AIGC专题：从营销AIGC化到AIGC营销化（附下载）
今天分享的是AIGC系列深度研究报告：《AIGC专题：从营销AIGC化到AIGC营销化》。
（报告出品方：新媒体研究中心）
报告共计：38页
海量/完整电子版/报告下载方式：公众号《人工智能学派》
AIGC+营销领域的潜力格局
AIGC与营销的结合具有巨大的潜力，可以提升营销效率、个性化体验、多渠道传播和创新探索。在应用时需要平衡人工创作和AI生成内容的结合，确保内容的质量、合规性和与品牌形象的一致性，以实现更好的营销结果。
内容创作的效率提升——传统的内容创作通常需要人工投入大量时间和资源，而AIGC可以通过自动生成内容，减少创作的时间和成本。这将使营销团队能够更快速地生成大量高质量的内容，满足不断增长的营销需求。
深度个性化定制化内容——AIGC可以根据用户数据和偏好生成和发掘个性化和定制化的内容。通过分析用户的兴趣、行为和历史数据，A生成与用户相关的推荐内容，洞察用户的隐性需求。这将增加用户参与度和互动，提升营销效果。
持续优化和个性化推荐——通过不断的学习和优化提升自身的性能。通过分析用户反馈和行为数据，AI可以不断优化生成的内容，提供更符合用户需求的推荐。这将促进营销活动的持续优化和改进，提高用户满意度和转化率。
互联网时代的营销:数字媒体 精准定位
数字化媒体：广告和营销活动转向互联网平台，如网站、搜索引擎和社交媒体。营销渠道变得更加多样化和个性化，提供了更广泛的受众接触点。
个性化和精准营销：通过数据分析和定位技术，实现了对受众的个性化定制和精准营销。
实时反馈和互动：消费者可以即时反馈和互相交流，与品牌进行实时沟通和互动。
数据驱动决策：营销决策和策略更多地基于数据和分析，提高了效率和准确性。
智媒时代的营销:社群属性 个性张扬
GoPro相机公司的视频营销之路起始于他们最早的消费者群体一-极限运动者们自发地在YouTube和社媒上对个人探险经历的分享。后GoPro将自己的定位由“硬件制造商”转变为“内容创造者”，并在YouTube上开设了频道，鼓励用户上传UGC内容。
内容种草社区小红书以KOL强势的引导力，持续吸引着品牌主和消费者的关注。品牌通过 KOL/KOC/KOS，以及具有鲜明风格，形成个人IP的博主们的真实体验和分享，在社区树立口碑，影响更多用户的消费行为;用户通过分享消费体验，再反向影响品牌和其他用户，形成正循环。
虚拟空间/形象生成:换新IP活力打造新奇体验
品牌推出超写实数字人作为代言人，增加曝光度和话题度的同时，更加灵活可控，随着技术的进步可以提供持久的形象和传播价值。独特的元宇由空间为品牌展示其独特价值和故事，进行创新的产品设计、概念验证提供了新的场域，为消费者提供交互娱乐、虚拟购物等新奇体验。
创意方案生成:简化提案工序优化营销策略
A根据客户Brie自动生成策划草案(供初步提案讨论)，涵盖营销策划案大多数工序，帮助营销人员节省更多前期解读Brief、设定策划案框架、收集资料、发掘洞察等时间。
市场痛点:数据壁垒模型偏差
营销语料库构建：AIGC 的应用需要大量的数据支持，但是获取和整理数据是一个相对耗时和费力的过程，特别是当需要处理大量的非结构化数据时，如社交媒体上的用户评论或新闻文章等。
训练和优化模型的成本高：为了获得更好的性能和精度，需要对 AIGC 模型进行行业化训练和优化，这需要大量的时间和资源成本。
增量学习难度大：AIGC 模型通常需要周期性地更新和优化，以保持最佳的性能和准确性，但实时学习和增量学习需要解决数据流的问题。
难以解释模型的结果：由于 AIGC 模型的黑盒特性，其结果通常难以解释和理解，特别是当模型出现错误时，难以找到出错的原因。提高模型解释性以了解其涌现的能力及AI觉醒的可能性。
现实风险:数据泄漏AI偏见
数据安全风险：使用AIGC需要大量的数据支持，而这些数据可能包含敏感信息，比如用户的个人信息等。如果这些数据泄震或被黑客攻击，可能会给用户带来财产损失和隐私泄露的风险。
模型失效风险：AIGC是依赖于数据训练的，如果数据质量不好，或者数据集发生变化，可能会导致模型失效，从而产生错误的营销推荐或决策。
偏见风险：由于AIGC是基于历史数据训练的，如果历史数据存在偏见或者不平衡，可能会导致AIGC产生偏见从而导致不公正的营销推荐或决策。
报告共计：38页
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