营销生产力大爆发，大模型解锁营销创新之路

营销生产力大爆发，大模型解锁营销创在不久前举办的2023中关村论坛上，发布了《中国人工智能大模型地图研究报告》，报告显示截止至5月底，国内参数在10亿规模以上的大模型已发布79个。这些大模型可以生成自然、流畅的语言，实现智能问答、文本摘要、自动翻译等任务，广泛应用于搜索引擎、语音识别、智能客服等场景。随着大模型的应用的发展，人们的日常工作、生活方式也将逐渐改变。而营销依托于互联网产业的大发展，具有迭代快、创新向、数据多等特点，成为大模型的最佳实践场。

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大模型让品牌市场的进入更具针对性

当涉及到更为垂直和专业的领域，通用大模型能够给到使用者的专业知识明显不足了。这时就需要在专业领域沉淀足够久的企业发挥作用。以明略科技为例，明略深耕营销领域 17 年，积累了大量美妆、3c、大健康、汽车等领域的营销数据，拥有庞大的营销知识图谱，能够填补通用大模型在营销领域的数据空白，挖掘互联网营销趋势和热点，形成更有针对性、更垂直化的应用场景。

通过明略科技的知识图谱，我们发现牛油果和酸奶都是当下品类中增长热点，基于这样的数据洞察，我们可以建议品牌主去做一些牛油果酸奶的新品研发，有了概念后，我们还能够利用生成式AI去做营销短文以及品牌宣传图和包装图等等，以及输入一些简单的词，例如成分、功效等等，就能利用大模型在几秒钟内生成海量的短视频脚本，再配合语音合成技术，极大缩短了短视频创作周期，营销生产力大大提升，加速产品创新的研究。

直播和客服，交给有温度的人工智能

直播主播需要花费大量的时间和精力来准备直播内容，同时也需要具备一定的主持能力和演讲技巧。为了解决这些问题，数字人直播应运而生。数字人直播的优势不仅仅在于减少主播的准备时间和精力，还在于其可以实现更加智能的直播。数字人直播可以通过人工智能技术实现语音识别、图像识别、自然语言处理等功能，从而让直播更加智能化。比如，数字人直播可以根据观众的兴趣和喜好推荐相应的直播内容，还可以根据观众的反馈调整直播内容，从而实现更加个性化的直播。

在智能客服应用上，大模型让智能客服拥有更高效且流畅自然的对话处理能力，可以更准确地理解用户的意图和提供更恰当的回答，从而提升对话处理的效率，增强用户的参与感和满意度。而大模型更高的可扩展性和适应性，可以让智能客服更好地应对新兴问题和场景。

提供有价值的洞察和预测

在互联网公开数据中，海量的消费者声音掩盖了关键信息的提取。在舆论报告分析中，以往的传统做法是基于营销数据做出一些图表和数据，客户自主研判词云图中高频词出现的原因可能是什么。但如果借用大模型去做舆情报告，就可以自动标注图中值得关注之处，以及总结原因，相当于增加了一位助手去帮人看图表。不过，让大模型去运行网络端上亿文本量级的数据是不太现实的，那么就可以采用大小模型相结合的方式去实现。先用相对较小的模型把报告读完，提取出关键信息，再结合大模型的能力去做无监督的聚合和分析，把报告非常有逻辑地呈现出来。

挑战并存，企业要如何拥抱大模型？

可以预见，大模型融入企业级应用的发展方向已经势不可挡，在这样的情况下，企业要积极拥抱变化，逐浪前行，才不会被变革的洪流吞噬。而逐浪前行的重要条件之一，就是保持自身竞争力，因此，在大模型时代，数据的重要性更加凸显。

数据是训练大模型的基础，大模型需要海量、多样、高质量的数据进行训练，以提升其语言理解和生成能力。只有充分的数据支持，才能让大模型学习到更准确、更全面、更有代表性的知识，从而提升其性能。而漫天无差别的“饲料”让通用大模型的结果并不具备专业性，企业要想输出更具竞争力的内容则需依赖自身积累的数据，可以是知识库，也可以是标签，甚至是积累的关键词，拥有着一方数据才能对模型进行增强和优化。

但是，如果将数据喂养给通用大模型，这意味着企业将亲手拆除自身的商业护城河，导致行业知识成为公共知识，独有数据成为共享数据，企业最终可能会被模型吞噬。在这样的情况下，私有化部署能够解决这种问题，部署到本地后，企业不但能够利用好自身数据，同样也会保护企业数据隐私，在连接内部资源的同时也能享受到大模型的效果增益。

从市场准入，到品牌投放，再到报告分析，大模型将有机会深度参与进营销的全链路，这也意味着，营销全链路将有机会重做一遍。通用大模型因知识的缺失在垂直领域有壁垒，这种情况下，明略科技借助庞大的营销数据和知识库进行模型增强，用插拔大小模型的方式进一步提升产出效果。