ChatGPT的出现，重塑着内容营销的土壤。站在AI的肩膀上，内容创作和发布变得更加自动化和智能化，原本凭人力一天只能生产10条内容，现在可能一天就可以生产500条。但与此同时，新的挑战和困惑也在产生。

一方面，内容营销从业者需要更好地训练自己“提问题”的能力，而这既考验提问者对行业的认知深度，也考验提问者的逻辑组织能力。

另一方面，ChatGPT的出现开始重构内容生产和内容消费的关系。以往，营销内容更多由创作者决定，但现在，AI可以根据消费者的问题自动生成内容，让需求得到即时满足，而内容生产者则需要更加深入地了解消费者的需求和偏好，以更好地把控前端的内容生产。

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那么， 在内容营销领域，从业者应当如何理解这种生产关系的重构？又应当如何适应新的技术和趋势？

针对这些问题，我们特别对有米科技合伙人兼有米云CTO蔡锐涛进行专访。蔡锐涛长期关注OpenAI的GPT语言模型，在见证其多年迭代的过程中，他带领有米云从最初的广告服务，逐步走向为企业提供数据服务的数字营销DaaS平台。

在ChatGPT引爆市场的第一时间，有米云就重磅推出“AI 剧本工具”新功能，让ChatGPT技术落地内容电商领域，帮助商家带来批量化的视频剧本灵感。本次采访中，蔡锐涛结合他对ChatGPT的多年观察与有米云的实践经验，分享了内容营销与AI技术的融合趋势及探索心得。

有米科技合伙人兼有米云CTO蔡锐涛

Q：新营销

A：蔡锐涛

01 当AI越来越富有创造性，内容营销将如何改变？

Q：GPT4发布，支持图片的输入和分析，拥有更强的推理能力，支持更加复杂的指令，并更加具有创造性。您觉得ChatGPT将对营销行业带来哪些改变？

A：第一，内容需求跟内容生产之间的关系会被重构。 内容创作者可能会奔着更加个性化的方向，创作更多高质量的、更符合读者需求的内容。以前读者与生产者的互动效率是很低的，现在Ta给你提一个想法，你立刻就可以输出一个专业内容。

第二，ChatGPT的出现是对人机交互关系的变革。 人跟人之间最自然的沟通方式，就是对话。现在你完全可以用AIGC背后的prompt机制去调动计算资源，不再需要去做那么多复杂的UI，就可以用多模态的方式，结合音频、视频、文本，快速做出你想要的东西。当然，现在这个模型的运营成本还比较高，离普通用户的使用还有距离。但可以预见，未来的AI在进行了更多训练迭代，解决了算力问题后，是可以更好地处理多模态内容的。

第三，人在对信息的提取、总结、互动方面，会发生更大的变革。 没有人希望天天被信息轰炸，但现在的系统都是根据你的互动行为进行推荐，没法给你提供你没有互动的内容。而有了这样一个AI能力，每个人都可以拥有一个自己的信息助手。当然，你要学会训练它，才能让它帮你进行提炼。

我会建议每一个个体都从另外的角度思考一个技术对我们带来的变革和影响。我们不要只看趋势本身，我们要看到趋势改变了什么，它如何改变了人跟内容的关系、人跟机器和算力之间的关系、内容生产者和内容需求方的关系，这些关系重构之后又是什么。这样我们才可能拥抱变化，寻找新的机会。

Q：从关系重构的角度，您观察到了哪些未被满足的市场需求？

A： 现在大家可能都觉得互联网的信息已经足够多，但从另一个角度看，就会发现，我们的内容是不是还不够多？因为从每个人的底层需求来看，Ta需要的内容应该是越有针对性、越个性化越好。从这个角度来看，现在的内容就是不够多。

现在我们看到的内容，大部分是由创作者决定的，而不是由消费者决定的。这也是因为现阶段的内容生产还是传统工艺，内容从灵感到创作，具备一定的门槛。如果哪天内容多到你自己可以完全为你自己个性化创造一些内容，我觉得这才是一个真正到了内容足够丰富的时代。

举个例子，今天我在家办公想听音乐，原来的逻辑是打开音乐软件，打开歌单，然后开始听。现在可以换个思路，如果我能够通过一个指令生成一个音乐，说我需要一个舒缓的音乐，希望这个音乐让我联想到大海这类舒适怡人的环境，请你帮我创作一个音乐，让我更专心地工作。如果未来我们有足够算力，或者算力成本能降低，那么我相信这是可以实现的。

我认为现在可能对我们来说，内容不是太多，而是它还可以更多，它可以多到每个人都可以去创作。

Q：ChatGPT之父Sam Altman曾表示，将来会出现一批专门负责调整大型模型以适应具体AI应用需求的初创企业。您觉得在内容营销领域，目前亟需补足的是哪些模型？如何才能调试出这些模型？

A： 一场技术革命的重要特点，就是它可以让每个行业都看到了自己的可能性。在内容营销领域，现在大量内容都是非结构化的图像、视频，而不是文本。现在对这些内容的洞察分析工具，能做的就是把市场上流行的广告创意趋势给你分门别类总结出来，比如美妆、食品领域流行什么内容，只能做到这个程度。但如果有了多模态能力的数据分析工具，它可以告诉你，美妆、食品领域投放效果最好的广告都有什么特点，这就可以大大提升数据分析效率。

OpenAI是一个通用语言，你可以通过它的接口，调出在内容营销领域更适用的模型。这也是我们正在尝试的事情。现在最大的问题就是成本，因为这种调试本身就要耗费成本。

要想调试出这些模型，第一要解决的是如何在一个通用语言模型的基础上，打造出适用于营销行业的子模型，第二要解决的是借助它的能力，为你已有的工具进行赋能。

Q：国内电商平台此前也推出了一些“千人千面”的营销工具，这些工具与openAI的AIGC逻辑有何不同？

A： 打个比方，在从功能机往智能机过渡的时代，大家觉得塞班、安卓、苹果做出来的东西好像都差不多。但iOS的逻辑跟别人完全不同。一开始大家还感觉不到明显的变化，但随着开发工程能力的成熟，越来越多app上线，这种区别就会越来越明显。

国内电商确实出过一些“千人千面”的工具，但我不认为它是AIGC，它的逻辑是把一张图片解构成许多元素，再进行拼接。比如你说“一个女孩在灯光下跳舞”，它会先从库里找女孩，再找灯光，再找跳舞，然后自动拼成一张图。但AIGC的逻辑不是模板式和拼接式的，而是基于对你的语义的理解，实现一个从无到有的自动生成。可能二者生成的banner看起来差不多，但底层逻辑完全不同。

Q：品牌如何才能用好AIGC能力， 辅助营销决策？比如寻找市场机会、洞察用户行为变化等。

A： 首先，我们要对这个工具锚定一个正确的位置：openAI提供了一个基础，让我们衍生自己的想法。

然后在品牌战略层面，我们需要进行市场分析，而在整个流程里，AI能做什么？获取信息比较难，因为大量市场信息都不在公开的互联网信息中，所以品牌需要根据自己的数据训练一个子模型出来。

以往一个品牌的很多市场调研，做完之后就放到数据库里没人看了，真正需要研究市场变化、用户变化时，还要依赖咨询公司。但利用openAI，品牌就可以把过往的信息进行提炼分析，然后与这个知识库进行对话，得到更加准确的洞察判断。

02 从广告服务到AI创作，有米云如何让内容营销提效？

Q：有米云是如何从原来的广告服务，走向为企业提供数据化工具的？这中间经历了怎样的探索？

A： 2015-16年，我们判断未来的流量都会被互联网巨头吞噬，对第三方平台的依赖度会越来越低。当时我们做广告媒体投放业务，发现这个业务的竞争壁垒很低，价值点并不清晰，我们觉得“授人以鱼不如授人以渔”。因为广告投放这件事，人群定向和价格已经不是核心要素，好的创意才是最大的竞争力。我们起初开发了一套系统，供内部团队使用，后来在腾讯广告的投放过程中，发现市场反馈特别好。

到2019年，我们就砍掉了广告代理的业务，开始用一些机器学习的方式训练一些分类模型，很快这个产品的体验就在市场中处于领先。我们处理的都是非结构化数据，不能用传统技术，只能持续拥抱深度学习、人工智能技术，才能让产品质量越来越好。

在GPT2推出的时候，我们已经开始关注。GPT3出来后，我们就用它做了一些实验，一开始只是在内部做机器人，后来聚焦于内容电商领域，在我们有米有数平台推出【AI剧本工具】功能，没想到出来之后反响这么强烈。

Q：这种AI创意工具能在多大程度上替代人的决策？有米云的产品如何去平衡AI与人的关系？

A： 在选择业务方向前，我们要讨论一个基本问题：认不认为未来机器能完全替代人去做创意？如果你认为机器能替代人，那么你做的工具就会奔着一键生成、自动投放的方向去做。但有米云的价值观是：机器会大幅提高人在内容生产上的效果，但不会完全替代人。人能起到的重要作用就是判断。目前这个作用还很难被机器所取代，因为判断背后意味着风险。

基于这个理念，我们在构建工具的时候，更多是把智能能力融合到已有的工作流里，实现提效。比如一个文案创作者，以前一周写20条，在有了智能支持后，Ta更多的是需要确定生产方向，效率就可以大大提升，变成一周生产500、1000条。有米云做的是一个赋能工具，不是替代工具。

这里就涉及到SaaS和DaaS的本质区别。SaaS更关注的是改造流程，让它效率更高。而我们做的DaaS，更关注的是如何通过数据为你提供更多洞察，让你做决策更有依据。

我们可以把信息分为五个层级：Data ->Information ->Knowledge ->Insight ->Wisdom。我们希望能给客户提供足够丰富、有针对性的insight。现在ChatGPT能做的其实是提供很多knowledge，以及部分已知的insight。

Q：在DaaS方面，有米云是如何打造独家优势的？

A： 做好DaaS，我们认为需要三层能力：数据获取能力，数据处理能力，数据应用能力。包括你为什么选择这个数据源？有了数据源要如何处理？在哪些场景应用？这些选择都是基于你对这个行业的深度理解，而我们正有13年数字营销的经验的积累。如果你只懂软件，不懂内容营销，就很难获得这些认知，做出符合客户需求的产品。

Q：做DaaS服务，您觉得最难的是什么？

A： 解决两个问题。第一是你要做什么产品。这需要对客户有深刻的洞察，不止要知道他们需要什么，而且要知道他们愿意为什么付费，这两个需求是不一样的。

第二是如何从营销端传递我们的价值点，既要说出我们能解决什么问题，又不能让客户产生对产品不切实际的、代替人为判断的期待。

Q：为什么选择【AI 剧本工具】作为切入口？它的内容生成效率如何？产品上线之后，实际使用反馈是否达到预期？

A： 使用【AI 剧本工具】作为切入口的出发点，还是要回归到新电商这个行业。在新电商、兴趣电商领域，商家需要用好创意素材去触达消费者，实现下单转化。好的创意素材决定转化，而规模的创意素材生产决定了这个转化是否能长效。规模化、持续性地生产优质创意素材是兴趣电商的刚需，也是商家创作的瓶颈点。

因此，我们认为需要以营销内容工业化来解决这一创作瓶颈，通过标准化、流程化的生产管理模式，提高创意内容产能和效率，降低不必要的损耗，切实提升投产比。ChatGPT模型与有米云营销内容工业化的理念相契合，结合这一模型推出了包含AI剧本工具、AI口播工具在内的AI创作工具包功能，激发电商人的创意灵感，让创意素材工业化生产落地。

一个电商客户一个月在短视频平台要投放几百上千条成片，创作压力大。而AI创作工具包一方面会调用平台帮忙筛选出来的热门文案和内容趋势，另一方面也会灵活结合不同的带货场景，最终一键生成“灵感碎片”的短视频脚本、口播文案，编导团队有更多精力做素材打磨，创意素材从量和质上实现跃升。当然，我们也在持续教育客户，你要把它当做一个“头脑风暴”的辅助工具，而不是完全替代你创作的工具。目前市场反响还是很不错的。

Q：目前除了文本工具之外，还在研发哪些形式的AI营销工具，比如图片、视频？对未来业务还有哪些期待？

A： 视频领域我们暂时还不去做，因为成本较高，目前模型也都不够成熟。我们现在还是聚焦营销文本领域。

有米云一直在做全球市场。目前我们重心在国内内容电商领域，后续我们也会将这一技术投入到跨境电商、手游出海等出海市场领域。我们可以看到，短视频越来越多地吞噬用户使用时间，这已经是一个全球性的趋势。只要这个趋势不断蔓延，那创作者工具的市场就会不断放大，所以我们会锚定创作者付费流量的版块，为他们提供DaaS服务。