2024年，AI營銷走到哪一步了？

　　一年前，輿論的關(guān)注點(diǎn)在于“AI能否取代人力?”。在接下來的12個(gè)月中，我們見證了答案逐步寫為“Yes”的過程。

　　根據(jù)Coatue報(bào)告，2023年，AI 已在各個(gè)領(lǐng)域證明了其實(shí)用性——使用Github Copilot編程節(jié)省了55%的時(shí)間;使用 Runway 編輯視頻節(jié)省了90%的時(shí)間;使用AI 客服節(jié)省了95%的人工成本，客戶滿意度從55%提高至69%。

　　Theory Ventures 創(chuàng)始人 Tomasz 表示：2024年將是企業(yè)通過 AI 實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力實(shí)質(zhì)性提高的一年，每名員工的ARR有機(jī)會增加10-15%。同時(shí)，根據(jù)麥肯錫最新報(bào)告預(yù)測，生成式AI每年將為全球生產(chǎn)力貢獻(xiàn)4.4 萬億美元，其中，營銷的生產(chǎn)力會增加 5%—15%，每年約 4630 億美元。

　　一方面，AI似乎是為營銷生。從洞察需求——深入數(shù)據(jù)分析，到創(chuàng)意誕生——生成品牌內(nèi)容，再到媒介投放——制定個(gè)性化策略。幾乎所有的營銷流程和任務(wù)，都值得用AI再做一遍。

　　但另一方面，AI營銷的價(jià)值還未被真正激發(fā)，很多營銷技術(shù)更像是“亮閃閃的新東西”，企業(yè)對AI營銷新技術(shù)的投入更像是在裝點(diǎn)門面。《哈佛商業(yè)評論》指出，超半數(shù)的營銷人認(rèn)為他們還不是很了解AI，44%的受訪者認(rèn)為企業(yè)還沒有真正的AI營銷戰(zhàn)略。

　　與此同時(shí)，一項(xiàng)《2023AI營銷現(xiàn)狀》調(diào)研顯示，約90%的受訪者認(rèn)為在未來12個(gè)月內(nèi)，AI對于營銷來說頗為重要。受訪者為900位增長責(zé)任人，包含約300位CEO、CMO。

　　那么，撥開一團(tuán)“眼花繚亂”的東西，回歸營銷本質(zhì)。當(dāng)下的AI營銷到底能做些什么，現(xiàn)在又走到了哪一步?適道將結(jié)合麥肯錫等多家機(jī)構(gòu)的報(bào)告，從營銷生產(chǎn)力的三大要素——市場洞察、創(chuàng)意內(nèi)容、媒介效能，進(jìn)行分析。

　　01 洞察市場需求——從提出假設(shè)到驗(yàn)證假設(shè)

　　在報(bào)告中，麥肯錫講了一個(gè)故事。

　　一家亞洲飲料公司希望更快地進(jìn)入歐洲市場。按以往經(jīng)驗(yàn)來看，僅僅為一個(gè)新市場構(gòu)思一個(gè)新的產(chǎn)品概念，就要用整整一年時(shí)間。

　　于是，飲料公司求助于ChatGPT，并問了兩個(gè)問題：

　　1、哪些新飲料可能吸引會歐洲客戶并推動(dòng)增長?

　　(What kinds of new beverages might appeal to European customers and drive growth)

　　2、哪些創(chuàng)新方法可以加速產(chǎn)品的整個(gè)創(chuàng)新過程?

　　(What innovative methods might speed up the product innovation process from end to end.)

　　就這樣，飲料公司通過和ChatGPT的對話，開始了用戶洞察。即，輸入?yún)R總的非機(jī)密客戶信息，詢問目標(biāo)市場的口味趨勢，以生成對歐洲飲料消費(fèi)市場、消費(fèi)者行為的大致了解。

　　整個(gè)過程在一天內(nèi)完成。接著，在ChatGPT的回答基礎(chǔ)上，營銷團(tuán)隊(duì)通過民族志等研究方法，深化ChatGPT的洞察。

　　在產(chǎn)品設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，研究人員和設(shè)計(jì)師求助于文生圖大模型，生成了30個(gè)自帶清晰圖像的高保真產(chǎn)品概念。

　　整個(gè)過程依舊是一天內(nèi)完成。在以往，一個(gè)工業(yè)設(shè)計(jì)師開發(fā)一個(gè)高保真的產(chǎn)品概念就要花費(fèi)7-10天。

　　最終，營銷人員將這些概念帶到現(xiàn)場，和客戶進(jìn)行快速測試，并在早期反饋中大獲成功。也就是說，AI幫助這家飲料公司在短短一個(gè)月內(nèi)完成了一年的工作量。

　　眾所周知，營銷的起點(diǎn)是洞察。

　　洞察，即收集、分析消費(fèi)者需求+市場環(huán)境+行業(yè)趨勢+競爭態(tài)勢的數(shù)據(jù)和信息。

　　正如上述故事所言。在以往，營銷人員需要對平臺上的海量內(nèi)容進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，而后挖掘營銷亮點(diǎn)，整個(gè)工作量巨大且枯燥�，F(xiàn)在，企業(yè)可以運(yùn)用AI收集、分析潛在消費(fèi)者的數(shù)據(jù)，定位其大致的興趣方向。

　　在假設(shè)形成環(huán)節(jié)，AI可以擺脫人工時(shí)代的經(jīng)驗(yàn)主義，快速總結(jié)趨勢、提出觀點(diǎn)、啟發(fā)研究、策劃方向。以“情感分析”為例，企業(yè)可以通過AI工具衡量消費(fèi)者對特定品牌、產(chǎn)品或廣告活動(dòng)的態(tài)度。整個(gè)過程能夠通過查看社交媒體帖子、評論和其他在線反饋完成。例如，歐萊雅集團(tuán)運(yùn)用AI收集、分析大量在線評論、圖片和視頻，識別潛在的產(chǎn)品創(chuàng)新機(jī)會。

　　在信息收集環(huán)節(jié)，AI可以自動(dòng)生成問卷、進(jìn)行對話式AI訪談，結(jié)合更多元的數(shù)據(jù)范圍。例如，個(gè)人服裝服務(wù)公司 Stitch Fix 用AI 幫助造型師解讀客戶反饋并提供產(chǎn)品推薦;生鮮配送平臺Instacart 用AI 為客戶提供食譜和膳食計(jì)劃建議，并生成購物清單;在房產(chǎn)中介行業(yè)，以往想獲取目標(biāo)客戶的意向購房面積，需要花費(fèi)大量精力編寫復(fù)雜的表達(dá)式/關(guān)鍵詞，準(zhǔn)確率上限只能達(dá)到85%�，F(xiàn)在使用AI對話的方式，只需將原始交互文本輸入到大模型，利用語義理解能力，就能輕松提取出客戶的意向面積。(《2023人工智能與營銷新紀(jì)元》白皮書)

　　在洞察產(chǎn)出環(huán)節(jié)，AI可以大批次分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，將原本復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析過程可視化為圖表和圖形，再有效率地獲取資料和數(shù)據(jù)來驗(yàn)證假設(shè)，最終產(chǎn)出洞察，實(shí)現(xiàn)營銷洞察能力的全方位升級。在這個(gè)過程中，AI可以識別指示未來發(fā)展趨勢。包括但不限于預(yù)測哪些產(chǎn)品或服務(wù)很快被普及，哪些客戶更有可能成為忠實(shí)客戶等等。例如，趕集網(wǎng)結(jié)合行業(yè)報(bào)告和GPT-4，產(chǎn)出快遞運(yùn)輸業(yè)、餐飲服務(wù)業(yè)、美容美發(fā)業(yè)求職用戶的行為偏好、用戶畫像等等。

　　一句話總結(jié)，AI能夠更好地理解消費(fèi)者和商品，通過提升洞察效率，從而提升營銷效率。

　　02 生成創(chuàng)意內(nèi)容——預(yù)測AI將主導(dǎo)廣告創(chuàng)作

　　一個(gè)Big Idea的誕生需要多久?傳統(tǒng)流程中，由Agency產(chǎn)出Big Idea——70%案頭工作+20%頭腦風(fēng)暴+10%的創(chuàng)意產(chǎn)出，可能會耗時(shí)幾周——幾個(gè)月。

　　此外，一些由KOL和KOC眾籌式生成的內(nèi)容也需要耗時(shí)幾天——幾周。然而，實(shí)際上，例如抖音電商上的營銷短視頻，生命周期不超過一周，有些甚至是以天為單位。這些短平快的內(nèi)容，不僅成本高，還容易出現(xiàn)內(nèi)容枯竭的問題。

　　因此，用AI輔助Big Idea產(chǎn)出，并逐步替代“日拋”內(nèi)容是品牌的實(shí)踐方向。一個(gè)問題也由此浮現(xiàn)：AI產(chǎn)出的創(chuàng)意內(nèi)容質(zhì)量到底如何?會不會“塑料感”太強(qiáng)?

　　復(fù)旦管院和秒針營銷科學(xué)院團(tuán)隊(duì)發(fā)布的《2023人工智能與營銷新紀(jì)元》白皮書顯示：

　　1、在文案作者身份上，專家能夠識別AI和人類，而消費(fèi)者無法區(qū)分;

　　2、AI的文案創(chuàng)作能力等同工作經(jīng)驗(yàn)2.47年的人類;

　　3、在文案專業(yè)能力上，人類得分顯著高于AI，特別是在創(chuàng)造性和洞察能力上;

　　4、消費(fèi)者對AI文案的質(zhì)量評價(jià)，與人類文案無明顯差異;

　　5、AI推薦低介入、搜尋型、體驗(yàn)型產(chǎn)品時(shí)消費(fèi)者的反饋更積極;

　　6、用“人機(jī)協(xié)同”共創(chuàng)，可以有效地消除消費(fèi)者對AI內(nèi)容的 “算法厭惡”。

　　以上結(jié)論均由雙盲實(shí)驗(yàn)得出，參與實(shí)驗(yàn)人員為招募的專家和消費(fèi)者;研究使用的AI大模型為ChatGPT3.5和文心一言(實(shí)驗(yàn)人員對兩個(gè)大模型產(chǎn)出的文案質(zhì)量差別感知不顯著)。

　　不過，該研究僅是聚焦于通用大模型。適道檢索資料時(shí)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的例子，供大家對照參考。有文章指出：對ChatGPT輸入“品牌名、素顏霜、抗老、買一享四、雙十一”等關(guān)鍵詞，ChatGPT生成的文案是“雙十一狂歡季，xx品牌素顏霜為你提供最好的抗老解決方案!現(xiàn)在買?享四，不僅抗老效果更佳，還可以節(jié)省資金!快來加入XX素顏霜的陣營，讓你的肌膚永遠(yuǎn)年輕!"

　　而對某AI營銷公司的AI產(chǎn)品輸入同樣關(guān)鍵詞，其生成的文案是“想要抗老的姐妹們趕緊沖呀!這個(gè)雙十一，抗老界的內(nèi)卷王xx素顏霜，現(xiàn)在下單買一享四，錯(cuò)過等一年。它是這種冰淇淋一樣的質(zhì)地，也不搓泥。我用的時(shí)候都感覺自己在涂面霜，而且這個(gè)膚感真的絕了，就像是給皮膚做了一個(gè)貴婦級的按摩，真的太舒服了。這樣的皮膚狀態(tài)，誰看了不羨慕，快快加入購物車吧。”

　　相比之下，后者顯然更具營銷屬性，且“迷惑性”更強(qiáng)。但總體而言，以上結(jié)論無法證明PUGC會被AI取代，后續(xù)還需要進(jìn)一步論證。

　　而就目前的實(shí)際案例來看，AI產(chǎn)生的創(chuàng)意內(nèi)容可謂是，多模態(tài)全面開花。例如，網(wǎng)易嚴(yán)選推出AI 主題曲《如期》，作詞、作曲、編曲、演唱全部由 AI完成;支付寶的營銷短片《支付往事》，其中所有的視覺呈現(xiàn)都由 AI 完成;晉江文學(xué)改編動(dòng)畫電影《去你的島》，互動(dòng)海報(bào)由 AI 生成。而在“廣告界奧斯卡”戛納獅子國際創(chuàng)意節(jié)，2023年有8.3%的獲獎(jiǎng)作品在概要中提到了AI，相較2022年的4%翻了一倍不止。

　　根據(jù)NP Digital預(yù)測，2024年，網(wǎng)絡(luò)上新出現(xiàn)的內(nèi)容，大部分都會由AI生成(包含人機(jī)協(xié)同)。

　　另外，雖然目前人類創(chuàng)作的廣告比AI更吸引人，但如果用一個(gè)成功的廣告作為基礎(chǔ)，讓AI進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，轉(zhuǎn)化率卻會得到顯著提升。因此，考慮到成本問題，NP Digital預(yù)測2024年，AI將主導(dǎo)廣告創(chuàng)作。

　　03 提升媒介效能——實(shí)現(xiàn)智能化分發(fā)

　　投放一波廣告要準(zhǔn)備多少套方案?100套夠多吧。但有些企業(yè)甚至?xí)��?zhǔn)備多達(dá)4000個(gè)投放方案，只為看看哪個(gè)效果好。

　　光聽上去就知道成本不小。

　　而AI能做的除了提高洞察能力，生成創(chuàng)意內(nèi)容，還可以提高投放精準(zhǔn)度，并基于自然語言的新交互方式，進(jìn)行個(gè)性化服務(wù)。

　　在效率提升上，預(yù)生成符合場景和客戶需求的大量個(gè)性化內(nèi)容。通過篩選消費(fèi)者行為和市場趨勢數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)找到最佳時(shí)間和渠道投放廣告，最大限度地?cái)U(kuò)大覆蓋范圍，做到降本增效。在場景拓展上，基于大模型，回答知識庫中超出預(yù)設(shè)流程的問題，更好地分發(fā)和解決客戶問題;在體驗(yàn)升級上，生成不同風(fēng)格的對話內(nèi)容，更好地模擬人工客服等等。

　　例如，去年3月，電商SaaS服務(wù)商Shopify通過集成ChatGPT，升級智能客服(聊天機(jī)器人)，幫助消費(fèi)進(jìn)行個(gè)性化推薦、幫助商家節(jié)省互動(dòng)時(shí)間。此外ChatGPT還可以提供平臺商品評論數(shù)據(jù)分析、標(biāo)題及關(guān)鍵詞優(yōu)化、營銷文案撰寫、網(wǎng)站智能化開發(fā)編程等多項(xiàng)功能，有效改善賣家運(yùn)營效率及消費(fèi)者體驗(yàn)。

　　結(jié)語

　　那么，企業(yè)如何利用通用大模型發(fā)展AI營銷戰(zhàn)略?

　　麥肯錫給出了一個(gè)具體的實(shí)施時(shí)間表：

　　1、前6周：制定試點(diǎn)項(xiàng)目路線圖，明確用例，評估當(dāng)前的技術(shù)能力和短期內(nèi)的技術(shù)支持，組建一支合適團(tuán)隊(duì)、合適的運(yùn)營模式，并找到潛在風(fēng)險(xiǎn)。

　　2、前90天：啟動(dòng)一個(gè)通用人工智能 “Win Room”，以進(jìn)一步明確優(yōu)先級用例，制定項(xiàng)目路線圖，給通用人工智能模型“喂”數(shù)據(jù)。制定風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對方案，進(jìn)行審計(jì)以確保通用人工智能能夠使用。

　　3、前6個(gè)月：整合通用人工智能項(xiàng)目和當(dāng)下的營銷技術(shù)，來制定一個(gè)長期的人工智能變革戰(zhàn)略，其步驟包含——評估影響力、管理變革適應(yīng)性及可擴(kuò)展性、微調(diào)模型等等。

　　但話說回來，通用開源大模型能否滿足企業(yè)差異化競爭需求還有待考量。

　　另外，我們還可以拋出一個(gè)問題：如果每家公司都去求助AI，基于市場數(shù)據(jù)分析得到雷同的答案，生產(chǎn)相似的產(chǎn)品。長久下去，公司還有差異性和競爭力嗎?

　　《營銷管理》的作者Alexander Chernev表示：“在可預(yù)見的未來，不太可能發(fā)生AI替代人類。但會發(fā)生改變的是：使用AI科技的管理者可能會取代不使用AI的管理者。”

　　無論如何，商業(yè)增長需要的是人。一些了解用戶、制定戰(zhàn)略、提供價(jià)值的工作，仍然需要人來完成，這一點(diǎn)未來可能也不會變。