マーケティング効果が大幅アップ、AIGC動画制作はこう活用すべき-AI-php.cn

1 年以上の開発を経て、AIGC はテキスト対話と画像生成からビデオ生成へと徐々に移行してきました。

4 か月前を振り返ると、Sora の誕生によりビデオ生成トラックの再編が起こり、ビデオ作成分野における AIGC の適用範囲と深さが大幅に促進されました。

誰もが大型モデルについて語る時代において、私たちはビデオ生成がもたらす視覚的な衝撃に驚かされる一方で、実装の難しさという問題に直面しています。確かに大規模モデルは技術研究開発から応用実践までまだ慣らし運転の段階にあり、実際のビジネスシナリオに基づいたチューニングが必要ですが、理想と現実の距離は徐々に縮まりつつあります。

人工知能テクノロジーの重要な実装シナリオとして、マーケティングは多くの企業や実務者が突破したい方向性となっています。適切な方法をマスターすれば、マーケティング動画の作成プロセスはより少ない労力でより効果的になります。 AIGC を使用してビデオ作成の効率を向上するにはどうすればよいですか?

Volcano Engine と NVIDIA が当サイトで共同立ち上げたビデオコラム「AIGC Experience Party」の第 2 回では、ゲスト 2 名がこの問題について深く議論します。

2号のネタバレをする前に、1号の見どころをおさらいしておきましょう。

6 月 19 日の素晴らしいライブ放送で、CMO Club 創設者の Ban Lichan 氏と Volcano Engine の AI ソリューション責任者 Luo Yihang 氏が AIGC の導入シナリオについて話し合いました。マーケティングの成長」。

インタビューの冒頭で、Ban Lichan 氏は次の質問をしました: マーケティング分野における AIGC の応用は何ですか? AIGC を適用して効率を高めるにはどうすればよいでしょうか?

この問題に関して、Luo Yihang 氏は、AI アプリケーションはコード開発、ソーシャルエンターテイメントなどの多くの分野、特に最も多く言及されているマーケティング分野に広く浸透していると述べました。しかし、マーケティングの分野では、興味深く楽しい段階に留まるのではなく、AIGCの実用性、効率性、有効性にもっと注目する必要があります。現在、AIGC はマーケティングのあらゆる側面に浸透しているようです。

「マーケティングの観点から見ると、現在の大型モデル、生成 AI と従来の AI の違いは何ですか?」 Ban Lichan 氏はこの質問をしました。 Luo Yihang 氏は次の 3 つのレベルから回答しました。

まず第一に、AIGC がサポートするマーケティングにより、コンテンツ作成の効果が大幅に向上しました。たとえば、従来の AI がコピーライティングを作成する場合、その背後にあるテクノロジーは主にテンプレートやルールなどを使用し、生成されるコピーライティングは比較的厳格で固定的です。 AIGC のサポートにより、コピーライティングがよりクリエイティブになります
2 つ目のポイントは、より多くのシーンをカバーできることです。さまざまなシナリオに合わせて、従来の AI は継続的にカスタマイズする必要があります。それに比べて、大規模モデルの時代のカスタマイズの効率とサイクルは大幅に向上しており、モデルの最適化は即時の言葉で実行できます
3 番目のポイントは、AIGC がより創造的で革新的であるということです。

Luo Yihang 氏は、大規模モデルの全体的なレベルは比較的強力ですが、一部の分野では技術者がデバッグを通じて最適化して最終的な効果を達成することはできないと述べました。

「マーケターが AIGC ツールをどのように選択し、AIGC ツールの結果をどのように測定するか」という問題について、Luo Yihang 氏は 3 つの指標から評価する必要があると考えています。 )

インタラクションの改善 (顧客獲得段階に対応)
コンバージョン効率の向上 (顧客獲得段階に対応)

火山エンジン AIGC 体験マーケティングパノラマ

まず、ベースには、Volcano Engine ビーンバッグラージモデルと Volcano Ark モデルサービスプラットフォームがあります
アプリケーション層では、Volcano Engine が段階的かつ指標ごとにサービスを提供します。

Volcano Engine は、モデル層とアプリケーション層の全体的なプロモーションと反復を通じて、マーケティングのあらゆる側面を満たすことを望んでいます。

最後に、Ban Lichan 氏は、「企業のマーケティング部門にとって AI はどのような役割を果たせるでしょうか?」と尋ねました。

Luo Yihang 氏は、まず AI をパートナーとして扱うべきだと考えており、AI は将来的に変わる可能性があります。現状の AI の能力では、従業員の代わりにはなりません。私たちがしなければならないのは、AI をうまく活用することです。将来的には、テクノロジーの反復により、AI はデジタル従業員の方向に発展するでしょう。

初号のレビュー閲覧アドレス: https://vtizr.xetlk.com/s/7CjTy (または以下の QR コードを特定)。

マーケティング効果が大幅アップ、AIGC動画制作はこう活用すべき

創刊号の内容を見直しても興奮は止まらず、「顧客との素早い出会い、改善のためのAIGC活用法」をテーマとした「AIGC体験会」の第2号が6月26日に正式にスタートしました。マーケティングビデオ作成の効率は？」

2 番目のエピソードの 2 人の大物ゲストは、Volcano Engine のインテリジェントクリエーションクラウド運用責任者である Wu Jiashuo と、NVIDIA のソリューションアーキテクトである Liu Yiming です。

エキサイティングなコンテンツをプレビュー

長期的な運営をどのように達成するかは、すべての加盟店の運営の中核です。 Volcano Engine Intelligent Creation Cloud は、AIGC およびその他のテクノロジーを使用して、企業のコンテンツマーケティングの品質と効率を向上させてきました。

インテリジェントクリエーションクラウドは、企業にビデオクラウドクリエーション管理のバックエンドを提供し、それによって効率的な部門間のコラボレーションを実現します。大規模モデルにアクセスすることにより、Intelligent Creation Cloud は製品内で AIGC 作成アシスタントを提供します。 AI テクノロジーを通じて、Intelligent Creation Cloud は新しい編集モードも提供します。

コンテンツをより適切に配信するために、Intelligent Creation Cloud は、マルチプラットフォーム、マルチアカウントの宣伝および配信マトリックスを構築することでリーチ効率も向上させます。

実際、AIGC ビデオ作成は AI モデルの効率的な使用に基づいています。トレーニングが必要なクリエイター向けに、NVIDIA は AI モデルのトレーニングを大幅に改善する NeMo フレームワークを提供します。また、特別なカスタマイズの必要がないクリエイター向けに、NVIDIA は詳細な開発能力を持たないクリエイター向けに TensorRT 推論最適化フレームワークを提供します。またはモデルの最適化の経験作成者である NVIDIA は、推論の最適化とモデルの展開を完了するための NIM も提供しています。

最も人気のある質問には次のようなものがあります: AIGC を上手に活用して、作成速度とマーケティング速度を一致させるにはどうすればよいですか?作成から配布まで、マトリックスを介してローカルトラフィックを爆発させるにはどうすればよいでしょうか? AIGC ビデオ作成の背後にあるコア機能は何ですか?

上記の疑問はすべて「AIGC体験会」第2回で明らかになります。

ライブブロードキャスト登録

6月26日の午後7時に、ライブブロードキャストルームに来て視聴してください。AIGCを使用してマーケティングビデオを作成している場合は、QRコードをスキャンして登録してください。