文|王文婧
编辑|赵文元
短短半年时间，在推动的人工智能风潮之下，市场营销领域SaaS工具开始紧密捆绑大模型，而第一批使用者已经深刻感受到，他们的工作方式正在被这项新技术改写。
去年11月底，发布，私域领域操盘手黄生的团队，在推出不久，就开始思考把这项新技术应用到白酒私域。黄生是畅销书《私域，你做的可能是“假的”》作者，他的团队在运营、销售岗位做过真人和的对比之后，明显感觉到的优势。
“在直播台本优化上，太方便了。很多人在抖音做数字人直播收到录播警告，原因是企业可能只写了一个小时的台本，所以内容会反复不停地播，而抖音会判重。靠人力很难写出完全不重样的脚本，但可以快速把文本扩写八倍，尽管是同样的意思，但它会用不同的表述。”黄生说。
有十多年海外广告投放经验的广告优化师小韩，也是第一波吃螃蟹的人。他目前的工作是为外贸客户提供海外社媒运营、广告投放、独立站搭建等服务，经常会用到、、等AI工具。
以往一篇SEO博客推文，人工写可能要花一天的时间，现在用一天可以产出几十篇，而他需要做的是后续的校稿、优化。
在广告投放场景下，帮助他的团队更高效地完成了A/B测试。
“我们之前可以同步投放两三条广告，让客户看最终数据。现在我们可以投放十条，甚至更多的广告、文案内容做测试，最终选出一条数据表现最好的广告，再去衍生出更多的版位进行投放，客户会觉得投放数据更稳定。”小韩说。
大模型+私域，先行动起来的服务商有哪些？
目前在私域运营领域，大模型的应用场景集中在文本生成和智能客服。
内容生成：用户写下需求后，可以在几分钟内生成完整的宣传文案、营销话术、活动策划方案等，并能根据精细化的指令，不断优化已生成的内容。
智能客服：传统智能客服只能针对知识库中已有的问答对，给出的标准化答案；基于能力的智能客服，具有海量的知识储备和更强的上下文理解能力，可以给出千人千面，更接近真人的答案。
阿里巴巴集团董事会主席兼CEO张勇曾公开表示：“面向AI时代，所有产品都值得用大模型重做一次。”多家SCRM厂商近期都在朝着新风口发力，36氪企服点评整理以下几家公司的产品，它们已经在不同程度上，率先落地相应能力：
1.有赞：推出“加我智能”，应用于图文推广、活动策划两个场景
图文推广：用户在有赞选择想要推广的商品、文案发布渠道（如朋友圈、小红书、微博）、文案推广目的（如促销、上新等）、是否包含表情/关键词，以及生成条数等，系统可以自动生成满足要求的营销文案。文案发布后，专属的链接可以统计每个文案带来的浏览量、点击量和购买量，并评估哪种风格的文案更适合企业的品牌和店铺。目前该功能适用于有赞微商城（电商版）。
活动策划：以策划618活动为例，用户直接在对话中告知活动需求，产品会自动提供多种方案。方案确认后，产品可以完成营销活动的所有设置，节省前期复杂的活动准备时间。该场景不需要使用PC，只需要在手机上打开加我智能APP，发布指令即可。
2.卫瓴科技：AI助手“小微”集成GPT能力，现用于辅助销售和市场的日常工作
小微GPT：“小微”是一个实时智能提醒、通知客户与企业互动行为、企业内部员工系统操作等信息的AI助手。在原有功能基础上，接入和集成多家大模型能力的小微GPT，可以和卫瓴·协同CRM中的各个功能模块结合，自动生成对话、文本和文章等内容，辅助销售和市场完成工作任务。
具体场景包括：销售给客户拨打电话后，小微GPT可以自动记录和整理通话记录，将重要内容直接转化为客户跟进记录；在市场人员创建内容分发任务时，小微GPT可以根据分发的资料，快速撰写推荐文案；用户在卫瓴·协同CRM中搜索问题时，小微GPT可以根据搜索关键词进行推荐，如搜索“资料库”，小微GPT将自动推送“什么是资料库？”。
3.句子互动：国内较早落地GPT的服务商之一，主要应用于AI客服模块
AI客服：通过句子系统导入客服聊天记录或手动上传数据，可以打造企业专属GPT。相比通用的，基于专属GPT打造的大模型，能够结合企业的产品和业务知识进行对话服务。数据处理过程无需人工标注，支持人工干预，可确保送达给用户的信息是企业可控的。AI客服包括AI全自动、人机协作两种模式。AI全自动模式，直接由AI机器人对用户问题进行回复；人机协作模式，人工在聊天框点击AI按钮，AI会在知识库进行匹配，推荐合适的话术，辅助人工客服作业。
会“提问”的运营将更受欢迎
与兴奋感随之而来的，还有运营人员的危机感。
“有了，我们的一些岗位真的不用再招人了。”黄生直言。“无形中把团队能量放大了三四倍。以前我们要雇好多人写台本，现在一个人用就搞定了。”
然而，就小韩的观察，目前在同行间的覆盖度还比较低。他的直观的感受是，信息差的壁垒比较高。一方面，一些从业者不太善于拥抱前沿的互联网工具；另一方面，大公司有一套固定的工作流程，应用新的工具，有时会打乱现有的工作流。
“好用在它采用了对话的简单方式，出来以后，甚至可以自己给自己提问，只要把最终目标结果告诉它，它就可以直接告诉你方案或结果，相当于省去了很多中间环节。”小韩说。
但上手快并不等于零门槛。在推荐给身边人使用这个工具后，小韩从朋友那里得到的反馈是，生成的东西并不是他们想要的。
“我会告诉他们，是你的提问方式有问题。”小韩说。
以策划520活动为例，直接问要一个方案，可能很难得到想要的结果。运营人员需要把大致思路告诉，并一步步根据它提供的答案去做判断，告诉它哪里不对，还要修改优化，然后持续这个动作，直到达到满意。
小韩的学习方式是在网上观看大量的教学视频，参考别人怎么操作，然后总结出一套适合自己的提问方式。在他看来，现阶段想要用好这个工具，需要学习机器的语言。第一波接触到这项新技术的程序员往往更有优势，因为他们了解技术本身是怎样的，并且有阅读官方API文档的好习惯，能够了解这个模型以怎样的逻辑在运作。
在的加持下，运营的角色也在潜移默化中升级，演变为一个评判者和最终目标的把控者，他们更多的时间需要花在学习提出好问题。
黄生从另一个视角审视了人们难以提出“好提问”的困扰。“看到机器给出的结构化答案后，很多人可能就不知道该怎么细化了，而中高层的管理者可以更快速地把工作进行拆解，分配到团队。因为这群人具备顶层思维，有团队管理、复杂业务的处理经验，从宏观战略层面，他们或许是更会提问的人。”
“能够释放的潜力远非文本生成、智能应答，更有助于企业决策，比如在哪些渠道投放、如何定价、获客等等，但目前该技术在这一群体的覆盖度还比较低。”黄生说。
在今年3月文心一言发布会上，李彦宏对文心一言和在技术能力上差了两个月的看法，让很多人印象深刻。一些业内人士认为，海内外的技术差距可能要扩大到两年，而底层的技术实力也会影响到应用层的用户体验。
“的价值是入口级的。一旦它成为总入口，用户使用习惯、消费习惯都将发生深刻改变。”黄生说。“以网购场景举例，假设你想送朋友一个礼物，什么礼物合适，这是一个很抽象的概念，传统平台是很难回答你的，但可以，它或许还可以顺手把产品发给你，并给你全网最好的价格，你可以直接点进去购买。”
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