介面新聞記者 | 陳振芳
介面新聞編輯 | 宋佳楠
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「生成式AI正在改變廣告營銷行業。」
近日，明略科技CEO吳明輝在接受介面新聞等媒體採訪時作出上述判斷。其所執掌的明略科技集團成立於2006年，主要依託數據智能、企業知識圖譜和數據隱私技術等，為企業提供媒介投放優化、社媒管理、智能門店管理等服務，涉及數字城市、金融、工業、零售、快消等多個行業。
人工智慧在經歷兩年的狂奔後，相較於通用大模型，提供深度定製的垂直大模型受到不少企業追捧。通用大模型通常以半年為單位進行疊代，需要大量時間和訓練成本，無法實時處理數據。
吳明輝告訴介面新聞，「明略科技的營銷業務需要抓取實時社交媒體數據，快速分析不同人群的特點，並結合大模型進行廣告分析。」目前，其所開發的明敬大模型通過廣告前測的腦電、眼動數據與多模態大模型結合訓練。
營銷行業的生產流程涵蓋消費者洞察、創意製作，以及媒介採買和消費者溝通。這當中，數據一直是「卡脖子」的難題。吳明輝認為，在通用模型的加持下，明略科技所需的樣本量比以前減少一到兩個量級。
「未來，內容將成為繼人、財、物之後企業管理的第四大要素。」按照他的設想，每個企業都需要一個由生成式AI驅動的新一代CMS（內容管理系統），積累內容生產所需的核心資源。
上一代CMS側重於信息發布，新一代CMS系統——即InsightFlowCMS系統應該同時具備內容細分的解碼能力、鑑別能力，這是二者最大的區別。InsightFlowCMS能夠對接投放，及時獲得閉環的反饋效果，讓內容生產變得高效。
過去，營銷行業主要將AI用於媒介、流量、採買和智能分發，以解決流量分發、信息推薦的問題。在實際的營銷中，不少企業建立DMP（數據管理平台）、CDP（客戶數據平台）用以劃分精準人群，但缺少豐富的內容素材用於投放，難以做到「千人千面」的精準營銷。
在此背景下，明略科技研發了面向內容測量的多模態超圖大模型，模擬不同類型的消費者測量視頻，包括情緒波動、吸引度等。區別於通用多模態大模型，這一模型更注重於主觀內容測量維度。
生成式AI能夠針對不同的人群產出不同的創意內容。吳明輝觀察到，一個特別重大的變化是從單一模態逐漸進入到多模態，對語音、圖像與視頻的識別、理解和生成也越來越強。
「生成式AI營銷的核心在於基於什麼而生產內容。」吳明輝以明敬大模型舉例稱，該產品可從三方面解決精準營銷的問題，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；二是激發用戶反饋；三是對齊品牌價值，形成有針對性、精準化的生成內容。
CNNIC（中國網際網路信息中心）發布的《第54次：中國網際網路發展統計報告》顯示，截至2024年6月，中國人工智慧普及率為16.4%；中國人工智慧核心產業規模已接近6000億元，人工智慧企業數量超過4500家，算力規模位居全球第二。目前已完成備案並上線的生成式人工智慧服務大模型數量達到180多個，註冊用戶達到5.64億人。
上述《報告》指出，中國網民規模接近11億人，由增量市場轉變為存量市場。
「在存量市場中，要思考如何賺更高質量的錢，這是所有企業都面臨的挑戰。」吳明輝認為，營銷企業最核心的需求就是營收，部分企業過去的核心增長點來自人口紅利。
以往營銷公司幫客戶做廣告分析時，主要看廣告點擊率、完播率、用戶畫像。隨著人口結構發生變化、人口紅利消失，再靠原來的增長邏輯已經行不通了。
「過去的增長邏輯已經不可持續，比如靠低價卷流量。」吳明輝說。
但當前AI生成工具處於跑馬圈地的階段，生成式營銷仍面臨三大問題。一是版權問題日益凸顯，生成式營銷所使用的算法通常是基於大量現有數據進行訓練的，容易引發版權糾紛，面臨法律風險。
二是信任危機帶來的困擾。消費者對於由機器生成的內容往往存在疑慮，擔心其真實性和可靠性。尤其是在一些重要的決策場景下，如購買高價值商品或選擇服務時，他們更傾向於相信人類創作的、經過驗證的內容。
三是內容質量難以保證成為一大難題。儘管大模型持續疊代，推理成本不斷降低，可快速產出大量內容，但真正的挑戰在於內容數量與質量的平衡。
再者，廣告營銷行業還有另一大主觀性調整——審美。如果品牌在前期缺乏對消費者的洞察，依然很難生成高質量的內容。因此，品牌需要深入理解消費者，補足營銷的「右腦」，即人文和創意的部分。
「如果沒有『審美』，很難產出好內容。」吳明輝指出，廣告行業有兩大重要維度，一是who——即流量，其次是what——即廣告內容本身的測量。相比於流量的測量，內容的測量不僅僅是一個客觀事實的描述，還有主觀的維度。
上一代廣告營銷的一個典型場景是，例如中央電視台在新聞聯播時段擁有巨大的流量，很多消費者會「被迫」觀看廣告。但強制的廣告時段仍面臨廣告植入的泛濫等問題。信息流媒體興起後，消費者獲得了前所未有的選擇權。
「這種權利一旦賦予，就無法收回，競爭環境倒逼媒體都在努力博取消費者的眼球。」吳明輝直言，廣告和營銷行業正在面臨巨大的壓力和挑戰，所投放的廣告極易被消費者忽略或者划走，不少公司選擇在信息流媒體上購買流量，但也無法解決這一問題。
但他也樂觀地表示，商業環境會倒逼廣告商和營銷人員創作出更多受歡迎、創新的新內容。
在他看來，行業需要藉助AI來應對這一變化，精確洞察消費者的需求，不斷疊代新內容，「在機器互動產生大量數據後公司再投放，這是（營銷行業）發展趨勢。」
一個不容忽視的困境是，即便廣告營銷公司擁有海量數據，但難以深入到實踐應用中。加之廣告營銷公司的服務業務範圍過廣，門檻卻太低，也會極大地限制公司發展。大模型要落地營銷行業仍面臨場景考驗。