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AI全面賦能，打破投流素材創作瓶頸

在快節奏的傳播環境中，碎片化的短視頻廣告已成為品牌營銷中的重要手段。爆款短視頻不僅是搶占用戶注意力的利器，更是品牌驅動增長的核心杠桿。

然而，隨著短視頻內容生態的日益飽和，其制作過程面臨著種種問題：創意枯竭導致素材迭代困難，成片制作耗時耗力，以及品牌內容資產由于缺乏管理而被浪費等。這些問題一定程度上限制了短視頻內容的規模化生產與傳播效能。

多模態AI的數據處理和內容生成能力為這一困境帶來了新的可能，明略科技「妙啊」應運而生。從洞察到創作全鏈路賦能，「妙啊」能從爆款視頻中將抽象的“網感”量化為可復用的傳播公式，并依托智能化腳本生成與素材管理能力，讓短視頻創作者得以高效實現創意落地，用優質創意素材助力品牌增長。

具體而言，「妙啊」通過三大核心功能直面創作痛點：

● 靈感激活：

「妙啊」能提供每天內容電商跑量最好的數千條商品素材，并按場景、風格、效果進行精準篩選。當你不確定“什么樣的內容能打動用戶”時，這里的熱門素材會像一面鏡子，照見當下的流量偏好。

● 爆款分析：

基于明略科技自研的超圖多模態大語言模型（HMLLM）進行強化學習與大模型微調，「妙啊」構建了專屬的黃金3秒腳本模型。在對海量爆款短視頻逐幀解析的基礎上，平臺可智能提取爆款視頻中最為關鍵傳播鉤子與情緒共鳴點，為腳本生成提供創意參考。

● 成片創作：

從內容框架到落地成片，「妙啊」還打造了高度自動化的創作體系。廣告主只需上傳文檔或產品鏈接，AI即可自動抽取品牌核心信息生成腳本；在素材不足時，還可調用AI生成的畫面進行混剪，結合自動匹配的語音、臺詞及字幕，助力客戶實現一站式投流素材交付。

作為產品運行全流程的關鍵技術底座，明略科技自主研發的超圖多模態大語言模型（HMLLM）利用超圖構建視頻元素、EEG信號和眼動追蹤數據之間的復雜關系。通過整合不同模態的信息，HMLLM彌合了豐富模態間的語義差距，增強了其邏輯推理和語義分析的能力。HMLLM相關成果已獲國際頂會ACMMM 2024（CCF-A類）收錄，標志著明略科技在多模態領域的技術領先地位。

從效率到范式，助推營銷生態智能發展

無論是數據洞察、腳本生成還是素材落地，「妙啊」的AI能力貫穿創作全流程，大幅縮短了內容生產周期，幫助品牌突破時間、人力與資源的制約，顯著提升電商短視頻內容的生產效率，將爆款素材的規?；a變為現實，為品牌持續注入鮮活的增長動能。

同時，「妙啊」在運行過程中充分尊重人的決策角色，確保人工在關鍵環節中的深度參與。視頻生成的過程中，創作者可以調整腳本方向、優化畫面適配度，以保障最終視頻質量的高度匹配品牌調性與需求。

正是在這種人機協同模式下，「妙啊」推動了傳統依賴人力的素材創作模式向智能化、自動化革新，為行業提供了一條從效率躍升邁向全新范式的技術路徑。

作為AI技術領域的深耕者，明略科技致力于通過鏈接數據，打造可信智能，以賦能組織加速創新、高效運轉。「妙啊」的推出，展現了明略科技以海量數據驅動、以交付結果為導向、為客戶帶來實際價值的技術創新思路，也標志著其在短視頻內容營銷領域開啟了全新里程。

未來，明略科技將持續迭代AI驅動的技術能力與產品形態，助力品牌營銷及更廣泛的智能生態，邁向高效未來。

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相較于廣告語言，消費者顯然更愿意相信“人”的真實聲音——UGC，作為信任經濟的重要載體，通過真實用戶的分享、測評與推薦，UGC為品牌提供了類似“第三方認證”的信任背書。

對于消費者而言，這種基于內容的“口碑效應”有效瓦解了其內心對品牌的心理防線，促使其在UGC內容中認識品牌、相信品牌、為品牌買單。

對于品牌方而言，UGC生態的日漸豐富能夠助力品牌快速擴大聲量、推動實際銷售轉化，并增強消費者信任，形成從強曝光投放到信任資產沉淀的完整閉環。

這種趨勢，正是營銷市場從增量擴張邁向以信任換存量的具象化，也正推動著行業從粗放式曝光爭奪升級為精細化運營。此時，價值遠不止于曝光層面的UGC內容策略的重要性扶搖直上。

那么，品牌應該通過怎樣的UGC策略，獲得實際傳播流量增長，并使其轉化為信任價值？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” —— 找對的人破開圈層

所謂“千人”不是簡單地找一群大博主齊刷刷地推廣，而是基于海量社媒數據，洞察用戶群心理與需求，將單一品牌形象分解為多個相互關聯、功能互補的人設角色 ，形成覆蓋不同用戶圈層、滿足不同溝通場景的“人設生態系統”，以承載多樣化的傳播目標。

這種矩陣打法擁有兩大突出優勢：

圈層滲透：通過賬號角色分工，品牌能夠有效滲透各圈層用戶心智，避免”曝光即流失”的營銷困境 ，并依托最底層的真實用戶實現口碑信任鏈閉環。

定位配合：矩陣賬號能夠承擔起BGC、PGC以及UGC的內容分發任務，通過多賬號協同，立體化用戶對品牌的認知。

需要注意的是，可持續滲透圈層的賬號矩陣的背后必須是真人群體。相比于當下充斥社媒的僵尸賬號發出的純AI生成文本，真實人群的UGC內容才稱得上是真實的聲音，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，達成精準人群之間的高滲透對話。

“千言矩陣” —— 說對的話加深連接

內容的力量不僅在于“誰說”，更在“說什么”“怎么說”，其核心是策略問題。“千言”關注的正是如何針對長期品牌建設、短期事件炒熱等多樣化的傳播目標，并衡量賬號類型特征、傳播平臺趨勢熱點、垂直興趣關鍵詞等多個維度，制定精準有效的內容策略，指導可信內容生態建設，實現與用戶的深度連接。

在這一過程中，AI技術的深度參與正起到關鍵作用。大模型能力能夠充當內容策略的智能靈感庫，從學習圈層語言、基于垂直知識庫的內容創意發散，到優化軟植入表達技巧，再到基于高互動內容的歸因學習，AI不僅為內容策略提供創新靈感，還顯著提升了內容設計的效率與圈層適配性。

在用戶需求顆粒度細化與圈層分化加劇的社媒環境下，借助垂直圈層滲透，實現內容與需求精準匹配，讓用戶從”被動接收”向”主動認同”遷移，不僅能幫助品牌高效承接短時流量，更能通過情感共鳴與價值認可，為品牌沉淀口碑與信任資產，筑基長效增長。

我們以小米的賬號及內容生態為例，進行案例拆解：

• 以“小米公司”為首的品牌和子品牌賬號，負責官方發布和品牌故事等權威與文化兼具的內容，完成品牌價值輸出底座的建設；同時，小米各個子品牌官方賬號還會基于營銷事件進行活躍互動，營造品牌“活人真實感”；

• “小米手機的日常”“小米情報局”等產品及個人IP賬號積極與用戶對話，以親切真誠的形象，建立品牌人格化布局，并通過互動玩法、衍生內容、幕后花絮等創意內容，側面完善潛在粉絲層對于品牌形象的立體認知；

• KOS/KOE賬號則專注區域生態，通過門店活動、優惠信息、區域限定等內容方向，激活特定區域的生態活力，以點狀活躍促成網狀覆蓋；

• X賬號群包括垂直領域、興趣標簽賬號，如關注小米系統的“好像是小鄭同學”，專注汽車改裝的“奔米之家”，他們契合不同圈層關注點的差異，進一步精細化垂類內容的傳播方向，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”，通過分享產品體驗、事件觀感等UGC內容，成為賬號矩陣中最龐大、最真實、最具情緒感染性的高活傳播因子；

多個層級環環相扣，最終構建出覆蓋面廣、滲透力強、功能豐富的矩陣。

小米的賬號矩陣為其打通用戶心智鋪設了四通八達的管道系統，內容的輸出、流量的涌入都在此基礎上順暢展開。隨著對真實用戶對其內容的認可不斷提升，小米旗下產品的銷量迎來新漲幅，大家對于小米的期待和信任也在日益增強。今年315期間小米CEO雷軍評論區成“衛生巾”許愿池，更足以說明品牌信任感對于全線業務的深層價值。

可見，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。如此一來，從傳播的增長到信任資產的沉淀，便不再是一場單向獨白，而是一場多頻次、高質量的對話。

DOMO多謀引擎

撬動以真實性為基礎的長效增長

那么，“千人千言”的完整生態如何構建？明略科技的DOMO多謀引擎提供了全面支持。依托秒針系統的社媒數據洞察與明略科技領先的AI大模型技術，該解決方案通過四大環節重構UGC內容生態，使其既保有真實感，又能精準滲透目標圈層，實現流量增長與信任傳遞的雙重價值：

• 數據驅動決策

通過社媒營銷洞察AI助手魔方pro的海量社媒數據，深挖消費者需求，定位核心機會點。

• 賬號資源配置

依托豐富的真人賬號資源，進一步完善覆蓋大眾市場到細分圈層的“千人”賬號生態，提升圈層滲透率。

• 內容策略生成

基于魔方pro的洞察數據，明略科技自研Agent能夠匹配熱點話題與平臺特性，動態生成內容策略及黃金內容公式，降低創作門檻，提高產出效率，充盈“千言”內容生態。

• 效果持續優化

通過數據回溯和互動追蹤，反哺Agent策略更新，形成“產出-投放-反饋-再產出”的良性循環。

短效曝光轉化瓶頸日益凸顯的環境下，營銷走向了一條更需要耐心的道路：用真實換信任，用信任換長效增長。在消費者對營銷套路“祛魅”的今天，明略科技通過DOMO多謀引擎解決方案，以強大的數據洞察和AI技術能力，深化AI Agent在UGC內容策略場景的垂直應用，持續助力品牌解鎖真實聲音的可持續增長力，突破流量困境。

掃描下方二維碼，免費解鎖您的專屬內容策略密碼！明略科技DOMO多謀引擎基于最新社媒數據和小紅書熱點，為您從小紅書熱搜預判到黃金內容公式，從熱點評分指南到爆款熱點示例進行全面解讀，呈現品牌專屬加熱秘訣！

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鯨鴻研究院聯合MorketingResearch的調研顯示，18-30歲新青年群體更看重”品牌真實性”而非”知名度”，超八成受訪者因”用戶真實體驗”而產生購買行為。

可見，如小紅書上的”種草”筆記、抖音上的”拆箱測評”、B站的”真實體驗”等傳達用戶真實聲音的UGC內容正有效影響消費者心智并主導消費決策。同時，這也為品牌提供了一個低成本、高效率的信任構建與影響力放大路徑，推動品牌信任資產沉淀，提高心智占位，撬動長效增長。

從認知到實踐，DOMO多謀引擎應運而生

隨著UGC內容逐步成為品牌資產的重要組成，如何系統化地獲取、再構建UGC內容生態，拉爆現象級的熱度，一直是品牌方面臨的實操難題。在此背景下，明略科技正式推出新一代營銷智能解決方案——DOMO多謀引擎。該解決方案秉持”讓消費者的真聲音成為品牌傳播真流量”的核心使命，通過社媒數據洞察與AI大模型技術的雙重驅動，搭建覆蓋不同用戶圈層的“千人矩陣”和動態生成內容策略的“千言矩陣”，實現UGC內容有效傳播，破局實操困境。

< 千人矩陣 >

即依托真實的人，形成覆蓋不同用戶圈層、滿足不同溝通場景、承載不同品牌傳播目標的“人設生態系統”，拓寬品牌認知的范圍，構建口碑信任鏈。

< 千言矩陣 >

即從賬號特征出發，結合社媒營銷洞察AI助手魔方pro解析出的平臺趨勢與產品賣點，利用AI Agent動態生成定制化內容策略。再基于真人賬號輸出差異化內容，從情緒共識到個性化敘事，全面觸達高潛圈層，建立深度情感聯結。

通過雙矩陣，DOMO多謀引擎“找對的人，說對的話”，幫助品牌方實現多賬號快速搭建與內容精準運營，達成內容驅動轉化、用戶驅動增長的營銷閉環，并為復購與長期忠誠度打下基礎。

大數據+AI Agent，兩大技術賦能策略靈感

< 大數據筑基 >

多謀引擎以社媒營銷洞察AI助手——魔方pro的數據洞察分析能力為核心，精準拆解行業競品內容策略，深入學習平臺算法邏輯，增強其在平臺上“被看見”的能力。并著力構建包括食品飲料、美妝、3C等在內的垂直行業知識庫，實時匹配平臺熱點趨勢和用戶搜索意圖，為賬號人設打造和內容策略生成提供數據支持。

< AI智策生成 >

依托明略科技領先的AI大模型技術，多謀引擎實現從深度用戶洞察到專屬內容策略生成的全面賦能。例如，通過AI decoding深度解析行業熱點、定制化AI Agent自動生成針對不同TA、不同周期的內容策略建議，為UGC內容生態建設點亮靈感。

提質保效，三大價值突破賦能品牌增長

< 定制化賦能 >

針對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行建議。通過AI技術賦能，顯著降低內容運營成本，提升營銷投資回報率。

< 一站式服務生態 >

多謀引擎提供覆蓋“社媒數據洞察→AI策略靈感→千人千言矩陣構建→素人內容分發→評論監測維護”的全鏈路服務，讓每一篇圖文和視頻都能精準匹配細分場景與目標受眾，觸達消費者內心，建立真實可信的品牌形象。

< 革新連接方式 >

多謀引擎在品牌與素人創作者之間建立穩定的長期合作機制，將素人營銷從”碎片化嘗試”轉變為”體系化運營”的重要組成部分，為品牌在社交媒體時代的長期增長提供了穩定支持。

如今，消費者將信任建立在”真實”這一樸素標準上，以真實聲音為核心的UGC已經轉變為品牌與消費者間的新興連接方式。作為國內領先的數據智能軟件和企業級Agent提供者，明略科技憑借數據洞察與AI技術的深度融合，前瞻性打造DOMO多謀引擎解決方案，深化AI Agent在UGC內容策略場景的垂直應用，幫助品牌在加速曝光轉化的同時，實現社媒環境下的口碑沉淀與信任資產積累，有效突破傳統營銷的增量邊界，實現心智份額與市場份額的可持續增長，持續引領新一代營銷范式的變革方向。

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通過將 AI / LBS / 隱私計算技術 創新應用于線下測量場景，明略科技 針對這一連串關于 效果評估 的追問，給出了科學的答案。

| 線下活動效果評估：從參與到轉化

LBS定位技術，是通過GPS、Wi-Fi、基站等方式，根據用戶地理位置信息提供的相關服務，廣泛應用于交通、物流、本地化服務等場景，具有實時性、精準性、靈活性等特點。

在線下活動效果評估場景，明略科技的線下測量方案融合LBS技術+隱私計算技術（PN轉譯DID），通過 精準的人群圈選和到店匹配，業務部門可以依據科學的數據，包括 活動熱度、到店/成交轉化貢獻，以及對比控制組的到店人群增量及CP增量成本，了解活動對到店客流和成交量的實際貢獻，從而優化活動策略，提升轉化效率。不僅適用于 車展，也適用于 靜展、外拓支持 等多種線下活動。

案例：某車企在一次車展活動中，通過明略科技的活動效果評估方案，發現活動吸引了大量潛在客戶到店參觀，但最終成交率并未達到預期。進一步分析發現，活動現場的接待流程存在問題，導致部分潛在客戶流失。通過優化接待流程，增加銷售人員對潛在客戶的跟進力度，最終車企提升了活動的轉化率。

| 線下廣告評估：從曝光到到店

如何確保線下廣告投放精準觸達目標受眾？相比傳統的可見區域剔除計算，明略秒針OTC算法（opportunity to contact）能夠精準識別真正觀看線下廣告的觸達人群，例如在該場景下極少關注戶外廣告的人群，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。

通過設置曝光組VS控制組，評估線下廣告對到店引流的貢獻度，從而幫助車企優化廣告投放策略，提升費效比。

案例：某車企在全國范圍內投放了大量的戶外廣告，但難以評估廣告的實際效果。通過OTC模型，結合經銷商門店地址與大數據做設備匹配，圈選出廣告觸達人群后，再通過LBS數據匹配，將廣告觸達人群與到店客流進行關聯，該車企最終得出廣告觸達且到店的人數，以及廣告到店率等關鍵指標。

| 客流監測管理：從數據到洞察

客流管理是車企實現長期營銷目標的重要手段。線下門店不僅要遵循品牌標準SOP，也要根據每家店的實際情況，辯證地用數據分析不同點，打造門店專屬精細化運營節奏。目前，客流量統計方式大多只能識別批次，準確率較低，無法識別首次、二次等細分客流類別，無法滿足精細化運營的需求。

明略科技AI BoX本品客流監測，通過基于ReID技術的人形軌跡追蹤算法，幫助車企了解門店的 過店量、進店人次、體驗時長、交易轉化率等 關鍵指標，在入店客流分析、多店客流對比分析、人群在店內的熱力分布與動線流向分析等場景，為車企優化門店運營策略提供科學參考。

案例：通過對某汽車品牌門店的客流監測，車企發現某款車型的展示區域顧客停留時間較長，但最終成交率較低。通過進一步分析，車企發現該車型的配置說明不夠清晰，導致顧客無法全面了解產品優勢。由此，車企優化了該車型的展示方式，并增加了銷售人員對該車型的講解力度，為該車型的銷售轉化率帶來有效提升。

從喧囂到精準，車企營銷的數字化轉型勢在必行。明略科技汽車行業線下測量解決方案，通過數據驅動、精準評估和持續優化，愿助力更多車企提升營銷效率，實現業績長虹。

?? 每天生產100條內容，爆款全靠“玄學”；

?? 熱點永遠追不上，用戶興趣像謎團；

?? 困在“寫稿-改稿-投放-復盤”的死循環，

ROI越算越絕望……

沒有洞察支撐的內容投放，其實是一場豪賭。

• 如何獲得更精細的消費者洞察？

一是解碼內容詞元，從客觀內容看廣告創意內容的描述對象；二是激發受眾反饋，把握不同的消費者看到相同內容的主觀感受差異；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容的差異化要求。

基于這一邏輯，insightFlow CMS內容營銷平臺 ，從內容洞察、內容策略、內容選題、內容生成四大模塊，進行深入的內容分析。借助多模態大模型AI技術解碼，針對不同品牌的價值觀、視角，實現有針對性、精準化的內容生成。

01

AI解碼好內容，從多維數據中找到發力點

過去，企業依賴于人工拆解視頻內容，維度較為單一，如文案拆分、tag選取等，大量視頻、畫面、語音中的隱藏價值被浪費。

如今，借助多模態大模型，insightFlow CMS 能夠對視頻、圖片、語音、文字等多種形式的內容進行深度解碼，提煉關鍵信息，讓數據洞察成為“行動指南”，直接指導腳本優化。

02

統計現象→歸因公式，建立可復制的爆款模型

傳統數據復盤只能回答“什么內容火了”，卻很難理清“為什么火”。insightFlow CMS能夠對解析后的內容標簽進行歸納統計，結合平臺的相似內容，總結出創造爆款內容的“黃金公式”：

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

在“黃金公式”中，X是話題熱度、文案風格、畫面節奏等變量，Y是[互動數]或其他以測算為目標導向的數值。

從人群或者場景出發，通過算法進行各變量因子之間的最佳組合值，用戶畫像故事或內容策略得以科學生成。通過這種歸因方式，建立可復制的內容生成模型，爆款帖子不再是“玄學”。

• 如何判定內容優質與否？

明略科技旗下秒針營銷科學院通過研究美妝、食品飲料、快消等幾十萬行業客戶案例，總結出優質內容“四有三友好”原則：

• 創作側，好內容需要具備和用戶“有關系”、對用戶“有好處”、讓用戶覺得“有意思”，對內容“有期待”的“四有”原則；

• 傳播側，好內容則需要滿足和平臺“算法友好”“圈層習慣友好”“語境友好”三大原則。

基于“四有三友好”原則，insightFlow CMS進一步總結出“黃金32條”方法，專注優化品牌文案和視頻的開場3秒，使產品展示更吸引用戶，提升內容在社交平臺的競爭力。

03

結合品牌價值觀，打通創意落地最后一公里

在內容生成環節，insightFlow CMS 依托強大的AI大模型能力，支持文案、圖像、視頻等多種形態的內容生成。

無論是小紅書文案、品牌策略，還是創意 brief，系統都能高效輸出，已經在實際投放中取得了顯著效果。

在某品牌投放中，insightFlow CMS 生成的內容互動量提升了12%，73%的帖子高于歷史賬號發帖平均互動量。

在20世紀末至2025年期間，中國社交媒體經歷了從無到有的發展，從最初社交功能為主的媒體，演變為集合社交、內容和電商等服務的綜合平臺。隨著人工智能（AI）技術的發展，憑借龐大的用戶規模和多元化的功能，如今的社交媒體已經不僅僅是人們分享生活的地方，更深刻影響著品牌營銷策略。

社媒是不斷變化，極其復雜的場域，為了幫助企業更好的了解社媒變化，制定科學策略，秒針系統自2020年起，連續六年發布9份研究報告，研究社媒最新變化和熱點，指導品牌方的社媒策略與行動。

2025年2月，中國廣告協會聯合明略科技旗下秒針系統、秒針營銷科學院，聯合發布《明勢· 取道·優術，2025重獲品牌主權——中國泛社交媒體趨勢白皮書2025版》（以下簡稱《泛社媒趨勢白皮書》）?！斗荷缑节厔莅灼吠ㄟ^秒針系統魔方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、社媒人群趨勢、社媒平臺趨勢、社媒達人趨勢和社媒內容趨勢等多維度，深度解析了品牌如何在AI發展新形勢下明中國社媒發展之勢、取企業“自主策略”之道、優企業“自有能力”之術，助力企業更好洞察2025社媒趨勢，重獲品牌主權！

明勢｜中國社交媒體生態發展之勢

1.  投資引領，功能全面，重要性不容忽視：社媒營銷功能集“品牌+種草+轉化”三位一體

《泛社媒趨勢白皮書》顯示，2025年企業社交媒體營銷投入預期增長10%，增速高于整體營銷預算增速，承載功能從單一品牌曝光擴展至“品牌+種草+轉化”三位一體。這表明社交媒體社媒在中國企業市場營銷中的重要性繼續提升，社媒營銷工作復雜性增強，能力挑戰更大。

另一方面，在互聯網營銷投資趨勢中，社媒相關的“資源類型和廣告形式”增投意愿最高，種草平臺、社交電商、短視頻、視頻號和KOL合作等成為重點投入領域。

2.  生態復雜性加?。荷缃怀蔀楸貍鋵傩裕N草成為內容底色，電商化成為目標

2025年，是社交媒體營銷的“全域融合”關鍵點。

隨著社媒平臺的發展日趨成熟，全網用戶規模增幅已趨于穩定，整體呈生態泛化發展，其中核心平臺呈現出全鏈路化。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整策略為興趣內容電商化；小紅書繼續發力種草經濟，強調生活方式內容電商化…這些核心平臺均致力于打造社交/內容電商綜合場域，社交及內容交互的同時，積極進行電商轉化。

對品牌而言，平臺數量增長、形式多樣和定位差異，為增長帶來契機的同時也因為各平臺規則、算法割裂以及供需失衡等問題，需應對更復雜的營銷環境。其中，供給側的頭部平臺/達人掌握“流量主權”，高速發展；需求側的大量投資企業（品牌方）則遭遇ROI天花板，陷入增長困境。

面對失衡的社媒生態，企業要加強整體性品牌“自主策略”搭建，建設品牌可控的“自有能力”，重獲品牌主權！

取道｜多維度升級企業“自主策略”之道

社交媒體的供給側（頭部平臺及其中達人）擴張迅猛，而需求側（企業）的ROI卻逐漸陷入瓶頸。這種矛盾不僅導致社媒投資效率下降，也迫使品牌方必須重新審視和革新營銷策略。與此同時，用戶行為也在發生顯著變化。跨平臺用戶特征愈發明顯，消費者正從傳統的大眾平臺向高性價比平臺（如拼多多）、深度內容平臺（如播客）以及AI社交平臺（如Soul和DeepSeek）遷移。

面對營銷生態失衡和用戶行為演變的雙重挑戰，《泛社媒趨勢白皮書》從多維度的科學布局出發，基于品牌獲益的核心目標，結合用戶行為、平臺特性、達人趨勢及內容方向等四個維度，幫助企業構建科學的營銷方法，實現FROM-TO策略升級，穩固重獲品牌主權：

1. 人群趨勢：FROM “受眾” TO “圈層”

傳統目標人群（TA）策略面臨著在不同平臺間是割裂狀態的困境，已無法滿足企業社媒傳播的精細化需求。如何定義，識別，洞察并觸達到契合品牌的跨平臺社媒人群？秒針圈層數據庫顯示，企業需轉向基于興趣和價值觀聚合的“圈層”策略，解決不同平臺人群方法論割裂的問題，從而實現對核心人群“固圈”，對目標人群“擴圈”，對泛人群“破圈”，幫助企業實現“規?；珳省薄?/p>

2.  平臺趨勢：FROM “集中頭部” TO “兼顧潛力/新小媒體”

《泛社媒趨勢白皮書》基于對社交媒體市場的觀察，總結出三類趨勢平臺：頭部核心平臺 、趨勢高潛平臺 、圈層小眾平臺。報告建議，品牌方用大數據構建品牌立場的“精算體系”，結合平臺洞察，指導預算，從而避免頭部平臺“數據奪權”，兼顧潛力和新小平臺的機會。其中：

< 頭部核心平臺 >

○ 趨勢：紅書 . 抖音 . 微信 . 快手 . B站 . 微博這6個核心平臺發揮各自優勢構建全鏈生態，開啟個性化自主電商模式，整體格局相對穩定。抖音和小紅書以同比增長高達9%的增速仍引領用戶增長。

○ 營銷建議：在2025年小紅書和視頻號開啟自主電商，抖音和微博強化內容價值，B站以年輕優勢打造深度心智影響力…面對核心平臺的不同定位和策略調整，品牌應根據不同平臺進行差異化深耕，如抓住小紅書搜索紅利，強化客戶種草體驗；抖音做復合型帶貨，通過內容打造情緒共振，打通線上線下，達成生意增長。更多核心平臺2025年營銷行動建議歡迎掃描尾部二維碼領取哦。

< 高潛力平臺 >

○ 趨勢：如何避開社媒營銷內卷？《泛社媒趨勢白皮書》建議核心平臺之外還要尋找高潛力平臺，通過用戶和創作者的數據表現，秒針系統快速挖掘四大高潛平臺：AI社交類，播客類 ，平價電商類 ，質價比電商類。

○ 營銷建議：四大高潛平臺的快速崛起是AI社交、悅己學習、消費降級和追求質價比等“消費趨勢”的結果。因此品牌方在前瞻布局高潛力平臺時要順應滿足各平臺“消費趨勢”瞄準，如布局AI社交平臺（如DeepSeek、豆包等）要瞄準年輕用戶的情感陪伴需求，探索興趣匹配AI社交新場景；悅己學習平臺（如小宇宙、喜馬拉雅等）要緊跟消費者開始注重學習、愉悅自我的趨勢。

< 小眾平臺 >

○ 趨勢：消費者興趣需求細分化，小眾APP成為圈層營銷新切入口。圈層APP不僅是深入的文化載體，也是集中的交流場域。在這里，黑話滿天飛，能進來的都是buddy。秒針系統發布的《中國消費者興趣圈層全景圖 2024Q3》同樣顯示出了當用內容凝結用戶時，隨著消費者興趣圈層流動，不斷有小眾APP崛起。

○ 營銷建議：在當今細分化的社交生態中，深耕興趣的小眾圈層APP正成為品牌營銷的新戰場。以寵物圈層為例，像寵胖胖、波奇寵物、人人寵等APP，憑借精準的用戶定位，為品牌提供了與寵物愛好者深度互動的機會。

同樣，在動漫圈層，第一彈、半次元等APP聚集了大量動漫愛好者，品牌借助二次元文化，推出聯名產品或主題活動，精準觸達目標受眾。

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好者直接對話的渠道，通過組織線下活動或發布專業內容，品牌不僅能鞏固核心用戶，還能拓展潛在市場。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點，實現了精準營銷與品牌拓展的雙贏。

3.  達人趨勢：FROM “外部KOL” TO “內外KOX”

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

對于品牌而言，面對達人生態中因頭部資源價格較高帶來的成本壓力，應以“品牌利益”為導向，構建多維的達人矩陣，加速品效一體化：

? 內部擴-免費BGC：老板+渠道+銷售+員工+會員等，全員營銷，需解決管理問題

? 外部養-低粉UGC：挖掘培養低粉真人消費者，以量取勝，需解決來源與運營問題

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

4.  內容趨勢：FROM “求爆文” TO “有效好內容”

與“內容”相關的各種問題，成為社媒營銷最主要挑戰。在社交媒體中，高流量就是好的品牌內容嗎？在海量多源的發布環境中，不符合用戶心智的品牌內容算有效么？可以直接跨平臺間使用相同內容嗎？如何與時代共振，用“情緒價值”驅動內容呢？社媒營銷，對作為甲方企業的“內容能力”提出了空前高的要求。

要提升內容能力并抓住趨勢實現高增長，企業必須學會“與時代共振”，用“情緒價值”驅動內容。隨著生活水平的提高，年輕人對能夠激發情感或心理體驗的營銷內容表現出濃厚興趣，如“陪伴”“治愈”“激勵”“共情”等。

無論是通過正向情緒的“共情內容”（如中國力量、文化自信、突破自我）激發民族自豪感和自我認同，還是通過負向情緒的“治愈內容”（如松弛感、歸屬感、安全感、認同感、新奇感）滿足對陪伴和療愈的需求，情緒價值在社媒內容營銷中都扮演著重要角色。因此，“情緒價值”在2025年將繼續成為品牌營銷的核心命題。

優術｜重構新工作流，優化社媒“自有能力”之術

縱觀社媒10余年的發展歷程，秒針營銷科學院認為：不同于廣告營銷的底層邏輯，社媒營銷的起點是內容，適合的也是內容化的營銷而非生硬的廣告，這自然也對企業的工作流程及能力提出了不同的要求。

在當前中國企業“社媒營銷工作流“高度依賴外部能力（如代理/平臺/第三方）的前提下，以現有能力為主，AI帶來的不是挑戰，而是新的機遇及優化工作流。隨著AI”生成式營銷時代“的到來，AI更是進入社媒營銷工作流，全面重構營銷組織的生產關系?；?023-2024年，中國市場涌現的大量企業在社媒營銷領域應用AI技術及大數的優秀案例，我們發現以下這些成功的探索：

? 提升了企業社媒營銷生產力

? 改變了企業社媒營銷生產關系

? 領先企業的社媒營銷，形成人+AI的新型工作流FLOW

根據以上企業社媒體營銷主權缺失的底層原因和AI崛起帶來的成功經驗，《泛社媒趨勢白皮書》提出在AI時代，企業需要insightFlow方法論，構建人+智能體協同的新一代工作流，把外部能力升級為品牌可控制的自有能力：

? 起點：基于大數據AI洞察+輸出策略的智能體

? 應用：基于AI技術，定制社媒內容生成智能體

? 閉環：以一方知識沉淀為目標，用監測+評估智能體不斷優化

未來，這將成為中國企業社媒營銷的重中之重。

中國社交媒體環境還在技術和創新驅動下不斷演進，企業在布局社媒營銷的同時也應及時把握市場變化趨勢，提前掌握潛在發展方向，從而重獲“品牌主權”，最終實現生態參與方共贏！

因篇幅所限，本文僅呈現部分要點，獲取140頁完整版《明勢. 取道. 優術，2025重獲品牌主權——中國泛社交媒體趨勢白皮書2025版》完整報告，歡迎掃描下方二維碼領取。

*歡迎轉載或引用，請及時與我們聯系，并注明出處“秒針系統《中國泛社交媒體趨勢白皮書2025版》”。

據悉，本次會議共收到4385篇有效投稿，其中，1149篇論文被接收，174篇論文被評選為Oral，最終僅26篇獲得最佳論文提名。

什么是ACMMM會議？

ACMMM會議是由國際計算機學會（ACM）主辦的多媒體領域的頂級國際學術會議，同時也是中國計算機學會推薦的A類國際學術會議（CCF-A）。自1993年舉辦以來，今年是第32屆。會議議題涵蓋多媒體計算的各個方面，如多媒體內容分析、多媒體檢索、多媒體安全、人機交互、計算機視覺等。

明略科技多模態團隊斬獲ACMMM全球頂會“最佳論文提名”

針對當前AI領域在視頻內容理解方面主要聚焦于客觀層面，缺少主觀層面的測量標準，以及機器模擬人類主觀感受的有效手段的發展情況，明略科技的最新研究成果整合腦電、眼動信號等多種非標模態，構建了全新的多模態大語言模型范式，在機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（超圖多模態大語言模型：應用腦電和眼動模態來評估異質人群觀看視頻時的響應）

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

論文摘要：對視頻創意和內容的理解往往因人而異，不同年齡、職業和性別的人的關注點和認知水平也存在差異。目前缺乏這方面的研究，沒有可以進行評測的基礎，大多數現有的基準都存在幾個缺點：

1）模態數量有限，題目多為選擇題，難以測量邏輯推理過程；

2）視頻中的內容和場景過于單調，僅涉及到對視頻內容的客觀描述。

為了彌合與實際應用的差距，明略科技引入大規模的視頻主觀多模態評估數據集Video-SME。通過收集不同人群在觀看相同視頻內容時腦電圖 （EEG） 和眼動追蹤區域的真實變化，設立了新的任務和協議，分析和評估不同受試者對相同視頻內容的認知理解程度。

依托新的評測標準，明略科技創新研發了超圖多模態大語言模型 （HMLLM），探索不同人口統計、視頻元素、腦電圖和眼動追蹤指標之間的關聯。HMLLM可以彌合豐富模態之間的語義差距，并集成幀與幀之間的信息以執行邏輯推理。明略科技在Video-SME和其他基于視頻的生成性能基準上設計了實驗，大量實驗評估證明了該方法的有效性。

什么是人的主觀感受？測量不同人群觀看廣告視頻的主觀響應有何意義？

人在觀看廣告視頻時，對于素材元素的認知程度、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、身份的人群都會有所不同。

如果機器能夠模擬不同人群觀看廣告視頻時的不同主觀感受，那么相當于可以對廣告視頻的內容、創意等進行有效的測量，指導廣告成片過程，節省廣告投放成本。

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

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

讓機器學習、理解和模擬人類的主觀感受，可能是賦予機器主觀意識的開端。明略科技提出的新基準Video-SME有望成為該領域的新起點，標志著機器對視頻的理解從客觀維度向主觀維度的轉變。作為一種全新的范式，明略科技多模態大模型HMLLM的研發，致力于為該領域研究人員解決非標準模態問題提供寶貴經驗與啟示，從而促進大模型領域向人機協同的美好未來邁進。

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

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 生成式營銷落地的六個體系架構思維：

• 架構思維一：?知識合庫還是分庫？
• 架構思維二：?長文本還是檢索增強問答？
• 架構思維三：?思考系統的切換還是延續？
• 架構思維四：?黑盒分析還是白盒分析？
• 架構思維五：?先規劃平臺還是單點應用？
• 架構思維六：?分析重要還是生成重要？

02 生成式營銷的三個前沿方向：

• 前沿方向一：?結果監督維度的豐富性
• 前沿方向二：基于過程監督獎勵的驗證器（Verifier）與最優過程探索策略
• 前沿方向三：自學推理過程，將推理的思維內隱化到模型中

01 生成式營銷落地的六個體系架構思維

過去一年，很多企業做了大量嘗試，我們和企業交流時發現一個問題：做demo的時候“一馬平川”，一周就可以出效果，但真正落地的時候“舉步維艱”，半年都上不了線。為了解決這類問題，大家的共識是：生成式營銷的落地需要體系架構思維。

體系架構思維一：?知識合庫還是分庫？

在人人都可以搭建大模型智能體的時代，上傳一個產品文檔，寫一個prompt，大模型的回答可以做到精準無比。當產品從一個變成十個時，大模型就從精準無比變成了胡言亂語。這是什么原因造成的呢？

一句話概括，信息濃度決定問答準確率。

只有一個產品時，單一產品信息濃度是100%；十個產品時，單一產品信息濃度會被稀釋為10%。當問到A產品信息時，其它產品還會來“搗亂”，大模型的準確率自然而然就下降了。

通過上面的例子，我們可以思考，精準問答場景，適合采用合庫思維，還是分庫思維？

合庫思維是指把所有的產品放到一個知識庫；分庫思維是指把A產品放在A的知識庫，B產品放在B的知識庫，A產品的問題到A知識庫找，B產品的問題到B知識庫找。顯然，分庫思維更適用于精準問答場景。

當品牌方進行雙十一活動策劃時，需要用到各種知識庫，比如秒針系統有Media的知識庫，Social的知識庫，電商、私域、線下廣告的知識庫。合庫思維更適用于創意探索場景，更容易找到創新點，生成的報告也會更加完整。

總的來說，數據的組織形式，決定了業務效果。

?體系架構思維二：長文本還是檢索增強問答？

與此同時，數據的提取形式，也決定了業務效果。

以知識問答為例，一種方式是長文本問答，另一種方式是檢索增強問答。

長文本問答，指把100頁的文檔丟給大模型直接回答；檢索增強問答，指從100頁的文檔中提取2頁與問題相關的信息丟給大模型。如何在這兩種方式中選擇？主要依賴于企業的業務場景。

長文本問答方式，更適合全文總結場景。比如總結100頁文檔的核心信息，或分析本周周報與上一周相比的進展。

檢索增強問答方式，則適用于精準問答。比如100頁的產品手冊中包含產品介紹、功效、使用方法、原理、注意事項、售后服務等。當用戶咨詢產品功效時，只需找到相關的2頁丟給大模型，無需閱讀100頁。它的優點是準確率更高，且成本更低。因為如果閱讀100頁信息，其它98頁對相關的2頁內容反而會產生干擾。

體系架構思維三：?思考系統的切換還是延續？

提到思考系統，我們可以聯想到最近爆火的OpenAI o1模型。OpenAI o1模型在美國數學奧林匹克 (AIME) 預選賽中躋身美國前500名學生之列，在競爭性編程問題（Codeforces）中百分位排名是89%，并在物理、生物和化學問題 (GPQA) 基準測試中超越人類博士級水平。

為什么它會獲得這樣好的成績？原因是o1采用了體系思考的模式。在訓練與推理階段，思考計算的時間越長，模型的準確率就會越高。

同時，o1模型的發布將《思考：快與慢》這本書帶入大眾視野。書中提到人類有兩種思考模式，分別是系統1和系統2。系統1指的是快思考，類似于直覺思考；系統2指的是慢思考，是有意識、深思熟慮的思考。就像我們解最后一道數學大題時，要理解問題、分析問題、拆解步驟，進行推理，才能得出答案。

接下來，我們就來介紹與思考系統相關的體系思維。

還是從最簡單的選擇題開始。讓大模型執行分類任務，判斷帖子屬于ABCD哪一類，是做大模型應用的常見問題。

通過實驗，我們發現一個非常有趣的現象：如果先選擇結論后分析原因，大模型的答案往往飄忽不定，結論選A，分析后的答案選C；如果先分析原因后選擇結論，分析與結論往往一致。這是什么原因造成的？

回到剛才提到的思考系統，人類在做一道選擇題時，系統1的思維模式是下意識地先給結論，告訴你這道題肯定選A；當我們采用系統2的思維，一步步拆解后會發現答案應該選C。

所以結論的不一致是因為我們的大腦進行了系統1與系統2思維模式的切換。大模型也是類似的道理?；?strong>于分析給出結論，答案的一致性、可靠性會更好，因為始終處在同一個系統思維模式里。

?體系架構思維四：?黑盒分析還是白盒分析？

我們經常收到企業市場部的需求，洞察100篇帖子中的內容策略。最簡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；缺點是可解釋性較差，難以給出結論背后的原因。

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，而是先輸出ABCD等所有特征，然后通過小模型采用聚類分析的方法統計ABCD哪些權重更高，最后再輸出內容策略。白盒分析的好處是可解釋、可回溯。大模型給出的結果基于ABCD權重最高的元素而產生，并且還能找到ABCD的原帖進行分析。因此，白盒分析更適合做定量、可解釋、可回溯的分析。

?體系架構思維五：先規劃平臺還是單點應用？

前面我們講到數據的組織形式、提取形式決定了業務的最終效果。同樣地，只有確定了業務目標，才能更好地定義效果、數據與訓練方法。所以，業務優先、目標優先，是更加落地的方式。相比平臺式的規劃，在實戰中，我們通常建議企業優先選擇單點。

在幫助企業客戶落地的過程中，我們有四層單點應用的業務目標。

• 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、總結內容核心信息等等；
• 第三層是策略生成，不僅可以應用于營銷內容生成，還可以應用于選品、產品研發策略制定等等；
• 第四層是內容生成，即AIGC，包括文案、圖片、視頻等多種內容形態。

體系架構思維六：分析重要還是生成重要？

上午場明略科技集團創始人、董事長兼首席執行官吳明輝提到了奧運營銷大學生素人發帖的例子，這些學生利用明略科技提供的SocialGrow、SocialX、小明助理等AI工具，通過挖掘奧運熱點來指導創作方向，在生成海量內容后，從中挑選出優質帖發布，并進行了監測與調優，形成了一個正向的創作循環。

整個過程共計發布了1237篇帖子，總互動量23萬+，爆帖率15%。值得注意的是，一些學生的粉絲只有幾十個，但小紅書單帖互動最高做到了7萬+，抖音單帖最高互動做到了6000+。

通過上面的例子可以看出，分析和生成結合起來更重要。分析的產出可以作為生成的輸入，帶來更好的內容效果。這也是InsightFlow CMS（洞察驅動的內容管理平臺）背后的思考邏輯。

02 生成式營銷的三個前沿方向

生成式營銷有很多前沿的研究主線，其中一條，我們可以沿著OpenAI o1模型的思路進行探索。o1的發布引用了OpenAI的一篇文章《Let’s Verify Step by Step》。這篇文章提出了兩種獎勵機制，結果監督的獎勵機制和過程監督的獎勵機制。

通過這兩種獎勵機制，o1模型在數學領域有了大幅提升。我們認為，這兩種監督獎勵方式對生成式營銷的研究也有啟發。圍繞這個思路，我們將闡述以下三個生成式營銷的前沿研究方向。

生成式營銷前沿方向一：?結果監督維度的豐富性

這一研究方向主要借鑒明略科技在ACMMM，以及Adobe在ICLR人工智能頂會發布的論文，闡述未來大模型輸出結果的豐富性。

目前，大模型輸入的內容形態有視頻、語音、文本，輸出的主要是文本，未來在營銷領域會有怎樣的變化？

1. 輸入層引入圈層人群，例：提問不同圈層的群體對同一廣告視頻、短劇是否感興趣？
2. 輸出層引入感觀指標，例：包括腦電、眼動等指標，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，眼睛主要關注哪幾幀畫面？
3. 輸出層引入效果指標，例：不同類型受眾對廣告視頻的點擊率與完播率如何？

通過引入感觀指標、效果指標，我們在豐富大模型輸出維度的同時，還可以輔助企業優化內容策略。

生成式營銷前沿方向二：?基于過程監督獎勵的驗證器（Verifier）與最優過程探索策略

這一方向主要借鑒Google DeepMind 8月發表的兩篇文章。

基于過程監督獎勵的驗證器，類似媽媽陪我寫作業場景。相當于在生成大模型Generator的基礎上（想象成“孩子寫作業大模型”），引入一個新的大模型Verifier（想象成“媽媽陪讀大模型”）。這個Verifier盯著Generator輸出時，不僅看結果，還能指出每一步的對錯。因此，基于Verifier的過程監督，生成大模型Generator的成績就很容易得到提高。

什么叫作最優過程探索策略？

舉個例子，生成大模型Generator這個“孩子”解不出題，困在迷宮里了，怎么辦？可以一下子變成七個葫蘆娃兄弟分身，用不同的思路去解。最厲害的是它還結合了“媽媽陪讀大模型”Verifier，可以監督每一步，幫助孩子在迷宮里找到最優策略。打個比方，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，繼續找新的路，直到七娃最后走出迷宮，這就是最優解。

應用到營銷領域，這個Verifier相當于營銷策劃的智囊團，當營銷的Generator提供各種營銷策劃方案時，Verifier可以幫助我們驗證營銷的策略、數據、邏輯關系等，同時找到最佳的營銷策略或方法。比如一筆預算到底選哪些渠道，哪類圈層人群，采用何種內容策略，有成千上萬種組合，可以在ROI里找到最優的路徑。

生成式營銷前沿方向三：自學推理過程，將推理的思維內隱化到模型中

這一方向主要借鑒斯坦福大學的STaR和Quiet-STaR兩篇文章。STaR是Self-Taught Reasoner的縮寫，是自學推理過程。

我們繼續前面的比喻，媽媽陪我寫作業寫了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程經驗數據。我們可以使用這些過程數據，用來訓練大模型Generator，提升“孩子”的體系思考能力。當生成大模型自己學會獨立思考之后，就不需要媽媽指導，不需要其他六個兄弟同時做好多遍題找最終的答案，而是在每次解題過程中進行自我反思和多角度思考，再輸出最終答案。這個過程我們稱作思維的內隱化，它形成的思維鏈叫作隱式思維鏈。再通俗一點，這就是內功心法的修煉過程。

應用到營銷領域，營銷大模型可以學習行業和企業的各種決策經驗，包括各種A/B Test經驗數據，從而給出更加落地的答案。此時的大模型就像沉淀了行業最佳實踐、企業多年實戰經驗和體系架構思維的掃地僧，即使簡單輸出幾十token，實際上威力無窮、效果炸裂。因為每一個token輸出的背后都進行了大量思考和計算，其他大模型難以與之相比。類似奧運營銷發帖的例子，素人大學生在體系思考的大模型內功心法加持下，也能一招打出成千上萬的互動效果。

內力凝精髓，普招也暴擊！

微軟是否進入中國市場還未確定，多數國內企業更為關心的是，大模型能力何時可以在業務側快速落地。

2023營銷科學大會上，明略科技推出企業級一站式大模型Copilot “小明助理”，不僅僅是內容生成，覆蓋營銷人日常工作所需的五大業務場景，幫助企業在實際業務中快速用好大模型。

據明略科技大模型產品負責人孫方超介紹，“小明助理”聚合主流大模型與自研行業模型，具有多樣化的交互形態，可以作為瀏覽器插件與瀏覽器結合使用，也可以輔助閱讀PDF等多種格式文件，方便用戶在多個辦公場景中調用。與此同時，支持Prompt模板向不同的團隊和個人分享，并提供Prompt互助社區，幫助企業在使用過程中提升團隊協同能力。

AI+營銷，不僅僅是內容生成

四川省資陽市安岳縣每年生產的檸檬大約占我國檸檬產量的三分之二以上。過去，這里的檸檬主要面向B端渠道商進行銷售，如今希望面向大眾消費者，在B2C領域也推廣起來。

如何借助Copilot從0到1實現這一目標？

在2023營銷科學大會上，明略科技大模型產品負責人孫方超將營銷需求拆解成五個典型場景，現場演示了小明助理輔助營銷推廣的全過程：

01 營銷策略輸出

制定平臺策略，首先要依靠現有的備案材料，提煉出安岳檸檬的獨特賣點（USP）。安岳縣在商務部信息公眾平臺上備案的內容非常詳實，小明作為瀏覽器插件，可以一鍵閱讀當前頁面內容，并提取要點。用戶可基于提煉出的獨特賣點（USP）繼續提問，比如設定目標受眾為當地25-45歲女性、目標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展品牌推廣活動：一是產品發布會；二是增加線下商超渠道展示；三是社交媒體種草；四是與當地餐飲企業合作，并進行線上銷售等等。這樣一個初步的銷售策略，很快小明助理就給出來了。

02 年度KPI設定

做全年度的營銷策劃時，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，給大模型設定一個資深營銷人的人設。小明助理給出了9項KPI指標，包括銷售額增長、新客戶獲取、客戶滿意度、品牌知名度，甚至還包括可持續發展的ESG指標。

03 品牌整合營銷

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

04 傳播內容生成

以小紅書文案為例，借助內置的Prompt模板，企業輸入產品名稱、產品特點以及該文案想傳遞的情感，小明助理可以快速生成網感在線、帶有表情符號的內容。企業微調后，就可以在社媒發文傳播。

05 銷售素材生成

亮眼的銷售海報，需要一句響亮的口號。企業可以結合產品特性、營銷訴求，持續輸入Prompt，引導小明助理一步步思考，推理生成。根據安岳檸檬品牌，小明助理生成多條海報語，其中，“占據80%中國市場份額的安岳檸檬，尤力克品種的酸爽口感，為你的生活注入清新活力”，既強調了市場份額，又向消費者傳遞了情感。廣告語形成后，可跳轉到圖片生成，用非常簡單的提示語獲得想要的海報效果。

Copilot的下一站，AI+營銷如何進化？

“Copilot是企業落地大模型一個理想起點，因為它足夠輕量化，應用場景也更加通用。”孫方超說。與此同時，由AI Agent掀起的另一個狂潮正在緩緩啟幕。

Copilot和AI Agent代表了人機協同的兩種模式。

Copilot模式：大模型與人類是合作伙伴關系，任務的執行依賴于人類一步步清晰明確的Prompt指令。

Agent模式：大模型相當于人類外腦，只需給出目標，Agent可以自動執行從決策、運行到反饋的全部流程。

以預訂差旅酒店為例，以往員工需要全網搜索符合公司標準且相對評價較好的酒店。有了AI Agent以后，無需人工介入，AI Agent系統通過四步就能快速搞定：

第一步 · 規劃

• 子目標和分解
• 反思和完善

第二步 · 記憶

• 短期記憶：上下文
• 長期記憶：向量存儲和檢索

第三步 · 工具使用

• 外部API
• 客戶環境、流程嵌入、RPA

第四步 · 執行

• 匯總工具執行結果
• 用人類語言習慣反饋結果信息

目前，明略科技已自研Content Agent、Knowledge Agent，并面向企業推出營銷Agent搭建服務。

Content Agent可以調取大量社媒數據和專有知識。例如，當企業輸出小紅書文案時，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，消費者在關心哪些熱詞。

Knowledge Agent解決傳統知識庫答不準，答不好的問題，讓知識庫“聽得懂人話”，幫助企業更輕松地從知識庫中提取想要的知識點。

與此同時，明略科技正在打造MarketPlace生態，吸引更多優質Agent整合到小明助理當中，共同服務客戶。目前，B2B智能營銷服務商百煉智能搭建的“營銷秘書愛迪生”已嵌入小明助理，支持查找企業聯系人、過往中標記錄、公司信用資質、公開聯系人信息等等，幫助企業提高潛客挖掘速度。

多數營銷人已行動起來

作為剛剛一年的新技術，從個人用戶向企業用戶滲透，往往需要長時間的市場教育。而在營銷領域，多數人已經行動起來。

根據CMO Club今年對232位營銷人的問卷調研：

• 95%的CMO嘗試使用過AIGC類產品，大部分營銷人嘗試過至少一款；
• 64%的CMO已將AIGC產品應用到工作當中，并發現AIGC對營銷的賦能作用比較清晰可見；
• 僅5%的CMO使用的是集合在營銷工具中的AIGC功能，認為直接針對營銷的專用AIGC工具仍比較稀缺。
• 業內人士普遍認為，營銷是AIGC的最佳落地場景，細分包括內容生成、廣告投放、智能客服等等。

麥肯錫在今年6月發布的報告《The economic potential of generative AI：The next productivity frontier》中給出預測，生成式AI在營銷領域的應用有望提高生產效率，并帶來營銷支出5%-15%的價值。這里尚未包含對潛在用途的影響分析，比如，獲得更高質量的數據洞察，從而為營銷活動帶來新的創意和更精準的客戶細分；提升自有渠道內容質量，從而減少在外部渠道支出等等。

金沙江創投董事總經理朱嘯虎表示，“當前大模型最大的問題是幻覺，我們在商業化落地的時候，最關心的就是產品能不能高度容錯。萬一出現一點小的偏差，能不能不影響最終的結果，不影響商業化質量，而銷售營銷端的AIGC可能最容易達成這樣的效果。美國在銷售營銷端的創新，更多的是套殼的應用。中國則是在底層打磨了自己的專業垂直化模型，反而能更好地做到商業化落地?！?/p>

為了讓更多企業先一步擁抱大模型時代紅利，在2023營銷科學大會上，明略科技宣布“小明助理”開源計劃，支持企業個性化開發。針對企業數據資產管理需求，提供私有化部署、專有模型訓練，以及小明助理在組織內部落地的運營陪跑服務。

隨著流量紅利近乎枯竭，品牌主們開始了精細化運營的探索之路，如何使用好數據資產并提升用戶生命周期價值成為考題，而CDP則被行業公認為是解決精細化運營相關問題的答案。在這一大需求的刺激下，CDP正變得炙手可熱。在數字營銷咨詢機構紛析智庫發布的《2021年品牌CDP與營銷數字化轉型報告》中指出，中國CDP行業份額五年內將達到80億元?？梢姡珻DP逐漸進階為國內企業的“必選項”。

隨著CDP市場日趨成熟，諸多CDP服務商入場該賽道，對于企業來說，選擇合適的CDP供應商是邁出的第一步。《互聯網周刊》在文章中指出，CDP建設是一個長期過程，這對服務商產品是否具有可擴展的特性提出了考驗。此外，互聯網周刊認為服務能力也是考核CDP供應商的維度之一。

那優質的CDP服務商應具備哪些特征？

明略科技作為CDP領域的代表性廠商，總結行業經驗，認為優質的CDP廠商應以成熟的產品技術為雙足，有豐富的成功經驗作為直觀實力，以優質的服務能力為引擎，可擴展性為雙翼，滿足以上畫像的供應商能夠更好地滿足客戶的進階需求，為企業帶來實質的業務增長。

//以成熟的產品技術為雙足

技術是服務商最為核心和基礎的能力，這種能力不僅僅在于已經被驗證的數據系統的架構能力，還包括將這種架構能力落地，形成能夠方便操作和運用的工具產品的能力。只有以成熟的產品技術為支撐，CDP才能“跑起來”。

明略科技擁有?撐?戶精細化運營的技術底座，能夠自由靈活地應對各類場景變化。在實際應用中，具體表現為：

基于全面的多源數據接入，和針對業務需求的治理后，通過Super ID體系實現企業用戶的跨平臺和跨設備的識別和連接，實現數據無縫閉環應用和效果提升。

構建消費者360°畫像，實現用戶行為洞察智能化、用戶體驗個性化、品牌溝通情感化、互動交流適時化、銷售轉化提升及售后服務人性化和高效化。

打破數據孤島，從營銷-銷售-售后-復購等環節，打造高效的用戶管理體系，構建一體化的用戶運營和服務體驗。

強大的異常和虛假數據過濾、數據質量監控機制，高效確保數據質量和應用效果，以及確保數據安全管理和應用無漏洞。

//有豐富的成功經驗作為直觀實力

服務過大中型企業、有可被追溯和驗證的成功的CDP案例和經驗就顯得極具說服性。豐富的行業服務經驗和大型執行案例是驗證服務商能力的最直觀證明，也是在選擇服務商的過程中最容易被執行和證明的標準。

明略科技已深耕大數據領域17年，形成深度、領先的行業know-how，不斷利用成功案例進一步沉淀認知，進而在更多客戶中應用推廣，形成正向循環。

// 以優質的服務能力為引擎

CDP包含非常復雜的應用場景，搭建只是第一步，CDP系統上線之后的持續運營和迭代，最高效地用好CDP賦能企業營銷，通過數據的運營驅動業務長效增長，才是CDP的核心價值。很大程度上CDP價值的高水準持續發揮，依賴服務商足夠優秀服務運營團隊和他們所提供的服務。

// 以可擴展性為雙翼

CDP是一個長期工程，在搭建的過程中需要不斷優化和調整，增加適配應用場景和功能，所以CDP產品性能和可擴展性也是需要重點考量的指標。該能力能確保企業能隨時隨地接入并整合外部數據、打通第三方數據生態，幫助數據系統能夠延伸和擴展至更多的場景，打破數據孤島，賦能企業的長效增長。

當然，安全合規的數據能力也成為選擇CDP服務商時需要考慮的非常重要的因素。

在數字營銷大趨勢之下，CDP逐步成為品牌企業標配。明略科技在持續不斷服務企業的過程中進行積累，并提出“腦”+“手”結合的模式來幫助企業實現全域精細化運營。以CDP為“腦”提供全域數據整合分析能力，實時感知企業當前狀態，以MA為“手”提供用戶敏捷運營能力，給企業提供實時最佳體驗，結合企業的數據、業務與運營情況，為企業搭建以用戶為中心的全域運營與增長體系，幫助企業持續增長。