大模型落地“諸神之戰(zhàn)”，場景玩家先殺出重圍了

　　都說今年是大模型落地元年，但實際進展還是快得超出想象了。

　　這不，在一年一度的AWE(中國家電及消費電子博覽會)現(xiàn)場，我們發(fā)現(xiàn)大模型都能給家居家電“帶貨”了。

　　只需一句話，大模型就能生成一張精美的家居效果圖。

　　生成一個復(fù)古美拉德風的客廳

　　或者批量生成家電、家居種草視頻，普通導購阿姨就能上手操作的那種。

　　如美的、TCL、芝華仕這樣的國民級品牌，都已實際用上這些能力了。

　　沒想到，在如此細分、不易被人注意的賽道上，大模型落地已經(jīng)推進這么快了。

　　這是怎么做到的?

　　家居家電大模型長啥樣?

　　首先來看模型本身。

　　它包括自然語義大模型、視覺大模型、視頻大模型，和通用大模型不同，它的訓練數(shù)據(jù)中包含了大量成熟營銷方法論、營銷數(shù)據(jù)。

　　最先發(fā)布的森羅萬象視覺大模型，關(guān)鍵能力是生成真實、豐富、美觀的家居效果圖。

　　它吸收了中國十萬個小區(qū)的不同戶型平面圖以及對應(yīng)實景照片，可以理解和掌握各類空間布局特點，確保墻體結(jié)構(gòu)、家電安裝、家居擺放都能極為貼近現(xiàn)實。針對家居物品材質(zhì)，進行像素級還原;同時也針對光影效果進行訓練。

　　為了確保生成效果的美觀性，模型還和人類“抄作業(yè)”，吸收了專業(yè)設(shè)計師出品的優(yōu)質(zhì)家居布置案例圖片。利用近10年來的家裝流行色搭配數(shù)據(jù)，確保模型能學習到專業(yè)美學和搭配原則。

　　對比通用大模型而言，它的實際生成效果更加自然美觀。

　　行業(yè)品牌就能利用如上大模型能力，生成商品場景圖、提高營銷效率。

　　以該大模型為底座的三個AI營銷產(chǎn)品，也同步上線。

　　來客易AI全民營銷助手

　　森易銷AI電商運營助手

　　森生萬物AI營銷內(nèi)容中臺

　　它們分別解決了線下門店引流、線上電商運營和品牌自有素材利用管理的問題。

　　“來客易”面向線下導購，主要通過AI能力幫助導購提高線上營銷能力。

　　在短視頻時代，通過線上種草視頻/圖文為線下門店引流，已經(jīng)是重要營銷手段之一。

　　全民營銷助手能夠給門店導購進行短視頻運營、直播運行培訓，并提供AI腳本、AI合拍等工具一鍵生成爆款內(nèi)容，甚至是用AI創(chuàng)作原創(chuàng)圖文視頻。

　　同時全民營銷助手還能監(jiān)測導購傳播數(shù)據(jù)、通過熱門排行榜PK等方式，激勵導購持續(xù)創(chuàng)作并發(fā)布內(nèi)容。

　　在總部后臺，可以進行線上線下全鏈路效果數(shù)據(jù)監(jiān)測，更加精準定位問題、總結(jié)經(jīng)驗，從而讓門店獲客更容易、提升流量。

　　過去一年，TCL空調(diào)的近600名導購用上了這一產(chǎn)品，通過AI工具生成了2000+圖片、200多條視頻、超80萬字營銷文案，傳播效果大大提升。

　　美的通過#美的小藍盒計劃抖音挑戰(zhàn)賽的形式，一個多月時間里，導購共在小程序生成AI視頻1734條，發(fā)布至抖音986條，視頻平均互動量約為1327，總互動量超過120w。2024年還將進一步完善AI工具和導購運營培訓體系，讓全民營銷擴展到全國400家門店幾千名導購。

　　“森易銷”則是解決電商運營圖片、視頻素材的制作問題。

　　電商圖片素材需求很大，包括場景圖、主圖、詳情頁等制作，人工實拍+設(shè)計，工作量在1周-1個月不等。

　　將AI引入創(chuàng)作流，能一鍵生成場景豐富、視覺美觀、商品細節(jié)100%還原的商品場景圖，還能AI智能編輯，添加或者消除物品、給模特換臉換服裝、無損放大等，支持內(nèi)容生產(chǎn)者更高效創(chuàng)作。

　　同樣也可一鍵分發(fā)至商品主圖，根據(jù)回流的效果數(shù)據(jù)，智能優(yōu)化迭代素材，提升商品搜索點擊率。

　　原本7天才能搞定的任務(wù)，現(xiàn)在1天即可完成，人力物力成本都直線下降。

　　如芝華仕利用AI直接生成效果圖，品牌就能省去場地租賃、軟裝布置、打光拍攝等一系列流程，整體成本降低50%以上。

　　AI視頻模塊，覆蓋從素材收集到生成發(fā)布、內(nèi)容優(yōu)化的全鏈路。AI會全網(wǎng)搜索并識別產(chǎn)品可用素材，然后根據(jù)已經(jīng)提煉出的10000+家電、家居行業(yè)種草視頻模板，批量生成爆款視頻，多平臺一鍵發(fā)布。

　　而且根據(jù)視頻效果數(shù)據(jù)，同樣能總結(jié)爆款元素和規(guī)律，實現(xiàn)種草視頻自動優(yōu)化替換。

　　比如總結(jié)出“劇情導入”的模式更吸引用戶，在某一個時間點開始插入營銷內(nèi)容效果最好。

　　除此之外，家電家居企業(yè)現(xiàn)在也出現(xiàn)了訓練專屬AI模型的需求。但是內(nèi)部內(nèi)容資產(chǎn)往往管理分散凌亂，難以有效沉淀，無法進行企業(yè)專屬AI模型訓練。

　　森生萬物AI營銷內(nèi)容中臺就是面向這一問題而來。

　　它支持便捷上傳內(nèi)容素材，并進行完善、科學地打標管理，可以讓素材更便于使用。

　　基于標簽數(shù)據(jù)，還能總結(jié)企業(yè)風格調(diào)性及內(nèi)容規(guī)律，定制專屬AI模型。再將AI融入到生產(chǎn)工作流，生成的素材能更加符合企業(yè)需求。

　　而基于實時反饋的內(nèi)容效果數(shù)據(jù)，企業(yè)的專屬AI模型還會持續(xù)迭代進化。

　　據(jù)了解，如上提到的家電家居行業(yè)營銷大模型“森羅萬象”為CeMeta自研算法。

　　整個模型矩陣由自然語義+視覺+視頻三方面構(gòu)成，其中自然語義大模型是底層模型，它確保模型能夠充分理解語言、提示詞;視覺模型、視頻模型構(gòu)建在此基礎(chǔ)之上。

　　此次率先發(fā)布視覺大模型是希望能通過技術(shù)先解決行業(yè)對視覺素材的海量需求。

　　大模型在開發(fā)初期就和美的、TCL空調(diào)、芝華仕等頭部客戶陪跑，從實際應(yīng)用和市場中得到驗證。

　　這是當下大模型應(yīng)用落地趨勢的代表路線之一——將AI落地聚焦于某一個產(chǎn)業(yè)鏈上，用AI去做改造。好處是能夠讓AI先快速被應(yīng)用起來。

　　但為什么會選擇家居家電這個領(lǐng)域?

　　為什么是家居家電營銷?

　　一方面，從行業(yè)特點來看，家居家電營銷和AI趨勢有著天生的契合點。

　　先來看家居營銷方面。

　　電商行業(yè)的核心邏輯可簡單理解為“賣一張圖”。

　　通過精美、真實、極富吸引力的圖片來打動消費者，進一步為線上線下門店引流。

　　但一張圖背后的基礎(chǔ)設(shè)計、租賃場地、布景、拍攝都十分考究，每個環(huán)節(jié)都蘊藏著各種營銷竅門，最終才能打磨出一張讓消費者一眼心動的圖片。

　　這意味著一張優(yōu)質(zhì)效果圖的制作，不僅周期長、成本高，而且對人工的經(jīng)驗和水準都有要求。

　　當下火熱的AIGC趨勢，正是最先在AI生圖方面進展迅速。從Stable Diffusion、Midjourney到DragGAN，AI生成圖像已經(jīng)能初步保障豐富性、美觀性和可控性，并大幅提升了設(shè)計師的工作效率。

　　最明顯的例子，就是AI模特的興起。利用Midjourney即可生成與真人模特別無二致的效果，一下子省去了幾萬塊的成本。

　　家居行業(yè)亦是如此。

　　AI變革了家居電商素材及運營的全鏈路，可以一站式生成商品企劃案、商品場景圖、智能合成商品詳情頁、智能生成主圖視頻及電商推廣視頻。

　　再來看家電營銷。

　　短視頻直播時代到來后，線上帶貨成為常態(tài)。但對于家電行業(yè)而言，由于導購年齡普遍偏大，想要玩轉(zhuǎn)拍攝、腳本、配音、剪輯一連串流程，存在一定困難。

　　比如TCL空調(diào)就曾嘗試推進全民營銷，但導購能力參差不齊，難以真正實施落地。

　　最新技術(shù)趨勢下，AI剪輯越來越火。它能根據(jù)已有素材一鍵套入模板，還能提供各種AI工具。直接降低了導購制作視頻的門檻，提升了有創(chuàng)作基礎(chǔ)導購人員的創(chuàng)作效率和質(zhì)量。

　　這樣一來，導購能快速打開線上引流渠道、給自己增加業(yè)績，企業(yè)也能擴大品牌銷量影響力，實現(xiàn)雙贏。

　　如果打通抖音授權(quán)鏈路，企業(yè)還能實時查看并管理營銷數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)效果進一步優(yōu)化內(nèi)容和運營，形成優(yōu)化閉環(huán)。

　　顯然行業(yè)的實際需求正在推動大模型落地。

　　另一方面，營銷領(lǐng)域玩家也面臨著新一輪技術(shù)趨勢下自我變革的需求。

　　以這一次帶來家居家電行業(yè)營銷大模型的玩家CeMeta森宇宙為例。

　　CeMeta是森博營銷旗下品牌，母公司在營銷領(lǐng)域已有二十余年經(jīng)驗積累，聚焦于智慧家庭領(lǐng)域。從2016年開始，公司啟動了營銷產(chǎn)品化戰(zhàn)略，從傳統(tǒng)營銷模式向產(chǎn)品化方向轉(zhuǎn)型。

　　傳統(tǒng)營銷是一種非常“非標準”的模式，它往往需要針對服務(wù)的品牌客戶做出定制化方案，對人的依賴很高。

　　森博提出的營銷產(chǎn)品化策略，其實就是初步降低由人帶來的不穩(wěn)定因素。

　　它將服務(wù)客戶過程中發(fā)現(xiàn)的共同痛點，進行歸納總結(jié)，并在眾多服務(wù)經(jīng)驗中找出最有效的解決方案，提煉出背后的共同邏輯，將邏輯模型化。同時也在實際營銷場景中不斷復(fù)盤、驗證、迭代，形成營銷產(chǎn)品。這些邏輯框架主要被寫成一個個PPT，形成一個公司內(nèi)部的知識庫。

　　而2016年同樣也是深度學習興起之年，隨著AI產(chǎn)生的影響越來越廣泛，CeMeta開始嘗試用積累的邏輯模型來指導機器，帶來的好處是更加穩(wěn)定、高效。

　　去年大模型浪潮興起后，CeMeta森宇宙快速發(fā)布了7款營銷產(chǎn)品進行場景探索，并和行業(yè)客戶一起進行落地嘗試，來驗證提出的產(chǎn)品是否為真需求。

　　自研算法這一路線，正是在實際合作中明確下來的。CeMeta森宇宙介紹，他們曾使用開源大模型進行商業(yè)應(yīng)用落地，但是效果始終無法達到客戶要求，不夠真實、不夠美觀。因為通用開源模型，很少會覆蓋到家居這么細分場景的數(shù)據(jù)，“沒有相應(yīng)的基因”，很難生成理想效果。這種實際需求，倒推CeMeta森宇宙開始訓練自己的垂類大模型，并最終解決了核心痛點。

　　主觀客觀兩方面因素推動下，最終在今年AWE上，CeMeta森宇宙的家電家居行業(yè)營銷大模型完成亮相。

　　它不僅給大模型在垂直領(lǐng)域落地提供了一套參考方案，同時也讓更多家電家居行業(yè)玩家注意到了大模型趨勢產(chǎn)生的影響。

　　在發(fā)布會上，TCL空調(diào)、芝華仕等頭部合作廠商都表示，在2024年還會繼續(xù)擴大AI營銷的使用范圍、深入挖掘更多可能性。

　　場景玩家加速崛起

　　從CES到AWE，全球消費電子盛會上，AI都成為當之無愧的最熱話題。

　　手機、PC、家電……幾乎所有大眾可接觸到的電子產(chǎn)品都在加速AI化。正是這些場景玩家，將AI落地浪潮推入更高潮。

　　由此也就不難理解，為何在如此細分的家電家居營銷領(lǐng)域，大模型都出現(xiàn)不少應(yīng)用案例了。

　　因為手握專業(yè)數(shù)據(jù)、具備豐富行業(yè)經(jīng)驗的場景玩家，正在快速崛起。

　　這些廠商往往在單個垂類領(lǐng)域扎根數(shù)十年，海量行業(yè)數(shù)據(jù)還只是最表層優(yōu)勢。深入來看，它們往往已在各自領(lǐng)域內(nèi)沉淀出一套完善的方法論，能快速基于已有經(jīng)驗挖掘新業(yè)務(wù)面臨的難點、痛點，基于業(yè)務(wù)流做出快速調(diào)整。

　　同時它們還早已建立起自己完善的商業(yè)生態(tài)，能第一時間聯(lián)動大客戶開展技術(shù)落地，讓研發(fā)始終跟著需求走，集中火力突破行業(yè)內(nèi)落地問題。豐富的服務(wù)經(jīng)驗也能讓它們更敏銳捕捉問題，快速調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)品。

　　這或許也是為什么在大模型廠商都還沒有盈利時，各種場景玩家搶先收割A(yù)IGC紅利。如辦公、設(shè)計、手機、PC等領(lǐng)域，都表現(xiàn)出這樣的趨勢。

　　接下來，還會有哪些領(lǐng)域被AIGC變革?

　　營銷領(lǐng)域正是其一。

　　量子位智庫《中國AIGC廣告營銷產(chǎn)業(yè)全景報告》給出預(yù)判，2030年，生成式AI在廣告營銷行業(yè)中業(yè)務(wù)營收預(yù)計達到千億級市場規(guī)模。

　　在生成式AI沖擊下，廣告營銷產(chǎn)業(yè)鏈、工作流程、生產(chǎn)場景、投放效果、業(yè)態(tài)與格局都將發(fā)生變革。

　　企業(yè)能力將取決于四個關(guān)鍵要素:行業(yè)理解人才門檻、底層大模型技術(shù)效果、服務(wù)場景選擇與構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán)。

　　當下，正處于生成式AI廣告剛剛進入大眾視野的引爆期。最少5年以后，每個品牌方就有可能都擁有專屬營銷大模型，消費者能根據(jù)自己的喜好體驗到“千人千面”的廣告內(nèi)容。

　　如此趨勢下，大模型廠商、場景玩家紛紛殺入AI營銷賽道，推動變革發(fā)生。

　　而技術(shù)落地的底層定律中，始終都包含一條:得場景者得天下。

　　現(xiàn)在，我們正在見證這一定律再次被驗證，不是嗎?