在今天的智能化时代，一个企业想营销不难，但想营销得好，却并没有因为数字时代而变得简单。
互联网并不缺乏流量，但用户参与度正被花样百出的平台稀释，获取用户注意力变得越来越有挑战性。从传统门户网站到移动资讯再到短视频平台，渠道变化只是基础，用户受渠道影响，他们的需求和兴趣变得更加多元化，广告主或品牌方的诉求也随之而变，是每天都在发生的事情。
可以说，营销的核心竞争力是“应对变化”，这一变化以每天甚至每分秒为单位，纵向上，是对单个用户需求的挖掘，横向上，则是对最新热点追踪和平台规则的深度理解。
而针对这两个痛点，如今的大模型及相关技术路线能很好地解决。技术上来看，生成式大模型提升了数据分析和素材产出效率，更重要的是和大模型配合的AI Agent，具备自主理解、规划和执行复杂任务的能力。
简单说，Agent能独立完成任务，有复杂场景问题的适应能力和解决复杂问题的优势，是为大模型加上的一层buff。
今年下半年，360发布了以360智脑大模型驱动的360智能营销云，已经率先采用了Agent模式，并融合了企业知识库。360智能营销云旗下，AI数字人、AI数字员工、360智绘等产品也陆续登场。
今年各大厂之间的大模型之争已不是新闻，以ChatGPT为目标，国内科技公司纷纷追赶其AI成效，致力于不断缩短和ChatGPT的差距。
但底层大模型的技术差异到底有多大？这些差异又能多大程度上影响AI服务效果？这一系列问题在突如其来的AI内卷中被忽略了。
360集团副总裁、商业化总裁黄剑在与36氪交流时表示，现阶段从整个大模型的技术路线来讲，其实大家没有什么太大区别，那么怎么能体现出最终差异？是在应用层面，到底拿大模型来解决什么问题，解决什么样的场景需求，这是未来最大的差异。
谁都知道大模型是未来，但谁先真正将新技术落地垂直行业，才是终局竞争，而后者不仅需要技术能力，更需要技术和业务结合的能力。360的经验是，只有在行业里走过一遭，才能真正了解“大模型竞赛的制胜分在哪里”。
据黄剑介绍，刚开始，在GPT风潮席卷国内之时，大家都扎进了卷大模型技术的竞争中，为了大模型刷分，在参数、数据量、算力、训练学习等过程投入大量资源和时间，“但后来，我们发现通用大模型本身差距不会太大。”
尤其在下半年不少大模型开源后，360团队发觉单纯加码大模型达不到真正意义的提效价值，而真正有意义的，是垂直场景里的差距。
还有更多脚踏实地的试错，帮助360理解大模型与行业。比如最开始，应用层中，360团队也会大而全，“我们认为用户需求千差万别，就一定要做‘多’。但做起来之后才认识到，用力太散会导致很多需求点打不透。”
黄剑意识到，不能高估通用大模型在垂直场景中的推理和生成能力，通用大模型到具体行业应用之间，还隔着不小的鸿沟。
今年6月时，周鸿祎便曾指出，垂直大模型才是未来的发展方向，让大模型从“万事通”变成政府通、行业通和企业通，才是真正的价值。
基于这些经验，360迅速调整策略，从做多到做精，从重点做底层到重点做应用，最终的初步成果，便是360智能营销云。
360智能营销云率先采用的“大模型+ 企业知识库+ Agent”的解决方案，是大模型应用的关键壁垒。Agent模式让大模型不仅作为“大脑”识别人类的意图，智能化地思考分解任务，还能够长出“手脚”，自动化地使用工具、调用各种API，执行任务、解决问题，达成目标结果，成为一种通用的智能体系统。
依托大模型能力、知识库训练能力、Agent Studio、数字人等技术的支撑，360智能营销云已陆续推出了AI数字人、AI数字员工、360智绘等产品，用AIGC赋能营销全链路。
相比于其他行业，营销行业呈现碎片化、变动快、个性化程度高的特点，所谓“千人千面”的营销正是此前人工智能初步应用的成果，但与此同时产生的问题是，人工智能等高科技让营销不再普惠，在中小企业的营销生意面前，竖起了高高的门槛。
“过去广告投放受限于优化师的认知和经验，但大模型可以进行合规封装，你只要告诉大模型一个最终目标，它就会帮你去挑流量，生成广告相关元素进行投放。实际上，在算法、素材和平台操作层面，都可以用大模型进行改造。”黄剑表示。
据黄剑介绍，日常的小红书种草文章，对于很多生态服务商而言，都是很头疼的营销难点。“我最近跟小红书生态合作伙伴交流，他们的痛点不在于后续成效，而是先帮他们解决跟品牌之间沟通的问题。仅是在沟通需求这一步，不少服务商就已经由于不理解品牌天马行空的想法败下阵来。”
在深度洞察营销痛点后，360智能营销云已经帮助很多品牌实现营销改革。比如海盗虾饭是国内率先将AIGC应用于餐饮行业新品开发全流程的落地案例。
按照一般的餐饮新品开发流程，通常需要历经需求收集、内部研发、产品内测、工厂版产品、工厂版内测、单店测试和全门店推广七大步骤。但是，在AIGC的加持下，整个流程大幅缩减，效率也随之大大提升。
首先第一步是解决品类需求。在缺少专业数据分析人员，决策费时费力拍脑袋的情况下，通过360AI数字员工搭建企业知识库，创建行业专家工作流程，建立餐饮行业AI产品经理角色，快速读取大量行业报告及品牌经营数据，有理有据输出新品品类建议。
其次解决口味需求。过去针对“是番茄还是黑椒”这个问题，多数采用的是内部投票和盲测体验的方式，测试周期长，成本高，而现在无需实际拍摄，通过360智绘（AI生图工具），即可生成不同口味菜品素材，借助360作为营销平台的强势流量优势，以360PC锁屏画报为阵地进行口味偏好测试，不仅扩大了测试样本量，还降低了测试成本。
针对单店测试需求，海盗虾饭通过360AI数字人+大模型的方式，创建船长大叔角色IP，基于不同知识库的学习和训练，代替品牌创始人承担起培训讲师、迎宾店长、专属客服和私人营养师等多个角色。
最后，为了解决全门店推广成本高、手段单一的问题，海盗虾饭通过使用360AI数字员工、360 智绘（AI生图工具）等产品组合，辅助品牌社媒运营，人均单日产出文案从3篇提升至50篇+，小红书官号点评赞互动率提升89%。
将视角收回到360内部，以360智脑为底座的大模型生态，自上而下地重构了360的整体业务及产品。
这一创新性的AI平台不仅继承了360在PC时代的积累，更是推动了整个集团的业务转型和升级。
在过去，360在PC时代积累了丰富的经验和数据，这些资源和成果为360大模型的研发提供了宝贵的养分。而360大模型则将这些资源进行深度整合和优化，形成了更加全面和高效的技术体系。在这个过程中，AI技术持续放大了PC相关场景的优势，同时360的原有产品及其数据也为大模型的训练提供了强大的支持。
在用户侧，360智脑已经全面接入、360安全浏览器等全端产品。在企业侧，360旗下的智能营销平台——360点睛也实现了全面升级。
大模型对整体业务的全面升级，体现在“一技多用”，这意味着过往业务的商业化效率，将得到指数级提升。
360AI数字人是最好的例证。通过大模型的驱动，数字人能够应用于多个不同行业，实现商业价值的最大化。据介绍，区别于其他数字人，360 AI数字人可以通过调用搜索、浏览器获取最新知识，能通过私有知识库加强大模型对事实的认知，甚至，它每天都会学习热搜内容。
黄剑透露，360AI数字人是目前最受客户欢迎的产品之一，今年大半年，360智能营销云的收入已达数千万元。
横向对比来看，在其他大厂还挣扎于商业化难题时，360能够在短时间内取得落地成绩，是360过往产品积淀和大模型技术共同作用的结果。在谈及360做大模型商业化的优势时，黄剑表示：“360大模型快速切入的场景是现成的，而且大模型第一应用阵地的场景覆盖率和市占率也是最高的。”
AI浪潮席卷而来，但相比于仰望星空地追求技术突破，或许脚踏实地把行业应用做深做透，更能反哺底层技术。360在大模型商业化上先下一城，而这仅仅是开始。
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