从公域引流到私域经营，AI大模型如何放大营销价值

分享嘉宾｜林庆治 飞算科技首席数据官

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步骤一：怎么用内容营销作为快速引流的冷启动？

以前的内容营销，大部分是借助于三方或者大企业的广告部门，但较多中小企业内容营销能力缺乏，也没有经费去成立专门部门。加上后疫情时代，线上营销物料需求量增加，越来越多的人更依赖线上，大模型内容营销可以帮助销售、市场、内容创作人员不再依赖三方公司或是技术人才，以通过人工智能的数据驱动手段营销，提高内容营销的效率。最后可以落实到公司里面的营销运营工作，包括千人千面的智能投放—根据细分行业的人设风格、语言特色、结构模块，生成细分场景营销内容。

比如说这里提到的是七夕活动促销，需要根据七夕的设定，生成一些约会整体装扮，通过一系列信息填入，可以自动生成动人的文案。当然大模型里面现在强调所谓的多模态，不只是文本生成，图片也可以非常细致地搭配起来，文图结合是最有效率的。

图片生成有两种方式，一个是用既有的公司图库里面的高颜值图片，生成更细致化、更场景化的图片，另一个是针对没有图片只有产品照片的情况，可以基于大模型自动做场景的搭配生成。这种图片效果通过历史服务样本来看，内容生成成本降低到原来的50%，效果层面CPE成本降低35%，询单量增长80%。

为什么会有这么明显的降本增效？

第三个是在文字生产之后，再搭配合适的图片，不仅成本低，同时还提升了种草效果，让整体价值提升。

步骤二：怎么应用增强分析精细化经营客户？

不只是销售趋势分析，我们把现在常见的分析形态都纳入到分析系统中，例如产品分布分析，想知道现在所有的产品分布里面哪些是卖得最好，更多还有对比分析、环比分析、相关性分析等等。

步骤四：怎么应用口碑营销扩大传播？

在我们服务的案例中，包括全球领先的护肤、彩妆品牌，时尚鞋服行业的代表，今天分享的这套营销理论，在零售业是比较通用的，尤其现在零售业基本上都从线下门店拓展到线上消费，这是一套比较有效的方式，可以迅速抓住用户种草，抓住用户眼睛，借助人工智能，企业自己就可以做到非常细致化的图文内容，做到口碑裂变。

一般而言，我们可以基于模型的问题对模型进行调整，但其中消耗的算法算力，不是每家企业都可以去做模型调整的，现在比较好的方式，不用调整内部模型参数，可以透过外部的数据增强模型回答的正确性，这叫做增强检索生成，把行业的、垂直的知识放进去。

通过RAG 技术，大语言模型在回答问题的时候，可以从企业知识库中检索最新相关的信息来生成内容，从而提高问题回答的准确性、关联性、新鲜度，而且可以有效解决幻觉问题，同时因为它是用的私有数据，所以可以保证企业的安全，数据安全。

而关于AI Agent，它是一种流程。当问题出来后，AI Agent不是通过提示去缩小答案范围，而是去拆解任务，它原理上是在大模型基础上，增加了规划、记忆、工具使用的能力，AI Agent可以自动理解问题，把它拆解成步骤，然后做一些规划和修正，达到解决复杂任务的目的。

这两种是现在比较主流的方式。在我们面对零售业、银行业时，我们内部也针对模型的正确性、泛用性、深度性做了研究，在这里可以分享给大家。

根据实际的客户需求和反馈，正确性是一个基本和刚性需求，因此如果说基于既有的专家规则或是小模型可以做到正确性，那我们会优先采用专家规则检索或小模型，然后用大模型去兜底。所以说我们不是一开始利用大模型，而是在确保小模型的正确性后，再逐渐去追求泛化和深度。这种方式在泛金融业或零售业内应用效果还不错。

AI 大模型是非常值得期待的，但离大部份场景落地应用还需要非常多的努力，不只是我们，业界都在努力，时间窗口也许就是今年，也许明年，不会太久。