数月前的一次交流会上，我正在口吐白沫地大侃AI对营销的改变。突然，在座的一位优化师站起来，满怀怨气地发问：你老喊什么技术、AI，可我亲历的是，技术越发展，广告系统越麻烦！像个有上万个仪表盘的复杂机器，上计划、盯数据、调预算，实在令人崩溃！
我一时语塞，不知道如何回应。其实，我也感觉哪里不对头：都AI时代了，营销系统却越来越象是尾大不掉的office，大量功能堆砌可谁也搞不明白，只是大吹后台的算法说多么多么牛逼，但使用门槛却一点也不低。这真的好么？
其实开个脑洞的话，现在画画都能说几个词就让AI干了，广告就不能动动嘴就投了么？
没过几天，在擎舵的发布会上，我把这个问题抛给百度王凤阳，他说：我们正在彻底重构营销系统流程，把它变成你说的“AI作画”的样子，跟现在的系统会完全不一样......
从轻舸看“AI Native营销”的理念
我带着疑问耐心等了几个月。昨天，凤阳又叫我来到他们的“轻舸”发布会，给我们介绍了“AI Native营销”的理念和产品方案。听完以后，确实感觉很受启发，值得跟大家说说。
之所以很受启发，是因为我前面那个问题，至少有了方向性的答案：AI时代的营销，不应该再像过去的软件时代那样，以流程化的操作展开。营销，也应该彻底转变到自然语言交互加上自动内容生成的路线上来。这就是“AI Native营销”的全新理念。
形象地说，AI Native营销，就要把优化师对面那个满是仪表盘和手柄的广告系统，改造成一个能理解营销意图并付诸实施的智能秘书。这个秘书，你动动嘴就能指挥沟通，如果我们把广告投放也看成在无数的配置和选择地图上作画的话，那这不真的跟Midjourney、文心一格这些绘画AI差不多了么？
这样的路线，肯定有很多人设想过，只是它与过去的广告系统差别之大，让人不敢轻易尝试。而这次的轻舸，成了第一个吃螃蟹的。
我先把轻舸这一全新广告投放方式的demo放在下面，您先耐心看看，咱们待会再细聊。
AI Native营销的重大产品进展
近来的AI热潮，主要来自于生成式AI和大语言模型两个关键进展。这也是AI Native营销的两项核心支撑技术。从凤阳的介绍和新系统的演示来看，与以前的产品相比，轻舸有两方面脱胎换骨的重大变化。
首先，利用自然语言大模型，可以将营销的工作流，由对机器友好的流程式界面，转变为人类友好的自然语言界面。
也就是说，优化师越来越苦恼的“基建”工作，再也不用一个个地设参数、选人群、调预算，而是只要用聊天的方式，把自己想要推广什么、目标是啥、有哪些关键要求都告诉系统，后面的具体操作您都不用管了。
我跟几个优化师一说，他们立刻产生了强烈质疑：这东西方便是方便了，可是能靠谱吗？关于这个问题，由于轻舸还是在内测阶段，还没有太多的数据可以支撑。但是从理念上说，我认为它的终点一定是靠谱的，而且会比人类优化师更靠谱。
为啥这么说？我曾经在旧文中谈过“AI超越人类的三个条件”：当一个问题目标可量化评估、数据来源充足质量高、并且人类的相应能力没有经过自然选择的进化时，AI超越人类，那就只是时间的问题。大家想想看，投广告，是不是完美地满足了以上几个条件？大家谁也没有祖传的优化师技能吧？所以，不管起点如何，总有一天，AI投手会秒杀人类，就如同人类的围棋高手被硅基碾压一样。
这样的自然语言界面，除了提升效率以外，还减少了优化师的功能了解盲区，避免了大量操作错误。不讲大道理，只说一件小事：平台每年上线的那么多新功能，一般的优化师能了解多少呢？了解了又能主动运用多少呢？而如果优化师只负责准确表达目标，把具体工具的选择和配置交给AI，那是不是要靠谱多了？
其次，利用生成式AI技术，可以结合客户的落地页和营销目标，自动生成营销素材。
在上面demo里的新投放方式中，我们可以看到，生成式AI自动的内容生产，被无缝嵌入到了轻舸的交互过程中。这个我们一会儿还会细说。
自然语言交互的全新营销流程
轻舸的整个投放交互流程，体现出产品经理们在设计过程中，很多深入的思考和匠心独运之处，即利用了自然语言交互的巨大优势，又避免它可能带来的一些低效之处。
在上面的演示中，客户设定营销目标、广告预算、人群定向的全过程，已经可以完全通过自然语言的方式把要求提给轻舸。如果您有过在成千上万的关键词中摸索和拓展的经历，就能理解把这些糟心事都交给AI，能节省多少工作量了。
用过大语言模型的朋友都有体会，一问一答的这种交互方式，有个最大的问题，那就是在需要做出准确的信息输出和交互时，显得有点麻烦。实际上在轻舸中，广告投放的操作采用的是自然语言加条目选择的交互方式。也就是说，如果AI判断客户的合理输入只有几个有限的选择，那就干脆把这些选择列出来让客户选择，这样既准确，又方便。
由于投放过程采用了自然语言交互加AI驱动的方式，我们熟悉的广告层级结构，也显得有点多余了——这本来就是适应人类的投放控制欲，而打造的杂乱控制台。
没错，在轻舸的投放配置中，已经不再有多层结构，既无需搭建计划-单元-关键词/创意层次，也无需设置多个单元进行关键词和创意搭配分组，这实在是极大减轻可投放的基建负担。 营销也终于从堆砌计划博起量，开始回归到准确表达营销目标和约束的本质上来。
当然，我觉得这并不意味着从此优化师就被边缘化了：正如AI作画产生以后，真正有创造力的硅基艺术，还得需要人类的灵感和准确的提示词工程，营销本质目的的确定和探索，以及广告投放领域的提示词工程，在未来应该代表着优化师的硬实力。
打通了“最后一公里”的擎舵
再说说擎舵，这是百度营销发布的第一个AI工具，时隔几个月，它已经从独立的素材生成工具，融入到了AI Native营销的闭环流程中。
上一次发布的擎舵，是单独的创意生产平台：它能帮你做创意，但是你还得把这回要画啥的来龙去脉给它讲明白，基础素材还得一样样提供给它，最后的logo文案啥的也许还得自己加工一下，里里外外这么一算，可以提效的空间还挺大。
这就是咱们前面聊过的话题，AI要落地使用，得打通业务场景中的“最后一公里”。而这回，擎舵在营销场景中的“最后一公里”，让轻舸给打通了！
大家再看看上面那个演示：在轻舸的投放过程中，客户的落地页在哪儿，上面有哪些可用的素材，这次营销的目标是啥，都已经在交互过程里交代清楚了。于是，集成在其中的擎舵就可以坐享其成，根据营销目标和基础素材，自动准备出一组创意，客户选个合适的就行了。当然，你也可以继续在交互中提出意见，让AI配合你对创意进行迭代修改。
创意这个环节，在整个AI Native营销中非常关键，因为这往往是最难被机器替代的一环！这一环一旦打通，整个营销过程也就形成了半自动的闭环，这可以大大提升营销的效率，缩短探索最佳方案的周期。应该说，嵌入到轻舸中的擎舵，是我近来看到的生成式AI工具实用化的一个典范案例。
当然，创意生产是个相当复杂的问题，实操过程中，仅靠这种半自动的生产能否满足效果的需要，我觉得还需要观察。但是在有一些对创意灵感要求不那么高的行业，比如电商中，我觉得他应该能成为把优化师解放出来的利器了。
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生成式AI的第一波热潮过后，必然面对如何在产业落地中交出答卷的问题。而数字营销，这个新时代诞生的繁复又重要的业务，通过AI的彻底改造，可能迎来脱胎换骨的变化，把优化师从庞杂的日常工作中解脱出来。对此，轻舸给了我们眼前一亮的答案。
如果把广告投放过程中的目标、出价、人群、创意等要素，都看成是优化师在一张大的图纸上做出的一幅画作中的各个细节，那么，用自然语言交互的方式指挥AI把投放细节丰满起来，完成一次广告活动的整体设计实施，那是不是可以说，广告投放已经可以像AI作画那样轻松完成了？
没错，这就是轻舸给出的“AI Native营销”的产品方向。对此，我本人非常认可，也希望尽快看到它在广告领域被优化师普遍实践，被更多平台采用的方案。
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