长沙专业生产铝单板厂家（明略科技集团董事长）明略科技老总，

“生成式AI正在改变广告营销行业”近日，明略科技CEO吴明辉在接受界面新闻等媒体采访时作出上述判断其所执掌的明略科技集团成立于2006年，主要依托数据智能、企业知识图谱和数据隐私技术等，为企业提供媒介投放优化、社媒管理、智能门店管理等服务，涉及数字城市、金融、工业、零售、快消等多个行业。

人工智能在经历两年的狂奔后，相较于通用大模型，提供深度定制的垂直大模型受到不少企业追捧通用大模型通常以半年为单位进行迭代，需要大量时间和训练成本，无法实时处理数据吴明辉告诉界面新闻，“明略科技的营销业务需要抓取实时社交媒体数据，快速分析不同人群的特点，并结合大模型进行广告分析。

”目前，其所开发的明敬大模型通过广告前测的脑电、眼动数据与多模态大模型结合训练营销行业的生产流程涵盖消费者洞察、创意制作，以及媒介采买和消费者沟通这当中，数据一直是“卡脖子”的难题吴明辉认为，在通用模型的加持下，明略科技所需的样本量比以前减少一到两个量级。

“未来，内容将成为继人、财、物之后企业管理的第四大要素”按照他的设想，每个企业都需要一个由生成式AI驱动的新一代CMS（内容管理系统），积累内容生产所需的核心资源上一代CMS侧重于信息发布，新一代CMS系统——即InsightFlowCMS系统应该同时具备内容细分的解码能力、鉴别能力，这是二者最大的区别。

InsightFlowCMS能够对接投放，及时获得闭环的反馈效果，让内容生产变得高效过去，营销行业主要将AI用于媒介、流量、采买和智能分发，以解决流量分发、信息推荐的问题在实际的营销中，不少企业建立DMP（数据管理平台）、CDP（客户数据平台）用以划分精准人群，但缺少丰富的内容素材用于投放，难以做到“千人千面”的精准营销。

在此背景下，明略科技研发了面向内容测量的多模态超图大模型，模拟不同类型的消费者测量视频，包括情绪波动、吸引度等区别于通用多模态大模型，这一模型更注重于主观内容测量维度生成式AI能够针对不同的人群产出不同的创意内容。

吴明辉观察到，一个特别重大的变化是从单一模态逐渐进入到多模态，对语音、图像与视频的识别、理解和生成也越来越强“生成式AI营销的核心在于基于什么而生产内容”吴明辉以明敬大模型举例称，该产品可从三方面解决精准营销的问题，一是解码内容词元，从客观内容看广告创意内容的描述对象；二是激发用户反馈；三是对齐品牌价值，形成有针对性、精准化的生成内容。

CNNIC（中国互联网络信息中心）发布的《第54次：中国互联网发展统计报告》显示，截至2024年6月，中国人工智能普及率为16.4%；中国人工智能核心产业规模已接近6000亿元，人工智能企业数量超过4500家，算力规模位居全球第二。

目前已完成备案并上线的生成式人工智能服务大模型数量达到180多个，注册用户达到5.64亿人上述《报告》指出，中国网民规模接近11亿人，由增量市场转变为存量市场“在存量市场中，要思考如何赚更高质量的钱，这是所有企业都面临。

的挑战”吴明辉认为，营销企业最核心的需求就是营收，部分企业过去的核心增长点来自人口红利以往营销公司帮客户做广告分析时，主要看广告点击率、完播率、用户画像随着人口结构发生变化、人口红利消失，再靠原来的增长逻辑已经行不通了。

“过去的增长逻辑已经不可持续，比如靠低价卷流量”吴明辉说但当前AI生成工具处于跑马圈地的阶段，生成式营销仍面临三大问题一是版权问题日益凸显，生成式营销所使用的算法通常是基于大量现有数据进行训练的，容易引发版权纠纷，面临法律风险。

二是信任危机带来的困扰消费者对于由机器生成的内容往往存在疑虑，担心其真实性和可靠性尤其是在一些重要的决策场景下，如购买高价值商品或选择服务时，他们更倾向于相信人类创作的、经过验证的内容三是内容质量难以保证成为一大难题。

尽管大模型持续迭代，推理成本不断降低，可快速产出大量内容，但真正的挑战在于内容数量与质量的平衡再者，广告营销行业还有另一大主观性调整——审美如果品牌在前期缺乏对消费者的洞察，依然很难生成高质量的内容因此，品牌需要深入理解消费者，补足营销的“右脑”，即人文和创意的部分。

“如果没有‘审美’，很难产出好内容”吴明辉指出，广告行业有两大重要维度，一是who——即流量，其次是what——即广告内容本身的测量相比于流量的测量，内容的测量不仅仅是一个客观事实的描述，还有主观的维度。

上一代广告营销的一个典型场景是，例如中央电视台在新闻联播时段拥有巨大的流量，很多消费者会“被迫”观看广告但强制的广告时段仍面临广告植入的泛滥等问题信息流媒体兴起后，消费者获得了前所未有的选择权“这种权利一旦赋予，就无法收回，竞争环境倒逼媒体都在努力博取消费者的眼球。

”吴明辉直言，广告和营销行业正在面临巨大的压力和挑战，所投放的广告极易被消费者忽略或者划走，不少公司选择在信息流媒体上购买流量，但也无法解决这一问题但他也乐观地表示，商业环境会倒逼广告商和营销人员创作出更多受欢迎、创新的新内容。

在他看来，行业需要借助AI来应对这一变化，精确洞察消费者的需求，不断迭代新内容，“在机器互动产生大量数据后公司再投放，这是（营销行业）发展趋势”一个不容忽视的困境是，即便广告营销公司拥有海量数据，但难以深入到实践应用中。

加之广告营销公司的服务业务范围过广，门槛却太低，也会极大地限制公司发展大模型要落地营销行业仍面临场景考验

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