【亿邦原创】日前,由SparkXGlobal&Xmars主办的第二届出海AI营销生产力峰会在深圳落幕。SparkXGlobal联合创始人Tony Wang发表了题为《人+AI如何碰撞出增长新火花》的演讲。
他指出,全球范围内使用的与Martech相关的AI工具已经达到14000个以上,相比2023年上升28%;其中,生成式AI在市场营销领域的使用度最高,达到了34%。数据显示,有78%的营销人员表示,在未来的3年内有1/4的任务可以交给AI去做,并且可以做得更高效。“在使用AI营销工具过程中,我们看到两个大的数字:首先,88%的营销人员表示他们会加大力度使用AI工具。其次,有62%的营销人员表示,在当前使用AI工具仍然需要人的介入。”
他表示,目前,AI在数字营销领域有六大应用:超级个性化、预测分析、广告实时优化和投放、多渠道营销、情感分析反馈、创意内容生成。但在使用过程中,用户经常出现犹豫不决的情况,缺乏对AI的信任,数据安全问题也亟待解决,在他看来,人机协同是解决这一问题的关键,并将其称之为"AI Copilot"——一种AI与人共同工作、相互促进的合作模式。
会上,Tony从特斯拉全自动驾驶系统FSD和 Xmars AI Copilot两个实际案例出发,详细介绍了人机协同的价值,以及能够产生的作用。他强调说,只有在人机达到高效协同的状态下,效率和创造力才会被无限释放。
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此次峰会以“智启无界 · 向实生长”-AI Powering Tomorrow为主题,聚焦AI在全球营销生态的落地应用,通过前沿趋势洞察、全球AI营销大咖和出海行业专家的观点交锋、中美不同品牌的AI实践经验和案例分享等多维度内容,以期提供最前沿趋势洞察与最落地的应用实践。
(温馨提示:本文为速记初审稿,在不影响原意的基础上,由亿邦动力编辑整理,或存疏漏,敬请见谅。)
以下为演讲实录:
大家好,我是Tony。时间过得很快,相信有很多朋友在去年的这个时候也来到了我们的第一届AI营销生产力峰会,去年我们分享很多观点都是围绕AI讲如何应用到我们的工作和营销中,我们也花了很长时间讨论,人真的会被AI替代嘛?
这一年,我们看到AI已经在各个场景中落地。因此,今天我将与大家分享过去一年中,我们与众多客户和品牌合作的深刻体会——"人+AI"的协同进化。我们见证了人与AI的完美融合,不是取代,而是互补。在这一过程中,我们发现,人与机器的结合能够实现更高效的工作成果,并且「人与AI」协同的过程还在不断地释放更多可能性。
01 AI还是高不可攀的奢侈品么
目前,全球范围内Martech相关的AI工具数量已达到14000个,涵盖了从营销到公关、内容创作、图像生成、广告优化、自动化数据报告等多个领域。与2023年相比,这一数字增长了28%,不难发现AI工具在提高工作效率和实现自动化方面的潜力。
当然,与此同时AI的使用成本也在显著下降。正如二三十年前手机、互联网和电脑的普及一样,刚问世时成本很高,但在快速普及的阶段,成本逐渐下降。可以看到,AI技术的普及同样伴随着成本的降低,且AI的速度更快,普及范围更广,成本也大大降低。
英伟达的数据显示,他们用于生成每一个算力、完成每一个AI任务的成本已经从15美元降至7.5美元,降幅达到50%,而算力也在不断地增强。我想告诉大家的一点是,AI不再是高不可攀的奢侈品,而是可以被广泛采用的工具。我们要做的,就是找到合适的工具和产品,正式地进入使用AI和拥抱AI的阶段。
根据麦肯锡的最新报告,过去一年中,全球企业使用AI的比例已从55%上升至72%,且这些企业中,50%的企业至少在两个业务模块上应到了AI。
而聚焦到Martech生态,生成式AI在市场营销领域的使用度最高,达到34%。其中16%的企业在营销和销售中使用生成式AI来支持内容策略,10% 来支持个性化营销。
今天来参会的很多嘉宾都是营销人,可能涉及到亚马逊、沃尔玛、独立站等各种各样的平台,也会涉及到谷歌、Meta、TikTok等等。数据显示,有78%的营销人员表示,在未来的3年内有1/4的任务可以交给AI去做,并且可以做得更高效。在使用AI过程中,我们看到两个大的数字:首先,88%的营销人员表示他们会加大力度使用AI,使用更多的AI工具。其次,有62%的营销人员表示,在当前使用一个AI工具仍然需要人工介入。
那么,我相信在座的各位在日常工作中或多或少都与AI有一些接触。人和机器到底该怎样结合,这是一个比较有意思的话题。从我们每天使用的体验来看,尽管将任务完全交给AI还有一定的距离,但只要人能够进行适当的干预和监控,“人+AI”的组合便能发挥出巨大的潜力。
02 AI在营销领域的六大应用方向
看完这些数据,我个人很明显地一个想法和感受是,随着越来越多的高效工具进入电商营销领域,它们正在重塑我们作为营销人员处理日常工作的方式,也将促使我们重新思考如何在AI的辅助下,更智能、更高效地完成营销任务。
今天,我想分享AI在数字营销中应用最多的六个关键领域:
1、 超级个性化:AI结合品牌数据,可以实现高度定制化的算法和策略,为客户提供独一无二的体验;
2、 预测分析:利用大数据分析,预测市场趋势和产品表现,为决策提供数据支持;
3、 广告实时优化与投放:以前需要人工和手动进行,现在AI自动化地进行数据采集和分析,优化广告投放效果,大大地节省时间;
4、 多渠道营销:探索如何将不同渠道和平台的数据和流程整合,实现自动化的数据处理和执行。比如,我们在同时布局亚马逊河独立站,如何实现更好的联动和数据打通;
5、 情感分析反馈:通过AI分析消费者的情感反馈,更深入地理解客户需求和偏好;
6、 创意内容生成:AI在日常工作中帮助生成创意内容,提高内容生产的效率和质量。
过去一年,我们与国内外众多品牌合作,将这些目标付诸实践。然而,在使用AI的过程中,我们常面临犹豫和不确定性的情况。这些犹豫往往源于:对AI使用的认知和培训不足;缺乏明确的AI应用策略,不确定是全面采用AI还是仅在特定模块或任务中使用;对AI的信任度不足,以及对数据安全问题的担忧;
面对这些挑战,许多企业正积极寻求解决方案。核心在于实现人机协同,我们称之为"AI Copilot" —— 一种AI与人共同工作、相互促进的合作模式。
03 人机协同:探索AI Copilot在数字营销中的实践
毫无疑问,我们正在进入一个全新的“人机时代”,我们坚信,在这个时代AI是我们的协同助手,不仅仅是针对每个个体,也针对每个场景、每个产品等等。在这一模式下,有些关键方面还是需要人工干预:
1、策略制定:人类负责制定策略,AI则根据这些策略执行任务。
2、数据解读:AI汇总和分析大量数据,并通过不同的算法告诉我们趋势和预测,我们需要基于这些信息做出商业上的决策。
3、创意与技术的融合:在创意内容生成方面,虽然AI能够自动产生和优化广告内容,但创意的初步概念和情感触点的设定往往需要人类的直觉和经验。这种融合确保了内容既有创意性也具有针对性。
4、技术监督与优化:虽然AI系统在执行任务时相对独立,但它们仍需人类进行监督和维护。人类专家负责监控AI系统的表现,确保其按照既定目标和道德标准运行,并根据需要进行调整。
接下来,我将分享两个实际案例,以展示人机协同的实际效果。
案例一:特斯拉的全自动驾驶系统FSD(Full-Self Driving)
通过FSD系统,我们可以实现车辆的全自动驾驶。与以往不同的是,以往的驾驶系统是通过雷达扫描或地图信息来识别路况,当遇到突发状况时无法即时调整。而最新更新的FSD系统则采用了实时的图像算法模型,可以实现非常完善的全自动驾驶功能。驾驶者设置了一些参数,包括驾驶风格、速度快慢、路程的复杂程度等等,FSD系统会根据这些指令进行全自动驾驶,通过识别路标信息马上作出判断,结合不同的路况开始做变道、转向的工作。
当然,我们也希望用一个真正发生在身边的案例,让大家可以更切身实际地感受到人机协同代表着什么,以及它是否真的能够产生作用。
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案例二:Xmars的AI Copilot应用
Xmars是一款基于AI驱动的全渠道广告优化SaaS,在Xmars产品和功能实现的过程中,AI Copilot人机协同始终是我们放在第一优先级的考量要素。我们鼓励大家根据经验设定目标、策略和监控,系统将在数据的自动化更新、预测分析、广告自动优化、出价调整、预算调整、基于新策略的加词否词等方面,基于人的指令,利用AI来完成。
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此外,为了加强“人+AI”的协同效应,我们在Xmars后台设置了AI四大行动空间:竞价优化、定向优化、预算优化和广告结构优化。竞价可以基于历史沉淀下来的洞察,系统自动给出一个区间范围,包括预算、广告结构等亦是如此,同时每一个维度都允许运营结合自身经验和打法,进行人工干预和设置,这就像选择速度、选择终点、选择是否要变道一样,我们背后的算法和AI会结合人的指令,不断地优化和运行,让AI智能化与运营经验形成更好的协同,7×24小时不间断地完成机器应该做的事情。
当然,过去的一段时间,Xmars在很多功能点上都有非常大的迭代和更新,但核心出发点仍然是要做到真正的数“智”化,实现人机协同。以100%AI全智能广告创建为例,此前就有不少卖家提出,AI技术在整个广告创建与优化的过程中究竟如何运行、具体能发挥什么作用?是否会把跑的很好的关键词否了?亦或者到底是因为什么增加了预算?总而言之,AI是否就是个黑盒子?
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面对这些疑问,Xmars行业首发AI可解释的看板功能,可以直观了解AI具体的优化动作和背后的逻辑,让AI的每一步决策可控并清晰可见,从而帮助卖家实现更高效精准的广告投放。
此外,我们也在不断地开发个性化的助手,希望Xmars可以变成营销人员和电商负责人的私人助理。比如新品要发布了,我该怎么规划预算?我的出价设置是否需要调整?这些问题,我们都支持运营对AI优化动作进行评价,让AI更准确地理解你的投放需求,用经验给AI“加保险”。
以今年PD作为一个时间节点,就Xmars后台数据显示,使用AI进行优化的客户数量,今年同比翻了12.4倍,AI开启率超80%的客户数量上升了8.5倍。还有一个很有趣的人机对比,平均每小时优化的动作发生的次数,AI自动优化是手动优化的13.3倍。
换句话说,只有在人机达到高效协同的状态下,我们的效率和创造力才会被无限释放。
最后,还是回到开场那句,人会被AI代替吗?我们今年的观点跟去年是一样的,我们仍然认为,人不会被AI代替,AI应该为人所用,人使用了AI,会因为AI而变得更强大。
今天希望通过一些实际的案例,让大家了解到AI Copilot已经在我们的生活周围发生着,有些可能我们还没有体会到,有些可能在未来一两年会更加明显。但我希望大家能够秉持着人机并行、共存、高效协同的原则,思考如何用好AI,真正让AI渗透到我们每天的工作和生活中。
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