AI发展应用与赋能营销

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如何理解AI

1 AI的发展简史

人工智能是指利用计算机系统来模拟、延伸和扩展人类的智能活动，包括学习、推理、感知、理解和决策。GOOGLE对于人工智能的定义是：“AI 是一系列技术的集合，通过 模拟人类智能 ，帮助人类更高效地解决复杂问题。”人工智能主要的四大应用是：机器学习、神经网络、自然语言学习、机器人。

人工智能发展实际有几十年，早在1956年达特茅斯会议，专家提出人工智能概念，从此开始到符号主义AI；到统计与机器学习；到2012年ALEXNET问世，在图像识别取得重大突破；到GOOGLE在2017年提出“Transformer”架构，建立注意力机制，帮助机器更加高阶、更加系统识别上下文，输出更为精准的答案；到2022年生成式AI爆发，进入大众使用阶段，人们可以通过自然语言与大模型对话，帮助人们生成内容。

 2  关于大语言模型LLM

“大语言模型”是一种基于海量文本数据训练的深度学习模型，拥有数十亿甚至数千亿参数，核心就是通过海量文本数据训练，学习语言的统计规律和语义模式，从而具备理解、生成和推理自然语言的能力。OpenAI对大模型的描述：“通过预测下一个词，生成连贯的自然语言。” Google表示大模型: “可跨任务理解、生成和推理的通用基础模型。”简言之：大语言模型通过多模态文本与图像处理，可以与人对话，可以像人一样：思考、对话、输出。

“大语言模型”运作的核心逻辑，是从基础的文本到预测。早期人们给计算机输入文本是通过单个分词、字母，后期通过向量来表达语义相似的词。再下一个阶段，是进入注意力机制，以GOOGLE的Transformer为代表，让计算机捕捉到：在长串的文本或者向量当中，找到它应该去置放注意力的地方，注意力可能是一个短语，是一个常见的搭配。今天注意力机制非常发达，通过大量上下文的文本来进行推理，就是预测生成，以及上下文学习。通过预测下一个词的极简机制，但结合海量的数据，模型实际涌现出来非常强大的生成、推理的能力。我们讲的PROMPT提示词本质就是引导预测的一个过程。

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AI赋能营销趋势

1 生成式AI让“内容”进入规模化生产阶段

传统营销依赖于内容进行传播，内容生产始终是一家企业的营销壁垒，需要高水平的创意，大量高质量的内容。新媒体营销环境下，需要制作大量的文案与视频，这需要很高的成本，也需要优秀的专业人才。今天AI内容生产的周期已经按“秒”来计算，一家电商公司可以利用AI，在几分钟内为上万件商品生成不同风格、针对不同平台的营销文案和主图，这种强大的内容生产能力，改变了传统的营销模式。

今天的生成式AI具备规模化生产能力，包括文本内容、视觉内容、音频与视频。比如：Copy.ai是针对营销的AI写作辅助工具，支持30+语言，通过简单对话可生成各类文本内容；Sora是OpenAI开发，非常强大的AI视频生成模型，可以根据文本生成高质量、连贯的视频；国内的即梦AI，可以实现多模态融合的文字绘图、文字生成视频、图片生成视频等内容。同时，今天AI内容创作趋向个性化，甚至生成式AI实现了 “内容完全为人量身定制”，一家教育平台可以为每名学生提供定制的练习题与解析，可以做到“一人千面”。

2 从“创意生产”走向“智能决策”

AI在营销领域应用正经历范式转移，AI赋能营销生成内容（AIGC），从传统的“创意生产”逐渐走向侧重于策略优化的“智能决策”。早期AI赋能营销体现在AI批量生成文案、视频，核心价值是“降本增效”。 但是没有深度介入营销的战略规划，随着大语言模型（LLM）、智能体（Agent）技术以及预测性分析的发展，AI赋能营销开始表现为：理解市场竞争格局、预测市场发展趋势、制定营销策略、优化用户体验，最终帮助企业实现业务增长。

大语言模型不断迭代，最突出体现就是“理解与推理能力”，今天大语言模型不仅生成文本，更能进行逻辑推理和语义分析，AI能够解读市场报告与用户评论，并进行洞察给出策略建议。同时AI智能体（Agent）的涌现，AI智能体能够理解复杂的营销目标，然后自主进行任务规划：数据分析、制定内容策略、执行投放、监控效果并实时调整。此外，数据资产的深化与打通，企业整合第一方数据（CRM，用户行为数据），第二方数据（合作伙伴数据）和第三方数据，整合统一的客户数据平台（CDP）。建立在数据平台基础上，AI模型能够基于历史数据和实时动态，预测市场趋势、调整用户运营策略，以及设计营销活动并评估ROI，以上各种功能的核心，代表AI赋能营销走向“智能决策”阶段。

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AI赋能营销应用

1 AI赋能营销：从“看数据”到“智能决策”

AI赋能营销结合数据分析工具正在经历智能化变革，数据分析发展有以下几个趋势：

智能化：工具不再只是被动展示数据。例如，FineBI所代表的智能图表能自动识别数据异常、趋势，并推荐合适的图表类型，将报表制作从数小时压缩到分钟级。

交互式体验：分析过程从静态报表变为动态探索。你可以通过图表联动、数据钻取和自然语言提问，随时跟进数据线索，深入问题本质。

AI赋能决策：以TabTabAI为代表的AI数据分析师，可以通过对话理解你的业务问题，自动生成分析报告和决策建议，这标志着行业正从“被动查询数据”向“主动生成决策”转型。

AI赋能营销的数据分析更加智能化，体现为从“被动搜索”到“主动决策”的变化。AI驱动的数据分析工具，能够为企业决策产生更多的影响。AI可以主动理解企业的业务问题，自动生成相关的分析报告与决策建议，实战应用方面：AI协助企业做到从数据分析、规划行动方案，到市场方案的落地全部过程。

2 AI赋能营销：工具与模型

AI赋能营销辅助企业决策的基础，遵循DIKW模型（数据-信息-知识-智慧）。

数据（Data）：原始的关键词搜索量、网站流量数字、页面点击流。

信息（Information）：通过工具（如5118, GA）处理数据，得知“竞争对手A的官网流量在Q2增长了20%”。

知识（Knowledge）：结合行业经验，理解“这20%的增长主要来源于其新发布的‘智能运维’解决方案白皮书驱动的搜索流量”。

智慧（Wisdom）：做出战略决策，“我们应该加速自身预测性维护方案的研发与市场教育，以应对竞争”。

AI赋能营销的实际应用：企业通过“信息”了解竞争对手官网流量在Q2增长了20%，通过工具分析“20%流量增长的原因”，最后形成战略决策：“企业基于竞争对手这样的一个趋势，采取什么应对策略”，形成营销方案，应对这个市场竞争。

小结：AI赋能营销给企业营销带来巨大的变化，同时我们也要认识到：AI目前仍然只是一个工具，用好AI需要专业的人，使用AI的人要扮演好一个“引领者”角色，通过专业的引导生成高质量的内容，这将是一个“人与AI共生、协同”的环境。

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