2023年9月9—10日，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理聯(lián)合騰訊大講堂舉辦的【2023產(chǎn)品經(jīng)理大會（北京站）】完美落幕。字節(jié)跳動前業(yè)務(wù)增長負(fù)責(zé)人朱凱老師為我們帶來《AI 2.0時代，內(nèi)容型產(chǎn)品的增長和變現(xiàn)之道》為題的分享，本文為演講內(nèi)容實錄。目前大會回放已上架，戳此購買，即可收看回放：https://996.pm/7gX2B

一、當(dāng)前的機(jī)遇和挑戰(zhàn)

當(dāng)前，我們面臨著這樣的挑戰(zhàn)和機(jī)遇：

挑戰(zhàn)：

1. 宏觀環(huán)境：降本增效背景下，關(guān)鍵是穩(wěn)住核心業(yè)務(wù)。
2. 流量見頂：DAU、時長兩項關(guān)鍵指標(biāo)已見頂。
3. 技術(shù)周期：新技術(shù)革命還在孕育階段。

機(jī)遇：

現(xiàn)在，各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都開始下場做內(nèi)容，比如淘寶、美團(tuán)、支付寶都在做短視頻內(nèi)容。為什么這么多產(chǎn)品都在做內(nèi)容？從本質(zhì)上來看，內(nèi)容是一個能拉住客戶、留住客戶、并且快速實現(xiàn)變現(xiàn)的抓手，內(nèi)容的巨大用戶價值和商業(yè)價值已經(jīng)成為行業(yè)的充分共識。

近幾年關(guān)于內(nèi)容行業(yè)，我自己也有一些發(fā)現(xiàn)和判斷：

• 細(xì)分化：以網(wǎng)文、數(shù)字閱讀行業(yè)為例，大多數(shù)平臺的內(nèi)容都更為細(xì)分；
• 互動化：越來越多產(chǎn)品在強(qiáng)調(diào)互動，互動類產(chǎn)品層出不窮；
• 多體裁：多體裁改變逐漸成為行業(yè)趨勢。

在內(nèi)容供給上，內(nèi)容生產(chǎn)模式也發(fā)生了重大變革，AI將重構(gòu)內(nèi)容生產(chǎn)全鏈路，人和機(jī)器的協(xié)作模式也將重構(gòu)。比如創(chuàng)作主體維度，已經(jīng)逐漸從專業(yè)機(jī)構(gòu)向普通用戶過渡，隨著科技的發(fā)展，或許在不久的未來，內(nèi)容的終極形態(tài)將由AI生產(chǎn)。

那么從事內(nèi)容創(chuàng)作的我們，未來該何去何從，又該如何與機(jī)器協(xié)調(diào)合作？目前大家都在摸著石頭過河，大家可以關(guān)注內(nèi)容供給側(cè)的變化，這對我們的工作有著很大影響。

二、內(nèi)容型產(chǎn)品增長的思考框架

AI的巨大價值已成為共識，到業(yè)務(wù)層面，具體應(yīng)該怎么思考和落地？

1. 業(yè)務(wù)維度

內(nèi)容產(chǎn)品怎么做增長？以數(shù)字閱讀類產(chǎn)品為例，可以圍繞內(nèi)容生產(chǎn)、內(nèi)容分發(fā)、內(nèi)容消費、內(nèi)容變現(xiàn)四個核心鏈路，重新系統(tǒng)思考每個模塊和環(huán)節(jié)，從而進(jìn)行賦能和增效。

而以資訊類產(chǎn)品為例所搭建出來的賦能框架，在分發(fā)、互動等環(huán)節(jié)上，資訊類產(chǎn)品與垂類產(chǎn)品存在著一定區(qū)別。

2. 組織維度

AI的到來對組織產(chǎn)生了巨大的挑戰(zhàn)，我們的生產(chǎn)關(guān)系，也將產(chǎn)生一定變革。

現(xiàn)在，許多行業(yè)都在進(jìn)行行業(yè)會議，在了解怎么做策略、方法、工具和模型。那么，AI的到來會不會引起組織架構(gòu)的變化？這里引用吳恩達(dá)《人工智能轉(zhuǎn)型手冊》一書中的觀點，他提出了組織適應(yīng)AI時代的關(guān)鍵動作：

1. 執(zhí)行試點項目從而獲得動力；
2. 建立公司內(nèi)部的AI團(tuán)隊；
3. 對員工進(jìn)行AI技能培訓(xùn)；
4. 制定人工智能戰(zhàn)略；
5. 在公司內(nèi)外建立良好溝通渠道。

毋庸置疑，AI 時代的組織架構(gòu)一定會發(fā)生巨大變化。那么，我們在AI時代下如何重新審視組織迭代？可以從三個維度出發(fā)：

1. 組織架構(gòu)；
2. 業(yè)務(wù)流程；
3. 組織文化。

三、AI賦能內(nèi)容全鏈路的具體實踐

怎么利用AI能力賦能業(yè)務(wù)增長，從而獲得更多收入、獲取更多用戶？

先理解當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展周期：

1. 目前“生成式AI”正處于炒作周期頂峰；
2. 超過 55% 的 AI 技術(shù)在未來五年內(nèi)可進(jìn)入生產(chǎn)高地，93% 在未來 10 年內(nèi)可進(jìn)入；
3. AGI 和 神經(jīng)符號 AI預(yù)期需要超過 10 年。

上圖中標(biāo)紅的地方即生成式AI，人工智能目前處在頂點的位置，意味著大家對于它的期望值很高。但當(dāng)其落地低于預(yù)期時，則可能會產(chǎn)生泡沫。不過一旦有更多的用戶得以滿足需求，其發(fā)展又能逐漸回到高處。在經(jīng)過近一年的炒作熱潮后，生成式AI將進(jìn)入落地應(yīng)用階段。

在理解了當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展周期后，來看看這六個AI賦能內(nèi)容全鏈路思考框架中需關(guān)注的問題：

1. 對業(yè)務(wù)的增量價值是什么？
2. 輸出質(zhì)量是否穩(wěn)定和可控？
3. 是否可形成數(shù)據(jù)飛輪？
4. 成本和效率？如何計算ROI？
5. 是否可清晰評估量化效果？
6. 合規(guī)和隱私問題是否已解決？

在這些問題都得以解決后，我們便可以進(jìn)行下一步的落地。

1. AI賦能內(nèi)容全鏈路具體實踐——廣告素材生成

AIGC已經(jīng)逐步應(yīng)用于廣告素材的創(chuàng)意策劃、加工、生產(chǎn)、分發(fā)等環(huán)節(jié)，效果顯著，為什么它的應(yīng)用會這么廣？可以看下面的幾個特點：

1. 需求穩(wěn)定；
2. 數(shù)據(jù)豐富；
3. 機(jī)器化程度不高；
4. 提效空間大。

以頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的廣告素材生產(chǎn)現(xiàn)狀為例，他們有兩類素材，一類為真人實拍素材，素材質(zhì)量相對較好，但生產(chǎn)周期較長；一類為利用AI能力、通過機(jī)器大規(guī)模生產(chǎn)出的素材。當(dāng)前后者的規(guī)模占比可能相對較低，但在未來一到兩年后，或許95%以上的素材都會變成機(jī)器生產(chǎn)。所以我們可以看看是否有和廣告素材相關(guān)的業(yè)務(wù)，從業(yè)務(wù)切入，進(jìn)而獲得利益。

最終，結(jié)合AB實驗以及相應(yīng)數(shù)據(jù)，我們看到某內(nèi)容APP的機(jī)器生產(chǎn)廣告素材較人工生產(chǎn)素材而言，已取得多項關(guān)鍵數(shù)據(jù)優(yōu)勢，并且后續(xù)迭代空間巨大。

2. AI賦能內(nèi)容全鏈路具體實踐——文本生成

文本生成的應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛，如下圖所示。甚至在未來，文本生成的應(yīng)用速度還會逐漸加快。

實踐案例1：

某閱讀類APP，通過AIGC生成推送內(nèi)容標(biāo)題，大幅提升了書籍標(biāo)題內(nèi)容生產(chǎn)效率。運營類工作可以思考后續(xù)是否可以在內(nèi)容生成工作中，利用相應(yīng)的工具以提升效率。

實踐案例2：

在當(dāng)下，有各類小說智能寫作助手能夠全面幫助作者提效，小說智能寫作有著豐富的能力場景：

3. AI賦能內(nèi)容全鏈路具體實踐——圖像生成

實踐案例：

在某閱讀類APP中，作者可以通過AIGC生產(chǎn)設(shè)計書籍封面和插圖，可大幅降低封面生產(chǎn)成本，同時可規(guī)避版權(quán)風(fēng)險。

4. AI賦能內(nèi)容全鏈路具體實踐——智能對話

實踐案例：

某閱讀類APP，通過AI對話機(jī)器人，和用戶建立了深度互動社交關(guān)系，提升了多項產(chǎn)品關(guān)鍵指標(biāo)。這不僅存在于二次元場景中，在泛娛樂場景中也同樣成立，用戶可以和角色形成長線的陪伴與互動。

5. AI賦能內(nèi)容全鏈路具體實踐——可控性問題

從內(nèi)容生成視角看，未來的核心挑戰(zhàn)之一是如何逐步解決可控性問題。我們也可以從中尋找創(chuàng)業(yè)機(jī)會。

下圖為AI應(yīng)用路線圖，可以做一定的參考。

四、對未來的一些思考和判斷

判斷一：思考清楚自己產(chǎn)品/業(yè)務(wù)的獨特價值很關(guān)鍵，需要找到最合適的生態(tài)位；市場空間大，但是找準(zhǔn)位置更關(guān)鍵。

判斷二：當(dāng)前階段下，大家都沒有壁壘，如谷歌研究員所說的，“谷歌和OpenAI都沒有壁壘?！?/p>

Meta推出開源大模型Llama 2后，開源的火種傳遞至了每一個人，這意味著任何一個人都可以在激烈競爭中搭建自己的大模型，這就導(dǎo)致壁壘的消失。那么在這種情況下，什么是最為關(guān)鍵的？可能是人才、執(zhí)行和商業(yè)模式等因素。

判斷三：打造數(shù)據(jù)飛輪成為行業(yè)共識，高價值的數(shù)據(jù)成為關(guān)鍵。

什么樣的數(shù)據(jù)更有價值：

1. 原創(chuàng)性：稀缺性，產(chǎn)生獨家價值；
2. 非公開：行業(yè)數(shù)據(jù)/政府?dāng)?shù)據(jù)/私人數(shù)據(jù)；
3. 高質(zhì)量：準(zhǔn)確性/結(jié)構(gòu)化程度/時效性；
4. 大規(guī)模：行業(yè)存在明顯的規(guī)模效應(yīng)。

判斷四：行業(yè)變化太快，需要更先進(jìn)的學(xué)習(xí)能力。

我們需要時刻掌握一手信息，并關(guān)注相應(yīng)圈子，學(xué)會及時降噪，并打自己的KM系統(tǒng)。

結(jié)尾

“預(yù)測未來的最好方法是創(chuàng)造未來?！睕]有人能準(zhǔn)確預(yù)測未來，所以我們需要通過實際業(yè)務(wù)，來看看未來是否會變成我們想要的樣子。

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