在 ToB 营销领域，目前常见的 AI 应用主要有以下几类：
此外，在 AI 产品的发展中，还呈现出从通用能力到专业化细分的趋势，如图像生成的 Midjourney、Stable Diffusion 等，视频制作的 Pika、Runway 等，音频处理的各种 AI 配音、音乐生成工具等。商业模式上也有创新尝试，如 ToB 市场的深耕，如针对内容创作者的 ReadPo 等。
在tob领域，目前看到比较成体系的主要有这几类：1）一类是智能办公这类产品价值点主要体现在办公垂域场景中，比如办公场景下，需要快速总结群聊内容或会议信息，那就可以把群聊记录丢给大模型，让其总结出个一二三四出来。或者需要写个公文但没有思路时，ai给出的结构模板参考等。2）一类是智能客服这类产品通常借助agent来实现，接入企业的QA知识库，对用户的信息予以回应。并且依据用户的回答，下达诸如取消订单、催快递之类的action指令。3）一类是AI导购这类产品主要在用户和商家之间发挥作用。以往的商品搜索体验，往往是商家猜测用户会搜索的标签，用户猜测商家设置的标签。然而运用AI导购，能够依据用户的问题，结合产品的介绍和评论信息等，为用户推荐更为准确、精准的产品。比如，用户期望购买一个能容纳三个篮球的篮球背包。按照以往的流程，用户需要先查询能装下三个篮球的背包所需的容量，然后再在平台上搜索对应容量的背包。而使用AI导购，就能够将这一整个过程完全交由AI来处理。4）一类是智能营销此类别主要应用于营销环节，通过AIGC生成一些话术、物料、口播等内容，有些还会融入用户的个性化元素，以指导物料的生成。5）一类是智能人力资源目前，这类主要利用模型进行一些诸如简历初筛、JD自动生成、数据分析等工作。
近两年来,人工智能技术,特别是大语言模型(LLM)的快速发展,给科技界和普通用户都带来了巨大冲击。从2022年底ChatGPT的横空出世,到如今各类AI应用的百花齐放,AI产品的发展趋势正在悄然发生变化。本文将从几个关键角度,分析当前AI产品发展的新特点和未来可能的方向。[heading3]从通用能力到专业化细分[content]早期的AI产品,如ChatGPT,以其强大的通用能力吸引了大量用户。然而,随着时间推移,单一的通用型产品已经难以满足用户的多样化需求。目前,我们看到越来越多的AI产品开始专注于特定领域或功能:图像生成:如Midjourney、Stable Diffusion等视频制作:Pika、Runway等音频处理:如各种AI配音、音乐生成工具这种专业化趋势使得每个细分领域的AI产品都在不断提升其核心能力,为用户提供更加精准和高质量的服务。"现在每个单功能的AI产品,只要是现在这个节点出来的都很牛逼。"[heading3]商业模式的探索与创新[content]随着AI技术的成熟,如何将技术转化为可持续的商业模式成为了关键问题。一些创新性的尝试正在涌现:ToB市场的深耕:如针对内容创作者的ReadPo,为专业用户提供高效的信息获取和创作工具。新型广告模式:如天宫搜索的"宝典彩页",允许用户认领特定主题词,获得相关搜索流量并实现变现。这些探索表明,AI产品正在从单纯的技术展示向真正解决用户痛点和创造商业价值的方向转变。
在AI产品百花齐放的同时,大模型厂商的竞争策略也在发生变化:从"大招王炸"到持续迭代:OpenAI等公司不再依赖单一的重大更新来吸引关注,而是转向更频繁、小幅度的能力提升。专注核心能力:各大模型厂商开始在特定领域深耕,如图像生成、代码编写等,以建立自身的竞争优势。这种策略调整反映了AI行业正在从快速扩张期进入到更加注重实际应用和用户价值的成熟期。[heading3]ToC市场的挑战与机遇[content]尽管ToB市场已经开始显现商业化前景,面向普通消费者的AI应用仍面临诸多挑战:创新瓶颈:许多ToC产品难以找到真正有吸引力的应用场景。用户粘性:单纯依靠新奇感难以维持长期用户活跃度。然而,一些细分领域仍然存在机会。例如,字节跳动在文生图领域的探索就显示出了良好的商业化前景。这表明,即使在ToC市场,精准定位特定用户群体和需求仍然可能带来成功。