不過(guò)也有很多證據(jù)證明,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的營(yíng)銷策略對(duì)于下一代人更有效。
無(wú)論如何,營(yíng)銷人員都很清楚這樣的現(xiàn)實(shí):90/00后客戶在關(guān)閉常規(guī)廣告與彈窗方面有著無(wú)與倫比的熱情,而且對(duì)硬廣及明顯的營(yíng)銷內(nèi)容有著很強(qiáng)的免疫力、甚至是抵觸情緒。
這部分客戶確實(shí)給營(yíng)銷人士帶來(lái)了巨大的壓力與挑戰(zhàn),但Ascend Agency公司創(chuàng)始人兼CEO Jonathan Jadali有著自己的一套理解方式,也在用事實(shí)證明他們?cè)谛乱惠啝I(yíng)銷之戰(zhàn)中有能力拿下輝煌的戰(zhàn)績(jī)。
那么,如何才能在90/00后受眾中引起共鳴?主流企業(yè)及初創(chuàng)公司又該如何利用前沿技術(shù)建立起能夠引出他們共鳴的品牌?
Jadali分享了他使用數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)策略,幫助眾多客戶從默默無(wú)聞到主導(dǎo)90/00后市場(chǎng)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
AI的訓(xùn)練工作往往復(fù)雜而混亂
“內(nèi)容為王”這話一點(diǎn)不假,但錯(cuò)誤的內(nèi)容卻足以毀掉一切。
為了讓初創(chuàng)公司朝著正確的方向邁進(jìn),Jonathan一直在努力引導(dǎo)客戶為正確的目標(biāo)受眾創(chuàng)建正確的內(nèi)容類型。
在傳統(tǒng)上,大多數(shù)品牌專注于發(fā)布精心策劃的視頻與圖像內(nèi)容,借此提高自身在社交媒體平臺(tái)上的曝光度與吸引力。但Jadali建議,如果企業(yè)的目標(biāo)受眾主要是90/00后,那這種辦法可能并不靠譜。
90/00后客戶更喜歡真實(shí)一點(diǎn)……他們想看點(diǎn)肺腑之言,而對(duì)純粹的營(yíng)銷表達(dá)比較反感。”
例如,化妝品牌的廣告最好能呈現(xiàn)雜亂的梳妝臺(tái),而不是那種看起來(lái)很精致、但也很假的擺拍式環(huán)境。
系統(tǒng)都必須得理解“不完美”這個(gè)概念的實(shí)質(zhì)。
因此90/00后一代也許能給我們提供助力,幫助我們逐步打造出情境式AI——即能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)并反映人類行為的機(jī)器。
90/00后希望能在宣傳素材中看到與真實(shí)生活相符的混亂與過(guò)程。誰(shuí)能做到這一點(diǎn),誰(shuí)就能在他們的心目中樹(shù)立起更接地氣的品牌形象。
別直接賣產(chǎn)品
這些都是傳統(tǒng)營(yíng)銷工作中的重要議題,但90/00后客戶似乎對(duì)此并不在意。
根據(jù)Jadali總結(jié)的經(jīng)驗(yàn),“以往的客戶更重視高效的產(chǎn)品與交付業(yè)務(wù),而90/00后受眾,營(yíng)銷工作必須得以完全不同的形式進(jìn)行。”
在成立的三年當(dāng)中,Jadali已經(jīng)與多家財(cái)富五百?gòu)?qiáng)企業(yè)及小型初創(chuàng)公司開(kāi)展合作,并深刻體會(huì)到90/00后客戶對(duì)于“跟著感覺(jué)走”這一信念的堅(jiān)持。
通過(guò)了解客戶的情感傾向與習(xí)慣,我們才能真正理解在他們心目中,哪些東西能算真正的好產(chǎn)品。
產(chǎn)品賣的應(yīng)該是體驗(yàn),而不是產(chǎn)品本身。好的產(chǎn)品自己就會(huì)說(shuō)話。”
根據(jù)Mention公布的數(shù)據(jù),一單成功的交易中有25%來(lái)自產(chǎn)品本體,而另外75%則來(lái)自產(chǎn)品附帶的無(wú)形感受。
你想通過(guò)產(chǎn)品在受眾心中喚起怎樣的感覺(jué)?只有回答了這個(gè)問(wèn)題,客戶才能將產(chǎn)品風(fēng)格與交付方式統(tǒng)一起來(lái),真正在90/00后群體中建立起吸引力。
這個(gè)問(wèn)題的答案離不開(kāi)對(duì)客戶數(shù)據(jù)的全面匯總,數(shù)據(jù)結(jié)論能幫助我們更好地理解90/00后到底從目前自己喜愛(ài)的品牌中獲得了哪些共鳴。
紅牛,就是可以通過(guò)數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)加以分析的典型品牌案例。他們的宣傳視頻總會(huì)涉及各種高風(fēng)險(xiǎn)運(yùn)動(dòng),例如跳傘、蹦極等等。從預(yù)測(cè)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)給出的客戶數(shù)據(jù)分析來(lái)看,紅牛確實(shí)在受眾群體中喚起了一種對(duì)勇氣和力量的認(rèn)同感。
越早為這個(gè)問(wèn)題找到答案,品牌就能越早得到90/00后受眾的關(guān)注。而機(jī)器學(xué)習(xí)無(wú)疑能幫助我們更快、更準(zhǔn)確地獲得答案。
AI,尋求并創(chuàng)造受眾共鳴的幫手
因?yàn)榈搅诉@個(gè)量級(jí),關(guān)注者與被關(guān)注者間的交互會(huì)變得極為微弱,并由此產(chǎn)生嚴(yán)重的距離感。
也正因?yàn)槿绱?,常駐社交媒體的90/00后受眾才憑自己手中的鈔票讓網(wǎng)紅營(yíng)銷在短短6年之內(nèi)從“萌芽初放”到“如日中天”。
90/00后客戶才更喜歡以在線交互的方式了解品牌的實(shí)際效果。
Jadali表示,“對(duì)于這類需求,品牌方應(yīng)該先在社交媒體上公開(kāi)回復(fù)、再通過(guò)私信進(jìn)一步交流。對(duì)于每一條評(píng)論,企業(yè)都應(yīng)該認(rèn)真回復(fù)并表示感謝。在私信中,請(qǐng)記得直呼他們的姓名,用順暢自然的方式同他們交換意見(jiàn)。”
但可以想見(jiàn),這樣的逐一交互能力成本高昂、難以實(shí)現(xiàn)。
好消息是,機(jī)器學(xué)習(xí)正幫助各品牌方超越僵硬且格式化的自動(dòng)回復(fù)功能。隨著技術(shù)本身的快速發(fā)展與逐漸成熟,未來(lái)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,完全能夠以非常個(gè)人的方式同時(shí)與數(shù)十萬(wàn)客戶保持互動(dòng)。
他們能夠與關(guān)注者直接互動(dòng),而不像頂流網(wǎng)紅那樣高高在上、無(wú)法觸及。
很快,機(jī)器學(xué)習(xí)就將實(shí)現(xiàn)這種大規(guī)模、個(gè)性化參與體驗(yàn),幫助更多中小規(guī)模企業(yè)及品牌與客戶真正開(kāi)展互動(dòng),而不再像過(guò)去那樣投入幾個(gè)小時(shí)逐條回復(fù)。
90/00后客戶非常敏感、直接而且才華橫溢,跟他們打交道的實(shí)質(zhì)并不在于技術(shù)、而是種藝術(shù)。任何企業(yè)都有希望掌握、運(yùn)用并發(fā)揮這種藝術(shù)帶來(lái)的奇妙效果。”
,不斷完善機(jī)器做出的響應(yīng)結(jié)果。也許在雙方的共同努力下,真正契合營(yíng)銷與在線內(nèi)容創(chuàng)建的情境式AI就在不遠(yuǎn)的將來(lái)。
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騰訊ARC實(shí)驗(yàn)室推出AudioStory系統(tǒng),首次實(shí)現(xiàn)AI根據(jù)復(fù)雜指令創(chuàng)作完整長(zhǎng)篇音頻故事。該系統(tǒng)結(jié)合大語(yǔ)言模型的敘事推理能力與音頻生成技術(shù),通過(guò)交錯(cuò)式推理生成、解耦橋接機(jī)制和漸進(jìn)式訓(xùn)練,能夠?qū)?fù)雜指令分解為連續(xù)音頻場(chǎng)景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開(kāi)辟新方向。
Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過(guò)讓AI同時(shí)學(xué)習(xí)外觀和運(yùn)動(dòng)信息,顯著解決了當(dāng)前視頻生成模型中動(dòng)作不連貫、違反物理定律的核心問(wèn)題。該技術(shù)僅需添加兩個(gè)線性層就能大幅提升運(yùn)動(dòng)質(zhì)量,在多項(xiàng)測(cè)試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實(shí)用化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。
上海AI實(shí)驗(yàn)室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語(yǔ)言模型人性化對(duì)話問(wèn)題。該研究創(chuàng)建了包含20萬(wàn)高質(zhì)量樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評(píng)測(cè)基準(zhǔn),通過(guò)創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時(shí)顯著提升人性化交互水平,為AI價(jià)值觀對(duì)齊提供了可行技術(shù)路徑。
谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的GraphCast是一個(gè)革命性的AI天氣預(yù)測(cè)模型,能夠在不到一分鐘內(nèi)完成10天全球天氣預(yù)報(bào),準(zhǔn)確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標(biāo)。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過(guò)學(xué)習(xí)40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學(xué)領(lǐng)域帶來(lái)了效率和精度的雙重突破。