User Friendly大会 | 每日互动刘宇分享AIGC时代的数智营销变革

以AIGC和大模型为代表的新一代技术浪潮，给很多行业和领域都带了巨大变革。以用户的人机交互体验举例，历经点击时代、触摸时代，现在我们已经进入到了全新的自然语言时代。我们能够和Siri等AI应用以及chatGPT等大模型产品直接进行自然语言对话，开启智能、高效的人机协作模式。

同样，AIGC和大模型也给营销行业带来了深刻的体验变革。AI创意生成、数字人直播、AI智能外呼……这些创新应用使得整个营销行业的生产效率有了质的飞跃。刘宇表示，“虽然AI生成的创意素材可能是快餐式的，内容的质量目前还比不上专业的设计师和创意人员，但是AI生成的创意内容是真正意义上的‘数字原生’内容，这个意义是巨大的”。

刘宇讲到，“以前，我们要探究某个广告创意为什么点击率很高，需要投入非常复杂的工作，首先需要对该广告创意进行标签化，通过OCR技术、识图软件等进行模式识别，分析该广告创意在相应的维度上具备哪些属性，根据这些属性构建出一个数据空间，然后我们再从这个数据空间中挖掘规律，分析原因，根据这些规律指导后续广告创意的优化和制作。而现在AI生成的创意内容由于其本身是‘数字原生’的，因此我们能够非常容易地使用算法、模型等数据化的方式来分析其点击率高低背后的原因，再加上AIGC带来的指数级效率提升，都有力驱动着数智营销行业的深层次变革”。

“TA即Targeting Audience”。刘宇介绍，在品牌营销领域，人群定向一直是备受关注的课题。如何从茫茫人海中定向找到目标消费者，把广告投给对的TA？针对品牌主的切实需求，每日互动发挥自身能力优势，从2019年起就面向品牌主提供第三方DMP数智营销服务。依托海量的三方数据积累，每日互动帮助品牌广告主进行人群洞察和广告投放的前验，通过标签、联合建模等方式，帮助品牌主智能圈选和定向目标TA。

但是，在具体的实施过程中，这两种人群定向的方式都存在一定门槛。“标签定向”方式，需要由品牌营销人员根据自己对消费者的认知以及对每日互动数据的理解，来进行标签的勾选、组合，对于营销人员的专业性有一定要求，而且还可能涉及到较多与咨询团队、数据分析团队的人工沟通。

另一种“联合建模”的方式则需要品牌提供一方种子数据作为前提，每日互动通过机器学习为其进行分析并扩量。然而在新品推广等一些特定的营销场景下，品牌主通常缺少种子用户，也并不清楚自己的目标消费人群。

“AITA就能够很好地解决这一问题”。刘宇介绍，在AITA这款产品中，每日互动使用了大模型去赋予它对自然语义的理解，并使用了数据编织技术去实现数据空间的语义化，让市场营销等领域从业者的奇思妙想，都能够通过与大模型对话的方式，转化到数据空间的数据实体、数据标签，进而对应到目标人群，实现了“无种子洞察”和“对话式提人”等创新功能。

刘宇介绍，“与AI大模型的使用体验类似，用户通过自然语言对话就可以快速上手，通过AITA进入到数据智能的世界。AITA同时也融入了更为严谨的人群定义和预估功能，让客户在使用AITA时，既有轻松活泼的对话过程，也有严谨高效的定量部分，能够更为丝滑地完成市场分析、洞察和媒体对接等过程，也让营销领域能够更早地享受到AI大模型带来的红利”。

刘宇讲到，“因此，不仅仅是在产品和体验本身，用户体验设计从更大的社会层面和人文层面来讲，都有重大意义”。如今，数据成为重要的生产要素，AI极大提升了社会生产力，而用户体验更加关注人本身，三者的有机融合将更加有效地促进经济社会发展，帮助企业赢得商业成功。每日互动也将持续探索AI大模型和数据智能在行业里的应用落地，用数据和技术的力量推动社会持续进步。

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