AIGC在营销行业的落地、机会和挑战

图片来源@视觉中国

文 | TE智库

亿欧TE智库认为，AI 1.0时代提升了AI在营销过程中的存在感，企业初步形成了数字营销体系，AI 2.0时代，AIGC将站在数智营销舞台的中央。

01 AIGC+营销主要应用方向：内容生产、创新运营、客服、销售和洞察决策

AI 1.0时代，数字营销产品实现云的部署方式，完成了前链路数据留存，很好地解决了数据采集与处理的问题。供应商积极以效果论价值，提供具备良好客户体验的产品。

但是随着行业的动态发展，企业客户却发现它对业务的实质影响有限，更多是锦上添花的作用。与此同时，供应商发展也遇到了瓶颈。如产品方面，留存数据兼容性有待提升，但做调整的成本又较高；原有系统不好用，存在过度依赖业务专家经验的问题；收益方面，产品创新能力不足，难以锁定客户的长期预算……

而在AI 2.0时代，以上问题都将在某种程度上获得解决。根据调研，亿欧TE智库认为AIGC+营销的主要应用方向与价值体现在五个方面：内容生产、创新运营、客服、销售和洞察决策。

通过扫描市面上做AIGC+营销的服务商，亿欧TE智库发现，约60%的服务商都聚焦在内容生产层面，25%的服务商聚焦在创新运营层面，在客服销售和策略与洞察层面的服务商相对较少。

从结果看，在内容生产领域最常见的服务提供商是应用开发商。这是因为自ChatGPT问世以来，人们看到很多在营销场景里相对成熟的写作和图像生成产品，如生成文案厂商Jasper或生成图片的midjourney等。不少营销内容和设计的SaaS公司、初创公司和跨界公司都积极参与了进来。

创新运营领域，AIGC主要体现了在虚拟人和直播场景中的技术创新。以虚拟人为例，大模型和AIGC让虚拟人的生产过程变得简单，虚拟人变得更智能化，产品能够更快地进入市场，从而重塑了创新运营产品的能力。

客户服务方面，AIGC可以优化底层知识库、中间的话术推荐，并辅助专业的智能客服。借助大模型的支持，机器客服能更好地为内部运营提供服务，更好地挖掘商机和线索，更好地与客户沟通，并提升产品能力，实现跨界进入更多专业场景的目标。

销售领域，AIGC可以完成从基础的线索跟进和记录生成，到中间的话术辅导和线索分析，再到最终输出销售策略。因为销售直接面向客户，直接服务于业务，所以它所提供的价值主要是策略和业务辅助，而这也对数据质量和技术基础有较高的要求。

最后是策略洞察，过去相关系统依赖的还是企业的业务专家和经验，而现在有机会让大模型和AIGC来完成这部分工作。从最普通的数据洞察到运营策略，再到最终的营销战略支持，现在有机会拉通从数据准备到业务动作间的鸿沟，原来由业务专家来做的分析决策和拍板，现在可以通过大模型进行营销策略洞察。

在此基础上，亿欧TE智库认为AIGC+营销服务的格局将发生变化。基础的大型模型将提供底层能力——内容创作。其他方面如数据和工具将构成基础架构，专用的营销大模型将充当中枢角色，帮助客户融入现有的业务系统和数据体系，并最终服务于各种AIGC与营销的应用。‍‍‍‍

02 AIGC在营销行业落地的机会和挑战

对于AIGC在营销行业落地的机会和挑战，TE智库联系了以下几位嘉宾，看看他们有什么观点：

• 孙方超 明略科技高级副总裁&秒针社媒产品负责人
• 许先才 云积天赫创始人&CEO、“策略资产”首倡者
• 王文祥 品牌消费者研究院院长、即构科技产业互联网业务总裁

Q1:数字营销时代给 AIGC 的应用打下了什么基础？

陈宗珩：过去几年，营销科技或者说数字营销已经发展得比较完备，大家觉得这对 AIGC+营销打下了哪些基础？

孙方超：一个结果是内容生成的需求大大扩大。现在无论是在电商渠道、私域渠道，如抖快手等短视频渠道、小红书等平台，与营销有关的内容量都比以前增加了几个数量级。由于大型模型在某些方面的效果比以前的模型好得多，这会进一步激发商家对内容的需求。因此，需求的增加与技术的提升逐渐相匹配。

王文祥：说到内容需求的增加，其实不光是现在有不同调性的平台，还有单个平台的内容需求也在增加。像美团就正在全面采用内容化营销方式，这比过去的货架方式能够带来更好的投资回报率。这也导致现在供给对需求还远远不足。另一方面，如何实现个性化内容供给也相当困难。对于内容规模和个性化内容的供给，需求都非常高，都是AIGC可以发挥价值的地方。

许先才：从技术角度看数字营销的奠基，首先是数据的标准化，CRM、CDP等产品在品牌外部形成了非常好的结构化数据积累。另一方面，作为服务提供方，云积天赫也关注服务中的流程。我们确立一个标准化的流程，以确保提供高质量的服务。

Q2:在座的公司在AIGC营销场景有哪些发力点？

陈宗珩：刚才我简单复盘了5类AIGC+营销的方向，请三位老师结合自己业务，展开讲讲我们如何在AIGC+营销场景发力？

孙方超：在内容生产和洞察方面，我们发现AI在数据整理、加工和分析方面已经展现出巨大的能量。以前我们分析师需要花费10个小时来完成的基础数据整理工作，现在可能只需要2-3个小时。

王文祥：过去，数字人只能简单地模拟人类并进行一些对话。现在我们可以实现全方位的数字人场景，AIGC可以覆盖对质量要求不是很高的场景。回到画面本身，无论是生成静态图像、视频，还是创建数字人，当前技术提高的效率，远超传统方法。这一波技术潮流降低了两个成本，首先是实际生产成本，其次是机会成本，现在更多人愿意参与和尝试这项技术。在互动和营销中，声音实际上最能打动人心。如何用AIGC的方式生成能够像人类一样带有情感和情绪的语音，在营销中非常重要。我们很关注什么样的声音是好的。

许先才：现在AIGC服务更多从品牌侧出发，提供与品牌相关的内容。在生成内容时，涉及到许多推荐策略的选择展现给品牌方，特别是针对个体化需求的内容。这就不仅仅是内容生成，还包括品牌主动与消费者进行沟通的策略考虑。因为策略生成和内容生成可以结合起来，真正呈现出千人千面的个性化内容，而不仅仅是快速地生成大量内容，然后在客户那里测试哪种更适合。这是我们正在努力解决的问题。

Q3:如何将 AIGC+营销的能力，无缝街接到企业原有数字化系统中赋能业务？

陈宗珩：现在我们如何将AIGC包装成产品交付给客户？

孙方超：目前我们没有给自己设定要特别聚焦的产品或方向，主要还在与客户一起探索。不过根据我们的经验，企业和代理商在落地上的心态有所不同，代理商比企业更焦虑。我们通过与企业、与愿意尝试的部门来共同确定具体的工作场景，并进行大模型改造和优化。这种方式已经进行了几个月，大部分场景的结果都非常好。因此，我们会继续积累案例和场景，再复制给更多的企业。

王文祥：做企业服务的关键是交付。如何做好交付，问题的本质是如何将业务赋能与企业系统无缝衔接。现在有很多我们希望实现的互动式体验，场景看起来很简单，但在工程化方面却非常复杂。对此，我们主要靠提供一套标准化的解决方案，并在工程化方面确保每个客户的交付效果保持一致。这也是即构一直坚持为客户提供服务的方式。

许先才：我认为无缝衔接至少需要考虑两个方面，一个是与现有系统的对接，即如何将AIGC能力与数字化系统进行整合；另一个是如何与组织架构进行衔接，作为服务提供方，我们需要考虑企业客户的体验问题。我们产品本身遵循的原则就是，在不破坏现有系统的前提下进行衔接。我们的策略中台基于企业已有的数据作为数据源生成策略，再将其返回到企业原始系统中。在组织架构衔接方面，企业管理层更关注如何降低成本和提高效率，而一线员工可能存在对新技术的抵触。我们将自己产品集成到服务商工具内，给甲方提供降本增效的价值。

Q4:AIGC对于营销的服务逻辑和产业生态会带来什么改变？

陈宗珩：在上一个数字营销时代，随着数字化和其他技术的突破，催生了一批新的MarTech公司等。在大模型或者说AIGC时代，大家认为可能会对营销服务逻辑或产业生态带来怎样的变化？

许先才：相比其他领域，营销行业在数字化方面走在前列。因此，在营销服务逻辑上，我认为不会出现颠覆性改变。我们面临的元问题是一样的，如何更好、更高效地采用技术手段来解决营销问题，从而取得更好的结果。AIGC就是这样的技术，不过还不能完全取代人工。但整个行业肯定存在一个洗牌的机会或窗口期。过去的参与者如果没有积极应对这种新技术，为品牌提供更好的服务，就可能消失。而新进入的玩家可能借助新能力获得成功。

王文祥：我有两个判断， AIGC会加速一些事情的发生。第一件事，是会加速私域运营的趋势。因为私域运营的价值是行业共识，但苦于运营的成本，过去只有部分厂商跑出来。第二，我觉得优质内容的供给也会加速发展，会有更多参与者加入内容生态系统。借助stable diffusion、midjourney等工具，解放创造者在重复性工作上的精力，并投入到创意和行业需求的洞察上。

孙方超：我们无法预测AIGC短期内立即对世界或某个行业产生颠覆性的影响。然而，从长期看，它代表的意义恰恰是改变人类社会的最大动力。现在AIGC展示出对初入职场且相对低级别人力产生明显的替代作用。在许多场景中，AIGC结合企业现有业务，不同程度提高业务效率的现实已经发生。因此，我认为现在能确定的是，每个人都应该尽可能地投身其中，无论是企业、代理商、第三方技术公司、平台，甚至是政府监管机构，只有投身其中，我们才能知道如何应对下一步的挑战，并把握下一步的趋势变化。

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