從DeepSeek的多模態(tài)內(nèi)容生成到AI在創(chuàng)意和個性化推薦中的應(yīng)用，AI不僅在提升內(nèi)容創(chuàng)作的效率，更在重構(gòu)廣告與用戶之間的關(guān)系。本文通過實際案例探討了AI在廣告營銷中的潛力，希望能幫到大家。

DeepSeek設(shè)計，即夢AI繪圖，剪映成片。

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DeepSeek的熱度還在高開瘋走。

用戶對于各個場景下DS應(yīng)用的探索也還在持續(xù)，各種DS+的模式被挖掘出來，超級個體們開始給手下的大模型團(tuán)隊進(jìn)行分工，實踐出各種場景下最佳的排列組合方式。

很多網(wǎng)友調(diào)侃：當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)排兵布陣也是件頭疼的事。

在過去的一段時間里，個人也在嘗試DS+模式的使用，最多的就是DS輸出文本，再把信息提交給其它大模型，去解決對應(yīng)的場景需求。

常用的案例：小紅書爆款筆記生成，制作圖片和視頻的提示詞工程，基于效果圖編寫產(chǎn)品頁面的代碼。

幾句簡單的提示詞工程，可以非常輕松且高效的拿到基本符合預(yù)期效果，這就是當(dāng)下人工智能賽道的魅力所在。

【1】小紅書筆記，在DS模型內(nèi)即可完成，耗時1分鐘/篇。

以3:4的比例，使用HTML寫一個web頁面，制作小紅書爆款筆記的背景圖，參考XX風(fēng)格，并提供頁面導(dǎo)出為圖片的按鈕。

下面兩個場景，都是由DeepSeek寫文，即夢AI完成繪圖，最后剪映制作成短片。

【2】寫給打工人的詩，耗時1小時左右。

1、給春節(jié)回歸職場，身心俱疲的打工人寫一首詩，既要理解牛馬的難處，又要鼓勵牛馬們再接再厲。

2、為上面這首詩的每句話寫一個圖片生成的提示詞，盡量契合這首詩的主題，圖片要求使用相同的風(fēng)格。

【3】短片打工人的一天，耗時30分鐘左右。

1、假設(shè)你是一個短片導(dǎo)演，現(xiàn)在要為打工人制作一個短片，記錄忙碌的一天，請你給出12個值得記錄的場景。

2、為每一個場景選出一張經(jīng)典的畫面，并為每一個畫面寫一段AI繪圖的提示詞，適當(dāng)考慮12組畫面之間的連貫性。

相關(guān)成品已發(fā)布在視頻號中，網(wǎng)友可以自行查看點評。

這三個場景的提示詞工程，個人覺得都平白直敘比較簡單，而對于像繪圖和短片場景描述，則直接讓DS模型代寫，不考慮成品效果上的瑕疵，在熟悉各種工具用法的前提下，效率出奇的高。

在體驗的過程中，自己一直在思考個問題。

假設(shè)AI足夠了解用戶，并且能力迭代到足夠商用的情況下，再去針對性的為個體量身定制信息化的內(nèi)容，比如文本圖片和視頻等，會產(chǎn)生一種怎樣震撼的效果？

這個思考的來源，是出自廣告營銷的產(chǎn)品場景。

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廣告這個行業(yè)，過去這些年有個熱門的詞叫數(shù)字營銷，就是基于廣告和用戶的各自特征進(jìn)行匹配，根據(jù)曝光和轉(zhuǎn)化的效果，再去分析營銷鏈路是否合理。

上網(wǎng)時刷到廣告不是迎面相撞，是處心積慮的制造偶遇。

進(jìn)一步解釋就是，廣告的內(nèi)容可以使用多維度標(biāo)簽來描述，比較常見的就是行業(yè)和內(nèi)容本身，以及廣告想要推送的用戶群體，同樣一套標(biāo)簽也可以標(biāo)記在用戶身上。

標(biāo)簽是廣告和用戶間，匹配度的計算依據(jù)。

在進(jìn)行廣告投放時，會先通過幾次小規(guī)模的人群測試，驗證廣告和人群之間的匹配度是否契合，效果好則具備大面積推廣的價值，效果差則需要重新考慮廣告設(shè)計或者目標(biāo)人群的設(shè)定。

這種手段和策略，在推薦流媒體和廣告行業(yè)十分常見。

反復(fù)的分析用戶和廣告之間的轉(zhuǎn)化效果，從而不斷的發(fā)現(xiàn)和總結(jié)客觀的規(guī)律，然后持續(xù)迭代算法和營銷策略，這也就是過去幾年常說的算法模式。

不少用戶感慨：自己訓(xùn)練的算法，反過來會壓榨更多的時間。

這種先匹配再營銷的手段，雖然策略五花八門但是原理并不復(fù)雜，在具備足夠數(shù)據(jù)樣本的前提下，也稱得上是有理有據(jù)，非?？陀^的營銷邏輯。

不過模式缺點也很明顯，標(biāo)簽的方式雖然可以洞察人群的宏觀特征，從而計算和廣告的匹配度，但是標(biāo)簽體系是相對固定的，也會在無形之中約束著人群和廣告。

對于標(biāo)簽來說，明確的喜歡和討厭都是有價值的數(shù)據(jù)。

推薦用戶不感興趣的內(nèi)容，未必是算法不懂你，可能是做必要的內(nèi)容分發(fā)，或者是對用戶的喜好做試探性的猜測，再根據(jù)效果分析，迭代用戶的標(biāo)簽庫。

復(fù)雜鮮活的個體，善變才是永恒的標(biāo)簽。

傳統(tǒng)的標(biāo)簽匹配算法，是無法精準(zhǔn)洞察和預(yù)測這種變化的，在信息爆炸的當(dāng)下，算法能薅出來20%的內(nèi)容或廣告，未必就符合用戶的心血來潮，這也導(dǎo)致很多用戶懂得反向訓(xùn)練算法。

這種個性化推薦機(jī)制，在人工智能的趨勢下極有可能會被重構(gòu)。

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在個性化推薦中，有幾個常用的策略。

第一種基于算法做內(nèi)容篩選。

以內(nèi)容行業(yè)來說，用戶瀏覽、點擊、查看，或是標(biāo)記喜歡和收藏，正向流程就是告訴算法喜歡的內(nèi)容，反向流程推導(dǎo)就是告訴算法不感興趣的內(nèi)容。

反復(fù)分析用戶行為，不斷提煉內(nèi)容的標(biāo)簽，這樣可以把用戶和標(biāo)簽進(jìn)行深度綁定。

第二種相似人群洞察。

分析少量目標(biāo)用戶的共同標(biāo)簽，根據(jù)這些特征再去找其它相同標(biāo)簽的人群，通過標(biāo)簽的精細(xì)化檢索，可以實現(xiàn)用戶群體的放大或縮小。

比如用戶1具備ABC三個標(biāo)簽，用戶2具備BC兩個標(biāo)簽，可以推測用戶2可能也具備A標(biāo)簽，基于這個策略做驗證，自然可能會事半功倍。

畢竟物以類聚，人以群分。

第三種是混合策略，會基于上面兩種邏輯做設(shè)計。

比如空白用戶需要用復(fù)雜全面的標(biāo)簽內(nèi)容做興趣試探，從而不斷完善用戶自身的標(biāo)簽庫，如果用戶興趣標(biāo)簽已經(jīng)固定，反而會在推薦算法中加入少量的新標(biāo)簽內(nèi)容，不斷的挖掘和豐富標(biāo)簽體系。

傳統(tǒng)推薦算法受限于標(biāo)簽，不過AI技術(shù)已然具備重構(gòu)的能力。

廣告還是那個廣告，用戶還是那個用戶，交易還是那個交易。

雖然營銷的內(nèi)容可能還是那些內(nèi)容，比如常見的文本和圖片以及視頻和音頻，但是多模態(tài)信息的底層存儲邏輯是一致的，對于大模型來說是機(jī)器理解的通用語言。

那么大模型對于廣告和用戶的理解，可以更加的細(xì)膩和靈活，假設(shè)模型在具備足夠的能力之后，甚至可以為用戶量身定制即時的廣告信息。

這不止是千人千面了，效率上更是朝夕太久只爭當(dāng)下。

電商平臺的推薦算法中，當(dāng)發(fā)現(xiàn)用戶有明顯的購買意向時，動作上可能是采集到多次搜索、加購物車、點擊喜歡和收藏等行為。

特定或類似的商品，就會在多個應(yīng)用的顯眼位置多次展示，這不是偶遇。

但是在AI加持的推薦業(yè)務(wù)中，大模型可以更加細(xì)致的理解多模態(tài)的信息，對于廣告和用戶能做到更加的知根知底，自然可以給廣告定位精準(zhǔn)的用戶群體，也可以給用戶推薦更及時準(zhǔn)確的內(nèi)容。

有句老話叫做：知己知彼百戰(zhàn)百勝。

不過這需要更加詳細(xì)的數(shù)據(jù)采集機(jī)制，在標(biāo)簽?zāi)Ｊ较?，只需要分析用戶行為并加工為?biāo)簽體系即可，從而粗略的完成用戶畫像分析。

如果希望AI更加準(zhǔn)確的理解用戶，則需要盡可能詳細(xì)的采集用戶多模態(tài)信息。既包括用戶的行為，也需要行為所涉及的內(nèi)容，比如文本圖片和視頻等，這就不是畫像能描清楚的事了。

傳統(tǒng)的標(biāo)簽算法在當(dāng)下略顯粗糙了，AI加持下的推薦必然更加精準(zhǔn)和高效。

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大模型的能力，可不止理解信息這么單調(diào)，完全不要忽視它的創(chuàng)意能力。

DeepSeek爆火的真正意義，在算力成本上的突破并不是最重要的，其核心還是在于文本信息的處理，模型出色的語言能力，才讓低成本的算力更加有價值。

在DS給打工人寫詩的交互中，來看一下模型的思考推理能力。

春節(jié)后回歸職場、身心疲憊的打工人。需要既理解他們的難處，又要鼓勵他們繼續(xù)努力。首先，我得確定這首詩的基調(diào)，不能太消極，也不能太雞湯。要真實，有共鳴。

接下來，考慮打工人的日常。他們常自嘲為“牛馬”，所以用這個比喻比較貼切。春節(jié)剛過，可能還在懷念家的溫暖，突然回到忙碌的工作中，這種反差需要表現(xiàn)出來…

然后，身心俱疲的狀態(tài)怎么體現(xiàn)？螺絲釘、齒輪這些意象不錯，能表現(xiàn)機(jī)械重復(fù)的工作，以及個體在系統(tǒng)中的渺小…

鼓勵的部分，不能只是空洞的打氣。要找到工作中的小確幸…

… 寫詩的基本手法 …（成品見蝴蝶號）

完整嚴(yán)密的思維鏈路，加上DS出色的語言能力，其最終成品的效果也非常不錯，這只是對于DS語言的簡單體驗。

如果在提示詞中添加更多精確的描述，那么DS輸出的文本內(nèi)容，可能會更加的高級有質(zhì)感。

然后讓DS為每一句詩，寫一段圖片生成的提示詞，交給即夢AI進(jìn)行繪圖，從繪圖中選出符合審美習(xí)慣的圖片高清處理，再將圖片轉(zhuǎn)換為視頻，最后剪映加工做成短片。

當(dāng)然也可以由文本直接轉(zhuǎn)視頻，只是效果會略微差一些。

前后不過1小時，如果交給人工處理，成本投入和耗時都會高許多。

受限于AI在圖片和視頻方面的能力水平，整個流程還是有多次人工介入，這里也可以考慮智能體和程序處理，只是自動化流程的策略需要設(shè)計。

簡單的流程，已然展現(xiàn)出AI在內(nèi)容和創(chuàng)意方面的多模態(tài)能力。

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在傳統(tǒng)的營銷模式中，大部分的廣告內(nèi)容，都是預(yù)先制作好的模板信息或者成片，自然無法應(yīng)對善變的市場和用戶。

AI能力的加持下，理論上可以重構(gòu)數(shù)字營銷。

通過對廣告和用戶的細(xì)致理解，不僅能提高兩者間的匹配精準(zhǔn)度，甚至可能實現(xiàn)推理預(yù)測維度的提升，自然也能提高轉(zhuǎn)化效率。

媒體內(nèi)容已經(jīng)有大量AI創(chuàng)作的聲明，在很多內(nèi)容中都直接或間接的植入廣告導(dǎo)向。

如果AI的多模態(tài)能力持續(xù)突破和迭代，再結(jié)合前幾年熱了一陣的元宇宙技術(shù)，不排除有一天能實現(xiàn)所想即所見的能力。