“营销”一词，而今在公众眼中似乎是一个具有心智入侵倾向的代名词。许多人在理智上抗拒它、排斥它，却在行为上不知觉地跟随它、享用它，甚至“服务”于它。
但商业区别于人心，有它自己的逻辑。遵循“硬币另一面”的原则，「明亮公司」与眼下在数字营销领域中服务着多个头部品牌的AI营销企业奥创光年，进行了一场独家访谈。我们与公司联合创始人兼COO杨海就以下几个问题，进行深入剖析，希望能为市场和行业找到一些确定的答案：
-如今，营销尤其是数字化营销，究竟在产业和行业中扮演何种角色？
-内容生产这件事，究竟要被归类为创意，还是可以被标准化生产的对象？
-AIGC/AI在实际应用层面，对普通的“腰部”和“腿部”公司，将带来什么机遇？
“如果用一个比喻形容AIGC带来的改变，我觉得大模型更像一个电厂，相关公司可以在上面嫁接各种‘电器’。电厂和电器相互作用，不断优化电力（算力）和电器的效能。”
在杨海眼中，AI和AIGC对数字营销领域带来的最大改变，是令“内容”变得可计算、可量化。
他认为，未来，一个成功的品牌将具备产品和内容并行的“双供应链”模式，而通过将内容标签化等手段，技术的应用将极大提升品牌端和服务商本身的效率，实现“解放手脚甚至大脑”。传统的营销模式下，“产品供应链”一般比“内容供应链”先行，先有产品再去生产精良的广告片。而AI的加入让内容生产质量和效率大幅提升，未来的生产模式和格局很有可能是“内容供应链”作为先锋部分去测试市场需求，反向引导产品的供应链的工业建模，从而改变现有产业的整体格局。
杨海透露，公司目前约7成员工为研发人员，销售人员反而仅占10%左右。通过不断升级AI/AIGC的应用，截至目前，奥创光年自身已实现50%以上的效率提升，其服务的客户平均投放ROI拉升至少10%以上。
截至目前，公司已成功且持续服务阿里巴巴、天猫超市、欧莱雅、雅诗兰黛、百事、宝洁、国信证券等超家业内头部品牌，其中全球强企业的占比居多，涵盖快消、健康、汽车、金融、房产等诸多领域。
天眼查App显示，奥创光年成立于年，定位于互联网和相关服务。「明亮公司」独家获悉，尽管公开资料中并未有融资信息，但成立不到两年间，公司已经有一系列的资本动作。
作为公司联合创始人及COO，杨海加入奥创光年前曾担任雅诗兰黛集团副总裁。在此之前，他还曾历任百事可乐市场总监、可口可乐高级品牌经理、宝洁品牌经理，及阿里巴巴新零售市场及战略负责人。
据了解，另一位联合创始人之一、CEO徐哲，在创立公司前曾任字节跳动飞书产品负责人，全面负责飞书产品及运营工作，带领飞书由一个内部工具壮大为用户超家企业的产品。
以下为「明亮公司」与杨海的对话内容（有删节）
Q：「明亮公司」
A：杨海奥创光年创始人兼COO
杨海（来源：奥创光年）
如今的商业环境中，如何审视营销的效能？
观点：对于希望通过短视频渠道实现增长的品牌而言，平台上的内容以指数级的速度增长，令营销的难度越来越大。技术的加持，将主要解决营销领域“劳动密集”和触达效率变低两个问题。
Q：在大多数人的概念中，关于数字化营销的理解可能还停留在平台投流、视频反馈这些层面。AI的加入，为营销带来了哪些显著变化？
A：营销的起点是挖掘目标人群的购买需求。但伴随渠道碎片化和消费需求愈发复杂，如何准确找到与目标消费群体沟通的信息，成为当前营销人员面临的主要问题。
行业内原来一直讲‘marketingisaboutartandscience’，art指创意表达，即通过创意把一个品牌的内涵表达出来；science则指品牌如何科学性、结构性地将信息传递给消费者。目前看来，science的部分正变得越来越重要，一定程度上已经影响到对创意的表达。
实际上，创意部分也被称为品牌内容。品牌最后都要指向向消费者销售产品，但消费者在购买之前，先要被内容触动，然后才会产生购买行为。而这部分的‘漏斗’很大——通常，当我们触达万人，实际产生购买的可能只有1万人。这意味着，今天的销售人员需要将矩阵做得非常大，而且会因为渠道和内容来源多样化，产生巨大的工作量。
以前，这件事是靠人的“经验”来完成的，导致营销行业变成一个人力密集型的行业。如果仔细观察某些公司的部门设置，会发现营销团队往往非常庞大，甚至已经变成一个单独的生产链，加上外包可能都不够用。不仅如此，当环境对精细化运营的要求变得越来越高，营销部分的体量还会继续增加。
曾经有个新锐品牌的创始人很苦恼地跟我讲，现在他的营销团队规模已经过百人，如果销售额再扩大10倍，难道营销人员也要增加到10倍吗？
所以，这种靠人力驱动的方式，更新速度慢且无法被复制，在营销领域的效率变得越来越低。我们开始思考，为什么不把基础的部分用机器完成呢，人工智能如今完全可以做这些事情啊。
Q：用机器和科技解放双手。
A：我们公司有一个理念，叫做‘让人类智慧聚焦创造’。因为我们觉得那些重复性的劳动、那些不必要的琐碎事情，占据了太多精神和情绪资源。
举个例子，我在创业之前，曾任职雅诗兰黛的中国区副总裁。当时我的团队有大几百号人，但市场部负责内容的团队离职率非常高。那些员工资历都非常好，名校背景，各有追求。当时我因为要经常和美国同事开会，所以离开办公室比较晚。几乎每天我走的时候，他们都还没有下班，因为要复盘当天投放完之后的内容，体力超透支。
但这件事情是非常不正常的，营销部门应该是最有创造能力的部门，却每天被消磨在这些细碎繁琐的密集劳动中。真正的品牌运作方式应该是聚焦商品本身，然后把理解和触达消费者的任务交给专业的、更有效率的主体，并且让机器来完成那些价值较低的部分，这是我们一直想且一直在做的事情。
我们成立第一天就在讲AIGC，但那时候大家没有具象的概念。今年开始，大家的认知逐渐清晰，而且全世界的氛围都开始起来。对于我们而言，不仅是国内业务拓展，全球范围内进行相关合作和竞争也将变成趋势。
可以预见，我们的压力会逐渐变大，因为随着AI进行内容创作的能力越来越强，全世界的同行都会携自己的AI能力加入进来。如今，AI能做的事情已经稍微超出我们的想象了，未来会更多。但归根结底，用我们的能力帮助品牌提升业务效率和业务价值，是非常有价值的。
Q：您提到在雅诗兰黛时，发现团队进入比较疲惫的状态。这个时间点大致是几年前？
A：大概三年前，短视频的爆发快速催生了这种需求，但那时候行业中并没有提供匹配这种需求的公司。
这也是我决定创业的一个契机。成立奥创之前，我们曾调研过上百个客户，他们都面临一个共性的难题——短视频兴起后，市场部生产内容的周期较此前的图文周期大幅缩减，存货周期基本在3-7天，这意味着内容生产者几乎每天都要更新。而且抖音、快手、小红书等不同平台的要求又不一样，对视频创意和质量的要求更高、更立体，导致员工的工作内容变得非常复杂，且工作量骤增。
但这种趋势未来一定会愈演愈烈，触达和说服消费者的链路会越来越难。所以我判断，这个‘痛点’会越来越痛。
Q：所以，进入短视频时代后，内容创作较图文时代难度是增加了一个量级。
A：我们目前也有图文类的工具，但短视频相对更难且需求的优先级更高。坦白讲，如果堆人力的话，图文的难度是勉强可以应付的，但纯人力的话，完全无法解决视频的问题。
不仅如此，AIGC本身也存在这个问题，相对图文，处理视频现阶段对它而言也更加困难。所以这是我们希望去进化的方向和解决的痛点。
AI/AIGC是否能推进内容创作该部分的标准化？
观点：内容创作包含很多环节，技术上的突破完全可以用于减少前期的统计、分析等人力成本，甚至对于创意部分，也可以通过训练，增加AI的“内容洞察”能力。这个过程中，作为资源的数据，质量比数量更重要。
Q：我们有提出一个“AI全链路内容工厂”的概念，这在业内似乎是比较新的一种服务方式，它的独特性是什么？
A：AI全链路工厂包括三个大的模块，内容资产管理、内容自动化生产和内容洞察。
内容资产管理的独特之处在于，我们的基础逻辑是将图文和视频视为资产，而非枯燥的文件，所以，需要一个‘银行’将其存储起来。
那么这就会遇到存和取的问题。但作为一种数字资产，客户在调取的时候，要求就会复杂很多，例如，客户想知道自己的产品更匹配何种人群、哪些类型的视频更受欢迎，等等。如果要方便客户调取，那么存储的时候就要进行结构化，我们内部称之为‘标签’——我们把输入的所有内容都进行打标，什么样的内容要以什么方式存入，匹配什么储存结构、用什么展现形式，通过简单搜索如何迅速调取相应的内容——我们整个做了一个内容资产管理化平台。
比如桌上一堆东西，你想拿一张湿巾纸，大脑会迅速识别出纸巾盒，然后指挥手臂精准抽出一张纸巾。未来在AI的加持下，客户调取内容资产的速度会越来越快，且匹配越来越精准，这样就可以真正实现内容盘活，并且大大提升其复用价值。这是我们正在努力的事情。
第二大模块是内容的自动化生成。截至目前，我们已经帮许多品牌在内容生成上解决了很大一部分的生产力不足的问题。比如，客户想要针对不同平台，投放10条短视频，这些视频需要在各个渠道匹配不同的混剪方式和投放模式。这个事情对于人力而言可能会觉得又烦又累，但我们的AI工具已经可以帮品牌将这部分工作很好地完成了。
而且机器没有生产瓶颈，只要接收到指令，运作起来又快、又好、又便宜。我们同时也会对资产库里的内容进行盘活，加入原生型、风格化、3D建模等生产方式。通过累计原始素材，叠加不断产生的新内容，我们的资产库会越来越丰富，从而影响到投放，令其变得越来越精准，针对不同人群提供不同内容。
奥创AI内容生产的另一个作用在于“效果可视化”，其实是改变了市场人的决策流程，传统的决策流程是市场人去进行bigidea的创意，然后由创意公司去完成执行，通常要创意最终生产完成才能确认是否符合自己最初bigidea的设想，时间一般1-2个月。而AI参与内容的生产，能让市场人通过简单prompt看到自己想要呈现的视频效果雏形，并可以通过prompt调整，随时调整可视化的内容产出，更灵活地让bigidea实现。
第三个部分是我们正在做的内容洞察。如今，市面上每天都在涌现出海量的内容，如何去判断哪些是好内容？如果发现好内容，我们如何去仿制？又应该follow哪些要点？之前，这部分工作是由人力来进行判断和完成的，而我们希望通过数字化的方式去进行更多辅助，帮助品牌制定内容策略。
如果说内容的资产管理和自动化生成，是解放了营销的手和脚，那么内容洞察将会慢慢变成‘头脑’，我们认为这才是一个‘全链路’应该有的样子。
Q：投放也是我们现在提供的服务之一，内容洞察对这个业务影响大吗？
A：内容投放的动作未必要做很大，我们更加专注于数据回流以后，能持续实现对内容的优化。
以前，投流