AI时代下的营销变革|2024云端思享汇AI集锦

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作者：微信文章


2024年“云端思享汇”共举办63场，邀请76位嘉宾在线分享，主题囊括AI营销、品牌出海、短剧营销、行业解读（汽车、快消品、母婴等）、媒介观察、高端对谈、案例分享等。我们撷选了2024年“云端思享汇”全年内容中的精彩观点，以“重读金点”的方式再度感受数字营销行业的律动。

2024年“云端思享汇”共举办了5场“AI营销”的相关活动。

分享嘉宾如下：

陈   燕  QuestMobile研究总监

陈爱华  销赞云创始人兼CEO

姚   凯  Credamo见数创始人

尹若珺  360商业研究分析师

舒正彤  灵狐科技策略策划组大数据总监

李   庆  沙利文执行董事

李   果  FancyTech创始人

01
大模型1、国内发展现状
2023年，中国人工智能核心产业规模达到5784亿元，企业数量超过4400家，位居全球第二，增速为13.9%。预计到2026年，中国人工智能市场总规模预计将超264.4亿美元，五年复合增长率（CAGR）将超20%。到2027年，全球在人工智能领域的总投资规模将达到4,236亿美元，而中国在AI领域的投资规模将达到381亿美元，占据全球总投资的近9%。到2030年，人工智能将为中国关键产业带来超过6000亿美元的经济价值。（舒正彤）
2、国内AI大模型
国内AI大模型企业主要有三类。互联网头部企业如百度的文心大模型、阿里的通义大模型、蚂蚁的百灵及凤凰大模型等，旗下多以消费互联网业务为主；AI新势力像智谱华章的ChatGLM、月之暗面的MoonShot、百川智能的Baichuan等，是生成式AI领域的初创独角兽；AI跨界企业如商汤科技的日日新、云从科技的从容大模型、科大讯飞的讯飞星火、依图科技的天问大模型等，由知名人工智能上市企业转型而来。这三方共同发力，构建LLM通用基础设施生态。（陈燕）
3、商业落地
大模型已从早期技术驱动迈向生态驱动阶段，其商业落地呈现硬件和软件两种形态。硬件方面，包括AI手机、AI PC、AI穿戴设备等3C数码产品以及汽车领域的智能座舱与智能驾驶；软件方面，涵盖C端软件（独立原生应用AI+形式及应用插件+AI形式）、B端软件（Mass云端部署、Mass本地调用、API调用）和G端软件（智慧城市、智慧政务），未来产业有望迎来大幅升级或重构。（陈燕）

02
AI Agent1、AI Agent的特性
AI Agent具有自主性、反应性、主动性和社会性等特点，能够在没有人类干预的情况下独立运行和决策，能够对环境中的变化做出及时响应，可以主动采取行动以实现其目标，还能够与其他智能体进行交互和合作，以共同完成复杂任务。（陈爱华）
2、AI未来形态
AI2.0时代，Agent从AIGC到智能体从人人协作到人+AI协作。未来的公司，不再是多少人的公司，而是多少“人+AI”协作的公司，就像无人工厂，谁最率先实现“无人工作”，谁就有可能赢得时代。（陈爱华）
3、AI互动模式
未来，用户互动模式可能从传统APP转向场景精调智能体（AI插件）和通用智能体（独立原生应用）这两种模式。在当前的移动互联网应用生态转向AI大模型下的应用生态趋势下，应用商店这一分发渠道在未来可能会遭遇持续的业态挑战。（陈燕）

03
AIGC1、AIGC是最佳的创业切入角度
Fancytech数据表明，短视频APP使用时长从2019年的13%增长至2023年的28%，实现翻倍增长；电商平台视频流量占比也从2022年的30%上升至2023年的70%。相较于文字和图片，视频内容生产效率较低，而商业视频生成需要多维度综合能力，如文字、图片、视频、模型能力、商业化认知和客户理解等，创业公司可借此沉淀技术和数据壁垒，构建竞争优势。（李果）
2、AI PC扮演数字分身
AI PC会充当个人数字分身，重构AI时代用户体验并引发产业变革。其属性有硬件集成提升混合AI算力单元，支持本地运行“个人大模型”与创建个性化本地知识库，进而在效率、流程、偏好洞察和隐私保护四个方面实现跃迁发展。（尹若珺）

04
AI+1、各行业的”APP+AI”
头部互联网企业在APP内布局AI插件，如：AI+短视频、AI+在线音乐、AI+新闻资讯和AI+电商购物。这些插件以强化核心业务和探索边界为目标，像淘宝的“淘宝问问”、支付宝的“支小宝”、高德地图的“小德助手”强化了原有业务，而快手的“AI小快”、QQ音乐的“AI魔法助手”、钉钉的“AI助理”则扩充了新场景，既增强了APP功能，又满足了用户新场景需求，全方位满足了用户。（陈燕）
2、AI+新质生产力
从AI研究视角看，AI是新质生产力代表且推动生产关系变革。数据与人工智能是生产资料，为生产提供关键要素；AI大语言模型以数据为核心、人工智能为手段产出结果；智能体在AI大模型支持下，构建起人与智能体、智能体间及多模态模型的连接，融入劳动生产关系。（舒正彤）

05
AI PC1、AI PC的渗透
随着技术的进步和应用场景的拓展，大模型用户规模不断扩大，PC屏成为大模型的重要阵地。根据similarweb数据显示，2024年5月，AI产业全球访问量中PC屏占比47%，环比变化+8%。与此同时，AI PC将带来智能化体验，激发PC出货量的爆发。（尹若珺）

2、AI PC时代营销的发展趋势
在AI PC时代，营销呈现新趋势。一方面是协同性策略加深，跨设备协同在技术上能在保护隐私前提下识别跨设备用户ID、打通并追踪；数据上可整合所有屏端中后台数据并合规分析用户旅程或足迹；响应上能针对不同设备呈现信息，保存接续用户交流上下文并依设备特点回应。另一方面，智能化程度提升，据360于2024年PC屏用户在线定量调研，近8成用户接受AI功能融入PC屏，超8成用户愿为AI PC付费，7成用户对AI PC有认知基础，超7成用户有购买意愿，用户购买主要用于生成内容，常用信息检索和内容加工功能。（尹若珺）



2022年4月，中国商务广告协会数字营销专业委员会首次举办“云端思享汇”活动。开播以来，“云端思享汇”以每周1-3场的频次，持续分享数字营销的新趋势、新动态、新模式、新技术应用及行业优秀案例。到2024年底，“云端思享汇”已在线举办180余场，得到了全体会员单位和广大行业伙伴的关注和支持，真正贯彻了中国商务广告协会“学习型社团组织建设”的方针，推动了数字营销行业的高质量发展。



06
场景1、主流AIGC APP场景
主流AIGC APP用户热议场景包括：社交娱乐场景（含网络聊天、游戏、唱歌等）；教育学习场景（涵盖知识科普、学科学习、文献整理等）；商务办公场景（涉及资料、文档整理及PPT制作等）；情感抚慰场景（有情绪价值、减压、幻想满足等）；艺术创作场景（包括音乐、图片、音频创作编辑）；生活办事场景（如生活管家、出行规划、居家常识）；理财投资场景（包含股市行情、持仓与投资分析决策）。社交娱乐、教育学习、商务办公是用户高频使用场景，AI在这三大场景中扮演着生产力工具和输出情绪价值两大作用。金融理财人群对AI的期待可以用“专业的行业顾问”来形容。（陈燕）
2、AI生成服务
“AIGC”的下一步必然是“AIGS”（即AI生成服务），是对大数据与互联网应用的新一轮改造。目前，主要在平台创作、泛娱乐、专业技术和企业服务这四个领域，例如：AI直播、AI视频、AI互动等。（舒正彤）
3、智能营销场景
智能营销业务中，投放类业务占35%驱动销售，数据服务占30%为精准营销供数据，内容创新占13%塑造品牌吸用户，系统服务占22%提效率与速度。各场景在精准定向、数据整合等多方面发挥作用，涵盖客户洞察、创意生成、关系管理、效果跟踪等。（李庆）

07
AI营销1、AI时代的营销特征
AI+营销以精准为核心，人工智能渗透使营销各环节智能化、效率提升，渠道有DSP/DMP、营销云，旨在获取增量与存量用户；AI+全域营销的核心是生态，能实现全域场景覆盖、数据采集、用户洞察与精准触达，渠道包括数字人AR/VR，目标是挖掘客户全时全场景价值。（李庆）
2、AI在营销的应用突破
一，更完整的洞察，更好地理解消费者的思想、生活、行为等，从而更好地还原消费者的生活方式及其行为规律；二，更精准的营销，对本地信息的语义理解和挖掘，提升广告营销的精准程度，避免无意义的广告骚扰；三，更个性的体验，AI工具和AIPC的自然语言交互和个性化服务能力，将为消费者提供更加个性化的营销体验。（尹若珺）
3、AI广告营销内容生成优势
随着主流营销渠道和内容形态不断创新，内容形态从图片、图文、视频等单渠道发展为短视频、中长视频、直播等多元形式。因内容更新周期缩短、素材需求增加，内容生产模式需更敏捷、高效且实现千人千面，所以从完全人工的素材收集、策略制定和生产，逐渐转变为全面采用AI替代，以提升效率和个性化。（李果）
4、AI广告营销效果优势
AI可增强广告故事性，通过学习热门内容达成。能实现千人千面投放，国外依独立站用户行为数据生成不同广告邮件，涵盖文字、图像、视频且具故事性，提升精准度与参与度。还可形成数据循环，AI生成素材用于获客，依用户反馈优化内容，持续提升广告效果。（李果）
5、AI营销发展难点
数据质量问题：数据源多样、系统分散、数量众多，手工录入数据缺乏校验机制，处理海量数据挑战大。个性化推荐算法准确性待提高：过度个性化可能侵犯用户，不够个性化则难以吸引消费者。自然语言处理技术成熟度不足：影响用户体验提升。（李庆）
6、AI营销痛点
一，数据如何量化；二，敏感数据无法测量；三，数据真实性；四，数据孤岛；五，截面数据VS过载数据；六，业务人员专业化；七，渠道红利锐减；八，跨界营销难。（姚凯）
7、AI营销发展趋势
智能营销助力品牌新基建体现在消费端技术创新、数据识别链路和营销自动化三个维度。具体包括打破数据孤岛收集数据、建立机制提升个性化服务、“引流+营销”提转化率、全场景覆盖增强体验、自动化智能化优化流程、深化融合实现全效触达、“技术 + 模式” 提效能、识别链路提升互动体验，构建高效营销生态。（李庆）
8、AI广告营销发展趋势
广告主流形态将变，一到两年内广告视频会普遍含AI素材，视频成主流且形成数据循环提升效果。2023至2024年技术迭代使成本下降，新架构为transformer加diffusion，未来更多商业模型经多底层模型连接训练有望获更好效果。（李果）
9、智能营销厂商
智能营销厂商分数据类、媒体类、内容创意类和系统类。数据类提供CDP与CRM服务，如腾讯企点等；媒体类做渠道投放，像腾讯广告等；内容类提供创意，如时趣、SG等；系统类提供自动化营销系统，如3ekTec等。还有火眼云等提供线索推荐筛选，创略科技等提供数据相关服务。（李庆）

08
赋能1、AI重塑企业业态
未来 AI 智能体从四方面重塑企业业态：数智化以数据为要素使 AI 更智能；自动化替代基础性、重复性、程序性劳动；精准化提升内容创作质量；个性化让模型契合业务场景。（舒正彤）
2、AI赋能企业工作流
策略洞察维度包括收集处理（如强化搜索、采集数据）和数据分析（如基本统计、自动挖掘）；内容创造维度涵盖创意生成（如策略方向、脚本设计）和物料制作（文字、图片等）；工作执行维度包含流程管理（账号、渠道管理）和项目控制（执行、总结报告），AI 替代人工提升处理效率。（舒正彤）
3、智能营销赋能企业
以一站式智能调研平台Credamo见数为例，它具备以下四个要点能够帮助企业实现降本增效。一，数字化，包含声音数据化、图像数据化、行为数据化、注意力数据化、微表情数据化；二、科学化，脑电EEG和ET（眼动追踪）；三，自动化，包含概念测试、产品包装测试、商品陈列测试、平面广告测试、品牌测试和属性组合测试；四，智能化，包含AIGC应用、AI数据分析、AI生成报告内容和AI建模分析。（姚凯）

09
思考1、AI的最大变革
AI的最大变革是组织的变革。过去所有的工作流，如数据的收集，数据的处理和专业的输出，都是基于人脑的数据及人与人的协作完成。AI时代将进入到一个人+AI协作的时代，算力将在工作流的每一个阶段，协助人们更高效、更精准的解决和处理基础问题。（陈爱华）
2、范式革命的四要素
AI带来范式革命，范式革命有生产者、生产工具、生产关系、生产要素这四要素，满足它们在技术上才构成范式革命。AI技术是生产力变革的颠覆式技术，人类历史上的重大变革源于技术范式革命，新旧范式交替时会因颠覆式创新产生商业最大机会窗口。（陈爱华）