对话“脑机智能”营销学专家王小毅:ChatGPT如何颠覆营销
ChatGPT在内的AIGC对于营销主逻辑的改变,是基于消费者内在需求的商品推送逻辑的改变,也是对未来营销最大的颠覆。
来源 | 经理人传媒旗下《经理人》杂志
文|谭晓影ChatGPT是由人工智能驱动的自然语言处理工具,拥有语言理解和文本生成能力,能够模拟类似人类的聊天过程,完成写邮件、文案、翻译、代码等任务。ChatGPT的横空出世,意味着人工智能领域获得重大突破,也被不少科技从业者视为标志性事件,甚至是人工智能发展的奇点来临。作为史上用户增长速度最快的消费级应用程序,当全球过亿用户向ChatGPT发出疑问并得到答案后,人们正在挖掘出越来越多的用途。
当第一块多米诺骨牌被推动,ChatGPT改变甚至颠覆既有生活方式、经济秩序的可能性也在逐渐显现。《经理人》从ChatGPT的破圈原因、学术意义和商业应用场景出发,对王小毅教授进行访谈,探讨ChatGPT在企业营销领域带来的深远影响。
“创新扩散”引爆传播
《经理人》:对ChatGPT这项技术的出现有怎样的感受?ChatGPT能够破圈的原因是什么?
王小毅:过去几乎所有人工智能产品在交互过程上都非常糟糕,一味强调结果的准确性,就变成了客服系统。尽管答案是正确的,但是没有人觉得这是人工智能。而ChatGPT在交互上的流畅性上,满足了人们对人工智能的所有想象。这是基于强化学习的对抗神经网络算法逻辑,对抗神经网络算法擅长于根据提问找上下情景,寻求上下文匹配性。
从传播学角度而言,科技型产品要想被人们所接受,涉及到“创新扩散”的概念。创新扩散总是一开始比较慢,当采用者达到一定数量(即“临界数量”)后,扩散过程突然加快,这个过程一直延续,直到系统中有可能采纳创新的人大部分都已采纳创新,到达饱和点,扩散速度又逐渐放慢。
GPT是2018年提出的,本质上是自然语言的模型架构,类似产品在产业界使用率已经非常高,但是消费者并没有感知到这是产品,因为无法体验到“智能”,直至GPT3超过千亿参数的大语言预训练模型出现,使得对话具有高度上下文流畅性,从而进一步催生了ChatGPT(GPT3.5)这一现象级产品。这是典型的人工智能技术迭代过程。
ChatGPT在做早期营销推广时,先推出一些极致的体验,口口相传,但又很神秘,引起大多数人的好奇。比尔·盖茨和埃隆·马斯克作为受人尊敬的“早期采纳者”,他们的发言具备快速传递信息的效果,会有第一波指数增长,并形成很好的口碑传播效应。
传播随之从海外导向国内,且路径类似。互联网界、投资界一批精英人士先进行使用,然后引发科技界、投资圈的讨论,引起政府关注。借助传播媒体,逐渐引起普通用户的关注,逐渐参与讨论,产生这样的传播趋势,就形成了创新扩散的传播效果。
解构ChatGPT
《经理人》:神经管理学和人工智能之间有怎样的联系?
王小毅:我主要的研究领域为脑机融合的数字营销,依托于浙江大学神经管理学实验室,创立于2006年,是国际上首家神经管理学专业实验室,也是国内最早从事神经管理学和神经经济学研究的校级专业实验室,首批浙江省人文社科实验室。
面对消费、营销问题,需要知道人脑是如何思考,如何与产品进行互动。今天的人工智能产品反过来也要去推测用户在想什么,和用户之间怎么互动。所以与其说是产品投到消费市场上去卖,不如说其实人和机早就融合到一起。
简要总结我们实验室这几年的研究:第一步是了解消费者大脑,第二步把了解的结果放入到服务消费者的真实情境中,获取消费者行为数据,筛选适合的机器学习算法。研究的核心就是先通过神经学的测量方法,在进行对话、使用产品过程中,同步测量大脑活动。通过解析大脑活动,找到一种最佳对应关系,梳理出算法逻辑。基于这种逻辑,再改变与消费者的交互算法,使得它可以根据前面得到的规则来进行实时调整,使消费者更满意。第三步,将认知模型和算法放在真实的营销环境中进行使用迭代,形成普适性的工具和实验平台,从而进一步训练出更大规模的模型结构,构建起虚拟的营销大脑。
以ChatGPT为例,你跟它聊天的过程就是内容消费,ChatGPT的目的是满足你的疑问,内容可以随时生成,可以随时动态变化,随着聊天过程深入,不断提高你的满意度。
《经理人》:神经营销学是在人脑思维和电脑分析之间搭建“双脑”桥梁,ChatGPT的“类人”能力是否有学术上的帮助?
王小毅:两年前我已经在做这个课题——机器共情。在以往研究中,更多的是研究认知共情,对机器共情这一课题的研究较少,这一研究将会是人工智能一个非常重要的前沿领域。
共情是人与人生活非常重要的基础。站在你思考问题的逻辑上去思考问题,这就是共情能力。而ChatGPT用上下文关联语义的方式,让你感觉到它是有共情能力的。
为什么采用上下文关联语义的方式?因为这是基于ChatGPT的算法逻辑。对抗性神经网络(Dueling Neural Networks)在GPT语言算法里,设定了每个词之间的距离,这种距离就标记了两个词之间的关系。通过大量学习,找到最大概率跟这个词距离最近的会有哪些词,把这些距离最近的词组成一句话,在符合语义逻辑基础上进行对话。对话内容属于认知范畴之内,且是目前社会上知识体系常见的观点。
即ChatGPT是语义关联优先的逻辑来设计,不是知识准确优先。和ChatGPT对话时,消费者最满意的都是问那些模棱两可的宏观的问题,因为这些问题没有精确答案,但是ChatGPT不具备精确匹配答复的功能。
ChatGPT能够揣摩对话场景,猜测问题背后的潜台词,说出用户最想听的话,这是人际交往的基础。尽管ChatGPT给出的答案不一定完全正确,但这种共情的能力,是它的特点。
颠覆数字营销《经理人》:在今天数字化交易背景下,ChatGPT作为新的交互方式,在营销领域的应用前景怎样?
王小毅:首先,需要建立一套逻辑——什么东西会改变营销,ChatGPT在这种逻辑上是分别怎么起作用。
过去的营销其实没有什么变化,直至电子商务出现。电子商务的本质是一种商品的搜索引擎,过去影响营销主要因素是消费者找到商品的途径,途径改变引发营销方式变革。
电子商务颠覆了以往营销理念,需要消费者自己搜索,只要在关键词投放上能够影响消费者,就能形成营销效果。因此,产生了第一波以淘宝为代表的电子商务网络营销,主要以关键词投放为主,顺着这个逻辑自然演变成社群营销。
ChatGPT以及AIGC(AI generated content,生成式AI)本质上也是搜索引擎,你可以问ChatGPT想买什么,得到答案和商品推送。但实际上,消费者大概率会基于某种场景问出笼统的问题,如:“今天我要赴一个约会,应该怎么穿比较好?”ChatGPT会提供一整套基于知识而不是基于数据库的方案,这套方案可以通过文字或图形AIGC生成模拟效果,很容易下单。
此时,传统营销里投流量、做直播不会有太大意义了。包括ChatGPT在内的AIGC对于营销主逻辑的改变,是基于消费者内在需求的商品推送逻辑的改变,这也是对未来营销最大的颠覆。不仅如此,一旦产生新的基于内容生成的电商平台,那对于现有的商业生态来说,一定是颠覆性的。
那么,基于现有的营销思路,ChatGPT会产生哪些具体影响?
当前营销主要是基于营销全链路的转化过程,消费者基本上经历先注意到并形成认知,逐渐产生兴趣,进一步产生购买行为,随后又复购产生忠诚度这4个阶段,这是阿里的3大营销模型之一——AIPL模型(如图1)。
图1 AIPL模型
在AIPL模型的4个阶段,ChatGPT可以嵌入使用。
在认知和兴趣阶段,ChatGPT可以在聊天过程中,通过商品推荐实现用户的注意力引流。同时,ChatGPT可以和用户之间通过互动引发深度兴趣。这和过去的冲动购物不同,今天的内容生成AI能够推测你的偏好,让消费者在购买前发自内心喜欢某一商品。ChatGPT拥有一整套的内容生成体系,此时就变成了最好的销售语言。
在购买阶段,ChatGPT参与度较低,但是更大范围的AIGC应用可以影响这一阶段。阿里巴巴 AI 设计师“鲁班”一秒内可以生成十几万张海报,用户想要什么图像,就生成什么样的图像,海报内附购买链接,只要点击就能购买。在忠诚阶段,用户忠诚体系会在引导复购的基础上,利用频次和时长更深入地占领用户心智,让客户花更多时间与品牌共同相处。这种私域的用户连接,可以让ChatGPT基于不同的心智模型与消费者互动,让客户参与其中,形成融洽的客户关系。
在AIPL模型的4个阶段中,不止是ChatGPT,AIGC深层次人工智能都能够嵌入,进而对数字营销产生深层次的影响。
《经理人》:ChatGPT能否通过赋能数字营销,帮助企业实现数字化转型,并取得更好的成绩?
王小毅: ChatGPT能够帮助企业尤其是中小企业,节省大量人力。营销基础内容生成的人员投入,恰恰是中小企业的软肋。人们可以根据ChatGPT的生成结果进行修改,大幅提高产出效率,降低美工、策划的人力成本,这对于数字化转型非常关键。这里强调的不仅是企业的“数字化”,更是企业的“数智化”,因为ChatGPT所代表的是脑力劳动。
目前来看,许多和内容生成有关联的企业后台已经接入了ChatGPT,接入后的使用效果都不错。但是,一些数据仍停留在基础的聊天上,尚未真正能够改善生产力。今年上半年,可能在营销领域会出现大量基于ChatGPT内容生成的工具。
《经理人》:在ChatGPT的冲击下,未来的营销领域究竟需要怎样的职业角色?
王小毅:ChatGPT不仅是聊天工具,更是一个帮助分析生成的辅助工具。许多营销人员认为自己是脑力工作者,但ChatGPT作为一个功能强大的AI工具,大概率会替代掉很多既有的营销从业人士。
这里要对脑力工作进行区分。有些流程性的工作,需要人重复做一件事情,尽管也是比较精细化操作流程,但是流程机器人就能替代。还有是基于知识的简单工作,比如写一个方案、一段代码,中间替换某几个关键词、某几个场景,这些ChatGPT完全可以替代。除此之外,那些具备很强创意性、创造性的工作,现在AIGC也仅能代替一部分。还有基于人的情感、思维的工作,在这方面目前人工智能还是难以完全替代。
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