半岛彩票当你面临内容生产与提升产能的双重目标时，如何高质量生产有效内容？如何更好抵达人心？
以信任为支点，组织为杠杆，AIGC为内容提供了一个更大的力，以撬动更大的商业价值、更高的商业效率。上周六，盈腾科技创始人兼CEO、小飞AI产品创始人云飞与大家共同探讨了如何用AIGC大幅提升内容运营效率，分享AIGC提升运营效率的实战方法论，挖掘AIGC背后的内容创业机会，剖析AIGC内容效率与质量优化策略，通过对商业化内容的本质思考展望AIGC的商业发展趋势，助力你走出迷茫。
内容运营的本质就是用商业化的内容传递品牌价值。基于品牌价值的传递对内容高度依赖的特性，我在这里有必要先对两个概念进行区分，一是内容生产，二是内容创作。
内容生产是一个标准化的过程，是通过编辑、整合已有的内容，或者按照既定的模式和规范生产出符合市场需求的内容。而内容创作是创意驱动，侧重于原创、有独特性的内容制作。从时间成本上说，批量化的内容生产更注重快速、高效的生产和分发，成本自然更低。内容创作更依赖于我们的灵感，需要更多的时间进行研究、策划，灵感具有一定偶然性，不是时时都有的。
很多内容运营者都在用内容创作的时间做内容生产的事情。我们要搞明白我们的终极目标是什么，我们其实是想要通过品牌宣传、品牌曝光而实现带货的目的，既然如此，到底是内容创作更适合我们，还是内容生产更适合我们呢？我想答案是显而易见的。
内容生产的本质就是按照既定的模式和规范生产出符合市场需求的内容。为了实现这一目标，我们实施的策略是，标准化生产内容，构建专属的小模型。每一类内容的生产都有一个标准化的模板，包括开篇方式、主体内容、结尾处理等。在转化部分，那些触发用户购买欲望的关键词都经过精心设计并自然融入文本之中，以确保用户能够产生情感共鸣。AI代替人工实现不同类型内容的标准化，这就是构建专属小模型的过程。
利用混沌的一思维来解析的话，“明确需求”就是内容运营的“一”，作为机构，我们一是要明确品牌方的需求，品牌方是想要品牌曝光，还是品牌GMV；二是要明确用户的需求，用户是关心价格、关心渠道，还是在关心品牌，这就需要通过市场调研不断更新用户的需求。
基于“明确需求”这个“一”，我们需要从内容策略、内容质量和变现模式三个面向进行击穿。在内容策略上，可以在节日等特定的时间节点制定相应的营销策略，包括实施方式的选择、投放内容的节奏，以及何时利用免费流量扩展影响力等等。在内容质量上，需要不断生成作为稀缺资源的高质量内容，以吸引更多用户的注意力，增加其在平台上的停留时间，从而获得平台的支持和流量。在变现模式上，就是通过投放大量高质量内容获得流量进行带货。
我们常常听说内容营销的重要性，那么内容运营到底具有何种商业价值，能创造出何种效果，以至于几乎所有企业都要在抖音、小红书、知乎、头条号等平台上进行内容创作呢？
在市场交易的演变历程中，最初是“生产为王”的时代，那个时候供不应求，只要谁能生产出产品，谁就能获得利润。随着生产力的提升，渠道的重要性逐渐凸显，进入了“渠道为王”的时代，谁的渠道强、渠道广，谁就为王。现如今，我们处于“流量为王”的时代，谁掌握了流量，谁就能获得利润，而内容则是撬动流量的关键，所以这也是一个“内容为王”的时代。
在“内容为王”的时代里，各个公司通过分享有价值的内容，吸引目标用户的注意力，这些好内容能够帮助品牌赢得大众的信任，从而提高品牌知名度，最终转化为客户，形成一个内容营销的闭环。
第一，受众分析更清晰。以前我们无法获取丰富、详尽的用户信息，对用户的了解仅限于年龄、性别、所在地这些维度，而现在AI可以抓取大量的数据让受众画像更清晰，方便我们进行针对性的营销。
第二，情感分析更有针对性。AI的出现使对评论的情绪色彩分析成为可能，让我们更清楚地了解到用户对各类内容的真实反应。
第三，内容创作更高效。原先好几个人的工作量被一个AI或一个小模型承担了，效率提升明显。
第四，内容推荐更精准。内容平台做内容推荐都是在猜你喜欢，AIGC的出现细化了当前的内容推荐维度，精准到可以根据每个用户的特点进行专属内容推荐。
第五，内容优化更简单。在过去，我们对数据的分析往往无法切中要害，导致不能进行有效的优化。现在利用AIGC可以对整个内容发布过程进行追踪，并得到有关用户行为具体精准的反馈意见，以清晰地了解用户的关注点，进行重点方向的优化。
对使用AIGC的内容运营进行商业化投射后就变成了内容营销，内容营销共有四个方面。
第一，文本内容的生成。自然语言生成（NLG）技术是一种利用人工智能来生成自然语言文本的技术。只要我们输入指令，它就可以生成我们所需主题、风格的文本，并且可以根据我们的需求不断修改、完善。
NLG技术不仅可以提高文本内容生产的效率，作为整个人类知识的综合，还可以提升文本内容的质量和创意。它还可以应用于多种场景，如新闻报道、产品描述、社交媒体帖子等。
第二，图片生成。AI通过深度学习和生成对抗网络，可以生成更加匹配的文意的图片。比如过去大家为文案选择配图时，往往难以找到贴切的图片，现在就可以输入指令，让其生成最符合我们想象的图片。
第三，真人图像建模。我们以刘润老师的AI数字人举例，不需要刘润老师亲自进行录制，只要把文案提供给AI数字人，它就可以模拟他的语气进行讲说。我们称之为SD建模，它可以助力生成大量真人IP类内容，方便制作大量视频进行矩阵打法。原本极为繁琐且耗时的操作，现在可以轻松实现。
第四，声音生成。通过语音合成技术，我们可以创建逼真的人声，用于广播、播客、语音助手等，还可以拟合出孙燕姿的音色演唱周杰伦的歌曲。
基于以上提到的应用领域，很多人都觉得于己何干，但实际上世界有AI大模型，我们也将有自己专属的小模型，经过专门的训练后，可以为我们生产出日报、周报、工作计划、创意方案等内容。可以说，小模型是提升效率的关键。以我们公司为例，我们已经完成了以下几个方面的小模型建构。
第一，AI智能客服。这一系统接入到电商平台之后，可以像真人一样与用户进行对话。不仅能提供产品规格等信息，还能呈现出拟人化的语气和口吻。
第二，AI学习助手。我们有一个客户在学习Python的过程中遇到了很大的阻碍，基于他的需求，我们开发了一个Python学习助手，通过模型训练，他可以在3秒内获得与Python相关任何问题的通俗易懂的答案。
第三，AI培训助手。很多中小企业完成新员工的招聘后，通常只提供一本关于公司规章制度、业务资料的小册子，而缺乏专业的入职培训，导致新员工工作效果不佳。而AI培训助手可以将培训资料导入系统，新员工只需与AI双向沟通，即可获得答案。
第四，AI知识库。我们为咨询公司、培训公司等知识密集型机构搭建了一个专门的AI知识库，使其用户可以通过与AI交互获取信息，从而摆脱了繁琐的搜索、登录流程。
在中国AIGC产业中，每个公司都基于自己的资源和优势在不同的领域发展，有的在工具层、应用层，还有的在大模型层、基础层，整个产业呈现出多形态、多元化发展的样态。
在十九世纪，美国掀起了一波淘金热，吸引了大批人涌向西部寻找黄金。一些人敏锐地察觉到了淘金背后其他更加稳定持久的需求，积极投身于提供水源、食品、铲子、住宿等服务之中。尽管淘金本身极具吸引力，但周边的需求更广泛，满足这些衍生需求也可以带来丰厚的经济回报。在局势变化莫测的AI领域中，我们充当的也是铲子贩卖者的角色。
内容带货是内容运营的一个分支，它的逻辑就是通过优质内容撬动海量流量，然后海量流量带来充分信任，最后充分信任带来高效成交。
优质内容及其创作者是目前所有内容平台极度稀缺的。当某个内容大爆，吸引大量用户留在平台，平台就会以提供流量的方式来表达对该创作者的感谢。而海量的流量会触达更多的目标用户，使其在观看过程中逐渐建立对品牌的信任成为可能。一旦用户购买产品并感到满意，他们就可能成为忠实顾客，跟随你的推荐进行购买。因此，建立充分的信任必然会带来高效的交易。
内容带货与AIGC的结合，一方面带来了效率的提高。我们从2020年开始追踪，当时每个月我们平均可以生产出3120篇优质内容。在2023年，借助AI的力量，内容产量出现了一个明显的拐点，每月大概能生成13500多篇高质量内容。不仅可以根据模板批量生产内容，AI还能够根据需求自动迭代。
另一方面带来了收入的提升。以我们知乎业务组其中一个数码账号的收益为例，该账号在引入AI前一个月内的收益是21000多元，而引入AI后一个月收益增至57000多元。单纯从数字上看，收益翻了一倍。这得益于AIGC对内容量的提高，内容充分了，效果自然也会有所提升。
在去年618、双11期间，我们在数码领域的内容带货表现出色，GMV超过了5000万。于是，有一家智能音箱品牌联系我们，想让我们帮助他们推广新品。第一阶段，他们的需求是品牌曝光，希望他们的新产品可以在各个渠道上进行推广，以让更多人了解到它。我们在全网给他们做了100多万的品牌曝光，效果良好。第二阶段，他们在带货效果方面有了一定的目标，希望我们协助进行GMV的提高，由于我们有相关业务经验，所以承接了这一任务，并成功达到了预期效果。第三阶段，在今年的4、5月份，他们又找到我们，提出了品效合一的诉求，我们也能满足这一需求。这一整个过程中，我们都在做组合式创新这件事，基于原先业务和自身能力不断开拓新业务。
在品牌建设方面，一是可以提高品牌知名度，通过各种文案和帖子提高品牌在目标市场的知名度。二是可以提升销售额，直接推动产品销售，触达更多潜在消费者。三是可以节省营销成本，相对于传统广告，内容带货更加成本效益。四是作为一种新型的营销模式，是对品牌原先营销方式的补充。
在用户粘性方面，一是可以增加用户粘性，通过高质量的内容和故事不断触达潜在用户，加强与他们的市场对话。二是让用户洞察更清晰，通过收集和分析用户数据，更精准地进行市场定位和产品开发。
第一，电商经验不等于内容经验。电商平台逻辑跟内容平台逻辑是完全不同的，没法直接复用。面临缺乏专业技能和经验的问题，团队在包括内容创作、数据分析、用户行为洞察在内的多个方面都缺乏深厚的背景和专业知识，自行摸索短视频平台的规则和玩法会导致效率低下。
第二，难以快速上手。部分资源的缺乏导致品牌方进入市场和开始营销活动的速度大大降低。这对于希望在短时间内实现明确销售或品牌提升目标的公司而言，是一个重大的不利因素。
第三，试错成本高。建立一个专门从事内容带货的内部团队，不仅需要大量的时间和资源投入，还可能因为缺乏经验和专业技能导致投入的成本远高于预期收益。
这时候，我们MCN机构就出场了。那我们公司在价值链中定位是什么呢？以混沌的供需连模型来解析，我们其实就是连接品牌方和用户方的桥梁，通过内容运营进行信息流动，以达到传递产品价值的效果。一方面，我们拥有很多自营的内容平台账号，在多个关键领域积累了大量的粉丝，具备一定的影响力。另一方面，我们与一些优秀的平台KOL签约合作，以填补我们在某些领域的不足。通过这种资源整合，去实现强大的内容创作和传播能力。
这个项目刚立项的时候还没有AI技术出现，当时我们分了文案和运营两个团队。文案团队遵循《盈腾科技带货文案标准化写作》这本小册子中的各种技巧、干货，每天做智能音箱相关的标准化内容帖子输出。运营团队则负责审核、发布这些文章，监控用户反馈、用户画像、转赞评等数据，以进行重点优化。然而，不得不承认的现实是这个过程对人工依赖度高，效率相对较低，且人力成本较高。
遇到AI之后，这个项目迎来了一次全新的机遇。历次工业革命，本质是生产力的大变革。在第一次工业革命时期，瓦特改良蒸汽机让当时的社会生产力产生了巨大飞跃，而我们就亲身体会到了这次AI浪潮下生产力提高所带来的巨大便利。AI不仅辅助了我们的工作，还直接替代了一部分工作，下面我们逐一展开讲讲。
在选品环节，AIGC快速地分析智能音箱市场需求和消费者偏好，协助我们匹配最适合的产品和目标客户。
在选题环节，AIGC根据智能音箱的特点和行业趋势，帮我们生成吸引人的内容主题和创意，让我们的内容相比于原先更有亮点和竞争力。
在内容生产环节，AIGC根据智能音箱这个品类的内容主题和风格，自动生成指定要求的高质量的文案、图文等内容，节省项目团队时间和成本，大大提高了项目整体的效率和效果。
在内容投放环节，AIGC根据我们需要的内容类型和选择的几个内容分发渠道的特点，智能地进行内容切片、优化和分发，这帮我们省了很多做“繁杂琐碎”工作的时间，最大程度确保内容能够覆盖更多的受众和平台。
在数据分析环节，AIGC模型在这个项目开展的大部分时间都每天实时地收集和分析内容的表现数据，如浏览量、转化率、评论等，为团队提供有价值的反馈和建议，让我们能够比较容易的做科学复盘，以及更持续地优化内容。
第一阶段是数据准备。针对市场上不同厂商的智能音箱，我们首先需要进行数据收集工作，包括销量、评论量、情感态度等竞品及自家音箱的多维度信息。收集完数据之后，就要开始进行数据清洗。因为这些数据有数字也有文本，为确保数据的有效性，可以通过数据清洗去除无效信息。清洗完毕后再进行数据整合，将所有的数据都整合到一个表格中。
第二阶段是模型训练。特征工程就是把很多相关数据变成特征，依据内容和品牌的特征对二者进行匹配，这一任务完成后就要进行模型选择，是选择GPT还是选择国内的文心一言或讯飞。模型确定了之后需要做模型训练的工作，对它的API进行调优。最后在模型验证的时候，我们通过输入内容获得模型推荐的最适合带货的音箱品牌，并投入到不同的案例中以评估模型的准确性。
第三阶段是精准分析需求。通过分析用户对智能音箱功能、外观、价格、便携程度等不同维度的关注度来进行需求预测，继而进行需求分级。
第四阶段是高匹配产品。模型训练完成后，我们将其应用于新的智能音箱产品，进行产品评分、产品推荐和产品测试。
第五阶段是反馈与优化。根据来自市场的数据反馈对模型的精准度进行衡量，如果市场反馈良好，就继续使用该模型；如果市场反馈不佳，就着手做模型优化的工作，重新迭代内容。
那么，明确侧重点之后，AIGC是如何选题的呢？一是收集和分析目标受众的数据，以更精准地了解他们的需求和行为。二是预测模型来分析市场趋势，从而选择更具潜力的选题。三是自动筛选和推荐高质量、高价值的内容，集中精力在最有价值的主题上。
在内容生产方面的关注点主要有三个，一是结构化生产，模板化优化；二是以策略为核心，转化为目标；三是数据化驱动，循环式迭代。
从操作层面来讲的话，就是AI大模型+结构化模板=N个专属小模型。我们当时训练了五个基于AI大模型和结构化模板的模版，这五个模版里又派生出五个专属小模型。有的小模型专门用于产品评测，有的用于产品推荐，还有的专注于创作幽默梗，夹带一些个性化信息，让用户以有趣的方式了解产品。
一是平台选择，只有“选对舞台，才能唱响主角”。最初我们并没有考虑到虎扑这个平台，但是AIGC却告诉我们可以尝试这样一个选择。认真研究了一下，才发现虎扑平台的用户有许多科技爱好者，而智能音箱正是科技领域的产品之一。我们接受了AI的建议在尝试做了这个平台一段时间后，我们的确取得了很不错的效果。其实，每个品牌都对应着一个相关度较高的平台，因此不同的产品需要在不同的平台上宣传，如果想推广美妆产品，那么小红书就是一个更为合适的平台。
回到操作层面上来讲，这个项目中AIGC一是可以分析各个平台的智能音箱目标用户行为和偏好，帮我们匹配最适合的投放平台。二是可以多平台批量同步，节省时间。三是通过实时分析反馈数据，自动调整内容平台的投放策略，提高投放效果。四是自动优化投放策略，确保这些智能音箱的内容能触达到画像匹配度更高的用户面前。
一是实时跟踪数据，快速优化迭代。我们发布到这几个平台的几百篇内容到底哪些效果好，哪些效果差，我们没法人工一一去评估，因为要考虑的维度太多了，很花时间。不过，AI可以实时监测数据，最后还能将数据整理成表格，我们再根据表格内容进行有针对性的优化。
二是以量化指标替代主观判断评估效果。我们现在评估内容质量的好坏完全依赖量化的指标，要基于数据而不是主观判断，我们实现了真正意义上“依靠数据做决策”。
三是以深度分析用户行为作为提升内容质量的关键。对用户行为偏好的分析是极具价值的。
那么，AIGC具体是怎么做的呢？一是进行深入的数据分析，揭示内容效果的关键因素，更好地理解受众反应。二是通过分析历史数据，预测后续智能音箱目标用户的内容消费趋势和消费者行为，为下一步的策略提供指导。
在项目初期，我们有3个运营人员和6个文案人员合作来推动项目。AI出现之后，它可以辅助甚至替代我们的一些工作，原本需要9个人的大项目现在只需要3名运营和小模型的支持就能够平稳地运行，组织效能得以大幅提升。
传统的电商带货依赖人工操作，整体的带货效率和精准度都十分有限，并且运营成本较高，个性化能力有限。
传统的内容带货仍然依赖人工进行内容创作，通过内容创作可以进行多渠道推广，带动销售，且内容可复用，一定程度上能够实现效率的提升，成本也相对较低。
AIGC出现之后，利用其进行内容带货，可以精准分析受众，做个性化推荐，并且使用智能客服提升互动体验。有了AI强大的数据分析能力支撑，还可以深度分析和预测市场趋势。AI自动进行内容生成，效率极大提高的同时，成本也显著降低，比如文案成本可以降低95%。
其实很多人都没搞明白和GPT沟通时自己的真实诉求是什么，完整清晰地表达自己的需求，可以分以下三步走。
第一，定预期和目标。在输入指令先问问自己：我想要用GPT做什么？我想要生成什么类型和风格的文本？我想要达到什么目的或效果？
第二，输入环节。我需要给GPT什么样的输入？我需要提供多少和多详细的信息？我需要指定什么样的参数或约束？
第三，输出评估。我如何评估GPT的输出？我需要用什么样的标准或指标来衡量输出的质量？我需要如何修改或优化输出？
我们使用AI的过程并不是你输入一个命令，然后翘着二郎腿跟它说“干吧”就可以的。相反，当它输出结果后你还要用自己的批判性思维认真审视和评价。这过程其实可以很形象的理解为一个类似阅卷的过程，AI提供一个答卷让我们评价其中的优点和不足。通过几轮的反馈之后，AI就能够逐渐生成符合我们预期的内容。
第一，自然语言vs计算机语言。它能识别自然语言逻辑的描述，但它更擅长识别计算机语言逻辑的描述。语义模糊性、逻辑模糊性以及文化背景不同而带来的输入偏差往往是AI无法正确理解我们指令的原因。为了解决这个问题，盈腾科技原创了一个IPO模型。在背景信息中，可以加入更多的细节信息，以帮助模型更好地理解问题。对于输入数据，可以提供更多的信息，以使模型更好地理解问题。在加工环节，指令应该明确、简洁、具体。输出指示应该告诉模型输出的类型或格式、字数。
第二，自然语言vs专业语言。它能识别自然语言，但它更擅长专业语言。举个例子，相比“把这段文字改写成另一种表达方式，但保持原始信息和核心意义基本不变，还要保证文章整体逻辑、语气和口吻都不变”这样的指令，输入“请针对以下文本做‘文本重写’”可能会更简洁有效。
第三，中文语言vs英文语言。它能识别中文，但它更擅长识别英文。在和ChatGPT沟通的时候会存在这个问题，但是随着国产大模型对它中文的训练强度加大，这个问题会逐渐解决。
如何更加精准地优化AI模型？可以从调参、爆款库构建、小命令三个方面着手。
第一，调参。以ChatGPT为例，有最大令牌数、温度、Top-p采样和重复率惩罚四个参数，其中，温度和Top-p采样是核心参数。温度是用于控制GPT输出随机性的参数。较高的温度值（如0.8或1.0）会使输出内容更随机和多样化，较低的温度值（如0.2或0.5）会让GPT生成更可预测、更接近训练数据的内容。Top-p采样是一种控制输出结果多样性的方法。参数越高词汇的多样性就越高，而较小的Top-p值则会限制生成词汇的选择范围。采用什么样的参数取决于大家想要生成的内容的性质，可以通过探索不同参数的组合，找到最佳效果。
第二，爆款库构建。这里有一个核心的观念——‘你+AI的共同努力=爆款频现’。我们知道在小红书等平台上会有一些爆火的标题，很多人想让ChatGPT帮助他们创作出类似的网红文案，但却发现它的库中缺乏这些非常爆款式的词语内容，因此没办法写出来。为了解决这个问题，我们可以为ChatGPT构建一个完整的爆款标题文案库，罗列各种吸引年轻人的热门词汇，有了这个词库，ChatGPT就可以生产出具有网感的内容了。
第三，小命令的使用。在与ChatGPT的交互中，小命令发挥着很重要的作用。例如，当面临经典问题“我和你妈同时掉进水里，你会救谁？”时，它的初始答案可能并不符合我们的预期，通过引入“还有哪些其他的视角”这样一个小命令，就可以打开思路，获得不同的答案。“让我们一步一步来”这样的小命令则可以让ChatGPT在回答“如何解决全球气候变暖？”这类困难的问题时，提供更有逻辑性的答案。“请通俗易懂地解释它”这样的小命令则可以让它更具体形象地解释一些抽象的概念或规则。
每个人都可以使用AI，但是具体的使用水平却有很明显的差异。我认为，语言组织能力决定了AI使用的宽度，知识结构决定了AI使用的深度。举个例子，学设计的同学精通配色、风格和像素，那么他们向AI输入指令的时候就可以高度细化自己的需求，像素要多少、配色是怎样，因此，AI生成的内容会无比接近他们的预期。
在当下，很多公司都在开发自己的GPT，引发了不少人的焦虑，但其实大可不必太过担忧，因为不同AI工具的操作原理是基本相同的，集中精力深入学习掌握一种AI工具就足够了。一旦掌握了与ChatGPT的交流技巧，你与Midjourney或Stable Diffusion等其它主流工具的交流效果也不会逊色。少就是多，落地应用是关键。
在互联网内容生产中，把所有资源都集中在一个账号上就像把所有鸡蛋放在一个篮子里，具有极大的风险性。一旦账号被封，一切就要从零开始。因此，很多公司都会采取构建内容矩阵的策略，在多个平台上创建多个账号，以数量博概率，分散依赖单一账号、单一平台的风险。
在过去推行这种策略往往存在着内容供给不足的问题。在多个平台多个账号上进行内容发布，需要大量的内容支持，但许多公司可能只有一两名负责内容的同事，难以高质量地完成内容创作的任务。而AI技术的出现使内容标准化成为可能，即使只有一两名创作者也能够轻松应对在多个平台多个账号上发布的需求。
在不同的行业、领域中都有很多博主创作出了非常优质的内容，但我们试图学习模仿时，却总会产生力不从心之感。然而，如果我们向AI输入想要对标的内容，它就可以借助其快速学习、深度学习、大规模学习的能力，精准地提炼出目标内容的结构，并生成出类似的内容。
我们从竞争对手那里收集到各类样本之后，需要精准构建出一个爆款案例库作为参考。以智能音箱为例，我们会对相关博主创作出的优质内容和数据进行分析，当需要进行类似题材的内容生产时，我们只需打开这个案例库点击链接，就可以获得相关信息加以辅助。
只有为内容平台提供了它所需的东西，我们才能从它那里得到自身所需的流量。那么，互联网内容平台究竟想要什么？
第一，优质的内容。高质量的内容在平台上一直都是稀缺资源。只要持续生产出有助于吸引用户留在平台的优质内容，平台就会不断地推送流量给你，以表示感激和支持。
第二，用户的参与度。当一个帖子得到大量的点赞、评论和转发时，这意味着用户对这样的内容产生了积极的回应和互动。这种用户认可对平台而言是十分宝贵的，因此平台会倾向于给你推送更多流量。
AIGC技术可以根据用户的喜好、行为和其他个性化的输入参数生成特定的内容，为提供高度定制化的内容体验提供了巨大的机会。
在AIGC兴起的背景下，内容IP仍然占据着十分重要的地位。IP解决了信任问题，而信任又促进了成交。IP与AI结合之后可以自动生成高质量的内容，大大提高了内容生产的效率和规模。
之前我看过一条少数民族语言的公众号推文，一点也看不明白，但是点击量有10万+，使用翻译软件进行翻译之后，才发现这个推文是教导人们要向善的鸡汤文。AI突破了语言限制，这就意味着小语种的内容市场充满大量的机会，借助AIGC技术就可以实现自动翻译和本地化，帮助内容创业者去发展更加多元化的市场。
在我们使用百度等搜索引擎的时候，平台时常会呈现出一些过时的内容，可能是几个月前的内容，甚至是几年前的东西。而AI的应用就使实时内容生产成为可能，在AIGC的帮助下，创作者可以更高频地依据用户实时反馈和行为动态生成和优化内容，为用户提供更好的体验。
AI的使用也带来了交互游戏、互动故事、虚拟现实、元宇宙、web 3.0等新的内容形式和应用场景。
在带来无数机遇的同时，AI的使用也给人类提出了一定的挑战。很多人对于AI的崛起焦虑不安，担心自己会被取而代之。然而，我们必须以更加积极开放的心态拥抱AI。在这个时代，使用AI的人终将淘汰不会使用AI的人。AIGC造成了内容生成方式的极大变迁，从PGC时代平台生产内容、用户接受内容，到UGC时代平台和用户进行信息交互，再到现在AI时代用户实现了与机器的共同协作。AI的生成速度快、质量高，内容个性化、多元化，可以帮助人们从重复性高的工作中解脱出来，专注于更具创造性的事情。AIGC重新定义了“内容生产”，提高了内容运营的效果，让人们回归到更稀缺的价值中去，也让人们的生活变得更美好。
提问1：自己公司的内容运营团队可以完成小模型的搭建吗？还是需要请第三方公司来做？
云飞：这取决于你对模型需求的复杂程度。如果你只需要模型生成一些简单的内容，比如文案、短文或者视频，那么你的内容运营团队完全可以自己搭建。但如果你的需求更高，需要进行数据清洗、模型训练等等，那么可能就得借助一定的技术支持，请理解业务逻辑且具备编程能力的相关人士来帮忙。
提问2：利用AIGC挖掘用户需求，并基于这些需求进行产品匹配、精准化推荐和市场预测时，是单纯依靠大模型完成的吗？还会依赖哪些要素呢？
云飞：以GPT4为例，它不仅可以生成文本，还可以对PPT、Excel表格等文件数据进行分析并给出结论。在这个过程中，我们使用了AI本身所具有的高级数据分析功能。但是AI是有其能力边界的，还有一些任务它是无法完成的。
除了AI的相关功能，公司自身的需求和业务逻辑也起到很重要的作用。每家公司的业务逻辑都不尽相同，因此，需要确定哪些产品匹配是符合逻辑的，并制定相应的选品策略。
同时，还会依赖编程语言Python以开发一些必要的工具和程序。比如编写程序分析用户需求的关键点，然后按照重要性进行排序。
