品牌市场营销是一个竞争激烈且不断变化的行业，从传统纸媒到电视媒体，从 PC 互联网到移动互联网；从线下到线上，再到线上线下相结合；从图文到视频，再到直播。
广告形式与时俱进，营销环境日新月异，市场营销人面临着许多不确定性，既要发挥其独特的创造性，又要给企业带来实实在在的市场回报与增长。但营销的创新从来不是波澜不惊的湖水，正如奔流不息的江河，并且将在 AIGC 时代变得更加汹涌澎湃。
作为营销人，或多或少都曾有碰到以下问题：
困惑目标人群对哪些内容更加感兴趣？
很难拿捏哪个产品卖点更容易打动用户？
怎样判断内容是否会形成爆款传播？
为什么同样的信息流广告，自己跑不起量？
CTR 和 CVR 就是提升不起来怎么办？
如何降低内容生产成本，提升投放 ROI ？
面对海量历史投放素材，如何有效管理或者重复利用，为企业带来更多回报？
很多营销人会开玩笑说，以上的问题太较真，营销有时候很玄学。
而在 AI 时代，这一切都将迎来改变。
为了更科学地解决以上问题，奥创光年现已正式推出了 Mogic Content AI Studio ，我们可以将它理解成一个全链路 AI 内容工厂，在这里用户可以完成从消费者内容洞察、内容生产、内容标签化、内容投放到内容管理的全链路营销。
Content AI Studio 由三个子平台组成，内容洞察看板（CAD）、内容管理平台（DAM）、内容营销平台（CMP），形成内容统一存管、AI 智能生产、洞察优化的数据驱动业务闭环， 帮助更多营销人在激烈市场竞争有效提升生产力、协同力与竞争力，解决品牌市场团队全链路营销难题。
CAD 如何解决内容策略问题
内容洞察看板（CAD，Content Analysis Dashboard）主要解决品牌端的市场策略问题，比如营销目标是谁？对什么内容感兴趣？行业哪些利益点有高转化？行业什么样的内容最受观众喜欢？等等问题。
CAD 会根据行业头部案例的内容特点以及内容供需关系，给出明确的市场策略建议，并根据市场策略规划，通过 AI 生成相关的内容执行模板，颗粒度会细化到视频时长和分镜脚本模型等，可以直接应用到视频制作或者指导 KOL 进行脚本创意发挥。
比如，在制定短视频内容策略时，品牌营销人员首先需要了解目标受众的需求以及市场趋势。受众分析和市场分析是一个庞大且复杂的调查性和归纳性工作，但对 AI 来说这仅仅是其的「拿手菜」之一，营销人员可以利用 CAD 对行业和品牌数据等进行分析，从中提取有价值的行业信息并让 AI 理解具体行业和品牌。
再比如，品牌营销可以利用 CAD 进行用户洞察，发掘目标用户在社交媒体上的关注点、互动行为以及消费偏好，发现目标用户喜欢的热门话题、流行元素以及时下的社交媒体互动趋势等关键信息。
基于这些洞察，可以让 CAD 直接提出内容方向建议，帮助品牌更好地制定整体内容策略，创作出与目标受众紧密相关的短视频内容，从而提高用户对于品牌及产品的关注度和转化率。
具体到撰写短视频脚本时，如何构思出有创意的故事情节和画面内容，如何更好地将产品卖点通过情景化的内容画面植入到视频当中，也是品牌营销人在进行短视频营销内容创作时的一大痛点。
CAD 则可以通过机器学习和算法分析，解构分析行业爆款内容的内容类型、内容结构、剧情脚本、人物特征、音频和 BGM 等，了解用户在视频中点击、停留和跳出的关键节点，总结用户对不同短视频画面元素的喜好，从而帮助品牌营销人员优化短视频内容，将产品利益点巧妙地融入到情景化的视频内容当中。
例如，奥创 CAD 结合分析某品牌防晒乳的商品卖点时，构思了多个消费者关心的场景化使用体验，给出了兼具网感与营销种草能力的视频脚本。
Mogic AI 营销视频脚本
人对于内容和趋势的分析往往具备很多个性化的经验性因素， CAD 则可以从更为客观和理性的角度，基于智能营销算法对网络内容进行解构、标记并总结规律，所生成的短视频营销内容策略也更具备可信度和科学性，可以充当品牌营销的「智库」和「参谋」。
CMP 如何解决内容营销问题
大部分需要通过互联网进行营销的品牌和企业，最为关键的就是互联网内容营销成本的有效控制和对营销效果的有效把控，奥创 CMP 平台则会针对这两块营销核心工作降本增效。
内容营销平台（CMP，Content Marketing Platform）主要解决的是内容生产的效率以及质量问题，前者单日素材峰值生产量可超 10 万个，而后者或可达到广告片的质量或对投放消耗有明显提升。
CMP 主要有三个功能，分别是内容生产、内容及人群标签化，以及定制化 AI 投放模型。
在内容生产方面，AI 一方面可以专注于内容生成效率的提升，包括主流的 GPT 式 AI 生成文本和文本生成图片，AI 批量化视频混剪等技术等，这类技术在模型训练成熟后会有无法想象的效率提升，比如奥创 CMP 曾经为某一线电商平台日产 10 万条视频素材。
AI 混剪视频不但提升了效率，从内容质量效果看，也有不亚于人工剪辑的流畅度。
另一方面 CMP 可以致力于提升视频整体的质感以及酷炫度，这类技术更符合主流平台对于「高质量」素材的需求，比如 AI 风格化技术以及文生视频商品 3D 场景应用技术。
这类技术输出的视频质量不输于传统广告片，奥创曾为某消费品牌客户制作的效果广告素材，单条素材消耗达到 600 万以上 。
另外， AI 也会为视频画面提供新的创意「增量」，即 AI 风格化视频，具体如奥创光年为钟薛高 AI 雪糕品牌 Sa'Saa 定制的风格化视频广告片（目前奥创已掌握国内首 个 AIGC 商用标准风格化广告片制作能力）。
除了高质量商用广告片，AI 风格化视频技术也可被用于信息流视频素材的制作，由 AI 辅助生成的丰富的风格化内容素材，不仅符合现今信息流广告扶持原生优质素材的趋势，也为广告主和广告商提供了更大的灵活性。
在有效率和高质量素材生产的同时， CMP 会对素材和目标人群进行机器打标，可更便捷地进行内容分发与投放（ CMP 已打通各大主流媒体平台），并可以对品牌营销投放数据进一步复盘分析，验证内容策略及内容脚本的有效性，为品牌总结营销优质故事线，形成品牌内容方法。
这些经验和方法论内容，在过去需要品牌营销团队耗费大量时间精力才能总结得出，而现在仅靠一个 CMP 即可持续供给和迭代，与 CMP 内的标签进行匹配，循环往复，通过机器学习为每位用户打造独有的投放模型。
DAM 如何解决内容管理问题
当前，企业与品牌越发重视数字资产管理（DAM），具体到品牌市场营销团队则需要对营销流程、营销内容和协作方进行统一集中管理与协同。
然而市面上大多数 DAM 平台，主要解决的仅仅是存储和传输的问题，并不能对营销内容素材进行有效地管理和复用，奥创的 DAM 平台则主要帮助用户实现素材在跨部门、跨产品线、跨媒体的素材综合管理与共享。
在效率提升方面，通过 DAM 平台，品牌客户可以将图文、商品及各种格式内容批量上传，由 AI 统一打标入库，实现品牌数字内容资产的统一管理。
DAM 可以替代重复性人工标注工作，可以对视频进行逐帧查看和标注，对多种形式和格式的内容素材进行更为精细化的标签化管理，比如按照视频结构、画面、人物、口播、字幕等等打上标签，可以大幅减轻品牌营销团队对素材归纳整理的负担。
奥创光年多维标签体系
在素材管理方面，当历史素材量较为庞大的时候，找到目标素材则可能花费较高的时间成本，也不利于营销团队成员的协作。
奥创光年 DAM 支持品牌客户在标签体系的基础上自建素材目录，自由分类、打包和分享素材，除此之外， DAM 还提供多维筛选器和搜索功能，帮助企业营销团队成员轻松准确找到目标素材。
在安全性方面， DAM 还可以充当内容审核员，对品牌内容素材进行全方位审查，并提示内容潜在风险，如违规词、违规画面和素材版权等问题。
同时，涉及到资产管理的安全问题时，比如在企业内外部内容协作环节中，DAM 支持设置不同的分享、查看、下载、编辑和管理等权限，保障企业内部数字资源的安全性、机密性和版权等问题。
最为重要的，DAM 在对素材进行自动打标归类和管理的过程，也是 AI 对品牌内容素材进行全方位学习和熟悉的过程，各类营销素材也可以直接用于训练和优化品牌专属智能营销模型，从而可以帮助品牌有效复用各类营销素材和推出创新内容策略。
可以说，有了 AI 之后，作为存储资料的内容素材才能真正称得上是「品牌资产」，具备了复利价值。
Mogic DAM：营销素材管理和协作中心
正如管理学大师德鲁克曾所说：「管理的本质是为了提有效率，管理的最 高境界是不用管理。」
随着 AI 智能算法分析洞察、AI 内容管理与生成技术的进一步成熟，奥创光年 Content AI Studio 将成为品牌客户的在短视频营销领域的「一站式 AI 营销内容工厂」。
进一步帮助品牌解决在市场营销过程中的诸多繁琐流程，降低内容创意和内容制作成本，提升整体营销投放的 ROI，帮助品牌真正实现自动化智能营销增长。
或许我们可以展望一下，营销人将进一步释放生产力和创造力，可以将更多精力用于探索创意、艺术、社会和商业的边界。而这并不只是美好的想象，是正在发生的未来。
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