地上文物看山西，值得多去几次~

AI For Marketing观察（一）

大模型在营销行业的应用目前看起来是一个Marketing+AI（有先后顺序）的故事，原先手握客户爸爸和营销渠道资源的机构在这波大模型浪潮中获得了一定的份额，但是各家服务商实质上业务非常离散，国内并没有出现一家Jasper这样现象级的AI+营销公司。

以投放渠道/形态来划分可能是比较清晰的：
抖音/快手这样的短视频平台：主要看到两种形态：1、视频生成平台，主打输入素材之后提供自动化且有差异（避免被平台屏蔽）的大量短视频，用新技术帮助企业取得流量。2、数字人直播带货，这个故事刚刚崛起却已经被打压。最核心的问题似乎还是视频平台本身对于AI产生的广告内容的反感和压制，背后折射出的是AI生成的视频质量和多样性不足。

小红书/微信朋友圈这样的图文平台：B端生意看起来主要是帮助有大量销售人员的企业生成主题一致且千人千面的营销文+图（简单的文本生成基本是各家大模型公司的免费服务，不构成商业），当然也有一部分企业要求在小红书等地投放广告视频。往往这样的大企业甲方技术能力有限，研究耐心也有限，服务商需要提供的不是技术工具而是全包服务，甲方最终把订单分发给了原先有关系有资源的服务商，服务商为甲方交付内容甚至直接交付投放结果，AI更接近于一个服务商的内部工具而非甲方能感知到的东西。

各个平台的搜索优化（特别是百度，其他平台也都有）：搜索优化是一个比较传统的生意，大模型对于落地页的生成、搜索词的拓词筛词产生了显著的帮助，不过这个领域看起来是一个比较独立的模块，原先做相关工作的人使用大模型工具为主。

淘宝/Amazon这样的商品电商渠道：利用大模型去生成展示图和展示视频是多家大模型创业企业讲述的故事，同时会结合一定程度的搜索优化、自动化上架等功能。最近感觉做的人非常非常多，各种工具过于离散了。

传统线下广告渠道：主要用到AI生图功能，对于一些平面设计、工业设计的需求，AI生图平台产生了一定价值，但是问题就是用哪家都行（都是基于SD生态改，提供模型广场啥的），而且传统Canva之类的平台也有跟上。

一点点大模型在游戏行业应用的思考～
1、过去：
AI技术在过去的游戏行业中的核心应用是：提供了AI Bot，为网游、手游提供了真实玩家的陪玩对象（例：王者荣耀），这有效增加了客户留存，并通过一定程度的推荐算法增加了客户的情感波动和付费意愿。同时，对于有社交功能的大型游戏厂商，通过AI去屏蔽不良对话发言也起到了一定作用。
2、当下大模型对于传统游戏行业的影响：
而在大模型时代，开源生态下优秀的图像生成（Stable Diffusion）、音乐生成、代码生成软件被游戏公司很好地利用起来了，特别是原画部分明显取代了大量人工。但是因为游戏公司本身的技术能力也比较强，训练图像模型的硬件成本也很低，所以开源生态下这个部分的订单外流比例很可能非常有限。而3D生成等方面还略显早期。
3、当下大模型创造出来的新游戏形态
Role Play（CharacterAI、星野、Talkie）、数值驱动的大模型闯关（哄哄模拟器）、文字社交游戏（线上剧本杀）因为模型能力的限制，经常出现脱皮、内容不像真人这些问题，无法起到高质量的情感陪伴效果，能够产生黏性的群体比例显然低于1%，同时很可能是一批付费能力较差的群体。
4、未来的预期
未来大模型能够赋能NPC跟玩家的交互，甚至是驱动剧情和场景的有机变化，让游戏的真实性大大增加，这看起来是最值得期待的方向。

AI搜索（大模型搜索）和传统搜索细想下去实质上是两种割裂很大的产品，商业模式和市场容量可能差异巨大。
1、从客户群体来看，传统搜索的大基数客户显然是搜官网搜去哪看病搜车型搜楼盘的普通人，而频繁使用AI搜索的选手应该是人群中较小的一批需要做复杂信息研究的人，例如券商研究员学生程序员等。
2、从数据来源看，实质上传统搜索提供了更为广泛的信息源，相反AI搜索的信息源高度依赖索引库中搜出来的8-20个信息源。
3、从结果确信度来看，传统搜索信息可信度依赖打开网页的来源判断，而AI搜索因为幻觉的存在，输出内容并不能让人完全相信，去点击信息源并且横向对比显然在操作步骤上复杂了一些。
4、从商业模式看，传统搜索对于大量的简单搜索行为提供了广告链接和竞价排名的营收空间，AI搜索看起来更适合带货抽返佣的模式，同时AI搜索的客群很可能和传统搜索引擎的付费客群高度不重叠。
5、从过去看得到的结果来看，NewBing出现后，Google的市场份额实质上没有太大的变化。国内可以拭目以待Kimi和秘塔对于百度的取代作用~

零散读完了恒隆陈启宗的最后两封股东信，在内地做生意的香港地产商横跨40年的感悟还是很引人思考。
最大的感受是时势造英雄，对于宏观/周期的判断对于一切商业模式都有决定性的作用。恒隆在两千年前后的守候和抄底基本奠定了行业格局，其他的一切几乎都是次要的。在地产周期中，恒隆选择了高端购物城这样的路线，几乎奢侈品兴隆恒隆就能繁荣，奢侈品衰退恒隆就肯定不行，所谓的运营管理依然是次要的。商业选择本质都是投资，宏观分析+运气的组合决定了上限和难度，团队的努力决定了下限和速度。

媲美GPT4中文能力，全新模型框架，论文模型双开源的236B模型，API价格超低欢迎试用。
mp.weixin.qq.com

看完了巴菲特的股东大会，顺便去翻了翻段永平的观点，大概感受:
1.保持持续的观察和思考知易行难
2.要警惕自己进入赌大小的游戏，过度交易往往来自赌大小
3.承认自己不懂
4.找到自己懂的东西，或者有强逻辑支撑看好的东西

在udio和suno占据大家视野的当下，探讨朴实的商业化问题。
首先ai生成的音乐是否已经超过人类？看起来没有，甚至有很大的距离，感受上ai音乐的基础音调都比较简单，使用着某种随机性提供了表层的丰富度，似乎很难创造出强独创性的伟大音乐。
其次ai音乐音乐未来要如何去商业化？往平台疯狂灌歌大概率会被封，给游戏电影提供配乐的话大概率被打压到白菜价，提供音乐人的音乐制作工具的话看起来也很难获得大的商业价值。
所以怎么商业化呢？（困惑.jpg）

中国一共十万家这个量级的咖啡店，家用/公司用的咖啡机需求量我猜测是百万量级以下的，一台咖啡机一万左右，如果市场渗透率10%，每五年换一台咖啡机的话，一家公司的营收上限2亿？所以一级行业投咖啡机的逻辑是什么嘞？

【AI客服的思考/偏负面】看到了一些大模型AI Agent叙事，实质上商业化的逻辑似乎还是AI客服，大模型在蓝领招聘、私域运营等行业上应该是应用价值的，但是问题在于:
1.市场上:在高附加值的场景，长期来看应该都需要人来提供服务（和情绪价值），AI能够扮演客服的场景应该是低端场景。而同时，过往的低成本nlp技术乃至于基础的关键词问答方案能够解决可能80%的低端场景需求，那么大模型能够占据的市场到底有多大？（前提是大模型能力目前还非常有限）
2.从智能话务的历史来看，百亿级别的降本增效之后带来的订单可能只是十亿级别的，没有壁垒的降本增效技术大概率吃不到原先人工模式的营收，随着激烈的价格战可能会把市场营收迅速往下拉一个数量级。而技术迭代的过程中本来就常常意味着人类对于这块的投入降低了，也符合技术发展的规律。
3.大量的corner case让人工依然是必要存在的，那么巨大巨大体量的小企业恐怕就没有足够的意愿去切换到AI+人工的模式。

【关于收藏卡牌行业】泡泡玛特的基本盘是谁？在50-100的价位段，愿意持续购买提供长期价值的客户应该有这三类：1、真正热爱PopMart的设计和IP，愿意去批量采购获得装饰和情绪价值的群体。2、希望抽到稀缺款以不同方式炫耀的群体。3、希望抽到稀缺款去获得收益的赌博群体。
这三类人的占比是怎么样的是一个很有趣的问题，很难去获得结论。
同样去推理收藏卡牌行业，明显相比于PopMart的劣势是几乎失去了装饰功能，但是将价格带拉到了5-20元这个量级，所以第一类人转化为了IP爱好者，这也意味着卡牌开发商很难去开发自己的IP，必须支付IP授权分成。
而第二类和第三类群体将会成为卡牌生意的核心主体。通过优秀的营销驱动炫耀群体的普遍存在，通过隐性手段去让二级市场有稳健收益，这两个工作似乎是重心。

今日最大感受:消费行业从业者的想法和做的事儿好好玩。
​一些零碎感受:倡导健康但是不带来其他损失的产品在过去几年确实吃到了大红利；消费行业对于流量的研究已经丧心病狂卷到无以复加了；传统的营销讲师培训师跟年轻创始人一比明显落伍太多了。

到这里试试能不能捞到人！
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