企业的营销，需要什么样的AI大模型？
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从企业家的角度探究商业本质
01
最近，美国一家初创公司Suno发布了一款生成式音乐AI—Suno，引起了音乐人的轰动。
因为它不需要很专业的提示词，甚至一个不懂乐理的小白，都可以通过简单的文字描述，把自己的灵感，快速生成为一首有歌词、前奏、间奏、副歌的完整歌曲。
当寄托了人类丰富情感，被认为是少数人才能制作的音乐，被AI毫无违和地生成出来的时候，它所造成的冲击力是巨大的，很多人都在说这是“音乐界的ChatGPT”。
我们也向专业的制作人、游戏公司的作曲人了解，询问了他们的体验。
虽然他们告诉我，Suno还没有达到天花板，不能匹配企业专业的需求，但它确实降低了音乐制作的门槛，在“音乐”这一个专业领域，潜力非常大。
我就在思考，在AI大模型爆发的当下，多模态大模型的快速发展，已经对人类八大艺术中的“文学、绘画、电影”的创作方式带来了颠覆性的变革。
那我们的企业呢？
我们在不同的专业领域，特别是进入到今天的视播时代，需要大量跟企业有关的专业内容，在全域矩阵进行传播的营销领域，我们需要什么样的大模型？
02
在AI掀起星星之火的初期，我们的团队就尝试利用“通用大模型”为企业的营销工作减负增效，我们自己不断测试训练，但效果不是很理想。
为什么不理想？
第一个问题就是泛知识，难落地。
通用大模型确实很强，知识面很广很宽泛，我们生活中很多问题都可以通过AI找到答案。
但很可惜，企业的营销可以吗？
不可以。
因为营销不是一个泛知识领域，而是一个需要专精的垂直领域。
在真实的营销场景里，企业不光是要准备专业性很强的内容，这个内容还需要跟企业本身的产品、业务强相关。
因为它必须要具备“品宣、转化”这两个效果，不然对企业来说，一般通用内容是没有任何价值的。
而且，在今天的视播时代，企业营销的内容形式除了文字之外，还要包含图片和视频。
但不管是ChatGPT还是文心一言、通义千问，或者是其他类似的大模型，都无法去生成符合企业需求的专业营销性内容。
第二个问题是答案模糊，难分辨。
通用大模型对算力的要求很高，因为它收集了互联网平台包括搜索引擎各种各样的信息，在这样庞大的信息当中，AI会模仿人类的思维进行延展思考，回答我们提出的问题。
但是，庞大的信息必然带来碎片化的回答。
很多人都会有这样一个体验，如果我们需要一个比较专业、精准的回答，不是去训练AI，是我们得先训练自己。
比如我要AI提炼一个产品卖点，我得把提问词先准备好，我必须把我公司背景、产品的结构、定位、目标对象等等要素梳理好。
然后，就像挤牙膏一样，逐步让AI能站在企业我们的纬度，从营销的专业性上给我一个精准答案。
但实际上，我们是很难把自己的业务非常详细的给AI阐述的很清楚。
而且，往往等我们把各种要素梳理清楚了，我都不需要AI了，我自己都能知道答案了。
但不这么做，通用大模型只会给我们一个“放之四海而皆准”的模糊答案。
这就让人很烦恼，我是想让你给我解决问题，提高效率，不是给我增加工作量的。
第三个问题是无系统，难追溯。
在我们去尝试通用大模型的时候，经常会遇到一个问题，我好不容易通过多轮对话，让AI带入到企业某个角色当中，从营销层面出发回答了某个问题。
然后下一次新对话的时候，我又要重复这个过程，让AI再去理解我的问题，很难形成有效信息的连续性。
如果是碰到更加复杂的问题，比如说我要分别输出抖音、小红书、视频号、公众号的品宣文案和转化文案，通用大模型是很难理解它们的差别，不能把企业需求真正连成一个体系。
所以，我们做了很多尝试和努力，踩了很多坑，确认了一点：
大模型要落地在企业专业领域，特别是营销上，一定是一件定制化、专业化的事。
只有专业化、垂直化的大模型才能满足各行各业，不同企业的营销需求。
既然通用大模型满足不了，那我们自己就来研发企业营销领域，垂直、专业的AI大模型。
但是，这样的大模型应该要具备什么样的标准呢？
03
我们把过去的经验和教训吸收起来，在“边研发、边使用、边迭代”的过程中，磨练出了全国第一个专业、垂直的营销型AI系统-文思子牙。
为什么文思子牙是全国第一个专业、垂直的营销型AI系统？我们的标准是什么？
第一个、营销知识的专业性。
在目前的中国AI市场当中，有能力去做专业数据清洗和收集的服务商非常少，能做到定制化服务，更是打着灯笼都难找。
但好在我们本身就是专业的，单仁牛商在企业营销领域做了18年，服务了超过18万家企业，影响了上百万企业的成长。
我们有自己的app，有自己专业的数据库，有搭载了上万个营销型网站的经验和服务器，更加有丰富的客户案例，有自媒体的矩阵。
其实，我就简单拿我们单仁行来说，一年365天聚焦在企业营销和经营层面，每天都在更新和产出内容，以一篇2500字来计算，一年就是91万字。
大家想想，光一个单仁行就积累了多少高质量内容和数据？
所以，我们很早就对全部的数据进行保护和留存，在跟清华大学的团队去合作研发文思子牙的过程中，我们就把过去18年积累的高质量数据和素材，针对企业营销做了大量的训练和整理。
训练的目的是什么呢？
就是让我们所产出的内容，符合企业自身的个性，和专业的营销要求。
特别是要与企业实际需求联系在一起，满足从产品、到渠道、到市场、到促销各个维度，包括用户的体验、场景所有要素。
第二个、营销场景的系统性和连续性。
今天我们进入到视播时代，其实往前数一数，我们的营销已经经历了多次的迭代。
从一开始的门户网站、新闻平台、搜索平台、电商平台，再到社交平台，到信息流平台，到今天的短视频直播平台。
站在专业营销的维度来说，就像我们在18年前提出的网络营销、全网营销到全域营销，再到今天的全域矩阵营销。
我们单仁牛商经历了互联网营销发展的几乎所有阶段，把企业业务在各自渠道和平台的布局全部梳理了一遍，给了文思子牙系统化的训练。
这是文思子牙跟其他大模型不同，甚至是独有的地方。
特别是我们所研究的全域矩阵营销，从定位系统到推广系统，到内容系统，到转化系统，再到运营系统，整个布局都根据企业营销特定的场景去落地。
文思子牙就能快速理解“我是一个什么样的公司？我有什么样的产品？我产品的定位是什么？跟产品相关的目标市场和人群是什么？我要解决的是什么问题？”
这样所产生的内容，才是符合企业营销的需求，而且是非常精准的专业内容。
第三个、营销内容的定制化和专属化。
对企业营销来说，要把自己品牌理念、产品结构，市场定位、目标对象、渠道、所有的应用场景和客户关心的问题深度链接起来，才能形成一个系统。
对我们每个企业来说，我们都会有自己个性化的营销需求和内容形式。
我们在把过去积累的完整营销体系训练给文思子牙的同时，也会给每个企业建立一个专业的训练库。
这就是我们为什么要跟清华大学团队去合作，大家去打磨出这样一个的模型、算法，让文思子牙具备“回归再训练”的能力。
比如说我是A公司，我有什么样的业务，当我问了问题之后，就可以给文思子牙的回答打分，让文思子牙回归计算之后，能够去继续进行再训练。
逐步让每个公司能够训练出一套符合自身业务特点和营销逻辑的系统，细分成不同的产品品类，以及每个产品的应用场景。
在这些场景当中，去生成企业营销需要的创意、内容、脚本、图片、视频剪辑，再一建分发到全平台矩阵，推动最终的数据回流，形成一整套的闭环。
这也就是今天专业、垂直的企业营销大模型，要具备的条件和标准，这也是单仁牛商所打造的文思子牙独特的地方。
今天即是营销领域的视播时代，也是技术发展的AI时代
不管我们愿不愿意，都已经坐上了时代的列车，驶向一个可能的新大陆、新未来。
对企业来说，时代的方向无法选择，但用什么样的方式下车，这个选择权在自己手上。
当然，今天是我们对于专业、垂直的企业营销大模型的标准和定义，以及对文思子牙的一些前瞻性介绍。
接下来的单仁行，我们会继续详细拆解文思子牙的不同功能对于企业营销的意义。
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责任编辑 | 罗英凡
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