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多模態大模型（MLLM）作為興起的新人工智能熱點，可以利用強大的大語言模型（LLM）作為大腦，執行多模態任務。多模態技術，涉及機器學習和人工智能領域，可以處理和分析文本、圖像、音頻、視頻等多種數據類型，相較單一模態，在營銷領域應用場景更為廣泛，提升內容洞察速度、增強內容洞察質量。

明略科技旗下秒針系統，依托18年沉淀的營銷行業數據及經驗，依托多模態大模型（MLLM）技術，實現創新融合，目前已經形成了“人群發現-分析-聚類-內容生成“的完整閉環，并已經在美妝行業率先落地。生成式營銷浪潮下，明略科技依托多模態數據智能、企業級知識圖譜、隱私保護技術，將助力更多品牌抓住新技術紅利，實現精準營銷和業務增長。

本文目錄如下：

• 01 舉例說明：什么是多模態大模型（MLLM）？
• 02 聚焦營銷領域：多模態大模型（MLLM）將在內容洞察領域發揮更大作用
• 03 未來展望：多模態大模型（MLLM）的下一步

01 舉例說明：什么是多模態大模型（MLLM）？

多模態大模型（MLLM）也是一種人工智能模型，相較于單一模態大模型，多模態大模型（MLLM）的優勢在于，能夠處理多種類型的數據，如文本、圖像、音頻和視頻等。結合自然語言處理（NLP）、計算機視覺、語音處理等多領域技術，多模態大模型可以支持更多不同類型數據的理解、分析和生成。

舉例而言，多模態大模型（MLLM）常見的情況下可以用于執行以下任務：

• 圖像描述：對圖像內容生成自動描述
• 視頻分類：對視頻素材進行分類和標注
• 視頻摘要：從視頻素材中提取關鍵幀或關鍵片段，生成視頻摘要信息
• 多模態翻譯：將不同語言的文本、圖像或音頻內容進行翻譯和轉換
• 視覺問答：基于圖像內容，進行知識問答，還可以結合圖像和文本進行推理
• 語音識別：將音頻內容轉換為文本內容
• 語音合成：將文本內容轉換為語音語音

02 聚焦營銷領域：多模態大模型（MLLM）將在內容洞察領域發揮更大作用

（1）上一代人工智能技術對營銷領域的影響

消費者洞察、創意制作、媒介采買、消費者溝通等是營銷行業的核心要素。當前，媒介、流量、采買和智能分發等多個環節已經受益與上一代人工智能技術，能回答以下關鍵問題：

• 把內容分發給誰
• 把信息推薦給誰

（2）新一代人工智能技術對營銷領域的影響

借助多模態大模型（MLLM）技術，營銷可以更進一步。廣告媒介和社交媒體內容形態進一步多元化，借助多模態技術，廣大品牌主可以獲取“更深入的消費者洞察”，反哺內容營銷，做到真正的“千人千面”，不僅解決流量分發、信息推薦問題，還能回答以下關鍵問題：

• 把什么內容分發給誰
• 把什么信息推薦給誰

讓企業建立的DMP、CDP，不僅可以劃分人群，形成“WHO”相關策略，還能基于多模態大模型（MLLM）技術實現“分析-聚類-內容生成”，形成“WHAT”相關策略。

03 流程梳理：多模態大模型（MLLM）賦能社媒洞察五步走

（1）第一步：優質物料篩選

依據品牌的調性及內容，多模態大模型（MLLM）可以輔助篩選優質物料。

（2）第二步：多模態打標

多模態大模型（MLLM）支持針對文本、圖像、音頻、視頻等多種數據類型分析和打標，且場景化更強、顆粒度更細。

例如，針對美妝的優質物料打標，不僅可以針對功效、質地、成分、人群打標，還可以總結痛點、情緒價值、種草貼類型，進行打標。

（3）第三步：聚類與統計

在多模態打標后，依托多模態大模型（MLLM）進行多維度信息聚類，鎖定頭部的人群、場景、痛點。

（4）第四步：交叉分析

獲取統計數據后，可以讓多模態大模型（MLLM）開展進一步交叉分析，挖掘用戶核心痛點。對比單一模態和人工分析手段，多模態大模型（MLLM）交叉分析，能挖掘更多細節信息，可能發現新的用戶痛點場景等。

（5）第五步：畫像故事生成

基于分析結果，生成目標人群畫像故事。整個工作流程，更少人力投入、更快交付速度、更穩交付質量。

03 未來展望：多模態大模型（MLLM）的下一步

生成式AI技術進一步發展，多模態大模型（MLLM）應用進一步拓展，生成式營銷時代以來。正如明略科技集團創始人、董事長兼首席執行官吳明輝指出的，“我們正從企業生產制造管理進入到消費者營銷與銷售端管理的時代，這是一個時代的變化。“

未來，內容將成為繼人、財、物之后企業管理的第四大要素，每個企業都可能需要一個新的由生成式人工智能驅動的新一代CMS（內容管理系統），積累內容生成所需的核心資源，以來內容解碼能力、鑒別能力、數據能力，獲取更大競爭優勢。