Que tal gastar trezentos milhões em publicidade no campo e pintar paredes? Pare de perguntar por que seus peitos também estão jogando IA
Quando Manus saiu da indústria, há algum tempo, o sistema de código de convite desencadeou uma discussão sobre o marketing de produtos de IA. No futuro, também houve uma discussão sobre “todo o dinheiro para a IA doméstica é gasto em investimentos”.
Justamente quando todos estavam discutindo se valia a pena gastar dinheiro em investimentos, Yuanbao se levantou com uma atitude completamente diferente:
Agora é a hora de começar a seguir o caminho do naufrágio…?
Parece um trabalho completo (pode na verdade ser um trabalho completo), mas, para dizer o mínimo, o percurso do naufrágio não é tão escandaloso quanto se imagina.
A Universidade de Stanford divulgou recentemente os resultados de um estudo que analisou milhões de conjuntos de dados de 2022 a 2024. Este é também o período de dois anos desde o lançamento do ChatGPT em que grandes modelos de linguagem entraram rapidamente na vida e penetraram rapidamente entre todos os grupos de pessoas.
Entre eles, escrever reclamações sobre produtos e serviços é um cenário onde a IA pode ser de grande utilidade. Os pesquisadores de Stanford usaram um banco de dados público de dados de reclamações mantido pelo Departamento de Proteção Financeira do Consumidor dos EUA, que coleta reclamações sobre produtos e serviços financeiros.
Os investigadores descobriram que em áreas com níveis de educação mais baixos, mais consumidores utilizam ferramentas LLM para escrever reclamações. Embora a taxa global de adopção seja mais elevada nas zonas urbanas (18,2%, em comparação com 10,9% nas zonas rurais), os utilizadores com níveis de escolaridade mais baixos têm maior probabilidade de utilizar a IA (19,9%, em comparação com 17,4% nas zonas com maior escolaridade).
A rota de afundamento do Yuanbao pode ser o próximo nível, talvez esteja na atmosfera?
Marketing de IA no passado: milagres podem acontecer com muita força
A comercialização de produtos de IA é mais ou menos “local”. Por exemplo, Kimi, que já investiu mais do que qualquer outro, tentou vários tipos de promoções.
Por exemplo, anúncios em vídeo em elevadores, ciclos de violência e promoções de lavagem cerebral.
O internauta Xiaohongshu comentou: A capacidade intelectual salva pela IA acabará sendo reembolsada.
Também existem planos oficiais para resgatar vídeos dinâmicos feitos pelos usuários.
O estilo de promoção de Kimi é inseparável do posicionamento de seu produto. Ele se concentra em pessoas urbanas de colarinho branco e dá grande ênfase à juventude e à vida saudável.
Essa ideia é mais aproveitar a curiosidade instintiva dos usuários sobre “interagir com não-humanos”, personificar o chatbot e empacotar o algoritmo generativo para ter valor prático e valor emocional.
Usar tal produto torna-se uma espécie de “marca de identidade”. A ideia não é nova, mas combinada com investimentos em grande escala, já conquistou um grande número de usuários.
No entanto, quando se trata de promoção, ninguém é mais difundido do que Yuanbao, que é apoiado pela Goose Factory. Em apenas duas semanas, Yuanbao, que já teve uma presença medíocre, foi repentinamente promovido à frente do palco e foi promovido de todas as maneiras possíveis.
Desde assistir anúncios, baixar o aplicativo e receber recompensas.
para a janela pop-up que é aberta.
Em seguida, coloque o link de download na caixa de pesquisa do WeChat, no círculo de amigos ou no fluxo de recomendação de conta oficial. Só que você não imagina que isso não pode ser feito sem ele. Os transeuntes foram tão bombardeados que tiveram que perguntar: O que exatamente é Yuanbao?
Diz-se que esta onda de investimento custou 300 milhões em duas semanas, e inúmeros aplicativos baseados em Tencent foram mobilizados – ir às áreas rurais para pintar paredes é moleza.
Se não houver demanda, crie demanda
Em Yuanbao, tentei fazer algumas perguntas simples sobre cenários agrícolas, como "Como lidar com chuvas fortes ao plantar arroz" e "Quais são os cuidados com as porcas pós-parto?"
Parece bastante abrangente, mas só os agricultores profissionais podem dizer se está correcto ou não. Assim como pedir para fazer tabelas de Excel, revisões de palavras, tarefas que conheço muito bem, posso ver o problema de relance. Mas para áreas sobre as quais não conhecemos o suficiente, só podemos ser céticos.
Isso não está totalmente relacionado às capacidades do modelo. Depois que Yuanbao é conectado ao DeepSeek, ele melhora a qualidade da geração e fornece um processo de cadeia de pensamento claro, e os links de referência também são mais claros.
Mas a agricultura é uma questão que depende muito da experiência . Muitas das experiências relacionadas com o clima, as estações e as pragas não estão escritas online, mas estão registadas nas mentes dos agricultores.
Em 2016, existiam 561 aplicações relacionadas com o setor agroalimentar no sistema operativo Android e 589 no sistema operativo iOS. Naquela altura, muitas grandes empresas esperavam ajudar a produção agrícola. A Bayer lançou uma aplicação na Alemanha que poderia identificar mais de 200 pragas e doenças em diferentes culturas e fornecer medidas de controlo eficazes. A BASF lançou a identificação de ervas daninhas no Reino Unido, tendo como principal característica a identificação de 140 tipos de ervas daninhas.
Pode-se constatar que tecnologias como reconhecimento de imagem e aprendizagem profunda entraram na produção agrícola muito antes do que o público imaginava. No entanto, este é realmente um campo que depende da experiência. Será que os agricultores realmente terão a necessidade de “perguntar sobre IA” ao plantar arroz? É difícil imaginar.
No entanto, não é o foco se estes meios técnicos podem realmente beneficiar o mercado em declínio.
A pesquisa de Stanford descobriu que áreas com baixa escolaridade usam IA com mais frequência. Isso parece "contra-intuitivo" à primeira vista, mas não é difícil de entender : quando não há diferença óbvia em outros dados, significa que tal grupo de usuários é mais propenso a confiar na IA.
No estudo, foram comparados dados de diversas dimensões. No início de 2023, a diferença entre áreas urbanas e áreas rurais não era grande, mas posteriormente o nível de equilíbrio nas áreas urbanas era de 18,2%, e em locais com baixa urbanização era de apenas 10,9%.
Isto é, nas zonas urbanas, mais pessoas utilizam ferramentas de IA, enquanto nas zonas rurais relativamente menos pessoas as utilizam – mas utilizam-nas com mais frequência.
Comparando a taxa de conclusão do bacharelado na região com a média do estado, a frequência de utilização em áreas com níveis de escolaridade mais baixos manteve-se estável em cerca de 19,9% no terceiro trimestre de 2024.
Parece ser tão fácil de usar que, depois de usado, você não consegue largá-lo – esse pode ser o verdadeiro propósito da escovação de parede, a chamada ocupação da mente do usuário.
Yuanbao também pode saber disso muito bem: o estágio atual de promoção de produtos de IA só pode “criar demanda” do nada por meio do marketing simbólico. A rota das “áreas rurais ao redor das cidades” não é necessariamente eficaz para a estratégia de marketing de aplicações de IA. Apenas precisa ser usada desta forma para ganhar publicidade.
A complexidade técnica torna a simbolização um meio necessário até certo ponto. Ao promover smartphones no início, os “dispositivos móveis” foram simplesmente transformados em “telefones celulares que podem assistir filmes”. Afinal, se você quiser explicar o primeiro, terá que perder muito tempo, e isso pode ser ingrato.
Os usuários não têm imaginação para exigir serviços que ainda não experimentaram. Especialmente no caso da IA generativa, em comparação com software e aplicações baseadas em ferramentas, as melhorias de eficiência podem ser facilmente quantificadas. Nesta fase, o grau de “inteligência” da IA carece de padrões de medição universais, muito menos de imaginação de procura concreta.
O método de marketing simbólico constrói e preenche ativamente as lacunas da demanda, permitindo assim que os usuários estabeleçam um relacionamento com o produto. Esta é a "operação básica" para a promoção atual de aplicações de IA, e cada passo é causa e efeito.
Mas há um fator que não pode ser influenciado aqui: a tecnologia em si. No primeiro semestre do ano passado, quem poderia prever que o DeepSeek iria estourar no final do ano e matar diretamente a concorrência.
Se um produto pode realmente estabelecer um relacionamento com os usuários e romper com o tempo e os hábitos de uso só pode ser determinado pela evolução da própria tecnologia.
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