ChatGPT 人工智能 GPT4 伦理 生成式 医疗 监管 安全 机器学习 深度学习 神经网络 计算机视觉 强化学习 模型 算法 应用 开发 研究 工具 平台 框架 数据集 训练 部署 安全 合规 培训 投资 LLM,llm AI,ai,Ai 大模型 大语言模型 制图 生图 绘图 文生图 文生视频 生成式AI AGI 世界模型 sora chatGPT,chatgpt,ChatGpt claude openai Llama deepseek midjourney 红熊猫模型 Red panda,panda Stable Diffusion,StableDiffusion,stable DALL- E 3 DALL E DALL Flux,flux 扩散模型 混元大模型 文心一言 通义千问 可灵 Pika PixelDance 豆包 月之暗面 零一万物 阶跃星辰 搜索增强 MiniMax Talkie Agent prompt fastai LangChain TTS 微调 提示词 知识库 智能体
# 热门搜索 #
搜索
大模型公司,贴着用户的脸打营销战
4945点击    2024-08-07 11:34

现如今,大模型产品的线上投流和线下投广已经变得非常常见,各种花式出圈手段层出不穷,营销规模可以用“卷”来形容。


在线下,地铁、写字楼、机场等白领人群密集区域,广告牌都纷纷换上了大模型公司的广告。

刺猬公社在楼下地铁站拍到的广告


而在线上,不管你上学还是工作,最近这半年来,如果你打开B站或者小红书,从一键生成论文,到怎么和领导汇报,再到实时了解网络热梗,大模型公司试图告诉你,AI可以包揽从上学到上班的所有文案。


根据AppGrowing的统计,6月第一周,B站的AI广告投放量是去年同期的3到4倍,AI测评类UP主广告收入不降反增。


B站CEO陈睿曾在演讲中提到,科技是B站最受欢迎的内容之一,其中AI是科技内容中增长最快的。过去一年,有2亿用户在B站上观看过科技类视频,科普类内容播放量增长接近200%。UP主全年共产出AI相关稿件超100万,AI相关内容消费人群中有6成为00后。


大规模投放背后,国产大模型公司的营销思路和策略是什么,而用户感受又如何?除了营销投放,国产大模型公司的出路在哪里?


一、国内大模型公司如何投放?


B站是Kimi投放的主战场。在B站,Kimi几乎关联了用户可能在B站搜索“AI”的所有词条,比如ChatGPT系列、AI系列、提效系列、助手系列、打工人系列等等。


Kimi的出圈显然也掀起了一股风潮,其他大模型厂商纷纷加入这场营销大战。具有同样投流思路的还有天工AI(国内首款融入大语言模型的搜索引擎),虽然有陷入同质化的弊端,但客观来说也着实冲淡了竞争对手的标签。


广告投流的效果相当直观。拿Kimi来说,根据“量子位智库”关于AI应用月报的统计显示,6月新增下载超300万,相比5月增长速度提升了50%。但这个增长速度,在所有大模型公司里仅排第二。第一名是字节旗下的豆包,6月新增近1700万,相较于5月,新增下载增长率100%。


这归功于字节的大手笔投放。


与Kimi的投流方式略有不同,豆包的营销主战场是同为字节旗下的抖音,其营销打法和传统互联网产品在抖音上的打法相似——首先,信息流广告,在短视频中推荐用户下载安装;其次,巨量星图合作推广,借助KOL合作打开知名度和影响力;最后,直播间讲解用法,引导用户下载。


据AppGrowing统计,6月上旬,豆包的投放金额高达1.24亿元,主要通过字节跳动旗下的穿山甲联盟进行。穿山甲的投放效果很好,但据大模型业内人士称,穿山甲是有壁垒的,不允许其他大模型公司投放。


所以,其他厂商只能另辟蹊径。比如Kimi在抖音营销中更侧重强调标签,“国产AI”“清华大学团队研发”“清华AI”“清华AI人工智能”等都是Kimi投放软广的高频字样。


而当各家都开始用标签卷获客的时候,Kimi又着眼小红书。在小红书搜索“Kimi竟然”,可以获得如下内容:竟然可以自动写情绪化爆款标题、竟然是情感陪伴型AI、竟然可以自动检测并替换各种违禁词……这样的营销方式,其实更加细分了用途和用户画像,在技术暂时未能达到重大革新之前,深挖产品功能以弥补不足。


种种迹象表明,即便每家公司策略各有不同,但国产大模型公司都更重视C端和前期营销。而营销主要面向的人群为知识工作者的生产力提效场景,因为这些场景对大模型智力水平要求更高,与大模型公司探索通用人工智能(AGI)的使命更匹配。


今年5月,Deepseek率先降价,字节紧跟其后,发起了大模型行业的价格战。免费、降价更多是为了营销,是产品同质化的外溢。


国内大模型公司的降价手段与移动互联网企业有所不同。无论是网约车、电商还是外卖行业,所谓价格战往往通过巨额补贴来实现。而大模型的降价逻辑是通过技术手段的驱动,重构生产函数,提升研发效率,从而降低成本。


但是,移动互联网行业的价格战往往在行业竞争发展到中后期,在中腰部企业被淘汰后,只剩头部几家公司才开始进行。彼时技术相对成熟、市场明朗、竞争格局清晰。而大模型公司的竞争还在白热化阶段,产品研发和商业化进展都不甚明朗,急于投身价格战,风险不小。


二、面对营销轰炸,用户只关心好不好用


大模型行业内部人士指出,这些公司的营销战属于不得已而为之,和移动互联网时代的商业逻辑并无不同:“之前移动互联网商业化已经探索出来一条更高效的路,我觉得这是中国的优势。”


而卷营销战有一部分原因也是因为技术还没有更大的突破,“目前这个阶段,除非你率先做出了更厉害的技术产品,否则如果不能让更多人知道你,其实你就掉队了。”


此外,有了更多用户,才知道用户的细分需求,有助于把模型做得更好。月之暗面创始人杨植麟曾在采访中表示:“今天用户帮我们发现了很多从没考虑过的场景。他拿这个筛选简历,这是我们设计产品时没想过的,但它天然work。用户的输入反过来让模型变得更好。”


来势汹汹的营销确实吸引了很多用户。小易就是看了Kimi的推广之后,发现它主打职场沟通,所以试着用它来对付中式职场中的“废话文学”。


“有些材料之前没写过,不知道怎么表达,用AI来出第一稿再精修很方便。我曾经遇到过一个很离谱的场景,我们项目乙方主要项目负责人离职,我要以公司总裁的名义给乙方CEO发函,要求重新派人和加强派驻我司人员力量。这种离我本职工作十万八千里的沟通函,用AI就很合适。”用口语表述输入进去,能够转化为清晰易懂的专业书面语言,阅读长文章做文献摘要也很清晰,国产AI在文本概括和文字生成方面表现十分优秀。


但处理起复杂数据,国产AI的能力就差点意思。网友@AIGCLINK指出,“国产AI在编程问题的回答基本上都是一堆正确的废话,方案始终不给”,和国外大模型相比还有很大差距。


也有不少用户表示,最初确实被国产AI的营销吸引,“营销确实厉害,有几次都被营销吸引进去体验了,结果每次都失望。”主要原因是生成内容的准确性差。以大语言模型为例,“胡说八道”的毛病一直没有克服。这种不可控的状态,很难让它在生产中真正落地,发挥很大作用,还需要时间打磨。


用户其实并不关心模型、算法是不是自研,用户最直接的感知就是好不好用。


这其实也是国产大模型公司面临的一大问题,即推广获客率高,但用户留存差。获客有用的前提,是产品有价值,能留得住客户。但大模型在C端给普通人提供的价值零散、随机且不稳定,很难盈利,商业模型仍需进一步探索。


同时,无论从投流的平台还是面向的潜在用户,用户是同一批用户,蛋糕就这么大,而且各家的模型能力没有断层式差异,疯狂卷营销的路能走多远呢?


三、国外大模型公司为什么不卷营销?


OpenAI也在今年实行了降价策略,但纵观国外大模型生态,并没有营销战和价格战的趋势,各大厂商还是在卷能力。


国外大模型公司,一直比的是研发“硬创新”。就拿最近来说,OpenAI发布了GPT-4o;谷歌推出了Gemini 1.5 Pro的更新,秀出了超强AI语音助手Astra,还有对标当今领先视频生成模型的Veo等;微软发布了AI PC,更新了Copilot;苹果推出了首颗重点突出AI功能的M4芯片……


这也是从移动互联网时代一直就存在的趋势。“国外的大模型公司产品力强,只要搞一些发布会和官方信息,自然有人去使用和扩散。”一位资深互联网从业者感慨道。


国外的AI市场相对更加成熟,用户本身的付费习惯强,因此生成式AI应用市场进展更快,而中国用户付费的习惯一直没有养成,应用研发生态也不成熟,成本限制了开发者们的热情,导致整个市场发展相对较为缓慢。


7月初起,我们能看到国内厂商开始投入对浏览器AI插件的应用和推广,此前,国外AI厂商就开始尝试推出各类AI插件。这一举措同样是为了争夺用户入口,积累更多用户数据,才能训练更强大的模型。


插件种类繁多,从基于本身产品大模型功能的浏览器衍生品插件,到基于已有模型的“套壳”(即不开发产品而只做产品整合)产品,再到只做垂类功能的翻译、语音转文字等功能性插件……目前各类插件让人眼花缭乱,虽然看起来更像是大模型公司害怕不赶趟的焦虑行为,但这也是AI厂商在寻找更多细分落地场景的体现。


一位国内大模型行业从业者表示,“国外厂商其实一直在引领国内,因为他们确实更成熟,中国的C端大模型公司,模型能力其实都差不多。比如AI搜索和AI情感陪伴,做得比较领先的还是国外的公司。但是关于应用方向,大家都在摸索阶段,现在的AI还在很初级的形态,全球都在拿着锤子找钉子。


而他指出,中国的市场并不能完全模仿借鉴国外,因为中国的情况很特殊,也有自己的市场优势。“拿B端产品来说,很多AI大厂自己本身就有自己庞大的应用需求,除此之外,高速、水利、金融,这些都有很强的应用场景。”


比起国外厂商更注重产品和底层研发这些从0到1的能力,中国企业其实更擅长从1到10。中国移动互联网产业成熟,加上巨大市场规模带来的丰富应用场景,大模型落地,一定是从场景开始突破。其实国内大模型公司与其去卷营销、降价格,更应该尝试去从场景去找价值,这样的商业化探索更健康,也更持久。


先从营销战中走出来,落地到应用,才能探索更多可能。


本文来自微信公众号:刺猬公社 (ID:ciweigongshe),作者:刺猬公社编辑部




关键词: 大模型 , AI , AI营销 , 人工智能
AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI搜索

【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架,其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。

项目地址:https://github.com/InternLM/MindSearch

在线使用:https://mindsearch.openxlab.org.cn/


【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费,搜索结果包含文本,图片,视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目,测试搜索结果最好。

项目地址:https://github.com/miurla/morphic/tree/main

在线使用:https://www.morphic.sh/

2
免费使用GPT-4o

【免费】ffa.chat是一个完全免费的GPT-4o镜像站点,无需魔法付费,即可无限制使用GPT-4o等多个海外模型产品。

在线使用:https://ffa.chat/

3
无人直播

【开源免费】VideoChat是一个开源数字人实时对话,该项目支持支持语音输入和实时对话,数字人形象可自定义等功能,首次对话延迟低至3s。

项目地址:https://github.com/Henry-23/VideoChat

在线体验:https://www.modelscope.cn/studios/AI-ModelScope/video_chat


【开源免费】Streamer-Sales 销冠是一个AI直播卖货大模型。该模型具备AI生成直播文案,生成数字人形象进行直播,并通过RAG技术对现有数据进行寻找后实时回答用户问题等AI直播卖货的所有功能。

项目地址:https://github.com/PeterH0323/Streamer-Sales