生成式人工智能在营销创新中的应用与研究展望

　　生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence，GenAI)的快速发展正在营销领域产生变革性的影响。研究报告显示，生成式人工智能每年预计能为全球生产力带来4.4万亿美元的贡献，而其中营销与销售、产品与服务开发、客户运营等与企业营销活动密切相关的领域被认为是其价值创造最重要的几个方向，也是目前GenAI在企业中应用最为普遍的几个核心领域[1]。基于大语言模型(Large Language Model，LLM)的生成式人工智能具有强大的语义理解能力和推理能力，并能够根据情境生成连贯而多样化的文本内容；当与多模态模型结合时，还可以扩展到图像、声音和视频的生成，在营销应用中展现出巨大的潜能。最新的LLM已经具备与人类相当的认知、情绪和创意能力[2]，AI与人的合作在创新中发挥越来越重要的作用。从AI自动生成广告文案到AI智能总结用户评论，从AI辅助产品创意到AI购物助理，生成式人工智能的应用案例在营销场景中大量涌现。生成式人工智能的不断普及也深刻改变着消费者的信息获取方式、决策方式及与品牌或企业的互动方式。这项前沿技术不仅成为降低营销成本、优化营销效能的有效工具，也极大促进了创新与价值重构。

　　营销创新不仅包含产品和服务的创新，也涵盖营销策略和营销方式的变革。首先，作为营销创新的起点，企业需要进行深入的市场调研和消费者洞察，以确保所提供的产品和服务能够精准契合用户需求，并基于此进行价值设计。在该阶段，生成式人工智能不仅能显著提升市场调研中的信息收集与处理效率，在产品创意产生和用户行为推演等方面也开始发挥重要作用。其次，在价值传递阶段，生成式人工智能在实现大规模个性化内容生产和营销决策自动化方面展现了巨大优势和潜力。再次，生成式人工智能也极大促进了企业与消费者之间互动方式的创新。生成式人工智能在智能客服、智能销售、沉浸式体验等领域的广泛应用，特别是具备自主决策与执行能力的智能体(AI Agent)的出现，正在深刻改变消费者的决策方式和互动体验。图1为本文的研究内容框架。

　　

　　图1 生成式人工智能营销创新应用研究框架

　　本文围绕营销创新从价值设计到价值实现的逻辑主线，聚焦生成式人工智能在企业价值创造不同阶段的主要应用，回顾相关研究发现，总结当前研究存在的局限并提出未来研究方向，为生成式人工智能在营销创新中发挥更大作用提供科学指引。

　　1 生成式人工智能在营销创新中的应用研究

　　1.1 市场研究与消费者洞察

　　精准洞察消费者需求、把握市场趋势是企业进行创新的起点。以下主要从两个方面总结GenAI在市场调研中的作用。一方面，生成式人工智能作为分析工具能够实现对海量非结构化数据的快速解析和总结，提升企业市场洞察和趋势预测的能力；另一方面，GenAI作为内容生产工具在辅助调研问卷的设计以及模拟消费者决策方面能发挥作用。

　　1.1.1 消费者洞察中的分析工具

　　机器学习、自然语言处理等人工智能技术已被大量运用于消费者洞察和市场研究[3]，包括文本分析、视频分析和基于数据和模型的市场预测等。相较于以往的分析型AI(Analytical AI)或者预测型AI(Predictive AI)，生成式AI的特点是能够对大量跨领域非结构化数据进行快速分析和总结，并基于输入产出不同形式的新内容[4]，其高效率、低成本、可扩展的特性使其逐步成为市场研究的关键工具。

　　研究发现，在文本处理方面，LLM能对社交媒体内容、用户评论等文本信息进行高效分析，在语义和情绪理解的准确性方面不亚于甚至超越常规机器学习方法[5]，同时在成本和应用广泛性方面拥有绝对优势。LLM可运用于多语言情境，能够对不同语言和文化环境的社交媒体、新闻内容等进行情绪识别与分析[6]。大模型在图像处理与情绪识别任务中同样展现出高度精确性。例如，GPT-4等模型已在面部表情识别、微表情分析等任务中达到接近人类专家的准确率[7，8]。这些能力使得GenAI能有效结合多模态数据帮助企业构建更精准的消费者画像，优化市场细分；构建预测指标，实现对市场趋势的实时分析；以及对消费者在多个渠道产生的海量评论进行即时分析与归纳，迅速调整营销策略。

　　上述研究主要关注大模型在多模态数据处理中的能力，并常以传统分析工具作为对照，以评估其在效果与效率方面的表现。总体而言，实证证据普遍支持大模型作为分析工具所具有的重要价值。

　　1.1.2 研究辅助与模拟决策

　　Arora等[9]的研究指出，LLM与人类协作在市场研究中具有重要潜力，涵盖研究设计、样本选择、问卷生成、数据收集与分析等关键环节。其中一个备受瞩目的问题是，LLM是否能够模拟人类的认知与偏好，从而作为替代人类回答者的“硅基被试”(Silicon Respondent)，以缓解传统消费者调研中普遍存在的成本高企与样本受限的困境。一般认为，LLM的回答基于其训练数据中所蕴含的消费者群体认知分布及潜在决策逻辑，因此在理论上具备模拟个体选择与行为的可能性。目前已有不少研究旨在对比LLM生成的结果与相同问题情境下的人类行为决策以验证这一假设。