楊海：大家好，我是楊海，來自奧創光年。我有著 20 多年營銷的經驗，管理過百億的品牌，也做過跨國公司中國區的總經理， 3 年前正式下海做了一名創業的新兵。營銷其實是一件挺讓人興奮的事情，但是也有很多山丘需要不斷越過。幸運的是， 3 年前我找到了一個新的臺階，而這臺階就是 AI 賦予我的。

今天由於平臺的碎片化，讓消費者的需求越來越個性化、內容形式多樣化，導致內容生產變得特別難。過去，一個品牌一年兩條廣告可能就夠了，但今年與我們合作的所有品牌中，一年就差不多有近 1 萬條的廣告需求。這對於營銷內容產出來說，是一項巨大的挑戰。

大模型的出現給很多做內容營銷的人帶來了曙光，不同方面均有著不同的進展。在文字生成方面，大家目前已經有了足夠多的體驗，且這項技術也已經非常成熟，能透過不同方式不斷賦予營銷新的可能性。在圖片與影片生成上，儘管很多大模型已經非常成熟，但如何做好商業化卻仍是一個很大的挑戰。

尤其是在短影片領域，影片生成是全球性的一個難點。我之前每個月都會見幾位全球品牌的 CEO ，一起探討如何做好全球的短影片規劃。其實，從這個意義來講，這也是一個全球性的競爭。如何攻破這個難點，或將成為企業能在整個營銷行業中引領全球的一個新機會。當然，我們也在其中探索到了一些可能性。

一開始講內容的時候，大家習慣講做短影片或者直播，對它們有著非常直接的定義。但實際上，我們今天要想做好短影片，需要深入瞭解的事太多了，包括不同渠道的使用者、內容表達方式、影片標準與定義等等。

作為品牌的一號位，我們要考慮的問題就是將以上這些變成成本。我們經常說 Marketing 是 Art 和 Science 的結合，如今 Science 的部分會變得越來越重要。我們認為，一個好的品牌營銷不太可能僅僅只依靠人來完成。在將來， AI 一定會替代一部分人的工作，但仍然有部分工作需要人的智慧發揮作用。

我們可以把品牌內容進行一些簡單的劃分，是我們常說的一個 721 法則：品牌中有 70% 的投放內容，比如資訊流投流、私域投放、電商廣告等，現在 AI 的滲透率超過九成， AI 完全有能力在這方面實現內容的生產和分發；20% 是 IP 和 KOL 的合作， AI 和人的佔比大概是 50：50 ；剩下的 10% 是大家傳統意義上所理解關於品牌的內容，比如電視廣告，這是一個非常創意的部分，在內容產出上更多的是由人來主導。現在 AI 也能夠在這個過程中提供消費者洞察、行業洞察等各類洞察，賦能創作者產出更多的內容。

AI 到底能不能賦能產品，首先要有一個明確的內容策略，到底哪部分內容需要 AI ，哪部分內容依然需要人。我們對此做了一個總結，就如何提高營銷生產力來說，主要分為三個重要的環節：  

一是內容策略。我們需要非常清晰地知道哪部分內容需要 AI ，哪部分內容依然需要人；

二是內容素材。我們可以進行一個簡單的估算，如果一個產品的 GMV 大概在 3 – 5 億，一年需要的短影片量大概在 6 – 8 千條以上。現在與我們合作的很多品牌中，萬條短影片已經是一個基礎的合作門檻；

三是內容生產速度。一個好的熱點可能在平臺上能保持 3 – 7 天的熱度，一個非常好的創意大概不會超過 21 天的時間。如果你有能力瞭解到一個好的創意，那麼用最快的方法將它生產出來，是能夠佔有這條創意最好的方法。

所以，我們公司也有一個小小的理想，希望用科技的力量讓人類智慧聚焦在創造本身，把營銷繁瑣的資料和分析工作交給機器完成，儘量把人類智慧最大化發揮。

我們自己本身也有很多行業模型。相信大家這兩天也聽到了很多大模型，這些通識性的大模型能很好地用人類自然語言與你進行溝通。但相對來說，商業語言是封閉資料進行訓練的結果，包括品牌、創意、內容的資料，這些資料是不公開的。我們利用這些資料，訓練了一套專門服務商業資料的模型。同時，我們也很注重資料與平臺的結合。我們公司大概有一半人來自位元組，一半來自阿里，我們花了很多時間來了解平臺對於內容和演算法到底有什麼樣的要求。

基於此，我們也開放了很多能力。從工具層面來說，我們有影片混剪、圖片生成、 3D 內容生成，但這只是解決營銷效率問題的很小一部分，品牌更多需要思考的問題是如何把 AI 賦能到整個營銷鏈路。品牌知道要做什麼內容，比做成一個內容更重要一些，其中會涉及產品定位、品牌定位以及內容怎麼做，然後才是內容的生產。

最後的話，是市場活動和內容投放。所以我們更願意把自己稱為一家 AI 營銷公司，而不僅僅只是一家 IT 的工具公司。AI 大戲才剛開場，不應該太早地把自己侷限在某一個領域中。不是說工具不重要， AI 工具只是這個領域中的冰山一角。

AI 在內容生產上，我們已經有了很多非常成功的案例。我們現在會選擇性地服務某一行業排名前五的集團。因此在我們所服務的客戶清單裡，很多都是五百強中的前 100 個品牌或是集團。我們認為這些企業對 AI 會有更多的資源準備，比如充分的認知等。

想簡單分享一下我們的一些案例。我們已經做了將近 3 年，在學習行業內容的時候會有一些影片分類，比如商品展示、產品種草與直接促銷。

左邊這些案例的原始品牌會有非常多的產品素材，他們需要的是如何根據不同的渠道和平臺針對性生產並且分發給相對應的人。比如對產品來說，就需要讓它在一個特定的環境裡，能夠儘快和觀眾進行互動，以一種更有吸引力，節奏更快的方式來讓大家瞭解具體資訊。

中間這個案例價值幾千萬，裡面包含了非常多的明星塗抹同一色號口紅出鏡的畫面。事實上，每個明星大概只能拍攝一種口紅色號，但女孩們的心動色號卻有幾百幾千個。當你需要單獨促銷某一個色號時，如何找到相應的元素，再合成該色號的影片就顯得很重要。而這也會涉及到影片畫面如何沒有間隔地進行渲染以及產品的特點如何展現。

在剛剛過去的雙十一大促中，品牌需要不斷對外說明促銷的機制，稽核釋出 KOL 合作影片與品牌內容。因此，如何針對不同的消費者，改變促銷機制，快速生成、進行投放再進行最佳化就顯得尤為重要。但對於某一個品類，或是某一種展現形式來說，它們都需要獨立的演算法支撐來讓它產生得更好。

這是由 AI 從 0-1 生產的案例。品牌方只需要把商品給到我們，包括它的尺寸、形狀等，剩下所有的工作都可以在AI的指導下生成。這樣的好處在於品牌可以不僅只生產一條影片，而是能批次快速生產，且影片背景可以進行替換。無論家裡、辦公室、回家的路上還是浴室， AI 都能對其做相應的背景替換。而且 AI 會幫我們理解判斷什麼樣的展現形式、調性品牌最喜歡、最適合。

除了在內容生產本身， AI 還可能幫助我們在產品研發上面產生更多的效果。去年我們合作的一些品牌想做年輕化的商品，在名字的定義、商品的產品包裝設計上，希望能夠展現給消費者更多的觸點。這就很適合用到我們的風格化技術，把生活當中點點滴滴的場景轉變成了對於消費者來講非常特別的場景。

今年 36 氪的年終大會主題宣傳片影片也是由我們公司利用風格化技術幫助生成的，裡面就由 AI 圍繞著「光」的衍生場景為主線進行創意，讓消費者、觀眾能更好感受到光的存在。大家如果有興趣的話，可以再看一下那個影片，瞭解下風格化技術如何多樣性地展示我們的內容。

對品牌來說，怎麼做內容很重要，但要做什麼內容會更重要一些，這是一個戰略性的決策。不同的消費者對於資訊的敏感度不一樣，一條對年輕人有效果的短影片，對老年人來說不一定有效果，品牌需要根據他們的喜好，接受資訊的方式與邏輯來進行再生產。

對於這些資訊的洞察， AI 能夠在一定程度上指導品牌思考到底什麼樣的內容更合適某類消費者。比如，對於精緻媽媽來說，港臺腔會更觸達一些，但對於老年人來說，東北話反而會更容易接受一些。當然，這些只是在執行上的一些小點，但重要的是我們能知道我們的目標消費群體對什麼樣的內容感冒，我們應該展示什麼樣的內容。

最後想說一下，我們公司本身就在做一些關於數字化的一些事情，如內容洞察看板、生產平臺、管理平臺等。我們認為， AI 對於營銷來說，並不僅僅只拘泥於一項工具，更關鍵的是能不能應用好 AI 在想象力與內容生產上的優勢，更好地將其與營銷環境結合，最大化營銷效果。