營銷生產(chǎn)力大爆發(fā),大模型解鎖營銷創(chuàng)新之路

營銷生產(chǎn)力大爆發(fā),大模型解鎖營銷創(chuàng)在不久前舉辦的2023中關(guān)村論壇上,發(fā)布了《中國人工智能大模型地圖研究報告》,報告顯示截止至5月底,國內(nèi)參數(shù)在10億規(guī)模以上的大模型已發(fā)布79個。這些大模型可以生成自然、流暢的語言,實現(xiàn)智能問答、文本摘要、自動翻譯等任務(wù),廣泛應(yīng)用于搜索引擎、語音識別、智能客服等場景。隨著大模型的應(yīng)用的發(fā)展,人們的日常工作、生活方式也將逐漸改變。而營銷依托于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的大發(fā)展,具有迭代快、創(chuàng)新向、數(shù)據(jù)多等特點,成為大模型的最佳實踐場。

大模型讓品牌市場的進入更具針對性

當涉及到更為垂直和專業(yè)的領(lǐng)域,通用大模型能夠給到使用者的專業(yè)知識明顯不足了。這時就需要在專業(yè)領(lǐng)域沉淀足夠久的企業(yè)發(fā)揮作用。以明略科技為例,明略深耕營銷領(lǐng)域 17 年,積累了大量美妝、3c、大健康、汽車等領(lǐng)域的營銷數(shù)據(jù),擁有龐大的營銷知識圖譜,能夠填補通用大模型在營銷領(lǐng)域的數(shù)據(jù)空白,挖掘互聯(lián)網(wǎng)營銷趨勢和熱點,形成更有針對性、更垂直化的應(yīng)用場景。


(相關(guān)資料圖)

通過明略科技的知識圖譜,我們發(fā)現(xiàn)牛油果和酸奶都是當下品類中增長熱點,基于這樣的數(shù)據(jù)洞察,我們可以建議品牌主去做一些牛油果酸奶的新品研發(fā),有了概念后,我們還能夠利用生成式AI去做營銷短文以及品牌宣傳圖和包裝圖等等,以及輸入一些簡單的詞,例如成分、功效等等,就能利用大模型在幾秒鐘內(nèi)生成海量的短視頻腳本,再配合語音合成技術(shù),極大縮短了短視頻創(chuàng)作周期,營銷生產(chǎn)力大大提升,加速產(chǎn)品創(chuàng)新的研究。

直播和客服,交給有溫度的人工智能

直播主播需要花費大量的時間和精力來準備直播內(nèi)容,同時也需要具備一定的主持能力和演講技巧。為了解決這些問題,數(shù)字人直播應(yīng)運而生。數(shù)字人直播的優(yōu)勢不僅僅在于減少主播的準備時間和精力,還在于其可以實現(xiàn)更加智能的直播。數(shù)字人直播可以通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)語音識別、圖像識別、自然語言處理等功能,從而讓直播更加智能化。比如,數(shù)字人直播可以根據(jù)觀眾的興趣和喜好推薦相應(yīng)的直播內(nèi)容,還可以根據(jù)觀眾的反饋調(diào)整直播內(nèi)容,從而實現(xiàn)更加個性化的直播。

在智能客服應(yīng)用上,大模型讓智能客服擁有更高效且流暢自然的對話處理能力,可以更準確地理解用戶的意圖和提供更恰當?shù)幕卮?,從而提升對話處理的效率,增強用戶的參與感和滿意度。而大模型更高的可擴展性和適應(yīng)性,可以讓智能客服更好地應(yīng)對新興問題和場景。

提供有價值的洞察和預(yù)測

在互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)中,海量的消費者聲音掩蓋了關(guān)鍵信息的提取。在輿論報告分析中,以往的傳統(tǒng)做法是基于營銷數(shù)據(jù)做出一些圖表和數(shù)據(jù),客戶自主研判詞云圖中高頻詞出現(xiàn)的原因可能是什么。但如果借用大模型去做輿情報告,就可以自動標注圖中值得關(guān)注之處,以及總結(jié)原因,相當于增加了一位助手去幫人看圖表。不過,讓大模型去運行網(wǎng)絡(luò)端上億文本量級的數(shù)據(jù)是不太現(xiàn)實的,那么就可以采用大小模型相結(jié)合的方式去實現(xiàn)。先用相對較小的模型把報告讀完,提取出關(guān)鍵信息,再結(jié)合大模型的能力去做無監(jiān)督的聚合和分析,把報告非常有邏輯地呈現(xiàn)出來。

挑戰(zhàn)并存,企業(yè)要如何擁抱大模型?

可以預(yù)見,大模型融入企業(yè)級應(yīng)用的發(fā)展方向已經(jīng)勢不可擋,在這樣的情況下,企業(yè)要積極擁抱變化,逐浪前行,才不會被變革的洪流吞噬。而逐浪前行的重要條件之一,就是保持自身競爭力,因此,在大模型時代,數(shù)據(jù)的重要性更加凸顯。

數(shù)據(jù)是訓(xùn)練大模型的基礎(chǔ),大模型需要海量、多樣、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,以提升其語言理解和生成能力。只有充分的數(shù)據(jù)支持,才能讓大模型學(xué)習(xí)到更準確、更全面、更有代表性的知識,從而提升其性能。而漫天無差別的“飼料”讓通用大模型的結(jié)果并不具備專業(yè)性,企業(yè)要想輸出更具競爭力的內(nèi)容則需依賴自身積累的數(shù)據(jù),可以是知識庫,也可以是標簽,甚至是積累的關(guān)鍵詞,擁有著一方數(shù)據(jù)才能對模型進行增強和優(yōu)化。

但是,如果將數(shù)據(jù)喂養(yǎng)給通用大模型,這意味著企業(yè)將親手拆除自身的商業(yè)護城河,導(dǎo)致行業(yè)知識成為公共知識,獨有數(shù)據(jù)成為共享數(shù)據(jù),企業(yè)最終可能會被模型吞噬。在這樣的情況下,私有化部署能夠解決這種問題,部署到本地后,企業(yè)不但能夠利用好自身數(shù)據(jù),同樣也會保護企業(yè)數(shù)據(jù)隱私,在連接內(nèi)部資源的同時也能享受到大模型的效果增益。

從市場準入,到品牌投放,再到報告分析,大模型將有機會深度參與進營銷的全鏈路,這也意味著,營銷全鏈路將有機會重做一遍。通用大模型因知識的缺失在垂直領(lǐng)域有壁壘,這種情況下,明略科技借助龐大的營銷數(shù)據(jù)和知識庫進行模型增強,用插拔大小模型的方式進一步提升產(chǎn)出效果。

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