在互联网流量红利消退的当下，广告营销产业进入存量竞争。

TikTok开始用生成式AI来提供广告脚本，Snapchat开始用聊天机器人来推个性化广告，百度营销重构了一系列全新的AI Native产品赋能企业营销全流程。

大模型和生成式AI技术的出现为品牌营销的破局提供了重要契机，国内外广告营销行业与大模型和生成式AI技术的结合呈现前所未有的火热态势。

广告营销产业链上的玩家正处于历史性的转折点。

生成式AI为不同广告营销主体提供了何种新解法？

广告营销行业的工作流程、内容生产场景、投放效果如何变化？行业将产生怎样的周期影响？

生成式AI浪潮下广告营销行业的核心生产要素发生了哪些变化？传统营销企业应该如何应对？创业公司又有哪些机遇？

带着这些问题，量子位智库《中国AIGC广告营销产业全景报告》由此而来，并尝试解答。

报告中，量子位智库将从我国广告营销行业现状、生成式AI带来的五大变革、四大影响、市场规模及竞争现状等多角度、多方向地全面立体描绘中国AIGC广告营销产业全景。

核心观点包括：

• 广告营销或成为生成式AI最快落地领域，开始回归「人与人」的交流，实现「全局最优」分配方式
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• 生成式AI从供给端到需求端依次冲击产业链玩家，营销服务商价值凸显
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• 从PGC到UGC到AIGC，生成式AI打造内容生产增量市场，创意工具平民化趋势显著
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• 从无差别影响到个性化定制，生成式AI让只为「一个人」打造广告成为可能
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• 作为新增长引擎，生成式AI在广告营销行业中业务营收预计2030年触及千亿级市场规模
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• 行业与人才资源、模型效果、服务场景与数据反馈成为广告营销行业新的核心生产要素
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• 未来每个品牌都将有自己专属的营销大模型，大模型定制与微调技术不可或缺
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大模型时代下的广告营销

广告营销是指企业通过广告对产品展开宣传推广，促成消费者的直接购买，增加产品的销售量，提高企业的知名度、美誉度和影响力的系列活动，是企业营销组合中的一个重要组成部分。

广告营销的传统范式是以流量推动品牌增长，以SEM搜索投放模式和算法推荐为主。

如今互联网流量红利见顶，客户更加希望获得「所问即所答」的回复，用户需求表达关注度提高。

广告营销产业亟需新范式推动其增长。

生成式AI成为破局关键

广告营销之前的偏重都在投放、媒介和运营上，现在媒介由于以媒体广告为主（近70%），生命周期变短，对内容生产要求变高，内容质量将直接决定广告营销的价值创造。

生成式AI技术可用于解决营销各环节痛点，其或将成为最快与生成式AI结合并产生实际落地效果的领域。

在生成式AI冲击下，广告营销行业将回归营销本质，从「人与机器」单向交互，回归到「人与人」的交流；流程扁平化，一步到位进行内容生产与投放，减少信息损失；从传统的广告推荐模型，变成以数据驱动的大模型为核心，实现全局最优的广告分配。

生成式AI广告营销领域应用

国内外广告营销行业与大模型和生成式AI技术的结合呈现前所未有的火热态势。

广告主/品牌商、广告营销服务商、投放平台、第三方公司纷纷入局。

AIGC广告营销五大变革

大模型与生成式AI技术对广告营销行业带来的变革，我们从产业链、工作流程、典型生产场景、投放效果、业态与格局这五个方面总结如下：

变革一：产业链变革

广告营销行业产业链按参与主体可分为广告主、广告媒介和消费者，其中广告主是互联网广告行业发展的源动力，广告媒介是市场的核心驱动，消费者是广告营销的受众。

其中产业链上游玩家将最先受到冲击，因为有内容生产降本增效的需求，需要利用生成式AI的能力进行转变。

部分品牌慢慢在去中介化，内化自己能力，需要有新工具运用到新场景中。

营销服务商从纯工具和中介化的链接工作，慢慢转变为在中间环节给广告主提供更强的增值性。

紧接着中游的投放平台会受到冲击，如果上游会采用生成式AI能力，平台自身能力可以外化成和上游一起合作打破自闭环的能力。

未来在大模型加持的虚拟数字人等新的交互方式、场景或渠道成熟后，消费者再会受到较大影响。

变革二：工作流程变革

广告营销领域的工作流程与环节涉及策略制定与用户画像洞察、广告内容的制作、投放渠道的管理与效果分析等工作，需要消耗大量的时间，其中有较多的工作都可以通过 AI 代替人工的方式实现效率的提升。

其中策略洞察与内容生产将最先被覆盖，是0-2年内生成式AI能提供较高辅助程度的场景。

但由于目前在流量匹配算法中加入大模型的提升效果并不明显，投放管理环节在短期内生成式AI还不能提供较高辅助。

变革三：生产场景变革

内容生产是广告营销全流程中生成式AI表现最突出的场景。量子位智库预测未来5年会有70%的营销内容可由AI自动生成并迭代。

这是由于生成式AI降低了内容创作的门槛，使内容批量化生成成为可能。未来创意生产工具将越来越平民化，内容生产也不再是一个存量市场，而是一个增量市场。

而广告营销行业中的内容生产部分中营销素材生产主要包括三种形式：文案生成、图片生成、视频生成。

其中文案生成受制于营销行业的创新性和实时性，技术虽较为成熟，国内目前真正投入使用较少，商业化程度较低。

图片生成国内目前技术相对成熟，由于生成的图片仍不够精细化商业化程度一般。

视频生成国内目前技术和商业化均不够成熟，复杂度较高，公司更多的是用AI做特效或图片拼接以及生成虚拟数字人视频，预计可能在年中达到图片生成的效果，实现商业化。

变革四：投放效果变革

广告营销经历了从2006年以前的无差别影响「所有人」，到2006-2012年间的影响「一类人」，再到2012年后的精准影响「一个人」。

2012年移动互联网的广告算法让精准推荐变成可能，2022年大模型技术出现，生成式AI让只为「一个人」打造广告内容成为可能。

变革五：业态与格局变革

生成式AI能有效实现广告营销行业生产力的提升，主要体现在——

• 创新广告形式，带来全新交互体验，形成强流量、高互动，提升广告投放ROI。
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• 提高营销内容生产效率，推进自动化个性化营销，实现精准链接和高效触达。
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• 推动营销服务商商业模式革新，优化企业工作流。

AIGC广告营销四大影响

量子位智库从市场规模、行业核心生产要素、企业工作流、行业发展阶段与周期四个方面，来看大模型与生成式AI对广告营销行业未来带来的影响：

影响一：技术变量改写市场规模

经量子位智库估计，我国广告营销市场整体仍将保持良好增长态势，预计2025年市场规模将达到13465.9亿元，未来三年行业年复合增长率达9%。

中国目前生成式AI在广告营销行业中业务营收占比不到1%，未来每年增速或将达到60%以上，预计2030年将达到1500亿左右规模。

影响二：行业核心生产要素发生变化

基于对行业发展的分析及预测，量⼦位智库认为在生成式AI技术浪潮下广告营销行业的核心生产要素将产生变化，企业能力将取决于以下四个关键要素——

行业理解和人才门槛、底层技术大模型效果、服务场景选择与构建数据闭环。

影响三：广告营销工作流被重塑

当前生成式AI对广告营销企业工作流的作用还是赋能，通过改造内容生产流程来全面提升营销链路效率

未来生成式AI将从每个环节重塑广告营销企业工作流，全流程可以用AI实现数据回流，消费者的反馈可以投入到数据分析和内容再生产中不断进行迭代，实现营销全链路智能化、自动化，营销内容精准化、个性化，真正实现从量变到质变。

影响四：生成式AI下广告营销行业的发展阶段和周期

量子位智库对AIGC广告营销未来发展进行预测，可分为三个阶段——

引爆期、应用爆发期和普及期。

并对每个阶段在技术端、供给端及需求端的影响均做出了预测。

广告营销行业竞争格局

据量子位智库整理，广告营销行业的产业全景图如下：

产品与服务现状

广告营销行业玩家根据公司性质可大致分为互联网大厂、巨头类营销服务商和创业公司三大类。经量子位智库调研分析，这三类涉足广告营销赛道的公司的大模型技术和其产品与服务结合的现状如下：

互联网大厂都已经或即将研发出自己的通用大模型或营销垂类大模型，并提供MaaS服务，已有自研大模型的厂商均将其大模型和生成式AI能力应用于广告营销领域所有的产品及服务中。

巨头类营销服务商大部分都在积极尝试将大模型与生成式AI技术融入自己的产品和服务，只是侧重点有所不同。

创业公司绝大部分都不会自研大模型，均是微调或者内嵌其他大模型作为底座结合行业Know-how做新的产品或服务。

竞争格局分析

广告营销行业传统依靠策划推广、渠道资源等形成的竞争优势将被重塑，广告主越发关注内容质量和投放效率。

基于以上原因，量子位智库将从大模型技术能力、营销数据与人才积累两个方面来分析目前的业内玩家分布及现状。

第一象限：有技术有资源积累的明星公司

该象限存在两种情况：

第一类是互联网大厂，本身作为有专门AI研发团队的投放平台，能快速入局大模型并融入自身产品与服务；

第二类是巨头类营销服务商，均在积极尝试自研垂类大模型，将生成式AI技术融入自己的产品和服务。

第二象限：强技术能力的创新生力军

该象限存在两种情况：

第一类是具有强AI和大模型能力的巨头公司，以营销新场景作为切入点入局，如商汤科技；

第二类是创立初始就以AI为核心能力的新兴创业公司，这类公司备受资本市场青睐。以归一智能为例，公司成立不到两个月即获数千万元融资。

第四象限：深耕营销行业的传统企业

该象限主要有多年营销行业经验，有大量营销内容数据沉淀和营销人才，多为做线下投放或者品牌策划与公关的传统广告营销企业，这类企业缺少AI基因和团队，想要不掉队需积极拥抱变化。

由于品牌方需求各异、重视数据安全、头部营销公司原有能力不足以立即做新场景等，创业公司有了新进入机会。

具体报告详情以及代表玩家案例集可在底下评论区获取。

报告获取链接:

jkhbjkhb.feishu.cn/wiki/W5D7wuDcbiPXDLkaRLQcAJpOn8f?from=from_copylink

文章来自于微信公众号“量子位”（ID: QbitAI)，作者 “量子位智库”