按朱啸虎的标准,选一家值得投资的AIGC企业有多难?

创业
2023
07/10
15:28
亚设网
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按朱啸虎的标准,选一家值得投资的AIGC企业有多难?

继朋友圈舌战猎豹董事长傅盛之后,朱啸虎在一场梅花创投主办的投资人交流活动上,进一步预测“今年下半年,所有的独立大模型公司都要往垂直走。”并提出了两条投资AIGC应用的标准:第一,至少要取得1000万人民币收入。这代表产品得到了市场验证。第二,月环比增长20%以上,代表项目具有爆发性增长的潜质。

这一标准有多么严苛呢?以AIGC领域最炙手可热的独角兽Stability AI为例,虽然用户增长依旧强势,但根据福布斯杂志最新爆料,Stability盈利速度还远远落后于烧钱速度,甚至还拖欠过员工工资,以致英国税务机构一度要扣押Stability的公司资产。

换言之,AIGC的用户增长并不算难,但商业化仍是一个巨大的问题。

为了了解AIGC应用的商业化现状,并找到问题解法,小饭桌按照朱啸虎的标准,找到了一家已实现大规模商业化的AI应用公司——奥创光年。据小饭桌了解,奥创光年2022年营收已达几千万,预计今年合同总额将超过亿元大关。

根据奥创光年联合创始人兼COO杨海介绍,奥创从营销场景切入,通过自建多模态内容营销模型,为品牌增长提供营销产品和服务,服务客户包括阿里巴巴、天猫超市、欧莱雅、雅诗兰黛、百事、中信证券等超100家业内头部品牌,且客户还在不断新增。

“只要选对赛道,通过技术优势和行业know how建立竞争壁垒,AIGC应用营收破千万并非不可能。AI营销场景就是一个很好的例子。”杨海告诉小饭桌。

内容化营销的痛点,可以用AI解决

在2021年成立奥创光年之前,杨海曾有许多身份。他曾担任过雅诗兰黛集团副总裁,也曾是百事可乐市场总监、可口可乐高级品牌经理、宝洁品牌经理,以及阿里巴巴新零售市场及战略负责人。

在工作之余,他经常和自己多年的好友,时任飞书副总裁的徐哲(奥创CEO)交流未来的趋势。这一对AI算法与产品专家 + 市场营销领域专家的组合发现,营销领域正在发生巨大的变化——内容化趋势愈发明显,而AI将渗透到营销的各个场景,并发挥决定性作用。

最明显的例子是抖音提出的内容种草概念,即通过文字、图片、音视频等内容,介绍自己用过的商品或服务,从而促使消费者产生购买欲望,达到推销商品或者服务的目的。现如今,内容种草已经被更多消费者广泛接受。

营销内容化随之而来的,是更多行业痛点,主要可以分为内容创意、内容生成以及内容分发三个层面。而AI行业大模型,可以提供解决方案。

首先在内容创意上,对许多品牌来说,如何在抖音等新兴电商平台引起关注,是现实难题。对此杨海认为,关键是要对平台上的大量相关内容进行数据分析,并从中挖掘营销亮点。“这以往都是咨询师的工作,数据归纳工作量巨大且枯燥,对人的消耗很大。”杨海告诉小饭桌。

而通过大模型技术,AI能对相关内容智能打标,情感分析,因果推断,然后进行营销归因,最后圈定人群画像,生成相应文案或视频,填补营销咨询人才的空缺。

在内容生成方面,内容营销时代对营销素材的消耗更加迅速。抖音电商上的营销短视频,其生命周期不会超过一周,有些甚至以天为单位。换言之,如果单纯依靠人力,很难完成营销内容快速更新的需求。

因此,杨海认为,通过将内容生产交给奥创AI领域模型,既能让模型根据品牌需求,更快速地进行内容更新,同时也能减少“日抛型”内容对人的过分消耗。“本质上人还是应该进行创意性工作,一些短平快的内容,或许更适合由机器完成。”

而在内容分发层面,今天的投放已经是一项需要高频调整的工作。

杨海发现,原来品牌在投放过程中,更多是在做人群优化,价格优化以及投放计划优化,但在内容营销上的优化却很有限。而面对不同的用户群体,如果用相同的内容,营销效果会大打折扣。

因此奥创引入了AI内容优化的思路。也就是依托AI大模型,在投放过程中实时采集投放数据反馈,并对内容生产进行实时指导,同步优化投放的效果,这个就是奥创的DCO,动态内容优化,

比如可口可乐和百事可乐,虽然产品差异性并不大,但品牌传递的核心元素却相去甚远。可口可乐强调经典口味,百年传承,百事可乐则更强调年轻化与反叛精神。

因此,如果投放人群不够精准,即便是同一品类商品的营销内容,也很难打动消费者,取得良好的销售转化。

两个维度,建立竞争壁垒

客观来说,能发现AIGC在营销领域价值,且愿意躬身入局者不在少数。但能像奥创一样实现大规模商业化落地者寥寥无几。

对此,杨海认为奥创的竞争壁垒主要体现在两个维度:技术团队+懂品牌需求。

首先在技术团队方面,奥创AI团队由创始人兼CEO徐哲领军。

徐哲曾任飞书产品负责人,带领飞书由内部工具发展为用户超500家企业的协同产品,客户包括华润、小米、物美、三一等。在担任阿里巴巴商家事业部产品资深专家时,徐哲还整体负责千牛与服务市场产品,并获得了集团当年度含红草莓在内所有奖项。

除了核心领导徐哲,奥创目前180多名员工中,有超过120名都是研发人员。据杨海介绍,奥创技术团队普遍来自字节、阿里等大厂的核心岗位,既具备相当的技术积累,对市场也有较为深刻的认知。“因此我们可以确保大家不是在做一个实验室的产品,而是在做一个有商业化能力的产品。”

杨海所说的实验室产品与商业化产品的区别,主要体现在对品牌需求的洞察。比如奥创AI产品Mogic AI生成的文案,相比通用模型就更具有营销属性。

以奥创服务过的某国际一线美妆品牌的素颜霜为例。对ChatGPT输入“品牌名、素颜霜、抗老、买一享四、双十一”等关键词,ChatGPT生成的文案是“双十一狂欢季,xx品牌素颜霜为你提供最好的抗老解决方案!现在买⼀享四,不仅抗老效果更佳,还可以节省资金!快来加入XX素颜霜的阵营,让你的肌肤永远年轻!"

杨海认为通用大模型生成的文案虽然语义通畅,但偏向说明文,并没有针对消费者偏好进行调整,也很难激发消费者购买欲望。

而反观Mogic AI产品,在输入同样的关键词后,其生成的文案是“想要抗老的姐妹们赶紧冲呀!这个双十一,抗老界的内卷王xx素颜霜,现在下单买一享四,错过等一年。它是这种冰淇淋一样的质地,也不搓泥。我用的时候都感觉自己在涂面霜,而且这个肤感真的绝了,就像是给皮肤做了一个贵妇级的按摩,真的太舒服了。这样的皮肤状态,谁看了不羡慕,快快加入购物车吧。”

根据杨海介绍,Mogic AI通过自动识别卖点,引入使用体验,针对人群用词等一系列操作,可以达到更加理想的营销效果,“有很多头部品牌在看到效果后,都跟奥创签了年框。”

根据奥创内部数据,其AI行业领域模型已经生成了超过500万条营销文本,10万张营销图片以及100万条营销短视频,其中合成视频客户选取率超过80%。相比行业平均值,帮助客户将营销效率提升了近7倍,ROI提升10%以上。

大厂需要第三方AI服务商

面对当前业内普遍的担忧“阿里等电商巨头肯定会推出自己的电商大模型,届时第三方AI服务商将没有生存空间。”

作为前阿里巴巴新零售市场及战略负责人,杨海很明确地告诉小饭桌:“大厂和第三方AI服务商很大概率会是一种合作共生的关系。”

首先在收入上,广告营销收入相比技术收入要高得多。中关村互动营销实验室《2022年中国互联网广告数据报告》显示,中国广告与营销市场规模已经突破万亿。

因此,电商平台应该更希望看到广告效果在站内得到提升,以此增加平台广告收入。“甚至相比于广告收入,开放底层模型向商家收费,对平台而言并不是一个划算的买卖。”杨海告诉小饭桌。

另一方面,面对品牌千人千面的营销需求,平台的行业大模型也很难做到面面俱到。

简单来说,品牌营销既需要标准化,也需要差异化的内容。而平台更倾向于做标准化的规定,再将差异化的部分交给第三方完善。

以口红种草短视频为例。平台一般只会制定一些硬性标准:如品牌名称、价格、材质需要出现,以供消费者参考。

但对于色号、使用体验、展示角度、光泽度等商品详情页的内容,平台很难对商品的每一个细节都扣到极致,并且生成带有营销属性的内容。而通常情况下,商品详情页才是吸引顾客消费的核心。

用更通俗的话来说,平台的电商大模型更像知识渊博的学者,能处理各类标准化电商问题,而奥创行业领域模型则更像美妆店柜姐,虽然涉及领域相对有限,但对于口红和品牌的理解更深,也更能达到理想的营销效果。

当然,杨海也透露,要想真正在品牌营销领域,形成平台大模型覆盖不了的竞争优势,只能不断基于实战迭代产品。“就像堆乐高积木一样,在通用基准上,更新AI产品模块。”

具体来说,奥创AI营销产品服务的品牌跨度很广,包括百事可乐、联合利华、巴黎欧莱雅、阿里妈妈、华润、钟薛糕等上百家不同品牌,所对应的营销场景也各不相同。

因此需要针对品牌特殊需求定制化AI模块,帮助品牌取得更好的营销效果。而一些优质的、有创意的AI定制模块,在品牌营销中往往是可以通用的,也能帮助奥创领域模型迭代。

以奥创与某雪糕新消费品牌合作的AI营销视频为例。因为其消费群体以年轻消费者为主,其希望能在视频中融入二次元风格或者是一些素描风格,以此满足年轻人对多样性和风格化内容的需求。在针对这个客户的需求对领域模型进行调试,并推出相应AI模块后,杨海发现:“生成的视频效果不仅该客户很满意,对后续的品牌来说也可以复用。”

原因很好理解,当下消费品牌与年轻人绑定已经成为一门显学,尽管品牌的商品属性各不相同,但如果AI营销内容能通过二次元、游戏、国风等元素,吸引更多年轻用户,对于品牌来说就能达到理想的营销效果。

“营销手段可以五花八门,但底层逻辑还是聚拢人群,完成消费,所以本质上是殊途同归的。”杨海告诉小饭桌,“而通过服务行业头部客户,奥创积累了更多实用的AI模组以及行业know how,未来从大品牌到服务中小品牌,就会更加得心应手。”

THE END
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