【ITBEAR】生成式AI正逐步重塑廣告營銷行業(yè)的面貌，這一觀點由明略科技CEO吳明輝在近期接受媒體采訪時明確提出。明略科技集團，自2006年成立以來，深耕數(shù)據(jù)智能、企業(yè)知識圖譜及數(shù)據(jù)隱私技術(shù)，為各行業(yè)提供媒介投放優(yōu)化、社交媒體管理、智能門店管理等多方面的服務(wù)。
相較于通用大模型，垂直大模型因其深度定制的特性而受到企業(yè)的青睞。通用大模型迭代周期長，需要大量時間和訓(xùn)練成本，且無法實時處理數(shù)據(jù)。明略科技則利用實時社交媒體數(shù)據(jù)，結(jié)合大模型進行廣告分析，實現(xiàn)了快速響應(yīng)市場變化的能力。
吳明輝強調(diào)，內(nèi)容正逐漸成為企業(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，即InsightFlowCMS系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅具備內(nèi)容細(xì)分的解碼和鑒別能力，還能對接投放，及時獲得閉環(huán)反饋，顯著提升內(nèi)容生產(chǎn)效率。
過去，營銷行業(yè)主要利用AI解決流量分發(fā)和信息推薦的問題，但在實際營銷中，盡管企業(yè)建立了數(shù)據(jù)管理平臺（DMP）和客戶數(shù)據(jù)平臺（CDP）來劃分精準(zhǔn)人群，卻往往缺乏豐富的內(nèi)容素材進行投放，難以實現(xiàn)“千人千面”的精準(zhǔn)營銷。為此，明略科技研發(fā)了面向內(nèi)容測量的多模態(tài)超圖大模型，該模型更注重于主觀內(nèi)容測量維度，如情緒波動和吸引度等。
吳明輝指出，生成式AI營銷的核心在于基于什么而生產(chǎn)內(nèi)容。他以明敬大模型為例，說明該產(chǎn)品如何通過解碼內(nèi)容詞元、激發(fā)用戶反饋和對齊品牌價值三方面，解決精準(zhǔn)營銷的問題。
根據(jù)CNNIC發(fā)布的報告，中國人工智能普及率已達(dá)16.4%，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模接近6000億元，企業(yè)數(shù)量超過4500家，算力規(guī)模位居全球第二。然而，在存量市場中，企業(yè)面臨如何提升營收質(zhì)量的挑戰(zhàn)，特別是隨著人口結(jié)構(gòu)變化和紅利消失，過去的增長邏輯已不可持續(xù)。
當(dāng)前，生成式營銷仍面臨版權(quán)問題、信任危機和內(nèi)容質(zhì)量難以保證等三大挑戰(zhàn)。廣告營銷行業(yè)還需應(yīng)對消費者審美主觀性調(diào)整的問題。吳明輝認(rèn)為，品牌需要深入理解消費者，補足營銷的“右腦”，即人文和創(chuàng)意的部分。
隨著信息流媒體的興起，消費者獲得了前所未有的選擇權(quán)，廣告和營銷行業(yè)面臨巨大壓力和挑戰(zhàn)。吳明輝表示，商業(yè)環(huán)境將倒逼廣告商和營銷人員創(chuàng)作出更多受歡迎、創(chuàng)新的新內(nèi)容，并借助AI精確洞察消費者需求，不斷迭代新內(nèi)容。
盡管廣告營銷公司擁有海量數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)在實踐應(yīng)用中的深度利用仍是一大難題。加之服務(wù)業(yè)務(wù)范圍過廣、門檻過低，也極大地限制了公司發(fā)展。因此，大模型在營銷行業(yè)的落地仍面臨實際場景的考驗。
