陷入增長(zhǎng)困境。

面對(duì)失衡的社媒生態(tài)，企業(yè)要加強(qiáng)整體性品牌“自主策略”搭建，建設(shè)品牌可控的“自有能力”，重獲品牌主權(quán)！

取道｜多維度升級(jí)企業(yè)“自主策略”之道

社交媒體的供給側(cè)（頭部平臺(tái)及其中達(dá)人）擴(kuò)張迅猛，而需求側(cè)（企業(yè)）的ROI卻逐漸陷入瓶頸。這種矛盾不僅導(dǎo)致社媒投資效率下降，也迫使品牌方必須重新審視和革新?tīng)I(yíng)銷策略。與此同時(shí)，用戶行為也在發(fā)生顯著變化。跨平臺(tái)用戶特征愈發(fā)明顯，消費(fèi)者正從傳統(tǒng)的大眾平臺(tái)向高性價(jià)比平臺(tái)（如拼多多）、深度內(nèi)容平臺(tái)（如播客）以及AI社交平臺(tái)（如Soul和DeepSeek）遷移。

面對(duì)營(yíng)銷生態(tài)失衡和用戶行為演變的雙重挑戰(zhàn)，《泛社媒趨勢(shì)白皮書(shū)》從多維度的科學(xué)布局出發(fā)，基于品牌獲益的核心目標(biāo)，結(jié)合用戶行為、平臺(tái)特性、達(dá)人趨勢(shì)及內(nèi)容方向等四個(gè)維度，幫助企業(yè)構(gòu)建科學(xué)的營(yíng)銷方法，實(shí)現(xiàn)FROM-TO策略升級(jí)，穩(wěn)固重獲品牌主權(quán)：

1. 人群趨勢(shì)：FROM “受眾” TO “圈層”

傳統(tǒng)目標(biāo)人群（TA）策略面臨著在不同平臺(tái)間是割裂狀態(tài)的困境，已無(wú)法滿足企業(yè)社媒傳播的精細(xì)化需求。如何定義，識(shí)別，洞察并觸達(dá)到契合品牌的跨平臺(tái)社媒人群？秒針圈層數(shù)據(jù)庫(kù)顯示，企業(yè)需轉(zhuǎn)向基于興趣和價(jià)值觀聚合的“圈層”策略，解決不同平臺(tái)人群方法論割裂的問(wèn)題，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)核心人群“固圈”，對(duì)目標(biāo)人群“擴(kuò)圈”，對(duì)泛人群“破圈”，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)“規(guī)模化精準(zhǔn)”。

2.  平臺(tái)趨勢(shì)：FROM “集中頭部” TO “兼顧潛力/新小媒體”

《泛社媒趨勢(shì)白皮書(shū)》基于對(duì)社交媒體市場(chǎng)的觀察，總結(jié)出三類趨勢(shì)平臺(tái)：頭部核心平臺(tái) 、趨勢(shì)高潛平臺(tái) 、圈層小眾平臺(tái)。報(bào)告建議，品牌方用大數(shù)據(jù)構(gòu)建品牌立場(chǎng)的“精算體系”，結(jié)合平臺(tái)洞察，指導(dǎo)預(yù)算，從而避免頭部平臺(tái)“數(shù)據(jù)奪權(quán)”，兼顧潛力和新小平臺(tái)的機(jī)會(huì)。其中：

< 頭部核心平臺(tái) >

○ 趨勢(shì)：紅書(shū) . 抖音 . 微信 . 快手 . B站 . 微博這6個(gè)核心平臺(tái)發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)構(gòu)建全鏈生態(tài)，開(kāi)啟個(gè)性化自主電商模式，整體格局相對(duì)穩(wěn)定。抖音和小紅書(shū)以同比增長(zhǎng)高達(dá)9%的增速仍引領(lǐng)用戶增長(zhǎng)。

○ 營(yíng)銷建議：在2025年小紅書(shū)和視頻號(hào)開(kāi)啟自主電商，抖音和微博強(qiáng)化內(nèi)容價(jià)值，B站以年輕優(yōu)勢(shì)打造深度心智影響力…面對(duì)核心平臺(tái)的不同定位和策略調(diào)整，品牌應(yīng)根據(jù)不同平臺(tái)進(jìn)行差異化深耕，如抓住小紅書(shū)搜索紅利，強(qiáng)化客戶種草體驗(yàn)；抖音做復(fù)合型帶貨，通過(guò)內(nèi)容打造情緒共振，打通線上線下，達(dá)成生意增長(zhǎng)。更多核心平臺(tái)2025年?duì)I銷行動(dòng)建議歡迎掃描尾部二維碼領(lǐng)取哦。

< 高潛力平臺(tái) >

○ 趨勢(shì)：如何避開(kāi)社媒營(yíng)銷內(nèi)卷？《泛社媒趨勢(shì)白皮書(shū)》建議核心平臺(tái)之外還要尋找高潛力平臺(tái)，通過(guò)用戶和創(chuàng)作者的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，秒針系統(tǒng)快速挖掘四大高潛平臺(tái)：AI社交類，播客類 ，平價(jià)電商類 ，質(zhì)價(jià)比電商類。

○ 營(yíng)銷建議：四大高潛平臺(tái)的快速崛起是AI社交、悅己學(xué)習(xí)、消費(fèi)降級(jí)和追求質(zhì)價(jià)比等“消費(fèi)趨勢(shì)”的結(jié)果。因此品牌方在前瞻布局高潛力平臺(tái)時(shí)要順應(yīng)滿足各平臺(tái)“消費(fèi)趨勢(shì)”瞄準(zhǔn)，如布局AI社交平臺(tái)（如DeepSeek、豆包等）要瞄準(zhǔn)年輕用戶的情感陪伴需求，探索興趣匹配AI社交新場(chǎng)景；悅己學(xué)習(xí)平臺(tái)（如小宇宙、喜馬拉雅等）要緊跟消費(fèi)者開(kāi)始注重學(xué)習(xí)、愉悅自我的趨勢(shì)。

< 小眾平臺(tái) >

○ 趨勢(shì)：消費(fèi)者興趣需求細(xì)分化，小眾APP成為圈層營(yíng)銷新切入口。圈層APP不僅是深入的文化載體，也是集中的交流場(chǎng)域。在這里，黑話滿天飛，能進(jìn)來(lái)的都是buddy。秒針系統(tǒng)發(fā)布的《中國(guó)消費(fèi)者興趣圈層全景圖 2024Q3》同樣顯示出了當(dāng)用內(nèi)容凝結(jié)用戶時(shí)，隨著消費(fèi)者興趣圈層流動(dòng)，不斷有小眾APP崛起。

○ 營(yíng)銷建議：在當(dāng)今細(xì)分化的社交生態(tài)中，深耕興趣的小眾圈層APP正成為品牌營(yíng)銷的新戰(zhàn)場(chǎng)。以寵物圈層為例，像寵胖胖、波奇寵物、人人寵等APP，憑借精準(zhǔn)的用戶定位，為品牌提供了與寵物愛(ài)好者深度互動(dòng)的機(jī)會(huì)。

同樣，在動(dòng)漫圈層，第一彈、半次元等APP聚集了大量動(dòng)漫愛(ài)好者，品牌借助二次元文化，推出聯(lián)名產(chǎn)品或主題活動(dòng)，精準(zhǔn)觸達(dá)目標(biāo)受眾。

而在徒步圈層，兩步路、咕咚等APP則為戶外品牌提供了與徒步愛(ài)好者直接對(duì)話的渠道，通過(guò)組織線下活動(dòng)或發(fā)布專業(yè)內(nèi)容，品牌不僅能鞏固核心用戶，還能拓展?jié)撛谑袌?chǎng)。這種“固圈破圈”的策略，讓品牌在小眾圈層中找到了新的增長(zhǎng)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)營(yíng)銷與品牌拓展的雙贏。

3.  達(dá)人趨勢(shì)：FROM “外部KOL” TO “內(nèi)外KOX”

隨著KOL市場(chǎng)的成熟，《泛社媒趨勢(shì)白皮書(shū)》顯示，2024年KOL總量上升13%，超頭部達(dá)人和尾部達(dá)人（KOC）呈增加趨勢(shì)、中腰部達(dá)人減少。

對(duì)于品牌而言，面對(duì)達(dá)人生態(tài)中因頭部資源價(jià)格較高帶來(lái)的成本壓力，應(yīng)以“品牌利益”為導(dǎo)向，構(gòu)建多維的達(dá)人矩陣，加速品效一體化：

? 內(nèi)部擴(kuò)-免費(fèi)BGC：老板+渠道+銷售+員工+會(huì)員等，全員營(yíng)銷，需解決管理問(wèn)題

? 外部養(yǎng)-低粉UGC：挖掘培養(yǎng)低粉真人消費(fèi)者，以量取勝，需解決來(lái)源與運(yùn)營(yíng)問(wèn)題

? 大膽試-新型用戶：積極合作新類型用戶（如老外），抓住紅利，邊用邊探索場(chǎng)景和模式

4.  內(nèi)容趨勢(shì)：FROM “求爆文” TO “有效好內(nèi)容”

與“內(nèi)容”相關(guān)的各種問(wèn)題，成為社媒營(yíng)銷最主要挑戰(zhàn)。在社交媒體中，高流量就是好的品牌內(nèi)容嗎？在海量多源的發(fā)布環(huán)境中，不符合用戶心智的品牌內(nèi)容算有效么？可以直接跨平臺(tái)間使用相同內(nèi)容嗎？如何與時(shí)代共振，用“情緒價(jià)值”驅(qū)動(dòng)內(nèi)容呢？社媒營(yíng)銷，對(duì)作為甲方企業(yè)的“內(nèi)容能力”提出了空前高的要求。

要提升內(nèi)容能力并抓住趨勢(shì)實(shí)現(xiàn)高增長(zhǎng)，企業(yè)必須學(xué)會(huì)“與時(shí)代共振”，用“情緒價(jià)值”驅(qū)動(dòng)內(nèi)容。隨著生活水平的提高，年輕人對(duì)能夠激發(fā)情感或心理體驗(yàn)的營(yíng)銷內(nèi)容表現(xiàn)出濃厚興趣，如“陪伴”“治愈”“激勵(lì)”“共情”等。

無(wú)論是通過(guò)正向情緒的“共情內(nèi)容”（如中國(guó)力量、文化自信、突破自我）激發(fā)民族自豪感和自我認(rèn)同，還是通過(guò)負(fù)向情緒的“治愈內(nèi)容”（如松弛感、歸屬感、安全感、認(rèn)同感、新奇感）滿足對(duì)陪伴和療愈的需求，情緒價(jià)值在社媒內(nèi)容營(yíng)銷中都扮演著重要角色。因此，“情緒價(jià)值”在2025年將繼續(xù)成為品牌營(yíng)銷的核心命題。

優(yōu)術(shù)｜重構(gòu)新工作流，優(yōu)化社媒“自有能力”之術(shù)

縱觀社媒10余年的發(fā)展歷程，秒針營(yíng)銷科學(xué)院認(rèn)為：不同于廣告營(yíng)銷的底層邏輯，社媒營(yíng)銷的起點(diǎn)是內(nèi)容，適合的也是內(nèi)容化的營(yíng)銷而非生硬的廣告，這自然也對(duì)企業(yè)的工作流程及能力提出了不同的要求。

在當(dāng)前中國(guó)企業(yè)“社媒營(yíng)銷工作流“高度依賴外部能力（如代理/平臺(tái)/第三方）的前提下，以現(xiàn)有能力為主，AI帶來(lái)的不是挑戰(zhàn)，而是新的機(jī)遇及優(yōu)化工作流。隨著AI”生成式營(yíng)銷時(shí)代“的到來(lái)，AI更是進(jìn)入社媒營(yíng)銷工作流，全面重構(gòu)營(yíng)銷組織的生產(chǎn)關(guān)系。基于2023-2024年，中國(guó)市場(chǎng)涌現(xiàn)的大量企業(yè)在社媒營(yíng)銷領(lǐng)域應(yīng)用AI技術(shù)及大數(shù)的優(yōu)秀案例，我們發(fā)現(xiàn)以下這些成功的探索：

? 提升了企業(yè)社媒營(yíng)銷生產(chǎn)力

? 改變了企業(yè)社媒營(yíng)銷生產(chǎn)關(guān)系

? 領(lǐng)先企業(yè)的社媒營(yíng)銷，形成人+AI的新型工作流FLOW

根據(jù)以上企業(yè)社媒體營(yíng)銷主權(quán)缺失的底層原因和AI崛起帶來(lái)的成功經(jīng)驗(yàn)，《泛社媒趨勢(shì)白皮書(shū)》提出在AI時(shí)代，企業(yè)需要insightFlow方法論，構(gòu)建人+智能體協(xié)同的新一代工作流，把外部能力升級(jí)為品牌可控制的自有能力：

? 起點(diǎn)：基于大數(shù)據(jù)AI洞察+輸出策略的智能體

? 應(yīng)用：基于AI技術(shù)，定制社媒內(nèi)容生成智能體

? 閉環(huán)：以一方知識(shí)沉淀為目標(biāo)，用監(jiān)測(cè)+評(píng)估智能體不斷優(yōu)化

未來(lái)，這將成為中國(guó)企業(yè)社媒營(yíng)銷的重中之重。

中國(guó)社交媒體環(huán)境還在技術(shù)和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)下不斷演進(jìn)，企業(yè)在布局社媒營(yíng)銷的同時(shí)也應(yīng)及時(shí)把握市場(chǎng)變化趨勢(shì)，提前掌握潛在發(fā)展方向，從而重獲“品牌主權(quán)”，最終實(shí)現(xiàn)生態(tài)參與方共贏！

因篇幅所限，本文僅呈現(xiàn)部分要點(diǎn)，獲取140頁(yè)完整版《明勢(shì). 取道. 優(yōu)術(shù)，2025重獲品牌主權(quán)——中國(guó)泛社交媒體趨勢(shì)白皮書(shū)2025版》完整報(bào)告，歡迎掃描下方二維碼領(lǐng)取。

*歡迎轉(zhuǎn)載或引用，請(qǐng)及時(shí)與我們聯(lián)系，并注明出處“秒針系統(tǒng)《中國(guó)泛社交媒體趨勢(shì)白皮書(shū)2025版》”。

據(jù)悉，本次會(huì)議共收到4385篇有效投稿，其中，1149篇論文被接收，174篇論文被評(píng)選為Oral，最終僅26篇獲得最佳論文提名。

什么是ACMMM會(huì)議？

ACMMM會(huì)議是由國(guó)際計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（ACM）主辦的多媒體領(lǐng)域的頂級(jí)國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議，同時(shí)也是中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)推薦的A類國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議（CCF-A）。自1993年舉辦以來(lái)，今年是第32屆。會(huì)議議題涵蓋多媒體計(jì)算的各個(gè)方面，如多媒體內(nèi)容分析、多媒體檢索、多媒體安全、人機(jī)交互、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等。

明略科技多模態(tài)團(tuán)隊(duì)斬獲ACMMM全球頂會(huì)“最佳論文提名”

針對(duì)當(dāng)前AI領(lǐng)域在視頻內(nèi)容理解方面主要聚焦于客觀層面，缺少主觀層面的測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)，以及機(jī)器模擬人類主觀感受的有效手段的發(fā)展情況，明略科技的最新研究成果整合腦電、眼動(dòng)信號(hào)等多種非標(biāo)模態(tài)，構(gòu)建了全新的多模態(tài)大語(yǔ)言模型范式，在機(jī)器理解和模擬人類主觀感受的研究方向，邁出了重要一步。

論文題目：Hypergraph Multi-modal Large Language Model: Exploiting EEG and Eye-tracking Modalities to Evaluate Heterogeneous Responses for Video Understanding（超圖多模態(tài)大語(yǔ)言模型：應(yīng)用腦電和眼動(dòng)模態(tài)來(lái)評(píng)估異質(zhì)人群觀看視頻時(shí)的響應(yīng)）

作者：吳明輝*，趙晨旭*，蘇安煬*，狄東林，傅天宇，安達(dá)，何敏，高雅，馬萌，顏鯤，王平（*為共同第一作者）

論文摘要：對(duì)視頻創(chuàng)意和內(nèi)容的理解往往因人而異，不同年齡、職業(yè)和性別的人的關(guān)注點(diǎn)和認(rèn)知水平也存在差異。目前缺乏這方面的研究，沒(méi)有可以進(jìn)行評(píng)測(cè)的基礎(chǔ)，大多數(shù)現(xiàn)有的基準(zhǔn)都存在幾個(gè)缺點(diǎn)：

1）模態(tài)數(shù)量有限，題目多為選擇題，難以測(cè)量邏輯推理過(guò)程；

2）視頻中的內(nèi)容和場(chǎng)景過(guò)于單調(diào)，僅涉及到對(duì)視頻內(nèi)容的客觀描述。

為了彌合與實(shí)際應(yīng)用的差距，明略科技引入大規(guī)模的視頻主觀多模態(tài)評(píng)估數(shù)據(jù)集Video-SME。通過(guò)收集不同人群在觀看相同視頻內(nèi)容時(shí)腦電圖 （EEG） 和眼動(dòng)追蹤區(qū)域的真實(shí)變化，設(shè)立了新的任務(wù)和協(xié)議，分析和評(píng)估不同受試者對(duì)相同視頻內(nèi)容的認(rèn)知理解程度。

依托新的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，明略科技創(chuàng)新研發(fā)了超圖多模態(tài)大語(yǔ)言模型 （HMLLM），探索不同人口統(tǒng)計(jì)、視頻元素、腦電圖和眼動(dòng)追蹤指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)。HMLLM可以彌合豐富模態(tài)之間的語(yǔ)義差距，并集成幀與幀之間的信息以執(zhí)行邏輯推理。明略科技在Video-SME和其他基于視頻的生成性能基準(zhǔn)上設(shè)計(jì)了實(shí)驗(yàn)，大量實(shí)驗(yàn)評(píng)估證明了該方法的有效性。

什么是人的主觀感受？測(cè)量不同人群觀看廣告視頻的主觀響應(yīng)有何意義？

人在觀看廣告視頻時(shí)，對(duì)于素材元素的認(rèn)知程度、情緒高低、眼睛注視程度高低都是人的主觀感受，不同性別、年齡、職業(yè)、身份的人群都會(huì)有所不同。

如果機(jī)器能夠模擬不同人群觀看廣告視頻時(shí)的不同主觀感受，那么相當(dāng)于可以對(duì)廣告視頻的內(nèi)容、創(chuàng)意等進(jìn)行有效的測(cè)量，指導(dǎo)廣告成片過(guò)程，節(jié)省廣告投放成本。

下述視頻展示了論文中的方法（HMLLM）對(duì)于經(jīng)典廣告成片的解析，從主觀和客觀兩個(gè)維度進(jìn)行分析：

下述視頻展示了論文中方法（HMLLM）對(duì)于同一段廣告視頻，通用人群和特定人群不同的主觀反應(yīng)：

讓機(jī)器學(xué)習(xí)、理解和模擬人類的主觀感受，可能是賦予機(jī)器主觀意識(shí)的開(kāi)端。明略科技提出的新基準(zhǔn)Video-SME有望成為該領(lǐng)域的新起點(diǎn)，標(biāo)志著機(jī)器對(duì)視頻的理解從客觀維度向主觀維度的轉(zhuǎn)變。作為一種全新的范式，明略科技多模態(tài)大模型HMLLM的研發(fā)，致力于為該領(lǐng)域研究人員解決非標(biāo)準(zhǔn)模態(tài)問(wèn)題提供寶貴經(jīng)驗(yàn)與啟示，從而促進(jìn)大模型領(lǐng)域向人機(jī)協(xié)同的美好未來(lái)邁進(jìn)。

本研究課題由科技部科技創(chuàng)新2030——“新一代人工智能（2030）”重大項(xiàng)目支持。

更多資源

• 論文鏈接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3664647.3680810
• GitHub地址：GitHub – mininglamp-MLLM/HMLLM: [ACM MM2024] The code for HMLLM.

本文目錄如下：

01 生成式營(yíng)銷落地的六個(gè)體系架構(gòu)思維：

• 架構(gòu)思維一：?知識(shí)合庫(kù)還是分庫(kù)？
• 架構(gòu)思維二：?長(zhǎng)文本還是檢索增強(qiáng)問(wèn)答？
• 架構(gòu)思維三：?思考系統(tǒng)的切換還是延續(xù)？
• 架構(gòu)思維四：?黑盒分析還是白盒分析？
• 架構(gòu)思維五：?先規(guī)劃平臺(tái)還是單點(diǎn)應(yīng)用？
• 架構(gòu)思維六：?分析重要還是生成重要？

02 生成式營(yíng)銷的三個(gè)前沿方向：

• 前沿方向一：?結(jié)果監(jiān)督維度的豐富性
• 前沿方向二：基于過(guò)程監(jiān)督獎(jiǎng)勵(lì)的驗(yàn)證器（Verifier）與最優(yōu)過(guò)程探索策略
• 前沿方向三：自學(xué)推理過(guò)程，將推理的思維內(nèi)隱化到模型中

01 生成式營(yíng)銷落地的六個(gè)體系架構(gòu)思維

過(guò)去一年，很多企業(yè)做了大量嘗試，我們和企業(yè)交流時(shí)發(fā)現(xiàn)一個(gè)問(wèn)題：做demo的時(shí)候“一馬平川”，一周就可以出效果，但真正落地的時(shí)候“舉步維艱”，半年都上不了線。為了解決這類問(wèn)題，大家的共識(shí)是：生成式營(yíng)銷的落地需要體系架構(gòu)思維。

體系架構(gòu)思維一：?知識(shí)合庫(kù)還是分庫(kù)？

在人人都可以搭建大模型智能體的時(shí)代，上傳一個(gè)產(chǎn)品文檔，寫(xiě)一個(gè)prompt，大模型的回答可以做到精準(zhǔn)無(wú)比。當(dāng)產(chǎn)品從一個(gè)變成十個(gè)時(shí)，大模型就從精準(zhǔn)無(wú)比變成了胡言亂語(yǔ)。這是什么原因造成的呢？

一句話概括，信息濃度決定問(wèn)答準(zhǔn)確率。

只有一個(gè)產(chǎn)品時(shí)，單一產(chǎn)品信息濃度是100%；十個(gè)產(chǎn)品時(shí)，單一產(chǎn)品信息濃度會(huì)被稀釋為10%。當(dāng)問(wèn)到A產(chǎn)品信息時(shí)，其它產(chǎn)品還會(huì)來(lái)“搗亂”，大模型的準(zhǔn)確率自然而然就下降了。

通過(guò)上面的例子，我們可以思考，精準(zhǔn)問(wèn)答場(chǎng)景，適合采用合庫(kù)思維，還是分庫(kù)思維？

合庫(kù)思維是指把所有的產(chǎn)品放到一個(gè)知識(shí)庫(kù)；分庫(kù)思維是指把A產(chǎn)品放在A的知識(shí)庫(kù)，B產(chǎn)品放在B的知識(shí)庫(kù)，A產(chǎn)品的問(wèn)題到A知識(shí)庫(kù)找，B產(chǎn)品的問(wèn)題到B知識(shí)庫(kù)找。顯然，分庫(kù)思維更適用于精準(zhǔn)問(wèn)答場(chǎng)景。

當(dāng)品牌方進(jìn)行雙十一活動(dòng)策劃時(shí)，需要用到各種知識(shí)庫(kù)，比如秒針系統(tǒng)有Media的知識(shí)庫(kù)，Social的知識(shí)庫(kù)，電商、私域、線下廣告的知識(shí)庫(kù)。合庫(kù)思維更適用于創(chuàng)意探索場(chǎng)景，更容易找到創(chuàng)新點(diǎn)，生成的報(bào)告也會(huì)更加完整。

總的來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)的組織形式，決定了業(yè)務(wù)效果。

?體系架構(gòu)思維二：長(zhǎng)文本還是檢索增強(qiáng)問(wèn)答？

與此同時(shí)，數(shù)據(jù)的提取形式，也決定了業(yè)務(wù)效果。

以知識(shí)問(wèn)答為例，一種方式是長(zhǎng)文本問(wèn)答，另一種方式是檢索增強(qiáng)問(wèn)答。

長(zhǎng)文本問(wèn)答，指把100頁(yè)的文檔丟給大模型直接回答；檢索增強(qiáng)問(wèn)答，指從100頁(yè)的文檔中提取2頁(yè)與問(wèn)題相關(guān)的信息丟給大模型。如何在這兩種方式中選擇？主要依賴于企業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

長(zhǎng)文本問(wèn)答方式，更適合全文總結(jié)場(chǎng)景。比如總結(jié)100頁(yè)文檔的核心信息，或分析本周周報(bào)與上一周相比的進(jìn)展。

檢索增強(qiáng)問(wèn)答方式，則適用于精準(zhǔn)問(wèn)答。比如100頁(yè)的產(chǎn)品手冊(cè)中包含產(chǎn)品介紹、功效、使用方法、原理、注意事項(xiàng)、售后服務(wù)等。當(dāng)用戶咨詢產(chǎn)品功效時(shí)，只需找到相關(guān)的2頁(yè)丟給大模型，無(wú)需閱讀100頁(yè)。它的優(yōu)點(diǎn)是準(zhǔn)確率更高，且成本更低。因?yàn)槿绻喿x100頁(yè)信息，其它98頁(yè)對(duì)相關(guān)的2頁(yè)內(nèi)容反而會(huì)產(chǎn)生干擾。

體系架構(gòu)思維三：?思考系統(tǒng)的切換還是延續(xù)？

提到思考系統(tǒng)，我們可以聯(lián)想到最近爆火的OpenAI o1模型。OpenAI o1模型在美國(guó)數(shù)學(xué)奧林匹克 (AIME) 預(yù)選賽中躋身美國(guó)前500名學(xué)生之列，在競(jìng)爭(zhēng)性編程問(wèn)題（Codeforces）中百分位排名是89%，并在物理、生物和化學(xué)問(wèn)題 (GPQA) 基準(zhǔn)測(cè)試中超越人類博士級(jí)水平。

為什么它會(huì)獲得這樣好的成績(jī)？原因是o1采用了體系思考的模式。在訓(xùn)練與推理階段，思考計(jì)算的時(shí)間越長(zhǎng)，模型的準(zhǔn)確率就會(huì)越高。

同時(shí)，o1模型的發(fā)布將《思考：快與慢》這本書(shū)帶入大眾視野。書(shū)中提到人類有兩種思考模式，分別是系統(tǒng)1和系統(tǒng)2。系統(tǒng)1指的是快思考，類似于直覺(jué)思考；系統(tǒng)2指的是慢思考，是有意識(shí)、深思熟慮的思考。就像我們解最后一道數(shù)學(xué)大題時(shí)，要理解問(wèn)題、分析問(wèn)題、拆解步驟，進(jìn)行推理，才能得出答案。

接下來(lái)，我們就來(lái)介紹與思考系統(tǒng)相關(guān)的體系思維。

還是從最簡(jiǎn)單的選擇題開(kāi)始。讓大模型執(zhí)行分類任務(wù)，判斷帖子屬于ABCD哪一類，是做大模型應(yīng)用的常見(jiàn)問(wèn)題。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)非常有趣的現(xiàn)象：如果先選擇結(jié)論后分析原因，大模型的答案往往飄忽不定，結(jié)論選A，分析后的答案選C；如果先分析原因后選擇結(jié)論，分析與結(jié)論往往一致。這是什么原因造成的？

回到剛才提到的思考系統(tǒng)，人類在做一道選擇題時(shí)，系統(tǒng)1的思維模式是下意識(shí)地先給結(jié)論，告訴你這道題肯定選A；當(dāng)我們采用系統(tǒng)2的思維，一步步拆解后會(huì)發(fā)現(xiàn)答案應(yīng)該選C。

所以結(jié)論的不一致是因?yàn)槲覀兊拇竽X進(jìn)行了系統(tǒng)1與系統(tǒng)2思維模式的切換。大模型也是類似的道理。基于分析給出結(jié)論，答案的一致性、可靠性會(huì)更好，因?yàn)槭冀K處在同一個(gè)系統(tǒng)思維模式里。

?體系架構(gòu)思維四：?黑盒分析還是白盒分析？

我們經(jīng)常收到企業(yè)市場(chǎng)部的需求，洞察100篇帖子中的內(nèi)容策略。最簡(jiǎn)單的做法是黑盒分析，把這些帖子都丟給大模型。這樣做的好處是速度快，可以做定性分析；缺點(diǎn)是可解釋性較差，難以給出結(jié)論背后的原因。

另一種做法是白盒分析，同樣把100篇帖子丟給大模型，但不輸出總結(jié)，而是先輸出ABCD等所有特征，然后通過(guò)小模型采用聚類分析的方法統(tǒng)計(jì)ABCD哪些權(quán)重更高，最后再輸出內(nèi)容策略。白盒分析的好處是可解釋、可回溯。大模型給出的結(jié)果基于ABCD權(quán)重最高的元素而產(chǎn)生，并且還能找到ABCD的原帖進(jìn)行分析。因此，白盒分析更適合做定量、可解釋、可回溯的分析。

?體系架構(gòu)思維五：先規(guī)劃平臺(tái)還是單點(diǎn)應(yīng)用？

前面我們講到數(shù)據(jù)的組織形式、提取形式?jīng)Q定了業(yè)務(wù)的最終效果。同樣地，只有確定了業(yè)務(wù)目標(biāo)，才能更好地定義效果、數(shù)據(jù)與訓(xùn)練方法。所以，業(yè)務(wù)優(yōu)先、目標(biāo)優(yōu)先，是更加落地的方式。相比平臺(tái)式的規(guī)劃，在實(shí)戰(zhàn)中，我們通常建議企業(yè)優(yōu)先選擇單點(diǎn)。

在幫助企業(yè)客戶落地的過(guò)程中，我們有四層單點(diǎn)應(yīng)用的業(yè)務(wù)目標(biāo)。

• 第一層是元素解析，基于視頻、圖片、文本解析出素材中的客觀元素與主觀情感；
• 第二層是角度探索，挖掘社媒熱點(diǎn)、總結(jié)內(nèi)容核心信息等等；
• 第三層是策略生成，不僅可以應(yīng)用于營(yíng)銷內(nèi)容生成，還可以應(yīng)用于選品、產(chǎn)品研發(fā)策略制定等等；
• 第四層是內(nèi)容生成，即AIGC，包括文案、圖片、視頻等多種內(nèi)容形態(tài)。

體系架構(gòu)思維六：分析重要還是生成重要？

上午場(chǎng)明略科技集團(tuán)創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官吳明輝提到了奧運(yùn)營(yíng)銷大學(xué)生素人發(fā)帖的例子，這些學(xué)生利用明略科技提供的SocialGrow、SocialX、小明助理等AI工具，通過(guò)挖掘奧運(yùn)熱點(diǎn)來(lái)指導(dǎo)創(chuàng)作方向，在生成海量?jī)?nèi)容后，從中挑選出優(yōu)質(zhì)帖發(fā)布，并進(jìn)行了監(jiān)測(cè)與調(diào)優(yōu)，形成了一個(gè)正向的創(chuàng)作循環(huán)。

整個(gè)過(guò)程共計(jì)發(fā)布了1237篇帖子，總互動(dòng)量23萬(wàn)+，爆帖率15%。值得注意的是，一些學(xué)生的粉絲只有幾十個(gè)，但小紅書(shū)單帖互動(dòng)最高做到了7萬(wàn)+，抖音單帖最高互動(dòng)做到了6000+。

通過(guò)上面的例子可以看出，分析和生成結(jié)合起來(lái)更重要。分析的產(chǎn)出可以作為生成的輸入，帶來(lái)更好的內(nèi)容效果。這也是InsightFlow CMS（洞察驅(qū)動(dòng)的內(nèi)容管理平臺(tái)）背后的思考邏輯。

02 生成式營(yíng)銷的三個(gè)前沿方向

生成式營(yíng)銷有很多前沿的研究主線，其中一條，我們可以沿著OpenAI o1模型的思路進(jìn)行探索。o1的發(fā)布引用了OpenAI的一篇文章《Let’s Verify Step by Step》。這篇文章提出了兩種獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，結(jié)果監(jiān)督的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制和過(guò)程監(jiān)督的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制。

通過(guò)這兩種獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，o1模型在數(shù)學(xué)領(lǐng)域有了大幅提升。我們認(rèn)為，這兩種監(jiān)督獎(jiǎng)勵(lì)方式對(duì)生成式營(yíng)銷的研究也有啟發(fā)。圍繞這個(gè)思路，我們將闡述以下三個(gè)生成式營(yíng)銷的前沿研究方向。

生成式營(yíng)銷前沿方向一：?結(jié)果監(jiān)督維度的豐富性

這一研究方向主要借鑒明略科技在ACMMM，以及Adobe在ICLR人工智能頂會(huì)發(fā)布的論文，闡述未來(lái)大模型輸出結(jié)果的豐富性。

目前，大模型輸入的內(nèi)容形態(tài)有視頻、語(yǔ)音、文本，輸出的主要是文本，未來(lái)在營(yíng)銷領(lǐng)域會(huì)有怎樣的變化？

1. 輸入層引入圈層人群，例：提問(wèn)不同圈層的群體對(duì)同一廣告視頻、短劇是否感興趣？
2. 輸出層引入感觀指標(biāo)，例：包括腦電、眼動(dòng)等指標(biāo)，比如25歲的年輕人觀看短劇后是否感興趣，腦電波是否有波動(dòng)，眼睛主要關(guān)注哪幾幀畫(huà)面？
3. 輸出層引入效果指標(biāo)，例：不同類型受眾對(duì)廣告視頻的點(diǎn)擊率與完播率如何？

通過(guò)引入感觀指標(biāo)、效果指標(biāo)，我們?cè)谪S富大模型輸出維度的同時(shí)，還可以輔助企業(yè)優(yōu)化內(nèi)容策略。

生成式營(yíng)銷前沿方向二：?基于過(guò)程監(jiān)督獎(jiǎng)勵(lì)的驗(yàn)證器（Verifier）與最優(yōu)過(guò)程探索策略

這一方向主要借鑒Google DeepMind 8月發(fā)表的兩篇文章。

基于過(guò)程監(jiān)督獎(jiǎng)勵(lì)的驗(yàn)證器，類似媽媽陪我寫(xiě)作業(yè)場(chǎng)景。相當(dāng)于在生成大模型Generator的基礎(chǔ)上（想象成“孩子寫(xiě)作業(yè)大模型”），引入一個(gè)新的大模型Verifier（想象成“媽媽陪讀大模型”）。這個(gè)Verifier盯著Generator輸出時(shí)，不僅看結(jié)果，還能指出每一步的對(duì)錯(cuò)。因此，基于Verifier的過(guò)程監(jiān)督，生成大模型Generator的成績(jī)就很容易得到提高。

什么叫作最優(yōu)過(guò)程探索策略？

舉個(gè)例子，生成大模型Generator這個(gè)“孩子”解不出題，困在迷宮里了，怎么辦？可以一下子變成七個(gè)葫蘆娃兄弟分身，用不同的思路去解。最厲害的是它還結(jié)合了“媽媽陪讀大模型”Verifier，可以監(jiān)督每一步，幫助孩子在迷宮里找到最優(yōu)策略。打個(gè)比方，大娃走了這條路走不通，媽媽就可以告訴二娃，這條路走不通了，繼續(xù)找新的路，直到七娃最后走出迷宮，這就是最優(yōu)解。

應(yīng)用到營(yíng)銷領(lǐng)域，這個(gè)Verifier相當(dāng)于營(yíng)銷策劃的智囊團(tuán)，當(dāng)營(yíng)銷的Generator提供各種營(yíng)銷策劃方案時(shí)，Verifier可以幫助我們驗(yàn)證營(yíng)銷的策略、數(shù)據(jù)、邏輯關(guān)系等，同時(shí)找到最佳的營(yíng)銷策略或方法。比如一筆預(yù)算到底選哪些渠道，哪類圈層人群，采用何種內(nèi)容策略，有成千上萬(wàn)種組合，可以在ROI里找到最優(yōu)的路徑。

生成式營(yíng)銷前沿方向三：自學(xué)推理過(guò)程，將推理的思維內(nèi)隱化到模型中

這一方向主要借鑒斯坦福大學(xué)的STaR和Quiet-STaR兩篇文章。STaR是Self-Taught Reasoner的縮寫(xiě)，是自學(xué)推理過(guò)程。

我們繼續(xù)前面的比喻，媽媽陪我寫(xiě)作業(yè)寫(xiě)了1億次，我變成葫蘆娃兄弟走迷宮走了1億次，我們便積累了1億次的自我反思以及1億次多角度探索的過(guò)程經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)。我們可以使用這些過(guò)程數(shù)據(jù)，用來(lái)訓(xùn)練大模型Generator，提升“孩子”的體系思考能力。當(dāng)生成大模型自己學(xué)會(huì)獨(dú)立思考之后，就不需要媽媽指導(dǎo)，不需要其他六個(gè)兄弟同時(shí)做好多遍題找最終的答案，而是在每次解題過(guò)程中進(jìn)行自我反思和多角度思考，再輸出最終答案。這個(gè)過(guò)程我們稱作思維的內(nèi)隱化，它形成的思維鏈叫作隱式思維鏈。再通俗一點(diǎn)，這就是內(nèi)功心法的修煉過(guò)程。

應(yīng)用到營(yíng)銷領(lǐng)域，營(yíng)銷大模型可以學(xué)習(xí)行業(yè)和企業(yè)的各種決策經(jīng)驗(yàn)，包括各種A/B Test經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，從而給出更加落地的答案。此時(shí)的大模型就像沉淀了行業(yè)最佳實(shí)踐、企業(yè)多年實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)和體系架構(gòu)思維的掃地僧，即使簡(jiǎn)單輸出幾十token，實(shí)際上威力無(wú)窮、效果炸裂。因?yàn)槊恳粋€(gè)token輸出的背后都進(jìn)行了大量思考和計(jì)算，其他大模型難以與之相比。類似奧運(yùn)營(yíng)銷發(fā)帖的例子，素人大學(xué)生在體系思考的大模型內(nèi)功心法加持下，也能一招打出成千上萬(wàn)的互動(dòng)效果。

內(nèi)力凝精髓，普招也暴擊！

微軟是否進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)還未確定，多數(shù)國(guó)內(nèi)企業(yè)更為關(guān)心的是，大模型能力何時(shí)可以在業(yè)務(wù)側(cè)快速落地。

2023營(yíng)銷科學(xué)大會(huì)上，明略科技推出企業(yè)級(jí)一站式大模型Copilot “小明助理”，不僅僅是內(nèi)容生成，覆蓋營(yíng)銷人日常工作所需的五大業(yè)務(wù)場(chǎng)景，幫助企業(yè)在實(shí)際業(yè)務(wù)中快速用好大模型。

據(jù)明略科技大模型產(chǎn)品負(fù)責(zé)人孫方超介紹，“小明助理”聚合主流大模型與自研行業(yè)模型，具有多樣化的交互形態(tài)，可以作為瀏覽器插件與瀏覽器結(jié)合使用，也可以輔助閱讀PDF等多種格式文件，方便用戶在多個(gè)辦公場(chǎng)景中調(diào)用。與此同時(shí)，支持Prompt模板向不同的團(tuán)隊(duì)和個(gè)人分享，并提供Prompt互助社區(qū)，幫助企業(yè)在使用過(guò)程中提升團(tuán)隊(duì)協(xié)同能力。

AI+營(yíng)銷，不僅僅是內(nèi)容生成

四川省資陽(yáng)市安岳縣每年生產(chǎn)的檸檬大約占我國(guó)檸檬產(chǎn)量的三分之二以上。過(guò)去，這里的檸檬主要面向B端渠道商進(jìn)行銷售，如今希望面向大眾消費(fèi)者，在B2C領(lǐng)域也推廣起來(lái)。

如何借助Copilot從0到1實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？

在2023營(yíng)銷科學(xué)大會(huì)上，明略科技大模型產(chǎn)品負(fù)責(zé)人孫方超將營(yíng)銷需求拆解成五個(gè)典型場(chǎng)景，現(xiàn)場(chǎng)演示了小明助理輔助營(yíng)銷推廣的全過(guò)程：

01 營(yíng)銷策略輸出

制定平臺(tái)策略，首先要依靠現(xiàn)有的備案材料，提煉出安岳檸檬的獨(dú)特賣點(diǎn)（USP）。安岳縣在商務(wù)部信息公眾平臺(tái)上備案的內(nèi)容非常詳實(shí)，小明作為瀏覽器插件，可以一鍵閱讀當(dāng)前頁(yè)面內(nèi)容，并提取要點(diǎn)。用戶可基于提煉出的獨(dú)特賣點(diǎn)（USP）繼續(xù)提問(wèn)，比如設(shè)定目標(biāo)受眾為當(dāng)?shù)?5-45歲女性、目標(biāo)為打造安岳檸檬品牌，最終策略以PPT形式輸出。小明助理給出的建議是開(kāi)展品牌推廣活動(dòng)：一是產(chǎn)品發(fā)布會(huì)；二是增加線下商超渠道展示；三是社交媒體種草；四是與當(dāng)?shù)夭惋嬈髽I(yè)合作，并進(jìn)行線上銷售等等。這樣一個(gè)初步的銷售策略，很快小明助理就給出來(lái)了。

02 年度KPI設(shè)定

做全年度的營(yíng)銷策劃時(shí)，小明助理可以快速搭建出KPI框架。在這里，用戶可以使用一些Prompt技巧，例如，給大模型設(shè)定一個(gè)資深營(yíng)銷人的人設(shè)。小明助理給出了9項(xiàng)KPI指標(biāo)，包括銷售額增長(zhǎng)、新客戶獲取、客戶滿意度、品牌知名度，甚至還包括可持續(xù)發(fā)展的ESG指標(biāo)。

03 品牌整合營(yíng)銷

小明助理給出了詳細(xì)的推廣渠道建議，以及在社媒平臺(tái)、OTT大屏、線下商超等渠道的具體動(dòng)作，給企業(yè)campaign執(zhí)行前的頭腦風(fēng)暴提供支持。如果企業(yè)有自己的預(yù)算分配工具，還可以將大模型接入到預(yù)算分配工具，同步完成預(yù)算分配工作。

04 傳播內(nèi)容生成

以小紅書(shū)文案為例，借助內(nèi)置的Prompt模板，企業(yè)輸入產(chǎn)品名稱、產(chǎn)品特點(diǎn)以及該文案想傳遞的情感，小明助理可以快速生成網(wǎng)感在線、帶有表情符號(hào)的內(nèi)容。企業(yè)微調(diào)后，就可以在社媒發(fā)文傳播。

05 銷售素材生成

亮眼的銷售海報(bào)，需要一句響亮的口號(hào)。企業(yè)可以結(jié)合產(chǎn)品特性、營(yíng)銷訴求，持續(xù)輸入Prompt，引導(dǎo)小明助理一步步思考，推理生成。根據(jù)安岳檸檬品牌，小明助理生成多條海報(bào)語(yǔ)，其中，“占據(jù)80%中國(guó)市場(chǎng)份額的安岳檸檬，尤力克品種的酸爽口感，為你的生活注入清新活力”，既強(qiáng)調(diào)了市場(chǎng)份額，又向消費(fèi)者傳遞了情感。廣告語(yǔ)形成后，可跳轉(zhuǎn)到圖片生成，用非常簡(jiǎn)單的提示語(yǔ)獲得想要的海報(bào)效果。

Copilot的下一站，AI+營(yíng)銷如何進(jìn)化？

“Copilot是企業(yè)落地大模型一個(gè)理想起點(diǎn)，因?yàn)樗銐蜉p量化，應(yīng)用場(chǎng)景也更加通用。”孫方超說(shuō)。與此同時(shí)，由AI Agent掀起的另一個(gè)狂潮正在緩緩啟幕。

Copilot和AI Agent代表了人機(jī)協(xié)同的兩種模式。

Copilot模式：大模型與人類是合作伙伴關(guān)系，任務(wù)的執(zhí)行依賴于人類一步步清晰明確的Prompt指令。

Agent模式：大模型相當(dāng)于人類外腦，只需給出目標(biāo)，Agent可以自動(dòng)執(zhí)行從決策、運(yùn)行到反饋的全部流程。

以預(yù)訂差旅酒店為例，以往員工需要全網(wǎng)搜索符合公司標(biāo)準(zhǔn)且相對(duì)評(píng)價(jià)較好的酒店。有了AI Agent以后，無(wú)需人工介入，AI Agent系統(tǒng)通過(guò)四步就能快速搞定：

第一步 · 規(guī)劃

• 子目標(biāo)和分解
• 反思和完善

第二步 · 記憶

• 短期記憶：上下文
• 長(zhǎng)期記憶：向量存儲(chǔ)和檢索

第三步 · 工具使用

• 外部API
• 客戶環(huán)境、流程嵌入、RPA

第四步 · 執(zhí)行

• 匯總工具執(zhí)行結(jié)果
• 用人類語(yǔ)言習(xí)慣反饋結(jié)果信息

目前，明略科技已自研Content Agent、Knowledge Agent，并面向企業(yè)推出營(yíng)銷Agent搭建服務(wù)。

Content Agent可以調(diào)取大量社媒數(shù)據(jù)和專有知識(shí)。例如，當(dāng)企業(yè)輸出小紅書(shū)文案時(shí)，可以借助Content Agent綜合了解這一季流行的是多巴胺還是美拉德，需要面向的圈層是哪些，消費(fèi)者在關(guān)心哪些熱詞。

Knowledge Agent解決傳統(tǒng)知識(shí)庫(kù)答不準(zhǔn)，答不好的問(wèn)題，讓知識(shí)庫(kù)“聽(tīng)得懂人話”，幫助企業(yè)更輕松地從知識(shí)庫(kù)中提取想要的知識(shí)點(diǎn)。

與此同時(shí)，明略科技正在打造MarketPlace生態(tài)，吸引更多優(yōu)質(zhì)Agent整合到小明助理當(dāng)中，共同服務(wù)客戶。目前，B2B智能營(yíng)銷服務(wù)商百煉智能搭建的“營(yíng)銷秘書(shū)愛(ài)迪生”已嵌入小明助理，支持查找企業(yè)聯(lián)系人、過(guò)往中標(biāo)記錄、公司信用資質(zhì)、公開(kāi)聯(lián)系人信息等等，幫助企業(yè)提高潛客挖掘速度。

多數(shù)營(yíng)銷人已行動(dòng)起來(lái)

作為剛剛一年的新技術(shù)，從個(gè)人用戶向企業(yè)用戶滲透，往往需要長(zhǎng)時(shí)間的市場(chǎng)教育。而在營(yíng)銷領(lǐng)域，多數(shù)人已經(jīng)行動(dòng)起來(lái)。

根據(jù)CMO Club今年對(duì)232位營(yíng)銷人的問(wèn)卷調(diào)研：

• 95%的CMO嘗試使用過(guò)AIGC類產(chǎn)品，大部分營(yíng)銷人嘗試過(guò)至少一款；
• 64%的CMO已將AIGC產(chǎn)品應(yīng)用到工作當(dāng)中，并發(fā)現(xiàn)AIGC對(duì)營(yíng)銷的賦能作用比較清晰可見(jiàn)；
• 僅5%的CMO使用的是集合在營(yíng)銷工具中的AIGC功能，認(rèn)為直接針對(duì)營(yíng)銷的專用AIGC工具仍比較稀缺。
• 業(yè)內(nèi)人士普遍認(rèn)為，營(yíng)銷是AIGC的最佳落地場(chǎng)景，細(xì)分包括內(nèi)容生成、廣告投放、智能客服等等。

麥肯錫在今年6月發(fā)布的報(bào)告《The economic potential of generative AI：The next productivity frontier》中給出預(yù)測(cè)，生成式AI在營(yíng)銷領(lǐng)域的應(yīng)用有望提高生產(chǎn)效率，并帶來(lái)營(yíng)銷支出5%-15%的價(jià)值。這里尚未包含對(duì)潛在用途的影響分析，比如，獲得更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)洞察，從而為營(yíng)銷活動(dòng)帶來(lái)新的創(chuàng)意和更精準(zhǔn)的客戶細(xì)分；提升自有渠道內(nèi)容質(zhì)量，從而減少在外部渠道支出等等。

金沙江創(chuàng)投董事總經(jīng)理朱嘯虎表示，“當(dāng)前大模型最大的問(wèn)題是幻覺(jué)，我們?cè)谏虡I(yè)化落地的時(shí)候，最關(guān)心的就是產(chǎn)品能不能高度容錯(cuò)。萬(wàn)一出現(xiàn)一點(diǎn)小的偏差，能不能不影響最終的結(jié)果，不影響商業(yè)化質(zhì)量，而銷售營(yíng)銷端的AIGC可能最容易達(dá)成這樣的效果。美國(guó)在銷售營(yíng)銷端的創(chuàng)新，更多的是套殼的應(yīng)用。中國(guó)則是在底層打磨了自己的專業(yè)垂直化模型，反而能更好地做到商業(yè)化落地。”

為了讓更多企業(yè)先一步擁抱大模型時(shí)代紅利，在2023營(yíng)銷科學(xué)大會(huì)上，明略科技宣布“小明助理”開(kāi)源計(jì)劃，支持企業(yè)個(gè)性化開(kāi)發(fā)。針對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理需求，提供私有化部署、專有模型訓(xùn)練，以及小明助理在組織內(nèi)部落地的運(yùn)營(yíng)陪跑服務(wù)。

隨著流量紅利近乎枯竭，品牌主們開(kāi)始了精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的探索之路，如何使用好數(shù)據(jù)資產(chǎn)并提升用戶生命周期價(jià)值成為考題，而CDP則被行業(yè)公認(rèn)為是解決精細(xì)化運(yùn)營(yíng)相關(guān)問(wèn)題的答案。在這一大需求的刺激下，CDP正變得炙手可熱。在數(shù)字營(yíng)銷咨詢機(jī)構(gòu)紛析智庫(kù)發(fā)布的《2021年品牌CDP與營(yíng)銷數(shù)字化轉(zhuǎn)型報(bào)告》中指出，中國(guó)CDP行業(yè)份額五年內(nèi)將達(dá)到80億元。可見(jiàn)，CDP逐漸進(jìn)階為國(guó)內(nèi)企業(yè)的“必選項(xiàng)”。

隨著CDP市場(chǎng)日趨成熟，諸多CDP服務(wù)商入場(chǎng)該賽道，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，選擇合適的CDP供應(yīng)商是邁出的第一步。《互聯(lián)網(wǎng)周刊》在文章中指出，CDP建設(shè)是一個(gè)長(zhǎng)期過(guò)程，這對(duì)服務(wù)商產(chǎn)品是否具有可擴(kuò)展的特性提出了考驗(yàn)。此外，互聯(lián)網(wǎng)周刊認(rèn)為服務(wù)能力也是考核CDP供應(yīng)商的維度之一。

那優(yōu)質(zhì)的CDP服務(wù)商應(yīng)具備哪些特征？

明略科技作為CDP領(lǐng)域的代表性廠商，總結(jié)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，認(rèn)為優(yōu)質(zhì)的CDP廠商應(yīng)以成熟的產(chǎn)品技術(shù)為雙足，有豐富的成功經(jīng)驗(yàn)作為直觀實(shí)力，以優(yōu)質(zhì)的服務(wù)能力為引擎，可擴(kuò)展性為雙翼，滿足以上畫(huà)像的供應(yīng)商能夠更好地滿足客戶的進(jìn)階需求，為企業(yè)帶來(lái)實(shí)質(zhì)的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

//以成熟的產(chǎn)品技術(shù)為雙足

技術(shù)是服務(wù)商最為核心和基礎(chǔ)的能力，這種能力不僅僅在于已經(jīng)被驗(yàn)證的數(shù)據(jù)系統(tǒng)的架構(gòu)能力，還包括將這種架構(gòu)能力落地，形成能夠方便操作和運(yùn)用的工具產(chǎn)品的能力。只有以成熟的產(chǎn)品技術(shù)為支撐，CDP才能“跑起來(lái)”。

明略科技擁有?撐?戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的技術(shù)底座，能夠自由靈活地應(yīng)對(duì)各類場(chǎng)景變化。在實(shí)際應(yīng)用中，具體表現(xiàn)為：

基于全面的多源數(shù)據(jù)接入，和針對(duì)業(yè)務(wù)需求的治理后，通過(guò)Super ID體系實(shí)現(xiàn)企業(yè)用戶的跨平臺(tái)和跨設(shè)備的識(shí)別和連接，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)無(wú)縫閉環(huán)應(yīng)用和效果提升。

構(gòu)建消費(fèi)者360°畫(huà)像，實(shí)現(xiàn)用戶行為洞察智能化、用戶體驗(yàn)個(gè)性化、品牌溝通情感化、互動(dòng)交流適時(shí)化、銷售轉(zhuǎn)化提升及售后服務(wù)人性化和高效化。

打破數(shù)據(jù)孤島，從營(yíng)銷-銷售-售后-復(fù)購(gòu)等環(huán)節(jié)，打造高效的用戶管理體系，構(gòu)建一體化的用戶運(yùn)營(yíng)和服務(wù)體驗(yàn)。

強(qiáng)大的異常和虛假數(shù)據(jù)過(guò)濾、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控機(jī)制，高效確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和應(yīng)用效果，以及確保數(shù)據(jù)安全管理和應(yīng)用無(wú)漏洞。

//有豐富的成功經(jīng)驗(yàn)作為直觀實(shí)力

服務(wù)過(guò)大中型企業(yè)、有可被追溯和驗(yàn)證的成功的CDP案例和經(jīng)驗(yàn)就顯得極具說(shuō)服性。豐富的行業(yè)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)和大型執(zhí)行案例是驗(yàn)證服務(wù)商能力的最直觀證明，也是在選擇服務(wù)商的過(guò)程中最容易被執(zhí)行和證明的標(biāo)準(zhǔn)。

明略科技已深耕大數(shù)據(jù)領(lǐng)域17年，形成深度、領(lǐng)先的行業(yè)know-how，不斷利用成功案例進(jìn)一步沉淀認(rèn)知，進(jìn)而在更多客戶中應(yīng)用推廣，形成正向循環(huán)。

// 以優(yōu)質(zhì)的服務(wù)能力為引擎

CDP包含非常復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景，搭建只是第一步，CDP系統(tǒng)上線之后的持續(xù)運(yùn)營(yíng)和迭代，最高效地用好CDP賦能企業(yè)營(yíng)銷，通過(guò)數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)長(zhǎng)效增長(zhǎng)，才是CDP的核心價(jià)值。很大程度上CDP價(jià)值的高水準(zhǔn)持續(xù)發(fā)揮，依賴服務(wù)商足夠優(yōu)秀服務(wù)運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)和他們所提供的服務(wù)。

// 以可擴(kuò)展性為雙翼

CDP是一個(gè)長(zhǎng)期工程，在搭建的過(guò)程中需要不斷優(yōu)化和調(diào)整，增加適配應(yīng)用場(chǎng)景和功能，所以CDP產(chǎn)品性能和可擴(kuò)展性也是需要重點(diǎn)考量的指標(biāo)。該能力能確保企業(yè)能隨時(shí)隨地接入并整合外部數(shù)據(jù)、打通第三方數(shù)據(jù)生態(tài)，幫助數(shù)據(jù)系統(tǒng)能夠延伸和擴(kuò)展至更多的場(chǎng)景，打破數(shù)據(jù)孤島，賦能企業(yè)的長(zhǎng)效增長(zhǎng)。

當(dāng)然，安全合規(guī)的數(shù)據(jù)能力也成為選擇CDP服務(wù)商時(shí)需要考慮的非常重要的因素。

在數(shù)字營(yíng)銷大趨勢(shì)之下，CDP逐步成為品牌企業(yè)標(biāo)配。明略科技在持續(xù)不斷服務(wù)企業(yè)的過(guò)程中進(jìn)行積累，并提出“腦”+“手”結(jié)合的模式來(lái)幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)全域精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。以CDP為“腦”提供全域數(shù)據(jù)整合分析能力，實(shí)時(shí)感知企業(yè)當(dāng)前狀態(tài)，以MA為“手”提供用戶敏捷運(yùn)營(yíng)能力，給企業(yè)提供實(shí)時(shí)最佳體驗(yàn)，結(jié)合企業(yè)的數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)與運(yùn)營(yíng)情況，為企業(yè)搭建以用戶為中心的全域運(yùn)營(yíng)與增長(zhǎng)體系，幫助企業(yè)持續(xù)增長(zhǎng)。