奥创光年联合创始人兼COO 杨海：AI不能只拘泥于一项工具，它能最大化营销效果｜WISE2023未来消费大会
11月28-29日，36氪WISE2023 商业之王大会在北京国际会议中心盛大举办。本届大会以“太阳照常升起 The Sun Always Rises”为主题，横跨一个主会场与六大垂直领域专场。主会场聚焦“未来3650天”、“在产业洪流中”、“进击中的万联网”、“AI与商业增量”、“全球品牌看中国”、“科技至上 共鉴创新”六大篇章重点议程，邀请全领域商业大咖展开为期两天的顶级商业对话，向现在提问，给未来答案。
奥创光年联合创始人兼COO 杨海做了《以AI之名，寻破局之路》的主题分享，在演讲中他提到，今天平台的碎片化，让消费者的需求越来越个性化，内容形式多样化，也导致内容生产变得特别难，但是大模型的出现给到了很多做内容营销的人曙光，也赋予了营销新的可能性。
杨海强调，好的品牌营销不能仅仅只依靠人来完成。我们有个721法则来划分：70%的内容如信息流，电商广告等，AI的渗透率已超9成以上，；20%是IP和KOL合作，AI与人共同完成；剩余10%是创意主导的品牌内容，AI能为创作者提供各类洞察赋能内容产出。
最后他也表示，AI对于营销来说，并不仅仅只拘泥于一项工具，更关键的是能不能应用好AI在想象力与内容生产上的优势，更好地将其与营销环境结合，最大化营销效果。
以下为杨海演讲全文，略有删减：
杨海：大家好，我是杨海，来自奥创光年。我有着20多年营销的经验，管理过百亿的品牌，也做过跨国公司中国区的总经理，3年前正式下海做了一名创业的新兵。营销其实是一件挺让人兴奋的事情，但是也有很多山丘需要不断越过。幸运的是，3年前我找到了一个新的台阶，而这台阶就是AI赋予我的。
今天由于平台的碎片化，让消费者的需求越来越个性化、内容形式多样化，导致内容生产变得特别难。过去，一个品牌一年两条广告可能就够了，但今年与我们合作的所有品牌中，一年就差不多有近1万条的广告需求。这对于营销内容产出来说，是一项巨大的挑战。
大模型的出现给很多做内容营销的人带来了曙光，不同方面均有着不同的进展。在文字生成方面，大家目前已经有了足够多的体验，且这项技术也已经非常成熟，能通过不同方式不断赋予营销新的可能性。在图片与视频生成上，尽管很多大模型已经非常成熟，但如何做好商业化却仍是一个很大的挑战。
尤其是在短视频领域，视频生成是全球性的一个难点。我之前每个月都会见几位全球品牌的CEO，一起探讨如何做好全球的短视频规划。其实，从这个意义来讲，这也是一个全球性的竞争。如何攻破这个难点，或将成为企业能在整个营销行业中引领全球的一个新机会。当然，我们也在其中探索到了一些可能性。
一开始讲内容的时候，大家习惯讲做短视频或者直播，对它们有着非常直接的定义。但实际上，我们今天要想做好短视频，需要深入了解的事太多了，包括不同渠道的用户、内容表达方式、视频标准与定义等等。
作为品牌的一号位，我们要考虑的问题就是将以上这些变成成本。我们经常说Marketing是Art和Science的结合，如今Science的部分会变得越来越重要。我们认为，一个好的品牌营销不太可能仅仅只依靠人来完成。在将来，AI一定会替代一部分人的工作，但仍然有部分工作需要人的智慧发挥作用。
我们可以把品牌内容进行一些简单的划分，是我们常说的一个721法则：品牌中有70%的投放内容，比如信息流投流、私域投放、电商广告等，现在AI的渗透率超过九成，AI完全有能力在这方面实现内容的生产和分发；20%是IP和KOL的合作，AI和人的占比大概是50：50；剩下的10%是大家传统意义上所理解关于品牌的内容，比如电视广告，这是一个非常创意的部分，在内容产出上更多的是由人来主导。现在AI也能够在这个过程中提供消费者洞察、行业洞察等各类洞察，赋能创作者产出更多的内容。
AI到底能不能赋能产品，首先要有一个明确的内容策略，到底哪部分内容需要AI，哪部分内容依然需要人。我们对此做了一个总结，就如何提高营销生产力来说，主要分为三个重要的环节：
一是内容策略。我们需要非常清晰地知道哪部分内容需要AI，哪部分内容依然需要人；
二是内容素材。我们可以进行一个简单的估算，如果一个产品的GMV大概在3-5亿，一年需要的短视频量大概在6-8千条以上。现在与我们合作的很多品牌中，万条短视频已经是一个基础的合作门槛；
三是内容生产速度。一个好的热点可能在平台上能保持3-7天的热度，一个非常好的创意大概不会超过21天的时间。如果你有能力了解到一个好的创意，那么用最快的方法将它生产出来，是能够占有这条创意最好的方法。
所以，我们公司也有一个小小的理想，希望用科技的力量让人类智慧聚焦在创造本身，把营销繁琐的数据和分析工作交给机器完成，尽量把人类智慧最大化发挥。
我们自己本身也有很多行业模型。相信大家这两天也听到了很多大模型，这些通识性的大模型能很好地用人类自然语言与你进行沟通。但相对来说，商业语言是封闭数据进行训练的结果，包括品牌、创意、内容的数据，这些数据是不公开的。我们利用这些数据，训练了一套专门服务商业数据的模型。同时，我们也很注重数据与平台的结合。我们公司大概有一半人来自字节，一半来自阿里，我们花了很多时间来了解平台对于内容和算法到底有什么样的要求。
基于此，我们也开放了很多能力。从工具层面来说，我们有视频混剪、图片生成、3D内容生成，但这只是解决营销效率问题的很小一部分，品牌更多需要思考的问题是如何把AI赋能到整个营销链路。品牌知道要做什么内容，比做成一个内容更重要一些，其中会涉及产品定位、品牌定位以及内容怎么做，然后才是内容的生产。最后的话，是市场活动和内容投放。所以我们更愿意把自己称为一家AI营销公司，而不仅仅只是一家IT的工具公司。AI大戏才刚开场，不应该太早地把自己局限在某一个领域中。不是说工具不重要，AI工具只是这个领域中的冰山一角。
AI在内容生产上，我们已经有了很多非常成功的案例。我们现在会选择性地服务某一行业排名前五的集团。因此在我们所服务的客户清单里，很多都是五百强中的前100个品牌或是集团。我们认为这些企业对AI会有更多的资源准备，比如充分的认知等。
想简单分享一下我们的一些案例。我们已经做了将近3年，在学习行业内容的时候会有一些视频分类，比如商品展示、产品种草与直接促销。
奥创光年AIGC视频案例
这些案例的原始品牌会有非常多的产品素材，他们需要的是如何根据不同的渠道和平台针对性生产并且分发给相对应的人。比如对产品来说，就需要让它在一个特定的环境里，能够尽快和观众进行互动，以一种更有吸引力，节奏更快的方式来让大家了解具体信息。
这个案例价值几千万，里面包含了非常多的明星涂抹同一色号口红出镜的画面。事实上，每个明星大概只能拍摄一种口红色号，但女孩们的心动色号却有几百几千个。当你需要单独促销某一个色号时，如何找到相应的元素，再合成该色号的视频就显得很重要。而这也会涉及到视频画面如何没有间隔地进行渲染以及产品的特点如何展现。
在刚刚过去的双十一大促中，品牌需要不断对外说明促销的机制，审核发布KOL合作视频与品牌内容。因此，如何针对不同的消费者，改变促销机制，快速生成、进行投放再进行优化就显得尤为重要。但对于某一个品类，或是某一种展现形式来说，它们都需要独立的算法支撑来让它产生得更好。
这是由AI从0-1生产的案例。品牌方只需要把商品给到我们，包括它的尺寸、形状等，剩下所有的工作都可以在AI的指导下生成。这样的好处在于品牌可以不仅只生产一条视频，而是能批量快速生产，且视频背景可以进行替换。无论家里、办公室、回家的路上还是浴室，AI都能对其做相应的背景替换。而且AI会帮我们理解判断什么样的展现形式、调性品牌最喜欢、最适合。
除了在内容生产本身，AI还可能帮助我们在产品研发上面产生更多的效果。去年我们合作的一些品牌想做年轻化的商品，在名字的定义、商品的产品包装设计上，希望能够展现给消费者更多的触点。这就很适合用到我们的风格化技术，把生活当中点点滴滴的场景转变成了对于消费者来讲非常特别的场景。
今年36氪的年终大会主题宣传片视频也是由我们公司利用风格化技术帮助生成的，里面就由AI围绕着“ 光”的衍生场景为主线进行创意，让消费者、观众能更好感受到光的存在。大家如果有兴趣的话，可以再看一下那个视频，了解下风格化技术如何多样性地展示我们的内容。
对品牌来说，怎么做内容很重要，但要做什么内容会更重要一些，这是一个战略性的决策。不同的消费者对于信息的敏感度不一样，一条对年轻人有效果的短视频，对老年人来说不一定有效果，品牌需要根据他们的喜好，接受信息的方式与逻辑来进行再生产。
对于这些信息的洞察，AI能够在一定程度上指导品牌思考到底什么样的内容更合适某类消费者。比如，对于精致妈妈来说，港台腔会更触达一些，但对于老年人来说，东北话反而会更容易接受一些。当然，这些只是在执行上的一些小点，但重要的是我们能知道我们的目标消费群体对什么样的内容感冒，我们应该展示什么样的内容。
最后想说一下，我们公司本身就在做一些关于数字化的一些事情，如内容洞察看板、生产平台、管理平台等。我们认为，AI对于营销来说，并不仅仅只拘泥于一项工具，更关键的是能不能应用好AI在想象力与内容生产上的优势，更好地将其与营销环境结合，最大化营销效果。