AI 魔盒打開，品牌營銷怎麼辦？ ｜對話_風聞
深响-深响官方账号-全球视野，价值视角。26分钟前
作者｜呂玥
AI又一次“炸裂”了。
就在今天，OpenAI突然發佈首款文生視頻模型Sora，能夠根據文字指令創造出1分鐘的視頻內容。從demo來看，生成出來的視頻包含了高度細緻的背景、複雜的多角度鏡頭，以及富有情感的角色，難怪大家感慨這是“分分鐘端掉好萊塢飯碗”。
廣告營銷行業也是如此。阿里、百度、抖音等互聯網大廠紛紛都拿出了AI營銷產品，還有更多營銷科技公司也都入局探索AIGC的新可能。從激發創意的營銷內容生成，到簡化廣告投放的繁瑣流程，再到個性化的營銷策略優化，AIGC似乎無所不能。
當眼花繚亂的新應用擺在了面前，其實很多現實的、細節性的問題也浮出水面：現階段AI是否已能完全滿足品牌商家的營銷需求？不懂技術的營銷人怎麼去辨別好的AI應用？AI究竟能起到多大的作用，怎麼去評估？
帶着以上諸多問題，「深響」與特贊聯合創始人王喆展開了一場討論。特贊作為AIGC內容科技獨角獸，曾先後獲得淡馬錫、紅杉資本、軟銀中國等多家國際機構投資。公司較早就開始利用AIGC助力企業內容生產、管理、分發，目前已與200+全球領先企業展開合作，每年專有AIGC模型調用100萬+次，積累10億+企業AIGC的數據集規模。藉助業內領先AIGC玩家的視角，我們可以從技術的演進、真實的案例以及行業的發展等角度來找尋更清晰的答案。
AIGC祛魅，迴歸“工具”本質
2023年上半年，業內還在認知AIGC是什麼；但等到年中時，就有產品落地開始小規模試用。在極快的發展過程中，AIGC變得更為“真實”。
一方面，AIGC並非是一瞬間帶來天翻地覆的變化，而是更為“潤物細無聲”地在細節處發揮着輔助、提效的作用。比如AIGC已經廣泛用於生產營銷內容、提升客服的智能度、企業內部培訓、賦能經銷商或導購等等。
另一方面，上手應用並沒有想象中那麼難。AIGC並非是“一鍵即可”，生成營銷內容時更多是“多輪迭代”的模式，逐步去靠近心中所想；等到最後一步，可能仍需結合Photoshop一起完成。
“大家已經祛魅了，有的人用過之後，可能就會覺得沒有想象中那麼神奇。”正如王喆所説，不同於暢想中顛覆行業的“神之手”形象，AIGC呈現出的更多是種“工具”屬性。
首先工具都會有幾個特點，包括滿足特定的需求，適用於不同任務，人性化設計易使用等等。
對應來看，AIGC也是如此。比如營銷內容產出，**AIGC可以靈活分層運用在不同等級的創意，或者説是不同的“成本段”上。**製作百萬級別的TVC時，AIGC輔助去做更好的藝術效果呈現；做相對更輕量的視頻，可用於腳本優化、後期剪輯等等；需要大量短平快素材時，也可以批量生成。
其次是工具能有多大作用、好不好用，使用者都可以直觀看到或者感受到。對於未來要廣泛、高頻次使用AIGC的品牌商家來説，這兩點關係着成本和收益，也至關重要。
事實上自從AIGC應用如雨後春筍般大批量出現後，大家似乎都有着極強的技術實力，很難看出差距在哪，難免出現魚龍混雜的問題。此時品牌商家在“一對多”的狀態下，沒有太多時間精力去一個個嘗試，對於怎麼選出最優的供應商、服務商就會有很大疑惑。
對此王喆總結了目前切實可用的一些辨別方法。比如去看歷史經驗積累，有過哪些成功案例作為背書；看供應商具體在技術研發上投入了多少，檢驗其硬實力；或者是由品牌商家“出考卷”，用一些簡單測試版就能過濾掉明顯不具備實力的供應商。
至於AIGC應用的效果具體如何評估，品牌商家可以將其放在一整個項目中去量化和對比。王喆表示，目前AIGC的降本效果已經非常明顯，單條內容至少有一半以上的成本節省空間。在這一背景下，品牌商家可以拿出節約下來的預算，去佈局更多營銷行動。
AIGC，不止“GC”
做營銷本就是花錢的過程，品牌降本增效後，會有更大可能去追加更多內容。同時在信息傳播持續加速的媒介環境裏，消費者始終需要更多、更個性化、多樣化內容。供需雙方的方向一致，再加上後續AIGC的應用會更為普及，我們已經可以預想到——未來營銷內容的體量勢必會更為龐大。
當內容變得海量，少不了的是“內卷”問題。比如自從短視頻成為主流後，信息流廣告所需的營銷視頻素材越來越多，創意的窗口期很短，同質化現象出現。在AIGC驅動的時代，想要更高效、輕鬆、可持續地做內容，並非只是批量生成，而是需要有沉澱內容資產的意識，通過調用和複用素材去做持續地內容優化升級。
這就對品牌商家的管理能力提出了更高要求。素材如何更高效調用、怎麼做內容的調優、合作多家供應商如何協同，企業內部各部門間協作如何提效等等，都是現實存在的新挑戰。
對品牌商家而言，此時**需要有一個“基建”來做支持，為內容的生產提供生產力。**當品牌提前先做好了從0到1的管理沉澱，會利用AI從1到100做的更快、更好。
特贊很早就看到了這一點。在AIGC浪潮尚未出現的2019年，特贊發佈數字資產管理系統（Digital Asset Management，DAM），對內容素材進行結構化管理，對接所有內容應用模塊和外部系統，配置企業的內容工作流、審批流等流程，讓內容產出提效。
我們可以劃分創意、生產、分發三個階段來簡單理解。創意階段，DAM系統能夠精準捕捉圖像、自動打標籤、分類管理素材，讓已有創意能夠被設計師更快找到從而複用。內容生產階段，構建簡單快捷的審批流，促進項目落地。內容分發時，進行多渠道管理、內容表現數據迴流分析等等。
以特讚的技術及產品為樣本，我們其實也能真實感受到第三方服務商在AIGC運用時的不可或缺。
雖然AIGC誰都可以直接上手用，但你會發現當一個項目中既要寫腳本，又要做圖，還要做視頻內容的時候，品牌商家需要有一個“助手”，即第三方服務商幫忙去同時調用這些能力。
王喆也提到，消費者可用的媒介會越來越豐富，營銷內容的形式也會隨之變得更多樣和複雜，此時勢必會需要第三方的建議和幫助，包括做內容整合，或是洞察趨勢給出更為專業的方向指引等等。
未來我們還能期待什麼
時至今日，AIGC的應用其實仍在起步階段，此前有AIGC的創業者就表示，對比互聯網來看，AI其實剛剛進入撥號上網的時代。而聚焦在營銷領域，其實絕大多數品牌商家對於AI的態度，仍是在用户端體現一種“科技感”，用來提升品牌形象。
不過好在從前台應用看向後台技術，AIGC發展速度其實比大眾認知提升得要快。王喆表示，從新技術開始應用後，行業正在做的，是如何在更智能化的同時去控制其穩定性，減少大模型出現錯誤、異常、危險的情況。
**後續行業亟待解決的還有如何進一步去降低達模型調用成本的問題。**當成本足夠低且可控時，品牌就可以去訓練自己的專屬模型。無論是在偏前台還是偏中台去運用，這會是未來品牌的標配，它將決定品牌是否能夠打贏一場生產內容、保證消費者更優體驗的效率之戰。
除了內容生產的降本增效，王喆還提到了一個觀點：AI其實正扮演着“媒介”的作用，品牌後續應該更關注“AI是如何理解品牌”的這個問題。
越來越多的人正在像是使用搜索引擎一樣，高頻地使用着類ChatGPT模型。為了讓用户能搜索到品牌的更多關鍵信息和正面評價，品牌一直都在做競價廣告和搜索引擎優化。
運用AIGC也是如此，品牌輸入更多積極、正面的品牌信息給大模型，這樣一來品牌就有機會去代替一整個品類詞出現在消費者面前。這也是《定位》一書中早就提到的要點：要在容量有限的消費者心智中牢牢佔據首位，品牌就是要成為品類的領導者，甚至是該品類的代名詞。
技術紅利是面向行業的紅利，品牌或早或晚都能搭上AIGC這趟車。對品牌而言，想要保證自身優勢及差異，不只是要降低心理門檻、勇於探索嘗試新技術，整體提升創新的效率、做好資產的沉澱，以及保證市場的高佔有率等等其實都是關鍵。AIGC發揮出了助推和加持的作用，怎麼讓營銷策略及佈局這一整盤棋下的更為精進，這是品牌商家需要長期思考的事。
以下為「深響」整理後的部分訪談實錄：
深響：國外營銷行業更多把AIGC作為一種輔助，但國內大家更感興趣的是“一鍵生成”，為何會有這種不同？
王喆：這個差別與消費者對於營銷的需求、整個營銷內容的體量都相關。國外的內容體量相比中國偏少，換句話説在國外生成海量內容，其實沒有那麼多消費者去看。所以要做得少而精，在精的要求下就會更突出創意，AIGC就是做輔助。而在國內，你會發現內容量始終不夠。對於大規模且有一定質量的內容、有成本優勢的這種內容供應鏈能力，大家都是有需求的。所以很多AIGC都在朝着這個方向去做，確實市場的需求太大。
深響：用AIGC做營銷，目前品牌主最主要的需求有哪些？
王喆：當這個新技術來了之後，客户第一關心的是技術的成熟度有多少，以及技術可能在哪些場景落地。在上半年大家其實都在摸索，等到差不多夏天的時候，摸索的過程逐漸清晰，大家都從Workshop開始走向POC，在小規模的生產環境中做試用。現在包括典型的客服場景、內容生產，還有內部培訓、賦能經銷商和導購等等其實都已開始以應用的形式落地。
品牌第一關心的是版權問題。雖然今天我覺得還沒有一個統一權威的説法，也有不同律師從不同的角度去聊這個問題、給到建議，但其實版權除了關乎於法律，也關乎於PR，也就是説要看消費者的態度。所以你會發現，奢侈品品牌其實對AIGC相對更保守一些，我覺得這個也是和版權相關。他們更多是把AI技術當做一種數字藝術來做嘗試，通常會跟數字藝術領域的藝術家合作，做科技感的呈現，但並沒有把AI當做一個降本增效的東西，確實他們會很謹慎地看待技術和技術在營銷中的應用。反而是白牌會用的更快更早，因為他們沒有那麼多包袱。
深響：現在市面上有很多大模型應用，品牌主可能沒有時間精力一個個試，那麼要怎麼去辨別誰是好的供應商？
王喆：當一個新技術出現的時候，大家確實無法分辨。不過從Martech這個角度，我覺得有幾個點大家可以用來辨別。比如做過哪些行業案例，代表着你的歷史經驗，是種背書。比如可以去看公司內的研發情況，包括研發人員有多少，這個能區別出服務商到底是以技術為核心的公司，還是以創意或者是其他為核心。再比如説在文生圖領域可以去看demo，有些品牌還會做一些POC測試，類似於出考卷。不需要很複雜，就能過濾掉一些能力明顯不足的、不靠譜的服務商。
深響：AIGC的進展會對我們整個營銷產生什麼樣的影響？
王喆：首先我覺得內容肯定會變多，內容創作會變得相對來説更復雜。那內容量足夠大，就會出現各種各樣的管理分發需求。就像每天有那麼多包裹在全國各地跑，但出錯的概率很小，這説明背後整個體系很強大，是高度標準和工業化的。特贊很早做了DAM系統，就是因為看到國內電商和社媒的發展很快，內容呈指數級上升，大家尋找供應商以及日常管理和協作存在很大挑戰。
在AI時代，每一個品牌都需要去做自己的私有模型訓練，我們過去幫品牌沉澱了素材，做好了標籤管理，這個時候就可以更快把這些沉澱好的素材變成品牌的私有數據集，讓它更好進入到整個AIGC的訓練中。這個時候，品牌在邁向AIGC的時候就會比別人會快，而且是會快好幾個月。
另外我之前還分享過一個觀點，就是AI在發揮着“媒介”的作用。今天很多消費者在嘗試用AI去做一些信息蒐集，這個時候AI就像是一個媒介，或者説是像過去的搜索引擎，處於在品牌和消費者之間。所以品牌應該要思考一個問題：AI是怎麼去理解我的，這決定着對消費者的心智影響。當你的品牌內容量在這個品類裏佔優勢時，AI就會認為品類詞等於品牌詞。
深響：AIGC營銷，在工作流程上有什麼變化？
王喆：客户的體感可能差別不大，但我們內部搭建的工作流確實會蠻不一樣的。以插畫為例，過去的方式是大家先對創意，然後對線稿，再對上色，如果不滿意我再打回重來。AI時代，工作流會變成是一個多輪迭代的模式。比如第一輪給出十幾張圖，讓品牌去感受一下創意方向和風格，整體可能會很發散；然後第二輪會針對你選擇的風格，再做幾個細微的調優。你每次看到的東西都是最終完稿，而不是過程稿，所以它是以迭代為核心，去逐步逼近客户想要的效果。
對應人的技能也不太一樣了，過去可能是找插畫師從頭到尾一個人來做，那現在會集中擅長做Prompt的人，擅長提創意的人，和擅長做最後完稿的人。其實相當於是把過去的手工業分工化，帶來工業級的標準和效率提升。
深響：現在技術的進步與實際需求之間有什麼樣的距離？目前有哪些亟待我們去解決的問題？
王喆：大家在用各種方式去讓AI在智能化的同時更具穩定性，因為穩定性決定了它是否能更順利在企業端落地，換句話説是這個東西不能出錯，不能胡説八道，那大家會用各種各樣工程技術的手段去控制讓它更收斂。當然，我們還在等待AI大模型的調用成本變得更低，因為如果用閉源模型就會跟雲計算資源相關，就會讓這個系統的毛利變得更高。