AIGC智能营销：4A模型驱动的AI营销方法与实践

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前言

第一部分 新技术与新思维

第1章 AIGC智能营销的新技术

1.1 AIGC智能营销技术的兴起

1.1.1 什么是AIGC

1.1.2 AIGC背后技术的发展

1.1.3 深度学习的突破和AIGC 1.0

1.1.4 生成式人工智能与AIGC 2.0

1.2 AIGC智能营销的工具图谱

1.2.1 AIGC智能营销技术概览

1.2.2 主流的基础模型

1.2.3 文本生成工具选型

1.2.4 图像生成工具选型

1.2.5 语音与音乐生成工具选型

1.2.6 视频生成与编辑工具选型

1.3 提示工程方法与技巧

1.3.1 提示工程：结构化指令

1.3.2 SPAR——情境化提问

1.3.3 CLEAR——链式提问

1.3.4 ECIR——挑战创新思维提问

1.3.5 CREATE——发散创意提问

1.3.6 COSC——AI人设和条件约束

1.3.7 结构化指令模板总结

1.4 智能体和代理工作流

1.4.1 智能体

1.4.2 代理工作流

1.5 案例：柠檬水保险的AIGC转型——让卖保险像卖水一样简单

第2章 AIGC智能营销的新思维

2.1 AIGC技术对营销的影响

2.1.1 超能消费者：AIGC对消费者行为的影响

2.1.2 超级个性化品牌：AIGC催生新的营销模式和策略

2.2 全面认识AIGC智能营销

2.2.1 什么是AIGC智能营销

2.2.2 人机协同的智能个性化

2.2.3 AIGC驱动的动态创意

2.2.4 自然语言为主的生成式交互

2.2.5 数字化的情感智能

2.3 AIGC智能营销的4A模型

2.3.1 4A模型概述

2.3.2 用户旅程的超级闭环

2.3.3 分析：智能洞察

2.3.4 构建：动态内容

2.3.5 激活：自动营销

2.3.6 增强：价值共创

2.4 案例：维珍游轮——用AIGC变革游轮行业

第二部分 方法与实践

第3章 分析：AIGC驱动的市场调研和用户洞察

3.1 AIGC驱动的无代码市场调研

3.1.1 市场调研和用户洞察的演进

3.1.2 AIGC辅助无代码市场调研

3.1.3 AIGC无代码市场调研的应用场景

3.2 AIGC辅助市场和产品分析

3.2.1 使用AIGC阅读报告并撰写摘要和总结

3.2.2 使用AIGC快速完成问卷设计和分析

3.2.3 AIGC辅助数据分析：市场分析和产品定位

3.2.4 AIGC辅助数据分析：用户满意度分析

3.3 AIGC辅助用户细分和用户画像

3.3.1 AIGC辅助用户细分

3.3.2 用户画像

3.4 案例：Yabble的AIGC转型之路——让市场调研立等可取

第4章 构建：智能构建动态自适应内容

4.1 使用AIGC构建内容策略

4.1.1 使用AIGC构建营销内容日历

4.1.2 使用AIGC分析历史内容，优化内容策略

4.2 使用AIGC构建创意

4.2.1 指令引导的批量创意生成

4.2.2 使用创意指令模板，优化创意

4.2.3 创意头脑风暴

4.3 AIGC生成文本内容

4.3.1 生成文案初稿

4.3.2 根据不同平台要求，优化文本格式和风格

4.3.3 参考优秀文案，迁移写作风格

4.4 AIGC生成视觉创意

4.4.1 生成图片创意概念和文生图指令

4.4.2 使用Midjourney生成图片

4.4.3 控制图片生成，保持品牌一致性

4.4.4 Midjourney的指令精炼和风格迁移

4.4.5 Midjourney的逼真图像

4.4.6 训练适合Stable Diffusion的自有模型

4.5 案例：雀巢——20天建造11座虚拟城市

第5章 激活：自动化营销和智能对话式营销

5.1 激活动态用户旅程设计

5.1.1 洞察用户行为模式

5.1.2 生成和优化自动化工作流

5.2 激活自动化营销

5.2.1 从营销自动化到自动化营销

5.2.2 自动化营销的基础架构和应用场景

5.2.3 自动化营销的未来：生成式AI如何重塑用户互动

5.3 激活智能对话式营销

5.3.1 从对话式营销到智能对话式营销

5.3.2 智能对话式营销的工作原理和应用场景

5.3.3 智能对话式营销的未来展望

5.4 案例：Octopus Energy——激活客户满意度

第6章 增强：用户协作和共创下的新型品牌与用户关系

6.1 AIGC增强用户对品牌的支持度和忠诚度