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人工智能与营销新纪元2023 AI+拥抱AI+，开启营销生产力变革新纪元1999年，互联网爆发的前夜，中国GDP为9.06万亿，占美国的11.3%，当时所有人都在满怀憧憬地迈向新世纪，谁都不曾料到未来的二十年将是中国经济发展的黄金二十年。2020年，中国GDP增长11倍，占美国的70.1%，人们的生活已发生翻天覆地的变化。大量电子商务、移动社交、数字服务企业应运而生，还有包括电商、金融、物流、云计算、文娱等场景的数字经济体服务于数亿用户、消费者，数字经济不仅惠泽中国，还走出国门，推动了全球发展繁荣。数字经济在中国快速生根发芽、蓬勃发展，让中国在AI爆发前成为生产力变革的头部试验场，也让中国企业掌握先发优势，开启了未来加速发展的全新二十年。“颠覆生产力”，这是秒针营销科学院组织的“AI+营销如何落地生花？”专家研讨会中，与会专家一致对AI的描述，ChatGPT及国内大模型爆发式的发展，及让人瞠目结舌的表现，让所有人都兴奋中夹杂着焦虑，期待中又怀揣些许不安。“提升效率”“创新体验”“解放人力”是专家们对AI变革营销的共识，但同时，面对充满不确定性的未来，关于它的价值，也不乏质疑之声：消费者对于AI生成的内容，到底持何态度？AI生成的内容正确吗？它具有推理能力吗？AI有温度、有情绪吗？它能打动消费者吗？企业要建立竞争优势，应该如何定制AI模型？AI在哪些营销版块更具价值？AI应用从何开始？AI会带来营销行业有史以来最大规模失业潮吗？未来，我们要培养和具备哪些能力才能掌控AI？从过去的“+AI”到今天的“AI+”，加号顺序的变化不仅预示着AI发展进入新时代，也暗示了它跨越行业的超强泛化能力。AI势必将给营销行业及社会其他行业带来深刻变革，我们每个人都将被卷入其中，以何种姿态迎接这场生产力革命？这是当下每个人、每个企业都要思考的重要营销科学命题。为此，秒针营销科学院联合复旦大学管理学院市场营销学系及明略科技，基于专家观点、行业研究及一系列实证，特别发布2023 AI+：人工智能与营销新纪元白皮书，力求解营销从业者之困，并启发行业对AGI（通用人工智能，Artificial general intelligence）更深入的讨论与探索，在人机协同的营销新时代借势而发，驭风而行。好奇心驱动人类探索世界，人的需求驱动了AI出现并发展，我们相信，AI将以工具的形式加速人类进化。在此过程中，AI将重塑营销。1rQnOoMnMwOoRpRtNoOpOuNaX9U9PaO9PmOmMtRtQjMnNoRiNrRnRaQpNpOwMoPvMxNpOmQ目录CONTENTS01AI的发展和智能的涌现概念、发展、分类、产业、技术02AI营销，前沿观点荟萃行业大咖观点、营销科学家观点04AI+营销，六大领域应用AI+广告、AI+内容、AI+社媒、AI+电商、AI+用户增长、AI+创新管理03AI营销能力实证AI营销创造力测评、消费者AIGC认知与反应、AI对营销职业替代测评05企业如何用AI提升营销能力实施路径、模型构建、竞争优势01AI的发展和智能的涌现概念、发展、分类、产业、技术人工智能是什么？有望飞跃式提升营销生产力的变革力量人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。1956年夏季，美国达特茅斯学院举办的人类第一次人工智能研讨会。一批年轻科学家在聚会中共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，其中约翰麦卡锡等人提出了“人工智能”这一术语，这是人工智能概念的起源，也标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。可以说人工智能正在推动人类社会的第四次飞跃发展，有望成为继蒸汽，电力，信息技术之后，再一次飞跃式提升生产力的技术变革力量，这一变革有望在二十年内实现。在生产效率方面，人工智能将推动当前世界的技术和创新，使生产效率大幅提升，加速经济的增长。在就业上，一方面对现有就业结构将产生破坏和解构，人工智能技术会对一些岗位形成颠覆，造成失业；另一方面，在破坏的同时也在重构，新技术带来新生产方式，和新服务模式，从而必将催生出大量的新业务、新需求、新职业。18-19世纪1900-19701970-20202020年后第1次技术革命第2次技术革命第3次技术革命第4次技术革命蒸汽电力信息技术人工智能机器替代人力电成为主要能源电脑和网络AI，物联网工业生产替代个体手工业信息传输速度提升计算机替代部分脑力劳动数据成为生产资料人工智能成为驱动力蒸汽机、纺织机等电话，无线电、内燃机等原子能、计算机、生物工程决策AI：帮助分析生成AI：帮助创造4人工智能的发展历程源起50年代的人工智能，2010年后进入蓬勃发展期 2023年3月15日，OpenAI正式推出ChatGPT4.0。2022年11月30日，OpenAI 研发的聊天机器人程序ChatGPT发布。推出2个月内用户破亿，是史上用户增长速度最快的消费应用程序。2018年-2019年，IBM的AI辩论机器人“IBM Project Debater”对战人类辩论冠军。2018年，DeepMind的Alphafold破解了出现五十年之久的蛋白质分子折叠问题。谷歌推出BERT模型，自然语言处理技术发展新时代。2016年：Google人工智能AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石。2013年：Facebook人工智能实验室成立，探索深度学习领域。2012年，AlexNet在ImageNet竞赛中取得胜利。2012年：加拿大神经学家团队创造了一个具备简单认知能力，有250万个模拟“神经元”的虚拟大脑，命名为“Spaun”，并通过了最基本的智商测试。2011年，IBM公司开发的人工智能程序Watson（沃森）在美国智力问答节目中打败两位人类冠军。2006年，神经网络专家Hinton提出神经网络深度学习算法，使神经网络的能力大大提高，向支持向量机发出挑战，同时开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。2006年-2009年：ImageNET数据库建立，帮助AI认出了猫。1997年5月11日，IBM公司的电脑“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为首个在标准比赛时限内击败国际象棋世界冠军的电脑系统。1981年，日本经济产业省拨款8.5亿美元用以研发第五代计算机项目，在当时被叫做人工智能计算机。1973年，日本早稻田大学造出第一个人形机器人WABOT-1，它由肢体控制系统、视觉系统和对话系统组成。1980年的了WABOT-2第二代能够与人沟通，阅读乐谱并演奏电子琴。1966年，麻省理工学院的魏泽鲍姆发布世界首个聊天机器人ELIZA，能通过脚本理解简单的自然语言，产生类似人类的互动。19661972年，斯坦福国际研究所研制首台人工智能移动机器人Shakey。1956年，美国达特茅斯学院，人工智能概念被首次提出。蓬勃发展期低速积累期初期起步期5人工智能模型分类从分析式AI到生成式AI人工智能模型可以分为“分析式人工智能”（Analytical AI）和“生成式人工智能”（Generative AI）两种，2022年底，生成式AI ChatGPT系列以强大的内容生成能力和接近人类水平的“聪明”程度在人类世界带来巨大震撼。也被称为决策式AI，指学习数据中的条件概率分布，根据已有数据进行分析、判断、预测，主要应用模型有用于推荐系统和风控系统的辅助决策、用于自动驾驶和机器人的决策智能体，辅助用户进行判断。学习数据中的联合概率分布，并非简单分析已有数据而是学习归纳已有数据后进行演技创造，基于历史进行模仿式、缝合式创作，生成全新的内容，也能解决判别问题。2016-2021年中，全球的人工智能市场规模从600亿美元扩大到近3000亿美元，如此高速的发展背后是分析式AI大规模的成功应用，包括推荐系统、计算机视觉、自然语言处理等技术。分析式AI的推荐系统驱动了电商、视频等行业的飞速发展，图像识别技术推动了智能驾驶和汽车行业的迭代。字节跳动、亚马逊、特斯拉等公司，正是因为在分析式AI如推荐系统、计算机视觉、自然语言处理等技术上的领先性，快速发展为全球领先的科技和数字化公司。生成式AI的核心是“创造”，通过从数据中学习要素，进而生成 全新的、原创的内容或产品。不仅能够实现传统AI的分析、判断、决策功能，还能够实现传统AI力所不及的创造性功能。生成式AI已催生了营销、设计、建筑和内容领域的创造性工作，并开始在生命科学、医疗、制造、材料科学、媒体、娱乐、汽车、航空航天进行初步应用，为各个领域带来巨大的生产力提升。当前生成式AI最常见的应用场景是娱乐媒体中内容的辅助生产。随着生成式AI的能力进一步成熟，部分专业内容生产者将被替代。分析式AI6生成式AI中国人工智能产业产业前景和产业链人工智能的产业结构将包括基础层、技术层、应用层三个部分。不同层面企业所研发的方向，提供的产品和服务都不相同。2020年后，随着基础层、技术层的能力巩固，应用层也蓄势待发，预期在3年内会出现更多商业可用的大模型和应用产品。中国市场的生成式AI商业应用规模正在快速增长中，根据中关村大数据产业联盟发布的中国AI数字商业展望2021-2025报告，预期到2025年，中国生成式AI商业应用规模将达到2070亿元，未来五年的年均增速84%。根据Gartner2021年预测：人工智能对人类和社会的影响给出的积极预测，到2023年，将有20%的内容被生成式AI所创建。至2025年，预计生成式AI产生的数据将占所有数据的10%。983436631077160620702020年2021年2022年2023年E2024年E2025年E中国生成式AI技术应用规模（亿元）数据来源：中国AI数字产业展望2021-2025应用层技术层基础层落地行业AI产品可用技术算法模型基础框架硬件数据与平台营销、零售、金融、医疗、教育、交通智能机器人、智能识别、智能搜索、无人机NLP、智能语音、机器问答、计算机视觉机器学习、深度学习、增强学习神经网络、分布式计算、分布式存储传统器、芯片数据采集、数据处理、数据服务7人工智能相关技术机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识推理等一般企业机构很难分辨哪些AI技术具有真正的业务价值。根据Gartner2022年人工智能技术成熟度曲线报告，随着越来越多的企业机构认为风险已下降至可接受程度，AI技术采用开始进入快速增长阶段，包括复合人工智能、决策智能和边缘人工智能，预计在2到5年内将成为主流采用的创新。这些创新的早期采用可以推动显著的竞争优势和商业价值，并缓解与人工智能模型脆弱性相关的问题。通过让计算机从数据中自动学习和提取规律，实现数据分类、预测和决策等功能。深度学习是一种特殊的机器学习方法，利用多层神经网络对数据进行建模和分析，实现图像识别、语音识别、自然语言处理等复杂的任务。自然语言处理：自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，它主要研究如何让计算机理解、生成和处理人类语言。自然语言处理的主要任务包括文本分类、信息抽取、机器翻译、问答系统等。2022年人工智能技术成熟度曲线（Gartner）机器学习（深度学习）自然语言处理计算机视觉知识表示与推理知识表示与推理是人工智能领域的一个重要研究方向，它主要研究如何将人类的知识和经验表示为计算机可以理解的形式，并在此基础上进行推理和决策。知识表示与推理的主要任务包括本体论建模、语义网建设、推理机设计等。计算机视觉是人工智能领域的另一个重要分支，它主要研究如何让计算机理解和分析图像和视频数据。计算机视觉的主要任务包括目标检测、图像分割、人脸识别、视频分析等8强人工智能、通用人工智能AGI（Artificial general intelligence）人工智能的“智能涌现”更强大、更接近于“人”的通用人工智能AI发展强大后，成为更接近于“人”的能力的人工通用智能AGI（Artificial general intelligence），可以像人一样完成更复杂的工作，我们以ChatGPT-4为例：1.胜任更复杂的任务：在各种为人类设计的考试中，ChatGPT-4超过多数人类考生得分，基于一个图片的输入，就可以解出复杂的物理题目，这意味着AI可以替代真人完成基于经验的重复工作2.多模态的理解能力：可以进行图片分析，OpenAI CEO在发布会上展示GPT-4能够把草图转化为前端页面代码，这意味着结合智能物联网（AIOT），AI可以在与真人的交互应用上有巨大突破3.整合更多应用：ChatGPT是一个开放性的生态，拥有联网+插件，有整合更多应用的可能性。首批插件包括旅行、购物、航班住宿、餐饮外卖、购物、协同办公，可完成各类任务。正如iphone的出现颠覆了手机一样，ChatGPT的出现使人工智能也进入了AI的iPhone时代。AGI是计算机科学与技术专业用语，专指通用人工智能。这一领域主要专注于研制像人一样思考、像人一样从事多种用途的机器。这一单词源于AI，但是由于主流AI研究逐渐走向某一领域的智能化（如机器视觉、语音输入等），因此为了与它们相区分，增加了general。人工通用智能（AGI）是指智能代理理解或学习人类所能完成的任何智力任务的能力。它是一些人工智能研究的主要目标，也是科幻小说和未来研究中的常见话题。AGI也被称为强人工智能、完全人工智能或一般智能行动，是有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器。强人工智能与弱人工智能（或狭义人工智能）形成对比。（说明：弱人工智能不具备独立意识，其行为都是设计者的意愿，所以只能在人类设计的程序范围内决策，事情的发展一旦超出了提前预设的程序范围，那么弱人工智能是无法应对的。）GPT-4根据图片解题GPT-4的插件9人工智能市场现状国内市场互联网大厂、科技公司、院校机构密集建设发布AI大模型，鏖战正酣中国AI大模型发布情况公司模型名称2023年发布时间MiniMaxGlow2022年11月元语智能ChatYuan2022年12月腾讯云混元2022年12月复旦大学MOSS2月20日澜舟科技孟子3月14日智谱AIChatGLM3月15日百度文心一言3月16日达观数据曹植3月18日清华大学ChatGLM-6B3月28日中国农业银行ChatABC3月31日阿里通义千问4月7日上海人工智能实验室风乌4月7日智源研究院SegGPT4月8日图灵机器人TuringMM4月8日360360GPT4月9日商汤日日新4月10日昆仑万维天工3.54月10日毫末智行雪湖.海若4月11日知乎知海图AI4月13日创新奇智奇智 孔明4月13日APUS天燕4月18日江苏银行智慧小苏4月19日出门问问序列猴子4月20日第四范式式说3.04月26日联发科BLOOM-zh4月28日中国电信星河4月28日网易有道子曰5月5日学而思Math360GPT5月5日科大讯飞星火5月6日淘云科技儿童认知大模型5月6日宇视科技梧桐5月9日中科深智数智姜尚5月10日孩子王Kids360GPT5月12日我爱我家房产经纪大模型5月15日数慧时空长城5月17日云从科技从容5月18日深信服安全GRP5月18日算力网络数字医疗创新实验室医疗算网大模型5月18日国家超算天津中心天河天元5月19日云知声山海5月24日医联MedGPT5月25日武汉大学CheeseCh at5月25日医联轩辕5月26日网易玉言待发布京东言犀待发布1002AI营销，前沿观点行业大咖观点、营销科学家观点AI大咖说-核心玩家观点AI是时代最重要的行业机会，将带来深远的影响我们最开始以为（人工智能）是互联网十年不遇的机会，但是越想越觉得，这是几百年不遇的，类似发明电的工业革命一样的机遇。互联网企业应该扎实做好底层的算法、算力、数据和更关键的场景落地，而不是为了提振股价急于展示半成品，“公司总收入实现坚实增长，反映了收入结构的改善和经营效率的提升。腾讯正大力投入建设人工智能的能力和云基础设施，以拥抱基础模型带来的机会，相信人工智能将会成为业务发展的倍增器。(2023年5月18日 腾讯股东大会)马化腾 腾讯公司创始人人工智能技术飞速发展过程中，确实有可能出现对人类不利的方向。防止失控，需要拥有先进AI技术的国家通力协作，从人类命运共同体的高度来制定规则。要参与规则的制定，就要先上牌桌，才能拥有话语权，才有全球竞赛的入场券。（20230526 中关村论坛）我不担心大模型会导致人类工作机会减少、生活会变差，AI取代不了人，而是为我们创造更多机会和自由（20230518 天津世界智能大会）。李彦宏 百度创始人、董事长兼首席执行官人工智能将会对全球经济、社会和生活带来深远的影响。首先，人工智能将会改变传统的制造业和服务业，使得生产效率和服务质量得到提升。其次，人工智能将会加速自动化和智能化的进程，减少人力成本，提高生产效率和竞争力。最后，人工智能将会带来更多的创新和就业机会，促进社会经济的发展。中国AI领域发展的一个重要特点是，越来越多的企业开始将人工智能技术应用于业务场景中，从而提升效率和创新能力。这不仅包括阿里巴巴这样的电商巨头，也包括了很多中小企业马云 阿里巴巴集团创始人一个真正的人工智能时代开始了。GPT之前是弱人工智能，3.5开创了通用人工智能时代，同时开启了强人工智能。未来或将发展到超级人工智能。不能把GPT只看做玩具、看作聊天工具、看作搜索引擎，背后的超级大脑，代表了超级人工智能时代的来临。大模型的威力才刚刚开始。新工业革命到来，任何行业都值得被人工智能重塑。一个产品如果没有AI的加持和改变，只能是大刀长矛，很可能被人们降维打击。周鸿祎 360公司创始人、董事长兼CEO12AI大咖说-核心玩家观点头部玩家做层底算力&大模型，小玩家做应用和垂直未来在AI大模型上会风起云涌，不只是微软一家。人工智能软件平台公司对人类社会的直接贡献可能不到2%，98%都是对工业社会、农业社会的促进，AI服务普及需要5G的连接。我们公司除了会做AI的底层算力平台，应用平台不是我们的选项。我们公司别的都不会，所以我们只好聚焦在这方面，为建立一个适应社会需求的算力平台而奋斗。（2023年2月火花奖座谈会）1、高质量的数据是人工智能的前提和基础，高质量数据输出要作为作业完成的标准；2、要聚焦投入，敢于投资，成功只是时间迟早的问题；3、人工智能要聚焦投入不要全面开花，先纵向打好歼灭战，旗开得胜后再横向扩张。（2023年5月人工智能应用GTS研讨会）任正非 华为技术有限公司主要创始人兼总裁经常有朋友问我，小米对大模型和AIGC怎么看？我统一回复如下：小米在AI领域已经耕耘多年，有AI实验室，小爱同学，自动驾驶等团队。对于大模型，我们当然会全力以赴，坚决拥抱。我们正在研发一些有趣的技术和产品，等我们打磨好了，再给大家展示。（2023年4月14日 微博）雷军 小米科技创始人广告行业的本质，是基于好的策略和消费者洞察，生成好创意，再通过好的渠道和消费者沟通。过去二十年，媒体已最大限度数字化，但协同效应却一直未出现，消费者可以被归入上千种圈层，但营销侧却不能提供上千种创意，这是营销生产力的瓶颈。AI来了，创意的春天也来了，未来将是“千人千渠道万创意”的时代，营销生产力将大爆发。在人工智能高速发展、大模型百家争鸣的时代下，如果人类没有独特的见解和认知，以及高效的问题解决能力，所做之事极有可能大模型也能做到。我相信人类仍然掌握评估标准的最终权力，机器学习仍然需要人类反馈，我们要创造的是人机同行的美好世界。对于营销从业者来说，我们要持续深入思考品牌的力量，扩大客户的需求，让我们的营销人员有更多的工作机会，而非满足于一时的效果。吴明辉 明略科技创始人、董事长兼首席执行官13营销科学家眼中的AI面对AI的多重感受：兴奋、激动、焦虑、不安、压力2023年6月8-9日，秒针营销科学院在北京和上海举办了两场AI应用研讨会，超30位营销科学家参与研讨，表达对AI的观点。面对AI的发展，营销科学家们的直观感受是多重的、混合的，表达最多的词语是“兴奋”或“激动”的积极感受，同时也伴随着较多的“焦虑“”压力”“不确定”等负面感受。多位科学家表示，AI给营销行业带来了较大的失业危机，使行业更卷。但同时也带来营销科学的春天，带来了新生产力变革。激动人心工作上：有失业危机生活上：解脱带娃每天迎接新变化，兴奋+紧张加速运转，没有最卷，只有更卷既激动又冷静AI的发展会让人类越来越卷令人兴奋的未来已来非常大的压力和动力人类会变成新物种既兴奋又不安面对AI不断摸索学习的过程中，很兴奋到一个新的生产力时代的到来，AI可感知、可落地营销科学的春天要来了数字时代的黄金奇点时刻到来了担忧兴奋、幸运、忙碌十万个为什么科技进步代替人类大脑同时我们需要更多创造力不确定起飞的激动落地的喜悦惊奇说明：2023年6月8-9日 秒针营销科学院研讨论会，参会专家讨论“对AI发展的直观感受”。图片生成工具-明明chat（明略科技产品）Prompt:请生成一张图片，表现出一群中国专家正在研讨关于人工智能的话题，图片风格是铅笔画14营销科学家眼中的AI期待AI能带来：行业的革命、更强的品牌、美好的生活对于AI的期望，大部分营销科学家希望AI提升营销的效率，解放营销的生产力，让营销人的工作更高效，通过技术为中国品牌赋能，同时在生活上，期待AI为消费者带来更美好的生活，更优质的体验。efficiency高效生产效率的极大提升、公平与透明所有的软硬件变革之后，营销肯定会翻天覆地的变化AI赋能下，每一个人都有可能成为超级个体更轻松更有趣更高效便捷的体验营销行业的第四次科技革命生产力的提升，信息效率的提升生产力指数级的增长带来更新鲜的思维逻辑和打法广泛的品牌赋能，为社会创造更大价值标准、效率、促进思考带给我们营销的超能力解放人类，节省处理烦杂事务的时间，做更有创造力的事。人智协同，人机协同消费者全新的营销体验除了为行业操作赋能，也能为高校的教育赋能说明：2023年6月8-9日 秒针营销科学院研讨论会，参会专家讨论“期待AI能带来什么”。图片生成工具-明明chat（明略科技产品）prompt:请生成一张图片，表现出一群中国专家正在研讨关于人工智能的话题，图片风格是铅笔画用新的技术帮中国品牌走向全球建立人机同行的美好世界更美好的生活（消费者视角）业务的革命，效率的提升颠覆生产力客户更大的商业价值行业的变化，让中国品牌更加国际化15人工智能对营销的意义AI打破洞察和创意的瓶颈，带来营销生产力大爆发人工智能正在重塑营销行业的生产力和生产关系。营销生产力由三个要素决定：洞察能力、创意能力、媒介效能。其中洞察能力包括对消费者需求、市场环境，行业趋势，竞争态势的数据和信息的采集、分析，以及最终获得分析结果的能力和效率。创意能力包括创造和生成文字、图片、视频、音频、网站等的生成能力、创新能力、和生产效率。媒介包括如移动、电脑、电视、社媒、搜索、电商、线下等各种用于营销传播的媒体平台，品牌和广告主使用这些渠道进行营销的能力和效率。今天营销行业的AI大模型，打破了数据洞察和创意生产的发展瓶颈，可以十倍，甚至百倍的提升这两个环节的生产能力和效率。可以断言，AI将带来营销生产力的大爆发。营销生产力洞察创意媒介=XX=消费者需求+市场环境+行业趋势+竞争态势文字图片视频音频网站沟通手机电脑电视社媒搜索电商线下XX营销行业大模型让洞察、创意、媒介效率突破发展瓶颈AI带来营销生产力大爆发16人工智能对营销的意义所有的营销流程和任务，都值得用AI再做一遍在新的生产关系中，所有的营销工作流程和工作任务，都值得用AI再做一遍。包括：营销洞察的流程和方法，营销内容的生产模式，媒介平台服务客户、沟通客户的方式等。洞察升级敏捷化自动化智能化假设形成信息收集产出洞察帮助市场研究部门快速总结趋势、提出观点、启发研究、策划方向自动化生成问卷、对话式AI访谈结合更多元的数据范围大批次分析非结构化数据（量化分析）将复杂数据分析过程可视化为图表和图形BGC（几周-几个月）PUGC（几天-几周）AIGC（几分钟-几小时）Agency产出Big Idea 70%案头工作+20%头脑风暴+10%KOL和KOC等创作者，众筹式生成大量内容 AI生成内容，极大提升内容产出效率个性化内容高质海量千人千面更好转化 可生成不同风格的对话内容，其较为灵活的语言风格可更好地模拟人工客服服务 基于大模型，可回答知识库中超出预设流程的问题，拓宽Chatbot应用场景，更好地分发和解决客户问题 流量向新应用、多终端、多平台转移，消费者与品牌随时随地的互动 在大规模的一对多用户服务和运营等场景，帮助人工客服和社群运营预生成符合场景和客户需求的大量的个性化内容效率提升体验升级场景拓展服务和交互范围更广随时随地个性化一对一洞察：大模型颠覆原有的市场研究模式创意：高效的生产力、无限的创造力，提供海量内容供给媒介：个性化，一对一的服务，基于自然语言的新交互方式1703AI营销能力实证AI营销创造力测评、消费者AIGC认知与反应、AI对营销职业替代测评实证1：AI的营销创造力水平由以下文章改编自：李育辉,庞菊爱,谭北平.人工智能与人类的创造力比较研究:基于专家和消费者的双重视角J/OL.商业经济与管理:1-132023-06-20人工智能技术的发展可能带来新一轮的行业变革与人力替代，其中生成式人工智能的创造力水平引发广泛讨论。本研究聚焦于广告营销领域，采用双盲实验，招募专家和消费者来评价人工智能和人类在文案创作能力上的差异。10种不同文案任务提示语（prompt）广告营销专业学生两种AI引擎人类撰写文案AI撰写文案专家双盲测试消费者双盲测试研究主要结论 在文案作者身份上，专家能够识别人工智能和人类，而消费者无法区分；人工智能的文案创作能力等同人类经验年限为2.47年，与人类存在1.36年的差距；在文案专业能力上人类得分显著高于人工智能，特别是在创造性和洞察能力上；消费者对两类文案的整体感知水平无显著差异。文章结论不仅有助于明晰广告营销领域人工智能的创造力发展水平，而且对优化人才培养体系、创建人智互动的新工作模式等方面具有重要的管理启示。实验方法19实证1：AI的营销创造力水平实验流程介绍为比较人工智能与人类在营销行业内工作任务的创造力差异，首先需选定可用于比较的实验材料。通过专家小组法选取2022年“中国大学生广告艺术节学院奖”的品牌命题策略单作为真实任务代表。提取学院奖网站任务单中包括企业背景、品牌和产品介绍、广告主题设定、传播目标信息，整理后作为广告文案的需求。由专家小组挑选10个广告文案任务单作为任务列表，覆盖医药保健、美妆个护、服装饰品、IP文化、交通工具、数码产品、网服游戏7个行业，具有广泛代表性。针对10个广告任务，每个任务均设计两水平实验材料（人类文案人工智能文案）：1.人类文案20项。来自2022年网站公开作品，不考虑奖项等级进行随机选择。2.人工智能创作的文案20项。分别来自ChatGPT3.5文案和文心一言生成的文案各10项。由专家小组提取的任务单整理为符合人工智能平台输入的需求，输出500字以内文案。然后随机组合两水平实验材料（人类和人工智能），由编程人员呈现为在线评价问卷给到被试人员（专家和消费者），编程人员和被试都不知道文案的具体作者是人类还是人工智能。实验流程示例：人工智能平台所用的任务如下,以下提示语会直接输入到人工智能对话框中。请根据给出的信息，写一段广告语文案要求：创作内容需包含睫毛大灯以及双A标元素，需贴合“年轻、时尚、潮流”的产品策略定位，突出爱玛女性时尚电动车的车辆特点和核心卖点，易于用户记忆。形式可以是三行情书，可以是视频脚本或有趣段子，也可以是微小说，重点突出产品利益点和功能点。以下是给出的信息公司：爱玛科技集团产品：爱玛电动车露娜家族（VAVA为电自版）广告主题：娜不一Young 焕彩青春(主题仅供参考，可自由发挥)品牌调性：年轻、女性、时尚、色彩、潮流传播营销目的：与大学生群体共创，打造爱玛电动车女性时尚的超级单品，以达成以下目标：1.提升爱玛品牌时尚化、女性化、年轻化的品牌形象。2.强化品牌时尚基因符号（睫毛大灯、双A标），打造女性时尚电动车爆品创意。20从相匹配工作年限来看，人类文案对应的工作年限显著高于人工智能。此处人类文案主要来自大学生的参赛作品，专家给出的等同工作经验为3.83年（标准差2.19年）；人工智能文案对应经验年限为2.47年（标准差1.58年）。专家评价人工智能文案的等同经验年数显著性低于人类，ChatGPT 和文心一言间无显著差异。实证1：AI的营销创造力水平研究成果：AI文案的可识别性及相匹配的工作年限研究表明，专家对于文案作者是否为人类具有一定的分辨能力。专家在59%的情况下能正确区分（其中62%能正确区分人类文案，57%能正确区分人工智能文案)，15%表示不确定，27%区分错误。专家对于判断的准确度并没有足够的信心，大部分选择“可能是”的选项。ChatGPT和文心一言在可分辨性并无显著差异。普通消费者对于文案是否是人类撰写还是人工智能撰写无法分辨。消费者中人工智能文案被认为人类撰写（肯定是人类+可能是人类）的比例为55%，甚至略高于人类的文案54%。人工智能撰写文案55%的情况下都被误认为人类撰写。可见，人工智能文案已经达到消费者无法区分的状态，某种意义上通过了文案的图灵测试。专家对于文案作者的分辨分辨力人类文案人工智能文案整体ChatGPT文心一言N=600600300300肯定是人类25%5%6%4%可能是人类37%25%21%28%不确定15%14%12%15%可能是人工智能19%43%46%40%肯定是人工智能5%14%14%13%消费者对文案作者的分辨分辨力人类文案人工智能文案整体ChatGPT文心一言N=6860686034303430肯定是人类22%21%20%22%可能是人类31%34%34%33%不确定13%14%15%13%可能是人工智能26%25%26%25%肯定是人工智能7%6%6%6%人工智能文案能力等同工作年限评估等同工作经验(年）人类文案人工智能文案ChatGPT文心一言平均值标准差3.832.19*2.471.582.451.612.50+1.55*表示 p0.0121实证1：AI的营销创造力水平研究成果：AI文案的专业能力评价对比发现，人类文案的专业能力显著高于人工智能文案。ChatGPT和文心一言二者在专业能力上没有出现显著差异。各项专业能力维度上，专家对人类文案和人工智能文案的评价结果表明：人类文案和人工智能文案在“清晰完整”“容易理解”上的得分没有显著差异，不可区分；人工智能文案在“创造性”“消费者洞察”和“商业洞察”上的得分显著低于人类文案，说明人工智能在创意创新、处理复杂事务等高级能力上与人类仍存在差距。人类文案与两种人工智能文案在消费者感知水平上得分极为接近；分不同任务来看，人类文案与人工智能文案相比，在少数任务上的表现比较好；但是多数任务并没有显著性感知差异，甚至对于一些任务，消费者对于人工智能文案感知更好。细分到具体的消费者感知子维度，人类文案在“容易理解”“相关性”上得分偏低，而在“独特”“信任”以及“喜欢”上得分更高。3.553.13.14人类ChatGPT 文心一言文案作者3.683.623.683.473.313.643.672.432.823.743.692.413.032.81清晰完整容易理解创造性消费者洞察商业洞察文案专业能力评价3.73.673.68人类ChatGPT 文心一言文案作者容易理解相关性独特性信任喜欢满足需求 购买意愿 分享意愿 立即行动消费者感知评价22实证2：消费者AIGC认知与反应由以下文章改编：Meihong Wu and Liyin Jin(2023),Consumer Responses Toward UGC versus AIGC in the Context of Social Media Advertising,Working paper,School of Management Fudan University.AIGC对营销行业的影响，不仅取决于处于“供给侧”的企业在营销实践中对AI的应用广度和深度，亦取决于处于“需求侧”的消费者对AIGC的认知与接受。消费者对AIGC的态度并不必然是积极的。学界已有研究发现消费者存在“算法厌恶”(Algorithm Aversion)的倾向(Castelo et al.,2019;B.Dietvorst et al.,2018;B.J.Dietvorst et al.,2015)。加之2022年12月，视觉网站Artstation爆发反AI生成图片行动，并蔓延到各大AI生成内容领域。因此，研究“需求侧”的消费者对AIGC的认知与反应就显得尤为必要。复旦大学管理学院在2023年开展研究，聚焦于从需求侧探究消费者对AIGC的认知与反应，分析在社交媒体内容中，广告文案的不同创作主体为”AI vs.人类”时，是否会导致消费者差异化的响应。本研究从小红书平台上选取56篇由人类撰写的广告文案帖子。从“搜寻/体验/信任型产品”、“实用型/享乐型产品”、“高介入度/低介入度产品”、“主观属性/客观属性主导型产品”等四个维度对广告文案所描述的产品属性进行编码。接下来使用两种改写方式，利用ChatGPT3.5生成文案：第一种是在保持原文意思不变的基础上，让ChatGPT改写文案，本研究将其命名为AIMC(AI Modified Content)第二种是先提取UGC帖子的核心信息，再让ChatGPT根据核心信息重新撰写一篇全新的文案，本研究将其命名为AIGC(AI Generated Content)。爬取小红书平台28款不同产品的56篇广告文案确认为人工生产的广告文案形成人工生产的广告文案56条交由ChatGPT3.5在保持原意不变的情况下进行改写形成AI撰写的广告文案56条提取广告文案的核心信息交由ChatGPT3.5按照核心信息指令重新撰写对广告文案的产品类别、属性、发表渠道等进行编码消费者认知与反应的双盲测试生成主体判断内容质量认知互动行为意愿实验方法23实证2：消费者AIGC认知与反应消费者无法准确分辨文案创作主体是AI还是人类消费者完全无法准确分辨广告文案的创作主体是AI还是人类。消费者完全无法准确分辨广告文案的创作主体。无论其看到的广告文案实际上是AIGC还是UGC，他们都会更倾向于认为文案是由人类所创作（57%）。从识别率来看，消费者对文案创作主体的平均正确识别率仅为50.1%；当消费者看到的文案实际上是UGC时，有57.4%的消费者做出了正确判断；当其看到的文案实际上是AIGC时，仅有42.8%消费者做出了正确判断。自身写作能力强，以及对AIGC使用经验丰富的消费者，更能够做出相对准确的判断。进一步的分析表明：女性消费者相对于男性消费者(p=0.03)，自身写作能力强的消费者相对于弱的消费者(p=0.006)更能够对文案创作主体做出准确的判断。此外，对AI技术越了解、使用AIGC工具越熟练的消费者，对文案创作主体做出准确判断的概率也更高(p 0.001)。帖子类型结果人数比例原帖是UGC判断错误42742.60%判断正确57557.40%总计1002100.00%原帖是AIGC判断错误57157.20%判断正确42842.80%总计999100.00%24实证2：消费者AIGC认知与反应消费者对AI文案的质量评价，与人类文案无明显差异消费者对AI生成的广告文案内容质量的评价，与对人类撰写的文案质量评价无显著差异。研究表明，当消费者并不确切了解创作主体时，他们对AI生成广告文案的内容质量的评价，与对人类撰写广告文案的内容质量评价并无显著差异。甚至在某些维度上，消费者对AIGC的广告文案具有更高的评价。具体而言:当消费者看到AIGC时（相比于看到AIMC时），对广告文案中推荐的产品有着更高的了解意愿(p=0.003),会更想查看帖子下方的评论(p=0.045)；当消费者看到AIGC时（相比于看到UGC时），会更相信帖子中介绍产品的内容(p=0.034)、更愿意转发该帖子(p=0.046)。6.92