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2023年中国营销领域AIGC技术应用研究报告

《2023年中国营销领域AIGC技术应用研究报告》旨在针对AIGC技术在中国营销市场的渗透现状及可能发展路径进行探讨。

01AIGC在营销领域应用的概念和现状


1.1AIGC概念及发展背景

AIGC是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式

如艾瑞数智于2023年8月发布的AIGC(AI-Generated Content)相关报告中基于对国内产学研各界的解读汇总,目前可将AIGC概括为:“利用人工智能技术(生成式AI路径)生成内容的新型内容生产方式”。概念自2022年11月30日,OpenAI发布ChatGPT并免费试用后快速引发热议。AIGC是人类逐渐实现信息数字化后,建立计算机对不同模态信息的理解与转换,及计算机可进一步通过人类语言与人进行沟通的一次跨越式技术进步,为技术的未来发展与应用提供了构想的方向。


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1.2AIGC概念及发展背景

降低基本水平内容输出门槛,提升参与规模和内容量,引爆生产力革命

随着互联网环境及技术的发展,为适配不同的社会背景及用户需求,多种内容创作方式顺势而生,经历从PGC、UGC到AIGC的演变历程。在基础设施完备前提下,AIGC与其他内容生产方式相比,提供了从基础素材到最终内容呈现的便捷一体化技术协助与服务,进而降低基础内容创作的门槛及成本,为更多有自我展现意愿的互联网用户打开了想象及实践的空间。内容生产将不再只是百万专业内容创作者才可实现的事情,我国10亿多互联网用户均有可能简单、快速的进行包含但不限于:文字、图片或长、短视频等多种形式内容的创作。AIGC的出现和发展,可大幅提升潜在内容创作者规模,并伴随带来内容产量的指数级增长。


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底层技术发展滞后,实践应用或可反超

对比Gartner针对2023年全球市场和中国市场人工智能及数据管理/分析相关技术进行总结绘制的成熟度曲线我们发现,虽然中国在AIGC的关键底层技术方面存在一定的发展滞后(以“基础模型”为例,见左图,在全球市场该技术预估距生产成熟期仍需2-5年时间,而右图该技术在中国预计需5-10年达到成熟期),但在需要结合海量数据和多元需求进行大量商业模式探索及尝试的“生成式AI”领域,中国预期发展更为快速,预计更早进入成熟期实现应用的逐步落地(见左图,观察全球市场可见,“生成式AI”距生产成熟期尚需多5-10年发展时间,而右图该技术在中国预计达到生产成熟期仅需2-5年)。

 

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底层技术急起追赶,大模型遍地开花

在战略以数字经济发展为重要目标的背景下,我国在AIGC相关技术领域正努力快速追赶。以底层基础大模型为例,从在2019年时的零积累,经2021年及2022年的急速发展,到2023年5月为止我国已在大模型数量上追平其他技术发达。我国主要大模型发布来自于高校/科研机构及部分企业,相较于美国相关引领性巨头企业而言,具备体量更小、敏捷性更高的特点。同时,因我国在科技发展方面落地效率及迭代速度较快,与如美国在内的其他发达发展理念及侧重存在差异,因此拟合及衍生出自有的AIGC行业发展态势及布局


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海量数据及多元需求,驱动场景应用多尝试、快迭代,以量变待质变

中国具备海量数据及旺盛的互联网使用需求,驱动AIGC应用场景快速发展。借助网民数量上的优势,及快速提升的移动网民渗透率,在消费端中国的互联网使用量约为美国互联网使用量的两倍。仅2023年上半年,中国移动互联网接入流量已达1423亿GB。中国较美国在数据体量上的优势,未来将持续扩大。同时,中国科技类企业大多在市场敏感度、业务模式灵活性和敏捷性,及消费者端经验与数据积累等方面具有优势,都可作用于商业模式探索、模型的喂养及结论收敛,进一步加速我国垂类领域AIGC应用场景的落地与迭代。

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1.3 AIGC营销理解及服务商赋能场景


对内容生成及数据处理的影响涉及营销科技 (Martech)应用的五类场景

AIGC概念及相关技术尚处探索发展期,目前我国对行业及领域边界的认定相对模糊。基于对已有信息的整理及理解,我们认为本报告在探讨AIGC对营销的作用时,不仅需包含因技术发展对营销内容要素生产实现智能化及自动化产生的影响,同时也应包含对于贯穿营销各环节的数据处理产生的影响。我们将基于MarTech在营销中的五大应用场景展开讨论,范畴涵盖由AIGC相关技术直接及间接作用于内容生产及数据处理等方面为内容&创意、数据&策略、客户&流程管理、广告投放、渠道运营&转化五个营销场景所带来的影响。


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1.4 中国营销数字化市场现状


过半企业已在五大营销场景中完成数字化部署,且未来投入意愿较强

基于艾瑞于2023年12月进行的品牌主调研数据显示,在营销服务商为企业赋能的五大场景中,已有接近半数广告主企业在各场景均实现营销数字化,其中数据管理及策略分析、广告投放两大场景数字化转型实现率更高,分别达68.3%和66.7%。未来短期内,90%广告主企业计划增加对营销数字化的投入,针对营销数据分析及管理、信息收集或翻译等工具性应用和客户管理三个细分应用场景,均有60%广告主企业表示将加大数字化投入以提升效果。

 

 

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AIGC或为广告主企业提供由营销数字化向营销数智化发展的解决方案

广告主企业在营销数字化转型过程中积累了大量业务数据,同时也使与之相关的营销痛点更为凸显。如何便捷高效地获取、分析和管理数据,进而完成基于数据分析及运营的内容生成、决策判断等进阶工作,为企业管理及决策提供价值和支持,成为推动企业亟待由数字化向数智化发展的原动力。AIGC营销为解决相关问题提供了着力点。2023年已有约半数(48%)广告主企业在线上营销活动中应用AIGC技术,其中超九成用于内容及创意场景;另有逾40%在信息收集及翻译、数据分析及管理、用户管理等场景引入AIGC。

 

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1.5 中国AIGC营销服务商市场规模及影响


AIGC逐步渗透全MarTech领域,2025年预计撬动千亿MarTech市场

基于前述对于AIGC营销探讨范畴的界定,受相关技术及概念发展影响的行业内板块不仅限于内容生成领域,更发散延申至与数据相关的多个板块,且随着成熟度提升,相关市场规模存在着指数级增长潜力。因此,我们认为AIGC营销或涉及的市场规模可参考MarTech服务商市场,预计2025年将达到千亿级别。


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AIGC加持企业营销数字化发展,助力我国十万亿级产业数字化规模增长

通常伴随技术革新带来的应用落地及发展会超越目前已知行业范围,如iPhone的出现不仅改变了手机行业,发展后期也对摄影设备、播放设备等领域都产生了较大影响。AIGC正是这样有极大影响潜力的技术,营销数字化的未来发展在AIGC的积极影响下,或可扰动我国十万亿级的产业数字化大市场。随着企业持续增加投入用于自建、采买并应用营销科技相关服务,我国企业在营销数字化方面投入预计到2025年达到近6000亿元,且程度将逐步加深。营销数字化在助力我国产业数字化规模增长(传统产业应用数字技术后因产出增加和效率提升而带来的价值增加)方面所扮演角色愈显重要,企业营销数字化总花费占中国产业数字化规模比重稳步提升。

 

 

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02AIGC在营销领应有的背景及价值


2.1 AIGC营销发展背景及推动因素


网络广告规模逐年增长,为AIGC技术在营销领域的发展提供了肥沃的土壤

2022年受疫情影响,市场经济环境整体呈下行趋势,网络营销市场的广告投放需求疲软,2022年中国网络广告市场规模10065.4亿元,与去年相比同比增长6.8%,增速有所放缓,品牌主对广告投放的效果需求提升。AIGC技术的融入一定程度上提升了智能投放托管、数据实时洞察、及时决策辅助等能力,有效实现了广告营销的精准化和定制化。艾瑞预测,未来三年中国网络广告市场规模仍将呈持续增长趋势,而AIGC技术无论从自动化的内容生产、公私域渠道运营还是投放管理等方面都将会更高效、智能的完成碎片化及繁杂的工作,以技术赋能产和效,提升广告主的广告内容产出质量与投放频次,达成可观的营销效果。

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成熟的基础模型,为预训练大模型的搭建和AIGC的发展奠定了稳固的地基

基础模型为AIGC的发展提供了底层技术基础,同时也成为了自然语言处理领域和计算机视觉领域的核心网络架构。随着算法的不断发展,在核心模型的基础上进一步研发出了如GPT-4、文心一言等升级产品,降低数据获取门槛,推动AIGC技术应用领域的拓展。

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预训练大模型的不断训练和其他技术的发展,支撑了AIGC技术的实际落地

在预训练大模型和其他技术的支持下,AIGC技术可以更精准的识别语言、动作、场景、情感等,在更好的理解样本中所包含的情感的基础上,更加细腻和真实的给予情感交互反馈。同时,在不断地数据抓取过程中,模型产出的合成数据又反哺模型训练,经过持续性训练也为由单模态模型向多模态、跨模态大模型的升级进行了积累。

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产业生态的逐渐完善,将推动AIGC技术不断提升,赋能多样化应用场景

预训练大模型的搭建是AIGC技术应用于实践的关键地基,经过反复训练后的大模型使AIGC技术由理论层落地到实践应用中。垂直领域服务商在云计算的基础上,研发细分领域所需使用的垂类服务模型,将AIGC技术落地到不同行业、不同业务场景的实际应用中。当有了具备不同功能的AIGC产品后,一定程度上刺激了C端的创作意愿,推进了B端的数智化进程。虽然当前市场环境下,用户为AIGC产品的付费意愿还相对较弱,但随着AIGC技术的不断突破和产业生态的愈发成熟,或将带来巨大的消费潜力和发展前景。

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详细内容可下载报告了解

icon艾瑞咨询:2023年中国营销领域AIGC技术应用研究报告.pdf

 


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