新华网北京2月12日电（赵海军）在数字经济蓬勃发展的背景下，营销行业正经历着从传统模式向智能化转型的深刻变革。营销大模型，作为这一变革的重要推手，正以其精细管理和精准触达的能力，重塑营销行业的生态格局。

  营销大模型是在通用大模型基础上，通过专业知识微调或知识增强技术，训练出符合营销行业特点的大模型应用。过去，营销行业主要依赖投放、媒介和运营来推动品牌增长，但随着互联网流量红利的消退，市场增速放缓、格局固化，消费者选择愈发理性，消费分层现象显著，对内容生产的要求也随之提升。生成式AI技术，特别是以大模型为核心的突破性进展，以其独特的功能特性与内容生成需求的高度契合，正推动着营销范式的变迁。

  首先，营销大模型影响生产要素，提升生产效率。营销生产力由洞察、创意、媒介、运营四大要素组成。大模型的应用，在洞察层面提高了数据收集与分析的效率，精准把握消费者需求和市场环境；在创意层面，提升了文字、图片等多媒体内容创作能力；在媒介层面，改进了传播效率，增强了目标受众覆盖，实现了个性化营销；在运营层面，优化了资源配置，实现了客户关系的精细化管理，实时调整策略，确保高效营销。

  其次，营销大模型赋能工作全流程，实现工作流程变革。营销行业的工作流程涵盖策略制定、用户画像洞察、内容制作、投放渠道管理和效果分析等多个环节，链路长、周期长。通过将任务拆分，部分重复规律的环节由AI替代，实现了高效的人机协作。目前，大模型在投放管理领域的流程尚处于摸索之中，而策略洞察与内容生产已成为较为成熟且成功落地的应用场景。

  再者，营销大模型改变产业生态，塑造新的格局。大模型对产业链上下游带来直面冲击，使信息流通和运作模式越来越透明化。从需求侧看，品牌方需求差异化愈发明显，对内容降本增效的要求越来越高。从供给侧看，平台自身的核心能力与技术优势逐渐外化，促使上下游合作，催生出新的营销形式和业态。

  作为数字经济的重要一环，营销行业呈现出持续稳定发展的态势，生成式营销已成为新的增长引擎。据赛迪四川测算，目前，我国已有超过100家企业发布了营销大模型或相关AIGC应用。营销大模型在业务营收中平均占比不到5%，2022年市场规模约为17亿元。未来，其增长率将超过30%，预计2027年市场规模将超过120亿元。

  依据应用领域的不同，营销大模型的应用可分为以下几类：AI大模型+客户洞察与分析，帮助企业进行客户洞察与分析，预测消费者未来行为趋势；AI大模型+内容生产与运营，迅速生成适合各营销渠道的创意内容，降低创作成本、提升内容质量；AI大模型+精准投放与效果预测，根据不同用户估值动态调整广告报价，预测营销效果，帮助营销人员提前进行资源分配；AI大模型+策略与运营优化，根据用户行为动态调整营销策略，实现从客户数据收集、内容生成到营销活动执行的全流程自动化。

  然而，营销大模型的发展也面临诸多挑战。数据安全合规是一大难题，数据训练阶段存在隐私风险和版权风险，模型使用阶段也存在内容版权和数据泄露等风险。此外，产品成熟度不足也阻碍商业化进程，如在创意性和品牌理解方面仍有待提升，图片和视频生成领域也需进一步完善。

  鼓励和支持营销大模型的发展，应当完善数据共享机制，建设公共数据服务平台，降低数据获取成本；加强流程监管和知识产权保护，建立标准化接口进行全方位实时性监管的制度。

  消费者和公众也应持开放与审慎态度面对这一变革。了解行业走向，适应新趋势，注重个人隐私保护，提高辨别真伪能力，关注个性化体验，培养创新性思维。只有这样，才能在享受智能化营销带来的便利与高效的同时，确保个人权益不受侵害，推动营销行业健康、可持续发展。