Que diriez-vous de dépenser trois cents millions en publicité dans les campagnes et en peinture des murs ? Arrêtez de demander pourquoi vos seins jouent aussi à l’IA

Lorsque Manus a quitté l'industrie il y a quelque temps, le système de codes d'invitation a déclenché une discussion sur le marketing des produits d'IA. À l'avenir, il y a également eu une discussion sur le fait que « tout l'argent destiné à l'IA nationale est dépensé en investissement ».

Juste au moment où tout le monde se demandait si cela valait la peine de dépenser de l'argent en investissement, Yuanbao s'est levé avec une attitude complètement différente :

Il est maintenant temps de commencer à emprunter la voie du naufrage… ?

Cela ressemble à un travail complet (c'est peut-être en fait un travail complet), mais pour le moins, la route du naufrage n'est pas aussi scandaleuse qu'on l'imagine.

L’Université de Stanford a récemment publié les résultats d’une étude analysant des millions d’ensembles de données de 2022 à 2024. Cela fait également deux ans depuis la sortie de ChatGPT que de grands modèles linguistiques sont rapidement entrés en vigueur et ont pénétré rapidement parmi tous les groupes de personnes.

Parmi eux, la rédaction de réclamations sur des produits et services est un scénario dans lequel l’IA peut être d’une grande utilité. Les chercheurs de Stanford ont utilisé une base de données publique de données sur les plaintes gérée par le Bureau américain de protection financière des consommateurs, qui collecte les plaintes concernant les produits et services financiers.

Les chercheurs ont découvert que dans les zones où les niveaux d’éducation sont inférieurs, davantage de consommateurs utilisent les outils LLM pour rédiger des plaintes. Bien que le taux d’adoption global soit encore plus élevé dans les zones urbaines (18,2 %, contre 10,9 % dans les zones rurales), les utilisateurs moins instruits sont plus susceptibles d’utiliser l’IA (19,9 %, contre 17,4 % dans les zones plus instruites).

La route de naufrage du Yuanbao est peut-être le prochain niveau, peut-être se trouve-t-elle dans l'atmosphère ?

Le marketing de l’IA dans le passé : les miracles peuvent se produire avec une grande force

La commercialisation des produits d’IA est plus ou moins « locale ». Par exemple, Kimi, qui a autrefois investi plus que tout autre, a essayé différents types de promotions.

Par exemple, des publicités vidéo dans les ascenseurs, des cycles de violence et des promotions de lavage de cerveau.

L'internaute de Xiaohongshu a commenté : La matière grise économisée par l'IA finira par être remboursée.

Il existe également des plans officiels pour récupérer les vidéos dynamiques réalisées par les utilisateurs.

Le style de promotion de Kimi est indissociable du positionnement de ses produits, il se concentre sur les cols blancs urbains et accorde une grande importance à la jeunesse et à un mode de vie sain.

Cette idée consiste davantage à tirer parti de la curiosité instinctive des utilisateurs pour « interagir avec des non-humains », en personnifiant le chatbot et en conditionnant l'algorithme génératif pour qu'il ait à la fois une valeur pratique et une valeur émotionnelle.

Utiliser un tel produit devient une sorte de « marque d'identité ». L’idée n’est pas nouvelle, mais combinée à un investissement à grande échelle, elle a déjà séduit un grand nombre d’utilisateurs.

Cependant, en matière de promotion, personne n'est plus omniprésent que Yuanbao, soutenu par Goose Factory. En seulement deux semaines, Yuanbao, qui avait autrefois une présence médiocre, a été soudainement promu sur le devant de la scène, et il a été promu de toutes les manières possibles.

Qu'il s'agisse de regarder des publicités, de télécharger l'application ou d'obtenir des récompenses.

à la fenêtre pop-up qui s'ouvre.

Ensuite, placez le lien de téléchargement dans le champ de recherche WeChat, dans le cercle d'amis ou dans le flux de recommandation du compte officiel. Seulement, vous ne pouvez pas imaginer que cela ne puisse pas se faire sans lui. Les passants ont été tellement bombardés qu’ils ont dû demander : Qu’est-ce que Yuanbao exactement ?

Cette vague d'investissements aurait coûté 300 millions en deux semaines, et d'innombrables applications basées sur Tencent ont été mobilisées : aller dans les zones rurales pour peindre les murs est un jeu d'enfant.

S’il n’y a pas de demande, créez la demande

Sur Yuanbao, j'ai essayé de poser quelques questions simples sur des scénarios agricoles, telles que « Comment faire face à de fortes pluies lors de la plantation du riz ? » et « Quelles sont les précautions à prendre pour les soins post-partum aux truies ?

Cela semble assez complet, mais seuls les agriculteurs professionnels peuvent dire si c'est correct ou non. Tout comme lui demander de faire des tableaux Excel, des révisions de mots, des tâches que je connais très bien, je peux voir le problème d'un coup d'œil. Mais pour les domaines que nous connaissons mal, nous ne pouvons qu’être sceptiques.

Cela n'est pas entièrement lié aux capacités du modèle. Une fois Yuanbao connecté à DeepSeek, cela améliore la qualité de la génération et fournit un processus de chaîne de réflexion clair, et les liens de référence sont également plus clairs.

Mais l'agriculture est une question qui repose en grande partie sur l'expérience . De nombreuses expériences liées à la météo, aux saisons et aux ravageurs ne sont pas écrites en ligne, mais sont enregistrées dans l'esprit des agriculteurs.

En 2016, il y avait 561 applications liées à l’agroalimentaire sur le système d’exploitation Android et 589 sur le système d’exploitation iOS. À cette époque, de nombreuses grandes entreprises espéraient aider la production agricole. Bayer a lancé en Allemagne une application capable d'identifier plus de 200 parasites et maladies dans différentes cultures et de fournir des mesures de contrôle efficaces. BASF a lancé l'identification des mauvaises herbes au Royaume-Uni, dont la principale caractéristique est l'identification de 140 types de mauvaises herbes.

On peut constater que des technologies telles que la reconnaissance d’images et l’apprentissage profond sont entrées dans la production agricole bien plus tôt que ne l’imaginait le public. Cependant, il s'agit bien d'un domaine qui repose sur l'expérience. Les agriculteurs auront-ils vraiment besoin de « s'interroger sur l'IA » lorsqu'ils plantent du riz ? C'est difficile à imaginer.

Cependant, la question de savoir si ces moyens techniques peuvent réellement profiter à un marché en déclin n’est pas la question centrale.

Les recherches de Stanford ont révélé que les zones peu instruites utilisent plus fréquemment l'IA, ce qui semble « contre-intuitif » à première vue, mais ce n'est pas difficile à comprendre : lorsqu'il n'y a pas de différence évidente dans d'autres données, cela signifie qu'un tel groupe d'utilisateurs est plus susceptible de s'appuyer sur l'IA.

Dans l'étude, des données de plusieurs dimensions différentes ont été comparées. Au début de 2023, l'écart entre les zones urbaines et les zones rurales n'était pas grand, mais plus tard, le niveau d'équilibre dans les zones urbaines était de 18,2 %, et dans les zones à faible urbanisation, il n'était que de 10,9 %.

Autrement dit, dans les zones urbaines, davantage de personnes utilisent les outils d’IA, tandis que dans les zones rurales, relativement moins de personnes les utilisent – ​​mais elles les utilisent plus fréquemment.

En comparant le taux d'obtention d'un baccalauréat dans la région avec la moyenne de l'État, la fréquence d'utilisation dans les zones où les niveaux d'éducation sont inférieurs est restée stable à environ 19,9 % au troisième trimestre 2024.

Il semble si facile à utiliser qu'une fois que vous l'utilisez, vous ne pouvez plus le lâcher – c'est peut-être le véritable objectif du brossage des murs, ce qu'on appelle occuper l'esprit de l'utilisateur.

Yuanbao le sait peut-être aussi très bien : l'étape actuelle de promotion des produits d'IA ne peut que « créer une demande » à partir de rien grâce au marketing symbolique. L’itinéraire des « zones rurales entourant les villes » n’est peut-être pas efficace pour les stratégies de marketing des applications d’IA, mais cette méthode est simplement nécessaire pour gagner en publicité.

La complexité technique fait de la symbolisation un moyen nécessaire dans une certaine mesure. Au début, lors de la promotion des smartphones, les « appareils mobiles » étaient simplement transformés en « téléphones mobiles capables de regarder des films ». Après tout, si vous voulez expliquer le premier, vous devez perdre beaucoup de temps, et cela peut être ingrat.

Les utilisateurs manquent d’imagination pour exiger des services qu’ils n’ont pas encore expérimentés. En particulier dans le cas de l'IA générative, par rapport aux logiciels et applications basés sur des outils, les améliorations d'efficacité peuvent être facilement quantifiées. À ce stade, le degré « d'intelligence » de l'IA manque de normes de mesure universelles, sans parler d'une demande concrète d'imagination.

La méthode de marketing symbolique construit et comble activement les lacunes de la demande, permettant ainsi aux utilisateurs d'établir une relation avec le produit. Il s’agit de « l’opération de base » de la promotion actuelle des applications d’IA, et chaque étape est à la fois une cause et un effet.

Mais il y a un facteur sur lequel aucune influence n’est possible : la technologie elle-même. Au premier semestre de l'année dernière, qui aurait pu prédire que DeepSeek éclaterait d'ici la fin de l'année et tuerait directement la concurrence.

La question de savoir si un produit peut véritablement établir une relation avec les utilisateurs et briser le temps et les habitudes d'utilisation ne peut être déterminée que par l'évolution de la technologie elle-même.

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