2023年中国营销领域AIGC技术应用研究报告

部门：TMT营销组

CONTENTS目录

02 AIGC在营销领域应用
的背景及价值
03 AIGC在营销领域
的应用
04 典型厂商案例及专家之声
05 AIGC在营销领域应用
的发展趋势
AIGC概念及发展背景1.1
1.2 中国AIGC发展现状
1.3 AIGC营销理解及服务商赋能场景
中国营销数字化市场现状1.4
中国AIGC营销服务商市场规模及影响1.5
AIGC在中国MarTech生态中渗透图谱图谱
AIGC营销发展背景及推动因素2.1
AIGC营销对行业的赋能2.2
3.1 AIGC在五大营销场景中的核心能力
AIGC在五大营销场景中的应用3.2

01 AIGC在营销领域应用的概念与现状

1.1 AIGC概念及发展背景

AIGC是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式

如艾瑞数智于2023年8月发布的AIGC（AI-Generated Content）相关报告中基于对国内产学研各界的解读汇总，目前可将AIGC概括为：“利用人工智能技术（生成式AI路径）生成内容的新型内容生产方式”。概念自2022年11月30日，OpenAI发布ChatGPT并免费试用后快速引发热议。AIGC是人类逐渐实现信息数字化后，建立计算机对不同模态信息的理解与转换，及计算机可进一步通过人类语言与人进行沟通的一次跨越式技术进步，为技术的未来发展与应用提供了构想的方向。

AIGC相关概念理解

“AGI will be the best tool humanity has yet created, with it we will be able to solve all sorts of problems. We will be able to express ourselves in new creative ways. We will make just incredible things for each other for ourselves, for the world, for kind of this unfolding human story.”---Sam Altman

AGI通用人工智能

AGI(Artificial General Intelligence)，是在目前社会及技术发展背景下，基于认知与理解对未来或可出现类人类智慧程度AI的概括及畅想。是一种或可执行人类才能完成的智力任务的强AI(Strong AI)。其能够自主学习、进化，并被广泛应用于多种领域以解决问题、完成任务，甚至将拥有超过人类的智慧和创造力，产生自主意识、具备人类所拥有的情感。

GenAI生成式人工智能

GenAI(Generative Artificial Intelligence)是根
据应用方向、技术路径发展等存在差异性，而
区分出的一个AI类别。有别于决策式AI被用
于学习数据中的条件概率分布进行分析、
判断和臆测再进行相应部署，生成式
AI具有创造性，其可生成新的与
人类创造力相似的文本、图像、
音频、视频、代码等内容。

AIGC人工智能生成内容

AIGC(Artificial IntelligenceGenerated Content)是利用人工智能(AI)技术生成内容的一种方式/手段。

1.1 AIGC概念及发展背景

降低基本水平内容输出门槛，提升参与规模和内容量，引爆生产力革命

随着互联网环境及技术的发展，为适配不同的社会背景及用户需求，多种内容创作方式顺势而生，经历从PGC、UGC到AIGC的演变历程。在基础设施完备前提下，AIGC与其他内容生产方式相比，提供了从基础素材到最终内容呈现的便捷一体化技术协助与服务，进而降低基础内容创作的门槛及成本，为更多有自我展现意愿的互联网用户打开了想象及实践的空间。内容生产将不再只是百万专业内容创作者才可实现的事情，我国10亿多互联网用户均有可能简单、快速的进行包含但不限于：文字、图片或长、短视频等多种形式内容的创作。AIGC的出现和发展，可大幅提升潜在内容创作者规模，并伴随带来内容产量的指数级增长。

内容生产的主要模式变化

潜在内容创作者规模

来源：公开信息整理， BiliBili公司2022年年报、腾讯控股有限公司2020年年报、中国互联网络信息中心《第51次中国互联网络发展状况统计表》，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制，注释：PGC*(professional-generated content)专业生产内容：指如优酷、土豆等专门以生产内容为主要经营模式的主体生产内容的方式；UGC**(user-generated content)用户生产内容；AIGC***(AI generated content)人工智能生产内容。

1.2 中国AIGC发展现状底层技术发展滞后，实践应用或可反超

对比Gartner针对2023年全球市场和中国市场人工智能及数据管理/分析相关技术进行总结绘制的成熟度曲线我们发现，虽然中国在AIGC的关键底层技术方面存在一定的发展滞后（以“基础模型”为例，见左图，在全球市场该技术预估距生产成熟期仍需2-5年时间，而右图该技术在中国预计需5-10年达到成熟期），但在需要结合海量数据和多元需求进行大量商业模式探索及尝试的“生成式AI”领域，中国预期发展更为快速，预计更早进入成熟期实现应用的逐步落地（见左图，观察全球市场可见，“生成式AI”距生产成熟期尚需多5-10年发展时间，而右图该技术在中国预计达到生产成熟期仅需2-5年）。

2023年人工智能及数据管理技术成熟度曲线

2023年中国数据分析和人工智能技术成熟度曲线

来源： Gartner《2023年人工智能技术成熟度曲线》、《2023年数据管理技术成熟度曲线》、《2023年中国数据分析和人工智能技术成熟度曲线》，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

1.2 中国AIGC发展现状底层技术急起追赶，大模型遍地开花

在国家战略以数字经济发展为重要目标的背景下，我国在AIGC相关技术领域正努力快速追赶。以底层基础大模型为例，从在2019年时的零积累，经2021年及2022年的急速发展，到2023年5月为止我国已在大模型数量上追平其他技术发达国家。我国主要大模型发布来自于高校/科研机构及部分企业，相较于美国相关引领性巨头企业而言，具备体量更小、敏捷性更高的特点。同时，因我国在科技发展方面落地效率及迭代速度较快，与如美国在内的其他发达国家发展理念及侧重存在差异，因此拟合及衍生出自有的AIGC行业发展态势及布局。

2019-2023年全球大模型数量统计

2023年中国各技术领域大模型数量统计

来源：《中国人工智能大模型地图研究报告》，中国科学技术信息研究院、科技部新一代人工智能发展研究中心，艾瑞咨询于2023年8月发布的《2023年中国AIGC产业全景报告》，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

1.2 中国AIGC发展现状

海量数据及多元需求，驱动场景应用多尝试、快迭代，以量变待质变

中国具备海量数据及旺盛的互联网使用需求，驱动AIGC应用场景快速发展。借助网民数量上的绝对优势，及快速提升的移动网民渗透率，在消费端中国的互联网使用量约为美国互联网使用量的两倍。仅2023年上半年，中国移动互联网接入流量已达1423亿GB。中国较美国在数据体量上的优势，未来将持续扩大。同时，中国科技类企业大多在市场敏感度、业务模式灵活性和敏捷性，及消费者端经验与数据积累等方面具有优势，都可作用于商业模式探索、模型的喂养及结论收敛，进一步加速我国垂类领域AIGC应用场景的落地与迭代。

2023年中国与美国消费端互联网使用情况对比

?
	互联网使用量比*		1.87 ~
8 8 8 ?	网民量	10.79（亿人） 2 3.43(亿人）	3.15	1
	平均互联网使用时长	29.1(小时/每人每周） 2 49.5（小时/每人每周）	0.6	1
8 C	移动网民渗透率**	76.12(%) 85.39(%)	0.9 ~	1

2021-2023年中国AIGC产业链各环节融资热度情况

2021-2023年中国移动互联网接入流量

2021-2023年中国AIGC各模态融资热度情况

美国网民互联网使用量=美国网民量 ╳ 美国网民互联网使用时长=3.43（亿人）∗49.5（小时/每人每周）∗52（周/年）各国总人口数量来源：CNNIC《第52次中国互联网络发展状况统计报告》、美国商务部网站、Statista、FORTUNE、Worldbank，艾瑞咨询于2023年8月发布的《2023年中国AIGC产业全景报告》，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

1.3 AIGC营销理解及服务商赋能场景

对内容生成及数据处理的影响涉及营销科技 (Martech)应用的五类场景

AIGC概念及相关技术尚处探索发展期，目前我国对行业及领域边界的认定相对模糊。基于对已有信息的整理及理解，我们认为本报告在探讨AIGC对营销的作用时，不仅需包含因技术发展对营销内容要素生产实现智能化及自动化产生的影响，同时也应包含对于贯穿营销各环节的数据处理产生的影响。我们将基于MarTech在营销中的五大应用场景展开讨论，范畴涵盖由AIGC相关技术直接及间接作用于内容生产及数据处理等方面为内容&创意、数据&策略、客户&流程管理、广告投放、渠道运营&转化五个营销场景所带来的影响。

来源：场景划分引自艾瑞数智于2021年发布的《2021年中国MarTech市场研究报告》，公开资料整理，由艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

1.4 中国营销数字化市场现状

过半企业已在五大营销场景中完成数字化部署，且未来投入意愿较强

基于艾瑞于2023年12月进行的品牌主调研数据显示，在营销服务商为企业赋能的五大场景中，已有接近半数广告主企业在各场景均实现营销数字化，其中数据管理及策略分析、广告投放两大场景数字化转型实现率最高，分别达68.3%和66.7%。未来短期内，90%广告主企业计划增加对营销数字化的投入，针对营销数据分析及管理、信息收集或翻译等工具性应用和客户管理三个细分应用场景，均有60%广告主企业表示将加大数字化投入以提升效果。

2023年广告主企业营销场景数字化部署现状

2023年广告主企业未来营销数字化投资意愿及目标期待提升场景情况

来源：数据由《2023年中国网络广告市场研究—垂直行业广告主投放调查》于2023年12月针对汽车、游戏、小家电三大垂直行业的60家头部广告主企业进行的调研中获悉，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

1.4 中国营销数字化市场现状

AIGC或为广告主企业提供由营销数字化向营销数智化发展的解决方案

广告主企业在营销数字化转型过程中积累了大量业务数据，同时也使与之相关的营销痛点更为凸显。如何便捷高效地获取、分析和管理数据，进而完成基于数据分析及运营的内容生成、决策判断等进阶工作，为企业管理及决策提供价值和支持，成为推动企业亟待由数字化向数智化发展的原动力。AIGC营销为解决相关问题提供了着力点。2023年已有约半数（48%）广告主企业在线上营销活动中应用AIGC技术，其中超九成用于内容及创意场景；另有逾40%在信息收集及翻译、数据分析及管理、用户管理等场景引入AIGC。

2023年广告主企业线上营销主要痛点情况

2023年AIGC技术在中国广告主企业线上营销活动中的渗透率及主要应用场景

1.5 中国AIGC营销服务商市场规模及影响

AIGC逐步渗透全MarTech领域，2025年预计撬动千亿MarTech市场

基于前述对于AIGC营销探讨范畴的界定，受相关技术及概念发展影响的行业内板块不仅限于内容生成领域，更发散延申至与数据相关的多个板块，且随着成熟度提升，相关市场规模存在着指数级增长潜力。因此，我们认为AIGC营销或涉及的市场规模可参考MarTech服务商市场，预计2025年将达到千亿级别。

2018-2025年中国营销科技（MarTech）服务商市场规模*

注释：MarTech服务商市场规模*指中国所有MarTech服务商相关业务的年度收入总和，其中不包括非MarTech业务的收入，不包括广告投放业务的收入。来源：艾瑞咨询于2023年9月发布的《2023年中国MarTech市场研究报告》，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

1.5 中国AIGC营销服务商市场规模及影响

AIGC加持企业营销数字化发展，助力我国十万亿级产业数字化规模增长

通常伴随技术革新带来的应用落地及发展会超越目前已知行业范围，如iPhone的出现不仅改变了手机行业，发展后期也对摄影设备、播放设备等领域都产生了较大影响。AIGC正是这样有极大影响潜力的技术，营销数字化的未来发展在AIGC的积极影响下，或可扰动我国十万亿级的产业数字化大市场。随着企业持续增加投入用于自建、采买并应用营销科技相关服务，我国企业在营销数字化方面投入预计到2025年达到近6000亿元，且程度将逐步加深。营销数字化在助力我国产业数字化规模增长（传统产业应用数字技术后因产出增加和效率提升而带来的价值增加）方面所扮演角色愈显重要，企业营销数字化总花费占中国产业数字化规模比重稳步提升。

2018-2025年中国产业数字化规模、中国企业营销数字化总花费*

注释：企业营销数字化总花费*，包括人员费用、咨询费用、软硬件及服务采买等与营销数字化直接相关的企业年度总体支出；中国产业数字化**指传统产业应用数字技术所带来的产出增加和效率提升部分，包括但不限于工业互联网、智能制造、车联网、平台经济等。
来源：艾瑞咨询于2023年9月发布的《2023年中国MarTech市场研究报告》，中国信息通信研究院，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

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内容&创意场景

音频百应Deepvusi 桂基智能环信94ALukuaii快商通乐言科技美治警创A容联七陌S天润融通网易七鱼W沃丰科技讯飞听贝小i机器人EMTI智齿科技

视频

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图司机UPUTECH 腾讯智影AI平台万彩微影
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云光智影netjoy云想科技Truand智影

虚拟人/空间

阿里巴巴XBa 道可曼携教字飞天动W海马云火山引擎ZEGO即构APIC来画XMOV知科技RcalIStyle3D+AR 网号伏数相芯科技讯飞智声见科技税先进科技元境元分身EMOTIBOT EMOTIBOTY云舶科技

数据&策略场景

百智能C长DdcnSON东信火山引擎华为云 INSIGHTONESIGHT radomRoalISALEs TranaA腾讯企点腾讯云Weimob微盟网易数枫whale帷板AZA幅O YOUmI有中XH科到

广告投放场景

SP饮聚务穿山甲
血子科技hUan欢网科技INSIGHTVsonSr罐星煤酷云互动

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色光标
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渠道运营&转化场景

u dnson东信飞天云△火山引罪目mudu.tv诺运poLyv保利威旺科技 DTASTLE shopeWeimob微盟微用友有赞ZEGO即构起到

客户&流程管理场景

现见科技admFos Sed享销光云环信华天下全CR信快蓝SCRM乐科技美治容联七神资数SALES实在能A腾讯企点探迹逸厨S网易互客Whale帷柜Weimob微数W沃丰科技散丰NeOCrm销售易展用友中XHZEGEEO

大模型及工具层

基设施层

来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

行业垂类模型

通用大模型

算力基础

AI开源社区

数据基础

场景垂类模型

模型平台/模型服务

算法基础

02 AIGC在营销领域应用的背景及价值

2.1 AIGC营销发展背景及推动因素

网络广告规模逐年增长，为AIGC技术在营销领域的发展提供了肥沃的土壤

2022年受疫情影响，市场经济环境整体呈下行趋势，网络营销市场的广告投放需求疲软，2022年中国网络广告市场规模10065.4亿元，与去年相比同比增长6.8%，增速有所放缓，品牌主对广告投放的效果需求提升。AIGC技术的融入一定程度上提升了智能投放托管、数据实时洞察、及时决策辅助等能力，有效实现了广告营销的精准化和定制化。艾瑞预测，未来三年中国网络广告市场规模仍将呈持续增长趋势，而AIGC技术无论从自动化的内容生产、公私域渠道运营还是投放管理等方面都将会更高效、智能的完成碎片化及繁杂的工作，以技术赋能产和效，提升广告主的广告内容产出质量与投放频次，达成可观的营销效果。

2018-2025年中国网络广告市场规模

注释：1、网络广告市场规模按照媒体收入作为统计依据，不包括渠道代理商收入；2、此次统计数据包含搜索联盟的联盟广告收入，也包含搜索联盟向其他媒体网站的广告分成；来源：根据企业公开财报、行业访谈及艾瑞统计预测模型估算。

2.1 AIGC营销发展背景及推动因素

成熟的基础模型，为预训练大模型的搭建和AIGC的发展奠定了稳固的地基

基础模型为AIGC的发展提供了底层技术基础，同时也成为了自然语言处理领域和计算机视觉领域的核心网络架构。随着算法的不断发展，在核心模型的基础上进一步研发出了如GPT-4、文心一言等升级产品，降低数据获取门槛，推动AIGC技术应用领域的拓展。

核心基础模型

Transformer

由Google团队于2017年提出，应用于自然语言处理领域，基于自注意机制，在处理长文本时可保持较好性能，并行计算，提高训练速度与效率。在做图像分类、语音识别等传统任务的同时向音乐生成等时序任务延伸。

ViT

• 由Google团队于2020年提出的将 Transformer 应用在图像分类的模型，将图片按切割成分辨率为16*16的小方块，排列后再转化为向量，输入为Transformer，应用在计算机视觉领域。

将图像的每个特征用概率分布来表示，在范围内进行数值采样，得到生成图像的潜在特征表示，再通过解码解码得到生成图像

由Kingma等人于2013年基于AE提出了具有生成能力的深度学习模型VAE。 VAE分为两部分，编码器与解码器。编码器将原始高维输入数据转换为潜在空间的概率分布描述，解码器从采样的数据进行重建生成新数据。

GAN

由Ian Goodfellow等人于2014年提出，GAN分为生成（依据随机向量产生内容）、判别（判断接收到的内容是否是真实的）和对抗（指GAN的交替训练过程），生成器依据随机向量产生内容，由判别器判断接收到的内容是否是真实的，通过相互竞争来学习数据分布。

Diffusion Model

来源：公开材料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

于2015年首次提出，常用于图像上色、文生图、全景图生成等。扩散模型即在前向扩散阶段，从x0逐步引入噪声污染至xT（完全随机噪声）。在逆向去噪阶段，在每个时间步逐步去噪，从高斯噪声中恢复至原图。

2.1 AIGC营销发展背景及推动因素

预训练大模型的不断训练和其他技术的发展，支撑了AIGC技术的实际落地

在预训练大模型和其他技术的支持下，AIGC技术可以更精准的识别语言、动作、场景、情感等，在更好的理解样本中所包含的情感的基础上，更加细腻和真实的给予情感交互反馈。同时，在不断地数据抓取过程中，模型产出的合成数据又反哺模型训练，经过持续性训练也为由单模态模型向多模态、跨模态大模型的升级进行了积累。

来源：《2023年中国AIGC产业全景报告》，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

2.1 AIGC营销发展背景及推动因素

产业生态的逐渐完善，将推动AIGC技术不断提升，赋能多样化应用场景

预训练大模型的搭建是AIGC技术应用于实践的关键地基，经过反复训练后的大模型使AIGC技术由理论层落地到实践应用中。垂直领域服务商在云计算的基础上，研发细分领域所需使用的垂类服务模型，将AIGC技术落地到不同行业、不同业务场景的实际应用中。当有了具备不同功能的AIGC产品后，一定程度上刺激了C端的创作意愿，推进了B端的数智化进程。虽然当前市场环境下，用户为AIGC产品的付费意愿还相对较弱，但随着AIGC技术的不断突破和产业生态的愈发成熟，或将带来巨大的消费潜力和发展前景。

AIGC产业生态概览图

即具有AIGC相关产品使用需求的用户及企业。对于C端来说，降低了内容创作门槛，提升了效率与质量；对于B端来说，AIGC带来的企服软件服务能力升级推动了企业的数智化进程。

MaaS（Model-as-a-Service），模型即服务，是指以预训练模型为基础，开发垂直领域所应用的中间模型，将模型作为一项落地服务提供给用户使用，将AIGC的能力赋能到更多业务场景中。

预训练大模型对底层技术和训练成本的要求极高，具备制作预训练大模型能力的企业集中在头部科技企业。如文心一言的发布者百度智能云，百川大模型的发布者百川智能，ChatGPT的发布者OpenAI，Llama的发布者Meta等。

来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

2.2 AIGC营销对行业的赋能

人工智能技术创新与产业发展深度融合，高度匹配需求充分释放潜能

AIGC （人工智能生成内容）通过核心技术、底层搭建和智能终端等前沿科技与设备，迭代了原有的交互方式，提升服务商的赋能情况。随着人工智能技术的愈发成熟以及和产业的深度融合，将从技术端更高效稳固的助力MarTech产业向好发展。

AIGC技术为MarTech场景带来的价值

基础服务提效

AIGC从代码编写、模型搭建等技术层面为营销数字化场景带来了智能服务的迭代，在保障服务器运行更稳定的同时提升了数字化信息和网络媒体的交互能力。

内容生产革新

AIGC辅助使用者通过简要诉求描述自动化生成内容展现形式，提升内容生产效率，为营销数字化的内容&创意等场景带来高效精准的产出，带动内容生产领域的技术革新。

企业自主能力

随着AIGC技术的愈发成熟，在部分营销数字化场景的信息处理、数据整合、效果分析等方面可以代替初中级人工，降低了企业的人才筛选和培养难度，增加自主选择权。

服务商赋能升级

当AIGC与服务商赋能领域深度融合后，一方面会以工作助手的角色提升服务商的服务效率，另一方面，会丰富原有服务，扩展服务范围，助力企业向数智化发展。

生态多元发展

当数字化内容与产业深度融合后，现有行业或将会延伸出智能化新需求，使现有产业多元化发展，同时，会激发以数字内容为核心的新兴领域崛起。

2.2 AIGC营销对行业的赋能

AIGC技术贯穿营销活动全链路，实现营销过程中的全流程智能化精准提效

与国外相比，国内的AIGC技术虽起步相对较晚，底层技术建设条件略逊色与国外，但国内的应用场景更为丰富，产业链更为完善，在应用和商业模式的探索上有扎实的基础。当有新的产品和创意出现时，可以快速地将AIGC技术应用到生产过程中去，更注重技术与真实业务场景的结合，帮助企业建立更全面的认知、识别更优质的线索、生成更个性的内容、制定更有效的决策和稳固用户关系，驱动了营销行业的迭代升级，对于营销的全链路均产生了较大的作用和价值。

AIGC技术为营销全链路带来的价值

市场认知阶段

AIGC技术对于品牌在建立市场认知阶段的核心价值主要是广告创意的参考与广告投放的优化，更加高效和智能的达到提升市场认知的效果。

线索运营阶段

营销过程中有线索接入时，AIGC技术有助于企业更好的挖掘优质商机和线索，以此来辅助企业高效评估线索的情况，提升优质线索转化率。

客户培育&转化阶段

在营销中期，AIGC技术的价值主要体现在能够根据数据的反馈生成有效的营销建议，精细化管理线索，进行公私域运营，提升客户转化率。

营销优化阶段

在营销中后期的优化阶段中，AIGC技术更多的适用于分析和复盘营销活动所带来的效果，为未来的营销策略提供更加强有力的数据支持。

复购和增购阶段

在营销的后期，AIGC技术可以帮助企业更精准的分析与优化客户需求与偏好画像，通过归因等方法分析营销效果及传播情况，挖掘潜客。

AIGC技术融入营销后，为角色方带来的核心价值

来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

企业端

AIGC技术帮助企业端提供更符合客户需要的产品，也更容易创造出有创意的内容或形式去触达他的客户。

服务商

对于服务商来说，最大的价值在于提升效率，当AIGC技术得到充分应用后，会对人效、工作效率、创作效率等均带来大幅提升。

用户端

当AIGC技术融入后，借助数据大模型可以更深层次更精准的挖掘用户需求，减少无效信息获取，提升用户体验感。

2.2 AIGC营销对行业的赋能

AIGC技术赋能行业创新，或将优先渗透并深入覆盖对于缓解人员压力、释放创意潜力、实现高效产出、精准实时优化需求较高的行业

与传统营销模式相比，AIGC技术融入营销场景后，在优化内容供给的同时可以更高效的产出差异化内容，高速的数据处理能力也为具有强时效性、快速迭代需求的行业提供了极大的助力。同时，将机构工作人员从单一、重复的工作流程中释放，降低人力成本的同时也提升了业务流程的流畅性和准确性，在运营成本与业务优化双方面实现技术与业务的提升。

在营销过程中，对AIGC技术需求度较高行业的核心共性

提升人效需求

➢ 信息积累量大：

有较多内容和数据积累，需要通过大量人工来进行信息整理。

➢ 信息处理需求：

有信息处理和内容生产创作需求，但现有人员相应能力较弱。

提升时效需求

➢ 信息迭代速度快：

市场趋势及节奏变化速度快，对于营销动作的反应速度要求较高；

发布时效性需求：

需在最佳时机发布内容，加速了传统的内容创作、信息分发等流程。

个性化营销需求

➢ 个性化内容创作：对营销内容个性化要求高，避免同质化现象，需与用户建立情感联系。

➢ 个性化触达需求：面向的用户画像和渠道繁杂，需提供千人千面的针对性内容进行营销。

实时调整需求

➢ 实时优化分渠道营销内容对投放后的触达情况和点击率等数据进行追踪，实时调整投放内容。

➢ 点对点调整用户营销动作监测用户接收到营销后的行为反馈，针对性调整营销动作，精准转化。

2.2 AIGC营销对行业的赋能

AIGC技术对于不同行业在营销上的赋能更多集中在人效、个性化及动态需求方面，以人机协同实现“代替人”、“增强人”的价值

AIGC技术在营销场景中对于行业的价值主要体现在内容创作、信息处理及智能生成，一方面，对于需要处理大量重复性单一工作任务的行业来说，实现了“替代人”的价值，释放了人力资源；另一方面，对于智能化信息处理、内容生成和及时反馈需求较高的行业来说，AIGC技术的融入实现了”增强人“的价值，通过专业性、针对性、创造性放大营销效果。AIGC技术的能力辐射多个行业，以人机协同，业技融合，提升营销效率，为各行各业的营销场景带来了全新的机会。

在营销过程中，各行业对AIGC技术的需求度

电商

游戏

广告媒体

影视

教育

电信

金融

政府

医药

地产

制造旅游

农业

人效需求

信息积累量大

信息处理需求

信息迭代速度快

时效需求

发布时效性需求

个性化需求

个性化内容创作

个性化触达需求

实时优化分渠道营销内容

动态需求

点对点调整用户营销动作

来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

03 AIGC在营销领域的应用

3.1 AIGC在五大营销场景中的核心能力

按信息流维度梳理，AIGC可在四大功能模块为营销场景赋能

我们按信息流流向，将AIGC在营销场景下可赋能的核心模块划分为信息接收、信息建库、数据处理及信息输出四大类。考虑在信息流动过程中，数据需进行分层处理，四大模块间关系为：系统接收到由外界写入的信息或系统内部回收的部分反馈信息构成原始数据，经简单预处理后，享有最高权限的原始数据在信息建库模块（或需模态转换）留存建库，预处理后数据再经中间计算生成中间数据。在数据处理模块，以决策或应用需求为导向，由大模型或垂类模型等对中间数据进行高阶计算的数据处理，最终在信息输出模块以结果为导向进行信息输出（或需模态转换），同时，将视在此环节产生的交互数据情况，返回信息接收或信息建库模块。

AIGC在五大营销场景中的核心能力

系统内外信息接收

➢ 信息由外界输入系统，经系统接收后，对数据进行整理等预处理；

➢ 信息为由系统内部接收的反馈信息，经预处理后数据用于数据池的扩充及系统的继续运行。

来源：公开信息整理，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

信息识别及建库

➢ 信息根据模态不同，可能需经过模态转化创建原始数据池，预处理数据再经过中间计算处理，生成中间数据。

数据处理及计算

以决策或应用需求为导向，由大模型或垂类模型等对信息数据进行高阶计算等数据处理

（此处大模型及垂类模型代指狭义的计算机领域算法概念）。

适配场景信息输出

以结果为导向，数据信息经进一步转化或模态转换后输出。

3.2 AIGC在五大营销场景中的应用内容&创意场景

ChatGPT及GPT-4的诞生和应用颠覆了传统的PGC、UGC等内容生产方式，通过AI技术赋能的AIGC（AI generated content，即人工智能生成内容）成为内容生产新范式，为营销数字化中的内容&创意场景带来新变革。AIGC技术以更自然的交流沟通、情感分析、智能对话等能力应用于艺术、金融、教育、游戏、零售等多行业的企业营销数字化布局中，同时，随着 AIGC应用领域向多模态的升级迭代，有丰富训练经验的多模态大模型应运而生，AIGC技术也为虚拟数字人拓宽了应用领域，助力企业通过虚拟数字人高效低成本的实时进行营销活动。

AIGC等新兴技术对于营销数字化内容&创意场景的赋能

文本生成

ChatGPT的发展带动了文字类AI的生成：1、交互式文本生成：智能化的通过用户需求生成反馈内容；2、非交互式文本生成自动化的生成标题、内容等文本信息，提升效率；

图像生成

通过对图像的编辑修改和自主生成分场景满足用户在图像生成方面的需求。一方面，可以提升图像清晰度与色彩饱和度；另一方面，可以满足用户对于图像展示类型的多样化需求。

音频生成

根据文本描述、音频片段、图像视频等输入数据智能合成定制化音色、节奏、长短等组成结构的音频，企业在营销数字化过程中可用于人机交互服务、语音翻译和音乐创作等版块。

视频生成

AIGC通过给定的描述需求对视频内容进行剪辑合成、提升分辨率、增强特效展示和自动化生成视频内容，常用于批量视频内容编辑、视觉效果增强、特定广告宣发等营销需求。

跨模态生成

AIGC的跨模态生成技术即文字-图像、文字-视频等实现多模态间的转换和打通，是AIGC技术的又一次体验升级，不同模态语义匹配的深度融合，助力了多行业的融合创新。

虚拟数字人

AIGC的融入使虚拟人数字人拥有更自然的语言处理能力，无论是外形还是演示效果，都更贴近“人类”，提升了实时交互的灵活性与真实性，赋能“数字人”向“数智人”升级。

内容&创意场景

文本版块：简化内容产出流程，以高时效性提升内容精准度与完整性

文本版块作为AIGC技术应用成熟度较高的领域，针对不同的用户群体和营销场景，产出定制化内容，缓解了灵感枯竭，在提高劳动生产率的同时保障内容输出的安全性与准确性，通过情感赋能与用户建立深度链接，使专业营销内容创作者的精力置于需深耕场景。

AIGC技术对于营销数字化内容&创意场景下文本版块的赋能

AI

➢ 垃圾内容检测：

精准识别和标注赌博、暴力、色情等违规内容和无意义、重复性冗杂文档；

情感内容检测：

对字符、图标、动画等形态符号进行检测，识别输入内容所包含的情感；

敏感内容检测：

企业方可自定义搭建敏感词库或隐私信息库，系统在此基础上智能识别；

➢ 多语言文化检测：

有效识别海外语种的同时能做到高效标记海外文化背景下的风险标签；

➢ 文章润色：

智能查找语义相似的信息，简化文本内容，提升文本内容流畅度及可读性；

➢ 智能纠错：

结合文本查找易混词、错别字、语法错误等，提升文本完整性和准确性；

➢ 实时翻译：

对大篇幅文本内容进行多语言翻译，提炼并呈现关键信息，实现营销场景下跨语言沟通合作，助力企业跨境业务的开展。此外，还可为听障等特殊人士在营销活动中提供更便捷的合作；

➢ 对话式生成：

以交互式对话形式对文本内容进行分析和解释，即时精准回应提问和需求，并结合上下文语境开展对话的延伸，提高对话流畅度，高效解决问题；

➢ 辅助式生成：

分析所上传的文本素材包初始稿，解析并提取关键信息，提升表述专业度；

➢ 场景化生成：

结合不同的场景和使用目的，在对应的场景化模板中输入关键信息自动化生成具有情感和高严谨性文案；

内容&创意场景

图像版块：提升内容生产质量，以强实用性和商业性推动生产力升级

在GAN、Transformer和扩散模型等技术和开源的不断升级下，AIGC技术在图像领域的定位逐渐由工具向生产力升级，实用性和商业性增强，降低了绘制的技术门槛和二次编辑开发成本，应用于艺术创作、美术设计、营销创意、视觉插画、泛娱乐内容等多领域。

AIGC技术对于营销数字化内容&创意场景下图像版块的赋能

修复增强

受到设备硬件能力、拍摄条件、储存空间、传播路径等多因素影响，图像会存在模糊、失焦、噪声大、曝光强等问题，图像修复及增强类预训练大模型通过对大量图像数据的学习对样本进行点位标记，移除多余部分，填补缺失部分，实现对样本图像的画面修复及画质增强。

来源于腾讯GFPGAN

机器学习算法根据原始图像分离出指令中的内容后，再从系统的艺术风格模板中分离出目标艺术风格，通过神经网络，获得系统模板艺术风格的低层特征，以及原始指令的高层特征，进行混合，制作出具有目标风格的数字原始图像，完成图像的风格转变。

风格转变

来源于 Google Deep Dream Generator

来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

图像生成

通过指令描述或单一的简化图输入，选择目标艺术风格，即可快速、批量生成细节丰富的高质量、多元素图像。此外，还可根据原有图像信息对其进行预测和扩展，以达到将图片内容更完整呈现的效果。 AIGC技术在图像生成领域的应用，一定程度上释放了设计者的创造力。

非常美丽的时尚女孩，色彩鲜艳，科切拉音乐节风格，CG厚涂风格

来源于字节跳动豆包

编辑转换

AIGC技术可以自动识别原始图像，智能抠图，生成所需背景后替换原始背景，在保障图像无损的同时，使新生成的目标背景与原始图像进行完美融合。此外，AIGC还可完成消除等编辑功能，消除所圈选元素，并对消除后的部分进行智能填充和延展优化。

内容&创意场景

音频版块：降低内容制作门槛，以高时效性提升内容精准度与完整性

AIGC在音频中的应用除了基础的语义识别（ASR）和语音合成（TTS）外，还包含了语音交互、音频生成、音频编辑等能力，国内外头部厂商均在争先布局AIGC音频版块，不仅赋能了如金融、教育、医疗健康等B端领域营销，还同步提升了C端用户的营销体验。

AIGC技术对于营销数字化内容&创意场景下音频版块的赋能

识别音频特征及内容，将音频转化为文本、视频等目标内容格式，对音频特征进行提取，有效标记音频身份信息。常用于语音输入、视频内容字幕制作等，还可用于个人身份信息识别等安全验证相关环节。

语音识别

音频编辑

通过对音频的音色、音调、响度等要素进行编辑，完成风格的迁移，对音频进行模糊或增强处理。常用于隐私安全保护、历史原声带修复等，也可辅助智能交互，提高语音识别能力与清晰度。

语音合成

音频生成

以文本或音频片段描述作为demo，选择目标风格，输入系统后自动生成与选定目标需求一致的音乐。为创作者提供灵感，辅助并加速创作过程，同时降低了音乐创作者的门槛，优化了音乐内容产出，增强音乐风格及段落连贯性。 ?1

输入需要合成的文本、音频等目标形式内容后，选择场景、年龄、音色、语速、语言、情感等目标条件，输出个性化定制音频，满足用户对于音色、音调、响度等需求。常用于阅读听书、视频配音、资讯播报、语音导航、自动化作业、同声传译等任务。

语音交互

通过AIGC技术形成自然语言回复，智能化的实现高流畅、实时性、个性化的情感共振语言交互行为。常用于智能家居、智能客服、智能外呼、智能机器人等场景。

来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

内容&创意场景

视频版块：赋能内容创意生态，借助深度学习技术实现低成本无门槛

AIGC在视频版块的应用与成果相对于其他板块来说发展时间相对较短，随着文本、图像、音频等版块的应用以及技术的逐渐成熟，视频市场延长和视频中任意对象的动态化已有突破，视频模型Sora的到来进一步推动了AIGC技术在视频版块的实践和商业化落地。

AIGC技术对于营销数字化内容&创意场景下视频版块的赋能

创意生成

理解简洁的指令含义并进行有效扩充，形成更详细、全面、逻辑性强的表示，辅助后续的视频生成。

拍摄辅助

AIGC技术可以智能分析场地的光线及布景等相关现实条件，及时反馈，辅助拍摄演职人员的工作进行。

视频生成

➢ 基于强语言理解能力，理解指令含义，生成具有高连贯性的流畅视频画面。

➢ 分析指令中所包含的情感状态，使生成视频与指令所包含情感属性保持一致。

➢ 分析所生成的视频内容，智能化的自动匹配与之相符的音频，丰富视频呈现。

视频编辑

➢ 通过插帧等技术，向前或向后扩展视频，保持主题和场景风格一致的同时流畅自然的扩展。

➢ 根据对指令语义的理解，梳理时间与故事线，将不同主题或场景的视频进行有序的自然连接。

➢ 用户可一键更换视频风格，并可分析视频原有画面，扩展画面边界，增强画面冲击与完整度。

来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

内容&创意场景

虚拟数字人版块：简化生产制作流程，重塑创新运营能力赋能商业价值

AIGC将ASR、NLP、TTS 等技术融入虚拟数字人的制作、生成和训练环节，提升数字人的制作效率和交互能力，应用场景也愈发多元，除了泛娱乐、电商、金融等场景外，还向智慧城市、智慧交通、智慧服务等智慧领域延伸，推动虚拟数字人产业走向新征程。

2021-2026年中国AI数字人市场规模预测

AIGC技术对于营销数字化内容&创意场景下虚拟数字人版块的赋能

AIGC技术

虚拟数字人核心技术

交互技术

通过人物建模、动捕、交互设计等技术，在数字空间创造虚拟人，融入AR/VR等设备，使数字人在虚拟空间和现实场景中与人形成交互。

人工智能

以深度学习、神经网络、自然语言等为核心的人工智能技术，赋予数字人更好的对外感知能力，将虚拟数字人向智能化和实时化推进。

来源：2021-2026年中国AI数字人市场规模预测，来源于IDC中国，2022；艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

提升交互能力

通过ASR技术，将人的语言转为文本，理解并处理文本内容，形成文本反馈，再通过TTS技术将处理后的文本输出为音频。在AIGC多模态交互技术的支持下，实现多模态间的高效畅通交互。

提升制作效率

AIGC技术赋能虚拟数字人全链路中的建模、动捕、渲染、生成等多个环节，有助于高效、低成本、个性化的完成数字人制作，降低生成门槛和生产周期，提升投入使用率及商业变现能力。

3.2 AIGC在五大营销场景中的应用

数据&策略场景

营销数据与策略场景涵盖营销数据管理及效果分析、客户数据管理、数据监测与安全计算、数据可视化呈现、营销活动策略制定等服务范畴。在此场景中，品牌主需求主要覆盖通过对营销全流程数据及客户数据的收集、分析、理解及推演，为营销活动策略的制定降低人力及时间成本，增加企业营销效率并协助企业适应市场与行业的快速变化。因此，服务商在数据体量、数据质量及数据处理三方面的业务能力较大程度上决定了其对品牌主的服务能力。

2023年中国营销数据与策略场景中的需求点及服务商结合AIGC技术的价值点分析

服务商结合AIGC技术赋能的主要价值点

在营销数据&策略场景下，对相关服务商在信息接收、信息建库及数据处理环节有较高能力要求。服务商的跨渠道数据收集和预处理能力，数据库安全、稳定及优化管理能力，以及服务商是否具备完善、高效的营销垂类模型以进行数据标签化分类、数据分析与洞察并产出相应营销策略等能力都可通过AIGC技术加持获得增强及提升。

AIGC技术赋能的主要服务商类别

➢ 数据分析与测试类

• 受众数据分析服务商

• 移动应用/小程序/网页分析服务商

• 归因分析服务商

• A/B测试服务商

➢ 数据管理类

✓ CDP服务商

✓ DMP服务商

➢ 其他数据处理类

✓ 数据监测服务商

✓ 数据可视化服务商

✓ 数据安全计算服务商

来源：场景类别及场景下主要探讨范畴参考艾瑞咨询于2021年的《2021年中国MarTech市场研究报告》，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。
©2024.3 iResearch Inc.

3.2 AIGC在五大营销场景中的应用

广告投放场景

在激烈的市场竞争环境下，精细化品牌营销成为了大多品牌主的必选之路。品牌主在广告投放场景的核心诉求既为经由技术加持实现广告投放的程序化、一体化及数智化，以最终达到精准、高效且低价投放广告的目的。因此，此场景下服务商是否有能力获取并沉淀海量消费者及营销数据，再经由垂类模型处理后做到精准采集流量、洞察理解需求、智能匹配资源位及营销内容、提供权衡效果及预算后的精准投放方案等，是具有差异化投放需求的品牌主对服务商的能力期待。

2023年中国营销广告投放场景中的需求点及服务商结合AIGC技术的价值点分析

服务商结合AIGC技术赋能的主要价值点

在广告投放场景下，对相关服务商在信息接收及预处理、信息建库和数据处理环节能力要求较高。服务商是否具备海量的客户数据积累，可否通过数据提高对客户及市场的认知理解以达到精准投放，能否智能化一站式管理广告投放数据、实现流量精准定位、进行媒体流量的集中采购等，都是能为品牌主在广告投放场景降本增效的重要业务价值指标。

AIGC技术赋能的主要服务商类别

广告投放及磋商类

• AD Network服务商

• Trading Desk服务商

• AD Exchange服务商

• DSP服务商

数据管理类

• SSP服务商

• DMP服务商

来源：场景类别及场景下主要探讨范畴参考艾瑞咨询于2021年的《2021年中国MarTech市场研究报告》，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。
©2024.3 iResearch Inc.

3.2 AIGC在五大营销场景中的应用

渠道运营&转化场景

在渠道运营与转化场景中，品牌主的需求多集中于通过将商品（产品或服务）展示、销售和运营渠道进行数字及数智化升级，达到提升各环节把控能力及运营效率的目的。因渠道多嫁接于媒体平台之上，所以服务商是否具备实时掌握多媒体平台的功能及动向变化、深入洞悉多媒体平台的特点及客群特征与需求、高效在媒体平台内或平台间进行内容的有效展示及传播等能力，决定了服务商能否在运营与转化场景中为品牌主在提供适配营销玩法、优化成本、客户拓展及培育等方面提供价值。

2023年中国营销渠道运营&转化场景中的需求点及服务商结合AIGC技术的价值点分析

服务商结合AIGC技术赋能的主要价值点

在营销渠道运营&转化场景下，服务商能否实时掌握单个或多个媒体平台的信息及客户数据，能否通过自有数据池积累数据并进行深入洞察，再根据行业理解构建及训练相关垂类模型，最终经过交互输出，信息回转不断调教、提升模型能力及服务效果都十分重要。因此，对相关服务商在信息接收及预处理、信息建库、数据处理及信息输出功能模块都有较高能力要求。

AIGC技术赋能的主要服务商类别

渠道运营&转化类

✓ 线上商城渠道

✓ 直播渠道

✓ 会务/活动渠道

✓ 小程序渠道

✓ 线下门店渠道

✓ 场景化渠道

✓ SEO

3.2 AIGC在五大营销场景中的应用

客户&流程管理场景

在客户与流程管理场景中，品牌主核心需求可大致分为两类，第一类围绕客户关系管理展开，包括客户信息系统及智能化管理，潜客挖掘，客户沟通及客户关系维护、忠诚度提升等。第二类需求针对品牌主内部流程管理及对外营销活动运营展开，需通过自动及智能化方式降低人员投入，增加管理效率。因此，服务商能否通过高效且优质的客户管理，帮助品牌主长期高质量的保持良好客户关系，建立品牌连接，拓展新客或延长客户生命周期，亦或是服务商能否提供自动且智能化的内部或营销活动流程管理为品牌主提高自身竞争力，都是相关服务商重要的能力点。

2023年中国营销客户&流程管理场景中的需求点及服务商结合AIGC技术的价值点分析

服务商结合AIGC技术赋能的主要价值点

在营销客户&流程管理场景下，对相关服务商在信息接收、信息建库及数据处理环节有较高能力要求。服务商在多渠道客户信息、行为数据收集及打通，数据库安全及优化管理等方面的能力，以及能否通过成熟、稳定的垂类模型，为营销内容及方案的制定提供有效的客户洞察，或提供智能客服类服务以提升客户关系并挖掘潜客，亦或实现智能自动化的流程管理都较为重要。

AIGC技术赋能的主要服务商类别

客户管理类

✓ 营销自动化服务商

✓ CRM服务商

✓ SCRM服务商

✓ 智能客服服务商

流程管理类

✓ 营销自动化服务商

✓ RPA流程自动化服务商

来源：场景类别及场景下主要探讨范畴参考艾瑞咨询于2021年的《2021年中国MarTech市场研究报告》，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。
©2024.3 iResearch Inc.

04 典型厂商案例及专家之声

iResearch – AIGC营销行业专家之声专家观点总结

林跃东信集团CPO东信云联合创始人

@iResearch TMT营销研究团队

来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

AIGC作为一种新型的内容生产方式，正在渗透人类生产生活，为千行百业带来颠覆变革。而营销行业由于内容密集、创意密集、数据密集的特点，AIGC将对其产生更直接、更迅速、更显著的影响。

当前，AIGC想要在营销行业有效运用，还需要满足三个要求：创意性、专业性、时效性，而这恰恰又是当前主流大模型的短板。东信所研发营赛洞见大模型正是为了解决这些问题而生。东信基于自身20年的行业积累，构建了行业规模最大、质量最高的营销内容库和覆盖行业最广、专业度最高的营销知识库，通过内容库、知识库训练出来的营赛洞见大模型所生成的内容，不但可以融入情感和故事来激发受众人群的兴趣和共鸣，还能紧跟潮流趋势，生成更富创意性的内容吸引受众人群，更可以结合实际数据和专业见解，提升受众人群的信任度。同时，东信还将自己强大的大数据洞察平台、搜索引擎和大模型结合起来，构建了实时搜索、洞察能力，可以实时洞悉行业热点，及时了解竞品动向，全面了解本品受众特点，解决了大模型时效性的问题。东信将持续聚焦营销行业，打造实时、可信的营销行业大模型，为用户解决营销内容生成、营销信息咨询、营销方案策划三大场景，推动AIGC在营销行业的快速发展。

中长期看，元宇宙和万物互联或将会成为AIGC技术在营销场景中的两大发展方向：万物互联为营销提供了更多的触点，而元宇宙又为营销提供了更深刻的场景，AIGC技术与这两大领域的结合将成为一个充满想象空间的方向。

苏文畅科大讯飞讯飞听见CTO 兼平台事业部总经理

@iResearch TMT营销研究团队

来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

专家观点总结

随着大模型的出现和不断完善，AIGC技术高速发展，产品形态更加丰富，应用场景更加多元，生态建设更加全面。AIGC技术的发展对营销全链路都产生了影响，目前渗透比较深的版块是营销内容生产，AIGC 技术为其带来了文字、图片、音频、视频创作的便利性，大幅提升了生产效率。现在，营销运营方面已经受益于AIGC技术的发展，如：数字人的应用、自动营销文案的生成等变化。

AIGC技术的发展会给很多行业带来全新的机会，以讯飞写作为例，“写作”是一项建立在文档内容和编辑基础上的活动，以前更注重印刷排版，随着移动互联网时代的到来，需求转向了移动排版，更多强调随时随地的使用以及协同。当AIGC技术融入后，写作场景也或将出现变化，更加注重内容整合环节，用户的内容来源将从基础的内容信息输入转向知识储备输入，再通过AIGC技术进行进一步生产。围绕用户行为习惯的变化，讯飞写作也相应发展出更多的功能，如：对话功能、场景化使用模板、写作过程中需要的协调工具等，传统的编辑方式也将从以输入为主逐渐向以整合为主升级。

从行业发展趋势来看：未来，AIGC技术在营销场景中的应用将会融入多种内容形态，整体向多模态加速发展，生成的内容也会依据用户习惯和客户需求变得更加个性化。同时，AIGC技术在整个应用的场景覆盖度会提高，生态将更完善。

》

张杰中关村科金技术副总裁

@iResearch TMT营销研究团队

来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

专家观点总结

随着大模型的出现和不断完善，AI的质量和效率有了跃迁式的提升。AIGC作为一个偏向场景化的概念，也有了较为亮眼的表现。相较于美国，中国的核心技术和底层大模型能力仍存在一定的追赶空间，但我国在网络及数字化信息建设等基础设施方面建设更为完备，存在优势。因此，整体来看市场对于AIGC技术在中国能形成的应用前景抱有积极态度。

2023年，AIGC市场整体处于尝鲜阶段。各端兴奋度较高，但启动力较弱，市场对相关领域落地应用效能持观望态度。2024年，伴随技术的愈发成熟和应用的落地实践，市场将呈现活跃度升级、用户需求逐步成型的态势，企业主将针对大模型技术、应用研发等相关业务布局，厂商的产品成熟度也会随之完善。2024年AIGC市场的供给和需求都将增加，整体呈供需双升的局面。中关村科金推出全新的“超级员工”助手系列AIGC应用，包括：ChatPilot知识助手、营销助手、客服助手、培训助手、写作助手、合规助手等，为企业提供开箱即用、系统无缝衔接、成本可负担的专属领域大模型，帮助企业实现具有分析决策能力的强人工智能应用。基于企业知识大模型和企业知识库，帮助企业机构和员工唤醒沉睡的知识，打通企业知识应用的“最后一公里”。

从行业发展趋势来看：未来， AIGC技术在营销场景中的商业逻辑也将更加清晰，围绕着产业的业务场景提供技术解决方案，延伸服务范围，应用市场整体将会向实用性升级，更加落地的提升用户体验，为用户带来实际价值。》

典型企业布局：东信

东信以AI大数据赋能数字营销，四大技术中台全面支撑品效销

东信基于1900亿行业大数据的沉淀，构建集业务、采集、数据、AI四大中台一体化的技术中台能力体系，以“灵活前台+能力中台+基础平台”的架构，支撑产品的敏捷迭代，打造全栈数智产品矩阵，赋能业务的可持续创新发展。

东信技术中台能力体系

前台

开放接口

矩阵接口

运营系统

业务中台

报表中心

工单中心

API管理中心：管理业务和产品所需的API，标准化API发布、订阅和监控，支撑系统间协同互联、降低耦合度，支持业务快速创新。

采集中台

企业数据集成

任务管理

抓取管理

作业调度

整合企业内外部数据源，获取全面数据视角，提供深入数据分析。
聚焦于有效组织和监督采集任务，高效有序地进行，确保任务按时达成。
有效监控和调整网络信息的抓取，有助于高效、合规地获取所需数据。
通过合理安排任务顺序和资源分配，提升任务完成速度和资源利用率。
弹性、高效、实时执行作业，支持灵活策略配置和多样数据对接能力。
具备高性能、易组合、易编排的能力，提供快速、灵活的数据集成。

作业执行

集成组件库

数据集成外部

信息抓取管理

组件库

作业调度

作业执行（抓取）

用户中心

订单中心

通用服务中心：提供通用的服务化共享能力，为企业内部提供统一的基础服务，支撑业务流程标准化、互通互联、提高效率和协同性。

平台中心

资源管理中心：集中管理和调度服务所需资源，标准化资源配置、分配和监控，优化资源利用，提高性能，支持合理扩展和分配。

数据中台

以标准化、可复用的数据服务支持企业内外部业务需求，实现数据快速共享与应用。聚焦于全面管理企业的数据资产，以确保数据的质量、安全和可信度。制定和执行数据治理策略，监管和优化数据流程，确保准确性、合规性和隐私保护。

数据服务中心数据资产中心数据治理及研发中心

来源：东信企业信息，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

数据服务中心

提供全链路数据ETL、建模、分析统计服务，具备完善的数据治理体系、数据分析与可视化能力，可灵活编排，为数据驱动决策提供强大的支撑。

数据资产中心

数据治理及研发中心

云原生应用支撑中心工程化建设中心：专注业务组件和能力建设，通过规范、工具和标准化工程实践，优化研发流程，提质增效，支持业务迭代和创新。

公共服务中心

工程能力中心

AI中台

通用AI能力中心

DevOps

模型服务中心

场景AI能力中心

通用化AI能力

自动化运维中心

模型资产

一站式模型工厂

具备场景化和通用智能能力，构建全场景的智能能力支撑体系，通过MaaS和一站式模型工厂可以实现高效模型研发。

基于评论分析用户对品牌的态度及情绪，为品牌方分析产品舆情提供决策依据。针对特定应用场景，定制AI解决方案与模型，提高系统的适用性和效能。构建通用AI算法和技术，提供核心能力，支持各业务场景，促进技术协同与共享。构建研发工具链和模型流水线，规范数据集管理及流水线建设，保障高质高效研发。管理和维护模型资产，确保模型可重复利用，提高资源利用效率，降低开发成本。

营销场景化AI能力

基础平台

营销通用化AI能力

AI服务中心

AI模型研发中心

公有云设施（HW）

典型企业布局：东信

数千亿级行业数据构成专业知识库，打造国内首个营销垂域大模型

东信以盘古大模型为基座，依托昇腾算力及AI技术栈赋能，支撑营赛洞见大模型的运行。同时，20年行业经验的沉淀积累了数千亿级的垂域大数据，从数据、算法和算力三大维度打造高质量的营销行业知识库，通过“全链路大数据+AI算法”多维渗透并深度赋能多行业的营销场景，注重品效销一体化，为企业打造实时、可信的营销行业大模型。

营赛大模型

大模型应用

场景大模型

行业大模型

基础大模型

意图识别

营赛场景大模型

营赛行业大模型

ChatGLM开源大模型

数据集

强化学习

大模型开发工作流
应用开发框架
Prompt工程

千亿营销数据

模型路由

开源数据

盘古L2场景大模型

盘古L1营销行业大模型

盘古L0大模型

百科数据

模型管理、部署、测评

模型定制工作流
自监督学习工作流
监督学习工作流（SFT）
强化工作流

东信以高质量、大规模的千亿行业数据赋能营赛大模型，覆盖营销全流程、全场景、全链路微博、微信、抖音、小红书、B站

行业大数据

营赛洞见大模型

数据工程、数据集管理、数据撰写标注

打造遥遥领先的垂域大模型

产品优势

东信社媒大数据

生态工具链完善，覆盖多社媒平台

小红书抖音微博微信知乎 B站

东信营销大数据

丰富优化组件库，覆盖营销全流程直播话术营销话术营销文案广告素材

东信品牌大数据高质量数据洞悉，实时捕获行业动态行业数据品类数据品牌数据知识库

来源：东信企业信息，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

应用

营销内容生成营销内容分析营销策略生成营销专业知识库

大模型

营赛NLP大模型营赛CV大模型营赛视频大模型营赛多模态大模型

大数据

预训练数据微调指令数据人工反馈数据收集测评审核标注清洗存储采样

昇腾无限算力

储存集群 GPU训练集群 GPU推理集群训练和推理加速

场景优势

300+应用场景，覆盖品类及内容生产全链路。

数据优势

千亿行业大数据积累，打造大规模、高质量的垂域数据资产库。

模型优势

以盘古千亿模型为基座，提供垂域化、场景化能力支撑。

技术优势

昇腾无限算力支撑大规模模型训练与系统服务平稳运行。

典型企业布局：因赛

以营销行业方法论为基础，结合智能化营销技术，全面赋能品牌发展

因赛集团将其在营销行业内深耕20余年所积累的品牌营销“专业智慧”形成方法论，与AIGC技术深度融合，自主研发并打造了专注服务于垂类赛道的营销AIGC应用大模型，并以海量高质量营销数据持续进行训练、迭代及优化，旨在通过模型高效且智能化的为企业主解决营销领域的多种痛点，模型能力覆盖从营销内容创意、传播投放到效果转化等多个核心环节。

来源：因赛企业信息，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

典型企业布局：因赛

专业营销大模型算法及海量高质量营销数据，助力覆盖全链路营销服务

公司将自研营销AIGC应用大模型InsightGPT定位为由AIGC驱动的营销全链路应用解决方案，目前含AI整合营销、AI营销创意、AI电商营销及AI营销工具等在内的多个模块已在网站上线。关于广受外界关注的AI短视频营销模块，网站显示尚处内测阶段，公司相关人士也在近期透露内部正在论证目前InsightGPT的视频生成及智能剪辑能力，以及短剧剧本自动生成的可能性。

来源：因赛企业信息，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

典型企业布局：腾讯智影

以丰富的应用场景及核心技术能力，从智能创作全链路助力业务成功

腾讯智影AI平台具备全链路的能力集合，从云端在线服务到PaaS输出，提供智能创作全链路的服务与能力，以多行业的海量落地企服经验和成熟的业务流程实现高效高质的定制化效果展示。腾讯智影将持续挖掘AIGC的潜在应用价值和可能性，充分赋能营销活动。

腾讯智影AI平台应用场景及业务概览

云端在线剪辑

支持云端多人协同视频剪辑、多人协同审阅视频。功能覆盖媒体云端存储、媒体剪辑、一键模板创作、 AI配音、AI虚拟人等，丰富的AI创辅工具，让视频制作更简单。

数字人播报

内置100+音色，支持多语种，多方言，多情感和中英混合的语音能力。可灵活配置实现数字人播报视频，同时数字人具备完善的定制方案，轻松打造专属数字人。

数字人直播

通过文本/语音驱动2D真人数字人进行7*24小时无人直播，提供专业数字人主播形象，丰富场景模板。一键直达主流直播平台，真人语音接管，助力直播收益增长。

文本配音

使用文本一键生成指定音色的语音，并支持多方言和多语种。丰富朗读风格，对表达细节可精细化设置调整。广泛应用于新闻播报，短视频配音，教育培训等场景。

批量上传小说文本，智能识别章节角色，实现角色匹配对话。通过AI技术能力识别文章中说话人和情绪，进而实现多角色，多情感，多方言的合成。批量产生内容。

识别小说文章和漫画内容，通过智能处理，生成符合广告诉求的短视频素材，可批量处理内容，帮助广告主及代理商降低素材生产成本，提高广告投放素材填充率。

基于小说文本，漫画和影视剧视频内容，进行大规模、高质量生产视频化内容，帮助客户快速低成本实现高质量的消费内容生成，提高消

费型内容投放效率。

有声小说

广告素材生产

消费型内容发文

05 AIGC在营销领域应用的发展趋势

模态升级

预训练大模型由单模态走向多模态，塑造有温度的拟人化智能营销

随着深度学习技术的不断突破以及大量数据源的反复训练和积累，大模型将更好的具有对于不同形式描述的理解和分析能力，捕捉到更精准的特征与更全面的信息。当前AIGC的单模态已逐渐向多模态生成升级，理想状态下的多模态大模型即从输入和输出两方面均可寻找到不同模态间信息描述的数据关系并实现跨模态信息的融合与转化。AIGC凭借其高效、智能的特性飞速发展，融合文本、图像、音频、视频的多模态生成能力将会为营销领域带来更多元的创意转化、更自然的交互方式、更精准的智能服务，在提升营销各环节用户行为及数据流通广泛度的同时，也改变了传统的人机交互模式，使营销全流程更加拟人化，成为了有温度的营销。

AIGC预训练大模型由单模态向多模态生成升级

来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

组合升级

以深度化、产业化、垂直化的模型组合，赋能企业营销数字化落地

2023年AIGC产业和预训练大模型呈井喷式发展，以百度“文心一言”、阿里“通义千问”、华为“盘古”等为代表的国内大模型相继发布并投入使用，为垂直领域小模型的搭建和落地使用提供了强有力的底层支撑。对于搭建小模型的垂直领域中大型企业来说，数据掌握在自己的场域虽会在行业内更具优势，但通用大模型若想使自己的模型更好的应用到实践中则需要学习大量的真实数据。当前各企业间、各垂直领域间的数据孤岛现象较为显著，重要领域的开源高质量数据无法进行流通的，一定程度上阻碍了大模型的长期发展及实践落地情况。随着不同领域企业客户对于AIGC技术在实践中的需求愈发细致和精准，未来，具备小模型搭建能力的中大型企业或将会结合自己所处领域的业务和场景，以详实的数据和历史行业积累，定制化的搭建自有专属模型，以深度化、产业化、垂直化、专业化的特点打造差异化的垂直领域模型。

AIGC技术在营销领域的“大模型+小模型+工程化”应用

底层预训练大模型

垂直领域模型

不同类企业

企业已有数据源

将AIGC技术能力与不同类企业原有数字化系统衔接，以系统性、完整性、规范化、模块化的特点赋能企业营销数字化活动，保障执行效果与质量。

来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

赋能升级

AIGC技术深度赋能，探索并推进元宇宙及万物互联的数字生态建设

2021年元宇宙概念引发了产学研各界及资本市场的热议与追捧，大量资金及企业随即于2022年涌向该赛道，但因在技术发展、应用落地模式等多方受限，2023年元宇宙热度逐渐消退，AIGC技术成为新的市场引爆点。但AIGC、万物互联和元宇宙并非只是三个此消彼长的概念，在大数据、人工智能等技术实现跃迁后，AIGC将与元宇宙相容并济，以实现万物互联的愿景。当新型内容生产方式与虚拟数字生态相结合后，不仅会为用户带来更加智能、拟人、自主的用户体验与互动，同时降本增效的实现了企业端在元宇宙营销场景的商业价值，或将为元宇宙场景带来新一轮增长趋势。

AIGC技术与元宇宙和万物互联相互赋能

来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

➢ 交互能力：

通过NLP技术提升人机交互能力与流畅度，使元宇宙场景的情感交流拟真性增强，更贴近人类社会。

➢ 开发成本

AIGC的文图音视频工具的逐渐成熟，降低了元宇宙场景中原画制作、3D建模等设计制作的开发成本。

➢ 行业赋能

未来，随着AIGC技术的泛化，会为元宇宙场景中的不同行业带来叠加效应，为元宇宙营销带来了更多的商业机会及价值。

用户体量

未来，AIGC技术的升级和大面积普及将为C端用户提供更多的创作机会，用户不仅可以自己创作图像和音视频，甚至可以创作自有虚拟人，用户量级的提升也为元宇宙产业的发展提供了强有力的流量基础。

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艾瑞咨询为商业决策赋能

2023年中国营销领域AIGC技术应用研究报告

CONTENTS目 录

01 AIGC在营销领域应用的概念与现状

1.1 AIGC概念及发展背景

AIGC是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式

AIGC相关概念理解

AGI通用人工智能

GenAI生成式人工智能

AIGC人工智能生成内容

1.1 AIGC概念及发展背景

降低基本水平内容输出门槛，提升参与规模和内容量，引爆生产力革命

1.2 中国AIGC发展现状底层技术发展滞后，实践应用或可反超

1.2 中国AIGC发展现状底层技术急起追赶，大模型遍地开花

1.2 中国AIGC发展现状

海量数据及多元需求，驱动场景应用多尝试、快迭代，以量变待质变

1.3 AIGC营销理解及服务商赋能场景

对内容生成及数据处理的影响涉及营销科技 (Martech)应用的五类场景

1.4 中国营销数字化市场现状

过半企业已在五大营销场景中完成数字化部署，且未来投入意愿较强

1.4 中国营销数字化市场现状

AIGC或为广告主企业提供由营销数字化向营销数智化发展的解决方案

1.5 中国AIGC营销服务商市场规模及影响

AIGC逐步渗透全MarTech领域，2025年预计撬动千亿MarTech市场

1.5 中国AIGC营销服务商市场规模及影响

AIGC加持企业营销数字化发展，助力我国十万亿级产业数字化规模增长

内容&创意场景

视 频

虚拟人/空间

数据&策略场景

广告投放场景

渠道运营&转化场景

客户&流程管理场景

行业垂类模型

场景垂类模型

02 AIGC在营销领域应用的背景及价值

2.1 AIGC营销发展背景及推动因素

网络广告规模逐年增长，为AIGC技术在营销领域的发展提供了肥沃的土壤

2.1 AIGC营销发展背景及推动因素

成熟的基础模型，为预训练大模型的搭建和AIGC的发展奠定了稳固的地基

核心基础模型

Transformer

ViT

GAN

Diffusion Model

2.1 AIGC营销发展背景及推动因素

预训练大模型的不断训练和其他技术的发展，支撑了AIGC技术的实际落地

2.1 AIGC营销发展背景及推动因素

产业生态的逐渐完善，将推动AIGC技术不断提升，赋能多样化应用场景

2.2 AIGC营销对行业的赋能

人工智能技术创新与产业发展深度融合，高度匹配需求充分释放潜能

AIGC技术为MarTech场景带来的价值

基础服务提效

内容生产革新

企业自主能力

服务商赋能升级

生态多元发展

2.2 AIGC营销对行业的赋能

AIGC技术贯穿营销活动全链路，实现营销过程中的全流程智能化精准提效

AIGC技术为营销全链路带来的价值

市场认知阶段

线索运营阶段

客户培育&转化阶段

营销优化阶段

复购和增购阶段

AIGC技术融入营销后，为角色方带来的核心价值

企业端

服务商

用户端

2.2 AIGC营销对行业的赋能

在营销过程中，对AIGC技术需求度较高行业的核心共性

提升人效需求

➢ 信息积累量大：

➢ 信息处理需求：

提升时效需求

➢ 信息迭代速度快：

发布时效性需求：

个性化营销需求

实时调整需求

2.2 AIGC营销对行业的赋能

03 AIGC在营销领域的应用

CONTENTS目录

视频

艾瑞咨询：2023年中国营销领域AIGC技术应用研究报告 听光Vic

艾瑞咨询：2023年中国营销领域AIGC技术应用研究报告听光Vic