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| Sora爆火!多模态技术如何影响营销洞察?
2024-03-26
202
生成式营销

前段时间,Sora的横空出世,标志着文生视频大模型的突破性进展,进一步带动了多模态技术的热度。

所谓多模态技术,涉及机器学习和人工智能领域,可以处理和分析文本、图像、音频、视频等多种数据类型,并利用不同数据类型间的互补信息,提升模型的理解、分析和预测能力。从初期的单一模态分析,到模态融合,再到当前的广泛应用与优化,已展现出巨大的潜力和广阔的应用前景。

在营销领域,不仅仅是视频生成,利用多模态强大的视频解析能力,解决日益增长的视频类内容洞察,是当下品牌主更值得关注的核心场景。


引入多维分析视角

随着社媒热点、圈层、表达方式的快速变化,品牌要想获得消费者的认可,往往需要对消费者进行更细颗粒度的分析,挖掘出潜在需求。在社媒洞察的初始环节,标签标注是否全面准确,会影响到后面一系列营销决策的判断。

秒针系统将标签划分为稳定标签与趋势标签两大类型。

  • 稳定标签:与产品品质、质量、功效定义相关的内容标签,此类标签相对稳定,不易改动
  • 趋势标签:与当期社媒平台内容流行趋势、热点话题、消费者需求相关的内容标签

传统的数据解析,要经历人工读帖、抽取帖子、训练模型,再到对齐为一个固定属性值的过程。这个固定的属性值被称为稳定标签,如产品品质、质量、功效等,优点是标准化、覆盖面广、可复用程度高,但同时也存在个性化方面的局限,部分细节信息难以被保留下来。

多模态大模型拥有海量参数,具有强大的泛化能力。基于多模态大模型识别出来的趋势标签可以反映出当前的流行趋势、热点话题、消费者需求,说法泛化更广,敞口更大,既保留了“原汁原味”的表述,又能够灵活满足不同品牌多维度、个性化的分析需求。在场景方面,对稳定标签作出了有益补充。

图像/视频深度解析

针对音频、文字等显性信息较少的视频,多模态技术能够从多个维度科学提炼出画面中的隐含信息。相比人工分析,更加全面、系统,更能确保一致性。在强调品牌调性的创意视频解析中,可以发挥出巨大价值。

以下画面展示了一位女性在雪地里和哈士奇犬互动的场景:

一位女性在雪地里和哈士奇犬互动(图片由小明助理Copilot生成)

根据常规的解析方式,可以得出基于画面本身的显性信息:

  • 包含元素:女性,哈士奇犬,雪地,被雪覆盖的树木
  • 具体季节:冬季
  • 构图逻辑:图像中心为一位穿着冬季服装的女性和一只哈士奇犬,两者位于画面的前景,背景是密集的雪覆盖的树木,构成了一种自然和谐的构图
  • 色彩搭配:图像以白色(雪)和深色(女性的服装和狗的毛发)为主,形成了鲜明的对比

通过明略多模态大语言模型进行解析,在显性信息提取的基础上,继续下钻,还可实现对隐含信息/开放性特征的识别:

  • 拍摄手法:使用了柔和的光线和较低的视角,可能使用了浅景深来突出前景主体,背景清晰却不抢眼,营造出一种宁静的感觉
  • 象征意义:图像可能象征着人与自然的和谐共处,或者强调了冬季的纯净与宁静
  • 整体氛围:图像传达出一种平和、宁静的氛围,同时也有一种亲近自然和动物的温馨感

挖掘更懂用户的新场景

进入到洞察环节,基于多模态技术全面、深度的解析,在对不同特征进行聚类的过程中,由于前期保留了多样化的细节描述,品牌往往能发现令人惊喜的“Aha时刻”,收获意想不到的新鲜洞察。在品牌卖点同质化严重的情况下,找到打动消费者的新故事。

某品牌在洞察“学生党”群体时,通过大模型聚类,得到“眼袋掉到下巴”、“美国作息”等多种来自用户真实生活的鲜活描述,侧面反映出该群体经常熬夜。品牌便可以进一步感知到,“学生党”在某一特定阶段,存在缓解疲劳、改善睡眠等诉求,从而以更接近消费者需求、心理的场景切入,开展接下来的营销动作,为营销决策提供科学支撑。

通过多维度特征的交叉、融合,多模态大模型能够进一步形成“场景丰富”“具象生动”的用户画像故事,为海量爆款内容生成打好地基,让每一个从消费者那里听到的声音,再次抵达消费者心灵,真正解决用户最迫切的需求。

从执行效率来看,以往采用人工模式一个月才能完成的分析与洞察,在多模态大模型的助力下,一周即可快速完成,准确率更高,且可回溯。

明略多模态大语言模型能力展示

超预期,可落地,更迅速的执行效果,意味着多模态技术将成为品牌快速读懂消费者的关键,由技术驱动的品牌将更快抢占先机。

明略科技旗下秒针系统,依托18年来沉淀下来的大量营销数据与行业经验,与多模态技术实现创新融合,对营销链路中的各个环节进行了全面的优化与重塑。从人群发现、分析、聚类,到内容生成,已形成完整的闭环。目前,在美妆行业已率先落地。在生成式营销的浪潮下,明略科技将助力更多品牌抓住新技术带来的宝贵机会,实现精准营销和业务增长。

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Sora爆火!多模态技术如何影响营销洞察?
| Sora爆火!多模态技术如何影响营销洞察?
2024-03-26
202
生成式营销

前段时间,Sora的横空出世,标志着文生视频大模型的突破性进展,进一步带动了多模态技术的热度。

所谓多模态技术,涉及机器学习和人工智能领域,可以处理和分析文本、图像、音频、视频等多种数据类型,并利用不同数据类型间的互补信息,提升模型的理解、分析和预测能力。从初期的单一模态分析,到模态融合,再到当前的广泛应用与优化,已展现出巨大的潜力和广阔的应用前景。

在营销领域,不仅仅是视频生成,利用多模态强大的视频解析能力,解决日益增长的视频类内容洞察,是当下品牌主更值得关注的核心场景。


引入多维分析视角

随着社媒热点、圈层、表达方式的快速变化,品牌要想获得消费者的认可,往往需要对消费者进行更细颗粒度的分析,挖掘出潜在需求。在社媒洞察的初始环节,标签标注是否全面准确,会影响到后面一系列营销决策的判断。

秒针系统将标签划分为稳定标签与趋势标签两大类型。

  • 稳定标签:与产品品质、质量、功效定义相关的内容标签,此类标签相对稳定,不易改动
  • 趋势标签:与当期社媒平台内容流行趋势、热点话题、消费者需求相关的内容标签

传统的数据解析,要经历人工读帖、抽取帖子、训练模型,再到对齐为一个固定属性值的过程。这个固定的属性值被称为稳定标签,如产品品质、质量、功效等,优点是标准化、覆盖面广、可复用程度高,但同时也存在个性化方面的局限,部分细节信息难以被保留下来。

多模态大模型拥有海量参数,具有强大的泛化能力。基于多模态大模型识别出来的趋势标签可以反映出当前的流行趋势、热点话题、消费者需求,说法泛化更广,敞口更大,既保留了“原汁原味”的表述,又能够灵活满足不同品牌多维度、个性化的分析需求。在场景方面,对稳定标签作出了有益补充。

图像/视频深度解析

针对音频、文字等显性信息较少的视频,多模态技术能够从多个维度科学提炼出画面中的隐含信息。相比人工分析,更加全面、系统,更能确保一致性。在强调品牌调性的创意视频解析中,可以发挥出巨大价值。

以下画面展示了一位女性在雪地里和哈士奇犬互动的场景:

一位女性在雪地里和哈士奇犬互动(图片由小明助理Copilot生成)

根据常规的解析方式,可以得出基于画面本身的显性信息:

  • 包含元素:女性,哈士奇犬,雪地,被雪覆盖的树木
  • 具体季节:冬季
  • 构图逻辑:图像中心为一位穿着冬季服装的女性和一只哈士奇犬,两者位于画面的前景,背景是密集的雪覆盖的树木,构成了一种自然和谐的构图
  • 色彩搭配:图像以白色(雪)和深色(女性的服装和狗的毛发)为主,形成了鲜明的对比

通过明略多模态大语言模型进行解析,在显性信息提取的基础上,继续下钻,还可实现对隐含信息/开放性特征的识别:

  • 拍摄手法:使用了柔和的光线和较低的视角,可能使用了浅景深来突出前景主体,背景清晰却不抢眼,营造出一种宁静的感觉
  • 象征意义:图像可能象征着人与自然的和谐共处,或者强调了冬季的纯净与宁静
  • 整体氛围:图像传达出一种平和、宁静的氛围,同时也有一种亲近自然和动物的温馨感

挖掘更懂用户的新场景

进入到洞察环节,基于多模态技术全面、深度的解析,在对不同特征进行聚类的过程中,由于前期保留了多样化的细节描述,品牌往往能发现令人惊喜的“Aha时刻”,收获意想不到的新鲜洞察。在品牌卖点同质化严重的情况下,找到打动消费者的新故事。

某品牌在洞察“学生党”群体时,通过大模型聚类,得到“眼袋掉到下巴”、“美国作息”等多种来自用户真实生活的鲜活描述,侧面反映出该群体经常熬夜。品牌便可以进一步感知到,“学生党”在某一特定阶段,存在缓解疲劳、改善睡眠等诉求,从而以更接近消费者需求、心理的场景切入,开展接下来的营销动作,为营销决策提供科学支撑。

通过多维度特征的交叉、融合,多模态大模型能够进一步形成“场景丰富”“具象生动”的用户画像故事,为海量爆款内容生成打好地基,让每一个从消费者那里听到的声音,再次抵达消费者心灵,真正解决用户最迫切的需求。

从执行效率来看,以往采用人工模式一个月才能完成的分析与洞察,在多模态大模型的助力下,一周即可快速完成,准确率更高,且可回溯。

明略多模态大语言模型能力展示

超预期,可落地,更迅速的执行效果,意味着多模态技术将成为品牌快速读懂消费者的关键,由技术驱动的品牌将更快抢占先机。

明略科技旗下秒针系统,依托18年来沉淀下来的大量营销数据与行业经验,与多模态技术实现创新融合,对营销链路中的各个环节进行了全面的优化与重塑。从人群发现、分析、聚类,到内容生成,已形成完整的闭环。目前,在美妆行业已率先落地。在生成式营销的浪潮下,明略科技将助力更多品牌抓住新技术带来的宝贵机会,实现精准营销和业务增长。

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