2024年，AI營銷走到哪一步了？

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

　　根據(jù)Coatue報告，2023年，AI 已在各個領域證明了其實用性——使用Github Copilot編程節(jié)省了55%的時間;使用 Runway 編輯視頻節(jié)省了90%的時間;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 實現(xiàn)生產(chǎn)力實質性提高的一年，每名員工的ARR有機會增加10-15%。同時，根據(jù)麥肯錫最新報告預測，生成式AI每年將為全球生產(chǎn)力貢獻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——制定個性化策略。幾乎所有的營銷流程和任務，都值得用AI再做一遍。

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

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

　　那么，撥開一團“眼花繚亂”的東西，回歸營銷本質。當下的AI營銷到底能做些什么，現(xiàn)在又走到了哪一步?適道將結合麥肯錫等多家機構的報告，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，進行分析。

　　01 洞察市場需求——從提出假設到驗證假設

　　在報告中，麥肯錫講了一個故事。

　　一家亞洲飲料公司希望更快地進入歐洲市場。按以往經(jīng)驗來看，僅僅為一個新市場構思一個新的產(chǎn)品概念，就要用整整一年時間。

　　于是，飲料公司求助于ChatGPT，并問了兩個問題：

　　1、哪些新飲料可能吸引會歐洲客戶并推動增長?

　　(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總的非機密客戶信息，詢問目標市場的口味趨勢，以生成對歐洲飲料消費市場、消費者行為的大致了解。

　　整個過程在一天內(nèi)完成。接著，在ChatGPT的回答基礎上，營銷團隊通過民族志等研究方法，深化ChatGPT的洞察。

　　在產(chǎn)品設計環(huán)節(jié)，研究人員和設計師求助于文生圖大模型，生成了30個自帶清晰圖像的高保真產(chǎn)品概念。

　　整個過程依舊是一天內(nèi)完成。在以往，一個工業(yè)設計師開發(fā)一個高保真的產(chǎn)品概念就要花費7-10天。

　　最終，營銷人員將這些概念帶到現(xiàn)場，和客戶進行快速測試，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月內(nèi)完成了一年的工作量。

　　眾所周知，營銷的起點是洞察。

　　洞察，即收集、分析消費者需求+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)容進行數(shù)據(jù)分析，而后挖掘營銷亮點，整個工作量巨大且枯燥�，F(xiàn)在，企業(yè)可以運用AI收集、分析潛在消費者的數(shù)據(jù)，定位其大致的興趣方向。

　　在假設形成環(huán)節(jié)，AI可以擺脫人工時代的經(jīng)驗主義，快速總結趨勢、提出觀點、啟發(fā)研究、策劃方向。以“情感分析”為例，企業(yè)可以通過AI工具衡量消費者對特定品牌、產(chǎn)品或廣告活動的態(tài)度。整個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，歐萊雅集團運用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)新機會。

　　在信息收集環(huán)節(jié)，AI可以自動生成問卷、進行對話式AI訪談，結合更多元的數(shù)據(jù)范圍。例如，個人服裝服務公司 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)，以往想獲取目標客戶的意向購房面積，需要花費大量精力編寫復雜的表達式/關鍵詞，準確率上限只能達到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元》白皮書)

　　在洞察產(chǎn)出環(huán)節(jié)，AI可以大批次分析非結構化數(shù)據(jù)，將原本復雜的數(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)來驗證假設，最終產(chǎn)出洞察，實現(xiàn)營銷洞察能力的全方位升級。在這個過程中，AI可以識別指示未來發(fā)展趨勢。包括但不限于預測哪些產(chǎn)品或服務很快被普及，哪些客戶更有可能成為忠實客戶等等。例如，趕集網(wǎng)結合行業(yè)報告和GPT-4，產(chǎn)出快遞運輸業(yè)、餐飲服務業(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，AI能夠更好地理解消費者和商品，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——預測AI將主導廣告創(chuàng)作

　　一個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%頭腦風暴+10%的創(chuàng)意產(chǎn)出，可能會耗時幾周——幾個月。

　　此外，一些由KOL和KOC眾籌式生成的內(nèi)容也需要耗時幾天——幾周。然而，實際上，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)容是品牌的實踐方向。一個問題也由此浮現(xiàn)：AI產(chǎn)出的創(chuàng)意內(nèi)容質量到底如何?會不會“塑料感”太強?

　　復旦管院和秒針營銷科學院團隊發(fā)布的《2023人工智能與營銷新紀元》白皮書顯示：

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

　　2、AI的文案創(chuàng)作能力等同工作經(jīng)驗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、消費者對AI文案的質量評價，與人類文案無明顯差異;

　　5、AI推薦低介入、搜尋型、體驗型產(chǎn)品時消費者的反饋更積極;

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

　　以上結論均由雙盲實驗得出，參與實驗人員為招募的專家和消費者;研究使用的AI大模型為ChatGPT3.5和文心一言(實驗人員對兩個大模型產(chǎn)出的文案質量差別感知不顯著)。

　　不過，該研究僅是聚焦于通用大模型。適道檢索資料時發(fā)現(xiàn)了一個有趣的例子，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，讓你的肌膚永遠年輕!"

　　而對某AI營銷公司的AI產(chǎn)品輸入同樣關鍵詞，其生成的文案是“想要抗老的姐妹們趕緊沖呀!這個雙十一，抗老界的內(nèi)卷王xx素顏霜，現(xiàn)在下單買一享四，錯過等一年。它是這種冰淇淋一樣的質地，也不搓泥。我用的時候都感覺自己在涂面霜，而且這個膚感真的絕了，就像是給皮膚做了一個貴婦級的按摩，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。但總體而言，以上結論無法證明PUGC會被AI取代，后續(xù)還需要進一步論證。

　　而就目前的實際案例來看，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;晉江文學改編動畫電影《去你的島》，互動海報由 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預測，2024年，網(wǎng)絡上新出現(xiàn)的內(nèi)容，大部分都會由AI生成(包含人機協(xié)同)。

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

　　03 提升媒介效能——實現(xiàn)智能化分發(fā)

　　投放一波廣告要準備多少套方案?100套夠多吧。但有些企業(yè)甚至會準備多達4000個投放方案，只為看看哪個效果好。

　　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度，并基于自然語言的新交互方式，進行個性化服務。

　　在效率提升上，預生成符合場景和客戶需求的大量個性化內(nèi)容。通過篩選消費者行為和市場趨勢數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)找到最佳時間和渠道投放廣告，最大限度地擴大覆蓋范圍，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設流程的問題，更好地分發(fā)和解決客戶問題;在體驗升級上，生成不同風格的對話內(nèi)容，更好地模擬人工客服等等。

　　例如，去年3月，電商SaaS服務商Shopify通過集成ChatGPT，升級智能客服(聊天機器人)，幫助消費進行個性化推薦、幫助商家節(jié)省互動時間。此外ChatGPT還可以提供平臺商品評論數(shù)據(jù)分析、標題及關鍵詞優(yōu)化、營銷文案撰寫、網(wǎng)站智能化開發(fā)編程等多項功能，有效改善賣家運營效率及消費者體驗。

　　結語

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

　　麥肯錫給出了一個具體的實施時間表：

　　1、前6周：制定試點項目路線圖，明確用例，評估當前的技術能力和短期內(nèi)的技術支持，組建一支合適團隊、合適的運營模式，并找到潛在風險。

　　2、前90天：啟動一個通用人工智能 “Win Room”，以進一步明確優(yōu)先級用例，制定項目路線圖，給通用人工智能模型“喂”數(shù)據(jù)。制定風險應對方案，進行審計以確保通用人工智能能夠使用。

　　3、前6個月：整合通用人工智能項目和當下的營銷技術，來制定一個長期的人工智能變革戰(zhàn)略，其步驟包含——評估影響力、管理變革適應性及可擴展性、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、提供價值的工作，仍然需要人來完成，這一點未來可能也不會變。