大模型火到今天，如何落地成了行業主旋律。
如果說有些領域存在「拿著錘子找釘子」的「嫌疑」，那麽，營銷領域則恰恰相反，屬於「一堆釘子等錘子」——營銷中存在大量的基礎性工作，等待AI來解放。
首當其沖的是製作廣告素材，文生圖、圖生圖、文生視頻......各種形式的內容生產，皆命中AIGC的能力靶心。數字營銷公司NP Digital對此預測，2024年AI將主導廣告等網絡內容的創作。
不止如此，在廣告精準匹配、投放計劃設置等環節，更懂用戶和數據的AI也將有十足的用武之地。
用AI將營銷全鏈條重做一遍，已是大廠共識，他們左手有AI大模型，右手有客戶和場景，可謂AI營銷落地的最佳「試煉場」。
《財經故事薈》盤點大廠近一年的AI營銷動作發現，他們在整體思路上有共性，都布局了從廣告生產到投放的全鏈條，但在各環節的功能落地上，或因業務場景和主體客戶不同，他們現階段各有側重。
但伴隨時間和技術叠代，我們認為，在功能的全面性上，他們將不斷趨近，「你有的我也會有」。
AI+營銷，主打降本增效
在降本增效的大背景下，商家面臨的營銷難度在變大。
一邊要向存量市場求增長，另一邊卻是預算在減少，據秒針營銷科學院發布的《2024中國數字營銷趨勢報告》顯示，2024年中國市場營銷投資信心整體不足，43%的廣告主認為整體營銷投入將減少，其中13%認為將大幅減少，30%認為將小幅減少。
來源：《2024中國數字營銷趨勢報告》
如何用有限的預算獲得確定性增長，是擺在商家面前的核心命題。
降本增效的「代言人」AI成了公認的解題希望，上述報告顯示，AI營銷是廣告主未來最期待的創新營銷形式，未來會使用的廣告主比例高達44%。
現階段AI為營銷帶來的新價值，主要是優化各環節效率。
比如，在廣告生產環節，AI能更快得產出營銷素材，降低商家的時間和人力投入，從而將營銷人員從繁瑣的執行過程解放出來，回歸到創意本身的思考。
以製作電商模特圖為例，在傳統流程中，場景實拍加後期製作，整體可能耗時兩三天甚至更久，但AI介入後，幾分鐘就能產出幾百條素材，供商家做投放測試。
這不僅能提高效率，還增加了批量測試出「爆款」的概率。
目前AI廣告正被不少商家所實踐，《2024中國數字營銷趨勢報告》顯示，3成廣告主在使用AI生成圖文，2成廣告主通過AI生成視頻，還有超過3成的廣告主計劃使用AI生成圖文或視頻。
當然，現階段部分AI廣告還存在不盡如人意的地方，譬如被詬病的「塑料感」「AI味兒」「假面」等，但大模型技術叠代速度很快，應用也將隨之越來越廣泛。
據量子位智庫估計，中國目前生成式AI在廣告營銷行業中業務營收占比不到1%，但未來每年增速或將達到60%以上，預計2030年將達到1500億左右規模。
再比如，在廣告投放環節，AI基於對用戶意圖和廣告內容的理解，能將兩者更精準智能的匹配起來，從而減輕商家投放過程的複雜度。
此前，廣告投放一度被認為是「玄學」，投放效果如何，很大程度上依賴廣告優化師對投放計劃的設置，如人群定向、出價策略等，而這大多基於個人的能力和經驗，並無方法論，因而效果可能不穩定，同時也難以「復製」給其他人。
AI則能基於底層技術逐漸掌握「玄學」，雖然當下並不能完全代替廣告優化師的能力，但其能在數據反饋中不斷自我叠代，趨近最優解。
總的來說，AI現階段對營銷的賦能主要是針對現有投放環節的優化，但其想象空間不止於此，未來AI可能會對廣告格局、商家經營等產生一系列聯動影響。
比如，AI基於營銷數據分析輸出洞察，指導商家的生產和設計，按需定製生產可能成為現實；比如，AI基於對個體用戶的理解，自動生成個性化廣告，徹底改變現有廣告模式.....
面對這廣闊前景，大廠們已盡數下場。
AI生成廣告，多模態是共識
近一年內，大廠們相繼推出了自己的AIGC工具，用於商家製作廣告素材。
比如，阿里媽媽去年7月上線的「萬相實驗室」、今年3月阿里又上線了「繪蛙」；百度去年6月推出「擎舵」；抖音去年10月推出「即創」；京東去年12月推出「京點點」；騰訊今年1月推出「妙思」；快手推出「盤古」。
除了新開發工具外，部分大廠還對原有工具進行「AI改造」，使其更智能化。比如，阿里媽媽對其創意生態中心「淘積木」進行AI升級，能自動抓取商品賣點，為商家定製大促落地頁；還有京東的「羚瓏」，能根據商家需求秒級生成促銷海報、活動宣傳圖等素材。
其實，廣告素材無外乎圖片、文案、視頻等，大廠投放場景多元，從長遠看，全面支持多模態廣告的生成將是他們的一致選擇。
但就眼下而言，他們還是優先服務於主要場景，因而，功能點有一定差異。
阿里、京東主要服務電商場景，兩者均支持根據商品信息自動生成商品場景圖和營銷文案。
而在圖片生成方面，阿裏特別支持生成商品模特圖，這或許是因為服裝是其優勢類目。在「萬相實驗室」和「繪蛙」中輸入商品圖片，選擇系統內置模特，便會自動生成商品模特圖，後者還支持輸入自帶模特圖，系統會將其訓練成AI模特。
此外，「萬相實驗室」今年3月還新增了生成視頻功能，上傳圖片輸入動作文字指令後，靜態圖片就能在各種場景中動起來。
騰訊、百度則服務於泛行業營銷，如遊戲、閱讀、教育、電商等。
其中，百度「擎舵」目前支持生成廣告文案和數字人口播視頻，圖片生成功能已在規劃中，但尚未開放體驗。
騰訊「妙思」目前僅支持生成圖片，和阿裏京東一樣，其可以根據商品原圖合成不同背景，但特別的是，其還支持僅通過提示詞生成圖片，該功能尤其適用於非實物行業如閱讀、遊戲等的投放。
不過，視頻等多模態能力已在騰訊規劃中，在今年3月的騰訊「妙思」發布會上，騰訊廣告平臺產品技術副總經理郭偉提到，「妙思」未來探索方向之一是構建多模態能力。
抖音、快手主要支持短視頻場景，抖音「即創」可生成數字人口播視頻，同時還支持生成帶貨樣式的圖文；快手「盤古」則能生成AI配音和短視頻切片。
值得一提的是，除了抖音，字節系還有今日頭條、西瓜視頻、番茄小說等流量場景，因而需要適配更多元的素材形式，這可能會由字節巨量引擎今年1月推出的自動化投放平臺UBMax負責，巨量引擎產品運營中臺負責人於粟天表示，2024年UBMax會探索廣告創意的自動生成問題。
可以看到，大廠的AIGC工具還剛剛起步，所支持的功能各有側重，但他們都在朝著更全面的方向叠代。
簡化投放操作，大廠各有側重
在簡化投放操作方面，多家大廠推出了新的智能投放平臺或功能。但由於投放計劃涉及因素眾多，難以一蹴而就徹底「AI化」，因而，他們基於自身能力和客戶需求的考量，現階段選擇從不同側重點切入。
百度去年9月推出「輕舸」投放平臺，側重於目標人群的設置簡化——此前，商家需要設置大量的搜索關鍵詞圈定目標受眾，如今只需用自然語言描述即可。
以老牌教育機構中國東方教育為例，其在「輕舸」平臺直接描述「幫我把廣告投放給想學IT找工作的年輕人」，再設置好落地頁、投放時段、出價和預算等基礎信息後，「輕舸」便能自動鎖定人群。
基於此，此前商家需要管理十幾萬關鍵詞，如今只要提供400多個自然語言提示詞，創編一條搜索廣告方案的時長也大大縮減，從此前的2小時縮減到5分鐘左右。
阿里媽媽則主要從全域流量整合的角度切入。
此前，商家需要對搜索、信息流等不同場域進行區隔投放設置，但去年8月阿裏里媽媽推出的效果廣告投放平臺「萬相臺無界版」和品牌廣告投放平臺「阿里媽媽百靈」，將搜索、推薦、直播、短視頻等各場域流量整合，商家可一站式投放。其中，後者還打通了淘外其他阿里系的流量渠道。
全域整合的利好是，品牌商家可以從人群、貨品等更精細化的維度做整合投放管理，「萬相臺無界版」對此提供了「序列化追投」能力，當AI發現某用戶搜索了商家產品，但沒有購買時，便會在其他流量場景對其進行二次觸達；平臺還會指引商家根據貨品從測款、上新到爆品塑造的不同生命周期進行追投。
字節方面，巨量引擎的UBMax平臺主要側重於簡化多計劃設置、盯盤的複雜度。
此前，商家為搶占站內流量會設置多時段投放計劃，並需及時盯盤，根據跑量情況補充或關停計劃，這不僅導致操作復雜，還可能因為判斷不足，導致計劃之間相互擠壓，或部分計劃只消耗不轉化。
UBMax的方式是由系統代替人工盯盤，自動感知競價環境，通過跑量模型預估出最佳投放時間和計劃條數，在保障投放成本的同時，提升跑量能力。
巨量引擎數據顯示，UBMax平均幫助客戶節省45%的創編時間，提升125%的跑量。
快手方面更「大刀闊斧」，其去年9月推出直播智能托管功能，直接省略了人群定向設置，商家只需選擇好預算、預期ROI和投放時段，系統便會自動選擇人群並智能出價，這尤其適合對投放不熟悉的新商家。
騰訊「妙思」目前則主要盯上了投放審核環節，對其進行了大幅度提效。
此前，廣告素材的審核等待時間可能長達4到6小時，大促期間甚至更長。對此，「妙思」打通素材生產和審核環節，素材一經生成便即時提交審核，不符合條件的素材會自動攔截，避免投入精力，由此廣告主平均審核等待時長能縮短80%左右。
京東投放的「AI改造」也在規劃中，從其近期官宣看，其「京準通」投放平臺將會從「全域投放」、「為商家提供對話交互方式的智能助手」、「智能出價」等多個角度切入，這與前述幾家大廠的側重點既有重疊，又有不同。
AI賦能，更懂用戶
除了簡化素材生成和投放設置外，大廠還在用AI賦能投流的前後鏈路，以進一步放大營銷效果。
前鏈路是指流量撬動方面，各大廠均通過訓練大模型來增強對用戶意圖的理解，以提升廣告匹配精準度。
成果已盡數體現在他們的財報業績上。比如，騰訊財報顯示，2023年騰訊網絡廣告收入同比增長23%，驅動因素便是「廣告AI模型的改進顯著提升了精準投放效果」。
來源：騰訊財報
再比如百度，AI對其廣告的增長助力也已開始顯現。財報顯示，2023年Q4百度在線營銷收入為192億元，同比增長6%，而據百度創始人李彥宏表示，2024年大模型將為廣告和人工智能雲業務帶來數十億元的增量收入。
值得一提的是，在認知用戶方面，阿裏媽媽正持續升級方法論，其3月25日發布的LMA大模型技術，不只根據單一的購買行為定義用戶，而是通過興趣、生活場景、文化屬性等多維度，挖掘用戶的潛在需求。
比如，針對購買過入門款登山杖的用戶，系統會自動提煉出「戶外小白」人設，並繼續向其推薦防曬衣、露營椅等跨品類的初階戶外產品。如此，商家便可突破品類限製，獲取更多圈層的流量。
同時，阿里媽媽還將發布「以付費流量撬動自然流量」的新產品，進一步拉動商家全域增長勢能，這背後皆賴於對用戶的「立體」認知，才能更全面的匹配用戶和商家。
而在後鏈路環節，多家大廠正嘗試用AI數字員工的方式承接用戶，並在智能化服務中完成轉化。
百度在去年11月推出對話式營銷產品「商家智能體」，在部分搜索場景中，商家專屬「智能體」會適時觸發，與用戶智能互動，實現精準營銷。
比如，在品牌三棵樹的智能體對話中，用戶咨詢「我刷墻後多久可以入住？」，智能體會在回答行業知識的同時，洞察到商機，主動為用戶推薦三顆樹的健康塗料。
據百度營銷披露，商家智能體的接待效果大幅領先於傳統AI機器人，展現量提升51%，消費提升56%，咨詢開口量提升72%。
京東則是對原有智能客服「京小智」進行了AI升級，使其實現更加智能化的咨詢與導購服務，尤其在營銷大促節點時，能為商家分擔不少服務壓力。
在去年的雙11大促中，開售10分鐘，「京小智」累計咨詢服務量超188萬次，服務商家數量超36萬。
巨量引擎UBMax也在規劃類似服務，其表示將利用智能接待技術，讓機器人自動承接用戶咨詢，或者生成推薦話術輔助人工接待用戶，以提升投放後的線索轉化效率和咨詢效率。
其實，智能客服早已存在多年，各大廠目前都有自己的智能客服產品，如淘寶的「店小蜜」、騰訊企點的智能客服等，在大模型的加持下，他們均有望進化成真正懂用戶的金牌員工。
AI數字人的服務形式也正被更多廣告主接納，《2024數字媒體營銷趨勢》顯示，79.1%的廣告主願意將數字人應用到廣告與品牌內容傳播上，以兼具科技感和人性化的互動，在調研、售後、咨詢等場景創造新的消費體驗。
綜上可見，AI有能力重構營銷的各個環節，其本質是讓機器替代人完成那些繁瑣復雜的工作，並通過自我叠代不斷達成更優的效果，而人則可以去做真正有價值的思考。
但必須承認，目前AI營銷才剛起步，大廠們的「AI改造」只是「冰山一角」，更多智能營銷場景等待挖掘，而平臺和商家們在新時代的增長機會就蘊藏其中。---來源: 鈦媒體-
* AI圈公開的秘密：天下模型一大抄*
抄襲已經成為AI世界公開的秘密。
據The Information周一的文章，許多初創公司的AI聊天機器人很可能是采用了OpenAI和其他公司的數據開發的。這些機器人在某些任務上可以媲美GPT-4，但收費只是後者的一小部分。
初創公司在開發過程中沒有披露使用OpenAI的技術。不過，The Information報道稱，OpenAI首席執行官Sam Altman去年夏天告訴初創公司創始人，可以接受初創公司以這種方式使用OpenAI的技術。
雖然Altman的回應讓一些初創公司松了一口氣，但這種做法實質上損害了OpenAI的增長，Altman隨時可能改變主意。
在初創公司中，抄襲已成常態
初創公司抄襲OpenAI的具體做法是，先開通GPT-4的會員，然後向它提出一系列問題，例如「這行代碼有什麽問題？」他們使用這些問題和答案來訓練自己的競品模型。
采取這一策略的初創公司不在少數。
Unsloth AI聯合創始人Daniel Han估計，他大約一半的客戶從GPT-4或Anthropic的Claude模型中獲取數據，並用它來改進自己的模型。許多公司也從ShareGPT獲得此類數據，ShareGPT是一個開發人員分享使用OpenAI模型生成答案的網站。
小型開發商的模型通常基於Meta Platforms或Mistral AI免費提供的流行開源模型，但通過融合OpenAI模型的答案，可以顯著提高這些模型輸出內容的質量。Han表示，一些開發人員正在使用一項名為OpenPipe的服務來自動化這一過程。
「在一個尚未建立明確規則的新生態系統中，就會發生這種情況，」Menlo Ventures董事總經理Matt Murphy表示，該公司投資了OpenAI的競爭對手Anthropic。Murphy說：
如果大家都使用相同的數據，你怎麽能比其他人更出色呢?
目前尚不清楚OpenAI、谷歌、Anthropic和其他大型開發商會在多大程度上允許初創對手利用他們的數據進行追趕。
Radical Ventures合夥人Rob Toews表示： AI模型的訓練數據的質量和來源正成為最重要的熱點問題之一。
沒有人確切知道事情將如何發展，但任何沒有對(數據來源)進行周密和戰略考慮的AI初創公司都在落後。
如果那些在開發模型時暗中依賴其他AI服務的開發商被曝光，它們可能會面臨尷尬的處境。
比如，總部位於巴黎的Mistral使用Meta的開源AI 模型Llama 2創建了自己的AI，但直到無意泄露才披露這一事實，引起了一些開發者的不滿。Mistral已經籌集了數億美元的資金。
大公司也一樣？
實際上，初創公司利用OpenAI數據訓練模型的做法，與OpenAI等AI巨頭的做法並無二致。
OpenAI首席技術官Mira Murati上個月在回答有關該公司是否使用谷歌旗下YouTube以及Meta Platforms旗下Facebook和Instagram的數據來訓練生成AI視頻的Sora時表現出了猶豫和困惑。
如果OpenAI真的使用了這些數據，也不足為奇。
據《紐約時報》最近的報導，OpenAI創建了一個名為Whisper的語音識別工具，用於轉錄YouTube視頻，以此來改進GPT-4。此前，也有媒體曾報導稱，OpenAI暗中使用YouTube數據訓練其早期的AI模型。
就在本月早些時候，YouTube CEO Neal Mohan還表示，他不贊成OpenAI使用YouTube視頻來開發像Sora這樣的文生視頻模型。
這種行為也導致OpenAI招致了侵權官司。《紐約時報》公司去年12月起訴OpenAI及其最大支持者微軟，指控他們在訓練模型時非法複製了該報的新聞文章。訴訟稱，OpenAI的聊天機器人「可以逐字逐句地生成時報內容」。
作為回應，OpenAI辯稱，它已努力與新聞出版商建立合作關系，其訓練做法屬於美國版權原則「合理使用」所允許的範圍。
盡管如此，OpenAI和谷歌都與Axel Springer等出版商達成了數百萬美元的許可協議，並與Reddit等主要網站達成了更大的交易。
即使是科技巨頭也難以抗拒捷徑的誘惑。
The Information報導稱，谷歌曾轉錄YouTube視頻，Meta雇傭承包商總結受版權保護的書籍，Adobe使用Midjourney的AI生成照片，均是為了訓練自家AI模型。一位谷歌工程師因擔憂公司使用OpenAI的ChatGPT數據而辭職。
初創公司Lamini的CEO Sharon Zhou表示，AI開發的快速步伐和激烈競爭迫使開發者求助於有爭議的訓練數據來源，如受版權保護的內容或LLM。
Zhou說:在這個領域，投資者需要看到非常快的進展。---[作者：蔔淑情*來源：硬AI/來源: 華爾街見聞官方]
