经济观察网 李晓丹/文

经济观察网 记者 李晓丹 在今年巴黎奥运会期间，明略科技与东华大学合作了一个项目，让60名大学生利用生成式营销工具来运营自己的社交媒体账号。这些大学生的平均粉丝量只有几十个，却在整个奥运期间，发布了1000多篇帖子，总互动量达到了20多万，抖音最高单帖互动量为6000+，小红书最高单帖互动量为70000+，爆帖率非常高。更重要的是，以往在奥运期间，要达到这样的营销效果，营销投放是不菲的。

“当内容可被测量，营销创造力将迎来大爆发。” 明略科技集团创始人、董事长兼首席执行官吴明辉表示，一提到生成式AI（人工智能），人们往往觉得这是非常高深的技术，一般人无法掌握，但其实要用好这个技术很简单，只要洞察消费者的需求痛点，利用好社交媒体的洞察工具就可以做到。

让内容可以被测量，这就是AI工具要做的第一件事。吴明辉给出了一个简单的函数公式：y=f(x)。“当我们和大模型应用对话时，x就是Prompt（是用于激发或引导消费者做出购买决策的一系列信息），大模型反馈的信息就是y。这个函数可以进行多轮对话，可以给它第二个x、第三个x，把上一个y作为新的x继续迭代。过去一年，我们看到很多企业有落地生成式AI的决心，但效果却没有达到预期，问题就在于大家还没有为生成式AI做好准备。”吴明辉说。

吴明辉进步一解释，对于企业而言，要把生成式AI引入到企业内部成为生产力，首先需要生产资料和生产工具，f就是生产工具，x是生产资料，从内容生成的场景来看，只有洞察到消费者的需求，才能写出准确且有价值的Prompt，调用大模型的内容生成能力，产出消费者喜闻乐见的内容。

生成式AI提升了效率，但是另一个问题接踵而至，在提高数量的同时如何保证内容的质量？其中，最主要的就是如何让机器可以生产千人千面式的营销内容。以社交媒体的KOS（关键意见传播者）的内容投放为例，与传统的电视台、户外广告不同，消费者在信息流的环境下拥有了可以随时划走视频的权力，如果信息流平台不赋予消费者划走的权力，就拿不到消费者真实的需求，没办法更好地做内容推荐和分发。在真实的媒体环境下，品牌方需要生产大量内容，如果内容只是小幅度的修改、重复度高，消费者可以随时把这些内容划走。

“解决这一问题的办法就是，让触达消费者的信息颗粒度更细，这也是内容营销差异化的关键。”吴明辉表示，从去年开始已经有了一个明显的变化，信息端从单一模态逐渐进入到多模态，大模型对语音、图像与视频的识别、理解和生成也越来越强，随着AI推理能力的不断提升，营销成本已经在逐步降低，这让增加信息颗粒度变得更加容易。

上一代人工智能在媒介、流量、采买，以及智能分发等方面已经较为完善。很多客户建了DMP（数据管理平台）、CDP（客户数据管理平台）系统，可以很好地划分人群，但最终难以达成千人千面的目标，问题在于品牌把人群分为成百上千种后，缺少丰富的内容素材用于投放。

“我们通过三个维度帮助品牌挖掘到更为精细的x：一是解码内容词元，从客观内容看广告创意内容的描述对象；二是激发受众反馈，从消费者主观视角出发，把握不同的消费者看到相同内容的主观感受差异；三是对齐品牌价值，基于品牌的价值理解，了解不同品牌对于内容的差异化要求。”吴明辉说。

吴明辉强调，在机器互动产生大量数据之后再去投放，这将是未来新范式的发展趋势。

互联网发展到今天，品牌之间竞争的是消费者心智，而不仅仅是生产管理的能力，内容将成为人、财、物之后企业管理的第四大要素，未来每个企业都需要一个由生成式AI驱动的新一代CMS（内容管理系统），积累内容生产所需的核心资源。吴明辉表示，内容成为继人、财、物之后企业管理的第四大要素之后，每个企业都需要一个由生成式AI驱动的新一代CMS，积累内容生产所需的核心资源。

“我们做产生任何一个创意之前，都可以让机器与机器互相博弈，看看这个创意另一个机器怎么看。”吴明辉表示，所有的人工智能都要依赖于数据，每一个企业在应用人工智能时也一定要利用好自己独特的数据，而数据来自于交互和互动，它既来自于品牌，每一支广告创意与消费者之间的沟通，消费者与品牌之间的互动；也来自于人和AI之间的互动，还来自于机器和机器的互动，机器与机器的互动，未来可能会成为B2B（Business-to-Business）行业的主流。

对于由AI所带来的营销范式更迭，吴明辉认为，新范式到来的时候，需要重新思考生成式人工智能的生产关系问题，思考新的生产力如何与上一代的生产关系更好协同以及AI与人的协同，“人”既包含消费者，也包含了营销者，要积极拥抱AI所带来的营销新范式。