量子位智庫 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
在互聯網流量紅利消退的當下，廣告營銷產業進入存量競爭。
TikTok開始用生成式AI來提供廣告腳本，Snapchat開始用聊天機器人來推個性化廣告，百度營銷重構了一系列全新的AI Native產品賦能企業營銷全流程。
大模型和生成式AI技術的出現為品牌營銷的破局提供了重要契機，國內外廣告營銷行業與大模型和生成式AI技術的結合呈現前所未有的火熱態勢。
廣告營銷產業鏈上的玩家正處于歷史性的轉折點。
生成式AI為不同廣告營銷主體提供了何種新解法？
廣告營銷行業的工作流程、內容生產場景、投放效果如何變化？行業將產生怎樣的周期影響？
生成式AI浪潮下廣告營銷行業的核心生產要素發生了哪些變化？傳統營銷企業應該如何應對？創業公司又有哪些機遇？
帶著這些問題，量子位智庫《中國AIGC廣告營銷產業全景報告》由此而來，并嘗試解答。
報告中，量子位智庫將從我國廣告營銷行業現狀、生成式AI帶來的五大變革、四大影響、市場規模及競爭現狀等多角度、多方向地全面立體描繪中國AIGC廣告營銷產業全景。
核心觀點包括：
- 廣告營銷或成為生成式AI最快落地領域，開始回歸「人與人」的交流，實現「全局最優」分配方式
- 生成式AI從供給端到需求端依次沖擊產業鏈玩家，營銷服務商價值凸顯
- 從PGC到UGC到AIGC，生成式AI打造內容生產增量市場，創意工具平民化趨勢顯著
- 從無差別影響到個性化定制，生成式AI讓只為「一個人」打造廣告成為可能
- 作為新增長引擎，生成式AI在廣告營銷行業中業務營收預計2030年觸及千億級市場規模
- 行業與人才資源、模型效果、服務場景與數據反饋成為廣告營銷行業新的核心生產要素
- 未來每個品牌都將有自己專屬的營銷大模型，大模型定制與微調技術不可或缺
- ……
大模型時代下的廣告營銷
廣告營銷是指企業通過廣告對產品展開宣傳推廣，促成消費者的直接購買，增加產品的銷售量，提高企業的知名度、美譽度和影響力的系列活動，是企業營銷組合中的一個重要組成部分。
廣告營銷的傳統范式是以流量推動品牌增長，以SEM搜索投放模式和算法推薦為主。
如今互聯網流量紅利見頂，客戶更加希望獲得「所問即所答」的回復，用戶需求表達關注度提高。
廣告營銷產業亟需新范式推動其增長。
生成式AI成為破局關鍵
廣告營銷之前的偏重都在投放、媒介和運營上，現在媒介由于以媒體廣告為主（近70%），生命周期變短，對內容生產要求變高，內容質量將直接決定廣告營銷的價值創造。
生成式AI技術可用于解決營銷各環節痛點，其或將成為最快與生成式AI結合并產生實際落地效果的領域。
在生成式AI沖擊下，廣告營銷行業將回歸營銷本質，從「人與機器」單向交互，回歸到「人與人」的交流；流程扁平化，一步到位進行內容生產與投放，減少信息損失；從傳統的廣告推薦模型，變成以數據驅動的大模型為核心，實現全局最優的廣告分配。
生成式AI廣告營銷領域應用
國內外廣告營銷行業與大模型和生成式AI技術的結合呈現前所未有的火熱態勢。
廣告主/品牌商、廣告營銷服務商、投放平臺、第三方公司紛紛入局。
AIGC廣告營銷五大變革
大模型與生成式AI技術對廣告營銷行業帶來的變革，我們從產業鏈、工作流程、典型生產場景、投放效果、業態與格局這五個方面總結如下：
變革一：產業鏈變革
廣告營銷行業產業鏈按參與主體可分為廣告主、廣告媒介和消費者，其中廣告主是互聯網廣告行業發展的源動力，廣告媒介是市場的核心驅動，消費者是廣告營銷的受眾。
其中產業鏈上游玩家將最先受到沖擊，因為有內容生產降本增效的需求，需要利用生成式AI的能力進行轉變。
部分品牌慢慢在去中介化，內化自己能力，需要有新工具運用到新場景中。
營銷服務商從純工具和中介化的鏈接工作，慢慢轉變為在中間環節給廣告主提供更強的增值性。
緊接著中游的投放平臺會受到沖擊，如果上游會采用生成式AI能力，平臺自身能力可以外化成和上游一起合作打破自閉環的能力。
未來在大模型加持的虛擬數字人等新的交互方式、場景或渠道成熟后，消費者再會受到較大影響。
變革二：工作流程變革
廣告營銷領域的工作流程與環節涉及策略制定與用戶畫像洞察、廣告內容的制作、投放渠道的管理與效果分析等工作，需要消耗大量的時間，其中有較多的工作都可以通過 AI 代替人工的方式實現效率的提升。
其中策略洞察與內容生產將最先被覆蓋，是0-2年內生成式AI能提供較高輔助程度的場景。
但由于目前在流量匹配算法中加入大模型的提升效果并不明顯，投放管理環節在短期內生成式AI還不能提供較高輔助。
變革三：生產場景變革
內容生產是廣告營銷全流程中生成式AI表現最突出的場景。量子位智庫預測未來5年會有70%的營銷內容可由AI自動生成并迭代。
這是由于生成式AI降低了內容創作的門檻，使內容批量化生成成為可能。未來創意生產工具將越來越平民化，內容生產也不再是一個存量市場，而是一個增量市場。
而廣告營銷行業中的內容生產部分中營銷素材生產主要包括三種形式：文案生成、圖片生成、視頻生成。
其中文案生成受制于營銷行業的創新性和實時性，技術雖較為成熟，國內目前真正投入使用較少，商業化程度較低。
圖片生成國內目前技術相對成熟，由于生成的圖片仍不夠精細化商業化程度一般。
視頻生成國內目前技術和商業化均不夠成熟，復雜度較高，公司更多的是用AI做特效或圖片拼接以及生成虛擬數字人視頻，預計可能在年中達到圖片生成的效果，實現商業化。
變革四：投放效果變革
廣告營銷經歷了從2006年以前的無差別影響「所有人」，到2006-2012年間的影響「一類人」，再到2012年后的精準影響「一個人」。
2012年移動互聯網的廣告算法讓精準推薦變成可能，2022年大模型技術出現，生成式AI讓只為「一個人」打造廣告內容成為可能。
變革五：業態與格局變革
生成式AI能有效實現廣告營銷行業生產力的提升，主要體現在——
- 創新廣告形式，帶來全新交互體驗，形成強流量、高互動，提升廣告投放ROI。
- 提高營銷內容生產效率，推進自動化個性化營銷，實現精準鏈接和高效觸達。
- 推動營銷服務商商業模式革新，優化企業工作流。
AIGC廣告營銷四大影響
量子位智庫從市場規模、行業核心生產要素、企業工作流、行業發展階段與周期四個方面，來看大模型與生成式AI對廣告營銷行業未來帶來的影響：
影響一：技術變量改寫市場規模
經量子位智庫估計，我國廣告營銷市場整體仍將保持良好增長態勢，預計2025年市場規模將達到13465.9億元，未來三年行業年復合增長率達9%。
中國目前生成式AI在廣告營銷行業中業務營收占比不到1%，未來每年增速或將達到60%以上，預計2030年將達到1500億左右規模。
影響二：行業核心生產要素發生變化
基于對行業發展的分析及預測，量?位智庫認為在生成式AI技術浪潮下廣告營銷行業的核心生產要素將產生變化，企業能力將取決于以下四個關鍵要素——
行業理解和人才門檻、底層技術大模型效果、服務場景選擇與構建數據閉環。
影響三：廣告營銷工作流被重塑
當前生成式AI對廣告營銷企業工作流的作用還是賦能，通過改造內容生產流程來全面提升營銷鏈路效率
未來生成式AI將從每個環節重塑廣告營銷企業工作流，全流程可以用AI實現數據回流，消費者的反饋可以投入到數據分析和內容再生產中不斷進行迭代，實現營銷全鏈路智能化、自動化，營銷內容精準化、個性化，真正實現從量變到質變。
影響四：生成式AI下廣告營銷行業的發展階段和周期
量子位智庫對AIGC廣告營銷未來發展進行預測，可分為三個階段——
引爆期、應用爆發期和普及期。
并對每個階段在技術端、供給端及需求端的影響均做出了預測。
廣告營銷行業競爭格局
據量子位智庫整理，廣告營銷行業的產業全景圖如下：
產品與服務現狀
廣告營銷行業玩家根據公司性質可大致分為互聯網大廠、巨頭類營銷服務商和創業公司三大類。經量子位智庫調研分析，這三類涉足廣告營銷賽道的公司的大模型技術和其產品與服務結合的現狀如下：
互聯網大廠都已經或即將研發出自己的通用大模型或營銷垂類大模型，并提供MaaS服務，已有自研大模型的廠商均將其大模型和生成式AI能力應用于廣告營銷領域所有的產品及服務中。
巨頭類營銷服務商大部分都在積極嘗試將大模型與生成式AI技術融入自己的產品和服務，只是側重點有所不同。
創業公司絕大部分都不會自研大模型，均是微調或者內嵌其他大模型作為底座結合行業Know-how做新的產品或服務。
競爭格局分析
廣告營銷行業傳統依靠策劃推廣、渠道資源等形成的競爭優勢將被重塑，廣告主越發關注內容質量和投放效率。
基于以上原因，量子位智庫將從大模型技術能力、營銷數據與人才積累兩個方面來分析目前的業內玩家分布及現狀。
第一象限：有技術有資源積累的明星公司
該象限存在兩種情況：
第一類是互聯網大廠，本身作為有專門AI研發團隊的投放平臺，能快速入局大模型并融入自身產品與服務；
第二類是巨頭類營銷服務商，均在積極嘗試自研垂類大模型，將生成式AI技術融入自己的產品和服務。
第二象限：強技術能力的創新生力軍
該象限存在兩種情況：
第一類是具有強AI和大模型能力的巨頭公司，以營銷新場景作為切入點入局，如商湯科技；
第二類是創立初始就以AI為核心能力的新興創業公司，這類公司備受資本市場青睞。以歸一智能為例，公司成立不到兩個月即獲數千萬元融資。
第四象限：深耕營銷行業的傳統企業
該象限主要有多年營銷行業經驗，有大量營銷內容數據沉淀和營銷人才，多為做線下投放或者品牌策劃與公關的傳統廣告營銷企業，這類企業缺少AI基因和團隊，想要不掉隊需積極擁抱變化。
由于品牌方需求各異、重視數據安全、頭部營銷公司原有能力不足以立即做新場景等，創業公司有了新進入機會。
具體報告詳情以及代表玩家案例集可在下方獲取。
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