Whale帷幄葉生晅：AIGC時代，營銷的範式變了

「未來AI談」是「Marteker營銷技術官」聯合「Digital Frontier首席數字官」共同發起的一檔對話欄目，旨在探討生成式AI的崛起對泛營銷技術和營銷自動化帶來的影響，以期幫助全行業探索AIGC時代的新營銷之路。

1.技術迭代是不斷髮生的，明天會有更好的技術出現。最終還是要看應用的場景，如何利用技術解決場景問題，是我們專注的事情。

2.AIGC在真實場景裡的應用還是非常淺的。

3.以效率爲核心的工具，屬於「降本」，所帶來的價值並沒有「增效」那麼大。離錢越近、越能產生價值的地方，AI落地越快。

4.今天大家都在談論AI，這樣火爆的場景一定是處於早期採用者的階段。等到不再有人去談論AI，企業都視其爲產品標配——這纔是到了成熟的階段。

5.AIGC發展最大的阻礙在於業務需求和AI技術之間的橋樑還沒有搭建起來。

6.生產內容的成本變得很低，品牌競爭的不是生產出好的內容，而是生產足夠多的內容，或者用足夠便宜的價值生產足夠多的好的內容。這意味着營銷的範式變了。

7.品牌需要從用戶最開始接觸品牌，購買到復購乃至多次購買這一端到端的過程中提供好的內容、好的體驗。

8.品牌和用戶之間的交流方式處於不斷更迭的過程中，每年都會有新生事物出現。營銷人需要保持學習的態度，學習是一個長期的過程。

下面是談話實錄：

葉生晅：AIGC是新一代的AI技術，經歷了技術迭代，和之前的技術當然有區別，但不是一朝練成的，其實在兩、三年前甚至四、五年前，有一些應用和研究已經發生了。所以技術迭代是不斷髮生的，明天會有更好的技術出現。最終還是要看應用的場景，如何利用技術解決場景問題，是我們專注的事情。說實話，目前AIGC在真實場景裡的應用還是非常淺的。

6年前「Whale 帷幄」創立的時候，當時比較火的概念是視覺AI，經歷了這麼長時間，到今天爲止，我們也做了很多工作，但是滲透率仍然在10%到20%之間，不會特別高。特別是工廠，並沒有多少在用AI技術。現在我們的很多一線客戶，所採用的AIGC技術還是處於非常早期階段，AIGC並沒有成爲大衆化、系統化地去降本增效使用的體系。今年AIGC的火爆所帶來的好處，是加速了整體的落地過程，但仍然需要有非常多的經驗和實踐，真正幫助真實的業務場景，去解決實際的問題。

葉生晅：就AIGC來說，也就是大語言模型到生成式模型這一套技術，從宏觀角度來看，受到AI影響最大的是兩個行業：遊戲和營銷銷售，這兩大行業都是業界所說「離錢最近」的行業。遊戲行業在AI輔助下能夠營造出無限場景，產生無限價值；營銷銷售本身需要大量內容提供給消費者，通過消費者消費了所生產的內容而產生價值，也就是產生效益，也是非常好的應用AI的場景。所以我認爲AI在這兩個行業的應用屬於「增效」，也就是幫助行業加速獲取利潤，是AI能夠最快去落地的場景。

除此以外，還有包括自動化在內的效率工具，例如微軟的Copilot，能夠幫助用戶自動完成工作，這些工具以效率爲核心，屬於「降本」，所帶來的價值並沒有「增效」那麼大。總的來說，今年這一波AI落地，事實上就是朝着這個方向發展的，離錢越近、越能產生價值的地方，AI落地越快。

葉生晅：明顯處於第二階段，即期望膨脹期（Peak of Inflated Expectationinflation）。你可以設想一下，AI對於個人的價值發揮在何處？寫作時候會用到嗎？也許會用到，用來幫助作者把文章寫得更好一些。但這些只是零散性地使用，並不是系統性的。

那麼作爲企業來說，幾乎所有的營銷和銷售部門也不過剛剛開始用AI工具，甚至可能都不知道怎麼去用。這些都是典型的早期採用者，一些走在前列的企業會開始用。而且說實話，他們使用AI工具的動機在於認爲：如果我不用，會不會落後，其實對AI的具體使用並沒有太多認知。

帷幄一般不在對外產品介紹中使用「AI」一詞，因爲客戶並不在意是不是用AI，客戶真正在意的是能否幫他們解決問題。所以今天大家都在談論AI，這樣火爆的場景一定是處於早期採用者的階段。而AI的某些分支，像多用於攝像頭的辨別式AI，已經不再有人去談論，企業都視其爲產品標配——這纔是到了成熟的階段。所以說AI仍然處於非常早期的階段，一線從業人員還需要很長時間才能做出成績。數字化用了10年時間，AI的普及可能需要更長的時間。

葉生晅：最大的阻礙在於業務需求和AI技術之間的橋樑還沒有搭建起來。也就是說，作爲技術方有非常先進的AIGC技術，技術有發展前景；同時客戶有需求，對技術有預期，想了解AI技術能不能幫助他解決問題。中間需要做的事情就是把AI技術真正用到客戶身上。

解決是非常大的一項工程。而在解決客戶問題的過程中，經常會出現一些細節方面的問題。這些細節是現實中存在的，例如AI一輛停放在路上的汽車，因爲汽車自身的重量，使得輪胎會稍微陷下一點點。但是AI並不知曉這一點。當AI真正運用到客戶場景中，運用到自動化流程中，是不能出錯的，所以就需要我們去解決。當然這個解決的過程需要一段時間，類似於業界討論數字化也有很久了，真正做到數據驅動的企業又有多少呢？

葉生晅：「Whale 帷幄」其實是一家通用人工智能（AGI）技術公司，我們不是單獨用AI技術來解決問題。我們來以客戶旅程說明這個問題。例如你想買一輛車，你從線上直播開始看到這輛車，通過微信朋友圈廣告加深印象，再去線下試駕，試駕之後你加了銷售的微信，銷售在線上去做轉化，這個過程是一個客戶旅程。客戶旅程中有很多關鍵節點（MOT），在這些節點能夠發生轉化。很多時候，我們要通過各種各樣的技術來增加轉化。

又比如推薦系統，能夠幫客戶實現更高的轉化率和客單價，已經是非常成熟的AI系統。推薦系統本身是需要內容的，產品在不同的背景裡，可能有效提升轉化率，這些背景內容就需要AIGC技術的參與。所以我們做的一件事情就是看不同的技術如何結合起來，提升整體的轉化率，並提高最後的銷售（業績）。對很多客戶來說，我們是技術合作夥伴，找到各種各樣的技術解決客戶的實際問題，當然我們會專注某幾個專業場景。對客戶來說，他們需要的是一套技術棧，或者說通用的技術體系來解決場景的問題。

葉生晅：在今年AIGC火爆之前，品牌遇到的非常大的挑戰，在於沒有足夠多的內容。而這些品牌積累了很多標籤數據，例如某品牌有2000個標籤數據，代表有2的2000次方人羣，這是一個非常龐大的數字。但是品牌所能提供的內容並沒有那麼多。

其實AIGC所做的一件事情，就是提高內容寬度，也就是說品牌會有更多的內容去服務這些不同的人羣。但是如何去分發、製作乃至高效地解決問題，生產能產生真正能夠轉化的圖片、視頻，是品牌方需要仔細思考的核心問題。

以前，品牌方發佈一條優質的TVC，可以「一招鮮，吃遍天」，idea自然很有價值；而現在，生產內容的成本變得很低，品牌競爭的不是生產出好的內容，而是生產足夠多的內容，或者用足夠便宜的價值生產足夠多的好的內容。這意味着營銷的範式變了。

葉生晅：有可能。「千人千面」其實是逐步實現的過程，但實現之前要做好MOT的標準化工作，旅程必須一致，在每個轉化節點，給每一個人提供足夠多的溫度，產生足夠多的轉化效率。當然「千人千面」不是說每個人都不一樣，比如說兩個人性格非常像，可以用同一種內容去觸達。所以我更願意從消費者的視角來看待問題，品牌是不是在每個轉化節點提供好的內容給到消費者。當然內容不是無效內容或垃圾內容；而是能提供足夠多的信息，足夠溫暖，纔是好的內容。

葉生晅：我們消費的其實不是產品本身，我們消費的是內容。以買汽車爲例，你不是在消費者汽車本身帶來的價值——汽車的本身價值在於將你從一個地點運輸到另一個地點，有很多其它方式來實現這一功能。但是在汽車品牌的宣傳中，汽車不僅僅是一個運輸工具，而是在售前、售中和售後的體驗過程中會提供大量的內容，讓客戶產生共情。而客戶在購買過程中享受到的體驗，又可以形成內容通過小紅書等社交媒體傳播出去。所以產品的打造關鍵不是產品本身，品牌需要從用戶最開始接觸品牌，到二次乃至多次購買這一端到端的過程中提供好的內容、好的體驗。

葉生晅：營銷的本質並沒有變化。營銷的本質其實就是佔領心智，產生轉化。雖然營銷工具變了，但是第一性原理不變，只不過我們有更多的工具來實現營銷的目的。AI對營銷人也是個新工具。品牌和用戶之間的交流方式處於不斷更迭的過程中，每年都會有新生事物出現。營銷人需要保持學習的態度，學習是一個長期的過程。

葉生晅：影響非常大。對於我們來說，我們的產品有很好地去和一些大廠產品競爭的機會。在同一個時間節點裡，我們作爲初創公司會發展得更靈活，我們有更多機會了解並用AI解決客戶需求。所以在產品戰略上我們「All in AI」，亦即把所有產品都與AI結合，看看AI能解決哪些實際場景的需求，從而產生新一代產品體系，我們稱之爲AI原生的產品體系。

這就是技術更迭所產生的產品機會。例如內容生產就有很多產品機會。正如我剛纔所說，整個內容生產體系態勢完全不同了，品牌所需要的不是一、兩條好看的視頻，而是成千上萬的產品視頻，所需要的工具自然就不同，這就是新工具產生並應用的機會，營銷和銷售領域也會有類似的機會。

葉生晅：AI是用來解決問題的。B2B和B2C行業都需要AI，但是B2C的內容會更多，畢竟需要面對很多消費者。所以我認爲AI在B2C行業的發展會更快，需求更大，帶來的價值也更高。當然B2B行業競爭也很激烈，也會有很多AI工具來解決問題。

說句題外話，其實很多B2B行業在逐漸B2C化，也就是說它主打的不是企業，而是企業裡的某個人，採用B2C的營銷方法，產生大量的內容去影響這個人的心智，典型例子如ABM，亦或很多B2B企業通過抖音等典型的B2C場景做營銷，所以在行業發展上會越來越一體化。