对话潘飞 | 生成式 AI如何重构营销行业，如何重构蓝标？|Morketing

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Hale · 2023-11-03 10:59

【摘要】 “历史上从来没有一个代际变革离营销这么近，离蓝标这么近。过往每每说到营销行业，都是越来越苦、越来越像一个中间商，但是生成式AI的到来本质上可以改变内容生产的逻辑，给我们真正插上‘科技的翅膀’。我们做得好的话，可能离全球化的营销科技公司会更近一点”，蓝标集团CEO潘飞在他每周写给集团的内部邮件中写到。

每年Morketing团队会对话潘飞一次，我们默契的用“增量信息”与上一次对话的百分比，来衡量蓝标集团或者潘飞本人的“更新迭代效率”。这次的对话，几乎90%以上是全新内容。而这些内容，都是基于移动互联网10年经验下，生成式AI+虚实交互等冲击下的自我革新和全方位拥抱。

“对于今天的蓝色光标来讲，我们不可能抛弃移动互联网的范式积累，而是要‘移动互联网+AI Native+虚实交互’多范式并进。多范式并存既符合营销的特点，又符合蓝色光标的特点，在多范式的并存之下我们会开启新纪元，内部也会组织变革”，潘飞说。

他预判：未来3-5年的时间，生成式AI+虚实交互的范式会占据全新的主导，这个主导之下的想象空间很大；或者说得更具象一点，对于生成式AI时代的到来，近期带给潘飞最深刻的五点感受：

1、不懂生成式AI的领导者很难继续胜任，他们会对人、事物缺乏基础判断、认知和审美能力；

2、生成式AI对自然语言的理解、归纳、交互生成能力，将永久地重塑所有行业，营销是被改变得最彻底的那个。

3、未来，不会使用AI，比现在不会使用智能手机更加难以生存。国内外LLM生态与质量还存在很大差距，在海外更容易感受到智能涌现。认识到差距，理性地拥抱先进生产力非常重要。

4、营销行业的劣根性在于我们喜欢追求热点、我们喜欢拿来主义、喜欢短期业绩导向，我们不太喜欢做难而正确的事情，我们不太喜欢去做那些让自己痛苦的事情，我们喜欢即时满足。对碎片化观点的追逐大于底层逻辑的构建，这会影响我们在生成式AI时代塑造新的竞争力。

5、如果你要问有什么建议，只有一条。就是，用起来，用起来，用起来。所有的答案，都在使用生成式AI工具的过程当中。

即使移动互联网的范式会在一段时间内扮演着所谓现金牛、主力业务的角色。但对蓝色光标的关键考验还是在于向后两个范式跑得有多快，这决定了蓝标未来会进化成什么样子，是成为一个大而全的四不像？还是慢慢在新范式之下长出新能力？

从蓝色光标发布的Blue AI行业模型，以及这次Morketing与潘飞的对话中，似乎可以找到些许答案。

洞见市场：

趋于“保守”情况下，3大潜力

曾巧：如何看待今年营销市场的宏观环境？

潘飞：广告主花钱越来越谨慎，越来越趋于理性，且行业差异性较大。在某种程度上，这会影响广告主做一些前置性的尝试。因此，在一段时间内，大家只会做一些保证安全的事情，预算边界也是“安全”为核心。

曾巧：在这种情况下，我们看到今年蓝标集团的业务是增长的。

潘飞：从财报数字上看，蓝标从去年行业整体不景气的局面中恢复，就在上周，我们刚刚发布了三季度业绩报告，前三季度净利润同比增加了847.94%。

曾巧：那么，目前整个蓝标集团国内和海外市场收入来看，分别占比如何？

潘飞：大概海外占比70%以上。往未来看，国内的经济复苏还需要一段时间；全球经济复苏还不错，是相对确定的，特别是生成式AI的底座是确定的。即“国内市场的不确定性、全球市场的确定性、生成式AI作为底座”是未来营销的3大变量。

曾巧：蓝标目前的海外市场主要有哪些？

潘飞：像欧美、亚太、中东都有，其中，拉美的市场活力还不错，而且越来越细分。

曾巧：蓝标国内外市场都做，您如何分别看待国内外市场的营销生态？

潘飞：海外的流量格局和中国有些不一。中国是BAT加字节跳动占据90%以上的流量生态。海外市场是在Google和Meta这种强势媒体面前，依然有35%左右中小媒体和自有流量的空间，长期以来都如此，所以才有了做平台化的空间；然后生成式AI又来了，这35%的流量加上AI和内容创作，会创造新的、更大的想象空间。

曾巧：那在这样的市场环境下，您看到有哪些领域很有潜力？

潘飞：有3个：

一、从行业的角度来讲，跨境电商是一个非常好的时代机遇，可以诞生新的品牌、新的品类；

二、中国的供应链优势，比如我们的智能制造是很强大的，而且制造性价比很高，个性化需求满足也愈发成熟。中国的智能制造To B+To C，可能未来还会创造新的、来自于中国的全球性品牌，或者至少是在区域市场很领先的一个品牌；

三、未来到10年进入到了一个“对生成式AI和对全球化的理解”决定了“你是一家什么样的公司”的阶段。“生成式AI+全球化”成为新时代的有竞争力公司代表，这个我非常兴奋，因为它可以跨文化、跨语种。

发现机遇：

“生成式AI+全球化”，新时代有竞争力公司范式

曾巧：“生成式AI+全球化”成为新时代有竞争力的公司的代表，这个观点很新，也很酷。

潘飞：生成式AI确实带来变革。

曾巧：前10年，是移动黄金10年，蓝标抓住了。如今，生成式AI时代到来，蓝标的思考逻辑是什么？

潘飞：移动营销，已经进入到成熟阶段了，天然的瓶颈很明显：

第一，ROI。ROI的尽头到了，再卷就没意义了，通过“人”极致地追求效率就会出现比较大的问题。但是ROI的天花板，生成式AI可以破局；

第二，移动营销或者数字营销，内容也到了瓶颈。现在创作大量碎片化的视频，你也没有任何的新鲜感，已经进入到一个快餐的时代；而生成式AI代表的原生自然语言交互，一定会创造出新的广告生态；

第三，程序化，智能推荐算法也到了瓶颈期。程序化算法的核心逻辑就是预设置，预埋批量的创意和内容。“基于你的标签，我判定你喜欢这个类型，就给你推荐”，这个逻辑也到了天花板。

比如你想选一款包，什么样的包代表什么样的故事，有的体现优雅，有的体现野性，你与你的数字助理互动，它给你推荐匹配你服装的搭配包款。但它的推荐逻辑是“跟你对话，通过智能语言实时交互，去探寻和匹配你的需求”，这在本质上改变了智能算法推荐批量内容的逻辑。

曾巧：如此，真正千人千面到千人亿面，就是完全私人订制的逻辑。

潘飞：是的，生成式AI可以打破目前数字营销的天花板。

曾巧：确实，您前面也提到，蓝标从去年的不景气恢复到利润大涨847.94%。是否可以说某种程度上“全方位拥抱AIGC”确实让蓝色光标重启增长？另外，想了解下，蓝色光标最开始是如何切入AIGC，遇到过什么困难？以及在过程中都做了哪些动作？

潘飞：蓝标集团的AIGC布局从今年三四月份开始，分几个步骤：

首先，团队全员、全工种类应用，无论你是业务人员还是HR、后系统人员，全面拥抱AI和业务结合，迭代组织形态，全员100%应用，就把我们的生产效率和内容生产方式效率提升一倍。

整个蓝色光标全员至少平均每人每天2-5小时用AI。几乎开放所有工具去使用AI，而不是只选择几个来用。我认为，变革的时候最不能做的就是画地为牢，说你只能用什么，什么好用，不用什么。

其次，蓝标大盘大概有几百亿的生意，那今天为止好的业务能够提效7-8倍，差的业务可能稍微低一些；综合来看，今天已经做到了35%整体提效。生成式AI赋能因业务场景不一样，结果也不一样，比如海外社媒文案创造，因为大模型的英文语料质量更高，可以达到7-8倍业务提效。另外，在国内，类似小红书也可以AI原生内容，提效比较明显；还有一些场景就是内容的二次分发，以及全新的二次创作。

曾巧：3-4月份开始布局，那么，截止目前，生成式AI对蓝标本身的业务收入价值来讲，有哪些比较实际的促进？

潘飞：从业务场景来看，现在所有人对生成式AI都比较愿意倾听，愿意用高质量的互动去探讨AI。具体来看，以前谈市场合作，一般都是对CMO，你现在可以和CEO对话。

曾巧：AIGC其实是长线投资，短期内可能回报有限，您如何看生成式AI从短、中、长期，会给营销商业带来怎么样的变化？

潘飞：这么多年，我们看到了，有时候营销行业比较浮躁，很容易陷入到短期红利“吃快餐”模式，而罔顾长期主义，这是两个完全不同的视角。蓝色光标毫无疑问不选长期、也不选短期，我们选择都要。短期降本增效和长期可持续增长并不矛盾，二者是循序渐进的迭代关系。

短期来看，毫无疑问生产效率和方式被颠覆了，生成式AI时代原生内容打破了创造力上限，生成式AI时代的AI原生内容是竞争力的关键要素，希望我们尽快掌握它。

中期来看，则会诞生全新的商业模式与收费模式。在营销行业里边来讲，阶段性会有两波大的机会。第一波大机会就是AI原生内容，彻底用全新的方式构建内容，做一个内容的兵工厂，但是这个要精品，机会很大；第二波机会就是全链路，从AI原生自然语言交互到走向交易的未端，现在市场上有很多企业做得不错。

长期来看，是这个行业最有魅力的地方，一定会对人和组织带来极大的颠覆。“人+模型”会取代目前的“人+APP”的模式。现在是移动互联网范式的超级APP模式，未来可能是“人+模型”，这个模型我更愿意把它理解为比如“行业模型”、“垂直模型”。未来50%的数字营销的工作和岗位一定会消失，取而代之的是生成式AI、是数字员工、是内部的超级助手，只有另外50%战胜机器的人，比机器创造力、想象力更强的人，可能才会走得更坚定、更有竞争力。

曾巧：数字助手未来可能有几个变化？

潘飞：一是会让同质化的东西自动化，越来越多的自动化处理；二是个性化的东西越来越多，越来越追求个性化，然后通过“人”的想象再处理。当然，长期维度上这目前还处于一个初级阶段。

曾巧：生成式AI时代，一定会有全新的组织形态，您能否构想下其可能？

潘飞：具体来讲，工业时代流程很重要、互联网或者移动互联网时代数字化基建和组织敏捷很重要，但是在生成式AI时代，全新的组织范式、高度的扁平化、几乎没有任何组织边界，它是不是未来一个AI新范式的组织代表，还未可知。是什么我还没有找出答案，市场上也没有太多的组织模式可借鉴，稍微算是新形态的就是Midjourney，大概这个公司只有几十个人，是一个全新的组织范式、高度的扁平化，几乎没有任何组织。这方面的探索，也是蓝色光标和我个人非常有兴趣的点，期待在蓝标内部孵化这样一个新的物种。

曾巧：除了生成式AI，我们再谈谈全球化。

潘飞：前段时间，我们在京郊开了全球化出海业务战略务虚会，大家对奔向千亿战略上下同欲、愈发坚定，且解法与步骤清晰。在目前的大环境下，还能如此畅想并让千亿落地，这本身就是一件幸福的事情。

回想几年前，出海团队更像团伙而不是团队。而蓝标的团队今天已经变成了这个领域数一数二的团队、让我倍感骄傲的团队，如果不自乱阵脚的话，将会创造更大的奇迹与功绩。

“生成式AI+全球化”的方向与步骤已经清晰而明确，接下来的重点就是数字营销战线。我们会在后续拉开新一轮变革大幕，也希望数字营销战线能活力重现、辉煌重现，这是我们必须要实现的任务。

快速落地：

蓝色光标的生成式AI战略布局和敏捷动作

曾巧：蓝标集团切入生成式AI的模式是什么？

潘飞：我们扎扎实实地和微软中国、百度建立深度合作。不仅仅是造个概念，而是创造了很多的案例，我们的组织形态也在改变，招了很多AI的PE，比如，在stable diffusion 排名前三的模型训练师被我们签下来了，包括一些 AI 原生内容的创作达人。在很多方面，我们扎扎实实地做了很多事情。基本上，每一个维度，我们都有不一样的案例。

曾巧：生成式AI需要不断地迭代和训练。这块，蓝标具体如何？

潘飞：就像当年移动互联网的快速发展类似，我又回到了一种过去，比较快速迭代的状态，可能过一周就觉得上一周的AI案例介绍落后了，我希望这样的状态能保持三年。

曾巧：这是一个很鲜明的现象，证明了你的实践迭代速度快。

潘飞：还有一点很重要，“在生成式AI时代，最危险的是拿着昨天的范式来衡量AI ”。但是，在AI进入成熟阶段，会通过“移动互联网范式+AI Native”的双范式并存“两三年”，然后进入到AI范式+虚实交互为主导的新阶段。

打个最简单的比喻，想一想PC互联网到移动互联网崛起的那段时间。大家往往用一个事业部去做一个移动战略布局，但是你会发现，生而移动，从底层做移动布局的企业跑得更快。而到了AI时代，它又完全不一样，是一个全新的逻辑，尤其是生成式AI，是很不一样的。

曾巧：其实很多人还不是那么清晰判别式AI和生成AI的区别。

潘飞：以自动驾驶为例，AI告诉我前面有个障碍物，我要躲避或者我要停，这是判别式AI的逻辑。生成式AI则是再创造，你给AI投喂“一”，它可以由一演化成其他，不断演进。

判别式AI的核心逻辑是判断和预测；而生成式AI的核心是创造。本质上的突破是对于自然语言理解之后的重新创造，符合逻辑的重新创造。

曾巧：市场上所有公司都在说自己有布局AI的能力，怎么辨别真实有这块的能力？

潘飞：很多人都在混淆视听，对生成式AI和判别式AI的概念、底层逻辑都没有基础的认知。很多人动不动就说要做大模型。做大模型需要巨大的投入、巨大的数据来源，不仅仅是芯片和算力的问题。市场上真正有实力做大模型的公司寥寥无几。

我们也经常听到各种声音，诸如，某某推出的通用大模型已经超过或者比肩ChatGPT 4.0的能力，但以营销行业真实的视角来看，以我们实际的测试情况来看，可能它连ChatGPT 3.5的80分的通用能力都到不了。所以什么时候有人跳出来说，我们和ChatGPT 4.0的能力差距在哪儿，我们应该如何追赶，也许这才是真正出现智能涌现的时刻。

曾巧：近期，蓝色光标行业模型BlueAI发布，这意味着什么？它的底层逻辑是什么？

潘飞：Blue AI是一个基于云计算和MaaS（包括微软云、百度智能云、智谱AI等）及自身应用场景打造的营销行业模型产品矩阵。它集成了蓝色光标的专业作业模式和内容沉淀，这么多年，我们一直在做业务迭代，有底层的算法，包括大量的业务数据，这是决定Blue AI的实际价值。

曾巧：怎么理解行业模型？

潘飞：如果你不做行业模型，只是用普通的工具，你调动的只是大模型。调动大模型的能力因人而异，而且它的输出并不稳定。

可以把大模型理解为一个supermarket，来到这什么都有，但是你想找你要的东西很难。你需要去挑选，去理解，可能有些人眼光比较独到，能够挑到满意的商品，有些人不独到，甚至挑不到。

行业模型的价值就是解决这个问题，基于大模型为底座，去架一座桥、做私有化部署。Blue AI给营销人士专用，在这个过程当中，我把所有的私有化部署、数据的训练都提前做好，它就可以实现输出的稳定性。理解行业的专属性、数据的沉淀性，做私有化部署，我们只需要基于大模型这个底座，训练我们行业模型的数据。

曾巧：行业模型对行业或者对于蓝色光标到底有什么意义?

潘飞：首先，大模型它是一个通用人工智能，虽然有了创造力，但是通用人工智能核心只能创造60到70分的水平和水准，因行业而异，对营销行业可能有些不到60分、大概50分左右；行业模型解决的是从六七十分或者五六十分到七八十分的问题。即，如果一个产出，让大模型做可能五六十分，但是行业模型就像一个营销行业专家，他可以实现七八十分的产出。想象未来的一个场景，一个刚加入职场不久的新人，应用行业模型可以快速实现专家级的产出，这就是行业模型比较大的魅力。

第二是数据安全，我们所有的对话、提示词、炼丹调优的过程都会沉淀在我们自己部署的专有云上面。

第三是资产沉淀，过去核心的资产就是客户和人，未来我们希望我们的行业模型是蓝色光标最宝贵的资产。

推出行业模型不难，目前的领先可喜但不可贵。真正难的是让“标注回馈”的飞轮转动起来。具体来说，我们的员工每天每小时每分每秒在行业模型的工作方法都能够形成一次标注，如果这样的话，我觉得行业模型的飞轮会快速转动，蓝色光标的竞争力才会真正进入生成式AI新范式，以每小时/每天来迭代。现在我们是靠人脑来迭代，好的客户、好的媒体帮我们迭代，未来如果再加上每小时迭代的行业模型，那时的蓝色光标将进入全新的境界。

曾巧：能否给出一个具体的场景？

潘飞：如果要让生成式AI工具给我生成一个创意、一个视频，取决于这个人的提示词。

行业模型的话，是把过去大量的作品投喂给行业模型，比如，某一款车，消费者最满意的是什么？产品满意度的是什么？空间满意度的是什么？等等。在这个过程当中，机器率先调动的是高质量的满意作品，然后我们可以在上面进行修改、备注和总结。蓝标集团是拥抱整个AI，把经验值架在AI上，从大模型上构建了一个行业的垂直作业场景的模型。如此，就行业化了、集成了所有，然后通过训练过程把自己的行业经验揉进去。

曾巧：行业模型有竞争门槛吗？

潘飞：要有自己的私有化部署，智能语音的私有化部署，基于成熟的大模型私有云。比如，我们和Open AI，蓝标有自己的专有云来去做训练；我们和百度，有百度智能训练，把所有专家的数据沉淀到私有化部署里面。

曾巧：但是私有化部署本身不算是什么门槛。

潘飞：私有化部署本身并不难，难的是“云只是基础”。要有自己的私有云，同时要把数据标注的反馈机制和训练过程，以及过往二三十年的作业经验和每天迭代的工作经验，用训练和标注归类的方法放到自己的私有云部署里，这才是有竞争门槛的。

还有，一个调动机制。输入一个内容，能否第一时间调动你的行业模型，而后进行稳定产出。当行业模型没有产出答案的时候，它能不能再去调动大模型。当调动大模型给了一个反馈后，你做完修改，把它放到你的私有化训练库里边，下次你再输入指令的时候它能不能第一时间出来。

因此，私有化部署的门槛在于：首先，云是基础；第二，模型的行业架构；第三，提示词的归类标签回馈机制。

曾巧：总结来讲，过去好的文案、好的创意、好的内容，这些过程都非常的耗时耗力，而且你要和大模型进行很好的技术绑定和合作，而且它都需要时间，行业模型的价值搭起来很低，难的是标注和数据飞轮的反馈机制。

潘飞：赞同，员工如果每次都用一天，使用的过程就变成了不断标注的过程，那行业模型就变得迭代越来越好。就像现在你用ChatGPT，每跟它产生一次对话，它本身都会被训练，就是一个训练过程。对行业模型也一样，只是它高度聚焦于营销。

曾巧：实现专家级产出后，对于下一步，你比较关心行业模型的什么方面？

潘飞：上手性和易用性，一个职场新人，他能不能快速用起来。实现专家级产出后，我还比较关注多模态模型来了之后，我们能不能再次跟上。

因为文本模型是一方面，而营销过了文本作业时代了，反而多模态，即文本、图像、音频的综合态，能够带来彻底的改变。ChatGPT出了所谓的图生文、文生图，文生图视频。多模态可能对行业的改变和颠覆会更大。所以，在大方向正确的情况下，我对快速迭代和案例和内部应用更关注。