当AIGC遇见营销，会给消费品牌的营销逻辑带来哪些变化？

当AIGC遇见营销，会给消费品牌的营销逻辑带来哪些变化？

AIGC作为全球领先的人工智能社区，不仅在技术方面居于前沿，还在跨国营销方面展现出了其独特的优势。而在中国随着AIGC的兴起，人工智能的应用也被越来越多的企业所接受和采用。本文从AIGC营销的布局、分类，以及AIGC应用的好坏来展开分析，一起来看看吧。

随着全世界各地互联网企业纷纷发布：如何将AI工具融入日常工作流中？美工、设计、原画等众多岗位纷纷出现裁员，这一波AI浪潮的降本增效已经真切影响到大家饭碗了。

例如ZMO.AI在营销生成领域扎根已久，从2020年底便在服装营销领域推出AI模特功能，和国内知名服装品牌有众多深入的成功合作，就此ZMO.AI的生成式营销软件，B端用户月活迅速突破百万，ARR达到300万美金。

有网友预测：2025年90% 的在线内容将会由AI生成，30%的大型组织出站消息也将由生成式AI输出。

如果你对AIGC还停留在看热闹阶段，或觉得事不关己，这粒沙可能就会落在你头上，因为AIGC如潮涌般正在席卷各个领域，某企业家已经表示：在AIGC赋能下，每个行业都值得重做一遍。

人工智能技术为各行各业带来了巨大的变革，而AIGC（人工智能全球社区）作为全球领先的人工智能社区，不仅在技术方面居于前沿，还在跨国营销方面展现出了其独特的优势，把人工智能技术应用到全球营销领域，已经成为一个不争的趋势。而在中国随着AIGC（Artificial Intelligence in Global Chinese Consumers）的兴起，人工智能的应用也被越来越多的企业所接受和采用。

一、看大佬布局AIGC营销

有国外专家表示：目前AI公司是有生态分层的，大模型层、纯应用层和垂类大模型层。

一是大模型层就像操作系统：是属于少数人的机会，更适合大厂或者大佬这种有雄厚财力人力的玩家，创业公司更适合后两类。

二是纯应用层：但在底层大模型不断变动的时代壁垒很低，可持续性不强。

三是垂类大模型层：垂类大模型是我们坚定的方向，这类的公司比如Character.AI、Midjourney、Typeface、ZMO，公司通过搭建端到端的工程栈，覆盖模型的研发、训练、数据、应用整条价值链，这类公司的产品并不依赖第三方API，迭代非常迅速并且能很好地利用应用侧用户的数据反馈形成数据飞轮。

2023年2月百度就宣布上线类 ChatGPT 对话式AI的工具「文心一言」，微软也公开推出了整合OpenAI的最新技术的搜索引擎必应（Bing）和 Edge 浏览器。

从内容、营销、经营层面看：

在2023百度渠道生态合作伙伴大会上，百度集团副总裁、移动生态商业体系负责人王凤阳表示，“AIGC技术将从内容层面开始，为百度营销带来内容、营销、经营，由浅至深的三重机会。

AIGC首先将大幅提升多种类型内容的生产效率，从而使得营销全链路进入快车道，实现真正自进化，量变带来质变。

同时，营销与经营将更加紧密，企业表达经营信息越丰富，促进AIGC内容越适配。更进一步，AIGC将渗透更深层的企业经营，带来千行百业的变革机会。”曾经内容生产领域作为营销的“生命源泉”，已经最先受到AIGC技术的影响，同时对于AIGC技术的需求也最为迫切。

随后在4 月 25 日蓝色光标智扬团队就以一次AIGC内容创作的提案分享，开启与佳能的AI内容创作对话：双方探讨品牌在AI时代下的挑战、机遇和变革，思考AIGC技术如何应用于内容传播的新场景、新创意、新模式，本着开放多元的发展态度，双方开启AIGC内容领域的深度合作，至此标志着蓝色光标向着“智能营销创作领域”迈出宝贵一步。

其中借助AIGC技术，蓝色光标智扬团队为佳能打造了一部“次元世界的动漫作品”。这部作品从AIGC基础生成+人工后期，仅用了几个工作日，而利用传统动画制作方式，这样一支二维动画视频后期制作大概需要少则一个月时间甚至更长。这表明，AIGC已经全面赋能创意执行与后期制作，利用AIGC与人工组合搭配，可产生新的智能内容创作方式。

到2023年5月8日因赛集团称：公司自主研发的人工智能创意营销内容生成及管理平台 “因赛引擎INSIGHTengine”自上线投入使用以来已经取得了一些成果，未来公司将在此基础上持续加大投入研发AIGC与品牌营销的结合运用，推动营销行业向“智能+智慧”变革升级。

因赛集团其实在2019年就开始布局智能营销技术，并于2021年8月正式上线了 “因赛引擎INSIGHTengine”。因赛引擎配置了海量的品牌营销内容素材+多维的品牌用户数据+因赛20年品牌智慧资产，使其在针对特定品牌、产品、用户、营销场景时具备了机器学习的能力，可以实现高质量的创意表达，在公司自研的「AIGC批量创意内容生成技术」基础上，因赛引擎的创意生成速度得到大幅提升。

因赛引擎已成功为品牌客户创作上万份平面和视频创意内容，并在海报、私域、直播、短视频和NFT等多样化的营销场景皆有应用。据了解，因赛引擎团队也已经接入OpenAI、Midjourney等引擎，并通过训练实现更好的服务品牌客户需求。

最后AIGC的出海赛道也开始爆火：AIGC“真人”短视频出海营销神器万兴播爆，因为“新奇与节约成本”和聚焦出海场景的To B应用突破，汇聚众多关注目光。这款由中国版Adobe万兴科技推出的全新文生视频产品，集上百套专业级场景化模板，以及超逼真多国籍AI数字人功能于一体，可助力用户一键生成AIGC“真人”出海营销短视频。

有媒体已经测试，并且表示：相比传统的营销视频制作，万兴播爆创作体验确实较为智能轻松。不仅不需要聘请外国模特演员或真人出镜，也不用付高昂费用与第三方合作，几分钟就可创作国际化短视频。出海营销相关的带货种草、口播讲解、打折促销、产品介绍等场景，都有非常丰富的模板可选，可省去大量找素材的时间和成本。

这时候，你不禁会发问，你的行业会有怎样的巨变？你的岗位是否还在？那就要从AIGC营销的分类说起。

二、关于AIGC营销的分类

AIGC市场营销是指利用人工智能（AI）、大数据（big data）、智能化算法（algorithm）和云计算技术，进行市场营销活动的一种方式。

AIGC营销第一类：对话式互动生成营销内容。企业内的运营和营销策划人员，只需要在群内向机器人助理提问，就能得到相关性极高、应用性极强的营销文案，并且经过上下文训练还能持续优化和调整。

后期的应用场景上，给企业的建议是，可以利用AIGC擅长的应用型文本特性，针对不同定位的用户群体、不同的营销场景、不同的产品类型，来产出个性化营销内容，为用户带来个性化的交互和服务体验。

AIGC营销第二类：个性化智能客户服务。在企业的用户标签场景上赋能，通过社群内的问答互动，对用户的关键词抓取并打上相关标签，极大节省人工打标的成本。

借助AIGC能力，可以根据用户的标签信息和过往发言偏好做综合评估，在后续用户调研、产品推广、活动营销时做个性化内容产出和互动。企业可以提升自身智能客服在互动中的服务效率和服务满意度。

AIGC营销第三类：智能聊天答疑的数字员工。提供的数字员工可以在社群内直接使用，通过文字、语音、视频等多种形式与用户智能互动和应答，可以针对用户发出的信息，进行语音回复或者视频回复。在银行、教育行业，可以用于授课、培训和标准化答疑等场景，结合AI和自动化能力，为企业提供更加高效的运营方法，可以在保证服务质量的同时也能保留互动的温度。

AIGC市场营销也有以下几个特点：

一是：内容丰富多样。AIGC市场营销可以生成文本、图像、音频、视频等多种形式的内容，满足不同场景和渠道的需求。例如，AIGC可以生成新闻、文章、广告语、口号、标题、摘要、评论、对话等文本内容；可以生成绘画、漫画、LOGO、海报、表情包等图像内容；可以生成音乐、歌曲、语音、配音等音频内容；可以生成短视频、动画、电影剧本等视频内容。

二是：内容质量高效。AIGC市场营销可以利用AI的学习能力和创造力，生成高质量的内容，提高用户的兴趣和信任。例如，AIGC可以根据用户的偏好和行为，生成个性化和精准的内容；可以根据市场的变化和趋势，生成新颖和有价值的内容；可以根据品牌的风格和定位，生成符合形象和目标的内容。

三是：内容生产快速。AIGC市场营销可以利用AI的计算能力和自动化能力，生成快速的内容，提高营销的效率和效果。例如，AIGC可以在短时间内生成大量的内容，满足海量的需求；可以在实时地生成内容，适应动态的环境；可以在不同平台和设备上生成内容，实现无缝的传播。

简而言之：AIGC市场营销的核心是通过AI生成内容（AI Generated Content），来吸引、影响和转化目标用户，提升品牌价值和营销效果。

三、“好”与“坏”

随着全球化的加速和信息技术的快速发展，全球营销领域正在发生深刻的变革，AIGC（Artificial Intelligence in Global Commerce）作为一种新兴的技术，正在对中外营销界产生深远的影响。

其中关于AIGC对中外营销界的影响“较好”的方面有：

清华大学人工智能博士、CEO张文浩表示：ChatGTP的出现，对用户的体验有非常强的升级。它在知识的宽度上有非常强的覆盖，几乎所有在网上能够看得到的资料，都学进了它的机器模型中，同时多轮对话的方式也展现了它在思考上的深度。

首先可以提高营销效率，人工智能技术可以通过自动化和智能化的手段，大幅提高企业的营销效率。比如，AIGC可以通过自动化的方式处理大量的营销数据，提供准确的数据分析和预测，帮助企业快速了解市场信息和消费者需求，进而制定更加精准的营销策略。同时，AIGC还可以通过智能的方式优化营销资源的分配，提高营销效果和销售额。

其次可以提升营销创意，人工智能技术可以通过深度学习和自然语言处理等技术，帮助企业更好地理解消费者的需求和偏好，从而更加准确地创造出符合消费者期望的营销创意。AIGC可以分析消费者的语言和情感，识别出不同的消费者群体的特征和需求，为企业提供更加细致的市场洞察和创意概念，从而提高企业的营销创意水平。

还可以促进营销创新，人工智能技术可以通过创建虚拟现实、增强现实等技术手段，开启新的营销模式和渠道，帮助企业在竞争激烈的市场中获得更多优势。AIGC可以通过自动化、智能化的方式，提高营销的创新性和个性化，帮助企业发现新的营销机会和市场空间，为企业的发展注入新动力。

也可以提高营销的精准度，人工智能技术可以通过大数据分析和机器学习的方式，提高营销的精准度，更好地满足消费者的需求。AIGC可以分析消费者的历史行为数据，预测消费者的未来需求和行为，为企业提供更加精准的个性化服务和产品推荐，从而提高企业的销售额和客户满意度。

举个例子，Typeface是一家2022年6月才成立的初创公司，但它的创始人却是大名鼎鼎的Adobe前CTO—Abhay Parasnis，Typeface让人印象最深刻的产品是：针对大型品牌创建基于企业品牌定位和受众目标，而生成的个性化文字及图像内容。和面向大众的通用内容生成不同，大品牌对于品牌调性以及内容可控性的要求无法通过直接调用Stable Diffusion达到。

Abhay Parasnis表示：对于一家公司来说，最基本的一个问题是其数据和品牌形象的安全。每个企业都希望确保自己不会在不经意间创造出不准确、剽窃或冒犯性的内容，导致自己的声誉受损。目前Typeface通过个性化训练的品牌独有模型以及内容审查算法帮助这些大品牌解决上述痛点。

最后AIGC的到来，可以为元宇宙新基建建设打下基石。一方面，生成式AI在交互、仿真、编程技术方面可以解放生产力，另一方面，AI生产内容促进了三元世界数字内容的积累，加快了生产关系的变革，让去中心化更加现实落地。也许现在谈元宇宙还尚早，但是AIGC对于虚拟空间的建设和打造是“有助益”的，当下虚拟发布会、虚拟体验空间以及虚拟演唱已然成为营销潮流。

那么再看看AIGC“不尽人意”的方面：

设计界鼻祖Adobe也在前段时间发布了自家的AIGC产品Firefly。面对设计师丢掉饭碗的担忧，Adobe提出“并非替代，而是赋能”的口号，并在更加专业的设计层面给出了可实用落地的AIGC功能。比如生成矢量的功能，只需要一张草图，就可以生成自定义向量，这对于设计师而言非常的实用。

但一是技术还没有达到需求：例如普通的AIGC生成器往往是一个整体平面图生成，无法真正生成矢量和图层。Adobe2022年10月也在发布会上提到会将AIGC的能力嵌入PS内，目前尚未落地植入，Firefly上的许多功能点也都还处于开发中，可想而知要将Firefly集成到Adobe复杂的工具生态中还是一项非常浩大的工程。

二是受众受限：与Typeface、Adobe相似，ZMO.AI同样也是面向专业用户的垂类大模型，只不过ZMO的用户群体更多的是营销方向的小B。在ZMO.AI的联合创始人马里千看来，虽然基础大模型在许多任务上可以表现出平均人类的水平，但它们在特定垂直领域中表现不佳。这是因为这些领域的领域知识不是常识，相关数据也不容易公开获取。

例如，ZMO为了完整地保留产品细节会需要用到自研的高精度抠图算法。抠图是一项复杂的视觉任务，它涉及准确估计每个像素的 alpha 值，以从图像和视频中提取前景对象。这可能会因为复杂的背景、光照条件和物体透明度等因素而具有挑战性。这项任务的标注是困难、特定和昂贵的，ZMO花费了一年的时间和高昂的成本才获得这些高精度的标注数据。

技术人员说：专注于抠图特定对象（例如产品），这不是大型基础模型的优势所在。

从Typeface、Adobe和ZMO的产品中不难看出，大模型终究是需要细分场景的数据和规则的，在特定场景中需要大量专门优化通用大模型来提升生成质量，并且符合这个专业场景的可控输入和输出才能真正地落地使用。

因为AIGC的“短板”，可以说现阶段无法被AIGC取代“工作”大致有以下几类：

首先是：强交互性质的工作，比如活动执行、客户运营很难被取代，AIGC取代不了“敏锐且感性”的交谈，干不了活动执行中的管理、协调工作。

其次是从事从0到1的工作的岗位也很难被AIGC取代，比如：产品营销经理PMM需要产出产品内容素材，但是这个职位的效率却会因为AIGC而大幅提升，工资收入大概会更高。

再有品牌市场的战略相关岗位也会吃香，AIGC可以给一些常规的建议，但结合业务、市场需求融会贯通，并且从战略分解到落地计划，还要靠有经验有逻辑的人类。

关于设计类工作就要分情况讨论：如果仅仅是“菜鸟水平”，那就危险了，比如在平面设计、视频制作时只靠各个网站的素材做拼接，那Mid Journey和 Stable Diffusion水平更高。但有想象力的设计师、文案、视频创意者不用担心，有AI的帮助更加聚焦在思考上，效率就会更高。

可以这样说：在需要大量“头脑风暴”场景下，AI强大的信息读取、储存、接收和输出能力，拓展了人能力的边界，人的核心价值是提出更加深刻的brief，并做出最终的判断和决策。营销人的价值更集中地体现在头尾两端：前端提出精准、符合“好内容”定义的brief，后端把控品质和调性，中间则由AI生成内容。

例如当AI通过大量计算，描摹用户的喜好、生成内容时，它首先要得到一个清晰明确的指令：什么是好的内容，我们想要看到什么样的内容。换而言之，营销人员需要有高于AI对于内容质量和调性的判断。

总的来说：上传下达的“传声筒”、工具人、摸鱼混日子的人比较危险，但是需要用脑的创意者、策划者以及亲力亲为做执行的市场人不会受影响，反而更加吃香。无论是对于生产力的促进，还是对某个领域生产关系的变革，AIGC浪潮涌动之下，有危机也自有机遇，一切在于“我们的看待与使用”。