梦金园品牌总监徐雁朋：

随着AIGC越来越强大，营销人的思考能力会不会退化？

我们希望整个内容营销这条链路都可以用AI去赋能，具体分为六个环节：市场洞察、人群策略、灵感生成、创意验证、内容制作、内容管理和媒介优化。每个环节都部署了AI工具。

比如创意验证，我们不再依赖传统调研公司花费大量人力、时间成本调研，而是用AI智能体去模拟消费者，对创意idea进行检验，从而快速调整文案。

又比如内容管理，以前的内容审核是需要大量人工的，像我们这种药企也有非常严格的监管规定，另外小红书、抖音这些社交平台也有自己的内容规范，我们很期待未来AI能够通过智能的方式帮我们完成初审节约人力。

TopDigital：在您看来，AI是否真的带来了降本增效？品牌有没有对此有没有明确的ROI目标呢？

黄小可：这是一个非常现实的问题。内部当然也有质疑，比如花这么多钱，最后效果有没有？我的观点是：如果现在不投入，未来一定被淘汰。我们设置的目标是在2025年之前完成所有模块的PoC（proof of concept，概念验证），2026年上线。希望在人力成本上节省50%-60%，在图像、视频等内容制作方面成本减少80%-90%。有些模块还要依赖人工，比如审核、品牌策略，但能用AI替代的部分我们都在推进。

TopDigital：作为药企，对于内容合规是尤其敏感的，品牌该如何处理AIGC的幻觉内容风险？

黄小可：我们做了四层审查。首先看用的AI工具合不合法，比如ChatGPT不能用，因为它没在中国备案；其次要符合公司规定，比如绝对不能用AI生成人物照片；然后要符合品牌形象；最后还要经过医学专家和法务检查，确保说的每句话都符合药品广告规定。AI只是工具，我们不能让它主导品牌声音。

TopDigital：您怎样看待AIGC对内容生产逻辑的重塑？

黄小可：我觉得本质没变，但结构变了。原来我们做内容是“塔尖内容+腰部延展”，现在是“腰尾内容的爆发”，也就是说，AI让你可以支撑更广泛、更碎片、更定向的内容投放需求。但这就要求我们内容部门也必须结构重组，否则你会因为内容多而崩掉。在这点上，我们内部的合规机制和AI内容中台建设是并行推进的。

当然我们也有一些比较成功的AI应用案例。比如电商详情页项目，以前做一个商品详情页要花3万块钱，一年要做几百个。现在用AI来做，一个品类训练模型大概两三万，比外包便宜多了。

具体做法是：先让产品经理用工具生成详情页策划，输入品类、产品卖点、竞品图等信息，AI会给出策划框架，比如第一屏放什么、第二屏放什么。产品经理生成三五个方案整合一下就行。然后设计师根据策划生成提示词，用训练好的模型出图。比如电水壶项目，晚上输入需求，第二天就能收到几百张图，设计师挑选修图后就能用。这样就把外包环节去掉了。

TopDigital：在推进AIGC落地过程中遇到的主要挑战有哪些？如何解决？

雷煜：首先是业务部门的抵触。他们习惯了外包模式，现在要自己做更多工作，觉得增加了负担。以前产品经理主要负责项目管理的工作，很少需要自己具体做执行，现在要自己去考虑执行中的细节，应该怎么去改，怎么去引导AI做调整。

其次是认知差距。很多人以为AI就是搜索引擎，输入关键词就能出完美成品。实际上要像对话一样不断调整提示词，需要业务理解能力。我虽然是AI负责人，但对业务的理解没他们深，有些环节还是需要他们配合。

还有就是投入问题。家电行业毛利低，超过10万的项目要看到明确效果。我们先用AI写代码做些小工具，比如库存管理系统，这样投入小见效快。

TopDigital：苏泊尔是如何确保AI生成内容质量的？

雷煜：现在是“谁用谁审”的原则。设计师用AI出的图，自己负责修掉第六根手指这种问题。我们还没有完全依赖AI的岗位，所有产出都要人工调整。另外我们也在训练业务人员写提示词。不是简单的关键词，而是要提供完整的业务逻辑，比如“这个电水壶的核心卖点是快速沸腾和安全防烫，目标人群是年轻妈妈”这样的结构化信息。

TopDigital：您怎么看未来AIGC在苏泊尔的应用？

雷煜：技术上很快就能实现全流程自动化，但我觉得不应该这样做。如果所有公司都用AI无限生成内容，最后用户根本看不完，整个内容营销可能就失效了。

我们现在更关注用AI解决具体问题。比如给业务部门开发符合他们工作流的小工具，让他们先用起来。最近用AI写代码给销售部门做了个客户管理系统，他们用得很顺手。最重要的是要让员工理解，AI不是替代他们，而是帮他们从重复劳动中解放出来。但这需要时间，毕竟苏泊尔很多员工在工厂干了十几年，转变思维不容易。

在这样的愿景下，我们布局了数字化转型的基础设施，搭建了从前台、中台到后台的数据系统，同时，AI是这一转型过程中非常重要的一个部分，我们内部将AI视为一种加速工具。

一方面，AI从后端数据处理入手，涵盖数据储存、分析、调取和运用。它会让数据使用更聪明、高效，如在电话服务中，我们可以通过AI识别消费者身份和共性，实现从话术推荐、产品推送、终端门店下单到数据回传的完整数据链路串联。

另一方面，AI在内容生产方面发挥重要作用。一是低成本生成新内容，借助AI Agent，每个人都能像带领团队一样产出丰富内容；二是精准匹配内容与消费者，通过AI工具实现精准推送。

TopDigital：骊住水集团给到市场营销部门在AI研发和人员上的支持是怎样的？

王琼：global层面更多是在部署大模型私有化，以及大模型的训练、数据隐私保护等。在中国市场，具体到市场营销部门，我们有专门的social content团队、digital tool团队，这些团队会应用AI以及其他技术，快速成为学习者和内部的引领者，为整个内部团队赋能、甚至是给到经销商一些帮助。

TopDigital：您对市场团队的AI应用，有提出什么目标和期待吗？

王琼：我们目前正在逐步提升AIGC在工作中的应用程度，比如，前年我给marketing团队的要求就是：让10%的内容来自于AI生成，那到了去年可能就会提升到20%。

现阶段，我们不追求让AI完全替代人，因为它有一个过程。比如去年我们主要做的是图文领域的AI生成内容，到了今年可能会更多应用在视频上。

而且，进步也是很明显的。比如，最近我还在公司内部的一个会议上分享，在虚拟场景套间使用上，我们团队已经用不到全球5%的成本做到了接近全球90%、85%的内容品质。

这其实涉及到我们对品牌整体内容的分层策略。

骊住水旗下拥有多个子品牌，不同品牌都有自己独特的调性和VI系统，比如：高仪注重奢华体验和品质生活理念、伊奈主打日式生活美学、美标则更偏向年轻化、实用性，注重以历史底蕴结合创新设计……

但是，准确把握品牌调性对AI来说仍然比较困难，所以一些对品牌调性和质感要求高的营销活动，我们会继续和优秀的agency合作；但在社交媒体传播、一线促销员与消费者互动等场景中，AI 内容能更灵活使用。

所以，结合这些趋势洞察，我们在早期研发时可以更好地应用AI工具，将概念视觉化、完整化，加速研发效率，帮助团队对产品功能形成共识。

此外，我们也在探索AI的其他应用，如通过数据库预判市场需求、预测产品上市效果等，尤其是在价格定位和价格弹性测试方面，AI分析工具能帮助我们更好地找到合适的价格。

比如，在抖音等内容渠道方面，我们通过AIGC技术实现账号短视频的批量混剪和直播切片的批量生产，大幅提升了内容产能。

同时，在产品研发阶段，我们尝试用AI将设计图转实物图、模特上身图的方式进行效果预测，加快了产品测试节奏。

此外，我们还运用了AI能力进行导购look图生成、产品换款换色、创意海报图和icon图标设计等多个视觉内容场景的应用。

据我们测算，引入AIGC之后，整体内容生产效率平均提升了30%左右，效率提升是非常显著的。

TopDigital：有没有因为AIGC产生了“爆款内容”？成功因素是什么？

李炳烨：我们目前有不少通过AIGC围绕爆品打造和生成的素材和卖点内容。从广度和专业度上，我们用AIGC进一步优化文案及传播话术，并将卖点可视化的同时融入创意内容，在整个素材生产过程中实现降本增效。

TopDigital：AIGC时代下的内容营销跟传统营销方式相比发生了哪些改变？森马服饰对此做出了怎样的改变？

李炳烨：最大的变化是消费者洞察变得更加快速和高效。AI工具可以帮助我们及时抓取各平台的优质内容案例、用户痛点和情绪点，快速提炼出策略方向。

以前获取用户信息可能依赖于零散的数据和调研，现在AI可以帮助我们打开数据边界，能快速抓取全域平台、定向渠道以及竞品或对标品牌的数据，信息整合效率显著提高。不仅能实时收集，还能整合历史数据，便于整理分析并产出洞察。

同时，AIGC打破了传统内容创作边界，让创意表达更自由，传播方式也更加多元，能更快更广地触达用户。

团队在适应AIGC工具过程中确实面临了一些挑战，主要是工具使用的学习成本和工作流程的重塑。我们一方面搭建了AI工作台，另一方面也对内容生产的整个工作流进行了重新设计，同时通过组织内部培训，帮助成员掌握AI工具的使用方法和应用逻辑。

TopDigital：面对AI内容偏离品牌风格、“AI味过浓”等问题，你们如何调整内容生成策略？

李炳烨：对于AI内容偏离品牌调性的问题，我们的做法是通过不断的训练和迭代来优化AI的生成效果，前提是要有更清晰明确的品牌标准和要求，包括品牌VI标准、品牌传达标准、品牌内容标准等。同时，我们也在不断沉淀成功案例和素材描述词，作为训练数据持续优化。

至于“AI味过浓”，我们是根据品牌销售渠道和内容形态的反馈来做动态调整的。比如在15秒的短视频中，可以先测试3秒AI内容的占比，然后逐步增加或减少。

TopDigital：未来5年内，您认为 AIGC在内容营销中最具潜力的应用场景是什么？

李炳烨：我看好的是几个方向：短视频的批量化智能生产、无人直播和数字人直播的快速迭代。未来在品牌矩阵号的批量管理和图片生成方面，AIGC的价值也会逐步放大。

TopDigital：在您看来，AI Agent（智能体）未来能否完成从策略制定到内容分发的全链路营销？关键瓶颈是什么？

李炳烨：当前的核心瓶颈在于，AI Agent 对特定行业的深度业务场景、复杂的商业逻辑以及贯穿始终的业务链路缺乏足够的理解与洞察，导致其在高度依赖专业判断和业务知识的环节（如核心的企划构思与策略制定阶段）难以完全自主决策，必须依赖人工进行关键节点的设定、规则输入和持续管控。