隨著全世界各地互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)紛紛發(fā)布：如何將AI工具融入日常工作流中？美工、設計、原畫等眾多崗位紛紛出現(xiàn)裁員，這一波AI浪潮的降本增效已經(jīng)真切影響到大家飯碗了。

例如ZMO.AI在營銷生成領域扎根已久，從2020年底便在服裝營銷領域推出AI模特功能，和國內知名服裝品牌有眾多深入的成功合作，就此ZMO.AI的生成式營銷軟件，B端用戶月活迅速突破百萬，ARR達到300萬美金。

有網(wǎng)友預測：2025年90% 的在線內容將會由AI生成，30%的大型組織出站消息也將由生成式AI輸出。

如果你對AIGC還停留在看熱鬧階段，或覺得事不關己，這粒沙可能就會落在你頭上，因為AIGC如潮涌般正在席卷各個領域，某企業(yè)家已經(jīng)表示：在AIGC賦能下，每個行業(yè)都值得重做一遍。

人工智能技術為各行各業(yè)帶來了巨大的變革，而AIGC（人工智能全球社區(qū)）作為全球領先的人工智能社區(qū)，不僅在技術方面居于前沿，還在跨國營銷方面展現(xiàn)出了其獨特的優(yōu)勢，把人工智能技術應用到全球營銷領域，已經(jīng)成為一個不爭的趨勢。而在中國隨著AIGC（Artificial Intelligence in Global Chinese Consumers）的興起，人工智能的應用也被越來越多的企業(yè)所接受和采用。

有國外專家表示：目前AI公司是有生態(tài)分層的，大模型層、純應用層和垂類大模型層。

一是大模型層就像操作系統(tǒng)：是屬于少數(shù)人的機會，更適合大廠或者大佬這種有雄厚財力人力的玩家，創(chuàng)業(yè)公司更適合后兩類。

二是純應用層：但在底層大模型不斷變動的時代壁壘很低，可持續(xù)性不強。

三是垂類大模型層：垂類大模型是我們堅定的方向，這類的公司比如Character.AI、Midjourney、Typeface、ZMO，公司通過搭建端到端的工程棧，覆蓋模型的研發(fā)、訓練、數(shù)據(jù)、應用整條價值鏈，這類公司的產品并不依賴第三方API，迭代非常迅速并且能很好地利用應用側用戶的數(shù)據(jù)反饋形成數(shù)據(jù)飛輪。

2023年2月百度就宣布上線類 ChatGPT 對話式AI的工具“文心一言”，微軟也公開推出了整合OpenAI的最新技術的搜索引擎必應（Bing）和 Edge 瀏覽器。

從內容、營銷、經(jīng)營層面看：

在2023百度渠道生態(tài)合作伙伴大會上，百度集團副總裁、移動生態(tài)商業(yè)體系負責人王鳳陽表示，“AIGC技術將從內容層面開始，為百度營銷帶來內容、營銷、經(jīng)營，由淺至深的三重機會。AIGC首先將大幅提升多種類型內容的生產效率，從而使得營銷全鏈路進入快車道，實現(xiàn)真正自進化，量變帶來質變。同時，營銷與經(jīng)營將更加緊密，企業(yè)表達經(jīng)營信息越豐富，促進AIGC內容越適配。更進一步，AIGC將滲透更深層的企業(yè)經(jīng)營，帶來千行百業(yè)的變革機會?！痹?jīng)內容生產領域作為營銷的“生命源泉”，已經(jīng)最先受到AIGC技術的影響，同時對于AIGC技術的需求也最為迫切。

隨后在4 月 25 日藍色光標智揚團隊就以一次AIGC內容創(chuàng)作的提案分享，開啟與佳能的AI內容創(chuàng)作對話：雙方探討品牌在AI時代下的挑戰(zhàn)、機遇和變革，思考AIGC技術如何應用于內容傳播的新場景、新創(chuàng)意、新模式，本著開放多元的發(fā)展態(tài)度，雙方開啟AIGC內容領域的深度合作，至此標志著藍色光標向著“智能營銷創(chuàng)作領域”邁出寶貴一步。

其中借助AIGC技術，藍色光標智揚團隊為佳能打造了一部“次元世界的動漫作品”。這部作品從AIGC基礎生成+人工后期，僅用了幾個工作日，而利用傳統(tǒng)動畫制作方式，這樣一支二維動畫視頻后期制作大概需要少則一個月時間甚至更長。這表明，AIGC已經(jīng)全面賦能創(chuàng)意執(zhí)行與后期制作，利用AIGC與人工組合搭配，可產生新的智能內容創(chuàng)作方式。

到2023年5月8日因賽集團稱：公司自主研發(fā)的人工智能創(chuàng)意營銷內容生成及管理平臺 “因賽引擎INSIGHTengine”自上線投入使用以來已經(jīng)取得了一些成果，未來公司將在此基礎上持續(xù)加大投入研發(fā)AIGC與品牌營銷的結合運用，推動營銷行業(yè)向“智能+智慧”變革升級。

因賽集團其實在2019年就開始布局智能營銷技術，并于2021年8月正式上線了 “因賽引擎INSIGHTengine”。因賽引擎配置了海量的品牌營銷內容素材+多維的品牌用戶數(shù)據(jù)+因賽20年品牌智慧資產，使其在針對特定品牌、產品、用戶、營銷場景時具備了機器學習的能力，可以實現(xiàn)高質量的創(chuàng)意表達，在公司自研的“AIGC批量創(chuàng)意內容生成技術”基礎上，因賽引擎的創(chuàng)意生成速度得到大幅提升。

因賽引擎已成功為品牌客戶創(chuàng)作上萬份平面和視頻創(chuàng)意內容，并在海報、私域、直播、短視頻和NFT等多樣化的營銷場景皆有應用。據(jù)了解，因賽引擎團隊也已經(jīng)接入OpenAI、Midjourney等引擎，并通過訓練實現(xiàn)更好的服務品牌客戶需求。

最后AIGC的出海賽道也開始爆火：AIGC“真人”短視頻出海營銷神器萬興播爆，因為“新奇與節(jié)約成本”和聚焦出海場景的To B應用突破，匯聚眾多關注目光。這款由中國版Adobe萬興科技推出的全新文生視頻產品，集上百套專業(yè)級場景化模板，以及超逼真多國籍AI數(shù)字人功能于一體，可助力用戶一鍵生成AIGC“真人”出海營銷短視頻。

有媒體已經(jīng)測試，并且表示：相比傳統(tǒng)的營銷視頻制作，萬興播爆創(chuàng)作體驗確實較為智能輕松。不僅不需要聘請外國模特演員或真人出鏡，也不用付高昂費用與第三方合作，幾分鐘就可創(chuàng)作國際化短視頻。出海營銷相關的帶貨種草、口播講解、打折促銷、產品介紹等場景，都有非常豐富的模板可選，可省去大量找素材的時間和成本。

這時候，你不禁會發(fā)問，你的行業(yè)會有怎樣的巨變？你的崗位是否還在？那就要從AIGC營銷的分類說起。

AIGC市場營銷是指利用人工智能（AI）、大數(shù)據(jù)（big data）、智能化算法（algorithm）和云計算技術，進行市場營銷活動的一種方式。

AIGC營銷第一類：對話式互動生成營銷內容。企業(yè)內的運營和營銷策劃人員，只需要在群內向機器人助理提問，就能得到相關性極高、應用性極強的營銷文案，并且經(jīng)過上下文訓練還能持續(xù)優(yōu)化和調整。后期的應用場景上，給企業(yè)的建議是，可以利用AIGC擅長的應用型文本特性，針對不同定位的用戶群體、不同的營銷場景、不同的產品類型，來產出個性化營銷內容，為用戶帶來個性化的交互和服務體驗。

AIGC營銷第二類：個性化智能客戶服務。在企業(yè)的用戶標簽場景上賦能，通過社群內的問答互動，對用戶的關鍵詞抓取并打上相關標簽，極大節(jié)省人工打標的成本。借助AIGC能力，可以根據(jù)用戶的標簽信息和過往發(fā)言偏好做綜合評估，在后續(xù)用戶調研、產品推廣、活動營銷時做個性化內容產出和互動。企業(yè)可以提升自身智能客服在互動中的服務效率和服務滿意度。

AIGC營銷第三類：智能聊天答疑的數(shù)字員工。提供的數(shù)字員工可以在社群內直接使用，通過文字、語音、視頻等多種形式與用戶智能互動和應答，可以針對用戶發(fā)出的信息，進行語音回復或者視頻回復。在銀行、教育行業(yè)，可以用于授課、培訓和標準化答疑等場景，結合AI和自動化能力，為企業(yè)提供更加高效的運營方法，可以在保證服務質量的同時也能保留互動的溫度。

AIGC市場營銷也有以下幾個特點：

一是：內容豐富多樣。AIGC市場營銷可以生成文本、圖像、音頻、視頻等多種形式的內容，滿足不同場景和渠道的需求。例如，AIGC可以生成新聞、文章、廣告語、口號、標題、摘要、評論、對話等文本內容；可以生成繪畫、漫畫、LOGO、海報、表情包等圖像內容；可以生成音樂、歌曲、語音、配音等音頻內容；可以生成短視頻、動畫、電影劇本等視頻內容。

二是：內容質量高效。AIGC市場營銷可以利用AI的學習能力和創(chuàng)造力，生成高質量的內容，提高用戶的興趣和信任。例如，AIGC可以根據(jù)用戶的偏好和行為，生成個性化和精準的內容；可以根據(jù)市場的變化和趨勢，生成新穎和有價值的內容；可以根據(jù)品牌的風格和定位，生成符合形象和目標的內容。

三是：內容生產快速。AIGC市場營銷可以利用AI的計算能力和自動化能力，生成快速的內容，提高營銷的效率和效果。例如，AIGC可以在短時間內生成大量的內容，滿足海量的需求；可以在實時地生成內容，適應動態(tài)的環(huán)境；可以在不同平臺和設備上生成內容，實現(xiàn)無縫的傳播。

簡而言之：AIGC市場營銷的核心是通過AI生成內容（AI Generated Content），來吸引、影響和轉化目標用戶，提升品牌價值和營銷效果。

隨著全球化的加速和信息技術的快速發(fā)展，全球營銷領域正在發(fā)生深刻的變革，AIGC（Artificial Intelligence in Global Commerce）作為一種新興的技術，正在對中外營銷界產生深遠的影響。

其中關于AIGC對中外營銷界的影響“較好”的方面有：

清華大學人工智能博士、CEO張文浩表示：ChatGTP的出現(xiàn)，對用戶的體驗有非常強的升級。它在知識的寬度上有非常強的覆蓋，幾乎所有在網(wǎng)上能夠看得到的資料，都學進了它的機器模型中，同時多輪對話的方式也展現(xiàn)了它在思考上的深度。

首先可以提高營銷效率，人工智能技術可以通過自動化和智能化的手段，大幅提高企業(yè)的營銷效率。比如，AIGC可以通過自動化的方式處理大量的營銷數(shù)據(jù)，提供準確的數(shù)據(jù)分析和預測，幫助企業(yè)快速了解市場信息和消費者需求，進而制定更加精準的營銷策略。同時，AIGC還可以通過智能的方式優(yōu)化營銷資源的分配，提高營銷效果和銷售額。

其次可以提升營銷創(chuàng)意，人工智能技術可以通過深度學習和自然語言處理等技術，幫助企業(yè)更好地理解消費者的需求和偏好，從而更加準確地創(chuàng)造出符合消費者期望的營銷創(chuàng)意。AIGC可以分析消費者的語言和情感，識別出不同的消費者群體的特征和需求，為企業(yè)提供更加細致的市場洞察和創(chuàng)意概念，從而提高企業(yè)的營銷創(chuàng)意水平。

還可以促進營銷創(chuàng)新，人工智能技術可以通過創(chuàng)建虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等技術手段，開啟新的營銷模式和渠道，幫助企業(yè)在競爭激烈的市場中獲得更多優(yōu)勢。AIGC可以通過自動化、智能化的方式，提高營銷的創(chuàng)新性和個性化，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)新的營銷機會和市場空間，為企業(yè)的發(fā)展注入新動力。

也可以提高營銷的精準度，人工智能技術可以通過大數(shù)據(jù)分析和機器學習的方式，提高營銷的精準度，更好地滿足消費者的需求。AIGC可以分析消費者的歷史行為數(shù)據(jù)，預測消費者的未來需求和行為，為企業(yè)提供更加精準的個性化服務和產品推薦，從而提高企業(yè)的銷售額和客戶滿意度。

舉個例子，Typeface是一家2022年6月才成立的初創(chuàng)公司，但它的創(chuàng)始人卻是大名鼎鼎的Adobe前CTO—Abhay Parasnis，Typeface讓人印象最深刻的產品是：針對大型品牌創(chuàng)建基于企業(yè)品牌定位和受眾目標，而生成的個性化文字及圖像內容。和面向大眾的通用內容生成不同，大品牌對于品牌調性以及內容可控性的要求無法通過直接調用Stable Diffusion達到。

Abhay Parasnis表示：對于一家公司來說，最基本的一個問題是其數(shù)據(jù)和品牌形象的安全。每個企業(yè)都希望確保自己不會在不經(jīng)意間創(chuàng)造出不準確、剽竊或冒犯性的內容，導致自己的聲譽受損。目前Typeface通過個性化訓練的品牌獨有模型以及內容審查算法幫助這些大品牌解決上述痛點。

最后AIGC的到來，可以為元宇宙新基建建設打下基石。一方面，生成式AI在交互、仿真、編程技術方面可以解放生產力，另一方面，AI生產內容促進了三元世界數(shù)字內容的積累，加快了生產關系的變革，讓去中心化更加現(xiàn)實落地。也許現(xiàn)在談元宇宙還尚早，但是AIGC對于虛擬空間的建設和打造是“有助益”的，當下虛擬發(fā)布會、虛擬體驗空間以及虛擬演唱已然成為營銷潮流。

那么再看看AIGC“不盡人意”的方面：

設計界鼻祖Adobe也在前段時間發(fā)布了自家的AIGC產品Firefly。面對設計師丟掉飯碗的擔憂，Adobe提出“并非替代，而是賦能”的口號，并在更加專業(yè)的設計層面給出了可實用落地的AIGC功能。比如生成矢量的功能，只需要一張草圖，就可以生成自定義向量，這對于設計師而言非常的實用。

但一是技術還沒有達到需求：例如普通的AIGC生成器往往是一個整體平面圖生成，無法真正生成矢量和圖層。Adobe2022年10月也在發(fā)布會上提到會將AIGC的能力嵌入PS內，目前尚未落地植入，F(xiàn)irefly上的許多功能點也都還處于開發(fā)中，可想而知要將Firefly集成到Adobe復雜的工具生態(tài)中還是一項非常浩大的工程。

二是受眾受限：與Typeface、Adobe相似，ZMO.AI同樣也是面向專業(yè)用戶的垂類大模型，只不過ZMO的用戶群體更多的是營銷方向的小B。在ZMO.AI的聯(lián)合創(chuàng)始人馬里千看來，雖然基礎大模型在許多任務上可以表現(xiàn)出平均人類的水平，但它們在特定垂直領域中表現(xiàn)不佳。這是因為這些領域的領域知識不是常識，相關數(shù)據(jù)也不容易公開獲取。

例如，ZMO為了完整地保留產品細節(jié)會需要用到自研的高精度摳圖算法。摳圖是一項復雜的視覺任務，它涉及準確估計每個像素的 alpha 值，以從圖像和視頻中提取前景對象。這可能會因為復雜的背景、光照條件和物體透明度等因素而具有挑戰(zhàn)性。這項任務的標注是困難、特定和昂貴的，ZMO花費了一年的時間和高昂的成本才獲得這些高精度的標注數(shù)據(jù)。技術人員說：專注于摳圖特定對象（例如產品），這不是大型基礎模型的優(yōu)勢所在。

從Typeface、Adobe和ZMO的產品中不難看出，大模型終究是需要細分場景的數(shù)據(jù)和規(guī)則的，在特定場景中需要大量專門優(yōu)化通用大模型來提升生成質量，并且符合這個專業(yè)場景的可控輸入和輸出才能真正地落地使用。

因為AIGC的“短板”，可以說現(xiàn)階段無法被AIGC取代“工作”大致有以下幾類：

首先是：強交互性質的工作，比如活動執(zhí)行、客戶運營很難被取代，AIGC取代不了“敏銳且感性”的交談，干不了活動執(zhí)行中的管理、協(xié)調工作。

其次是從事從0到1的工作的崗位也很難被AIGC取代，比如：產品營銷經(jīng)理PMM需要產出產品內容素材，但是這個職位的效率卻會因為AIGC而大幅提升，工資收入大概會更高。

再有品牌市場的戰(zhàn)略相關崗位也會吃香，AIGC可以給一些常規(guī)的建議，但結合業(yè)務、市場需求融會貫通，并且從戰(zhàn)略分解到落地計劃，還要靠有經(jīng)驗有邏輯的人類。

關于設計類工作就要分情況討論：如果僅僅是“菜鳥水平”，那就危險了，比如在平面設計、視頻制作時只靠各個網(wǎng)站的素材做拼接，那Mid Journey和 Stable Diffusion水平更高。但有想象力的設計師、文案、視頻創(chuàng)意者不用擔心，有AI的幫助更加聚焦在思考上，效率就會更高。

可以這樣說：在需要大量“頭腦風暴”場景下，AI強大的信息讀取、儲存、接收和輸出能力，拓展了人能力的邊界，人的核心價值是提出更加深刻的brief，并做出最終的判斷和決策。營銷人的價值更集中地體現(xiàn)在頭尾兩端：前端提出精準、符合“好內容”定義的brief，后端把控品質和調性，中間則由AI生成內容。

例如當AI通過大量計算，描摹用戶的喜好、生成內容時，它首先要得到一個清晰明確的指令：什么是好的內容，我們想要看到什么樣的內容。換而言之，營銷人員需要有高于AI對于內容質量和調性的判斷。

總的來說：上傳下達的“傳聲筒”、工具人、摸魚混日子的人比較危險，但是需要用腦的創(chuàng)意者、策劃者以及親力親為做執(zhí)行的市場人不會受影響，反而更加吃香。無論是對于生產力的促進，還是對某個領域生產關系的變革，AIGC浪潮涌動之下，有危機也自有機遇，一切在于“我們的看待與使用”。