AI爆火，品牌如何做营销？

作为全年最重要的营销风向标，今年的CNY静悄悄。

碎片化传播的时代，已经很难再创造出有全民记忆点的大营销事件。龙年开局营销中，为数不多的亮点是AI带来的。

如果说2023年AI营销还只是部分品牌的圈地自萌，那么2024年将会是带来深刻营销变革的一年。站在龙年营销的当口，我们透过典型的AI营销案例，看一下此时此刻谁在迎头赶上，谁又在黯然离场。

一、品牌：灵药还是奇观

每当出现重大基础设施或者客户群体迁移的时候，我们总能听到“XX值得重新做一次”。如PC向智能手机迁移诞生了移动互联网，90后接棒80后成就了新消费市场，每一轮重大切换都是一次市场洗牌。品牌对AI赛道的关注，就是对下一轮增长风口的押注。

这个春节，食品饮料行业首先拉响了CNY的AI营销战役。可口可乐“龙连你我”系列活动，除了传统的换包装、拍新年TVC以外，最重要的活动是用AI带领百万人冲击吉尼斯挑战；康师傅也将持续三年的新年IP“加康加年味”升级，推出了大型用户AI共创《万里山河》图；安慕希交出来中国酸奶行业首份AIGC答卷，基于AI绘图的抖音挑战赛狂揽2.5亿次播放。

当传统的营销巨头在最重要的动销节点集体押注AIGC，这背后反映了怎样的营销跃迁？

1. AIGC，改写营销生态

（一）为大众消费市场带来最彻底的定制体验

从大众传播失效开始，品牌就走上了个性化沟通的道路。

一直以来，跟用户产生千人千面的持续沟通都是品牌个性化传播的终极目标。但与生俱来的矛盾则是：用固定的、标准的、有限的创意无法服务流动的、无序的、无穷的用户群体。要服务更广的人群，创意只能取人群的最大集，导致创意的散漫；要创意的精准，只能聚焦聚焦再聚焦，导致效率的丢失。

AIGC是这个问题的最新回答。凭借AI大模型强大的语义理解能力和流畅的用户互动，每个用户都可以在最短时间内获得专属于自己的定制体验（这种体验过往只存在于奢侈品！而且时间要长得多）。广告营销的本质是造出高于用户阶层的梦，将奢侈品的定制体验代入大众消费市场是AIGC获得快消巨头追捧的原因。日化服饰、IT3C等更多大众消费市场面临同样情况，可能会迎来新的一波AIGC营销需求。

（二）用最丰富的形态满足全行业需求

2月16日凌晨，OpenAI发布了自己首个AI视频生成模型——Sora，在视觉领域实现了与大语言模型类似的突破。在此之前，类似的突破还只纯在于AI生文中，谁也没想到AI视频的“Aha时刻”来得如此之快。

得益于多模态大模型的发展，从文字到声音，从图片到视频，AI的生成能力已经可以应用于所有人类主流的传播介质中，这几乎决定了AIGC的产品应用是没有上限的。考虑到不同模态技术的成熟度和行业特性的匹配，目前行业间摸索出的玩法不尽相同。

AI生文字、AI生图片技术最成熟，应用范围最广泛。强调个性化用户沟通的品牌均可尝试，尤其适合用户规模大，行业同质化竞争严重的品牌，对用户互动指标拉动明显，适合于心智种草环节；结合分享等社交裂变工具，有打造现象级营销事件的潜力。

AI语音目前在本地生活、金融保险的客服领域开始应用较多。结合多轮对话和AI语音合成能力，虚拟社交也获得了不少增长。比如去年爆火的“AI孙燕姿”案例，有类似音乐营销诉求的交通、白酒、IT3C客户可以尝鲜。

AI视频适合游戏、网服、电商、自媒体等视频拿量强、素材多的客户，其中AI数字人发展更是一枝独秀。去年同样爆火过的霉霉说中文的视频就来自于深圳的AI公司HeyGen，其翻译、语音克隆和换嘴的技术上已经非常成熟。目前包括刘润等直播间也在大量尝试数字人直播，未来这里的潜力还将持续释放。

2. AIGC营销方法论：TPMF

对于AI的陌生，拦住了绝大部分想要尝试的品牌。

在产品营销界，有一个概念叫PMF（Product-Market Fit ，产品市场匹配度）。如果一个产品找到了自己的PMF，也就是说它就找到了自己的市场立足点，开始有了用户粘性。在AI大模型产品领域，百川智能创始人王小川提出了大模型应该寻找自己的TPF（Technology Product Fit，技术产品匹配），强调技术对于AI产品的重要影响。那么处在更下游的AIGC营销端的品牌主，在选择AI营销方式时候，建议从技术、产品和市场三个角度综合考虑，选择AI能力-商业化产品-用户流量匹配程度的模式，即TPMF（Technology Product Market Fit ）。

（一）T – Technology AI 生成能力

一个AI产品可能背后是多个模型组合的结果，而不同的模型通常又会集成多种能力。依据不同模型的技术成熟度，从能力角度可以把模型简单分为以下几类：

• 语言模型：能够理解和生成自然语言，目前最成熟，国内外众多模型已经能够生成连贯、语法正确的长文本，如GPT、BERT等。

• 视觉模型：能够理解和生成图像，如Sora等。

• 多模态模型：结合语言、视觉等多种模态，具有理解和生成多模态内容的能力。在快速发展中，有一定进步但还不成熟。

• 对话模型：能进行自然语言交互和问答。已有初步的聊天能力，但仍然缺乏常识和逻辑推理能力。

• 推理模型：能够进行逻辑推理，回答问题，如COMET等，但仍远未达人类水平。

• 知识图谱模型：理解实体关系，构建知识图谱。有了初步框架，质量和规模仍需提高。

• 机器翻译模型：实现不同语言之间的自动翻译，质量仍需进一步改进。

• 语音识别/合成模型：进行语音识别和语音合成，质量仍需进一步改进。

• 推荐系统：根据用户兴趣进行个性化推荐，但个性化水平仍可提高。

语言模型是最早得到关注，并且也是技术最为成熟的一个领域。简单来说就是“文生文”的效果最好。“文生图”“文生视频”等领域的技术也在突飞猛进，特别是随着Sora的发布，凭借最长生成60s视频、镜头的前后一致性、超逼真的特点，可能开启一个万亿美元的动态、个性化视频广告时代。而模型对话、模型推理、知识图谱等技术还有很大的提升空间，在实际应用时候可能会有更多不可控因素出现，需要注意做好限制条件。

（二）P – Product 商业化产品

AI产品落地难是个不争的事实，能用的AI商业化产品更是凤毛麟角。目前在营销领域的实现路径有：

私有化模型部署与垂直模型训练：这种方案适合实力雄厚的广告主或者营销集团使用。需要有完整的顶层设计和较大的投入，好处是在保障数据安全的情况下，可以根据业务场景的实际需求，定制化训练出最好的模型生成效果。

比如去年利欧数字与归一智能打造的营销大模型。代理凭借多年独家数据积累和实际的投放应用场景，就可以将大模型能力落地在广告投放的智能执行和策略优化等产品上。

调用开源模型API接口：适合有开发能力的广告主。目前大模型的开源生态已经很丰富了，主流的大模型厂商基本都有开源能力。广告主可以通过调用API接口的方式，快速构建AI产品和解决方案。中文大模型能力各有千秋，实际使用前可以多方测试后评估。普遍认为如百度文心、阿里千问、智谱GLM属于综合实力较强的六边形战士，MinMax语音大模型效果较好、MoonShoot的Kimi大模型在超长文本的处理上较为领先。

比如春节前爆火的“哄哄模拟器”就是开发者直接调用Kimi的API实现的落地承接。

B端商业化产品+C端应用场景组合：目前市面上的AI产品以面向C端的应用居多，C端应用里又以效率工具、图片生成、虚拟社交等场景为主要阵地。面向广告主直接使用的B端AI产品更多集成在媒体平台提供的整合解决方案里。B端提效工具很难让C端用户产生直接感知，更难形成有传播记忆点的事件营销。目前有广告主开始尝试在C端用户场景中结合B端商业化产品，直接与用户沟通的创新营销方式。

（三）M – Market 用户流量

用户流量核心就是解决流量从哪里来的问题。

一个基本的流量公式是：流量势能=产品势能×平台势能×时机势能。

AI营销事件能不能成功的本质在于AI生成的效果是否符合预期。前面我们已经聊到生成效果上AI生文>AI生图>AI视频；以及目前AIGC以效率工具、图片生成、虚拟社交为主要产品阵地，有更多可供选择的产品，因此广告主要结合这两个实际的行业现状，慎重考虑切入角度，选择产品最好效果优势。

好的活动需要有好的发酵平台，平台的用户上限决定着活动的触达上限。最后一个则是考虑活动时机，春节向来是食品饮料的营销旺季，也是全年的流量高峰。CNY自带流量势能，因此品牌选择扎堆不足为奇。接下来在妇女节、暑期、国庆等营销重要节点，可望看见更多优质的营销案例。

二、大厂：在场但缺席

纵观移动互联网的近十年，大厂平台吃尽红利。从互联网金融，到本地生活，到短视频营销，几乎每一个营销节点变革都是由大厂开启。但是为什么今年CNY，大厂在AI营销上集体哑火，这背后又透露出怎样的信息？

1. 圈地游戏不再

从滴滴和快的之战开始，互联网一直以来熟悉的故事就是“烧钱-圈地-收割流量”。

这套故事里烧出了滴滴、美团、摩拜等众多我们耳熟能详的商业神话。神话之所以能持续的原因是互联网的边际成本如此之低——开个城无非就是加台服务器的事情；而网络效应的收益又是如此之高——一旦用户在这里建立了数据飞轮，就有了无法离开的理由。烧钱圈地的游戏在这片土地如火如荼地进行了十年，类似的故事目前通过出海也在世界各地复制中。

但是AI却是一个全新的游戏。这个游戏里推理成本之高是所有人都无法回避的事实。每一次生成，都是一次新的推理。春节爆火的AI小游戏“哄哄模拟器”开发者自述，每日的成本上千美元。而这个成本完全无法靠广告这个传统的流量变现方式覆盖。也就是说AI开发者的变现模式几乎只有让用户订阅付费这一种选择。

得流量者得天下，在移动互联网时代这几乎无需质疑的事情。但是在大模型时代，规则将会被改写。在没有想清楚商业模式（尤其是变现模式）的情况下贸然烧钱圈地，最终只会带来不精准的用户、巨额的成本和无法闭环的窘境。

圈地游戏能玩起来的另一头是网络效应，也就是互联网依据用户数据优势建立起来的一个又一个壁垒：壁垒里用户越用越上瘾，壁垒外竞争对手被牢牢阻挡。但是开源模型在去年的狂飙似乎在打破这个壁垒。英伟达创始人、刚升上美国院士的黄仁勋在最近表示，他认为去年最重要的AI事件就是Llama 2开源模型的发布。纵观国内模型也在激进开源，大厂们纷纷拿出了非常优秀的模型。如果说一年前大家觉得类似ChatGPT这样的生成效果还是个会让人惊艳的效果，现在的人们只会觉得，事情本该如此。

当互联网的低边际成本+流量飞轮变成了类似传统制造业的耗材+同质化产品竞争。被祛魅后的故事失去了性感，多了几分苦涩。

烧完美好青春，也换不回老伴。互联网大厂如何在新时代找到自己的流量密码，CNY没有给出回答。

2. 降本增效，向存量要增量

那大厂在做什么？答案指向大厂人都熟悉的词：降本增效。

既然新的道路还前途未卜，那在舒适区走走总是很好的。AI狂奔的一年，大厂也没闲着，除了囤卡，最重要的举措就是用AI赋能原有业务，变传统的广告、搜索、游戏、云、视频为广告+AI、搜索+AI、游戏+AI、云+AI、视频+AI。向存量要增量，提升业务效率。

大厂的主要优势是有流量入口和用户场景，劣势是业务各自为政，彼此割裂。外部业务结合AI，可以给AI以实际使用场景，尤其在效率工具、虚拟助手、虚拟社交等几个公认领域类提效收益还是很明显的，这里文心算是独一档，以剪映为代表的工具类也未来可期。

大厂同时还在研究各种通过AI提升内部效率的工具。但除非是有完整的顶层思考和投入的决心，最少也要训个垂类模型这种，不然基本沦为部门玩具，不过昙花一现的套壳。

大厂结合大模型更显著的收益则是股价。作为资本市场为数不多的亮点，去年但凡跟AI沾上边的公司股票都能涨。

提振原有业务，是大厂推AI的因，也是果。春晚作为CNY的风向标，我们看到今年合作的大厂分别是京东、小红书和视频号。京东面对拼多多的压力希望借春晚再获得一轮增长，小红书希望借助春晚拓展更多低线人群和成为新一代全民社交舞台，视频号不遗余力地追赶抖快，背后都是核心业务的增长压力。AI能帮助业务锦上添花固然很好，但是面对生死存亡的阻击战，有时候可能还是“撒币”更有效果。

平庸的重力，可耻但有用。本该是营销创新先锋的大厂们在CNY中普遍打出了保守牌，背后是互联网逻辑的十年代际变化，也是对于当前复杂经济形势的谨慎研判。

三、初创：崎岖有星光

对于创业公司来说，去年是最差的一年。但是对于AI创业公司来说，去年可能是最好的一年。

受益于技术的突破和ChatGPT的爆火，AI尤其是大语言模型成为2023年最大的科技投资亮点，AI领域融资事件数比前一年增长145%，四大一小（MiniMax、智谱AI、百川智能、零一万物、月之暗面）披露的融资约百亿。

这些公司几乎都有着统一的、光鲜亮丽的背景：技术创始人、大厂前高管、资本追捧、年轻创新的团队等等，但是这些公司也几乎面临一样的尴尬：技术如何落地，产品差异化在哪，中国的AI超级APP路在何方？

大厂面对的问题同样严峻地考验着初创，而且市场给他们的容错率更低。在整个2023年，国内的模型公司几乎都在卷模型，但仿佛在一夜之间大家达成了共识，2024是卷产品的关键之年。而这场战争已经悄悄打响。

CNY，窥斑见豹。

隶属于智谱AI的智谱清言在春节期间预置了众多“龙年灵魂发问”“拜年助手”这样的智能体（GPTs）以及结合AI问答、AI写作、AI绘画的春节专区（Prompt），为用户提供诸如写对联、写祝福语、绘制龙年头像等服务。

百度文心一言、阿里通义千问在春节期间也推出了类似功能，显而易见这些功能也有可口可乐、康师傅们春节活动的影子。AI产品同质化竞争的尴尬场景在CNY已经初见端倪。而同质化的竞争无非走向两条路，卷效率或者卷品牌。

效率之争，争的是成本和效果。更好的模型微调，更低的算力成本，更好的数据质量都可能成为壁垒。OpenAI是效果的天花板，其余所有模型公司都是在追赶的状态。而中文大模型受制于高质量中文语料的限制，在效率层面竞争焦灼，没有一家可以和其他家拉开较大差距。

品牌之争，可能是下一步会进入的阶段。

大厂有股价提振的压力，小厂有融资的压力。今年是国内AI产品落地的关键一年，大家都在寻找合适的场景做切入。短期内在效果层面无法拉开差距，那么产品差异化定位带来的用户心智认知就会是新的增量来源。

所有营销的问题，背后都是增长的问题。谁能帮助企业解决增长的问题，谁就会成为今年最大的营销赢家。AIGC带来的是一个类似图文转短视频、PC转智能手机这样的窗口红利，伴随基础设施切换和代际需求跨越，将迎来的是整个营销生态的重构。

龙年CNY已经落下帷幕，但是AI营销的战争才刚刚开启。

文章来自于 微信公众号“硅基来信”（ID：gh_f908794e917c)，作者 “硅基来信”