營(yíng)銷生產(chǎn)力大爆發(fā)，大模型解鎖營(yíng)銷創(chuàng)在不久前舉辦的2023中關(guān)村論壇上，發(fā)布了《中國(guó)人工智能大模型地圖研究報(bào)告》，報(bào)告顯示截止至5月底，國(guó)內(nèi)參數(shù)在10億規(guī)模以上的大模型已發(fā)布79個(gè)。這些大模型可以生成自然、流暢的語(yǔ)言，實(shí)現(xiàn)智能問(wèn)答、文本摘要、自動(dòng)翻譯等任務(wù)，廣泛應(yīng)用于搜索引擎、語(yǔ)音識(shí)別、智能客服等場(chǎng)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(yíng)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(diǎn)，成為大模型的最佳實(shí)踐場(chǎng)。
大模型讓品牌市場(chǎng)的進(jìn)入更具針對(duì)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(shí)明顯不足了。這時(shí)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(yíng)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(yíng)銷數(shù)據(jù)，擁有龐大的營(yíng)銷知識(shí)圖譜，能夠填補(bǔ)通用大模型在營(yíng)銷領(lǐng)域的數(shù)據(jù)空白，挖掘互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷趨勢(shì)和熱點(diǎn)，形成更有針對(duì)性、更垂直化的應(yīng)用場(chǎng)景。
通過(guò)明略科技的知識(shí)圖譜，我們發(fā)現(xiàn)牛油果和酸奶都是當(dāng)下品類中增長(zhǎng)熱點(diǎn)，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(yíng)銷短文以及品牌宣傳圖和包裝圖等等，以及輸入一些簡(jiǎn)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(yǔ)音合成技術(shù)，極大縮短了短視頻創(chuàng)作周期，營(yíng)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(fèi)大量的時(shí)間和精力來(lái)準(zhǔn)備直播內(nèi)容，同時(shí)也需要具備一定的主持能力和演講技巧。為了解決這些問(wèn)題，數(shù)字人直播應(yīng)運(yùn)而生。數(shù)字人直播的優(yōu)勢(shì)不僅僅在于減少主播的準(zhǔn)備時(shí)間和精力，還在于其可以實(shí)現(xiàn)更加智能的直播。數(shù)字人直播可以通過(guò)人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)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(shí)現(xiàn)更加個(gè)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(duì)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?duì)話處理的效率，增強(qiáng)用戶的參與感和滿意度。而大模型更高的可擴(kuò)展性和適應(yīng)性，可以讓智能客服更好地應(yīng)對(duì)新興問(wèn)題和場(chǎng)景。
提供有價(jià)值的洞察和預(yù)測(cè)
在互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)中，海量的消費(fèi)者聲音掩蓋了關(guān)鍵信息的提取。在輿論報(bào)告分析中，以往的傳統(tǒng)做法是基于營(yíng)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(bào)告，就可以自動(dòng)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(guò)，讓大模型去運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)端上億文本量級(jí)的數(shù)據(jù)是不太現(xiàn)實(shí)的，那么就可以采用大小模型相結(jié)合的方式去實(shí)現(xiàn)。先用相對(duì)較小的模型把報(bào)告讀完，提取出關(guān)鍵信息，再結(jié)合大模型的能力去做無(wú)監(jiān)督的聚合和分析，把報(bào)告非常有邏輯地呈現(xiàn)出來(lái)。
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(jí)應(yīng)用的發(fā)展方向已經(jīng)勢(shì)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(huì)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(jìng)爭(zhēng)力，因此，在大模型時(shí)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(yǔ)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(shí)，從而提升其性能。而漫天無(wú)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(jìng)爭(zhēng)力的內(nèi)容則需依賴自身積累的數(shù)據(jù)，可以是知識(shí)庫(kù)，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(duì)模型進(jìn)行增強(qiáng)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(shí)成為公共知識(shí)，獨(dú)有數(shù)據(jù)成為共享數(shù)據(jù)，企業(yè)最終可能會(huì)被模型吞噬。在這樣的情況下，私有化部署能夠解決這種問(wèn)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(huì)保護(hù)企業(yè)數(shù)據(jù)隱私，在連接內(nèi)部資源的同時(shí)也能享受到大模型的效果增益。
從市場(chǎng)準(zhǔn)入，到品牌投放，再到報(bào)告分析，大模型將有機(jī)會(huì)深度參與進(jìn)營(yíng)銷的全鏈路，這也意味著，營(yíng)銷全鏈路將有機(jī)會(huì)重做一遍。通用大模型因知識(shí)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(yíng)銷數(shù)據(jù)和知識(shí)庫(kù)進(jìn)行模型增強(qiáng)，用插拔大小模型的方式進(jìn)一步提升產(chǎn)出效果。
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