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(jìn)入更具針對性
當(dāng)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。
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(dāng)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(zhǔn)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(zhǔn)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(zhǔn)確地理解用戶的意圖和提供更恰當(dāng)?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(biāo)注圖中值得關(guān)注之處，以及總結(jié)原因，相當(dāng)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(jìn)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(zhǔn)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(biāo)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(jìn)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(hù)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(hù)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(zhǔn)入，到品牌投放，再到報告分析，大模型將有機會深度參與進(jìn)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(jìn)行模型增強，用插拔大小模型的方式進(jìn)一步提升產(chǎn)出效果。
（免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請進(jìn)一步核實，并對任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。
任何單位或個人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 ）
