“AIGC会让我们找到内容‘页岩油’。”

7月14日，新榜CTO阳钊在「AIGC赋能·重塑内容生态」2023新榜AIGC生态大会上围绕《从注意力到实践：新榜如何在内容行业中应用AIGC》这一话题进行了主题分享。

作为数据驱动的互联网内容科技公司，新榜在自身产品中已应用了一些生成式人工智能技术。今年5月，新榜正式推出一站式AI网站（ai.newrank.cn），集AI制图、AI导航、AI热门文章功能于一身。近期，新榜旗下多平台数字化内容资产管理中台「矩阵通」推出基于AIGC开发的场景工具「弹幕分析」，目前正在内测中。

以下内容整理自阳钊的现场演讲，内容经嘉宾本人确认。

我将和大家分享新榜在内容行业中应用AIGC的几个例子，以及我们在实践过程中的思考。今天是第一次跟大家见面，我想通过这样的方式来跟行业进行交流。

首先来看我们实践的时间线，只有过去短短七八个月。其实AIGC这个概念出现很久了，但现在我们提起的时候有个前缀是生成式大模型出现后的AIGC。

2022年12月，当时ChatGPT在朋友圈火了之后，我们同事完成了一次内部分享。作为研发团队，我们很多同事开始分享如何使用ChatGPT，包括相应的代码开发。但这时候还是以兴趣为主导的，没有进入到产业级层面的应用。

直到2023年3月新榜大会的主旨也改成了AIGC，我们发现这件事已经到了不得不下场、动手开干的阶段了。所以在4月上旬，我们布局了5个研发团队在不同方向上多线共进，包括接入ChatGPT的API、代码的开发工具、客服问答的应用等。

如今，我们已经有了两个比较成型的思考主线。

第一个是面对创作者服务的主线，这也是我们最广泛的一个服务群体，这当中我们专注于两件事，“行业注意力”和“简化上手”。

第二个是商业化服务，新榜同时有大量的ToB客户，我们在ToB服务中挖掘内容的“页岩油”。

下面我将详细说明这两条主线。

创意大于一切，

无需代码就能开发一个AI工具

在创作者服务方面，新榜正在做“头号AI玩家”公众号、做新榜AI玩家网站、办AIGC大会，为什么要做这些呢？

相信大家都有一个非常直观的感受，就是AIGC相关的新闻铺天盖地，上一秒可能我们还在为token数有限而发愁，下一秒token数就支持十万量级了，AIGC的产品正在大步向前，在这样高速发展的领域中，我们有必要快速保持注意力，知道这个行业正在发生什么，能够快速跟上。这就是我们做公众号、网站等内容的核心思路。

新榜通过观察、对话，发现有趣有料的行业信息，帮助内容行业保持对AIGC的注意力，同时我们也从中寻找灵感，在新榜网站上做了一个配套的AI玩家版块，提供AI热门文章、AI导航、AI关键词等功能，以尽量简单的方式让大家看到AIGC可以做什么。

我们做的第二件事就是降低上手难度。4月份我们研发团队做了一个调研，结果显示70%的产研同学没有实际使用过ChatGPT，甚至这个数字在运营侧是95%。所以我们定下了一个方向是降低使用门槛。

当时我们问研发同学为什么有GPT的API却不用，回答说要挂外网服务器，国内的几家大模型可能还没推出API，为了解决这个困扰，我们做了一个混合的AI中台，将AI参数尽可能归一化，无论以后使用哪家大模型，研发侧都可以基于现有的框架跑起来。

同时，我们在混合AI的基础上做了一个低代码的prompt平台，可以快速生成工具，让简单的创意被看到。我觉得这是AI时代带来的巨大改变，之前AI其实还是有门槛的，无论是做工程师还是写代码，现在可以说创意大于一切了。在开发过程中，我们可以用非常简单的方式驱动海量工具，这些工具的差异主要在创意本身。

比如快速制作一个文案改写器，这是我们根据几个生成式模型API做的定制化的页面，完全不需要开发代码，只需要自定义一些参数、选择分类、设置好提示词，就可以得到一个文案改写助手，AI将自动对输入的文本总结要点并生成新的文本。

新榜在内部上线了面向非研发的创意工程师的开发中台，30秒即可生成一个可以使用的AI工具，很快我们将在新榜网站上对外开放这个功能，欢迎各位关注。

AIGC加持内容挖掘，

成本从80万降到6000元

接下来这个是我们特别关注的话题，也想抛砖引玉聊一聊。当AIGC刚出现时，大部分声音都在说是不是可以把美工砍一半，是不是可以不用招那么多小编了，这跟纺织机刚出现时工人会不会失业的话题一样。

我想提供另外一个观点，当一个新技术出现时，一些原本不会被发现或者难以发现的价值可能被挖掘出来。我用了一个概念叫“页岩油”，相信很多人都知道，美国利用页岩油这种很难被挖掘的资源，通过技术革新快速从一个油品的进口国变成出口国。我们也期待，AIGC的出现后，新的技术突破会为内容行业带来新的机会。

下面我的分享会聚焦在这个模块里，我们内部聊到AIGC的时候，其实有两个经常讲的词，一个叫“从小到大”，另外一个词叫“从大到小”。

“从小到大”非常直观化，比如用文本生成一张图，生成一个视频，我们从一段很小的指令，生成一个足够丰富的、具象的东西。

但各位有没有想过“从大到小”，比如抖音存在大量的音视频的识别，这里面有bgm，有各种各样的交叉对话，以前识别起来很难，而且花不了那么多时间去理解它，那么AIGC能够产生这样的效应。

同样的，我们的弹幕当中包含了很多商业价值，但是它整个的产量非常大，这里面的富矿能不能被挖掘？还有文章、视频底下海量的评论，这么多楼中楼到底在讲什么事情？

新榜做了以下的一些实践，这是我们一个实际的case，关于某头部车企矩阵号里的“富矿”的挖掘，根据他们6月份的数据，这个车企总共有近700个抖音号，当然他们的视频号、快手号也在新榜的托管当中。整个6月他们所有矩阵号共创建了1万多个作品，同时开播了近6400场，这里面一共产生了10万多条评论和100多万条弹幕。对于企业而言，这个弹幕量其实已经比较可观了。

我们从中也发现了一些非常有用的信息，一共挖掘出6154个意向客户，这在以前可能车企要花非常多的精力去收集表单或者打电话。

同时，评论和弹幕里也包含了很多对于汽车本身的产品需求，我们一共收集到了1538个产品需求，6000多个用户咨询。我们也识别出了800多条负面舆情，在车企竞争火热的环境下，每一个负面评论都有可能导致巨额的公关费用，如果用之前的算法在海量数据中识别出800多条负面舆情，其实是不经济的，但是我们使用AIGC相关能力，它可以一次性批量生成。

我们测算了这个费用，在传统的人工成本里，把这一笔费用抽出来，大概需要80万人工费来把每一个内容拆成意向、产品、咨询、负面等，使用AIGC相关能力之后，差不多只需要6000块钱就可以完成。随着技术的发展，这个成本一定还会下降，可能半年之内成本还会降到现在1/10。所以这是一个已经可以被挖掘的富矿。

我们已经把这个功能上架到新榜“矩阵通”产品，它是帮助企业来管理矩阵账号的，我们目前服务汽车、教育、房产、家居、金融、零售等相关领域，可以实现用户人群的洞察、购买意向的识别、消费品牌的偏好，产品需求的提取和互动舆情的分析等功能，都能达到比较好的效果。

第二个案例，新榜还是一个内容营销公司，我们也把AIGC应用到了品牌投放当中。在某3C数码的种草拆解中，新榜数据统计显示，每一个商单大概会产生500多条评论，一次KOL投放一般会涉及大概12个作品，能产生6000条评论。

在传统的分析里，新榜已经可以去比较它的横向数据，从相同段位来评判它的优质程度，同时也可以评判它是否投流加热了。那么在GPT的加持下，我们不光能更有效地识别来自水军或异常用户的评论，更重要的是，我们能去拆解它的营销洞察，通过多维的方式拆解出洞察词、场景词、卖点词，根据跨周期作品来呈现一个时间脉络或故事脉络。

对于AIGC在品牌投放端的应用，我们发现不仅仅能去完成数据表现上的拆解了，还能做到对营销角色、营销场景、卖点等系统级别的洞悉。一般做投放的时候有一个概念叫brief，就是说我准备怎么投，现在可以交叉还原来看到底brief做得怎么样，以及还能看到竞品的brief是怎么做的，我们拿新榜的实际数据测过，目前还原度可以达到85%。

再来看一个case，是一个实体的设计洞察，比如基于小红书笔记的内容，我们去还原在厨房小家电的设计场景。左边是网上关于厨房场景的各种内容，我们会基于一定的数据表现把它抽取出来。

之后要进行简单的建模，以往这些建模的成本非常高，因为首先我要了解这个行业，要知道行业里的专业术语，同时会有专家来做需求洞察，还有大量的打标人员。现在这件事情变得异常简单了，我们可以通过指令让GPT快速对此进行分析，比如识别出来的痛点是不是不方便，空间不足、不健康、不美观等等。

我们可以在需求分析的基础上进行交叉统计，在12万篇小红书笔记里，大约会产生35类需求主题，由此导出20个设计方向，我们把这些结果给到相关的实体设计工程师，继续完成下一步检测和实施。这些以往都会通过传统的调研走访、问卷收集来完成，现在我们通过AIGC来挖掘这个富矿，让它变得唾手可得。

还有一些类似的“页岩油”场景，比如一次热门事件往往有上千篇内容稿，一场热闹的直播赛事有上万条弹幕，投放方想知道自己的赞助是不是有效的，一次发布会的弹幕中观众有哪些不同看法，这些数据都可以很好地被归类分析。

这一切都蕴藏着大量的容易被忽略的商机，无论是不同时段的情绪把握、以前无法被聚焦的反馈，还是昂贵的分析成本，严重滞后的交付时间，更重要的是未来这一分析过程还会迭代加速。比如刚刚说的车企的例子，原本可能要两周之后才能拿到报告，现在基本上只需两三天就能拿到数据，之后再加上人工解读，整个报告的交付时间可以缩短在3~7天之内。

所以我们认为AIGC的出现使得这一切有了被分析的可能，我们把它定义成内容的“页岩油”，面对一个新技术的时候，我们要去思考它的新可能，这可能带来完全不一样的新视野，这也是新榜在此给到各位的一个抛砖引玉。

AI平权下的无限可能

最后谈谈我的展望。

我们去看整个GPT的技术发展，其实AI经历了几次大寒冬，也经历了几次大热潮，这次热潮来的时候所有人都会问是不是马上下一个寒冬就会过来了。

但是这次的AI大潮有一个本质的区别，它足够开源，大模型出现之后，它的整个方法论是完全被开源的，而且相对好理解。

另外一点，它非常的通用，我们无需再去对金融行业或者其他行业进行过于细致的定制。以前我们要定制某一个行业的比如说算法，我们要引入大量的打标的工程师，对于一些小企业来说是无法承受的，或是对于一些快速试验的产品或者场景来说是非常昂贵的，而且时间很长。

同时它也非常易用，刚刚也讲到了用API就可以很快地去应用它，以每几分钟一个的速度去生成我们的工具。

我认为它是AI领域里近乎彻底的一次技术平权，更多人得以加入到这个领域里，不管你是没有研发背景的同学，还是想找应用场景来做的创业者，这个领域已经对所有人全面打开。所以我认为这个机会值得我们一起去观察、连接和实践，当然新榜也会助力这一切。

最后有一个简单的开放计划，刚刚讲的从小到大的工具集，欢迎各位登录新榜的网站和小程序去查看，我们也会进一步的开放开发者身份，让各位可以快速制作自己的小工具。而从大到小的内容挖掘这块，可以找我们的营销或者客户成功团队去咨询。

以及我们的内容很多，欢迎各位关注“头号AI玩家”公众号，这个行业发展实在是太快了，我们需要对这个领域里面保持足够高的兴奋度和关注度，保证不掉队，包括今天各位来到现场，本身也是在保持注意力。以上就是我的分享。感谢各位。

ps. 大会完整直播回放，请关注视频号“头号AI玩家”；大会更多内容及PPT等资料包，请关注公众号“头号AI玩家”的后续推送；大会图片直播请打开链接：https://live.photoplus.cn/live/pc/43575996/#/live；进大会现场群，请扫码添加编辑部小药丸企业微信并备注姓名+公司+进AI群：

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