中国広告市場パノラマレポート: ジェネレーティブ AI は 5 つの大きな変化と 4 つの大きな影響をもたらし、パーソナライズされた広告のカスタマイズを可能にします

インターネット トラフィックの配当が薄れる中、広告およびマーケティング業界は既存の競争という課題に直面しています。競争の激しい市場で目立つために、広告主はマーケティング戦略を常に革新し、最適化する必要があります。正確なポジショニング、創造的なブレークスルー、データに基づいた意思決定を通じてのみ、ターゲットを効果的に引きつけることができます。

TikTok の最新ニュースは、彼らが生成 AI を使用して広告スクリプトを提供し、広告の創造性とパーソナライゼーションを強化していることを示しています。さらに、Snapchat はユーザーのニーズに合わせてパーソナライズされた広告をプッシュするチャットボットの使用も開始しました。さらに、Baidu はマーケティングを再構築し、企業マーケティング向けのフルプロセスの付加価値サービスを提供する新しい AI ネイティブ製品を発売しました。これらの取り組みはすべて、広告分野における人工知能の応用と開発を反映しています。

大規模かつ生成的な AI テクノロジーの台頭は、ブランド マーケティングに破壊的な機会をもたらし、広告業界とマーケティング業界のこの 2 つの組み合わせは、国内だけでなく海外でも前例のない熱い傾向を示しています。

広告およびマーケティング業界チェーンの参加者は、重要な歴史的転換点に直面しています。

生成 AI は、さまざまな広告およびマーケティング組織にどのような新しいソリューションを提供しますか?

広告およびマーケティング業界のワークフロー、コンテンツ制作シナリオ、配信効果はどのように変化しましたか?業界にどのような循環的影響を与えるでしょうか?

生成型 AI の波により、広告およびマーケティング業界の中核となる生産要素にどのような変化が生じましたか?従来のマーケティング企業はどう対応すべきでしょうか?スタートアップにはどのようなチャンスがあるのでしょうか?

これらの疑問に対して、Qubit Think Tank 「中国 AIGC 広告マーケティング業界パノラマ レポート」 が導き出されたもので、それに答えようとしています。

Qubit Think Tank は、レポートの中で、我が国の広告およびマーケティング業界の現状、5 つの大きな変化、4 つの大きな影響、および ## を分析します。 #生成AIがもたらす市場規模、競争状況など、中国AIGC広告・マーケティング業界の全景を多角的・多方向から総合的かつ立体的に描きます。 #主要な見解は次のとおりです:

#広告マーケティングは生成 AI の実装の最も早い分野になる可能性があり、それが戻り始めるでしょう
• 「人と人とのコミュニケーション」 # 「世界最適」を実現する # 流通手法 Generative AI
供給側から需要側まで
• 業界チェーンの関係者に順番に影響を与え、マーケティング サービス プロバイダーの価値が強調されます PGC から UGC、AIGC まで、生成 AI がコンテンツ制作を作成します
• 市場、クリエイティブ ツール##普及##この傾向は重要です##無差別な影響力からパーソナライズされたカスタマイズまで、ジェネレーティブ AI で #「1 人」のためだけに広告を作成可能
• # #新たな成長エンジンとして、広告およびマーケティング業界における生成 AI の事業収益は 2030 年に数千億ドルに達すると予想されます市場規模
• 業界と人材リソース、モデル効果、
• サービスシナリオとデータフィードバック広告およびマーケティング業界の新たな中核となる生産要素となる 将来的には、各ブランドは独自の独自のマーケティング モデル、大規模なモデルのカスタマイズと微調整テクノロジーを有することになります 欠かせない
• ....時代の広告マーケティング大型モデルの広告マーケティング企業が広告を通じて製品を宣伝し、消費者の直接購入を促進し、売上を増加させ、企業の認知度、評判、影響力を向上させる活動です。これは企業のマーケティング ミックスに不可欠な部分です。企業は広告を通じて、潜在的な消費者に商品の特徴やメリット、価値を伝え、注目を集め、購買意欲を刺激することができます。広告は、テレビ、ラジオ、新聞、雑誌、インターネットなどのさまざまなメディア チャネルを通じて広めることができ、より幅広い視聴者をカバーできます。従来の広告とマーケティングのパラダイムは、主にブランドの成長を促進するためにトラフィックを使用します。 SEM 検索配置によるパターンとアルゴリズムの推奨事項。 現在のインターネット トラフィックの増加はピークに達しており、顧客は「質問に答える」応答が得られることへの期待を高めています。ユーザーニーズ表現へのこだわりも向上しました。
  広告およびマーケティング業界は、成長を促進するために新しいパラダイムを必要としています。

  ジェネレーティブ AI がゲームを打破する鍵となる

  広告とマーケティングは以前は配信、メディア、運営に重点を置いていましたが、現在ではメディアは主にメディア広告 (約 70%) に基づいており、ライフサイクルは制作要件が高くなるにつれて、コンテンツの品質が広告とマーケティングの価値創造を直接決定することになります。

  生成 AI テクノロジーは、マーケティングのあらゆる側面の問題点を解決するために使用でき、生成 AI と実際の実装効果を組み合わせる最速の分野になる可能性があります。

  

  生成 AI の影響により、広告・マーケティング業界は、「人間と機械」という一方通行のインタラクションから、「人間と機械」間のコミュニケーションへと、マーケティングの本質に立ち返るでしょう。 「人間と人間」のプロセスをフラット化し、コンテンツの制作と配信をワンステップで実行し、情報損失を削減します。従来の広告レコメンデーションモデルを中核として大規模なデータドリブンモデルに変換し、グローバルに最適な広告配信を実現します。 。

  広告およびマーケティング分野における生成 AI の応用

  国内外の広告およびマーケティング業界では、大規模モデルと生成 AI テクノロジーの組み合わせが前例のないほど普及しています。

  広告主/ブランド、広告およびマーケティング サービス プロバイダー、配信プラットフォーム、サードパーティ企業がすべてこのゲームに参入しています。

  AIGC 広告とマーケティングにおける 5 つの大きな変化

  大規模モデルと生成 AI テクノロジーが広告とマーケティング業界にもたらした変化について、業界チェーン、ワークフロー、典型的な制作シナリオ、配信効果、ビジネス形式、パターンのこれら 5 つの側面は次のように要約されます。

  変化 1: 産業チェーンの変革

  広告およびマーケティング業界の産業チェーンは、広告主、広告メディアに分けることができます。このうち、広告主はインターネット広告業界の発展の原動力であり、広告メディアは市場の中心的な推進力であり、消費者は広告マーケティングの聴衆です。

  

  その中でも、業界チェーンの上流に位置する企業が最初に影響を受けることになります。これは、コンテンツ制作のコスト削減と効率化の必要性があるためです。そして、変革には生成 AI の機能を使用する必要があります。

  一部のブランドは徐々に 中抜きを進め、自社の機能を内部化しているため、新しいシナリオに適用するための新しいツールを必要としています。

  マーケティング サービス プロバイダーは、純粋なツールと中間リンクの作業から、中間リンクでより強力な 付加価値を広告主に提供することにゆっくりと転換してきました。

  ミッドストリームの配信プラットフォームは直ちに影響を受けます。アップストリームが生成 AI 機能を採用すると、プラットフォーム自体の機能を外部化して、 アップストリームと協力して自己閉ループを打破することができます## ＃。

  将来、大規模モデルでサポートされる仮想デジタルヒューマンなどの新しいインタラクション方法、シナリオ、チャネルが成熟すると、消費者は大きな影響を受けるでしょう。

  変化2: ワークフローの変化

  広告・マーケティング分野のワークフローと連携には、戦略策定やユーザー像の洞察、広告コンテンツの制作、流通チャネルの管理や効果分析などが含まれます。 require 多くの時間がかかりますが、多くの業務は手作業を AI に置き換えることで改善できます。
  このうち、

  戦略的洞察

  と

  コンテンツ制作が最初に取り上げられます。これらは、生成 AI が 0 ～ 2 年以内に高度な支援を提供できるシナリオです。 ただし、トラフィック マッチング アルゴリズムに大規模なモデルを追加することによる現時点での改善効果は明ら​​かではないため、生成 AI は配信管理プロセスにおいて短期的に高度な支援を提供することはできません。

  変更 3: 制作シナリオの変更
  コンテンツ制作は、広告およびマーケティングのプロセス全体における生成 AI の最も顕著なシナリオです。 Qubit Think Tank は、今後 5 年間でマーケティング コンテンツの 70% が AI によって自動的に生成され、反復されると予測しています。
  これは、生成 AI によってコンテンツ作成の敷居が下がり、コンテンツの一括生成が可能になるためです。将来的には、クリエイティブ制作ツールはますます普及し、コンテンツ制作はもはや株式市場ではなく、増分市場となるでしょう。
  広告およびマーケティング業界のコンテンツ制作部分では、マーケティング資料の制作には主に、コピーライティングの生成、画像の生成、ビデオの生成の 3 つの形式が含まれます。

  その中でも、コピーライティング生成は、マーケティング業界の イノベーション と リアルタイム性

  の影響を受けており、比較的成熟したテクノロジーであるにも関わらず、現在はほとんど導入されていません。中国では使用されており商品化の度合いは低いです。
  生成される画像がまだ十分に洗練されていないため、現時点では国内の画像生成技術は比較的成熟しています。

  商用化の程度は平均的です。 現在の国内のビデオ生成技術と商用化は十分に成熟していません。複雑さは高いです。企業は主に特殊効果や画像のつなぎ合わせ、および仮想デジタル ヒューマン ビデオの生成に AI を使用しています。年内には画像生成の効果が得られ、実用化が達成されると予想される。

  變革四：投放效果變革

  廣告行銷經歷了從2006年以前的無差別影響「所有人」，到2006-2012年間的影響「一類人」，再到2012年後的精準影響「一個人」。

  2012年行動網路的廣告演算法讓精準推薦變成可能，2022年大模型技術出現，生成式AI讓只為「一個人」打造廣告內容成為可能。

  

  變革五：業態與格局變革

  生成式AI能有效實現廣告行銷產業生產力的提升，主要體現在—

  • 創新廣告形式，帶來全新互動體驗，形成強流量、高互動，提升廣告投放ROI。
  • 提升行銷內容生產效率，推動自動化個人化行銷，實現精準連結與高效觸達。
  • 推動行銷服務商商業模式革新，優化企業工作流程。

  AIGC廣告行銷四大影響力

  量子位元智庫從市場規模、產業核心生產要素、企業工作流程、產業發展階段與週期四個方面，來看大模型與生成式AI對廣告行銷產業未來帶來的影響：

  影響一：技術變數改寫市場規模

  經量子位智庫估計，我國廣告行銷市場整體仍將維持良好成長態勢，預計2025年市場規模將達到13465.9億元，未來三年產業年複合成長率達9%。

  

  中國目前生成式AI在廣告行銷產業中業務營收佔比不到1%，未來每年增速或將達到60%以上，預計2030年將達到1500億左右規模。

  

  影響二：產業核心生產要素發生變化

  基於對產業發展的分析及預測，量⼦位智庫認為在生成式AI技術浪潮下廣告行銷產業的核心生產要素將產生變化，企業能力將取決於以下四個關鍵要素－

  產業理解與人才門檻、底層科技大模型效果、服務場景選擇與建構資料閉環。

  影響三：廣告行銷工作流程重塑

  當前生成式AI對廣告行銷企業工作流程的角色還是賦能，透過改造內容生產流程來全面提升行銷連結效率

  未來生成式AI將從每個環節重塑廣告行銷企業工作流程，全流程可以用AI實現資料回流，消費者的回饋可以投入到資料分析與內容再生產中不斷進行迭代，實現行銷全鏈路智慧化、自動化，行銷內容精準化、個人化，真正實現從量變到質變。

  

  影響四：生成式AI下廣告行銷產業的發展階段與週期

  量子位元智庫對AIGC廣告行銷未來發展進行預測，可分為三個階段－

  引爆期、應用爆發期和普及期。

  並對每個階段在技術端、供給端及需求端的影響均做出了預測。

  

  廣告行銷產業競爭格局

  根據量子位元智庫整理，廣告行銷產業的產業全景圖如下：

  

  #

  產品與服務現況

  廣告行銷產業玩家依公司性質可大致分為網路大廠、巨擘類行銷服務商、新創公司三大類。經量子位智庫研究分析，這三類涉足廣告行銷賽道的公司的大模型技術和其產品與服務結合的現狀如下：

  互聯網大廠都已經或即將研發出自己的通用大模型或行銷垂類大模型，並提供MaaS服務，已有自研大模型的廠商均將其大模型和生成式AI能力應用於廣告營銷領域所有的產品及服務中。

  巨頭類行銷服務商大部分都在積極嘗試將大模型與生成式AI技術融入自己的產品和服務，只是重點有所不同。

  新創公司絕大部分都不會自研大模型，皆是微調或內嵌其他大模型作為底座結合產業Know-how做新的產品或服務。

  競爭格局分析

  廣告行銷產業傳統依靠策劃推廣、管道資源等形成的競爭優勢將被重塑，廣告主越發關注內容品質和投放效率。

  基於上述原因，量子位元智庫將從大模型技術能力、行銷資料與人才累積兩個面向來分析目前的業內玩家分佈及現狀。

  第一象限：有科技有資源累積的明星公司

  此象限有兩種情況：

  第一類是網路大廠，本身作為有專門AI研發團隊的投放平台，能快速入局大模型並融入自身產品與服務；

  第二類是巨頭類營銷服務商，均在積極嘗試自研垂類大模型，將生成式AI技術融入自己的產品與服務。

  第二象限：強技術能力的創新生力軍

  

  ##第一類是具有強AI和大模型能力的巨頭公司，以行銷新場景作為切入點入局，如商湯科技；

  第二類是創立初始就以AI為核心能力的新興創業公司，這類公司備受資本市場青睞。以歸一智能為例，公司成立不到兩個月即獲數千萬元融資。

  ###第四象限：深耕行銷產業的傳統企業#########此象限主要有多年行銷產業經驗，有大量行銷內容資料沉澱與行銷人才，多為做線下投放或品牌規劃與公關的傳統廣告行銷企業，這類企業缺乏AI基因與團隊，想要不落後需積極擁抱變化。 ###############由於###品牌方需求各異、重視資料安全、頭部行銷公司原有能力不足以立即做新場景###等，創業公司有了新進入機會。 ###

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