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作為當(dāng)下最熱門(mén)的營(yíng)銷(xiāo)方式，種草已經(jīng)成為品牌必修課。當(dāng)品牌紛紛加入種草大軍，競(jìng)爭(zhēng)更加激烈，紅利效應(yīng)也隨之下滑。不少品牌引入AI生成種草內(nèi)容，試圖降低營(yíng)銷(xiāo)成本。但隨之而來(lái)的是大量低質(zhì)內(nèi)容，難以真正打動(dòng)消費(fèi)者。利用多模態(tài)技術(shù)，如何避免種草變成種“水草”？明略科技高級(jí)副總裁、明略大模型產(chǎn)品負(fù)責(zé)人孫方超，在明略科技集團(tuán)旗下秒針系統(tǒng)主辦的“以全域·策全鏈”第五屆媒介力學(xué)論壇上就此問(wèn)題展開(kāi)深入探討，并分享了明略科技的最新實(shí)踐。

01 種草內(nèi)容，應(yīng)該謀定而后動(dòng)

相比廣告，種草是一個(gè)完全不同的內(nèi)容體系。廣告的邏輯是1對(duì)多，講究大創(chuàng)意、大人群，花半年的時(shí)間拍一條創(chuàng)意，再通過(guò)大量的媒體渠道分發(fā)帶來(lái)成千上萬(wàn)，甚至上億的曝光。種草更強(qiáng)調(diào)小范圍的圈層，和不同的圈層人群要講不同的內(nèi)容，所以它的邏輯從1對(duì)多變成了N對(duì)N。正因如此，種草營(yíng)銷(xiāo)對(duì)內(nèi)容數(shù)量的要求急劇上升。

那么，怎樣才能做好種草的內(nèi)容呢？其實(shí)需要經(jīng)過(guò)一個(gè)較長(zhǎng)的工作鏈路。在做出一個(gè)好的內(nèi)容之前，品牌需要了解相關(guān)行業(yè)、平臺(tái)趨勢(shì)、競(jìng)品信息，明確品牌調(diào)性與核心賣(mài)點(diǎn)，以及消費(fèi)者需求。把目標(biāo)人群分為不同的圈層，了解各圈層人群的使用場(chǎng)景、痛點(diǎn)、需求等信息，同時(shí)挖掘一些可能對(duì)產(chǎn)品感興趣的潛在圈層。也就是說(shuō)，品牌需要在前期進(jìn)行大量的市場(chǎng)分析、洞察、策略工作，然后才能進(jìn)入到內(nèi)容制作環(huán)節(jié)。內(nèi)容制作又涉及到KOL溝通、KOC分發(fā)、大綱及腳本撰寫(xiě)、內(nèi)容審核等。內(nèi)容分發(fā)后，還有推流、搜索優(yōu)化等環(huán)節(jié)。這是種草營(yíng)銷(xiāo)從策略到內(nèi)容生成再到運(yùn)營(yíng)的完整鏈路。

當(dāng)前，很多企業(yè)在應(yīng)用AIGC時(shí)，經(jīng)常跳過(guò)前面的所有步驟，直接進(jìn)入到內(nèi)容生成環(huán)節(jié)。在大模型應(yīng)用聊天對(duì)話窗口直接寫(xiě)下包含品牌信息、核心賣(mài)點(diǎn)、行文結(jié)構(gòu)的Prompt，大模型會(huì)“像模像樣”地快速生成內(nèi)容，讓人第一眼感到相當(dāng)驚艷。但仔細(xì)看下來(lái)，企業(yè)會(huì)發(fā)現(xiàn)這些內(nèi)容經(jīng)不起推敲，遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到投放需求。

還有一種方式是在大模型上添加一些關(guān)鍵信息的槽位，可以省去人們思考內(nèi)容維度的步驟。但無(wú)論何種方式，都還停留在讓品牌“拍腦門(mén)”寫(xiě)Prompt的模式，沒(méi)能解決“寫(xiě)什么”的根本問(wèn)題。

通過(guò)這種方式產(chǎn)出的內(nèi)容，在形態(tài)上，大多是”首先，其次，最后“的結(jié)構(gòu)化表述；在內(nèi)容上，產(chǎn)品利益點(diǎn)寬泛，內(nèi)容中的品牌換成其他任何同類(lèi)品也同樣適用，體現(xiàn)不出品牌特點(diǎn)，缺少和目標(biāo)圈層人群相關(guān)的使用場(chǎng)景、痛點(diǎn)等等。當(dāng)內(nèi)容顆粒度比較粗的時(shí)候，品牌便很難與消費(fèi)者產(chǎn)生共鳴。即使種了大量的草，也會(huì)像”BBS“時(shí)代的灌水一樣，最終變成種”水草“。

脫離洞察和策略，直接進(jìn)入內(nèi)容制作的AIGC缺少靈魂。在內(nèi)容種草領(lǐng)域，AI對(duì)前鏈路的賦能可以為內(nèi)容生成帶來(lái)更大的價(jià)值。

02 多模態(tài)AI解析，讓AIGC更有靈魂

關(guān)于生成式AI的能力，人們的關(guān)注點(diǎn)大多集中在AIGC（內(nèi)容生成）上。實(shí)際上，推理能力才是生成式AI最強(qiáng)大的核心能力，它是一種能夠從海量的顯性數(shù)據(jù)/信息中提煉出隱性知識(shí)的能力。如果我們利用好生成式AI的推理能力，將其與更多的數(shù)據(jù)、信息相結(jié)合，就會(huì)發(fā)現(xiàn)它在創(chuàng)意、策略、洞察、分析等多個(gè)環(huán)節(jié)都能發(fā)揮出巨大的作用。

在內(nèi)容生成的前置工作中，品牌需要了解網(wǎng)友、同行最近關(guān)心的話題、社媒平臺(tái)的熱門(mén)內(nèi)容，通過(guò)大量、廣泛的讀帖來(lái)積累網(wǎng)感。人的精力是有限的，但AI可以始終保持高效的狀態(tài)，一天讀完成千上萬(wàn)篇內(nèi)容，同時(shí)梳理出結(jié)構(gòu)化的內(nèi)容要點(diǎn)，達(dá)到更加精細(xì)的內(nèi)容分析顆粒度。

結(jié)合社媒數(shù)據(jù)，AI可以解析不同圈層的海量?jī)?nèi)容，洞察目標(biāo)圈層在核心場(chǎng)景下的情緒、痛點(diǎn)、需求，從而快速、精準(zhǔn)地形成圈層營(yíng)銷(xiāo)溝通建議。

03 多模態(tài)技術(shù)助力AI種草：案例

舉個(gè)例子，在某國(guó)際品牌防曬霜社媒解析案例中，我們采集了約5000篇閱讀量、互動(dòng)量較高，與防曬場(chǎng)景、品類(lèi)相關(guān)的內(nèi)容。通過(guò)AI解析，我們發(fā)現(xiàn)互動(dòng)排名最高的是學(xué)生黨和上班族群體。對(duì)上班族來(lái)說(shuō)，皮膚干燥、抵抗藍(lán)光、氧化暗沉是主要的防曬痛點(diǎn)。其中，抵抗藍(lán)光引起了我們的注意。這一發(fā)現(xiàn)表明，除了典型的戶外使用場(chǎng)景，消費(fèi)者在室內(nèi)使用電腦等電子產(chǎn)品時(shí)，也有潛在的消費(fèi)訴求，因?yàn)榉罆袼哂械挚顾{(lán)光輻射的作用。基于對(duì)海量?jī)?nèi)容的解析，AI極大地拓寬了品牌對(duì)消費(fèi)者使用場(chǎng)景的認(rèn)知。

在AI解析的基礎(chǔ)上，品牌可以進(jìn)一步將目標(biāo)圈層、場(chǎng)景、痛點(diǎn)與核心賣(mài)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)，一個(gè)大致的故事線就產(chǎn)生了。經(jīng)過(guò)AI解析后生成的內(nèi)容，匯聚了消費(fèi)者真實(shí)反饋，相比直接生成的內(nèi)容更有靈魂。

針對(duì)廣告片等視頻內(nèi)容，AI可以隨著視頻播放不斷解析故事情節(jié)、人物情感，識(shí)別視頻中的文字，甚至可以結(jié)合歷史訓(xùn)練的腦電和眼動(dòng)數(shù)據(jù)，判斷不同用戶群體觀看廣告后的情緒變化與感興趣程度。依托多模態(tài)大模型，幫助品牌更好地解讀圖文、視頻等多種形態(tài)內(nèi)容。

從AI解碼，到AI激發(fā)創(chuàng)意，再到AI生成。你會(huì)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)我們利用AI把前兩步做扎實(shí)之后，最后的生成只是那么一小步，到那時(shí)，具體是由人來(lái)完成，還是機(jī)器來(lái)完成，已經(jīng)沒(méi)有那么重要。我們希望AI在全流程產(chǎn)生價(jià)值，而不僅僅是最后的生成環(huán)節(jié)。

在整個(gè)過(guò)程中，AI充當(dāng)與人類(lèi)密切協(xié)作的Copilot助手角色，人們不再焦慮AI到底會(huì)取代哪部分人的工作。AI的意義是幫助人們完成“腦力勞動(dòng)者的體力勞動(dòng)”，讓人們把精力投入到更加重要、更具決策性的工作中。