品牌市場營銷是一個競爭激烈且不斷變化的行業，從傳統紙媒到電視媒體，從PC 互聯網到移動互聯網；從線下到線上，再到線上線下相結合；從圖文到視頻，再到直播。
廣告形式與時俱進，營銷環境日新月異，市場營銷人面臨著許多不確定性，既要發揮其獨特的創造性，又要給企業帶來實實在在的市場回報與增長。但營銷的創新從來不是波瀾不驚的湖水，正如奔流不息的江河，并且將在AIGC 時代變得更加洶涌澎湃。
作為營銷人，或多或少都曾有碰到以下問題：
困惑目標人群對哪些內容更加感興趣？
很難拿捏哪個產品賣點更容易打動用戶？
怎樣判斷內容是否會形成爆款傳播？
為什么同樣的信息流廣告，自己跑不起量？
CTR 和 CVR 就是提升不起來怎么辦？
如何降低內容生產成本，提升投放ROI ？
面對海量歷史投放素材，如何有效管理或者重復利用，為企業帶來更多回報？
很多營銷人會開玩笑說，以上的問題太較真，營銷有時候很玄學。
而在AI 時代，這一切都將迎來改變。
為了更科學地解決以上問題，奧創光年現已正式推出了Mogic Content AI Studio ，我們可以將它理解成一個全鏈路 AI 內容工廠，在這里用戶可以完成從消費者內容洞察、內容生產、內容標簽化、內容投放到內容管理的全鏈路營銷。
Content AI Studio 由三個子平臺組成，內容洞察看板（CAD）、內容管理平臺（DAM）、內容營銷平臺（CMP），形成內容統一存管、AI 智能生產、洞察優化的數據驅動業務閉環， 幫助更多營銷人在激烈市場競爭有效提升生產力、協同力與競爭力，解決品牌市場團隊全鏈路營銷難題。
CAD 如何解決內容策略問題
內容洞察看板（CAD，Content Analysis Dashboard）主要解決品牌端的市場策略問題，比如營銷目標是誰？對什么內容感興趣？行業哪些利益點有高轉化？行業什么樣的內容最受觀眾喜歡？等等問題。
CAD 會根據行業頭部案例的內容特點以及內容供需關系，給出明確的市場策略建議，并根據市場策略規劃，通過 AI 生成相關的內容執行模板，顆粒度會細化到視頻時長和分鏡腳本模型等，可以直接應用到視頻制作或者指導 KOL 進行腳本創意發揮。
比如，在制定短視頻內容策略時，品牌營銷人員首先需要了解目標受眾的需求以及市場趨勢。受眾分析和市場分析是一個龐大且復雜的調查性和歸納性工作，但對AI 來說這僅僅是其的「拿手菜」之一，營銷人員可以利用 CAD 對行業和品牌數據等進行分析，從中提取有價值的行業信息并讓 AI 理解具體行業和品牌。
再比如，品牌營銷可以利用CAD 進行用戶洞察，發掘目標用戶在社交媒體上的關注點、互動行為以及消費偏好，發現目標用戶喜歡的熱門話題、流行元素以及時下的社交媒體互動趨勢等關鍵信息。
基于這些洞察，可以讓CAD 直接提出內容方向建議，幫助品牌更好地制定整體內容策略，創作出與目標受眾緊密相關的短視頻內容，從而提高用戶對于品牌及產品的關注度和轉化率。
具體到撰寫短視頻腳本時，如何構思出有創意的故事情節和畫面內容，如何更好地將產品賣點通過情景化的內容畫面植入到視頻當中，也是品牌營銷人在進行短視頻營銷內容創作時的一大痛點。
CAD 則可以通過機器學習和算法分析，解構分析行業爆款內容的內容類型、內容結構、劇情腳本、人物特征、音頻和 BGM 等，了解用戶在視頻中點擊、停留和跳出的關鍵節點，總結用戶對不同短視頻畫面元素的喜好，從而幫助品牌營銷人員優化短視頻內容，將產品利益點巧妙地融入到情景化的視頻內容當中。
例如，奧創CAD 結合分析某品牌防曬乳的商品賣點時，構思了多個消費者關心的場景化使用體驗，給出了兼具網感與營銷種草能力的視頻腳本。
Mogic AI 營銷視頻腳本
人對于內容和趨勢的分析往往具備很多個性化的經驗性因素，CAD 則可以從更為客觀和理性的角度，基于智能營銷算法對網絡內容進行解構、標記并總結規律，所生成的短視頻營銷內容策略也更具備可信度和科學性，可以充當品牌營銷的「智庫」和「參謀」。
CMP 如何解決內容營銷問題
大部分需要通過互聯網進行營銷的品牌和企業，最為關鍵的就是互聯網內容營銷成本的有效控制和對營銷效果的有效把控，奧創CMP 平臺則會針對這兩塊營銷核心工作降本增效。
內容營銷平臺（CMP，Content Marketing Platform）主要解決的是內容生產的效率以及質量問題，前者單日素材峰值生產量可超 10 萬個，而后者或可達到廣告片的質量或對投放消耗有明顯提升。
CMP 主要有三個功能，分別是內容生產、內容及人群標簽化，以及定制化 AI 投放模型。
在內容生產方面，AI 一方面可以專注于內容生成效率的提升，包括主流的 GPT 式 AI 生成文本和文本生成圖片，AI 批量化視頻混剪等技術等，這類技術在模型訓練成熟后會有無法想象的效率提升，比如奧創 CMP 曾經為某一線電商平臺日產 10 萬條視頻素材。
AI 混剪視頻不但提升了效率，從內容質量效果看，也有不亞于人工剪輯的流暢度。
另一方面CMP 可以致力于提升視頻整體的質感以及酷炫度，這類技術更符合主流平臺對于「高質量」素材的需求，比如 AI 風格化技術以及文生視頻商品 3D 場景應用技術。
這類技術輸出的視頻質量不輸于傳統廣告片，奧創曾為某消費品牌客戶制作的效果廣告素材，單條素材消耗達到600 萬以上 。
另外，AI 也會為視頻畫面提供新的創意「增量」，即 AI 風格化視頻，具體如奧創光年為鐘薛高 AI 雪糕品牌 Sa'Saa 定制的風格化視頻廣告片（目前奧創已掌握國內首 個 AIGC 商用標準風格化廣告片制作能力）。
除了高質量商用廣告片，AI 風格化視頻技術也可被用于信息流視頻素材的制作，由 AI 輔助生成的豐富的風格化內容素材，不僅符合現今信息流廣告扶持原生優質素材的趨勢，也為廣告主和廣告商提供了更大的靈活性。
在有效率和高質量素材生產的同時，CMP 會對素材和目標人群進行機器打標，可更便捷地進行內容分發與投放（ CMP 已打通各大主流媒體平臺），并可以對品牌營銷投放數據進一步復盤分析，驗證內容策略及內容腳本的有效性，為品牌總結營銷優質故事線，形成品牌內容方法。
這些經驗和方法論內容，在過去需要品牌營銷團隊耗費大量時間精力才能總結得出，而現在僅靠一個CMP 即可持續供給和迭代，與 CMP 內的標簽進行匹配，循環往復，通過機器學習為每位用戶打造獨有的投放模型。
DAM 如何解決內容管理問題
當前，企業與品牌越發重視數字資產管理（DAM），具體到品牌市場營銷團隊則需要對營銷流程、營銷內容和協作方進行統一集中管理與協同。
然而市面上大多數DAM 平臺，主要解決的僅僅是存儲和傳輸的問題，并不能對營銷內容素材進行有效地管理和復用，奧創的 DAM 平臺則主要幫助用戶實現素材在跨部門、跨產品線、跨媒體的素材綜合管理與共享。
在效率提升方面，通過DAM 平臺，品牌客戶可以將圖文、商品及各種格式內容批量上傳，由 AI 統一打標入庫，實現品牌數字內容資產的統一管理。
DAM 可以替代重復性人工標注工作，可以對視頻進行逐幀查看和標注，對多種形式和格式的內容素材進行更為精細化的標簽化管理，比如按照視頻結構、畫面、人物、口播、字幕等等打上標簽，可以大幅減輕品牌營銷團隊對素材歸納整理的負擔。
奧創光年多維標簽體系
在素材管理方面，當歷史素材量較為龐大的時候，找到目標素材則可能花費較高的時間成本，也不利于營銷團隊成員的協作。
奧創光年DAM 支持品牌客戶在標簽體系的基礎上自建素材目錄，自由分類、打包和分享素材，除此之外， DAM 還提供多維篩選器和搜索功能，幫助企業營銷團隊成員輕松準確找到目標素材。
在安全性方面，DAM 還可以充當內容審核員，對品牌內容素材進行全方位審查，并提示內容潛在風險，如違規詞、違規畫面和素材版權等問題。
同時，涉及到資產管理的安全問題時，比如在企業內外部內容協作環節中，DAM 支持設置不同的分享、查看、下載、編輯和管理等權限，保障企業內部數字資源的安全性、機密性和版權等問題。
最為重要的，DAM 在對素材進行自動打標歸類和管理的過程，也是 AI 對品牌內容素材進行全方位學習和熟悉的過程，各類營銷素材也可以直接用于訓練和優化品牌專屬智能營銷模型，從而可以幫助品牌有效復用各類營銷素材和推出創新內容策略。
可以說，有了AI 之后，作為存儲資料的內容素材才能真正稱得上是「品牌資產」，具備了復利價值。
Mogic DAM：營銷素材管理和協作中心
正如管理學大師德魯克曾所說：「管理的本質是為了提有效率，管理的最 高境界是不用管理。」
隨著AI 智能算法分析洞察、AI 內容管理與生成技術的進一步成熟，奧創光年 Content AI Studio 將成為品牌客戶的在短視頻營銷領域的「一站式 AI 營銷內容工廠」。
進一步幫助品牌解決在市場營銷過程中的諸多繁瑣流程，降低內容創意和內容制作成本，提升整體營銷投放的ROI，幫助品牌真正實現自動化智能營銷增長。
或許我們可以展望一下，營銷人將進一步釋放生產力和創造力，可以將更多精力用于探索創意、藝術、社會和商業的邊界。而這并不只是美好的想象，是正在發生的未來。
（推廣）
