汇集七位大咖观点，看看未来的AI营销该怎么做？

文｜Isaac

10月17日，在360智慧商业✕Morketing携手推出的《超级干货：AI营销场景落地实战分享》专场直播中，来自研究机构、营销平台、品牌方、技术公司的七位专家大咖，带来了不同营销场景中的AI工具应用实战分享。

AI技术作为当前最具变革潜力的技术之一，正逐渐深入应用到各企业的营销实践中。明略科技与复旦大学管理学院、秒针营销科学院联合发布的《2024 AI+ ：生成式营销产业研究 蓝皮书》中写到，AI营销是市场营销中“iPhone时刻”的变革。

从内容生成、用户运营、数据洞察到个性化推荐和自动化客服，AI可赋能营销的应用场景已愈发丰富。

我们看到，生成式AI的应用已经在品牌方团队中愈发普遍，例如罗马仕的内容团队已开始熟练使用AI辅助产品图和广告文案的生成，提高了团队效率，节约了大量成本；还有像小红书、华为这样的品牌，已经借AI之题，做出了许多的精彩Campaign，将之前难以实现的创意变成了现实。除此之外，像360 AI搜索这类大模型的落地应用也在逐渐涌现，新的AI场景下，也为营销带来了更多的想象空间。

当下还有很多企业仍处在数字化转型的阵痛期中，对于如何将AI技术真正落地，并在实际业务中取得成效，仍是一片需要去探索的未知领域。对于这些处于AI变革浪潮下的企业们来说，该如何做好AI应用场景的实战落地？AI营销又有哪些新趋势和方法论？

针对这些话题，主持人360集团商业市场部总经理&超级营响力主理人李佼，同来自秒针系统营销生态中心媒体行业研究高级总监王鹤、《传神文案》作者&不空谈品牌咨询创始人空手、AI+营销专家&《ChatGPT营销实践》作者唐新军、罗马仕首席营销官姚楠、Morketing智库成员Charlene、360集团副总裁&AI应用负责人梁志辉、360商业化智能营销云产品负责人闫凯锋，分别从媒介发展、趋势方法、应用场景、实操案例等方面，对AI营销的落地实战进行了全方位的剖析与解读。

以下，Morketing对各个嘉宾的精彩分享进行了部分梳理总结：

生成式营销时代的媒介发展

秒针系统营销生态中心媒体行业研究高级总监 王鹤：

首先，我来对生成式营销做一个定义。

生成式营销，即应用前沿的生成式AI能力赋能生产工具，在营销领域的业务流程中，实现营销生产力效率的全面提升，影响并重构营销组织的生产关系，进而形成的新型市场营销产业运行模式。

从比较直观、感性的层面去理解，当 AI 进入到我们业务领域的时候，很多企业、从业者，大家率先关注的是 AI 能不能代替人工，从而实现降本增效。但我们会发现，生成式AI和过去分析式AI不同的是，它不仅仅是代替你现有的数据的分析或是一些重复性的工作，提高生产效率，而是会为营销行业带来全新的变革，从而形成市场营销的一个全新范式。

对于这个全新范式，虽然现在很难用具象的方式去描述一个确定性答案，但可以肯定的是，生成式营销对于生产力和生产方式的影响，一定会重构未来整个营销组织的生产关系。

据秒针和人大的专家共同研究的结果显示，到去年为止，人工智能在对于广告文案内容的创作能力，基本上已经等同于一个有两年半工作经验的员工的水平了。但从使用程度上来看，中国企业还没有普及使用AI，非常普及和比较普及使用AI的企业总计只有18%。人工智能在营销领域的巨大优势和潜力还等待着人们去挖掘，AI 在营销行业的应用也在快速普及中。

生成式营销对企业带来的价值不局限于降本增效。我们认为，AI营销或者说生成式营销，是市场营销中“iPhone时刻”的变革。

自2023年，AI+生产力爆发已经成为趋势，在营销层面让洞察、创意、媒介效率突破发展瓶颈。量的积累必然带来质的飞跃，随着AI+生产力在营销领域应用的日趋深入，营销生产关系也将迎来重构，不仅将改变企业与消费者的关系，企业内部员工组织及整个营销生态也将产生变化。

生成式营销时代，媒介也正在发生变化。

如今人们被海量数字信息所包围，不同场景下人们对信息处理的程度不同。比如说像工作、学习、游戏的过程中，大家都处在一个信息的深层处理场景；而像日常我们去浏览一些新闻娱乐，包括日常的一些社交，我们称之为浅层次的信息处理场景。

深层处理和浅层处理对于营销来说都是有价值的，但价值体现有所差别。深层处理更适合一些复杂信息的传递，更适合共情的互动，影响消费者关注品牌及进行理性决策。在实际的终端载体上面，大家使用个人电脑（PC）时更多处于深层处理的场景下，随着大模型用户规模的增长，PC端流量也展现出聚集趋势，从媒介角度来讲，PC在AI营销时代有其自身的不可替代性。而浅层处理更适合传递一些品牌的简单的信息，包括有即时性传递和高频传递，目前来看更适合像手机、电视这样的一些载体。

最近AI PC特别火，我们看到 AI PC 在整个人工智能，尤其是在营销行业的应用上面，作为一个硬件设备的基座能够发挥非常重要的作用，也是未来AI技术在实际的应用中能够最大化地去发挥 AI 的价值的一个非常重要的基础。AI PC将成为未来时代 PC的标配。

360集团商业市场部总经理&超级营响力主理人 李佼：在秒针的观察来看，2023年至今，整个营销行业中，对AI工具实际的应用情况如何？

秒针系统营销生态中心媒体行业研究高级总监 王鹤：从整体的营销从业者的态度和意愿上来看，大家的反应都非常积极，整个行业对于新技术的变革和探索关注度都很高。

而AI在营销的实际应用中，主要呈现两种趋势：对于大型企业，在数字营销的基座搭建都很成熟的情况下，他们会构建自己的一整套生成式营销体系，可能不仅是工具，也会渗透到工作流程、营销策略甚至组织管理中去；对于中小型企业，包括仍在发展数字化的传统企业，更多的是在营销的细分领域在尝试市面上现有的成熟工具，并未将AI发展为企业营销战略的一部分。

数字化品牌方法论的AI化升级

《传神文案》作者&不空谈品牌咨询创始人 空手：

从20多年前开始，人们就已经开始关注如何将营销与技术更好地结合在一起。

整个营销发展20多年的历程，其实经过了很多很多的阶段，在每一个阶段我们会看到数据，包括今天讲的AI，在营销的各个环节中，都有一些具体的应用。最开始我们谈到数字化营销时，它是一个精准投放的概念，在广告精准触达目标人群的过程中，实现数字化和自动化，这是营销数字化发展的第一个阶段。第二个发展阶段是用户运营的数字化，而到了第三个阶段也是营销数字化过程中最难的一个环节，就是品牌建设的数字化。

马克思曾经提出一个观点，“世界上任何一门学科，如果没有发展到与数字紧密联系在一起，那就说明该学科还未发展成熟。”从这个角度来看今天的营销，我们会发现今天的营销跟 100 年前的营销，除了投放的媒体发生了很大的变化之外，我们创作的方法，我们洞察的方法，我们做策略的方法，其实跟 100 年前并没有真正本质上的区别。

当今天大家都在谈AI的时候，对于任何一个企业来说，不管在哪个平台做营销、做投放，都会获得大量的用户数据。如何利用AI调用这些数据让它更好地为你服务，是每个企业应该思考的问题。我认为这背后最关键的其实是我们自己对于营销和生意有一个基础框架上的思考，有了框架才能更清晰地制定策略，从而最终落实到AI的应用上面。

在此基础上，我和大家简单分享一下我理解的如何以数据为基础搭建一个框架。

回归营销端最基础考虑的一件事情：用户行为和决策模式。

过去我们认为，消费者决策模式是从品类思考到品牌表达，因此过去做品牌营销核心的工作就是占据品类的一个位置，然后不断去提高品牌渗透率。我把这样的增长路径叫做存量增长，因为品类的规模是有上限的，特别是今天很多行业其实都不再增长了，甚至市场在下行缩量，在一个缩量的市场中企业还想抢占更大的市场份额，那么这就会造成营销内卷。

而实际上，如今消费者的决策模式有了新的表达：场景思考、标签认知和品牌表达。消费者在购买一个产品时首先会看是在什么场景中去消费，在不同场景中会有不同需求对应的产品标签。对于品牌营销来讲，去占领更多场景，然后贴上相应的标签，这就是另一种增长模式，企业在消费者生活中占据的场景越多，获得的生意机会越多，所以我把它叫做增量增长。

从场景到标签，这些都是可以通过数据分析出来的，如果再通过像NLP自然语言处理，基于消费者原声和评论、评价，还能清楚知道每个场景中消费者关注的产品价值点。这样一套模型是能够接入数据和技术的，在这其中就给了真正AI应用的空间。

在过去两年里，其实我们看到AI在营销中的应用更多是套模版式的互动和内容生成，总体上还是比较简单和单纯的。跳出创作的范畴，AI对于内容营销非常大的赋能，是今天对于内容可以进行批量的生产，内容营销从过去的手工艺行业进入到了工业化的生产。

这个生产过程中，场景化和标签化就体现出了其价值所在，能让AI得到更好的应用，生成出真正符合营销策略的内容。所以AI对于品牌营销真正的升级，不是单纯的作为生产工具，而是在使用AI时背后的思考框架，有了这个框架，就可以更好地去应用AI。

360集团商业市场部总经理&超级营响力主理人 李佼：您提到从场景中寻求增量，在实践中我们应该先洞察人群，还是先洞察消费者的场景？

《传神文案》作者&不空谈品牌咨询创始人 空手：两者其实并不冲突，是可以同时进行的。就我个人而言会习惯先抓一个核心场景，然后在这个场景中去找特定的人群。另外也可以反过来，先设定目标人群，再去找符合目标人群所在的经典场景，比如我的目标是年轻人，我就可以在像露营、咖啡、City Walk这样的的场景中去寻找。

用AI方法把营销重做一遍

AI+营销专家&《ChatGPT营销实践》作者 唐新军：

为什么AI可以用来做营销？

第一个理由：营销技术靠进步。所有的营销的进步其实都是靠技术在推动，从1.0传统媒体营销的单项传播，到2.0互联网+营销的互动参与，再到3.0大数据+营销的精准推荐，最后到如今AI营销时代，技术的发展让营销也在不断升级。

第二个理由：营销核心在内容。AI具备的能力已经超过我们过去的想象了，现在它不但可以做逻辑推理，还能识别人类语言中的感情，进行风格模仿并做出人性化、情感化的内容创作。未来大量的内容都可以交给AI来做。

第三个理由：营销方法有套路。营销一半是科学，一半是艺术。那么有一大半的科学的工作，这些需要逻辑推理的工作其实都可以交给 AI 来做。我们可以把这里有规律的东西变成模型，最终通过制定流程来实现自动化。

有了这三大理由，我们就可以用AI来做营销。

基于20多年的营销创作经验，我建立了一整个体系，可以用七大能力和八大场景来概括。七大能力说的是以ChatGPT为代表的生成式AI，它所具备的语言理解力、知识学习力和多模态扩展力，以及以此为基础的数据分析力、逻辑推理力、内容创造力、人机交互力。这些重要的能力分别对应到我们整个营销工作的价值流，打穿例如价值识别（市场分析、用户洞察），价值创造（品牌规划、产品开发），价值传递（内容传播、活动推广），价值交付（直播电商、客户服务）这些应用场景。

那么，企业该如何掌握这些AI能力，并运用到商业实战中呢？我将其由低到高分为三个层次，分别是任务级、岗位级和流程级。

任务级属于初级水平的应用，这里需要掌握一个关键的技能叫“提示词”，每一个任务我们都要写一段提示词，一次完成一个任务；岗位级则是中级水平的一个应用，用的是智能体，可以理解为智能个体或数字员工，我们可以根据不同的岗位需求调教成不同的角色分工，他都能重复性完成同类任务；而更高级的应用水平应该是流程级，我们把提示词和智能体贯穿到整个工作流程中，每个任务都可以用提示词和智能体的方法，然后把这些环节连接起来，实现多任务流程的自动化。

通过以上三个层次，从低级到高级，我们可以全面的把各种工作都引入AI，这里用一个示例来具体简单展示一下。

比如要做一系列平面广告的创作，这是一项复杂的工作，第一步需要进行流程的拆解，我们可以把它分为策略分析、创意构思、文案撰写、画面设计这些步骤。通过撰写提示词，设定包括角色、背景、任务、目标、流程、要求这六个要素的提示词框架，我们按照以上流程一步步让AI去完成每一步的任务，通过一系列的任务拆解和互动，最终完成整个项目。

最终输出的一系列海报，其广告语和画面都是由AI来创作。与它的配合就感觉像一个3到5年的专业广告人，已经是非常专业的策略经理和资深文案。

在最后，如果要用AI来做营销，还有三点需要注意。首先是每个营销人都要有个人能力的升级，不但要发挥AI的长处，也要发挥自己的长处；其次在企业层面，要做好AI的转型变革，不但要求全员使用AI，还要从流程、组织上进行转变；最后也要做好新技术中潜在的风险防范，包括隐私安全、人机伦理、过度依赖等问题。

内容营销的未来：AI在内容创作中的角色

罗马仕首席营销官 姚楠：

作为品牌方，可能最在意的就是项目的ROI，或者人效的提升。所以与大家分享一下罗马仕品牌市场部在这方面的AI应用实践。

从去年开始，罗马仕的内容团队中就陆陆续续有部分设计师和文案开始使用AI工具去提效了，到现在20多人的团队中有一半的人都能熟练地去用像Midjourney、Stable Diffusion等工具去做图，去生成内容。这里给大家展示三张图片，大家可以猜猜哪些有AI参与了创作？

直接揭晓答案，A和C我们都用了AI去辅助生成了像后备箱、高铁空间这样的场景，而B则纯粹是用渲染做的，这需要去建模、打光等等繁琐的步骤，效率可想而知。可以看到AI辅助下的图片效果非常不错，达到了我们预期的美术呈现，也很大程度节约了我们的作图时间。

另外还有一组人像的图像，包括人的手、模特的脸，其中C是我们纯实拍的，我记得当时整个实拍项目，小伙伴要出差去外地，找导演、模特、服化道，还有摄影器材，加上提案拍摄和后期修图，前前后后用了差不多一个月时间；B是运营纯渲染，需要建模仔细打磨手部动作细节；而A则是运用AI辅助，其生成的数字人其实看起来也很自然逼真，为我们大大节省了时间。

到现在为止，其实我们整个品牌市场部、内容中心团队，每个月都能产出300+以上的这样的 AI 的素材，有 70% 的小伙伴都能熟练地去将 AI 去作为日常的工具使用。

所以总结一下，用 AI 赋能营销创意生产力，其实共有两点，一是满足设计师即时性定制化及高效落地，二是利用AI填补摄影资源及降本增效。

举个例子，通过AI场景的实际的运用，我给大家算笔账，比如真的要去用模特，找摄影师拍摄，包括后期找人修图，项目大概的预算需要10万，拍摄时间要8小时。我们作为一个Global的品牌 ，拍摄当中外模的费用还要比国内的模特费用要高很多。在流程上，因为公司里有很繁复的采购流程，包括从策划到后期修图，大概是 30 天左右的时间，我们才能完成一个新品的加上模特的一个图片的拍摄。

当我们用到 AI 以后，整个流程就可以缩短，如果在实拍层面要有十余项项目需要跟进，用 AI 的话，只用两三步就 OK 了。不但时间缩短，费用也不用说，只需要投入AI工具使用的年费，就能无限次、不限张数生成。这种 AI赋能实现了很大的效率提以及成本的降低。

除了在图片视觉输出我们用到 AI 以外，其实我们在文案层面也用了 AI 做了很多很好的文案输出，包括我们内部也有一个文案的team，他们也是熟练地运用了 AI 工具。

通过实践经验，我们总结了三个AI在内容创作上的应用方向：

第一，用AI解锁消费者行为。根据产品的功能，我们会去用 AI 列举穷尽可使用的产品的场景有哪些。比如说在中国的白领人群，他们 30 分钟左右的一个日常的行为是什么？从他们的行为背后去找到我们产品适配的场景。

第二，用AI创意命名。比如说根据产品的卖点和功能点，让 AI 给到大的方向，然后我们会自己或者用AI去润色，给出相应适合传播的Slogan。

第三，用AI辅助翻译。因为我们现在在全世界差不多 30 多个国家都有做渠道，面对一些比较小众的语言，我们可以用 AI 去做一个初步的翻译，然后再配合本地的团队去做一个深度的润色。

除了在图片的生成和文案的生成层面，我们也在挖掘用AI工具去做更多的事情，比如用AI去做更多的定制化，甚至未来用纯AI流程去制作品牌TVC等等。

最后总结一下，未来我们还是要以动态的眼光去看待 AI 的演变，随着大模型不断的精进，包括 AI 工具的迭代，我们还是要把各种新鲜的事物和工具运用到实际的工作当中，去开启营销个性化的新篇章。

AI营销新趋势：生成式与互动式应用

Morketing智库成员 Charlene：

回顾营销创新的进阶史，其实从传统媒体营销到现在的AIGC，整个时间跨度其实并没有那么长。正如人工智能，其实早在70多年前在美国那边就有一些雏形了。

可以看到，传统媒体并没有消亡，它们与这些新兴的媒体形式、平台内容和创新方式共生共存。而我们需要做的是持续敏锐地打开自己，去拥抱这样的一些新产物、新技术，让我们自己的营销手段和品牌发展能有更长足的发展。

看到一篇报道，研究显示目前还有67%的CMO较低频或从未使用AIGC，其在品牌市场营销中的渗透率有很大空间。当技术瓶颈期无法满足行业发展效能，其实我们的对技术的主观能动性和对新技术的期待，就是把这个瓶子推倒的过程，因为我们有了更多的方向去使用好我们的技术，从而支持到我们本身的一些营销需求。

以下分享一些AIGC的案例，背后会有一些很好玩的逻辑和有趣的启发。

1.人人都是创作家

英特尔和小红书做的一个非常有意思的案例，叫做“用AIGC凹出百种生活”。其实它就是在用 AI 去表达自己要去畅想的一个情境，要去畅想的自己的理想，它很好的把很多人对AI的距离感拉近了，在创造层面上有了很多惊喜感，相信每个人在AIGC的条件下，能有更好的创作欲望，能够对这个世界保持一定的好奇心。

2.人人都是愿望家

这个是一个乳品品牌借势高考去做的一个很有趣的AI祝福，它让很多历史上非常厉害的一些各学科的科学家和学霸去给高考生去做相应的拜神求学的神助攻，在高考这个时段制造了很多的话题，并且借助这样的热点人群去制造一些自来水声量。这个品牌聪明的地方是借助AI完成了它整个创意的制作以及落地呈现。

3.人人都是梦想家

古代侠客其实都是很辛苦的，他们想要踏遍山川是要花费大量的心力，一步一个脚印。华为利用AI技术让徐霞客去到可能他之前没有到过的一些地方，弥补了数百年前的遗憾。通过徐霞客这个名人，进行了一种非常巧妙的时空对话，把对于热爱的诠释实现了穿越古今的交汇。

4.人人都是战术家

OPPO作为一个新兴的、与强技术绑定的品牌，有很好的硬件去做支持。我们可以看到这个Campaign就是通过硬件去结合的一个应用。其实这块上面不仅是借势，我们在借势的过程中不能仅仅满足一些冠名或者硬广，而是通过创意去做一些巧妙的互动。在这个过程中可以通过用户的交互行为，看到对产品的一些反馈，以此来精进产品研发。

5.人人都是艺术家

1001 Starry Starry Night是一个我感慨很深的案例，它是一个完全无地域、无年龄，也没有任何技术门槛的非常好的应用。极米科技非常注重用户体验，所以会给用户制造很好的互动感受，它把孩子和妈妈互动背后的一些数据处理成图形和文案，搭建宝宝和妈妈之间很好的桥梁。通过技术的承载，让我们的用户体验到科技产品与美好情感的连接。

除了以上这些，还有很多没提到的应用，包括虚拟人与虚拟偶像、客户关怀与服务、营销投放与ROI精益、数据分析与竞对跟进、流程优化与人效互助等等，AI能做的还有很多。

其实有很多声音会说，AI的出现可能会让很多人失去工作的机会，这边我用设计师的例子来和大家分享，什么是DESIGN？我对每个字母进行了如图的拆解。

我想说的是，AIGC一系列的能力全部都来自于Skill，对于新技术是否能够驾驭？是否有足够的经验？在这个过程中大家其实不需要过多的焦虑和恐慌，我们要成为更优秀Designer，更优秀的营销人，不仅要把传统认知的职责完成好，更要成为一个多边形战士，去拥抱整个丰富多彩的世界，创造更多的可能性。

人和技术本身就是辩证发展、不断向前的，AI永远不会淘汰任何人在任何岗位上的关键作用，只会影响到一些无法驾驭或无法理解AI强大的人。

召集国内最强大模型，打造AI超级应用

360集团副总裁&AI应用负责人 梁志辉：

大家一直在讲 AI 的明星场景，我们认为 AI 搜索就是一个非常重要的明星场景。我印象很深刻，就是去年大家都在讲百模大战，但今年有一个现象，从 OpenAI 开始到国内的一些同行，大家都在投入力量在做 AI 搜索。现在有个现象大家总结就叫做百搜大战，可以看到今天所有的 AI 应用，其中 AI 搜索的能力基本上都会成为它们非常重要的一个包装。

回顾过去的搜索引擎，在你提问后会给你返回很多链接，需要一个一个去打开，需要花费很多时间阅读和总结。而我们在推广AI搜索的时候，我们发现遇到了三个挑战。第一，搜索速度快，用户需要在1秒内就能得到结果；第二，足够智能，搜索的深度和广度都要充足；第三，推理成本，用户数量多了之后，需要考虑到运算成本的问题。而现阶段不存在一个速度又快、又聪明、成本还可以支撑数千万用户同时使用的超级模型。

所以，我们打造了一个国内最强CoE大模型架构来支撑整个AI搜索的能力。我们召集了几乎行业内最强的 AI 大模型来作为我们的智能底座，不是简单的接入，而是打造了一个CoE专家模型架构，它能够把一个问题拆解，智能调度多个模型和搜索引擎相互配合工作，挑战速度快、真智能、低成本这个“不可能三角”。

拆开来看，我们主要通过以下步骤来让360AI搜索成为“最强AI助手”：

步骤一，准确识别用户意图。在这个过程中我们会对用户的问题进行分类，拆分意图分类、技能分类、领域分类。基于过去360搜索10年的技术、数据的积累训练出能识别超过1亿种意图分类的专用模型。

步骤二，拆解任务路由大模型。在进行意图分类之后，我们训练的拆解任务的路由大模型可以判断不同的意图需要执行什么样的任务、需要几步推理、需要调用什么样的模型或者智能体。通过任务拆解和多步推理的机制，360AI搜索可以大幅度提升复杂问题的解决率。

步骤三，引入15家大模型构建CoE专家网络模型。在引入多家大模型后，我们对每个大模型的能力进行了评测。基于用户真题，我们构建了一个技能测试平台，测出了各家大模型的优势，从而构建了一套CoE专家模型网络。这是一个集各家所长的混合大模型架构，可以自动调动最优模型解决最擅长的问题，测试下来的综合能力得分超越了GPT-4o。

步骤四，构建AI慢思考能力，让AI可以完成复杂任务。在这个过程里面我们其实会发现大模型的工作原理跟人的思考方式是很类似的，对于简单的问题经过快思考就能回答；而对于像需要多次搜索进行数据对比的答案，则要不断反思，确认结果和逻辑后再生成。这类慢思考需要比快思考需要多消耗将近40倍的token，但有了这样的能力，模型就像一个很聪明的人一样，会深度思考你说过的话，再逐步帮你去解答这些问题，得到的答案准确性就会远远高于通过快思考方式得到的答案。

除了搜索能力和产品体验之外，AI也能帮助企业在广告营销层面进行优化。

随着互联网信息的爆炸式增长，用户的需求从获得信息，升级为到找到答案“抄作业”，依赖于过去关键词匹配的传统搜索广告，已经无法覆盖所有的用户意图。但今天有了 AI 之后， AI可以来做关键词和用户意图匹配的角色，它可以更容易把一些过去很难做商业化的关键词转化为用户的潜在意图，从而匹配上对应的广告，而且它的相关性更好。让搜索广告真正实现从购买“关键词”到购买“用户意图”的转变。

目前我们也在AI搜索里尝试做“生成式广告”的方式，深入猜测用户意图来生成对应答案，植入对应产品卖点，以更原生的广告形式延伸品牌内容。也就是说过去可能只能去做一些精准的词，现在可以变成用户意图，只要用户有需求，就能生成延展内容，助力品牌深度种草。

在这种场景下，我们今天所有的这种广告类型其实是覆盖多端的，无论是在PC、 Pad还是手机上，都能够用我们的 AI 搜索这样的广告创意跨端去适配。

360集团商业市场部总经理&超级营响力主理人 李佼：能否高度概括一下360 AI搜索和目前现有的搜索有什么不同？它们的本质区别是什么？

360集团副总裁&AI应用负责人 梁志辉：目前市面上也有所谓的AI搜索，但都是简单的搜索API加上大模型的总结能力。我们在提倡的是一种原生AI搜索产品，重点在于有没有基于AI最需要的方式充足搜索引擎库，把知识库与搜索匹配，多步推理和内容总结都有全面提升。

为了做出360 AI搜索，我们把过去积累很多年的搜索结构给重构成AI更容易理解的一种形式，这样足够深度的数据清洗其实有很大的成本，但能让大模型更好地理解每一个数据来源的知识，最终调出的效果也确实很受用户欢迎。

360集团商业市场部总经理&超级营响力主理人 李佼：总结来说就是传统的搜索是基于已有答案信息的调用和汇总，而AI搜索更多是基于个体化生成的能力，针对用户问题给出一站式的权威答案。

从创作到互动：AI推动短视频营销数智化

360商业化智能营销云产品负责人 闫凯锋：

从2022年开始，短视频的人均使用时长就已经超越了所有类型的应用，成为人们关注的焦点和停留最长的阵地。

通过短视频流量来进行销售的转化，在现在看来已经是很成熟的逻辑了。而用AI做短视频无非就是希望把以往的经验让AI去学，让它按我们的逻辑去产出一些内容。

以下是短视频运营的一个SOP，基本分为五步：编导、拍摄、剪辑、投放、运营管理。

编导首先决定了短视频内容的成败。

以往人工编导面临着这些痛点：优秀的人工编导往往是紧缺人才，能把故事讲好的人市面上特别少，且价格昂贵；另外创意本身也是一件非常难的过程，没有灵感的话会花费大量的时间；一个人对于热点和爆款的掌握也会不全面，面对产品的理解也会不够深入。AI编导的出现不仅让人人都可以拥有，便宜好用，还能有源源不断的创意，对热点时时掌握，且能对公司产品有更深刻的理解。

以我们自己的产品功能360AI短视频为例，AI能对爆款视频进行分析解构。把爆款视频丢给大模型，分析其中爆款的逻辑和结构，将其与自己的产品的卖点结合，就能得到自己的分镜故事板。

接着，通过AI辅助拍摄，生成分镜图和分镜视频，指导演员拍摄，不用动脑即可完成，省去了以往摄影师和演员理解脚本的时间和精力。并且，演员也无需说台词，后期通过AI配音即可。

到了AI剪辑环节，AI自动选择背景音乐和转场，可以一键合成视频。

在发布环节，AI也拥有着人工无法比拟的优势，它可以根据热点话题，写标题和话题，提高曝光和搜索概率，并且选择更吸引眼球的封面和合适的发布时间，提高爆款率。

而AI在运营上的应用，则是可以在海量用户里快速识别出潜在客户，做到秒级回复，并且7*24小时随时待命，话术超过70%运营水平。

可以说，AI在短视频整个流程中都能发挥重要的作用，提高了公司运转效率和效果。

除了AI短视频运营工具之外，在销售阶段我们也有相应的AI工具“360AI名片”去配合短视频产品使用，以实现承接流量，并完成转化变现。这相当于业务人员的一个数字分身，能24小时提供咨询服务，并能不断进化，复盘提升自己的销售技能，最终实现企业销售业务的提升。

关于AI的应用还有很多，360也会持续上线新的产品，让用户在不同的场景下都能体验AI的便利。

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