數(shù)據(jù)和工具大類提報(bào)數(shù)達(dá)590個(gè)，新增GEO賽道 | 生態(tài)圖賽道解讀②

技術(shù)不斷演進(jìn)，媒體不斷升級(jí)，數(shù)字營(yíng)銷產(chǎn)業(yè)生態(tài)也隨之變化。

七年以來，為了讓生態(tài)圖更能適應(yīng)市場(chǎng)的變化，體現(xiàn)新的趨勢(shì)，同時(shí)也保持每年內(nèi)容上的持續(xù)性，生態(tài)圖組委會(huì)每年會(huì)對(duì)賽道的設(shè)置，開展專家研論會(huì)，并收集提報(bào)公司的建議，最終確認(rèn)需要調(diào)整、增加、變化的賽道名稱。

中國(guó)數(shù)字營(yíng)銷生態(tài)圖設(shè)置了“服務(wù)和管理、數(shù)據(jù)和工具、觸點(diǎn)和內(nèi)容”三大版塊。

數(shù)據(jù)和工具賽道2025年整體提報(bào)數(shù)量590個(gè)，相比2024年的513個(gè)增長(zhǎng)了15%，是三個(gè)一級(jí)大類中增幅最高的。

在二級(jí)賽道的設(shè)置上，主要變化是，把“AI營(yíng)銷”這個(gè)含義廣泛的賽道，更名為更清晰的“AI應(yīng)用”。并增加了獨(dú)立的AI技術(shù)。以區(qū)分市場(chǎng)中的技術(shù)供應(yīng)商和應(yīng)用供應(yīng)商。更名后的AI應(yīng)用，根據(jù)新趨勢(shì)，增補(bǔ)了“生成式引擎營(yíng)銷GEO”、“AI內(nèi)容測(cè)評(píng)”兩個(gè)新三級(jí)賽道。

原有的AI洞察，更名為AI洞察與分析。新增的AI技術(shù)賽道中，包括智能體，數(shù)字人（從元宇宙賽道調(diào)整），知識(shí)庫(kù)和RAG，工作流，合成數(shù)據(jù)，算力平臺(tái)，數(shù)據(jù)標(biāo)注。

從提報(bào)數(shù)量來看，AI賽道仍為大熱，AI應(yīng)用302個(gè)是本大類所有二級(jí)賽道中最多數(shù)量的。其它賽道如“第一，二，三方業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)安全”的提報(bào)數(shù)量都為同比下降，說明在數(shù)字營(yíng)銷市場(chǎng)中的各種數(shù)據(jù)和工具的服務(wù)商，都在向AI的領(lǐng)域集中和融合。

焦點(diǎn)賽道趨勢(shì)解讀lAI技術(shù)：從全球爆發(fā)到中國(guó)崛起

2025年的人工智能依然是營(yíng)銷技術(shù)領(lǐng)域最耀眼的焦點(diǎn)。2023年ChatGPT的全球引爆只是一個(gè)開端。兩年多過去，站在2025年的節(jié)點(diǎn)回望，無(wú)論是投資市場(chǎng)、用戶增長(zhǎng)、行業(yè)應(yīng)用還是產(chǎn)業(yè)生態(tài)和政策監(jiān)管，各方面表現(xiàn)都驗(yàn)證了AI已從技術(shù)概念全面邁向產(chǎn)業(yè)化落地。

l全球AI發(fā)展態(tài)勢(shì)強(qiáng)勁

資本市場(chǎng)對(duì)AI的投入熱情持續(xù)高漲。IDC報(bào)告顯示，2024年全球AI總投資規(guī)模達(dá)3158億美元，預(yù)計(jì)2028年將增至8159億美元，五年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)32.9%。中國(guó)市場(chǎng)的增長(zhǎng)更為迅猛，同期復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)35.2%，預(yù)計(jì)2028年投資規(guī)模將突破1000億美元。2024年，AI初創(chuàng)企業(yè)融資額達(dá)1100億美元，較上年增長(zhǎng)62%，創(chuàng)下歷史新高。

用戶規(guī)模方面，全球AI用戶數(shù)量和使用時(shí)長(zhǎng)仍在高速增長(zhǎng)。ChatGPT的用戶量和訂閱人數(shù)在2024-2025年間快速攀升，其App每日使用時(shí)長(zhǎng)在近二十個(gè)月內(nèi)增長(zhǎng)超過200%。中國(guó)市場(chǎng)中，DeepSeek、元包、豆包、KIMI、文心一言等應(yīng)用的推廣帶動(dòng)AI原生App月活用戶突破2.7億。無(wú)論全球還是中國(guó)，AI用戶量遠(yuǎn)未達(dá)天花板，增長(zhǎng)空間依然巨大。

lAI能力實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍

大模型的綜合能力在2025年實(shí)現(xiàn)了顯著提升。以高考成績(jī)?yōu)槔髁鞔竽Ｐ驮?025年6月的測(cè)試中表現(xiàn)驚艷，文科總分從495分躍升至645分，理科總分從418分提升到619分，達(dá)到頂尖高校錄取水平。這一年間，AI完成了從“初級(jí)大學(xué)生”到“985學(xué)霸”的跨越。

能力進(jìn)步的背后是大模型深度思考能力和多模態(tài)能力的全面提升。數(shù)學(xué)成績(jī)的進(jìn)步尤為突出，從去年的平均47分飆升至138分，顯示其邏輯推理能力大幅增強(qiáng)。同時(shí)，隨著多模態(tài)能力的發(fā)展，大模型在物理、化學(xué)、生物等傳統(tǒng)弱項(xiàng)上也取得長(zhǎng)足進(jìn)步，成功彌補(bǔ)了圖像識(shí)別和理解方面的短板。

更令人驚嘆的是，AI正從“學(xué)習(xí)人類”向“模擬人類”進(jìn)化。斯坦福大學(xué)與Google DeepMind的研究顯示，AI對(duì)人類行為的模擬準(zhǔn)確率高達(dá)85%，在社會(huì)科學(xué)實(shí)驗(yàn)中與人類表現(xiàn)的相關(guān)系數(shù)達(dá)0.98。這意味著AI可以高度真實(shí)地模擬不同背景的人類個(gè)體，為市場(chǎng)調(diào)研、用戶洞察等任務(wù)提供全新解決方案。

l中國(guó)力量改寫全球格局

2025年，中國(guó)AI企業(yè)的突破性進(jìn)展改寫了全球技術(shù)格局。1月，深度求索(DeepSeek)完全開源旗艦大模型R1，以“技術(shù)平權(quán)”為理念引發(fā)全球關(guān)注。96小時(shí)內(nèi)登頂Arena全球榜單第三，創(chuàng)下GitHub中文開源項(xiàng)目歷史紀(jì)錄。DeepSeek以僅557.6萬(wàn)美元的訓(xùn)練成本（行業(yè)平均的5%）實(shí)現(xiàn)了卓越性能，其API成本僅為GPT-4o的1/50，展現(xiàn)了驚人的成本效益。

宇樹科技則將具身智能與中國(guó)制造完美結(jié)合。2025年春晚上，16臺(tái)Unitree H1人形機(jī)器人組成的“秧Bot”方陣驚艷全場(chǎng)。該公司憑借全棧自研的“靈樞”動(dòng)力關(guān)節(jié)模組和UnifoLM機(jī)器人大模型，在2024年占據(jù)全球四足機(jī)器人市場(chǎng)69.75%的份額。其推出的全球首款具備自我學(xué)習(xí)能力的雙足商用機(jī)器人G1，定價(jià)9.9萬(wàn)元且銷量已破千臺(tái)，展示了中國(guó)制造的精密工藝與AI技術(shù)的深度融合。

3月，中國(guó)AI初創(chuàng)公司Monica團(tuán)隊(duì)推出全球首款通用型AI代理MANUS，創(chuàng)新性地采用Multiple Agent System架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了從任務(wù)理解到成果交付的完整閉環(huán)。

盡管后續(xù)面臨用戶流失等挑戰(zhàn)，但其推動(dòng)的“工具鏈整合>模型性能”新競(jìng)爭(zhēng)邏輯，標(biāo)志著AI應(yīng)用進(jìn)入新階段。

這些中國(guó)企業(yè)的崛起打破了美國(guó)的技術(shù)壟斷。斯坦福大學(xué)評(píng)估顯示，中美AI模型性能差距已大幅縮小。同時(shí)，中國(guó)消費(fèi)者對(duì)AI產(chǎn)品持更積極態(tài)度，為本土企業(yè)提供了廣闊的發(fā)展空間。

l挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)之道

AI的快速發(fā)展也帶來了新的挑戰(zhàn)。AI幻覺成為企業(yè)應(yīng)用面臨的首要問題。清華大學(xué)研究顯示，多個(gè)熱門大模型的幻覺率超過20%，在營(yíng)銷環(huán)境中可能造成嚴(yán)重的信息污染和決策錯(cuò)誤。

應(yīng)對(duì)AI幻覺需要多方共同努力。大模型企業(yè)需研發(fā)新的訓(xùn)練機(jī)制，幫助模型鑒別優(yōu)質(zhì)信息源；消費(fèi)者需要接受AI知識(shí)普及，提高信息識(shí)別能力；企業(yè)則應(yīng)采購(gòu)專業(yè)垂直模型或開發(fā)自有模型，通過RAG技術(shù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量管控和審核機(jī)制確保輸出可靠性。

另一個(gè)挑戰(zhàn)是AI在專業(yè)場(chǎng)景的應(yīng)用效果不及預(yù)期。資深專業(yè)人士常感覺AI在其熟悉領(lǐng)域表現(xiàn)欠佳，這源于企業(yè)特有的“上下文信息”與通用大模型間的脫節(jié)。解決方案是構(gòu)建企業(yè)級(jí)專業(yè)智能體，整合內(nèi)部數(shù)據(jù)源、外部專業(yè)數(shù)據(jù)源與大模型能力，實(shí)現(xiàn)信息聯(lián)動(dòng)。

面對(duì)AI驅(qū)動(dòng)的營(yíng)銷新時(shí)代，企業(yè)組織架構(gòu)面臨重構(gòu)。現(xiàn)有的營(yíng)銷組織基于數(shù)字營(yíng)銷時(shí)代的生產(chǎn)關(guān)系建立，而AI作為強(qiáng)大新要素，必將改變營(yíng)銷生產(chǎn)力并重構(gòu)生產(chǎn)關(guān)系。

這一變革過程中，平臺(tái)設(shè)計(jì)師、研究洞察、軟件工程師等多個(gè)崗位將受到?jīng)_擊。管理者與員工共同的困惑是：5-10年后的營(yíng)銷會(huì)變成什么樣子？答案雖不確定，但可以肯定的是，數(shù)字營(yíng)銷的舊組織形態(tài)必將被打破。

建立“AI時(shí)代的領(lǐng)導(dǎo)力”成為當(dāng)務(wù)之急。高層和中層需要關(guān)注如何構(gòu)建和管理“人+AI的新型團(tuán)隊(duì)”，基層人員則需學(xué)習(xí)“如何帶領(lǐng)不同的AI高效完成工作”。

企業(yè)管理者必須明確，AI營(yíng)銷大勢(shì)不可逆轉(zhuǎn)，組織變革不可避免。AI不會(huì)替代能領(lǐng)導(dǎo)它、協(xié)作它的人，但會(huì)清除阻礙它的人。

在新的營(yíng)銷組織中，要求管理者將經(jīng)典領(lǐng)導(dǎo)力理論放在AI新環(huán)境下重新思考，構(gòu)建適應(yīng)時(shí)代的“新AI領(lǐng)導(dǎo)力”標(biāo)準(zhǔn)。

2025年的AI技術(shù)發(fā)展呈現(xiàn)出全球化、實(shí)用化的鮮明特征。從資本投入到用戶增長(zhǎng)，從技術(shù)突破到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，AI正以前所未有的速度重塑各行各業(yè)。

中國(guó)力量的崛起為全球技術(shù)格局注入新活力，而挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存的時(shí)代背景下，擁抱變革、構(gòu)建新型領(lǐng)導(dǎo)力將成為制勝關(guān)鍵。人工智能不再只是技術(shù)概念，而是驅(qū)動(dòng)未來發(fā)展的核心引擎，其演進(jìn)之路才剛剛開始。

lAI應(yīng)用：從AIGC到AIGD，AI應(yīng)用從供給拓展到?jīng)Q策

AI營(yíng)銷賽道2025年改名為AI應(yīng)用，提報(bào)數(shù)量增長(zhǎng)了102，是增長(zhǎng)數(shù)量最大的二級(jí)賽道，充份說明了AI應(yīng)用的火爆程度。

從數(shù)據(jù)來看，AI內(nèi)容生成，AI大模型工具，AI洞察與分析，AI內(nèi)容拍攝與制作的提報(bào)企業(yè)數(shù)量都超過30家，值得關(guān)注的是生成式引擎優(yōu)化GEO，和AI內(nèi)容測(cè)評(píng)兩個(gè)新增賽道。

lAI應(yīng)用的進(jìn)一步深化：AIGC到AIGD，從生成到?jīng)Q策

AI內(nèi)容生成是AI應(yīng)用中提報(bào)數(shù)量最多的三級(jí)賽道，AIGC一詞也早已深入人心。AI在營(yíng)銷行業(yè)廣泛應(yīng)用后，營(yíng)銷生產(chǎn)力大幅提升，AI支持的創(chuàng)意、內(nèi)容、方案、創(chuàng)新數(shù)量巨大且依托的是效率工具。當(dāng)效率不再成為障礙，意味著供給量巨大時(shí)，如何決策成為企業(yè)新的挑戰(zhàn)，企業(yè)必須構(gòu)建營(yíng)銷決策體系。

營(yíng)銷決策是把經(jīng)典營(yíng)銷方法理論，與新AI技術(shù)工具融合的過程，包括經(jīng)典方法（AI決策可匹配的思維鏈），提升決策的效率工具（或智能體），以及驗(yàn)證方法（如從大量?jī)?nèi)容供給中選擇出最優(yōu)解）。

明略科技集團(tuán)與復(fù)旦大學(xué)聯(lián)合出品的《2025生成式營(yíng)銷產(chǎn)業(yè)報(bào)告，AIGC-AIGD》報(bào)告中，對(duì)AIGD進(jìn)行了定義：AIGD（AI-Generated Decision） ，即AI生成決策，指將經(jīng)典營(yíng)銷方法（思維鏈）及理論與新AI技術(shù)工具融合，從大量營(yíng)銷供給（如產(chǎn)品、內(nèi)容或其組合）中選擇最優(yōu)解，并基于AI虛擬樣本進(jìn)行實(shí)時(shí)智能仿真模擬來提升決策效率和效果的過程。

當(dāng)前，AIGC不僅存在于營(yíng)銷業(yè)務(wù)流中，用AI進(jìn)行策略決策，也存在消費(fèi)者端的決策中，并由于消費(fèi)者使用AI決策的普及，衍生了GEO的新概念和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

l媒體AI化和消費(fèi)者AI決策，帶動(dòng)GEO發(fā)展

以往企業(yè)營(yíng)銷的對(duì)像是消費(fèi)者，而隨著媒介生態(tài)中“AI濃度”的提升，消費(fèi)者購(gòu)買決策越來越多受到AI影響，營(yíng)銷對(duì)像也開始發(fā)生變化。媒介生態(tài)AI化驅(qū)動(dòng)消費(fèi)者決策權(quán)向AI轉(zhuǎn)移

AI帶來最直接的媒介變化是搜索生態(tài)，零點(diǎn)擊搜索正成為新的用戶搜索習(xí)慣。以百度為例，在原有的鏈接搜索結(jié)果展示上方，出現(xiàn)的是百度AI+的綜合搜索結(jié)果，此結(jié)果不僅包含核心搜索詞，還增加了對(duì)“意圖理解”的額外內(nèi)容，提供給用戶全面的回答。

試問，這樣的界面下，還有人會(huì)去主動(dòng)點(diǎn)擊搜索出來的其他內(nèi)容呢？有研究預(yù)測(cè)，2024年，美國(guó)和歐洲市場(chǎng)的谷歌搜索中，將有近60%的用戶搜索后不再進(jìn)一步點(diǎn)擊網(wǎng)站，原因是AI的Overview功能可直接抓取網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容，給出提煉后的答案。因?yàn)檫@種轉(zhuǎn)變，可以預(yù)判，搜索引擎自身以及相關(guān)從業(yè)者的生意將下降60%甚至更多。一類新的優(yōu)化策略也因此被越來越多的提及——生成式引擎優(yōu)化（GEO）。

作為針對(duì)生成式AI搜索引擎的搜索優(yōu)化策略，GEO正在改變傳統(tǒng)SEO的商業(yè)模式，它的目的，是通過優(yōu)化網(wǎng)頁(yè)內(nèi)內(nèi)容的結(jié)構(gòu)、語(yǔ)義邏輯與數(shù)據(jù)可信度等，使AI算法能識(shí)別和理解內(nèi)容邏輯，從而提高網(wǎng)站或發(fā)布內(nèi)容被生成式AI引擎引用并推薦的概率?。

隨著AI接管搜索，媒體內(nèi)容的呈現(xiàn)方式，也從競(jìng)價(jià)展示或按熱度推薦，轉(zhuǎn)變?yōu)椤盁o(wú)排名綜合索引”，這對(duì)平臺(tái)、內(nèi)容創(chuàng)作者和企業(yè)營(yíng)銷都提出了新挑戰(zhàn)。

圖表：搜索引擎與生成引擎對(duì)比（來源：《GEO: Generative Engine Optimization》）

媒體基于AI的問答邏輯，按照“無(wú)排名內(nèi)容改寫（而非羅列）”方式呈現(xiàn)內(nèi)容，改變包括：

內(nèi)容綜合：AI模型將基于推理，重新組織語(yǔ)言輸出整體內(nèi)容。

內(nèi)容改寫：AI會(huì)重新改寫抓取或?qū)W習(xí)的內(nèi)容，標(biāo)題、摘要變的不可控。

沒有排名：所有的來源都會(huì)通過索引的方式呈現(xiàn)（但你會(huì)去查看索引嗎？）

沒有廣告位：媒體廣告位數(shù)量將大幅降低，目前（2025年中）尚無(wú)插入廣告的合適位置。

在新的“無(wú)排名內(nèi)容改寫”模式下，消費(fèi)者閱讀和決策的速度大幅加速，將決策思考過程外包給媒介（AI工具）。對(duì)于媒體以及企業(yè)營(yíng)銷部門而言，這是一個(gè)雙刃劍，一方面：媒體+AI可能有更強(qiáng)的影響力。另一方面，因?yàn)闆Q策加速，如何開發(fā)可售賣的廣告位、如何測(cè)量品牌內(nèi)容對(duì)于AI大模型的可見性，以及如何提升可見性成為亟待解決的難題。

分析AI媒介環(huán)境和消費(fèi)者決策的影響后，我們看到AI時(shí)代最大挑戰(zhàn)不僅是SEO（搜索引擎優(yōu)化SearchEngine Optimization）簡(jiǎn)單改名為GEO（生成式引擎優(yōu)化Generative Engine Optimization），而是正確認(rèn)識(shí)到AI對(duì)消費(fèi)者的改變，對(duì)媒體的改變，AI已經(jīng)成為消費(fèi)者使用媒體，獲得品牌信息最重要的工具之一，未來的品牌要影響消費(fèi)者，就要先從影響AI開始。對(duì)AI的營(yíng)銷（Marketing To AI）至關(guān)重要。

對(duì)于企業(yè)來說，AI認(rèn)知的機(jī)遇和挑戰(zhàn)并存。機(jī)遇在于，對(duì)于AI這個(gè)新觸點(diǎn)，每個(gè)品牌都站在同樣的起跑線上。挑戰(zhàn)在于，當(dāng)下AI并非付費(fèi)高就能直接獲得排名提升或改變推薦，AI最終給消費(fèi)者程度的結(jié)果，是基于訓(xùn)練語(yǔ)料的知識(shí)積累，聯(lián)網(wǎng)搜索的信息引用，對(duì)消費(fèi)者問題的意圖判斷，和推理模型的底層邏輯多方作用而來，傳統(tǒng)模式的SEO經(jīng)驗(yàn)并不能簡(jiǎn)單復(fù)制，如何做AI認(rèn)知的營(yíng)銷，每個(gè)品牌都需要重新探索。

對(duì)AI進(jìn)行營(yíng)銷，GEO需要研究的問題包括：AI如何與人類互動(dòng)？AI的認(rèn)知風(fēng)格是什么（它喜歡什么樣的內(nèi)容）？AI的信息來源有哪些？

基于對(duì)生成式AI的研究總結(jié)出以下結(jié)論：人類消費(fèi)者和AI喜好的認(rèn)知風(fēng)格存在較大的差異，人類消費(fèi)者則喜歡個(gè)體的、相關(guān)的、情緒化的、有趣的、社交媒體平臺(tái)的內(nèi)容。

而AI則是一個(gè)理工男，喜歡權(quán)威的、客觀的、理性的、新穎的、文本的內(nèi)容。營(yíng)銷人員需要學(xué)習(xí)以與理工男對(duì)話的方式，策劃并生成對(duì)AI友好的內(nèi)容。

企業(yè)的AI認(rèn)知優(yōu)化不只是GEO一個(gè)動(dòng)作，而是持續(xù)的過程，客觀的評(píng)估是基礎(chǔ)，根據(jù)評(píng)估表現(xiàn)，制定優(yōu)化策略，再根據(jù)AI的信息源和內(nèi)容特征進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化后再評(píng)估效果。這一過程中，不同參與方的角色不同：

品牌方：依據(jù)品牌定位和競(jìng)爭(zhēng)策略，確定優(yōu)化目標(biāo)和方向，提供品牌內(nèi)容為優(yōu)化物料的基礎(chǔ)。

第三方：客觀中立，提供評(píng)估產(chǎn)品、持續(xù)監(jiān)測(cè)，支持品牌方設(shè)定KPI和執(zhí)行方優(yōu)化策略

優(yōu)化執(zhí)行方：根據(jù)現(xiàn)狀評(píng)估和目標(biāo)KPI，完成內(nèi)容生產(chǎn)，匹配目標(biāo)模型的信源研究進(jìn)行媒體發(fā)布。

圖：企業(yè)AI認(rèn)知與優(yōu)化的工作流

任何營(yíng)銷新行動(dòng)的基礎(chǔ)是科學(xué)的測(cè)量體系，為幫助品牌了解自己在AI中的“被認(rèn)知”“被推薦”程度，明略科技構(gòu)建了一套科學(xué)全面的針對(duì)AI評(píng)估品牌認(rèn)知和推薦程度的方法和標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)，并從2025年4月開始按行業(yè)發(fā)布“品牌AI認(rèn)知榜單”。為營(yíng)銷行業(yè)提供“AI認(rèn)知表現(xiàn)評(píng)估”的標(biāo)準(zhǔn)尺子。

圖：明略科技2025年 品牌AI認(rèn)知榜

l營(yíng)銷的AI決策，從海量生產(chǎn)到測(cè)評(píng)決策的內(nèi)容閉環(huán)

AI支持決策的另一個(gè)表現(xiàn)是中營(yíng)銷中，實(shí)現(xiàn)了生成到評(píng)估的閉環(huán)，我們知道，多模態(tài)內(nèi)容的發(fā)展標(biāo)志著品牌與消費(fèi)者的交互從單一感知向多元化感官體驗(yàn)轉(zhuǎn)變。

人工智能已經(jīng)成為藝術(shù)家、設(shè)計(jì)師、作家和創(chuàng)意工作者的強(qiáng)大伙伴，AI生成的能力不僅極大地?cái)U(kuò)展創(chuàng)意范疇，還向前衍生到內(nèi)容的洞察助力內(nèi)容策略，向后衍生到內(nèi)容測(cè)評(píng)以評(píng)估質(zhì)量。

如下圖所示，在AI支持下，營(yíng)銷內(nèi)容已經(jīng)突破了時(shí)間，數(shù)量，成本的限制，生產(chǎn)力獲得巨大提升，原有工作流程也在新技術(shù)下升級(jí)重構(gòu)為人智協(xié)作的新范式，形成了全鏈的智能閉環(huán)。

圖：人與AI協(xié)作的內(nèi)容工作新范式

中國(guó)市場(chǎng)涌現(xiàn)出許多支持營(yíng)銷內(nèi)容洞察與生成的工具產(chǎn)品，明略科技集團(tuán)在2025年發(fā)布了幫助廣告主快速?gòu)?fù)制爆款短視頻素材的生產(chǎn)系統(tǒng)“妙啊”，針對(duì)內(nèi)容電商的場(chǎng)景痛點(diǎn)，提供優(yōu)質(zhì)高效的素材支持。

在內(nèi)容電商的日常運(yùn)營(yíng)中，素材創(chuàng)意枯竭、制作腳本及素材耗人耗時(shí)、品牌內(nèi)容資產(chǎn)浪費(fèi)是普遍性痛點(diǎn)。短視頻平臺(tái)投流需要持續(xù)產(chǎn)出?量素材用于測(cè)試跑量，依賴人工完成難免會(huì)陷?創(chuàng)意枯竭狀態(tài)，導(dǎo)致內(nèi)容效果下滑。

一旦發(fā)現(xiàn)爆款內(nèi)容，需對(duì)可復(fù)用的?法論進(jìn)?沉淀、裂變，這個(gè)過程依賴專業(yè)編導(dǎo)、拍攝、剪輯，人?成為瓶頸。

品牌方的歷史素材利用率低，企業(yè)往往需要重復(fù)拍攝類似場(chǎng)景，導(dǎo)致資源浪費(fèi)，無(wú)法形成有效的內(nèi)容資產(chǎn)積累。這些都是企業(yè)的內(nèi)容痛點(diǎn)。

妙啊AI系統(tǒng)，從找靈感到生成海量爆款素材，全部一站式完成。爆款分析模塊中提供每天內(nèi)容電商跑量指標(biāo)最好的數(shù)千條商品素材，分門別類讓用戶快速查看獲得靈感。以AI技術(shù)針對(duì)每條素材進(jìn)行多模態(tài)解析，自動(dòng)拆解畫面、文案、素材結(jié)構(gòu)，提煉可復(fù)用的爆款內(nèi)容框架，由AI根據(jù)產(chǎn)品關(guān)鍵信息，結(jié)合爆款內(nèi)容框架生成腳本，速度快，質(zhì)量高。

之后系統(tǒng)通過分析腳本內(nèi)容，從素材庫(kù)中匹配最合適的素材鏡頭，自動(dòng)拼接組合形成初步視頻框架，對(duì)于素材庫(kù)中不存在的鏡頭素材，隨時(shí)調(diào)用AI生成填補(bǔ)空缺，確保視頻連貫完整，還支持自動(dòng)生成配音和字幕，支持多種語(yǔ)音風(fēng)格，用戶只需簡(jiǎn)單調(diào)整即可完成最終成片。

圖：明略科技“妙啊”爆款素材生成系統(tǒng)界面

當(dāng)內(nèi)容生產(chǎn)力因AI而爆發(fā)，品牌可以輕易生成海量?jī)?nèi)容，同時(shí)要管理好無(wú)數(shù)觸點(diǎn)和來源的內(nèi)容，此時(shí)，內(nèi)容質(zhì)量評(píng)估、好內(nèi)容篩選成為新的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力要求。

人工智能技術(shù)為“什么是好廣告創(chuàng)意”這一問題提供了新的解決方案。是否能讓AI模擬消費(fèi)者完成內(nèi)容測(cè)評(píng)的任務(wù)呢？明略科技在這方向做出了引領(lǐng)性的探索，2025年，基于神經(jīng)科學(xué)與AI深度融合，明略推出廣告創(chuàng)意智能評(píng)估系統(tǒng)AdEff（Advertising Effectiveness evaluation system，以下簡(jiǎn)稱AdEff）。

AdEff依托于明略自研超圖多模態(tài)大語(yǔ)言模型（HMLLM），整合腦電（受眾的情緒波動(dòng)與認(rèn)知激活程度）、眼動(dòng)信號(hào)（受眾的注意力集中程度）、眼動(dòng)熱點(diǎn)圖（視覺焦點(diǎn)分布）等多種非標(biāo)模態(tài)，構(gòu)建了全新的多模態(tài)大語(yǔ)言模型范式，彌合了豐富模態(tài)間的語(yǔ)義差距，增強(qiáng)了其邏輯推理和語(yǔ)義分析的能力，在機(jī)器理解和模擬人類主觀感受的研究方向，邁出了重要一步。讓企業(yè)能夠以實(shí)驗(yàn)室級(jí)的精度和互聯(lián)網(wǎng)級(jí)的速度，完成創(chuàng)意的全維度診斷與優(yōu)化。

Adeff的核心能力包括全維度創(chuàng)意解碼、智能診斷體系和決策體系賦能。

全維度創(chuàng)意解碼通過AI技術(shù)模擬消費(fèi)者神經(jīng)認(rèn)知機(jī)制，實(shí)現(xiàn)每秒級(jí)的創(chuàng)意效果監(jiān)測(cè)。精準(zhǔn)識(shí)別每一幀畫面的視覺吸引力峰值與流失點(diǎn)，通過仿生腦電信號(hào)分析，量化廣告引發(fā)的正向情緒強(qiáng)度及波動(dòng)曲線，評(píng)估監(jiān)測(cè)關(guān)鍵賣點(diǎn)的即時(shí)解碼效率與認(rèn)知加工效果。

智能診斷體系是指系統(tǒng)自動(dòng)生成具備實(shí)操價(jià)值的深度分析，包括創(chuàng)意分秒級(jí)的主觀反應(yīng)——注意指數(shù)、情緒指數(shù)和認(rèn)知指數(shù)，以及關(guān)鍵關(guān)鍵時(shí)刻診斷——黃金3秒、信息時(shí)刻、品牌時(shí)刻、興趣時(shí)刻、結(jié)尾3秒等時(shí)刻，綜合以上指標(biāo)進(jìn)行跨維度關(guān)聯(lián)，最終形成廣告效果指數(shù)。

廣告效果指數(shù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中的基準(zhǔn)值作對(duì)比，反應(yīng)測(cè)試的創(chuàng)意在數(shù)據(jù)庫(kù)中所處的位置。在智能分析階段，結(jié)合各維度指標(biāo)分析視覺符號(hào)、文案節(jié)奏、場(chǎng)景切換與認(rèn)知效率的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)，進(jìn)而生成可落地方案。

決策體系賦能是指相比傳統(tǒng)方式具備顯著效率優(yōu)勢(shì)，15分鐘完成全流程分析，預(yù)測(cè)結(jié)果與真人測(cè)試結(jié)果相關(guān)性達(dá)0.89，支持未完成版本的"預(yù)檢"優(yōu)化，顯著降低試錯(cuò)成本。

圖：明略科技AdEff 內(nèi)容測(cè)試結(jié)果與真人樣驗(yàn)證一致性

AI主導(dǎo)的內(nèi)容測(cè)評(píng)與傳統(tǒng)廣告或創(chuàng)意測(cè)試相比優(yōu)勢(shì)非常顯著：時(shí)間短、費(fèi)用少、數(shù)據(jù)顆粒度細(xì)、偏差小、靈活性高、反饋維度多、自動(dòng)化報(bào)告等等。

廣告主和品牌方已經(jīng)開始把此類工具應(yīng)用于內(nèi)容實(shí)時(shí)優(yōu)化、內(nèi)容策略沉淀和內(nèi)容資產(chǎn)管控等場(chǎng)景中，在AIGC之后，讓AIGD內(nèi)容決策成為可能。

◎ 責(zé)編：劉照龍、主編：楊猛。

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