AIGC时代，营销内容工业化该怎么做？
2023 年 2 月 9 日，微软 CEO 萨提亚.纳德拉在接受《金融时报》采访时说，“从现在开始，搜索引擎的毛利率将永久且不可逆的下降”。
这番话显然是针对占据 90%市场份额的谷歌——当日，微软推出了由 OpenAI 的 GPT 大模型支持的 New-Bing 搜索，支持用户与 AI 自然语言对话，成为一个「有联网能力」的 ChatGPT。
随后的 2 个月里，以基础大模型和 AIGC（生成式 AI）引发的 AI 热潮持续发酵——如果说 2022 年中 Stable Diffusion、Midjourney 依靠扩散模型，用文生图的形式开启了 AIGC 概念、年底 ChatGPT 的惊艳上线带来 AGI（通用人工智能）的无限遐想，那么进入 2023 年以来，各家巨头的大模型与前端应用的百花齐放则让互联网又重新找到价值锚点，行业正快速切换到 AIGC 时代。
在这个时间节点，AI 的讨论价值已经远远超脱技术范围，它会影响着未来的劳动力替代率以及各行各业的成本结构——不仅仅是被微软下了战书的谷歌，甚至「所有行业、所有应用、所有软件、所有服务，都值得基于 AI 再重新做一遍」。
在OpenAI CEO Sam Altman看来，受限于投资回报的边际递减效应，在基础层建庞大 AI 大模型的竞争即将结束，下一个战场会出现一批专门调整大型模型以适应具体 AI 应用需求的初创企业。
回到国内，内容营销行业随着移动互联网的发展而快速成长，近年来最亮眼的领域当属抖音电商带来的新增量，据外媒报道，字节 2022 收入超过 800 亿美元，EBITDA（息税摊销折旧前利润）超 250 亿美元——已经超过了腾讯阿里两大巨头，抖音电商的年 GMV 接近 1.5 万亿规模，同比增长了近 80%。
如果说「大模型」是巨头们一旦错过就会被颠覆的底线级别业务，那么对于成长型公司来说，如何在 AIGC 领域抢得先发、用 AI 结合自身能力更好的服务客户，则是打开增长天花板的快速通关通道。
AIGC 加速营销内容工业化
在新一波兴起的 AI 浪潮中，产业链从下到上可以分为：
1. 底层芯片算力层(GPU,FGPA…)
2. 深度学习框架语言(Tensorflow…)
3. LLMs大模型(GPT4,PaLM,LLaMA…) 及垂直领域模型(Bloomberg-GPT…)
4. 前端AIGC 应用(ChatGPT, Bard, Midjourney…)
如 Altman 所说，大模型的顶上战争已经趋近结束，在中国或许能真正落地生根、快速服务用户的，或许还是细分行业 AIGC 的应用——尤其是距离「变现」最近的内容电商营销领域。
在内容电商领域，基于 GPT 大模型的 AI 应用已经快速落地。
「有米云」是第一批拥抱 GPT、并快速将 AIGC 应用内容电商的数据营销公司，其商业价值在于帮助用户在抖音等内容电商平台获得更好的投放 ROI，将营销内容「工业化」的一站式平台，而基于数千亿的大模型参数量，AIGC 会给「工业化」效率带来质的提升。
其中的供需关系是——对于从业者（商家）来说，如何规模化完成有效投放素材直接决定了成本结构，新一代内容电商的投放成本占比已经超过 5 成，如果投放端优化 20%，就意味着至少可以提升 10 个点的利润空间，投流甚至比选品本身都重要的多——很明显，商家的诉求是用可持续性的规模化优质素材实现高效转化，进而提升整体利润率。
另一大推动内容工业化的增长因素，是用户商家投流意愿越来越强。在有米云 VP 刁龙看来，过去几年能熬过来的消费品牌多数不是风口型品牌，而是在很多长期战略明确、组织力完善、品牌力与产品力优秀的品牌，与此同时，近期愿意重金投入做内容的企业也在增加，「比如广州一家规模比较大的美容医院，准备花 5000 万资金投入抖音，用来打通前端抖音公域流量、实现从获客到私域复购的闭环」。
确立「有米云」DaaS 营销大数据平台为核心业务后，有米科技本质上一直在帮商家做「商业模型优化」这个核心动作，尤其在 ChatGPT 发布、GPT 模型逐步成熟后，有米行在业内最早一批看到其中巨大潜力，在 2 月初就率先在内容电商行业落地 GPT 技术应用「AI 剧本工具」，随后 3 月份又发布了「AI 口播工具」等一系列 AI 工具箱，同行还在讨论 ChatGPT 时候，有米已经将 AI 武装到了前端产品上。
具体来说，AI 剧本工具通过调用 OpenAI 的 API 接口，可以帮助用户通过产品描述的关键词，一键生成多个的创意素材脚本，结合自身的「黄金前 3 秒台词榜」、「引流电商广告素材」、「爆品文案」等功能，进一步带来了优质创意「规模化」可能性；AI 口播工具同样基于 ChatGPT 技术应用，可以为商家一键提供口播文案，不仅提供了口播视频文案的灵感来源，同样也能作为直播间话术素材，对需要经常改话术的大量新人主播尤其有用。
值得一提的是，「AI 创作工具包」并非简单的 API 接口调用，有米云基于超过 50 万的营销大数据平台用户规模以及自身「垂直模型」部署方案——对于用户来说，获得了 ChatGPT+有米云 AI 创作工具包的协同服务，效率远高于自己对着 Chatbot 写 Prompt 不断试错；对于有米，则已经形成了先发优势带来用户规模×模型训练×体验优化的数据飞轮正向循环。
据有米云 CTO 蔡锐涛透露，在 2019 年 GPT-2 发布时就已经开始关注大模型，2022 年 11 月 ChatGPT 上线后，有米就开始测试与验证开发，最终 AI 创作工具包 2 月份陆续上线，从目前看来，对注册用户量和广告主接入率都有了明显的提升。
尽管目前有米云主要服务内容电商商家群体，但基于最新的 GPT-4 接口，有米云的 AI 能力会持续更新覆盖内容电商、出海营销等各个环节，涉及内容洞察、创意灵感、内容分发、效果分析、内容资产管理等多个模块，最终目的仍然是「营销内容工业化」。
在出海领域，AppGrowing 国际版近日推出了「AI 本地化旁白」功能，实现创意文案及配音自动生成，适配中文、英语、日语以及马来语等全球主要语言，深化广告创意的本地化视角，提高创意迭代效率。
在蔡锐涛看来，「生产模式与好莱坞电影的工业化类似，从剧本孵化到选角拍摄成片，中间都有相关环节串联配合，每个环节都做到标准化和数字化管理」。
某种程度上，有米云已经通过 AI 能力构筑一套好莱坞似的「制片厂」模式，加速营销内容的工业化进程。
搭建「DaaS」增长引擎
能在 AIGC 在内容营销快速落地并带来实质性的用户增长，有两个重要背景，一是有米科技过去多年在广告领域的积累，了解广告主客户的实际需求；二是有米云 DaaS 确立为核心战略后，数据、技术、产品与前端业务相融合，在供给端层面加大投入。
根据公司公告，有米云核心业务在行业并不景气的 2022 年销售额增长近 60%，毛利水平超过 90%，带动公司整体收入增长 11%，B 端累计注册用户总数近 50 万，全球移动广告分析平台（国际版）续费率超过 85%，品牌层面抓住了内容营销领域的核心群体“操盘手”，举办了第一届新电商操盘手大会(NECOC)等。
传统互联网时代有典型的「AARRR」转化漏斗模型——即触达、激活、留存、销售、自传播五个模块，在当下内容电商为主流的新模式里，流量竞争愈发激烈，商家要获得好的销售效果需要摸透平台的特点，如何高效利用工具、利用数据去优化自身的销售链条尤为重要，所以 DaaS 在内新模式下相比传统 SaaS 工具等云服务价值会越来越大。
在有米看来，DaaS 并非传统意义的数据仓库，而是把数据真正应用到具体业务层面，帮助客户实现实打实的增长——以有米云旗下的电商营销大数据分析平台有米有数为例，核心就是 “科学选品、素材参考、投放提效”的全链路营销，让商家及时掌握爆品趋势，了解爆量素材的套路、创意，帮助商家学习过审素材的做法，提供整合化数据呈现和分析等，最终帮助商家实现业务的可持续增长。
据蔡锐涛介绍，刚入局抖音的某美妆品牌，经常遇到素材经常卡审，新素材测试速度慢。通过有米云旗下有米有数的广告素材库，品牌及时获取了商家创意玩法，追踪新过审素材，把握过审标准，最终素材爆量几率提升 30%，销量提升 10 倍。膳食营养补充剂领导品牌汤臣倍健则是通过有米有数的智能标签素材库和智能投放报表功能，掌握全局投放数据，挖掘投流创意方向，用“实证主义”替代“经验主义”，在数据闭环中去找到科学的创意策略。
相比于阿里巴巴的「瓴羊」等巨头平台的 DaaS 产品，有米云的优势是「中立」，可以打通阿里巴巴、腾讯、字节、京东等不同互联网平台，获取全量营销渠道数据数据。
如果说 AIGC 能有效提升内容营销生产力，加速「内容工业化」，那么 AIGC 加持的 DaaS 营销大数据服务则是重构了生产关系，把营销大数据「普惠化」，打破了营销决策的单一视角。
从这个意义来说，有米正在建立新一代营销数据服务的「新范式」。