11月19日，第九屆營銷科學(xué)大會在上海金茂·君悅大酒店圓滿舉行。本次大會以「Agentic Marketing·營銷可信智能體：要“增長確定性”」為主題，聚焦AI營銷從生成式向代理式演進(jìn)的新階段。大會聯(lián)合產(chǎn)業(yè)生態(tài)多方力量，以務(wù)實落地的案例與前瞻性的思考洞見為支點(diǎn)，全景呈現(xiàn)“Agentic Marketing”的實踐路徑與未來潛能。

四位行業(yè)嘉賓以實踐經(jīng)歷為藍(lán)本，深入探討了在內(nèi)容與科技深度融合的當(dāng)下，AI如何從單一工具躍升為驅(qū)動行業(yè)重塑的核心引擎。他們從DeepMiner的商業(yè)落地成果出發(fā)，共同印證了營銷正在從經(jīng)驗驅(qū)動走向數(shù)據(jù)智能驅(qū)動的新時代。

以下為演講全文：

《AIGC—重新定義營銷生產(chǎn)力》

零壹貳叁科技創(chuàng)始人、CEO  張浩然

大家好，我是零壹貳叁科技創(chuàng)始人、CEO張浩然。非常高興來到2025營銷科學(xué)大會。過去兩年，我和團(tuán)隊親眼見證了AIGC技術(shù)如何從實驗室邁向真實的商業(yè)場景，又如何從一個被熱炒的概念演變成切切實實的生產(chǎn)工具。

我們將AIGC深度應(yīng)用到廣告視頻制作中，每一幀、每一秒，全部由純血AI生成。但僅僅擁有AIGC能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，我們還需要規(guī)模化生產(chǎn)背后的營銷大模型支持。因此我們調(diào)用了DeepMiner，它為我們在用戶、人群、內(nèi)容、場景等前端策略層面提供了完整的數(shù)據(jù)洞察。

可以說，DeepMiner幫助我們在創(chuàng)意決策階段極大提升了效率，讓我們能快速與客戶達(dá)成一致，避免了過去“反復(fù)來回、不斷修改”的周期性消耗。

就在近期，我們與DeepMiner深度協(xié)同，上線了自研的AIGC工具“如意”，真正實現(xiàn)視頻生產(chǎn)的規(guī)模化效應(yīng)。可以說，未來內(nèi)容生產(chǎn)在部分場景中也會逐步從人工協(xié)同走向半自動化乃至自動化。

另一個案例來自我們的小紅書賬號矩陣。從零粉絲冷啟動到千粉，我們只需要三到六周，從千粉到萬粉大概三到五個月。目前這些賬號已經(jīng)全面開始承接商單，每天為客戶處理大量種草內(nèi)容的創(chuàng)作和發(fā)布。在這一過程中，DeepMiner為我們提供了強(qiáng)有力的社交媒體前端洞察，而如意則保證了內(nèi)容的批量生成能力。現(xiàn)在，我們只需要十五名同事就能完成2000多個賬號從策略、創(chuàng)作再到投放的日常內(nèi)容運(yùn)營工作。這種規(guī)模化的運(yùn)營能力，在沒有AIGC的時代幾乎不可想象。

今天我把這些案例帶到現(xiàn)場，是因為我們是DeepMiner的“頭號玩家”，從六月五日拿到測試賬號，到七月、八月的應(yīng)用場景梳理與真實項目驗證，到九月完成AIGC全鏈路模式的標(biāo)準(zhǔn)化和流程化，再到十月正式跑通產(chǎn)品化邏輯，我們幾乎每周都與DeepMiner保持高頻共創(chuàng)。我真的非常激動，因為我知道，營銷人追求了這么多年的人機(jī)協(xié)同能力，終于真正到來了。

通過我們幾個月來對DeepMiner的完整驗證，它已經(jīng)能夠覆蓋從數(shù)據(jù)洞察到內(nèi)容生成再到分發(fā)的全鏈路工作。在我看來，它已經(jīng)不僅是一個工具，而是一個可信賴的營銷智能體。

我今天還想分享另一段經(jīng)歷。除了是零壹貳叁科技的CEO，我同時也是一個業(yè)余樂隊主唱、詩人、以及業(yè)余導(dǎo)演。不久前，我在42歲的年紀(jì)發(fā)行了人生第一張原創(chuàng)專輯。專輯的MV先導(dǎo)片，全片三分二十秒，接近八十個鏡頭，全部由AI完成。整張專輯十二首歌，從編曲到制作到多軌處理，以前制作一首歌就要花一個月，現(xiàn)在是制作整個專輯只用了一個月，還都是利用周末時間完成的。

無論從個人經(jīng)驗還是商業(yè)實踐角度，我都可以非常肯定地說，AI真正帶來了效率的指數(shù)級提升，也帶來了生產(chǎn)成本的斷崖式下降。

在過去一年半，我們徹底完成了從傳統(tǒng)廣告公司到新型AI公司的轉(zhuǎn)型。這條路并不輕松，但我們已經(jīng)度過最艱難的破繭階段。團(tuán)隊在深度掌握大模型工具的過程中，也持續(xù)被AI的變革力量震撼著，正是這種深度學(xué)習(xí)能力，形成了我們的AI Native文化，也讓我們更加堅定要成為中國最頂級的AIGC公司。

今天，我想明確地說：變革不是選擇題，而是必答題。AI 對營銷的改變不是“會不會發(fā)生”，而是“已經(jīng)發(fā)生”。

最后想告訴大家一個事實：我今天演講的內(nèi)容框架和文本，全部由DeepMiner 生成，再由我進(jìn)行人工校對和結(jié)構(gòu)化調(diào)整。人機(jī)深度協(xié)同的未來已經(jīng)到來！謝謝大家！

《探索人機(jī)協(xié)同的AI營銷時代》

極創(chuàng)美奧科技創(chuàng)始人、COO  蔡振鋒 lvan

大家好！在過去五年中，極創(chuàng)美奧作為行業(yè)的后來者，一直在思考兩個問題：營銷到底怎樣才能變得更科學(xué)？怎樣才能更持續(xù)地為客戶創(chuàng)造真正的價值？當(dāng)明略科技和秒針系統(tǒng)團(tuán)隊來到我們面前，希望一起攜手探索AI營銷時，我們真的非常激動。

當(dāng)營銷行業(yè)遇上AI，神奇的事情一定會發(fā)生。我相信在未來一到兩年內(nèi)，Agentic Marketing一定會以更清晰的形態(tài)出現(xiàn)，并徹底改變營銷行業(yè)的人機(jī)協(xié)作范式。在行業(yè)面前，我們自知力量有限，但正因為如此，能夠與明略科技和秒針系統(tǒng)這樣在AI 和數(shù)據(jù)營銷領(lǐng)域深耕多年的公司一起探索人機(jī)協(xié)同，對我們來說非常難得。

明略擁有強(qiáng)大的AI模型自研能力，也有成熟的技術(shù)開發(fā)團(tuán)隊和持續(xù)迭代的 DeepMiner 等優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品。極創(chuàng)美奧這邊，則是在過去五年間，沉淀了對營銷場景的理解和應(yīng)用落地的Know-how。從2023年開始，我和我的合伙人就堅定地嘗試在真實營銷場景中落地AI，到了2024年，我們把AI事業(yè)部提升為公司戰(zhàn)略中的第一優(yōu)先級，希望在“AI × 營銷”的結(jié)合上真正做出一些成就，去改變那些行業(yè)痛點(diǎn)。

在我看來，我們雙方的合作，就是AI與其他行業(yè)相結(jié)合的一種典型方式：一端是技術(shù)型公司，一端是深刻理解應(yīng)用場景的公司，雙方深度耦合，一起去回答一個非常具體的問題：AI 到底能為這個行業(yè)解決什么實際問題，而不是停留在概念層面。也希望未來有更多像我們這樣深耕落地場景的Agency，能夠與明略一起，基于DeepMiner去探索更多垂直場景，解決更多企業(yè)的實際難題。

當(dāng)營銷行業(yè)遇上AI時，單靠通用大模型是無法解決問題的，必須真正落到具體場景、具體業(yè)務(wù)流程、具體痛點(diǎn)上。一句話，越具體，越深刻。這在AI應(yīng)用于營銷行業(yè)的實踐中同樣成立。我們擁有充足的一線業(yè)務(wù)實踐經(jīng)驗，知道真實的痛點(diǎn)、真實的需求是什么；明略和秒針團(tuán)隊則擁有非常扎實的AI研發(fā)技術(shù)能力，當(dāng)這兩部分結(jié)合在一起時，才能迸發(fā)出真正有價值的火花。

很多企業(yè)其實已經(jīng)在嘗試使用AI，也在內(nèi)部推動AI工具落地。但在和不同的創(chuàng)業(yè)者、企業(yè)家交流時，我們經(jīng)常聽到類似反饋：AI看上去很厲害，但并沒有真正成為可靠的解決方案。比如用AI寫了一份 PPT或行業(yè)報告，客戶一看就說“這個肯定是AI寫的，我不買賬，重寫”；或者報告中存在數(shù)據(jù)不可信、來源不清晰的問題，導(dǎo)致整體結(jié)果無法使用。

在我看來，當(dāng)企業(yè)直接使用通用模型和通用工具時，通常會遇到三個關(guān)鍵問題：

第一個問題是有效數(shù)據(jù)。大多數(shù)通用模型接觸到的主要是公域數(shù)據(jù)，而B端企業(yè)真正決策用的數(shù)據(jù)，往往是企業(yè)內(nèi)部的、行業(yè)縱深的、具有私密性和結(jié)構(gòu)性的，通用模型要么獲取不到這部分?jǐn)?shù)據(jù)，要么則是對它們的理解不準(zhǔn)確。

第二個問題是工作流，也就是Workflow。很多企業(yè)當(dāng)前的業(yè)務(wù)流程本身是存在斷點(diǎn)的，人力協(xié)作都不夠順暢，更不用說把AI無縫嵌入進(jìn)去。

第三個問題是有效經(jīng)驗。人在決策時，實際上有兩條軸：橫軸是信息與數(shù)據(jù)獲取，縱軸則是經(jīng)驗與判斷。這些經(jīng)驗，往往是沉淀在團(tuán)隊、沉淀在個體腦海中的隱性知識，是行業(yè)最寶貴的資產(chǎn)，也是企業(yè)的真正命脈。如果 AI 模型不具備對這些隱性經(jīng)驗的承載與演化能力，僅靠公共大模型是無法真正接近業(yè)務(wù)決策質(zhì)量的。

因此我們認(rèn)為，在 Agentic Marketing 時代真正到來之前，“人機(jī)協(xié)同”的模式會是大部分企業(yè)最現(xiàn)實、也最可行的答案。

當(dāng)我們把一條完整的業(yè)務(wù)工作流攤開來梳理，會發(fā)現(xiàn)里面充斥著大量重復(fù)、低價值、機(jī)械性的工作，這些實際上是“腦力活中的體力活”。在這整條鏈路上，識別出適合交給AI的工作，并設(shè)計好人機(jī)間的銜接與協(xié)作模式，就是我們構(gòu)建新一代業(yè)務(wù)流程的起點(diǎn)。

從信息收集、信息預(yù)處理，到?jīng)Q策與執(zhí)行，再到最終投放與交付，這一整條鏈路上也有三個特別關(guān)鍵的要素：

第一個是解決信噪比問題。現(xiàn)在我們做業(yè)務(wù)決策時，往往被海量信息和數(shù)據(jù)淹沒。比如在選擇小紅書或抖音的投放賬號時，要面對的是成千上萬的博主賬號。如何通過算法與工具，快速縮小范圍，提高有效信息的占比，就是在提升信噪比。

第二個關(guān)鍵是提升人的思考時間。很多團(tuán)隊如果真正去盤點(diǎn)，會發(fā)現(xiàn)執(zhí)行層同事每天投入在深度思考、創(chuàng)意構(gòu)思、知識沉淀方面的時間，可能連20%都不到。這是非常危險的，因為只有這部分時間，人們才是在不斷創(chuàng)造新的經(jīng)驗、新的知識和新的決策模型的。我們必須通過AI，把人從機(jī)械勞動中解放出來，讓他們更沉浸在真正有價值的工作里。

第三個關(guān)鍵，是如何打通信息收集、數(shù)據(jù)召回、人機(jī)協(xié)同的整條流程。這就需要借助DeepMiner這樣的工具，在企業(yè)內(nèi)部構(gòu)建一套連貫的技術(shù)與流程體系。

在這個過程中，我們也在持續(xù)沉淀屬于AI本身的經(jīng)驗，沉淀屬于模型本身的思維方式，讓AI能夠像一個具有穩(wěn)定認(rèn)知的虛擬同事一樣參與工作。這些經(jīng)驗和思維方式，未來會引導(dǎo)我們逐步走向Agentic Marketing 的終極形態(tài)——數(shù)字員工。但我并不認(rèn)為數(shù)字員工意味著“沒有人的存在”，恰恰相反，在人機(jī)協(xié)同的時代、在AI新范式之下，人反而變得更重要。人要把更多時間用在創(chuàng)造新的知識、新的方法、新的體系上。

我想用兩個具體場景來說明。第一個是分鏡素材的處理。

過去在拍攝項目中，攝影師每天要花三到四個小時，對素材分鏡進(jìn)行切割、識別、描述和標(biāo)注，這是非常耗時的工作，而且對攝影師來說，這些工作很難沉淀新的知識與價值。我們把這部分工作定義為應(yīng)當(dāng)交給AI的工作，通過與DeepMiner的結(jié)合，我們把這一環(huán)節(jié)的自動化有效率提升到了接近99%，幾乎可以與人工結(jié)果持平。無論是在標(biāo)簽標(biāo)注的準(zhǔn)確性上，還是在描述文本的可靠性上，我們都達(dá)到了要求。

這也解釋了為什么很多企業(yè)對AI失望：如果工具輸出的內(nèi)容質(zhì)量不夠高，需要大量返工，員工自然會抵觸使用AI，AI 也就淪為了一個雞肋工具。

第二個場景是編導(dǎo)創(chuàng)作。過去當(dāng)編導(dǎo)要策劃一條新素材時，通常需要先從行業(yè)里找到一條爆款視頻，再把視頻轉(zhuǎn)成文字，拆解文案結(jié)構(gòu)，去總結(jié)背后的邏輯框架，這個流程非常耗時。現(xiàn)在，通過與DeepMiner的結(jié)合，系統(tǒng)可以在短時間內(nèi)完成視頻拆解，精確還原每一段內(nèi)容的結(jié)構(gòu)和功能。編導(dǎo)拿到的是一份已經(jīng)結(jié)構(gòu)化好的爆款拆解報告：包括框架、二級標(biāo)簽、每個模塊在講什么、服務(wù)于什么營銷目的等等。這樣一來，編導(dǎo)就可以把更多時間放在思考如何提升視頻質(zhì)量上，而不是被動地反復(fù)手工拆解。對于任何擁有創(chuàng)意團(tuán)隊的企業(yè)來說，這一點(diǎn)非常重要，因為在傳統(tǒng)模式下，編導(dǎo)每天可能有20%–30%的時間都耗在這些重復(fù)性工作上。

在過去三個月里，我們成立了一個專門的AI小組。從一開始，我們就沒有要求他們沿著原有流程做優(yōu)化，而是讓他們帶著一個目標(biāo)來設(shè)計工作模式：用十倍速的視角重新思考工作結(jié)果，用“AI能幫我做什么”的問題來反向定義需求，再由團(tuán)隊與DeepMiner等工具進(jìn)行共創(chuàng)。在這種思路下，這個AI小組在今年十一月產(chǎn)出的內(nèi)容數(shù)量，是普通內(nèi)容小組的3.7倍，而素材質(zhì)量和競爭力是同等可用的。這對企業(yè)來說意義非常大，對品牌來說更是如此，因為這不是簡單的節(jié)省了人力，而是在保證競爭力的前提下，把創(chuàng)作效率提升到了一個新的量級。

更重要的是，這種轉(zhuǎn)變真正改變了創(chuàng)作者的日常體驗。今天早上有一位編導(dǎo)發(fā)消息跟我說，他最近非常快樂。原因其實很簡單，他發(fā)現(xiàn)自己用于思考內(nèi)容和構(gòu)思創(chuàng)意的時間變多了，不再被反復(fù)拆視頻、找爆款、做分鏡這些機(jī)械工作淹沒。他明顯感到自己的人生價值、職業(yè)價值，有了不一樣的提升。對我們來說，這樣的反饋比單純的效率指標(biāo)更有意義，也更加堅定了我們的一個核心判斷：人機(jī)協(xié)同存在的意義，不是為了用AI替代人，而是用AI釋放人的創(chuàng)造力。

因此，我們非常相信，在與明略的合作過程中，我們一定能夠探索出一個真正屬于這個時代、屬于營銷行業(yè)的人機(jī)協(xié)同新范式。這個范式的終極目的，不是削弱人的角色，而是讓營銷人有更多時間和精力，去發(fā)揮品位、審美、共情和同理心，去構(gòu)思更有溫度、更能打動人心的創(chuàng)意內(nèi)容。這才是我們真正想要做到的事情，也是我們堅持探索AI營銷的根本動力。

《在小紅書，深挖產(chǎn)品策略》

bbk!傳播集團(tuán)創(chuàng)始人&CEO ?于瑋麟

大家好，我是bbk!的于瑋麟。今天，我想談?wù)勎覀冊谛〖t書場景下與 DeepMiner的一些探索、體會和新的發(fā)現(xiàn)。

我們深耕小紅書平臺，目前是小紅書最大的整合營銷代理，也是明略科技的深度合作伙伴。在AI應(yīng)用的過程中，我們一直和明略團(tuán)隊保持高頻溝通，共同討論，在小紅書這樣一個對內(nèi)容與主觀判斷權(quán)重都非常高的平臺上，AI究竟能做到什么，能幫營銷人解決什么樣的難題。

小紅書無論從營銷難度、價值還是代表性上，都非常值得被拆開來討論。小紅書有一個非常核心的能力框架——CDMA：內(nèi)容（Content）、數(shù)據(jù)（Data）、營銷（Marketing）和轉(zhuǎn)化（Action）。在這四個維度上，小紅書都呈現(xiàn)出與其他平臺很不一樣的特征，尤其是在內(nèi)容端與轉(zhuǎn)化端，它處在一個非常獨(dú)特的生態(tài)位。

從這個生態(tài)位出發(fā)，我們很容易得出一個判斷：如果要選一個對AI內(nèi)容理解和應(yīng)用難度最高的平臺，我個人會毫不猶豫地指向小紅書。很多營銷人都有同感，小紅書就像一道語文題，你必須真正理解語境、語氣和人群心理，才能在這個平臺上做好營銷。這里面對人的主觀判斷要求，比其他平臺高得多。如果 AI 在這樣的平臺上都能發(fā)揮作用，說明它在內(nèi)容理解、語義把握和人群洞察上的能力，確實已經(jīng)足夠有價值。

回到小紅書本身，這幾年大家提得最多的關(guān)鍵詞是“種草”，但實際上還有一個越來越重要的詞叫“驗草”。如果把用戶在小紅書上的行為簡單總結(jié)一下，與其說是“搜、看、再搜、再看”這樣一條線性的消費(fèi)者決策鏈路，不如說是消費(fèi)者和品牌之間的一場隔空對話。

在小紅書運(yùn)營中，我們公司最核心的崗位其實是內(nèi)容崗和策略崗。整個團(tuán)隊每天都在做一件事：不斷模擬我們作為品牌方或者代理方，要如何與消費(fèi)者對話。消費(fèi)者在意什么？他們提問的方式是什么？他們卡殼卡在哪里？這些都需要被聽懂、拆解，再轉(zhuǎn)化成可執(zhí)行的內(nèi)容與策略。

因此，我們在服務(wù)每一個品牌客戶時，都在反復(fù)思考一個看似簡單、實則復(fù)雜的問題：什么才叫“好策略”？在小紅書語境下，我們認(rèn)為一個好策略必須建立在深度對話的基礎(chǔ)上。

這幾年大家在一直把SPU 維度、人群維度、內(nèi)容維度等掛在嘴邊。這些維度表面上看是一套簡單的公式，但其背后對應(yīng)的卻是非常復(fù)雜的問答和推演過程。在SPU 維度上，我們要搞清楚，產(chǎn)品到底哪里好？解決了什么問題？消費(fèi)者真正喜歡的點(diǎn)是什么？在人群維度上，我們要厘清，誰會買單？他們是什么樣的人？有什么行為特征和生活方式？在內(nèi)容維度上，我們要判斷，什么樣的內(nèi)容形式他們更愿意點(diǎn)開？什么樣的風(fēng)格更容易被停留？哪些賬號、哪些類型的創(chuàng)作者更適合承載我們的信息？

在我們?yōu)榭蛻籼峁┓?wù)時，最耗時間、也最考驗團(tuán)隊能力的，恰恰就是這一整套不斷模擬對話、不斷自問自答的過程。也正是在和DeepMiner進(jìn)行了一系列深度測試和共創(chuàng)之后，我們才越來越清晰地感受到：一個真正優(yōu)秀的AI工具，在這個環(huán)節(jié)里，真的可以頂?shù)蒙弦徽С墒斓牟呗耘c內(nèi)容團(tuán)隊。

我舉一個具體應(yīng)用案例，幫助大家更直觀地理解 DeepMiner在小紅書上的價值。我們曾經(jīng)服務(wù)過一款這幾年非常熱門的洗衣機(jī)產(chǎn)品，在這個項目中，我們把整個分析與推演過程交給了DeepMiner和團(tuán)隊的協(xié)同。首先，我們在DeepMiner中清晰提出了我們的任務(wù)目標(biāo)，它能非常快速理解我們的意圖，并幫助我們把大目標(biāo)自動拆解成若干子任務(wù)。

更關(guān)鍵的一點(diǎn)在于，DeepMiner并不是只基于文本猜測來輸出結(jié)論，它背后有非常扎實的數(shù)據(jù)引用體系。我們團(tuán)隊一直在使用秒針體系下的魔方Pro等工具，而這些工具已經(jīng)與小紅書的多類官方數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)打通。當(dāng)我們在DeepMiner中提問和迭代方案時，它會非常清晰地告訴我們，某一個結(jié)論引用的是哪類數(shù)據(jù)源，這些數(shù)據(jù)來自哪一個平臺，是小紅書官方工具，還是蒲公英等平臺的數(shù)據(jù)。

這意味著，當(dāng)我們做策略推導(dǎo)時，不再只是聽AI講道理，而是可以看到每一個關(guān)鍵判斷背后有明確的數(shù)據(jù)支撐，這大幅提升了團(tuán)隊對結(jié)果的信任度。當(dāng)然，在這個過程中，人和DeepMiner之間會經(jīng)歷多輪互動與修改，它會根據(jù)我們的追問不斷調(diào)整方向，做進(jìn)一步總結(jié)，而且整個討論始終高度圍繞小紅書語境本身，不會飄到無關(guān)場景。

在這次的洗衣機(jī)項目中，從我們拋出任務(wù)，到DeepMiner給出一套結(jié)構(gòu)完整、可以直接轉(zhuǎn)譯為PPT的策略框架，整個過程大概就是15到20分鐘。它不僅幫我們厘清了這個產(chǎn)品在小紅書上的賣點(diǎn)優(yōu)先級、人群畫像以及重點(diǎn)內(nèi)容方向，還把這些抽象判斷自動轉(zhuǎn)譯成了非常清晰的頁面結(jié)構(gòu)和表達(dá)要點(diǎn)。

這個過程給我的主觀感受非常強(qiáng)烈：就像你把自己關(guān)在一個會議室里，對面坐著一整組經(jīng)驗豐富的內(nèi)容策劃與數(shù)據(jù)分析同事。你拋出一個問題，有人迅速去調(diào)數(shù)據(jù)，有人負(fù)責(zé)洞察與拆解，有人負(fù)責(zé)把策略結(jié)構(gòu)化并最終形成一份方案。所有這些工作，在DeepMiner的協(xié)同下被壓縮到十幾二十分鐘之內(nèi)完成，而且專業(yè)度都是經(jīng)得起推敲的。

基于DeepMiner給出的洞察和建議，我們?yōu)檫@款洗衣機(jī)沉淀出了一些非常切實的策略結(jié)論。比如洗衣機(jī)上面的兩個小桶到底可以觸達(dá)哪些消費(fèi)人群？這些人群在真實生活中的行為場景是什么？單身用戶可能會把左邊的小桶用來洗貼身衣物，右邊用來洗襪子；情侶家庭可能是左邊洗男生的衣服，右邊洗女生的衣服。類似這樣看似生活化、實則經(jīng)過嚴(yán)密推演的場景設(shè)定，背后其實是DeepMiner像抓手一樣聯(lián)動不同數(shù)據(jù)源、不同工具、不同內(nèi)容樣本綜合得出的結(jié)果。事實證明，這套策略幫助這個產(chǎn)品在小紅書上取得了非常好的成績。

通過這個案例我們可以看到，在一個對內(nèi)容理解要求極高、對主觀判斷高度敏感的平臺上，DeepMiner依然可以給出足夠有價值、足夠落地的洞察和方案。它既能聽懂小紅書上的真實語境，又能不斷在數(shù)據(jù)與內(nèi)容之間來回校準(zhǔn)，最終輸出令人和AI都信服的結(jié)論。

我們也正是帶著這樣的想象和期待，希望DeepMiner在未來的小紅書營銷中，能夠持續(xù)扮演一個越來越重要、越來越不可或缺的角色。謝謝大家！

《智能體協(xié)同：DeepMiner驅(qū)動影視產(chǎn)業(yè)Agentic營銷新范式》

歡瑞世紀(jì)COO  許巍巍

大家好，我是歡瑞世紀(jì) COO 許巍巍。非常感謝在座的各位行業(yè)同仁，也很榮幸有機(jī)會在這樣一個場合分享我們在內(nèi)容產(chǎn)業(yè)與AI技術(shù)交叉領(lǐng)域的一些真實實踐。

今天我?guī)е?strong>兩重身份來到這里：

第一重身份，是明略科技的戰(zhàn)略合作伙伴。我們從DeepMiner產(chǎn)品最初的技術(shù)研發(fā)階段就開始參與和了解，親眼見證它從底層能力、到產(chǎn)品框架、到智能體形態(tài)的逐步成型，深切感受到 AI 工具在營銷和內(nèi)容行業(yè)中的真實躍遷。

第二重身份，是作為“內(nèi)容 + 科技” 戰(zhàn)略的踐行者。歡瑞這些年一直在探索：從《蓮花樓》《盜墓筆記》的長 IP 開發(fā)，到小程序短劇、AI 漫劇的新賽道布局，技術(shù)到底能如何讓內(nèi)容更有價值。這也讓我們成為 DeepMiner 在這些內(nèi)容場景中最早的應(yīng)用方之一。

接下來，我想從短劇與藝人經(jīng)紀(jì)兩個核心業(yè)務(wù)場景出發(fā)，談?wù)?DeepMiner 如何成為我們轉(zhuǎn)型過程中的關(guān)鍵力量。

首先是短劇業(yè)務(wù)。短劇今年無疑是最熱的行業(yè)話題之一。不管是機(jī)構(gòu)還是平臺，短劇業(yè)務(wù)面臨的核心痛點(diǎn)就是“既要快，更要準(zhǔn)”，短劇下沉市場口味變得快，劇本孵化慢了就錯失風(fēng)口；短劇投放環(huán)節(jié)試錯成本高，錢花了沒效果就是浪費(fèi)。因此我們引入了 DeepMiner 的Cito模型來解決前端創(chuàng)作效率問題。

過去，一個題材的劇本開發(fā)往往需要編劇團(tuán)隊在全網(wǎng)搜集大量素材，再進(jìn)行整合和原創(chuàng)，這個過程耗時耗力，而在短劇這樣的風(fēng)口行業(yè)，時間和效率格外至關(guān)重要。Cito模型能夠基于龐大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)自動提煉題材高優(yōu)組合，幫助我們從“猜熱點(diǎn)”變成“算熱點(diǎn)”，讓爆款不再是玄學(xué)，而是可計算、可推演的。劇本創(chuàng)作也因此進(jìn)入了真正的高效率時代。

短劇運(yùn)營的第二個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，是投放。內(nèi)容只是前半程，而能否在黃金 72 小時內(nèi)快速跑出成本與收益，更依賴投放效率。因此我們引入了 DeepMiner的Mano模型。以今年9月的一次短劇投放為例，在上線前我們將所有投放素材交給Mano進(jìn)行數(shù)據(jù)計算，它在抖音、快手、微信三大平臺上幫助我們做素材排序、出價優(yōu)化，并在關(guān)鍵的前 72 小時自動關(guān)閉大量無效素材。最終，短劇單用戶成本從 1.8 元降低到 1.17 元，在同樣預(yù)算下，我們新增觸達(dá)了數(shù)百萬用戶，這對于短劇這樣的“小而精”生意而言，是極其重要的商業(yè)價值。

可以說，在DeepMiner的協(xié)助下，我們實現(xiàn)了短劇從內(nèi)容創(chuàng)作到投放運(yùn)營的全鏈路 AI 化，爆款由“玄學(xué)”變成“工程學(xué)”，整個業(yè)務(wù)模式也真正進(jìn)入到系統(tǒng)化、數(shù)據(jù)化的階段。

第二個業(yè)務(wù)，是我們的藝人經(jīng)紀(jì)AI新范式。歡瑞世紀(jì)長年從事長劇和藝人經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)，而選角一直是行業(yè)公認(rèn)的高難度環(huán)節(jié)。選角周期長、判斷依賴主觀經(jīng)驗、試錯成本高，是長期困擾行業(yè)的痛點(diǎn)。為此，我們與 DeepMiner 協(xié)作，在 2025 年自研了“星鏈藝人服務(wù)平臺”。

在這個平臺中，我們會對旗下藝人進(jìn)行維度標(biāo)簽創(chuàng)建，基于能力、特長、外形、劇作風(fēng)格等信息構(gòu)建龐大數(shù)據(jù)庫，再與每一部劇本的角色需求進(jìn)行智能匹配。在DeepMiner的加持下，匹配可以在毫秒級完成，大幅降低了傳統(tǒng)靠經(jīng)驗選角帶來的不確定性，精準(zhǔn)度和效率成倍提升。

更關(guān)鍵的是，我們平臺每年會迎來大量新人。在傳統(tǒng)經(jīng)紀(jì)模式下，一個新人要獲得優(yōu)質(zhì)資源大約需要一年以上的磨合和觀察。而在 DeepMiner 的輔助下，我們可以快速分析新人的能力結(jié)構(gòu)，與公司資源進(jìn)行匹配，實現(xiàn)精準(zhǔn)推送。有的新人六個月就獲得優(yōu)質(zhì)資源，實現(xiàn)商業(yè)化，這在過去幾乎不可想象。

換句話說，巨星誕生已經(jīng)不再是玄學(xué)，它正在變成可計算、可驗證的能力工程。

在這兩大業(yè)務(wù)場景之外，我還想特別介紹我們與明略科技正在共同推進(jìn)的一個核心合作模式：RaaS（Results as a Service，結(jié)果即服務(wù)）模式。它不是簡單的 “技術(shù)服務(wù)升級”，而是徹底重構(gòu)了 “技術(shù)方與業(yè)務(wù)方” 的合作關(guān)系。大家都好奇，我們?nèi)绾胃野讯虅?shù)據(jù)、彈幕數(shù)據(jù)、用戶評論，以及藝人的各類標(biāo)簽維度交給 DeepMiner？答案是，這是一個互相反哺、共同成長的過程。

歡瑞世紀(jì)提供大量真實業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，而DeepMiner則提供底層模型構(gòu)建能力，兩者形成循環(huán)優(yōu)化。我們用業(yè)務(wù)結(jié)果不斷反哺 AI，讓模型越來越懂內(nèi)容產(chǎn)業(yè)；AI 用算力和洞察反哺業(yè)務(wù)，讓決策更加科學(xué)、流程更高效。RaaS 實際上正在推動影視行業(yè)的一場“工業(yè)革命”，AI 不再只是一個生產(chǎn)工具，而是在重塑協(xié)作方式、創(chuàng)造新模式。

最終，我想回到一個更宏觀的視角。歡瑞世紀(jì)在影視行業(yè)中正在持續(xù)進(jìn)行突破和嘗試，尤其在短劇業(yè)務(wù)，以及在藝人經(jīng)紀(jì)模式當(dāng)中，以及未來的AI漫劇以及互動劇方面。而本質(zhì)上，我們也正在進(jìn)入一個高度依賴數(shù)據(jù)、依賴模型、依賴智能的時代。在這個時代，我們希望通過與明略科技更深入的戰(zhàn)略合作，把 AI 的所有想象力從實驗室真正帶入內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的真實土壤，讓 AI 不再只是一個工具，而是創(chuàng)作的智能加速器，是價值的放大器，是行業(yè)重塑的驅(qū)動引擎。

我們希望 AI 能讓行業(yè)進(jìn)入一個“分身時代”，令創(chuàng)作更高效，決策更聰明，產(chǎn)業(yè)更有韌性。也期待和明略一起，和在座的各位一起，探索更多 “AI + 影視” 的可能，讓技術(shù)賦能內(nèi)容，讓智能創(chuàng)造價值！謝謝大家！