Prompt：营销的雷神之锤

广告让人既爱又恨。

当自己的朋友圈广告中出现梵克雅宝、劳斯莱斯、爱马仕时，买不买得起不重要，重要的是被「选中」，从而拥有跳入社交场、在评论区接力一场虚幻狂欢的资格。

但当担心失业的中年人刷到五星级养老社区的信息流推荐、月光族年轻人被「临湖别墅」或者「家长你好」开头的课程找上门时，画风就没那么和谐了。

现代营销学之父菲利普·科特勒曾说，营销的宗旨是发现并满足需求，但那些有失精准的营销投放，有时只会制造隐形「伤害」，让接收者倍感心塞。

当然这种心塞是双向的，不止用户，还有广告主。投放不精准、用户意图难以洞察，像广告系统的一个漏斗，让效果和效率都打了折扣，甚至会适得其反，引发用户的反感和排斥。

从搜索到信息流推荐，各种营销技术的演进和迭代，本质都是在寻找解决底层问题的更优解。延此思路，在生成式AI引发全球热潮以后，生成式AI如何重构广告营销业就成为一个全行业翘首以盼的热门话题。

这种重构既有生产力端的，比如自动生成文案创意或者以AI绘图助力原画师；亦有用户端的，比如不同的交互方式背后用户需求表达的变迁。

「你不能再寄希望于你的用户在搜索栏输入一个关键词。现在上网更多是随机漫步，比如刷短视频。你只能想办法在他点击或者说出某个词的时候，尽可能出现在前三位置。」一名专门到百度世界大会上观察行业趋势、寻找AI营销解决方案的广告服务商如此告诉《降噪NoNoise》。

在10月17日的百度世界大会上，百度首次对外展示了AI原生时代Prompt（提示词）如何激发新的交互变革，以及这把「雷神之锤」将如何锤扁营销系统的「漏斗」。

从百度商业系统的重塑逻辑和方向，我们或可窥见整个营销行业在势不可挡的生成式AI洪流中将会去往何处，以及品牌营销如何在新的技术浪潮中顺势而为。

可以说，生成式AI一小步，营销界已经变了天。

01

史上最强的「推销大师」？

从2016年开始，AI成为百度世界大会的C位，世界大会由此也成为行业跟进AI技术演进方向及落地进展的一个窗口。

《降噪NoNoise》观察，2023世界大会在风格上出现了切换：或许是有了生成式AI的加持，百度各业务线尽量不再去打高大上的技术概念、遥不可及的商业展望，而是以AI原生应用的方式把一块块落地拼图呈现给外界。

其中，Prompt是这幅拼图的指引教程、智能涌现的关键开关。百度CEO李彦宏在大会上喊出「Prompt the World」的口号，他用70分钟介绍了被Prompt重构的AI应用，甚至下场手把手教参会者做AI原生应用。百度集团资深副总裁、移动生态事业群组总经理何俊杰也在会上作出判断：在大模型时代下，得AI原生应用者得未来。

此前有百度内部人士透露，今年3月以后，百度各BG、各业务都在基于大模型做AI原生应用，层层赛马、就看谁先跑出来，「特别卷，有项目尽可以要资源，只要确保最终投入产出比。」

在百度本次对外展示的数十款AI原生应用中，营销属于变革最早、重构最彻底的领域之一。

营销方法论基于交互方式而沉淀。从交互模式来看，如果说搜索是人对机器的Prompt、推荐是机器对人的Prompt，生成式AI带来的自然语言交互则赋予系统双向反馈的能力，就像人跟人的交流，带来双方的共同进步。

不论搜索还是推荐，过去机器通过拆解用户的社会属性、行为选择来拆解和推导用户需求。比如你在搜索浏览什么内容？你对哪类内容点过赞、驻留时长多少？你的消费偏好是什么？通过一个个「标签」，用户画像逐渐被勾勒出来。

曾有业内人士对我们透露，用户在一个互联网平台可能留下上百个兴趣标签，但如果用户画像只是一列列数据和表格，缺少动态实时的反馈以及预测能力，用户转化率则受到制约。

在对用户需求、客户经营诉求的洞察中，自然语言方式的交互能带来什么不同？百度集团副总裁、移动生态商业体系负责人王凤阳举了一个例子，比如在轻舸平台内，当卖挖掘机的客户说希望卖给一个年轻的客户，和一个做美妆口红的客户说希望卖给一个年轻的客户，这两个「年轻」的定义实际差异非常大——对于挖掘机司机来说，40岁还非常年轻，但对于口红用户来说，40岁不算很年轻。

同一个表达，在不同行业不同语境下都存在差异，非常复杂。而现在由于「轻舸」是一个智能体，可以知道客户是哪个行业，明白其所说的是什么意思，所以在理解客户经营诉求上就不会跑偏。

既能听懂客户说什么，又能听懂用户要什么，生成式AI的推理能力让营销人看到行业正在经历着巨大的代际变化。

据王凤阳透露，「扬楫」商业引擎是百度营销最先切入的业务，去年下半年已在内部悄悄启动。

基于百度的全栈自研技术：芯片层昆仑芯、框架层飞桨、模型层文心大模型，「扬楫」达成了三个核心突破：一是业界首次成功落地的生成式定向，可以做到生成即检索，让营销系统更高效。二是生成式创意，通过在线实时个性化生成，提供更优质的创意。三是构建端到端拍卖框架，通过数据驱动实现最优广告拍卖，从而提升策略和效果。

在摆置好AI商业全景应用的第一块拼图后，百度营销借世界大会一口气发布了「AI Native全家桶」，以体系化的方式对外呈现百度商业全景应用的进展。

02

让AI营销触手可及

是不是噱头？

益智类游戏都有个共性，开局尤为关键。无论是第一块拼图、第一颗棋子，位置都有讲究。

以百度营销的重构为例，有了AI商业引擎「扬楫」的底层支撑，百度才有能力后续发布全球首个AI Native营销平台「轻舸」，并焕新了助力商家经营服务力的「智能商家经营平台」、打造对话式营销产品「品牌BOT」、AI机器人等应用。

不过这些AI原生应用的商业价值究竟是颠覆性的，还是噱头成分更多？关键还要看实打实的量化指标变化。这也将影响客户决策。

前不久，微软企业战略主管Chris Young对外坦言，企业和消费者将需要时间来弄清楚他们希望如何使用AI，以及他们愿意为此支付多少费用。

毕竟大模型的算力成本已经让众多厂商苦不堪言。

对于营销类AI应用，王凤阳透露，参与测试的客户非常踊跃，以主打一个「说到做到」的「轻舸」为例，在一个月测试期内，实际跑起来的客户已经有数百家。

从百度世界大会现场展示区来看，轻舸产品前面的体验人流几乎没有断过。一名to B营销人士说，他能明显感到百度的AIGC技术能力比半年前有很大提升，且逐渐落地到产品中，「虽然大模型的行业应用都还在初始阶段，但能感受到越来越实」。

他举了个例子，此前做广告投放需要先找人设计图片海报，再手动上传到后台，文案创意也是类似，整个流程较为繁复；如今通过输入诉求，机器可以自动生成图片、文案，节省了时间以及人力成本。倘若实际应用能像现场「样板间」展示中的触手可及，他们很愿意尝试。

影响客户积极性的因素只有一个，用户转化率。中国制造代表性企业三一重工，使用「轻舸」后，转化量提升16%以上，转化成本降低超8%。过去要设置100万关键词、1000+营销单元的营销效果，现在只要几句提示词就可基本实现。

IT教育机构达内集团则发现，在轻舸平台直接下需求后，不用再提炼关键词，只要输入一句「帮我把广告投放给想学IT找工作的年轻人」，「轻舸」就会自动锁定人群，并生成具有吸引力的创意。内测期间，达内教育通过轻舸，实现转化量提升19%，ROI提升22.7%。

这两个关键指标的提升，意味着投放效率的提升。换言之，钱，花到位了。

在百度营销专场，高人气的还有AI机器人产品。传统智能客服属于辨别式AI，只能做到大量的模版配置和知识库配置，与用户沟通时比较机械死板。冷冰冰地重复知识库话术却无法洞察用户需求或者无法解决实际问题的智能客服电话，惹得用户厌烦，更别提转化率。

而生成式AI的多维交互、记忆推理能力、人格化，可以让AI机器人既专业又有温度，尤其对于那些业务有明显季节性的企业来说，相比旺季手忙脚乱招人工客服却来不及专业培训，打磨一个企业专属的AI客服或许更为高效。

据了解，百度AI机器人截至目前已覆盖超过2万5千家客户。家居行业的三棵树，通过使用AI机器人，有效线索转化率提升了50%。

03

一个判断：

数据飞轮比数据更具价值

市场营销与品牌是一体两面。《降噪NoNoise》观察，以Prompt为核心的新营销方法论，也在改变品牌与用户的连接模式。

品牌与用户，不经意间正在创造一种「养成系」模式。比如现在在百度搜索栏输入飞鹤，第一个跳出来的是飞鹤品牌Bot，页面左侧是一个宝妈形象的数字人。用户可以直接输入品牌问题，与数字人互动。

相比传统的官网模式，这种品牌Bot以数字人和对话式交互方式，实现了与消费者的深度连接和交互。这种交互不仅解答用户疑问、服务引导，还产生了超出百度营销和飞鹤品牌方认知的一点——因为宝妈形象数字人具备较为逼真的人格化特性，越来越多的宝妈不仅跟品牌Bot询问奶粉产品，还开始询问起育儿相关的知识和经验。

这种意料之外的交互内容不仅强化了用户与品牌之间的连接，还让飞鹤可以通过了解互动用户诉求，优化产品定位、改进营销策略。理论上，交互越多，数据反馈越多，飞鹤越了解用户需求，市场竞争力和品牌黏性越强。

据了解，这类定制类品牌Bot先在百度体系内的长尾搜索词环节落地，未来百度百科等产品也都有落地的可能。看起来距离商业变现很近。

不过在品牌拥抱生成式AI营销的过程中，其实有个隐形障碍——数据。每次技术迭代之际，都是数据隐私问题关注度最高的时刻。早期的微信小程序、当前的生成式AI和大模型，都会让品牌方产生类似的纠结。

对于客户的这种普遍纠结，百度品牌Bot负责人陆毅明认为，现在Bot就是AI Native时代的下一个（营销）阵地，「看你要不要赶上这个时间」？因为生成式AI类的产品创新是由反馈驱动。当企业想要培养一个类似品牌Bot的智能体，上线越早，数据越丰富，也就更容易建立起门槛。

企业如何在AI Native时代更好地拥抱变革？王凤阳认为，关键是一个心理认知障碍的问题。「过去企业可能觉得有多少条用户数据更重要，比如我有十万条客服数据，同行只有一万条，我的销售效率可能会更高，所以数据是企业的宝贝。但对于生成式AI时代，哪怕你有一万条数据，你的竞争对手只有十条，但他先拥抱变化，进而迅速知道用户在问什么，快速回应和完善，再加上大模型提炼总结，对方会很快超过你。」

至于数据安全，以构建一个品牌Bot为例，品牌方要贡献的数据其实都是公开的；技术手段上也有很好的隔离方案。

也就是说，在生成式AI时代，让数据飞轮转动起来可能比守住私域业务数据更有价值。而对于置身当变革大潮的企业们来说，不同认知或将把这些企业导往不同的去处。