[沙利文]：2025年ai新时代内容营销行业洞察 -尊龙凯时人生就博
ai智能总结行业洞察 2025年中国ai新时代营销 探索ai新时代内容营销之道共筑健康与可持续的内容生态 ai变革行业创新发展 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另行标明处者除外）。未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。头豹研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构 ，也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。 头豹研究院 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另行标明处者除外）。未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。头豹研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构 ，也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。 1 头豹研究院弗若斯特沙利文咨询 aiseo202503 中国：人工智能系列 研究背景 大模型作为核心驱动力的人工智能技术变革，堪称继21世纪互联网革命之后的最大规模信息革命。这场革命不仅深刻改变了内容生产端和信息流转模式，也推动了整个信息生态的重塑。在这一深远变革的背景下，亟需探索主动应对其挑战的路径，并系统研究如何在剧烈变化的环境中识别与捕捉新兴机遇。 研究目标 了解ai新时代营销的发展现状 探析ai生态下的内容机会 挖掘ai新时代营销的时代机遇 探索aiseo的策略方向 本报告的关键问题 ai大模型的发展对信息生态产生了什么时代性的影响？ ai为信息营销带来了怎样的变革？ 品牌方如何在ai带来时代变革之下，抓住先发优势？ 01信息生态迎来范式变革： 大模型以卓越的泛化生成能力深度拓宽信息维度与广度 大模型全面重构信息生产与流转的生态， 加速信息流通与价值实现 02信息获取方式高速拓展： 从传统文本索引到多模态信息交互，用户获取信息的方式不断升级 从软件接入到硬件智能化革新，流量渠道入口不断演进 03ai搜索应运而生： ai搜索顺应用户对于高效、快速、精准的需求，快速抓取用户心智 生产效率的提升也带来信息野蛮无序扩张的风险，网安公司应与ai搜索平台建立完善防护机制 04ai内容生态的健康与可持续： 隐蔽且高权重的有毒有害语料，如同环境中的微塑料，比明显的虚假信息更难识别、更持久存在，并对信息生态系统造成更深远的危害 内容生产遵循真实可信、价值导向、内容合规和溯源完整的四大原则对于ai时代信息生态的长远发展至关重要 wwwleadleocom4000725588 2 内容目录 中国：人工智能系列 ai新时代技术革新 4 ai发展与大模型崛起大模型时代的核心特征新旧ai技术能力差异新ai驱动信息内容生态变革ai搜索兴起 内容生态的智能化演变 10 信息内容的升级路径信息流转的智能化演进用户获取信息的模式变迁ai时代信息生态的发展路径 ai搜索发展现状与趋势洞察 15 ai搜索产业参与者图谱ai搜索热度持续攀升ai搜索主流app网页概览ai搜索用户画像应用场景技术原理ai搜索重塑用户搜索体验ai搜索推动搜索从软件到硬件演进ai搜索商业模式seo市场发展现状搜索业务的形态变迁ai搜索对于seo市场的影响ai搜索对于品牌方的价值 ai内容生态的健康与可持续 32 ai生态的“隐藏语料”警示ai生态可持续的四项关键原则 方法论与法律声明 35 wwwleadleocom 40007255883 中国：人工智能系列 aiseo202503 chapter1 ai新时代技术革新 ai从符号主义、专家系统到统计学习与深度学习，最终迈向大规模预训练与多模态智能，不断提升自主学习和泛化能力。大规模预训练模型的突破，使ai从规则驱动转向自主学习，进入规模化爆发期，加速通用人工智能的发展与落地。 大模型以卓越的泛化能力和任务适应性驱动ai技术跨领域扩展，通过提升生产效率、赋能生成式ai商业创新和优化资源配置，加速智能化产业升级，推动技术从行业应用迈向全面普及。 ai全面重构了内容生产、流转和消费的生态链，通过自动化和智能化提升内容生成的效率与质量，推动内容的多样化与规模化发展。借助精准推荐和高效筛选，ai加速信息流通与价值实现，连接创作者、平台和用户，打造开放、协同、多元的新生态体系。 4 wwwleadleocom4000725588 ai从符号主义、专家系统到统计学习与深度学习，最终迈向大规模预训练与多模态智能，不断提升自主学习和泛化能力。大规模预训练模型的突破，使ai从规则驱动转向自主学习，进入规模化爆发期，加速通用人工智能的发展与落地 中国ai新时代技术革新ai发展与大模型崛起 人工智能技术发展历程，1950至今 大规模预训练发展期 1969 达特茅斯会议 约翰麦卡锡等人正式提“人工智能”概念，标志ai研究的正式诞生。 2008 alexnet神经网络alexkrizhevsky采用深度卷积神经网络 （cnn），错误率从26降至153，推动深度学习成为ai主流。 2018 bert发布 google提bert， 彻底改变自然语言理解模型，使搜索更加智能。 萌芽期 启动期 高速发展期 规模化爆发期 1950 图灵测试 艾伦图灵提机器能思考的概念，奠定人工智能发展的思想基础。 1980 知识专家系统 dec公司推xcon专家系统，优化计算机配置流程，每 年节省2500万美元。 2015 alphago击败李世石 深度强化学习结合蒙特卡洛搜索树，使ai在围棋领域首次战胜世界冠军。 2020 gpt3发布 openai推1750亿参数的gpt3，实现高质量文本生成，为agi发展奠定基础 ai经历了从符号主义规则推理到知识专家系统，再到统计学习与深度学习，最终迈向大规模预训练与多模态智能的发展路径，不断提升自主学习和泛化能力，推动通用人工智能演进 ai的早期发展以符号主义（symbolism）为核心，主要依赖规则推理和知识表达来模拟人类智能。研究者通过逻辑规则构建人工智能系统，例如1956年的达特茅斯会议奠定了ai研究的基础。然而，这种基于规则的推理方法难以应对复杂的现实环境，尤其是数据的不确定性和知识库构建的高昂成本，使得符号主义ai在大规模应用上受限。 20世纪7080年代，知识专家系统成为ai的主流，依赖人工构建的大型知识库和规则推理，应用于医学诊断、化学分析等专业领域。尽管专家系统在特定任务上表现良好，例如mycin和dendral在医疗和化学分析领域展现了强大的推理能力，但其扩展性差，难以适应不断变化的环境。随着知识工程的复杂性增加，人工维护和更新规则的成本过高，导致专家系统逐渐失去竞争力。 进入20世纪90年代，ai从基于规则的逻辑推理转向统计学习与数据驱动，标志着机器学习时代的到来。支持向量机、随机森林等技术在图像识别、语音识别和推荐系统中取得突破，而2012年alexnet的成功更是推动了深度学习的爆发。相比基于规则的ai，数据驱动的ai更具自适应能力，能够从海量数据中学习规律，推动计算机视觉和自然语言处理的飞速发展。 进入2020年代，ai发展进入大规模预训练模型（largescalepretrainedmodels）阶段，以gpt、bert、clip等模型为代表。这些大模型具备泛化性、通用性、跨任务适应能力，支持文本、图像、音频等多模态交互。gpt4等大规模模型的成功，使ai在语言理解、生成内容、自动决策等领域接近人类水平，推动ai向通用人工智能迈进，同时加速企业应用与商业化进程。 大模型以卓越的泛化能力和任务适应性驱动ai技术跨领域扩展，通过提升生产效率、赋能生成式ai商业创新和优化资源配置，加速智能化产业升级，推动技术从行业应用迈向全面普及 中国ai新时代技术革新大模型时代的核心特征 大模型时代的应用特征 任务泛化与跨领域适应能力提升 大模型时代应用特征 传统ai受限于特定任务，而大模型通过大规模预训练和参数共享，实现跨任务、跨领域的泛化能力。gpt4等大模型可 在文本生成、代码编写、数据分析和医学诊断等多个行业高效应用，突破传统ai的局限性。 多模态融合驱动智能交互升级 大模型突破单一模态限制，实现文本、图像、音频等多模态信息的跨模态理解与生成。clip、dalle等模型推动ai从垂直领域拓展至通用智能场景，助力智能交互和内容创作的变革。 大模型的影响与潜在价值 强化推理、深度理解与高质量生成 大模型凭借深层神经网络和自监督学习，在语义理解、逻辑推理和内容生成方面表现卓越。其能够处理复杂文本推理、数学计算、精准问题解答，并生成高质量文本和图像，显著超越传统ai的能力边界。 超大规模数据与算力驱动技术迭代 大模型依赖万亿级参数训练，需强大算力和高质量数据支撑。云计算、分布式计算集群及ai专用芯片 （gputpu）成为关键基础设施，推动ai技术持续突破，并加速智能化产业落地与普及。 23 14 自动化提升生产效率生成式ai驱动商业创新 泛化能力增强ai广泛应用 大模型具备跨任务、跨领域适应能力，突破传统ai的局限，广泛应用于金融、医疗、教育、制造、营销等行业。其通用性推动ai技术在各领域深度融合，加速智能化转型。 大模型可并行处理复杂任务，减少人工干预，相较传统ai优化单一流程，能大幅提升运营效率。企业可用其自动生成内容、优化供应链、提升客服响应，加速智能化升级。 大模型催生智能交互、内容创作、个性化推荐等新商业模式，拓展ai在营销、虚拟助手、智能客服等领域的应用边界，为企业创造更多市场机遇。 统一架构优化资源成本 大模型采用参数共享和跨任务学习，避免多个独立模型的重复开发，减少算力浪费。企业可基于其微调行业应用，降低训练成本，加速ai规模化落地。 大模型的核心价值 传统ai局限于规则驱动和特定任务场景，难以适应复杂需求。新ai通过大规模预训练模型，具备语义理解、主动预测和多模态交互能力，实现从被动响应到主动服务的升级，为各领域提供精准高效的智能化尊龙凯时人生就博的解决方案，推动行业创新发展 中国ai新时代技术革新新旧ai技术能力差异 传统aivs大模型 新旧ai技术迭代与核心能力差异 传统ai：局限于规则驱动与特定任务场景传统ai依赖预设规则和结构化数据， 主要应用于特定领域的任务，例如早 2 新ai以大规模预训练模型为核心，具备更强的语义理解、信息匹配和内容生成能力。不仅能精准响应用户需求，还能通过预测和分析主动识别潜在需求，实现“主动式交互”。 例如，chatgpt等大模型不仅能回答复杂问题，还能提供基于用户上下文的建议；在智能推荐系统中，新ai能够根据用户行为习惯精准推荐个性化内容，如电商平台推荐系统中的动态产品推送。 这种从被动到主动的转变，使新ai更贴近人类智能，为用户提供更高效、更贴心的服务体验。 期的人脸识别系统和基础的语音助手。这类系统的能力受限于规则库的设计，难以应对复杂场景，同时对定制化数据和特定场景的支持具有高度依赖性。 例如，传统语音助手只能基于关键词匹配回答有限的问题，无法理解深层语义或上下文需求。 新ai：从被动响应到主动智能的全面升级 新ai通过主动预测和多模态交互，突破传统ai局限，实现从被动响应到主动交互的升级，全面推动个性化服务、行业转型和智能技术的广泛应用 传统ai主要以规则驱动为核心，侧重结构化数据分析，应用范围受限于特定领域，如视觉识别和基础语音助手，难以应对复杂场景，同时对定制化数据和场景的依赖较高。其能力局限于被动响应用户需求，缺乏灵活性