MSAI营销科学∞艺术

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MSAI(Marketing Science∞ Arts Innovation)营销科学∞艺术创新平台的播客，由M360 MSAI &创+平台创始人钱峻及营销科学家谭北平联合主播。MSAI,推进企业营销科学一艺术战略体系化建设，从中国到全球，助力企业增强营销科学体系，夯实营销艺术体系，创建营销科学∞艺术融合创新开放平台，推动营销创新、品牌焕新及多元可持续商业增长。MSAl将营销科学∞艺术创新融合，突破了传统营销的桎梏，为企业带来了一种全新的营销模式和增长路径及战略体系化的建设。MSAI营销科学∞艺术播客将围绕体系内的108议题及36个项目.欢迎您关注和收听MSAI(Marketing Science∞Arts Innovation)营销科学∞艺术创新，用科技与艺术的力量，推动商业持续增长!

  1. 5 DAYS AGO

    EP.68 《生成》解读 6--不可逆的技术潮流：营销生态如何被AI与大数据重塑？

    技术浪潮正以前所未有的力量重塑营销行业。从互联网与大数据的普及，到生成式人工智能的崛起，每一次技术突破都在改写营销的运营逻辑，催生新的产业生态。 本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第五章，聚焦营销运营的重塑历程：解析大数据、可寻址、云计算如何构成数字营销的技术基石，探讨广告技术（Adtech）与营销技术（Martech）的生态演变，揭示技术平权化带来的行业变革，以及生成式人工智能对营销生产关系的重构。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES： 1:13 《生成》第五章：营销运营的重塑，不断涌现的营销新技术的发展和普及。 2:26 大数据、可寻址和云计算在数字营销中的应用与发展。 4:43 可寻址的在中国市场上也有非常多的应用，但可寻址技术和隐私是密切相关的。 7:55 云计算是通过互联网按需提供可扩展计算资源的服务模式。 8:54 数字化技术发展首先影响的是广告产业。 17:27 中国的营销技术生态是一个多元化和深层次的过程。 21:25 生成式人工智能将给营销带来了营销的变革，改变了营销的生产关系。 23:22 从效果型营销，到电商营销，再到社媒营销，中国从追赶者变成并驾齐驱。 25:25 随着人工智能的发展，平权化可能会更加的走向极致。 29:06 一定不要走到技术的对面去，技术的发展是不可逆的潮流。 一、数字营销的三大技术支柱：重构营销的 “基础设施” 数字营销的爆发并非偶然，而是建立在大数据、可寻址与云计算三大技术的协同之上。这三大技术如同营销的 “水电煤”，为精准化、智能化运营提供了底层支撑。 1. 大数据：让营销从 “模糊猜测” 到 “精准洞察”大数据并非简单的 “数据量大”，而是涵盖数据采集、预处理、分析的完整技术体系，其 “大量、多样、高速、真实” 的特性，彻底改变了营销的决策方式。 在营销场景中，企业通过社交媒体、用户日志、交易记录等多渠道采集数据，经清洗后挖掘出用户偏好、行为规律等关键信息，进而实现用户画像绘制、精准推送等应用。例如，电商平台通过分析用户浏览轨迹，能在毫秒级时间内推送其潜在感兴趣的商品。 更重要的是，大数据让 “用户行为可追溯” 成为可能，为后续的广告归因分析、营销策略优化提供了数据依据。2. 可寻址：实现 “人与设备” 的精准连接，但暗藏隐私博弈可寻址技术的核心是为用户或设备分配唯一标识符，让企业能跨场景识别同一用户，是 “千人千面” 营销的前提。 其应用早已渗透到生活中：手机号作为最基础的标识符，通过加密和用户授权机制，支撑了短信营销、会员体系等场景；智能电视则通过广告可见度、完播率等指标，实现了跨设备的统一测量。 但这把 “双刃剑” 也引发争议：微信生态中，同一用户在不同小程序的 ID 被隔离，正是平台为平衡精准营销与隐私保护的妥协，反映了技术发展中 “效率” 与 “伦理” 的永恒博弈。3. 云计算：为营销降本增效的 “隐形引擎”云计算通过互联网按需提供算力和存储服务，让中小企业也能享受巨头级的数据处理能力。 阿里云为商家提供的市场趋势预测、腾讯云的个性化推荐，本质上都是通过云计算将大数据能力 “普惠化”。企业无需自建复杂机房，即可快速部署营销自动化工具，大幅降低技术门槛。 更关键的是，云计算与大数据、AI 的融合，推动营销从 “事后分析” 转向 “实时响应”，例如直播电商中，系统能根据实时成交数据动态调整推荐商品。二、广告技术与营销技术：构建营销的 “产业生态网”技术的落地催生了庞大的产业生态。广告技术（Adtech）与营销技术（Martech）的崛起，分别从 “流量交易” 和 “用户运营” 两个维度，构建了营销的新型协作网络。 1. Adtech：广告产业的 “数字化交易革命”广告技术的核心是通过程序化交易提升广告投放效率，其生态由需求方平台（DSP）、供应方平台（SSP）、广告交易平台等角色构成，形成了一套精密的 “广告买卖机制”。 DSP 代表广告主，通过算法在海量库存中锁定目标用户；SSP 代表媒体，负责广告位的最优价售卖；而实时竞价（RTB）机制则让每一次广告展示都能以市场最优价成交。 这种模式彻底颠覆了传统 “排期购买” 的粗放模式，例如 Lumapartner 的广告技术全景图所揭示的，全球广告产业已形成万亿级规模的数字化交易网络。2. Martech：企业与用户的 “直接连接通道”与 Adtech 聚焦 “流量购买” 不同，Martech 更强调企业通过自有触点（官网、APP、社交账号）与用户直接互动，其核心是 “客户资产私有化”。 营销自动化工具让邮件、社交帖子等内容能按预设规则自动推送，大幅提升运营效率；客户关系管理（CRM）系统则像 “客户档案库”，记录每一次互动历史，支撑个性化服务；客户数据平台（CDP）则整合多渠道数据，构建统一的客户视图。 中国企业在此领域已展现领先优势：阿里通过 CDP 整合电商、支付数据，帮助品牌实现 “从认知到复购” 的全链路运营；腾讯的社交营销工具则让品牌能在微信生态内完成 “种草 - 转化 - 留存” 的闭环。三、技术平权与 AI 革命：营销的 “去中心化” 未来技术的终极意义不仅是提升效率，更是打破壁垒。从数字化到智能化，营销正经历 “权力再分配”，而生成式 AI 将加速这一进程。 1. 平权化：让 “人人皆可做营销” 成为现实营销技术的普及正在瓦解 “技术垄断”：过去只有大企业能负担的用户分析工具，如今通过 SaaS 化服务向中小企业开放；一线销售、门店经理能通过简单操作，基于本地数据定制营销活动。 这种平权甚至催生了 “DToC 品牌” 的崛起 —— 中小品牌无需依赖传统渠道，通过私域运营、内容营销就能直接触达消费者，蚕食宝洁等巨头的市场份额。未来，“一人公司” 运营品牌的场景将不再遥远。2. 生成式 AI：重塑营销的 “生产关系”生成式 AI 不止是工具，更是营销生产关系的重构者： 它提升了营销的 “生产力”：文案生成、图像设计等基础工作可由 AI 完成，营销人员得以聚焦策略与创意； 它改变了 “组织架构”：去中心化的营销模式下，每个员工都能成为品牌传播节点，企业通过知识共享平台让一线洞察快速转化为营销策略； 它重构了 “生态博弈”：掌握数据与 AI 能力的平台方话语权增强，但企业可通过私域建设（如餐饮品牌的会员系统）掌握自主数据，避免被平台 “卡脖子”。技术不是对立面，而是 “进化伙伴”从电视台时代的 “大众传播”，到互联网时代的 “精准投放”，再到 AI 时代的 “个性化交互”，营销的每一次飞跃都源于对技术的拥抱。 面对不可逆的技术潮流，企业和营销人需牢记：技术的价值不在于 “替代人”，而在于让人的创意与洞察更高效地落地。唯有将技术视为 “进化伙伴”，才能在营销的变革浪潮中始终立于潮头。 TAKEAWAY 1、数字化技术持续重塑营销运营方式，已成不可逆潮流。 2、大数据、可寻址、云计算是数字营销的核心支撑技术。 3、大数据实现用户行为记录与分析，支撑精准营销应用。 4、可寻址技术实现精准连接，但伴随隐私保护争议。 5、云计算助力营销高效化、个性化，降低企业技术门槛。 6、广告技术生态通过程序化交易提升广告投放效率与精准度。 7、营销技术聚焦企业与消费者直接连接，核心模块协同运作。 8、中国营销技术生态呈现多元化、智能化、人性化发展特点。 9、技术平权化让更多人参与营销，专业营销人员价值升级。 10、生成式人工智能将全面变革营销生产力与生产关系。 思考点 1、大数据、可寻址和云计算如何协同推动营销从传统模式向数字化转型？ 2、技术平权化在营销领域的具体体现是什么，对行业角色分工有何影响？ 3、生成式人工智能相比过往技术，将从哪些核心层面改变营销的生产关系？

    32 min

  2. 26 JUL

    EP.67 《生成》解读 5--营销的本质与演进：以客户为中心的永恒逻辑与时代变革

    营销作为企业经营的核心环节，其内涵与边界始终随时代演进。 从生产观念主导的 “以产定销”，到整合营销时代的 “以客为中心”，再到数字营销与社会责任营销的兴起，营销理念的迭代始终呼应着市场环境与技术变革。无论是企业管理者关注的销售、渠道等实操环节，还是理论界强调的客户导向，其核心始终围绕 “价值创造” 这一主线。 本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第四章，通过梳理营销的演进历程、战略实践流程，以及技术冲击下的变与不变，为理解当代营销提供了清晰框架，也为思考 AI 时代营销的新范式奠定了基础。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES： 0:37 《生成》第四章：营销观念的演变，新时代营销的变与不变。 1:37 营销本质是为顾客创造价值的活动、制度、流程与系统。 5:33 在营销管理体系上，营销是为企业创造客户，为客户创造价值的系统 8:32 随着市场环境，营销的理念也在不断的演进，以适应时代的要求。 15:40 品牌理想：品牌的投资人，他更关心企业的理想，想把企业带到哪个方向上去。 17:34 企业营销战略的实践流程包括了在特定营销观念指导下的一系列活动。 21:22 STP的流程，就是定位的流程：包括市场的细分segment，目标市场选择targeting和市场定位position 三个环节。 26:28 大量的企业要在市场中拼搏，找到自己的位置、定位，并实现与客户的双赢。 28:24 关系营销的核心在于，识别出每位客户在未来的周期里面能够给企业带来的价值。 35:45 引领和满足客户的需求：一种叫做满足客户的需求，一种叫做引领客户的需求。 一、营销的本质：从 "销售" 到 "价值创造" 的认知跃迁 营销（Marketing）的核心争议往往始于概念混淆 —— 企业管理者常将其等同于销售、广告等具象动作，而理论界则直指其本质是 "以客户为中心的价值创造系统"。管理学大师彼得・德鲁克的论断尤为精辟：客户决定企业的存在，只有当客户愿意付费时，资源才能转化为财富，物品才能成为产品。 美国市场营销协会的定义进一步明确：营销是创造、传播、传递和交换对多方有价值的市场供应物的活动与系统。这一系统包含四大职能： 感测：洞察客户是谁、需求是什么（对应德鲁克 "客户在哪" 的追问） 定位：设计差异化价值主张，回答 "能否比竞争者做得更好" 交换与增长：建立长期互利的交易关系，实现企业与客户的双赢二、营销观念的演进：从 "企业中心" 到 "生态协同" 的范式转移营销理念的迭代始终跟随市场环境与技术发展的步伐，呈现清晰的进化轨迹： （一）传统导向阶段：从生产到销售的单向思维 生产观念（19 世纪末 - 20 世纪初）：供给短缺时代的核心逻辑是 "量产降本"，典型如福特 T 型车的 "任何颜色都是黑色"。 产品观念（20 世纪初 - 中叶）：竞争加剧催生 "酒香不怕巷子深" 的执念，企业沉迷于产品质量提升却忽视客户真实需求。 销售观念（20 世纪中叶 - 末）：买方市场形成后，促销与广告成为主流，企业试图通过 "说服购买" 解决库存问题。（二）现代导向阶段：从客户中心到生态价值 整合营销（20 世纪 80 年代起）：首次将客户需求置于战略核心，通过 4P 策略（产品、价格、渠道、沟通）的协同实现价值传递。 关系营销（21 世纪初）：基于 "80% 利润来自 20% 客户" 的帕累托法则，聚焦客户终身价值管理，通过 CRM 系统维系长期关系。 数字营销与社会责任营销（21 世纪以来）：数字化实现 "人货场" 全链路打通，而 ESG 理念推动企业将社会责任融入营销，例如通过可持续包装传递品牌价值观。三、营销战略实践：从市场洞察到动态迭代的闭环体系有效的营销实践需遵循科学流程，形成 "洞察 - 决策 - 执行 - 优化" 的完整闭环： （一）市场研究：框架的全方位扫描 宏观环境分析（PEST 模型）：识别政治、经济、社会、技术等因素的长期影响 客户分析：穿透表象需求，挖掘 "为什么买" 的深层动机（如盲盒消费者的收藏癖好） 竞争分析：不仅关注对手的产品策略，更需预判其资源与能力的演变（二）STP 战略：精准定位的核心工具 市场细分（Segment）：按需求差异划分群体，如咖啡市场可分为功能性需求（提神）与情感性需求（社交） 目标市场选择（Target）：结合企业资源锁定高价值群体，避免 "全客群通吃" 的陷阱 市场定位（Position）：在客户心智中建立独特认知，如 "瑞幸 = 高性价比咖啡"（三）策略组合：4P 与竞争动态的平衡产品服务需超越功能价值，融入情绪价值（如偶像联名款引发的粉丝认同）；价格策略需兼顾成本与客户感知价值；渠道布局要实现线上线下无缝衔接；沟通媒介则需匹配客户的信息获取习惯（如 Z 世代偏好短视频而非传统广告）。 四、变与不变：技术浪潮下的营销本质坚守数字技术与 AI 正在重塑营销形态：社交媒体拓展了渠道边界，大数据实现了精准投放，算法推荐优化了个性化体验。但这些变革始终围绕一个核心 ——客户价值的创造与传递。 不变的底层逻辑包括： 以客户为中心的经营哲学（德鲁克命题的当代验证） 差异化竞争的必要性（避免陷入同质化红海） 价值交换的双向性（企业与客户的共赢机制）而变化的只是实现路径：从传统调研到 AI 驱动的客户洞察，从大众传播到私域流量的精细化运营，从功能满足到情绪价值的深度挖掘。客户未必能清晰表达需求，但营销的使命正是通过洞察与创新，将潜在需求转化为真实价值。 TAKEAWAY 1、营销本质是为顾客创造价值的活动、制度、流程与系统。 2、理论界对营销的核心认知是 “客户”，而非仅局限于销售、广告等动作。 3、德鲁克指出，客户决定企业的存在，企业需聚焦客户需求与价值交换。 4、营销管理体系包含感测、定位、交换与增长四大职能，聚焦双向价值。 5、营销观念历经生产、产品、销售、整合营销到关系营销等阶段的演进。 6、数字营销实现全链路管理、精准投放等，社会责任营销与 ESG 紧密关联。 7、营销战略实践始于市场研究（5SEED 框架），经 STP 流程定位，终以策略组合落地。 8、4P 策略（产品、价格、渠道、沟通）是整合营销的关键构成。 9、技术发展改变营销渠道与手段，但以客户为中心等核心观念不变。 10、营销需平衡满足与引领客户需求，从功能价值向情绪价值拓展。 思考点 1、营销观念从生产导向演进到数字营销时代，其核心逻辑的延续性体现在哪里？ 2、结合 STP 流程，如何在供给过剩的市场中设计差异化的客户价值？ 3、数字技术重塑营销手段的背景下，企业应如何平衡技术应用与以客户为中心的本质？

    40 min

  3. 19 JUL

    EP.66 从AIGC到AIGD 把握决策新革命 | 串台钱钱品牌局

    在信息爆炸的当下，AIGC（AI 生成内容）正以惊人的效率重塑内容生产 ——15 分钟生成广告片、秒级产出专业报告已成为现实。 然而，内容生成的低成本与高效率，反而让决策陷入新的困境：企业面对 AI 生成的海量方案无从筛选，个人被繁杂建议裹挟而迷失方向。 正是这种困境催生了 AIGD（AI 生成决策）的崛起。不同于 AIGC 聚焦内容产出，AIGD 以生成能力为基础，叠加推理与判断能力，直指 “如何在信息洪流中做出精准选择” 的核心命题。 从企业的战略布局、选品营销，到个人的职业规划、生活决策，AIGD 正在重构决策逻辑，成为连接信息与行动的关键枢纽。这场从内容生成到决策智能的进化，既是挑战，更是重塑商业与生活的新机遇。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI 联合主播／秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学艺术家 MSAI 联合主播／MSAI M360 创＋平台创始人 杨志华 — 品牌实战派专家/钱钱品牌局 联合主播 莫胜晖－MSAI 营销科学家 SHOWNOTES 1:23  AIGC今天的内容生成的效率在快速的提升，而成本在快速的下降。 2:37  当你面对无数生成的内容，你的决策就变成一个非常重要的挑战。 3:22  在这个充满AI 的时代，你拿到了很多的信息以后反而迷茫了。 5:53  AI的决策的底层和生成的底层是一致的，推理能力再加上判断能力。 9:50  AIGD体现在你思考做决策的过程。 14:42  AIGD可以分析心理因素，动机因素去选品。 26:22  AI有很强的叫互动能力和底层情绪感染的能力。 31:29  AI决策上，他至少他能够理解你的偏好，个性化的偏好和安排。 36:03  AI强的是对于未来的市场的预测从过去的历史中中筛选出更正确的模式。 从内容爆炸到决策困境：AIGD 的诞生必然性 AIGC（AI 生成内容）的效率革命带来了前所未有的信息洪流。当前 AI 不仅能生成图文、报告，还能产出广告片、产品创意，甚至网站落地页，且成本持续下降。 但随之而来的是决策的巨大挑战：企业面对 AI 生成的完美方案无从筛选，研究生被 AI 撰写的研究设计淹没却无法解释逻辑，普通人在 AI 提供的海量建议中陷入迷茫。 这种困境的根源在于，AIGC 解决了 “内容有无” 的问题，却未触及 “决策对错” 的核心。 拿到一堆信息后反而更迷茫，没有经验和方法论就无法判断关联与价值。 因此，以生成能力为基础，叠加推理（Reasoning）与判断能力的 AIGD，成为突破困境的必然方向。 重塑企业决策链：从选品到战略的全场景渗透 AIGD 在企业决策中的应用已展现出强大实力，覆盖从日常运营到战略布局的全链条。 高频交易与营销决策的自动化：DeepSeek 在量化交易中的实践堪称典范，其 AI 系统能自动完成每秒上万次的买入卖出决策，且以盈利为明确导向。 在营销领域，AI 对广告片是否上线、投放渠道选择等决策的准确率持续提升，传统投手岗位正逐步被自动化系统替代，腾讯、快手等平台已推出 AI 自动投手功能。 选品与市场决策的精准化：亚马逊的 AI 选品实践显示，传统模式下 20 个产品能成功 5-6 个已属优秀，而 AI 介入后成功率可提升至 50%。其核心在于 AI 不仅能快速处理数据，更能挖掘底层规律 —— 如分析产品成功的心理动机、市场趋势等共性因素，而非简单模仿爆款。 以盲盒品牌为例，AI 能穿透设计表象，直指 “多巴胺刺激”“圈层归属” 等核心驱动因素。 战略决策的辅助与模拟：在趋势预判领域，AI 已展现出媲美专家的能力。AI 对 “职业受 AI 影响程度” 的预判与 60 位专家结论高度一致。 对于企业 “做什么不做什么” 的战略决策（如华为是否自研汽车），AI 可通过市场沙盘模拟，预估不同选择的潜在结果，为决策者提供数据支撑。 赋能个体决策：从人生规划到日常选择的个性化升级 AIGD 不仅服务于企业，更在个人生活中构建起 “决策助手” 生态。 职业与人生规划的智能化：针对大学生 “考研还是考公”“实习选择” 的迷茫，AI 可通过分析性格特质、能力短板及市场需求，提供个性化建议 —— 从选修课程推荐到实习机会匹配，甚至辅助简历投递。 对于职场新人的软实力提升、情感困惑等私密问题，AI 的 “高倾听能力” 与 “情绪感染能力” 能提供更安全的疏导空间。 生活场景的个性化决策：在旅行规划中，AIGD 展现出超越传统旅行社的优势：它能基于用户对 “道教文化” 的偏好或 “避开热闹景点” 的需求，自动编排行程、预订票务，并结合真实评价优化体验，且完全以用户价值为导向，而非旅行社的利益返点。 养老院场景中，AI 通过分析老人身体与心理状态，规划每日活动，弥补其体力与脑力不足。 AIGD 的核心价值：效率、客观与人类协同的平衡AIGD 的颠覆性在于其重构了决策的底层逻辑： 效率跃升：量化交易中每秒上万次的决策、选品成功率翻倍，印证了 AI 处理复杂信息的速度优势； 减少偏见：企业决策中，AI 可规避 “老板权重过高”“人情干扰” 等问题，基于指标客观分析； 人机协同：通过 “Human in the loop” 模式，人类保留战略决策与情感判断的核心角色，AI 则承担信息处理、方案生成等基础工作，形成 “增强人类能力” 的闭环。“若不能驾驭 AI，AI 就会驾驭你。” AIGD 的终极目标不是替代人类，而是成为人类体力与脑力的延伸。 拥抱 AIGD，决胜智能决策时代从 AIGC 到 AIGD，标志着 AI 从 “内容工具” 进化为 “决策伙伴”。对于企业，它是商业增长的引擎；对于个人，它是人生导航的指南针。 未来，AIGD 将渗透更多领域，但核心始终是 “服务人类决策”。把握 AIGD 带来的机遇，学会与 AI 协同决策，将是个体与企业在智能时代的核心竞争力。 TAKEAWAY 1、AIGC 极大提升内容生成效率、降低成本，但海量内容加剧了决策难度。 2、AIGD（AI 生成决策）基于生成能力，叠加推理与判断能力，成为新的解决方向。 3、若无法驾驭 AI，人可能沦为其 “复读机”，被 AI 反向驾驭。 4、AI 在趋势预判上的能力可媲美专家，曾与 60 位专家判断方向高度一致。 5、商业决策中，AI 能提升选品、广告投放等决策的成功率，如选品成功率可翻倍。 6、量化交易等高频决策场景，AI 已实现完全自动化，且以盈利为明确结果导向。 7、AI 辅助个人决策覆盖职业规划、旅行规划等，能提供个性化、私密化建议。 8、企业决策中，AI 可规避人情干扰，基于底层指标做客观分析，同时也能适配企业特征与偏好。 9、AIGD 的核心是人机协同，人类在战略、情感判断等领域仍起关键作用。 10、AIGD 是未来重要趋势，将重塑企业经营与个人生活的决策逻辑。 思考点 1、面对 AI 生成的海量信息，人类该如何保持决策主导权？ 2、AIGD 在提升决策效率的同时，可能带来哪些潜在风险？ 3、个人与企业应如何调整自身能力，以适应 AIGD 带来的决策模式变革？

    42 min

  4. 12 JUL

    EP.65 《生成》解读 4--生成式AI重构营销逻辑 当人类被AI超越 营销该何去何从？

    生成式人工智能的浪潮正以前所未有的力量冲击着营销领域的传统范式。当图灵测试不再是挑战，当 AI 绘画能斩获艺术大奖、AI 生成的摄影作品能骗过专业评委，当 GPT-4 在各类考试中超越绝大多数人类考生，甚至在高考中取得可上顶尖学府的成绩时，我们不得不直面一个核心问题：当人类在诸多能力上被 AI 超越，营销该何去何从？ 本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第三章，聚焦生成式 AI 带来的新红利与挑战，从 AI 能力边界的突破、营销创造力的重构、消费者态度的博弈到行业应对策略，解析 AI 如何从工具升级为企业智力资源，以及营销从业者应如何在这场变革中找到破局之道。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES： 1:23   《生成》第三章新红利--人类被超越时，营销该怎么做？ 3:40    图灵测试对于深层次的人工智能已经不再是挑战。 6:15    人工智能在其他知识领域具备比肩甚至超过人类的全科能力。 8:16    从2024到2025年，AI的能力从文科生已经逐渐转变成为了理科生。 11:45   AI已经能够深刻洞察市场的趋势，并基于趋势来创造合适的广告方案。 14:53   人工智能新产品创意上，人工智能已经超越了顶尖商学院的工商管理硕士。 18:43   人工智能不止于生成内容，它能够表达情感、感受情感。 19:18   大众对于人工智能生成内容的态度存在算法厌恶的倾向。 24:37   AI推理的过程再加上混合专家模型，等效工作年限可能超过八年。 27:16   反驳是人类也是人类智慧进化的一个部分，AI也是同理。 31:31   AI有多模态识别的能力，看得懂你的视觉表达的效果，而且给效果准确的命名。 34:25   AI法律层面，工具不拥有版权，使用工具的人可以声称拥有版权， 一、AI 已突破智能边界：从工具到企业核心智力资源 图灵测试的本质是对机器 "类人交流能力" 的验证，但如今的生成式 AI 早已突破这一框架。2022 年 AI 绘画《太空歌剧院》斩获艺术大奖、2023 年 AI 生成摄影作品《虚假记忆电工》获国际赛事认可，证明在视觉创作领域，专家已无法区分人机作品。 这种 "不可区分性" 并非偶然 ——AI 的能力已从内容生成延伸至情感创造，既能表达温度，也能精准捕捉人类情绪，成为真正意义上的 "智力资源"。 这种转变的核心在于，AI 不再是被动工具，而是可与人力资源并列的企业核心资产。正如 GPT-4 在统一律师资格考试中超越 90% 应试者、在 SAT 考试中击败 93% 考生，其展现的知识储备与逻辑能力，已相当于顶尖专业人才。 2025 年国内 AI 大模型在高考理科卷突破 650 分的成绩，更印证了其从 "优秀文科生" 向 "全能型人才" 的进化。 二、营销创造力的代际更替：AI 已实现多维超越 在营销的核心创造力领域，AI 的表现呈现 "碾压式进步"： 广告文案能力：2023 年 AI 文案等效工作经验为 2.47 年，2024 年提升至 3.6 年，2025 年借助混合专家模型（MoE）技术，已接近 8 年专业水准。双盲测试显示，消费者完全无法区分人机文案，而 AI 作品在洞察市场趋势方面甚至超越资深从业者。 新产品创意：宾夕法尼亚大学沃顿商学院的实验极具颠覆性 ——AI 生成的大学生群体产品创意中，前 16 名全为 AI 作品，目标用户购买意愿显著高于 MBA 团队。这意味着在 "创造用户真正需要的价值" 上，AI 已掌握更精准的密码。这种超越的底层逻辑，在于 AI 实现了 "量与质的双重突破"：既能通过海量数据训练形成精准洞察，又能通过思维链推理、多智能体协作（Agent 化）模拟人类团队的共创过程，最终产出兼具创新性与落地性的方案。 三、消费者认知博弈：破解算法厌恶的关键路径 尽管 AI 能力卓越，但消费者对其仍存在 "算法厌恶" 的隐性壁垒。复旦大学研究显示，当消费者感知内容由 AI 生成时，购买意愿会显著下降，核心症结在于 "可信度质疑"。但这一困境存在破局点 ——人机协作模式能完全消除这种厌恶。 数据表明，标注 "人机共创" 的营销内容，不仅能提升消费者信任度，更能强化品牌的 "创新形象" 与 "效率感知"。这提示营销从业者：AI 的应用需兼顾能力释放与消费者心理，透明化人机协作过程，将技术优势转化为品牌资产。 四、行业应对策略：从被动适应到主动掌控 面对 AI 的加速进化，营销行业需构建新的能力体系： 技术层面：拥抱混合专家模型（MoE）与 Agent 化趋势。AI 已从 "单兵作战" 升级为 "多智能体协同"，能模拟消费者反馈、整合艺术专家与法律专家视角，实现广告片 "分秒帧级" 的优化，这要求从业者掌握 AI 团队的管理逻辑。 教育层面：院校需重构课程体系。正如 "汽车时代无需苦练奔跑"，营销教学应从 "培养创意生产者" 转向 "培养 AI 协作者"，开设 AI 工具应用、多模态内容优化等实战课程。 法律层面：明确权责边界是前提。当前法律框架下，AI 作为工具不具备版权，使用者需承担创作成果的全部权利与责任，这要求企业建立 AI 内容合规审查机制，规避侵权风险。生成式 AI 带来的不是替代危机，而是营销行业的 "进化契机"。当 AI 能承担基础创意、数据洞察等工作时，人类的价值将向战略决策、情感共鸣、伦理判断等更高维度迁移。未来的顶级营销人，必然是那些既能驾驭 AI 能力，又能守住人性温度的 "混合体"。 TAKEAWAY 1、生成式 AI 已突破图灵测试，成为企业核心智力资源。 2、AI 在艺术创作领域，专家难分人机作品。 3、AI 具备全科能力，考试成绩超越多数人类。 4、AI 文案等效工作年限快速增长，逼近资深从业者水平。 5、AI 新产品创意受消费者青睐度超顶尖商学院人才。 6、消费者对纯 AI 内容存在算法厌恶，人机协作可化解。 7、人机共创内容能提升品牌创新与效率形象。 8、AI 呈现 agent 化趋势，多智能体协同能力堪比人类团队。 9、法律层面，AI 生成内容版权归使用者，责任由使用者承担。 10、行业需转型，聚焦 AI 工具运用与协作能力培养。 思考点 1、当 AI 在营销创造力上持续超越人类，营销从业者的核心竞争力应向何处迁移？ 2、如何平衡 AI 生成内容的效率优势与消费者的算法厌恶心理？ 3、人机协作模式下，营销行业的人才培养体系需做出哪些根本性调整？

    39 min

  5. 6 JUL

    EP.64 《生成》解读 3--AI不仅是技术工具，更是重新定义生产关系、商业逻辑与竞争壁垒的“新推动力”

    在数字技术飞速迭代的当下，生成式人工智能正以前所未有的力量重塑着营销领域的底层逻辑。《生成》第二章围绕 “新的推动力 —— 揭秘生成式人工智能” 展开深度探讨，为我们揭开了这项技术如何从原理层面向应用层面渗透，并最终重构营销范式的神秘面纱。 从大语言模型的海量学习、概率赋权到文本生成，从基于人类反馈的强化学习（RLHF）到适配企业需求的绩效反馈强化学习（RLPF），生成式人工智能的技术内核逐渐清晰。它不仅实现了内容的海量生产，更推动营销从 “工具升级” 迈向 “生产力革命”，催生出从生产到消费的全链条变革。 本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第二章，深入解析生成式人工智能的工作机制、与企业的融合路径，以及它对营销范式的颠覆性影响，为理解这一 “新推动力” 提供全景视角。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES： 1:26   《生成》第二章---新的推动力揭秘生成式人工智能。 2:31    AI完成内容生成第一步：学习，通过海量文本训练语言模型。 4:37    AI完成内容生成第二步：赋权，计算词语之间的概率关系。 5:16    AI完成内容生成第三步：生成，基于输入词预测下一个最可能的词。 10:23   RLHF(基于人类反馈的强化学习)结合了人类反馈技术，优化人工智能表现。 16:01   RLPF绩效反馈会训练出一个符合企业需求的模型。 17:34   提示词本身是一个是人类与人工智能互动的一个方法。 21:30   人工智能需要用户尝试不同的措施才能得到满意。 27:05   重构营销范式本质上就是生产力的变革。 29:58   今天所有行业都在应用生成式人工智能 32:31  人工智能的第一把刀是砍了人工智能的创造者。 37:20  在不久的将来，人工智能负责所有，工作不是一种必须，而是一种选择。 41:27  成本越稀化了，它越来越普遍化和大量的供给了，就生产力的爆发。 43:33  创造就是整个世界充满了无限的可能性，你用AI去探索。 50:30  AI的生产力，它改变了这种就是我们过去的委托中介的这种模式。 52:14  内容在海量生产之中，筛选是未来企业做事情的一个点。 一、生成式 AI 的技术内核：从 "学习" 到 "生成" 的三阶跃迁 生成式人工智能的运作遵循着精密的逻辑链条，其核心工作流程可拆解为三个递进阶段，共同构建起与人类交互的基础能力。 学习阶段是技术的根基。以 GPT 为代表的大语言模型（LLM）通过读取海量文本数据，涵盖书籍、文章等多元内容，借助 Transformer 神经网络架构，捕捉语言中的复杂模式与结构规律。这一过程如同人类的 "广泛阅读"，最终形成庞大的语言知识库，为后续生成提供素材储备。 赋权阶段是逻辑的核心。模型通过计算词语间的概率关联，建立 "词与词" 的排序系统。借助深度学习中的反向传播算法，模型不断优化权重参数，从而精准预测句子结构的合理性 —— 这种能力类似人类说话时对 "下一个词" 的潜意识判断，是生成连贯内容的关键。 生成阶段是价值的输出。当用户输入提示词（Prompt）后，模型基于前两阶段的积累，预测下一个最可能出现的词，并通过 "温度（Temperature）" 参数调控输出风格：低温（接近 0）生成确定保守的内容，高温（大于 1）则呈现更多随机性与创造力，如同人类多巴胺分泌对思维活跃度的影响。 二、人机协同的进化逻辑：从 RLHF 到企业定制化训练 生成式 AI 之所以能贴合人类需求，核心在于 "基于人类反馈的强化学习（RLHF）" 机制。 这一过程通过三步闭环实现：模型生成多元答案后，人类评审员依据连贯性、易懂性、无害性等标准排序；基于排序结果训练 "奖励模型"，使其掌握人类偏好；最终通过强化学习算法持续优化，让 AI 输出更符合人类预期的内容。这种机制赋予 AI"讨好性人格"，使其如同人类沟通者般预判听众感受。 当技术下沉到企业场景，"绩效反馈的强化学习（RLPF）" 成为定制化关键。 如同新员工需通过绩效反馈融入企业文化，企业可将业务指标作为训练信号，让通用大模型进化为贴合自身需求的专属工具。这种从 "通用" 到 "专属" 的转化，正是 AI 落地企业的核心路径。 三、营销范式的重构：从 "工具升级" 到 "生产力革命"生成式 AI 对营销的影响绝非简单的效率提升，而是引发生产关系变革的 "范式重构"，其核心体现在三个维度的颠覆。 生产侧的变革最为直观。过去一人一天产出 1 篇营销文案已属高效，如今借助 AI 可实现百篇级量产，这种生产力飞跃类似工业革命中 "从手工到流水线" 的转变。更关键的是，内容生产不再依赖专业团队，企业可通过 AI 快速生成广告创意、图文素材乃至视频内容，彻底打破创作壁垒。 消费侧的互动模式被重塑。传统数字营销依赖 "标签匹配 + 程序化投放"，而 AI 能根据用户实时特征生成个性化内容 —— 不再是 "千人一面" 的物料推送，而是 "千人千面" 的实时服务。这种从 "被动匹配" 到 "主动响应" 的转变，重构了品牌与用户的连接方式。 商业逻辑的颠覆尤为深刻。AI 催生了 "先生产后交易" 的新模式：创作者利用 AI 批量生产文化元素与品牌的碰撞内容（如青铜器汉堡创意），通过社交媒体测试热度后再对接甲方，彻底改变了传统 "委托 - 创作" 的中介模式。这种 "用生产力试错，用市场筛选" 的逻辑，让营销创新更具爆发力。 四、企业的破局之道：在海量生产中锚定 "筛选权" 面对 AI 带来的内容爆炸，企业的核心竞争力正从 "生产能力" 转向 "筛选能力"。当 AI 可批量生成千篇内容时，筛选出符合品牌调性、契合用户偏好、能转化为商业价值的优质内容，成为决定营销效果的关键。 这种筛选并非简单的人工判断，而是要建立一套融合企业价值观、业务指标与用户反馈的评估体系，如同 RLHF 机制中 "奖励模型" 的作用。 提示词工程（Prompt Engineering）则是提升筛选效率的工具。通过精准描述需求（如 "撰写小红书风格的环保文案"）、设定边界条件（如 "禁止虚构数据"）、预留交互窗口（如 "不清楚时可反问"），企业能引导 AI 生成更贴合需求的内容，从源头降低筛选成本。如今的提示词已从短句指令进化为万字级策略，成为人机协同的核心技能。 生成式 AI 正在书写营销行业的新篇章。它不仅是技术工具，更是重新定义生产关系、商业逻辑与竞争壁垒的 "新推动力"。对企业而言，理解其技术原理、把握其应用逻辑、锚定其核心机遇，才能在这场变革中实现从 "适应" 到 "引领" 的跨越。 TAKEAWAY 1、生成式人工智能通过学习、赋权、生成三步流程完成内容创作。 2、温度参数控制生成内容的随机性与创造性，类似人类多巴胺的作用。 3、RLHF（基于人类反馈的强化学习）让 AI 更贴合人类期望。 4、RLPF（绩效反馈的强化学习）可训练出符合企业需求的模型。 5、提示词是人机互动的关键，其工程正不断升级复杂化。 6、生成式 AI 重构营销范式，本质是生产力变革引发的连锁反应。 7、人工智能已渗透各行业，营销领域几乎所有流程都可应用。 8、未来工作可能成为选择，AI 或承担大部分生产任务。 9、AI 催生 “先生产后交易” 的新营销模式，颠覆传统中介逻辑。 10、内容海量生产时代，企业核心竞争力在于筛选符合自身需求的内容。 思考点 1、生成式 AI 的温度参数与人类多巴胺系统的相似性，对优化人机协作有何启示？ 2、从 RLHF 到 RLPF 的演进，如何影响企业对 AI 工具的定制化路径？ 3、内容海量生产时代，企业该如何建立独特的筛选标准以保持竞争力？

    55 min

  6. 29 JUN

    EP.63 《生成》解读 2--生成式人工智能：跨越创新鸿沟 从技术破局到产业重构的全维跃迁

    生成式人工智能正以颠覆性力量重塑科技与商业的底层逻辑。当 DeepSeek 以周级速度刷新 ChatGPT 用户增长纪录，当中国 AI 产品数量突破 307 个且用户日均使用时长激增，这些数据印证的不仅是技术迭代，更是一场跨越创新鸿沟的社会范式变革。 从文生图的跨模态突破到通用智能的终极愿景，生成式 AI 正沿着 “技术突破 - 市场渗透 - 产业重构” 的轨迹，推动人类文明向智能时代加速迈进。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第一章（下）。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES： 2:21 文字生视频引入了深度学习中的注意力机制和时序卷积网络。 4:46 用户规模的扩大是帮助深层次人工智能跨越创新鸿沟方面的重大意义。 6:07 创新鸿沟理论是指早期采用者和早期大众之间存在巨大的差异。 9:08 中国用户在人工智能产品上的总访问市场也显著性增长。 11:35 起点时刻的到来---科技快速发展可能到带来的质变的时刻。 12:41 人工智能可以分为分析式人工智能、深层次人工智能以及通用人工智能。 14:35 生成式人工智能有三个核心能力：创造能力、推理能力、互动能力。 18:45 生成式人工智能的发展，使得通用人工智能的时代到来不断加速。 20:09 生成式人工智能跨越了创新鸿沟，未来目标是通用人工智能。 21:54 人工智能高峰是全部人类都在使用AI，场景上会持续的拓张。 一、技术破壁：从跨模态映射到认知能力进化 1. 多模态生成的底层突破2021 年 OpenAI 推出的 Dall・e 模型，通过转换器架构实现文本到图像的精准映射，其核心在于跨模态深度学习对 “语言 - 视觉” 联合概率分布的学习。 这种机制如同人类画家将文字描述转化为画面的过程，但借助对抗网络与算力优势，AI 能以指数级效率完成 “创作 - 优化” 循环 —— 当系统接收到 “落日熔金的海边城堡” 指令时，会通过判别器不断校准画面的光影、比例与意境，直至输出符合语义的视觉内容。 视频生成领域的演进更凸显技术跃迁。早期模型因分辨率与时序连贯性缺陷，只能生成碎片化动态画面，而引入注意力机制与时序卷积网络后，如今的文生视频技术已能处理 10 分钟以上短片。 通过捕捉 “人物行走 - 场景变换” 的时空逻辑，实现动态内容的语义一致性。这种从静态到动态的跨越，标志着 AI 从 “符号映射” 向 “场景理解” 的认知升级。 2. 推理能力：从语言生成到逻辑演绎DeepSeek 等模型展现的推理能力，打破了生成式 AI “语言表达工具” 的局限。传统文生图技术本质是语言能力的视觉转化，而推理能力让 AI 具备了 “思维链” 构建能力 —— 例如根据 “城市交通拥堵” 数据，不仅能生成拥堵场景图，还能推演 “增加地铁线路 - 分流私家车” 的解决方案。 这种能力使 AI 从 “内容生产者” 进化为 “问题解决者”，正如人类从学会说话到掌握逻辑推理的认知进阶。 二、市场破局：创新鸿沟理论与用户规模革命 1. 跨越鸿沟的关键转折杰弗里・摩尔的创新鸿沟理论指出，早期采用者与早期大众间的认知断层是技术普及的最大障碍。VR/AR 等技术因无法说服早期大众 “实用价值”，至今困于 “创新者陷阱”，而生成式 AI 凭借用户规模的指数级扩张实现突破：2024 年底用户从早期大众扩散至晚期大众，2025 年更渗透至老年与儿童群体。 ChatGPT 突破 2 亿月活的纪录被 DeepSeek 以 “周级速度” 刷新，全球 1757 个 AI 产品的供给侧爆发，印证了技术从 “小众玩具” 到 “大众基础设施” 的质变。 2. 中国市场的范式引领中国在这场变革中展现独特优势：307 个本土 AI 产品构建起完整生态，用户日均使用时长超工作场景，形成 “生活娱乐 - 工作学习” 的全场景渗透。 这种 “供给 - 需求” 的双向繁荣，源于中国消费者对 AI 的高信任度与企业的激进拥抱 —— 当制造业用 AI 优化设计流程，农业通过生成式模型预测病虫害，中国正成为全球 AI 应用的 “超级试验场”，其经验将为全球技术扩散提供范式参考。 三、产业重构：从生产力工具到文明塑造者 1. 制造业的设计革命生成式 AI 与 CAD 软件的融合，彻底颠覆工业设计流程。传统模式中，设计师需手动绘制数十版方案，而 AI 能基于参数生成数千个创新设计，例如根据 “轻量化汽车部件” 需求，同步输出材料组合、结构形态与应力分析报告。 更前沿的应用中，AI 已能直接操控 CAD 软件自动建模，将 “创意构思” 到 “工程实现” 的周期压缩 80%。这种变革不仅提升效率，更突破人类思维局限，催生如 “分形结构建筑”“仿生机械臂” 等超越传统认知的设计。 2. 营销领域的认知重构生成式 AI 的三大核心能力（创造、推理、互动）正在重塑商业逻辑： 创造能力：自动生成千人千面的营销文案、海报，甚至根据用户画像动态调整广告剧情； 推理能力：通过分析用户浏览轨迹，推演消费动机并生成个性化推荐策略； 互动能力：情感陪伴机器人能识别儿童情绪并生成安抚故事，老年陪伴 AI 可根据对话内容自动检索时政新闻。这种 “数据驱动 + 创意生成” 的模式，让营销从 “经验主义” 迈向 “科学艺术融合”，例如某美妆品牌用 AI 生成 10 万组包装设计，通过用户测试快速锁定爆款方案，新品研发周期缩短至传统模式的 1/5。 四、未来图景：通用智能的机遇与奇点思考 1. 从生成式到通用智能的跃迁当前 AI 发展正沿 “分析式 - 生成式 - 通用式” 路径演进：分析式 AI 如车牌识别，仅能基于数据做判断；生成式 AI 能归纳演绎创造新内容；而通用人工智能（AGI）将具备跨领域学习能力 —— 从预订机票、管理智能家居到操控汽车，甚至自主研发科学理论。 OpenAI 首席执行官预言 AGI 将在 “2.7 年内” 到来，马斯克更认为 “两年内实现”，这种乐观源于深度学习对 “数据模式无限捕捉” 的潜力。 2. 奇点时刻的文明挑战当 AI 从 “工具” 进化为 “智能体”，社会结构将面临深层变革。 制造业中，AI 设计 + 机器人生产可能使 80% 流水线岗位消失；服务业中，智能客服与陪伴机器人或将重构人机交互模式。 这种变革伴随 “奇点时刻” 的争议 —— 当机器智能超越人类，科技发展将进入不可预测的加速期，正如数学家维纳所言：“我们正在创造与人类认知水平相当的智能，而它们的进化速度将远超我们。” 在变革前夜做理性的激进者生成式 AI 的爆发不是技术周期的偶然，而是智能文明的必然。对企业而言，需在 “效率提升” 与 “范式创新” 间找到平衡点 —— 既用 AI 优化现有流程，更需重构组织架构以适应 “人机协作” 新生态；对个人而言，从 “AI 使用者” 升级为 “AI 协同者”，培养 “技术理解 + 创意洞察” 的复合能力，将成为穿越变革的核心竞争力。 毕竟，当 AI 开始具备推理与创造能力，人类的价值将更聚焦于 “不可被算法替代的人性光辉”—— 这既是挑战，更是文明跃迁的契机。 TAKEAWAY 1、生成式 AI 通过跨模态技术实现文生图、文生视频，推动多模态交互发展。 2、用户规模从技术狂热者扩散至普通大众，标志生成式 AI 跨越创新鸿沟。 3、创新鸿沟理论揭示早期大众需实证案例才接受新技术，VR 等技术仍未突破。 4、生成式 AI 与 CAD 结合颠覆工业设计，实现方案自动生成与精准建模。 5、生成式 AI 具备创造、推理、互动三大核心能力，重塑营销与服务模式。 6、中国成全球 AI 应用高地，产品数量与用户时长增长凸显市场开放度。 7、技术正从生成式 AI 向通用人工智能演进，目标实现人类级跨领域智能。 8、通用人工智能可能在数年内到来，引发关于机器智能超越人类的奇点讨论。 9、生成式 AI 推动产业全链条变革，从制造业设计到生活娱乐场景全面渗透。 10、拥抱 AI 需理解技术脉络，从工具使用者升级为智能协同时代的创新参与者。 思考点 1、生成式 AI 跨越创新鸿沟的关键因素是什么？ 2、生成式 AI 的三大核心能力如何重塑产业？ 3、通用人工智能到来将引发哪些社会变革？

    26 min

  7. 22 JUN

    EP.62 《生成》解读 1--生成式AI奇点时刻：人工智能发展经历了哪些关键阶段 核心技术突破是什么？

    当机器开始像人类一样思考、创作甚至超越人类在特定领域的能力时，我们正站在一个前所未有的历史节点上。 从 1956 年达特茅斯会议首次提出人工智能概念至今，这项技术历经多次兴衰，终于在生成式人工智能的推动下迎来爆发时刻。大语言模型与转换器架构的突破，让机器不仅能理解语言，更能自主生成内容；生成对抗网络的发展，则使高质量图像生成成为可能。 这些技术进步不仅重塑了人工智能的发展轨迹，更在商业营销等领域掀起了底层逻辑的革命。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第一章（上），从技术演进视角，剖析生成式人工智能如何从人类智能的梦想走向现实。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES： 2:18 第一章:新风口--人类智能的起点时刻，让机器像人类一样工作一直是人类的梦想。 4:53 从1960到2023年人工智能的发展经历了多次的爆发和寒冬。 5:38 1956年的达特茅斯会议上人工智能叫AI这个概念首次被提出。 6:04 20世纪50年代后期，逻辑理论学家用程序展示了这一时刻的雄心和创新。 7:06 20世纪70年代的，人工智能研究迎来了第一次寒冬。 8:10 1975年，机器学习和大数据的技术推动人工智能到新高峰期。 8:30 20世纪70和80年代，科学家将专家级的知识编写成程序，以解决特定问题。 9:19 20世纪90年代中期开始，探索通过数据驱动的方法来实现知识和建构模型支持。 12:53 2012年开始深层次人工智能带来的人工智能的大爆发。 14:05 大语言模型的发展，是今天人工智能实现规模化应用的关键推动力。 16:27. 2018年，GPT首次亮相，就采用了单向转换器的架构，专注于文本生成任务。 19:29 深层对抗网络推高了高质量图像生成技术的进步。 人工智能演进的三幕史诗：从规则编程到数据涌现第一幕：基于规则的符号主义黄金时代（1956-1970s）1956 年达特茅斯会议正式提出 AI 概念，开启了通过符号系统与逻辑推理模拟智能的探索。逻辑理论家程序成功证明数学定理，ELIZA 聊天程序实现基于规则的人机对话，这些突破建立在艾伦・图灵计算理论与初代计算机技术基础之上。 但这种 "人工编写规则" 的模式存在致命缺陷：1970 年代，AI 系统在面对动态环境时暴露出知识获取成本高、计算资源消耗巨大、系统脆弱性等问题，首次寒冬降临，AI 研究退回实验室场景。 第二幕：机器学习与大数据的拉锯战（1975-2010s） 1975 年机器学习与大数据技术推动 AI 进入新阶段，专家系统通过编码领域知识解决特定问题，如医疗诊断与工程设计。但这类系统依赖人工输入规则，缺乏自学习能力，1980 年代末再次陷入低谷。 1990 年代中期，支持向量机、贝叶斯网络与神经网络的应用带来第三次高峰，1997 年 IBM 深蓝击败国际象棋世界冠军成为标志性事件。然而数据标记成本高、统计方法解释性不足等问题，导致 AI 发展再次遇阻。 第三幕：深度学习引爆的生成式革命（2012 至今） 2012 年深度神经网络（DNN）突破，联合大数据与 GPU 算力，将 AI 带入爆发期。 2016 年 AlphaGo 通过深度学习与强化学习击败李世石，证明机器在复杂决策领域超越人类的可能；2017 年谷歌 Transformer 架构引入注意力机制，模仿人类 "认知聚焦" 模式，实现长文本高效处理；2018 年 GPT-1 凭借单向 Transformer 专注文本生成，至 GPT-3 以 1750 亿参数实现多任务学习，生成式 AI 迎来规模化应用拐点。 与此同时，2014 年生成对抗网络（GAN）通过生成器与判别器的对抗训练，将图像生成质量推向新高度。 生成式技术的底层突破：从大脑仿生到计算范式革命 神经元模型与计算规模的仿生学突破1943 年麦克洛克 - 皮茨神经元模型首次提出人工神经元概念，为神经网络研究奠定基础。人类大脑超 800 亿神经元的协作机制，在 GPT-3 的 1750 亿参数规模中实现计算层面的映射 —— 这种 "用规模模拟生物智能" 的思路，突破了早期模型无法处理非线性问题的局限。 Transformer 的注意力机制更直接复刻人类认知特征：如同大脑通过 "注意力手电筒" 选择性加工信息，AI 模型通过注意力权重分配实现长序列高效处理。 从 "规则编程" 到 "数据涌现" 的范式转移传统 AI 依赖专家预设规则（如语法规则、医学诊断标准），而生成式 AI 通过海量数据训练实现 "规则自涌现"。 在自然语言处理领域，GPT 不再需要人工标记语法规则，而是从互联网语料库中自动学习语言规律；图像生成领域，GAN 通过对抗训练让模型自主掌握图像特征，无需人工定义 "人脸结构" 等先验知识。这种 "数据驱动而非规则驱动" 的范式，使 AI 突破特定领域限制，获得跨场景泛化能力。 多模态生成的技术协同效应生成式 AI 的革命性还体现在技术融合上：大语言模型（LLM）与视觉模型的协同，实现文本 - 图像 - 视频的跨模态生成。2018 年 GPT 专注文本生成，2021 年 DALL-E 实现文本生成图像，2023 年多模态模型已能同步处理文字、图像、语音等信息。 这种协同效应源自 Transformer 架构的通用性 —— 注意力机制不仅适用于语言处理，也可扩展至视觉特征提取，形成统一的多模态建模框架。 生成式 AI 重塑营销：从效率工具到价值创造引擎营销技术底层逻辑的重构技术始终是营销进化的核心驱动力，但生成式 AI 带来的不是工具升级，而是底层逻辑重构。传统营销依赖 "人工创意 + 数据分析" 的线性模式，生成式 AI 则实现 "创意生产 - 用户洞察 - 渠道优化" 的闭环自动化。 生成式技术正在成为商业运作的底层逻辑，其价值在于将营销从 "信息传递" 升级为 "价值共创"——AI 不仅能生成文案、设计海报，更能基于用户数据模拟消费场景，预测需求趋势。 生成式营销的三大颠覆性特征 个性化规模生产：基于大语言模型，品牌可针对每个用户生成专属沟通内容。如电商平台为不同消费者自动生成个性化产品描述，实现 "一人一策" 的精准触达，打破传统营销 "批量生产" 的局限。 多模态创意自动化：生成式 AI 覆盖文字、图像、视频全内容形态。广告公司可通过 AI 快速产出数百版营销素材，适配不同渠道与场景，将创意生产效率提升数十倍，同时降低内容制作成本。 实时互动智能进化：对话式 AI 结合生成技术，使客服、导购等场景实现自然语言交互。AI 客服能根据用户对话实时生成解决方案，甚至主动推荐产品，将被动服务转化为主动营销，重构用户体验流程。技术与营销的深度耦合场景在内容营销领域，生成式 AI 可基于产品数据自动生成差异化文案，如美妆品牌针对同一产品生成适合不同肤质人群的卖点描述；在用户运营层面，AI 能根据消费者行为数据生成个性化沟通策略，如电商平台为沉默用户定制专属召回方案；在广告投放环节，AI 可实时优化广告素材与投放策略，根据实时反馈调整创意方向，提升转化率。这种 "技术 + 营销" 的深度耦合，正在重塑商业价值创造的方式。 站在智能奇点的思考：当 AI 生成超越人类创意从 1943 年人工神经元模型到 2023 年多模态生成模型，AI 用 80 年走完了人类大脑数百万年的进化历程。生成式技术的爆发不仅是技术奇点，更是商业思维的重构点 —— 当 AI 能自主生成创意、预测需求，营销人需要重新定义自身价值：从 "创意生产者" 转变为 "AI 训练师" 与 "价值校准者"，负责为 AI 提供优质数据、设定伦理边界、把控价值方向。 正如大脑神经元通过连接产生智慧，生成式 AI 正通过技术与商业的深度连接，开启智能时代的新篇章。理解这场变革的本质 —— 不是 AI 替代人类，而是人机协同创造新可能 —— 将成为企业在智能经济中占据先机的关键。 TAKEAWAY 1、1956 年达特茅斯会议首次提出 AI 概念，开启人类让机器像人一样工作的梦想。 2、人工智能发展历经多次爆发与寒冬，每次寒冬都为后续突破蓄积力量。 3、1943 年提出的人工神经元模型，奠定神经网络和现代人工智能研究基本框架。 4、2012 年深度学习推动人工智能进入黄金期，2016 年 AlphaGo 击败人类棋手成标志性事件。 5、2017 年谷歌 Transformer 架构引入注意力机制，革新自然语言处理技术。 6、2018 年 GPT 首次亮相，采用单向转换器架构专注文本生成，后逐步升级。 7、生成对抗网络（GAN）于 2014 年提出，推动高质量图像生成技术进步。 8、大语言模型是当前人工智能实现规模化应用的关键推动力。 9、生成式 AI 实现从 “规则编程” 到 “数据驱动” 的范式转移，无需人工定义过多规则。 10、生成式 AI 正重塑营销，带来个性化生产、多模态创意自动化等颠覆性变革。 思考点 1、人工智能发展经历了哪些关键阶段？各阶段的核心技术突破是什么？ 2、生成式 AI 与传统 AI 的本质区别是什么？其底层技术逻辑如何实现？ 3、生成式 AI 对营销领域带来了哪些颠覆性变革？未来还有哪些应

    20 min

  8. 15 JUN

    EP.61 赢在社媒系列 6--社媒运营提效三大核心策略：从关键词占领到达人精准投放

    在社媒营销预算持续攀升的 2025 年，企业正面临 “投入增加而效率难升” 的关键挑战。数据显示，头部品牌社媒营销预算年增长率已达 42%，但超六成企业反馈 ROI 未达预期，凸显出精细化运营提效的迫切性。 本期播客，系统梳理社媒运营提效的底层逻辑与实操路径，围绕关键词战略、达人矩阵优化、跨域转化归因三大核心板块，结合宝洁、联合利华等品牌实战案例，拆解如何通过精准的认知占位、高效的达人投放与全链路效果追踪，构建社媒运营的提效闭环，为企业提供从理论到落地的系统化解决方案。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES： 1:27 社媒投资越来越大,要做内容，要理解圈层，社媒提效迫在眉睫。 3:50 社媒提效关键的战略叫关键战略，运营的最最核心的长期目标要有关键词。 9:22 品牌升级要用内容来控制，要围绕着几个关键词，要能占有它。 14:44 市场在发展，竞争是永恒的，要竞争市场份额，竞争货架份额。 20:04 在内容侧内容对于关键词的强化，会让品牌变成非常有明确的特征。 22:09 达人是另一个非常重要的事情，是今天在社媒营销里面花钱的大头。 27:43 全员营销越来越多，现在是老板要做KOB，。 31:37 企业开始做KOC就是粉丝量不高的新人，就对于体系化运作能力就要求更高了。 35:26 选择KOL的核心就三个原则：匹配、风险规避、效率算账（cost per engagement）。 35:56. 第一种匹配：目标人群匹配，粉丝跟品牌的目标人群一致。 36:21. 第二种匹配：调性匹配，KOL对品牌的风格和调性能起到一定的支撑作用。 36:36. 第三种匹配：内容匹配，跟热点跟世界有关系。 38:32 选择KOL第二点：风险规避，就是要规避爆雷的风险和虚拟数据的风险。 39:48 选择KOL第三点：效率，KOL在社交媒体上互动数据就是一个最关键的KPI。 一、关键词战略：占领心智的核心战役 品牌的核心资产是消费者心智中的认知占位，而关键词战略正是构建这一占位的核心工具。 以 Olay 为例，其从 “妈妈超市品牌” 向 “专业护肤品牌” 的升级，正是通过精准的关键词管理实现的 —— 舍弃 “玉兰油” 旧标签，聚焦 “烟酰胺”“小白瓶” 等新关键词，通过理性（成分功效）与感性（昵称记忆）双路径强化认知，仅用一年半时间便完成品牌调性的彻底转型。 （一）关键词占领的双重维度 心智占位：在消费者认知中建立品牌与特定关键词的强关联。如邦迪占据 “创可贴” 品类词，海飞丝占据 “去屑” 功能词，企业需通过内容持续强化这种关联，目标是使品牌在目标关键词的 “共同提及比例” 超过 50%，形成绝对优势。 搜索入口占领：在社媒搜索场景中实现 “霸屏率” 管理。当消费者搜索 “美白怎么办”“茶香香水推荐” 等场景词或品类词时，品牌内容需在前三屏结果中占据高比例。数据显示，小红书美妆品类搜索份额前 10 的品牌，70% 同时进入天猫销售前列，印证了搜索占位与转化的强相关性。（二）关键词管理的实操策略 分层策略：区分 “品牌词”（如 Olay）、“品类词”（如美白精华）、“场景词”（如旅行护肤品），制定不同的占领目标。品牌词需追求 70% 以上的搜索占位，品类词则需达到 50%-60%。 动态监测：建立关键词 KPI 体系，实时跟踪 “声量份额（SOV）” 与 “互动份额（SOE）”，通过词云分析判断内容是否偏离核心关键词。如发现竞争对手抢占关键词，需通过加大内容投放或热点借势快速夺回阵地。二、达人效率优化：从 “砸钱带货” 到 “精准匹配”达人投放是社媒预算的主要支出项，但头部 KOL 价格高企与中小 KOL 效果不稳定的矛盾日益突出。高效的达人运营需遵循 “匹配 - 风险 - 效率” 三大原则，构建科学的投放矩阵。 （一）三维匹配原则 目标人群匹配：达人粉丝画像需与品牌目标客群高度重合。例如王石代言燕窝，可能正是看中其粉丝中中年女性群体的潜在消费力；而美妆品牌选择成分党 KOL，则是为了精准触达关注护肤功效的消费者。 调性匹配：达人风格需与品牌气质一致。舒肤佳为凸显 “专业抗菌” 形象，会选择医学背景或硬核测评类 KOL；凡士林打造 “大女主” 人设，则倾向于合作展现女性独立精神的内容创作者。 内容匹配：结合热点事件或场景需求选择达人。瑞幸与《黑神话：悟空》联名时，邀请游戏领域 KOL 进行创意测评；安吉尔签约肖战后，通过其粉丝群体集中的户外大屏投放，实现声量爆发。（二）风险控制与效率核算 风险规避：建立达人 “白名单”，通过数据工具检测粉丝真实性（如无效粉丝比例），并规避有 “爆雷” 历史的达人。2024 年某头部主播翻车事件后，不少品牌开始将 “合规性审查” 纳入达人筛选流程。 效率指标（CPE）：以 “每互动成本（Cost Per Engagement）” 为核心指标，计算达人投放的性价比。不同平台 CPE 差异显著（小红书＞抖音＞B 站），品牌需根据自身行业积累基准数据，淘汰 CPE 高于平均值的达人。三、跨域转化归因：打通 “种草 - 拔草” 全链路社媒内容的价值不仅在于当下互动，更在于对后端转化的驱动。但用户 “抖音种草、淘宝下单” 的跨域行为，给效果归因带来挑战。某美妆品牌通过时间序列分析模型，将每个帖子与搜索增量关联，成功将单篇内容的获客成本从 117 元降至 26 元，搜索增量提升 785%，验证了科学归因的价值。 （一）归因模型与工具 ID 匹配法：如小红书 “小红心” 功能，通过用户 ID 追踪从内容浏览到电商进店的全路径。 时间序列法：分析内容发布后的搜索量、进店量变化，建立 “内容发布 - 行为转化” 的时间关联模型，适用于跨平台场景。（二）预算分配优化 内容采买与推流比例：根据行业经验，6:4 的 “内容采买：推流” 比例较为合理。推流虽能快速提升曝光，但需以优质内容为基础，避免陷入 “烧钱无转化” 的陷阱。 ROI 反向优化：通过归因模型计算每类内容的 “CPUV（获客成本）” 或 “CPS（销售成本）”，将预算向高转化效率的内容类型倾斜。四、趋势洞察：社媒运营的新战场（一）全员营销体系化 雷军、董明珠等企业家化身 “KOB（Key Opinion Boss）”，华为、麻六记等企业推动员工全员发声，形成 “高管 - 员工 - 经销商” 的多层声量矩阵。某连锁品牌通过员工打卡发帖机制，实现门店声量增长 71%，证明组织化内容生产的潜力。 （二）KOC 与低粉达人崛起随着头部 KOL 性价比下降，粉丝量 5 万以下的 “低粉达人” 因互动率高、成本低成为新宠。某宠物食品品牌通过 200 个员工账号产出 37 万条内容，积累 450 万粉丝，形成 “急刹车打塔” 效应，验证了长尾内容矩阵的价值。 （三）全球化与文化传播TikTok 用户涌入小红书、“甲亢哥” 等外籍 KOL 的出圈，标志着社媒运营进入 “文化传播” 新维度。西湖轮胎、宠物食品品牌通过 “交猫税”“老外学中文” 等创意内容，将品牌融入文化热点，实现调性与声量的双重提升。 社媒运营提效不是单一技巧的优化，而是从关键词战略到达人矩阵、从内容生产到效果归因的全链路升级。 企业需建立 “长期资产思维”，将每一次内容投放都视为品牌认知的积累，通过科学的指标体系与动态优化，让社媒真正成为品牌增长的引擎。 在竞争愈发激烈的 2025 年，唯有掌握这三大核心策略，才能在社媒战场中实现 “赢在效率，胜在心智”。 TAKEAWAY 1、社媒提效应以关键词战略为核心，占领用户心智与搜索入口双重阵地 2、构建品牌词、品类词、场景词三层关键词体系，动态监测共同提及率超 50% 3、达人投放遵循 “匹配 - 风险 - 效率” 三原则，聚焦目标人群、调性与内容适配性 4、优化达人矩阵结构，从头部依赖转向 “超头破圈 + 腰部性价比 + 尾部矩阵” 组合 5、以 CPE（每互动成本）为核心指标核算达人效率，建立行业基准数据对比体系 6、跨域转化需通过 ID 匹配、时间序列模型打通 “种草 - 搜索 - 转化” 全链路归因 7、按 6:4 比例分配内容采买与推流预算，基于 ROI 反向优化投放策略 8、全员营销成新趋势，推动高管 KOB、员工账号构建组织化内容矩阵 9、低粉达人与 KOC 因高垂直度和互动率，成为社媒长尾流量运营核心 10、全球化传播借文化反差与热点互动破圈，提升品牌文化厚度与调性 思考点 1、如何通过关键词布局实现品牌心智占领？ 2、达人投放中如何平衡匹配度与投放效率？ 3、跨平台转化归因有哪些核心方法与指标？

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