《2023年中国营销领域AIGC技术应用研究报告》旨在针对AIGC技术在中国营销市场的渗透现状及可能发展路径进行探讨。报告从AIGC技术在中国的发展现状展开，将AIGC归拢于MarTech范畴，再依托MarTech覆盖的五大营销场景，对AIGC技术融合营销服务商业务后对各行业及场景的赋能情况进行阐述。
1.1AIGC概念及发展背景
AIGC是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式
降低基本水平内容输出门槛，提升参与规模和内容量，引爆生产力革命
随着互联网环境及技术的发展，为适配不同的社会背景及用户需求，多种内容创作方式顺势而生，经历从PGC、UGC到AIGC的演变历程。在基础设施完备前提下，AIGC与其他内容生产方式相比，提供了从基础素材到最终内容呈现的便捷一体化技术协助与服务，进而降低基础内容创作的门槛及成本，为更多有自我展现意愿的互联网用户打开了想象及实践的空间。内容生产将不再只是百万专业内容创作者才可实现的事情，我国10亿多互联网用户均有可能简单、快速的进行包含但不限于：文字、图片或长、短视频等多种形式内容的创作。AIGC的出现和发展，可大幅提升潜在内容创作者规模，并伴随带来内容产量的指数级增长。
1.2中国AIGC发展现状
底层技术发展滞后，实践应用或可反超
底层技术急起追赶，大模型遍地开花
海量数据及多元需求，驱动场景应用多尝试、快迭代，以量变待质变
1.3AIGC营销理解及服务商赋能场景
对内容生成及数据处理的影响涉及营销科技(Martech)应用的五类场景
1.4中国营销数字化市场现状
过半企业已在五大营销场景中完成数字化部署，且未来投入意愿较强
1.5中国AIGC营销服务商市场规模及影响
AIGC逐步渗透全MarTech领域，2025年预计撬动千亿MarTech市场
AIGC加持企业营销数字化发展，助力我国十万亿级产业数字化规模增长
2.1AIGC营销发展背景及推动因素
成熟的基础模型，为预训练大模型的搭建和AIGC的发展奠定了稳固的地基
预训练大模型的不断训练和其他技术的发展，支撑了AIGC技术的实际落地
在预训练大模型和其他技术的支持下，AIGC技术可以更精准的识别语言、动作、场景、情感等，在更好的理解样本中所包含的情感的基础上，更加细腻和真实的给予情感交互反馈。同时，在不断地数据抓取过程中，模型产出的合成数据又反哺模型训练，经过持续性训练也为由单模态模型向多模态、跨模态大模型的升级进行了积累。
产业生态的逐渐完善，将推动AIGC技术不断提升，赋能多样化应用场景
预训练大模型的搭建是AIGC技术应用于实践的关键地基，经过反复训练后的大模型使AIGC技术由理论层落地到实践应用中。垂直领域服务商在云计算的基础上，研发细分领域所需使用的垂类服务模型，将AIGC技术落地到不同行业、不同业务场景的实际应用中。当有了具备不同功能的AIGC产品后，一定程度上刺激了C端的创作意愿，推进了B端的数智化进程。虽然当前市场环境下，用户为AIGC产品的付费意愿还相对较弱，但随着AIGC技术的不断突破和产业生态的愈发成熟，或将带来巨大的消费潜力和发展前景。
3.1AIGC在五大营销场景中的核心能力
按信息流维度梳理，AIGC可在四大功能模块为营销场景赋能
我们按信息流流向，将AIGC在营销场景下可赋能的核心模块划分为信息接收、信息建库、数据处理及信息输出四大类。考虑在信息流动过程中，数据需进行分层处理，四大模块间关系为：系统接收到由外界写入的信息或系统内部回收的部分反馈信息构成原始数据，经简单预处理后，享有最高权限的原始数据在信息建库模块（或需模态转换）留存建库，预处理后数据再经中间计算生成中间数据。在数据处理模块，以决策或应用需求为导向，由大模型或垂类模型等对中间数据进行高阶计算的数据处理，最终在信息输出模块以结果为导向进行信息输出（或需模态转换），同时，将视在此环节产生的交互数据情况，返回信息接收或信息建库模块。
3.2AIGC在五大营销场景中的应用
内容&创意场景
ChatGPT及GPT-4的诞生和应用颠覆了传统的PGC、UGC等内容生产方式，通过AI技术赋能的AIGC（AIgeneratedcontent，即人工智能生成内容）成为内容生产新范式，为营销数字化中的内容&创意场景带来新变革。AIGC技术以更自然的交流沟通、情感分析、智能对话等能力应用于艺术、金融、教育、游戏、零售等多行业的企业营销数字化布局中，同时，随着AIGC应用领域向多模态的升级迭代，有丰富训练经验的多模态大模型应运而生，AIGC技术也为虚拟数字人拓宽了应用领域，助力企业通过虚拟数字人高效低成本的实时进行营销活动。
文本版块：简化内容产出流程，以高时效性提升内容精准度与完整性
文本版块作为AIGC技术应用成熟度较高的领域，针对不同的用户群体和营销场景，产出定制化内容，缓解了灵感枯竭，在提高劳动生产率的同时保障内容输出的安全性与准确性，通过情感赋能与用户建立深度链接，使专业营销内容创作者的精力置于需深耕场景。
图像版块：提升内容生产质量，以强实用性和商业性推动生产力升级
在GAN、Transformer和扩散模型等技术和开源的不断升级下，AIGC技术在图像领域的定位逐渐由工具向生产力升级，实用性和商业性增强，降低了绘制的技术门槛和二次编辑开发成本，应用于艺术创作、美术设计、营销创意、视觉插画、泛娱乐内容等多领域。
音频版块：降低内容制作门槛，以高时效性提升内容精准度与完整性
视频版块：赋能内容创意生态，借助深度学习技术实现低成本无门槛
虚拟数字人版块：简化生产制作流程，重塑创新运营能力赋能商业价值
数据&策略场景
渠道运营&转化场景
在渠道运营与转化场景中，品牌主的需求多集中于通过将商品（产品或服务）展示、销售和运营渠道进行数字及数智化升级，达到提升各环节把控能力及运营效率的目的。因渠道多嫁接于媒体平台之上，所以服务商是否具备实时掌握多媒体平台的功能及动向变化、深入洞悉多媒体平台的特点及客群特征与需求、高效在媒体平台内或平台间进行内容的有效展示及传播等能力，决定了服务商能否在运营与转化场景中为品牌主在提供适配营销玩法、优化成本、客户拓展及培育等方面提供价值。
客户&流程管理场景
模态升级
预训练大模型由单模态走向多模态，塑造有温度的拟人化智能营销
随着深度学习技术的不断突破以及大量数据源的反复训练和积累，大模型将更好的具有对于不同形式描述的理解和分析能力，捕捉到更精准的特征与更全面的信息。当前AIGC的单模态已逐渐向多模态生成升级，理想状态下的多模态大模型即从输入和输出两方面均可寻找到不同模态间信息描述的数据关系并实现跨模态信息的融合与转化。AIGC凭借其高效、智能的特性飞速发展，融合文本、图像、音频、视频的多模态生成能力将会为营销领域带来更多元的创意转化、更自然的交互方式、更精准的智能服务，在提升营销各环节用户行为及数据流通广泛度的同时，也改变了传统的人机交互模式，使营销全流程更加拟人化，成为了有温度的营销。
组合升级
以深度化、产业化、垂直化的模型组合，赋能企业营销数字化落地
赋能升级
AIGC技术深度赋能，探索并推进元宇宙及万物互联的数字生态建设
2021年元宇宙概念引发了产学研各界及资本市场的热议与追捧，大量资金及企业随即于2022年涌向该赛道，但因在技术发展、应用落地模式等多方受限，2023年元宇宙热度逐渐消退，AIGC技术成为新的市场引爆点。但AIGC、万物互联和元宇宙并非只是三个此消彼长的概念，在大数据、人工智能等技术实现跃迁后，AIGC将与元宇宙相容并济，以实现万物互联的愿景。当新型内容生产方式与虚拟数字生态相结合后，不仅会为用户带来更加智能、拟人、自主的用户体验与互动，同时降本增效的实现了企业端在元宇宙营销场景的商业价值，或将为元宇宙场景带来新一轮增长趋势。