微乐辅助ai黑科技系统规律教程开挂技巧
1 、操作简单 ，容易上手;
2 、效果必胜 ，一键必赢;
3、轻松取胜教程必备，快捷又方便
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微乐辅助器免费版系统规律输赢开挂技巧教程
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专题：中国国际服务贸易交易会-2026中国AIGC创新应用交流会
服贸会专题活动“2026中国AIGC创新应用交流会 ”于9月10日在北京举办 ，主题为“智启未来 应用无界——从模型创新到场景落地 ”，灵感岛AIGC产品负责人陈笑君出席并演讲 。
以下为演讲实录：
大家下午好 ，我是陈笑君 ，来自天下秀数字科技集团 。天下秀是一家长期专注于红人营销与数字媒体营销的企业。过去十余年，我们始终在探索一个核心问题：“如何让人与品牌之间的连接更具价值 ，以及这种连接如何随着媒介和技术的发展不断演进 。”
从图文时代到短视频时代 ，再到今天的AIGC内容时代；从KOL营销，到KOC ，再到今天越来越受到关注的KOS ，我们始终伴随着品牌一起探索新的营销方式和增长模式 。在这个过程中，我们服务了大量前沿企业 ，也深度参与了许多品牌在AI商业化领域的探索。
几年前 ，企业更多是在问我们：什么是AIGC？AI的应用边界在哪里？AI能够在组织管理和业务运营中发挥什么作用？而到了今天，越来越多的企业开始主动关注具体的AI营销应用，例如如何开展GEO 、如何进行AI电商营销 、如何规模化生产AIGC内容 ，以及如何利用AI服务本地生活等 。
可以看到 ，企业对于AI的关注，已经从“理解AI”逐渐进入到“应用AI、利用AI创造业务价值 ”的阶段 。我们也持续参与着这一过程中大量前沿企业的实践。
灵感岛是天下秀在AI营销领域重点孵化的业务 。我们也是国内较早将AI能力应用于营销产业的企业之一 。2023年 ，我们最初推出的是面向创作者的AI应用 ，核心目标是帮助内容创作者提升创意质量和创作效率。2024年，我们进一步推出面向品牌企业的AI平台 ，希望通过AI能力覆盖企业常见的营销场景 ，为品牌提供更加一体化的解决方案，包括AI数字人 、数字人直播 、AI电商内容、智能剪辑等 。从2025年开始 ，我们进一步加大了对头部KA品牌的服务力度 ，为品牌提供更加完整的AI营销解决方案 。
与此同时，我们也启动了全球化布局 ，在香港 、新加坡 、吉隆坡和东京建立海外营销团队 ，希望将AI营销能力进一步应用于品牌全球化增长。目前，我们也已经与越南、柬埔寨等市场的头部传媒企业建立深度合作。今天我也希望借这个机会，和大家分享我们在服务大量品牌的过程中观察到的三个比较明显的趋势 。
今年 ，我们基于大量客户案例和业务实践 ，提出了一个“企业AI营销成熟度模型 ” 。我们观察到，真正能够在AI时代持续获得营销成果的品牌 ，通常正在做好三件事情：
第一 ，认知升级：AI正在改变流量入口与用户决策。首先，品牌需要认识到 ，AI正在改变的不只是内容生产方式 ，更是在改变整个营销链路 。从流量入口，到品牌信任 ，再到用户决策 ，AI都正在产生越来越深刻的影响 。过去，用户获取品牌信息 ，更多依赖搜索引擎 、社交媒体 、电商平台等传统入口。而今天 ，越来越多的用户开始直接向AI提问，并通过AI生成的答案获取信息、比较品牌，甚至形成初步的购买决策 。
因此 ，我们认为 ，未来的流量入口中，GEO将成为品牌需要重点关注的新战场 。
今年以来 ，相信GEO这个概念对于很多朋友来说已经并不陌生。GEO ，即生成式引擎优化，核心是通过内容、技术 、分发和持续监测等方式 ，让品牌和产品信息能够更准确地进入AI生成的答案体系 ，从而获得更多用户关注，并进一步影响用户的后续决策 。
但我们认为 ，真正合格的GEO ，不应该只是简单地追求品牌曝光，更应该建立一套长期 、合规、可验证的服务体系 。从我们的实践来看 ，一套完整的GEO服务至少包括四个方面。
首先 ，要理解大模型处理和生成信息的逻辑 。品牌需要围绕用户真实需求和使用场景，建立清晰 、准确 、具有信息价值的内容，并通过合规的信息供给 ，为AI理解和引用品牌信息创造条件 。
其次 ，需要理解大模型的信息获取和引用机制。为什么有些内容本身质量不错，却没有进入AI生成的答案？这背后涉及模型的信息来源、内容结构 、技术机制以及模型本身的动态变化。因此 ，GEO并不是简单地生产内容 ，还需要持续关注模型变化，并建立相应的数据监测和优化机制 。
第三 ，需要根据不同模型和不同品类的特点 ，对内容进行精准分发 。不同的大模型，其信息来源和内容偏好并不完全一致。对于不同品类而言 ，用户信赖的信源也存在明显差异 。因此 ，品牌不能简单地采用一套内容覆盖所有模型的方式，而需要根据不同模型 、不同品类以及不同用户决策场景 ，进行更加精准的内容布局 。
最后 ，是持续监测和风险防御。我们观察到，市场上部分GEO服务仍然停留在一次性的报告和检测层面 。但从长期品牌经营的角度来看，这远远不够 。品牌需要持续监测AI对自身品牌的认知变化 ，同时关注竞品表现以及潜在的负面信息。因此 ，一套完整的GEO服务体系，应该同时覆盖正向监测、负向监测和竞品监测 ，并形成长期的评估与优化机制 。
基于这些实践 ，灵感岛也形成了自己的GEO服务标准：真实性 、可验证性 、可依赖性、一致性和可解释性 。
这里我想通过一个实际服务案例，帮助大家更直观地理解GEO的价值。我们曾经服务过一家国内500强企业 。这个品牌在新品研发中投入了大量资源开发一种核心成分 ，这个成分也是产品的重要差异化优势 。但当用户向AI提问相关问题时 ，这个成分在AI答案中的提及率几乎为零。
也就是说，品牌投入大量资源打造的产品优势 ，并没有有效进入AI的信息认知体系。与此同时 ，竞品的一些并不严谨 、甚至与真实产品信息存在偏差的内容，却在AI生成的答案中被反复提及 。这对于品牌来说显然是一个非常值得关注的问题 。针对这一情况 ，我们基于前面提到的服务标准 ，对品牌内容 、用户场景和信息表达进行了系统梳理与优化，让AI能够更加准确地理解这一核心成分与用户实际使用场景之间的关联。
最终，品牌的核心成分及其产品优势得以进入AI的信息认知和回答体系 ，并获得更多相关场景下的曝光机会 。因此 ，对于今天希望持续经营用户口碑和品牌认知的企业而言，我们建议：GEO应该成为品牌未来营销布局中的重要组成部分 。
第二个变化：品牌营销预算正在重构。刚才我们讲的是流量入口的变化 。第二个非常明显的变化 ，是品牌营销预算的分配逻辑正在发生变化 。我们观察到 ，越来越多真正开始使用AI的企业，正在建立相对独立的AI预算。这其中不仅包括AI工具和模型的Token消耗 ，也包括Agent采购、AI内容生产、AI数据分析等方面的投入 。
过去 ，品牌营销预算更多是一种“消耗型投入” 。例如购买流量 、购买广告位 、购买媒体时段，本质上都是通过预算换取曝光和传播。但AI带来的一个重要变化是：部分营销投入正在从一次性的成本 ，逐渐转变为可以持续产生价值的能力建设 。例如企业建立自己的AI内容生产能力、数据分析能力 、营销Agent能力 。
这些能力在前期可能需要投入一定的预算 ，但一旦形成，就能够在后续持续服务于企业的营销工作。从行业趋势来看 ，越来越多企业正在构建自己的AI营销能力 ，将AI应用于创意生产 、数据分析、内容运营等环节。2026年将成为AI营销加速落地的重要窗口期 。品牌需要思考的不只是“要不要使用AI ”，而是如何建立自己的AI专项预算，以及如何重新定义AI营销的ROI 。
这里我也以天下秀自身的业务为例。我们本身是一家提供营销服务的企业 。过去 ，红人营销有一个非常典型的特点 ，就是大量依赖人工协作 。比如一个项目需要选择100个达人，可能就需要媒介团队逐个沟通 、筛选 、报价和执行。但随着业务规模不断扩大 ，我们不可能简单地通过持续增加媒介人员来解决效率问题 。因此 ，我们结合天下秀长期积累的营销服务标准、行业Know-how以及达人数据能力，构建了相应的营销Agent 。
可以把它理解为：将我们长期积累的营销经验 、服务流程和数据能力 ，沉淀为可调用的AI能力。它主要解决三个问题 。
第一 ，效率：过去需要大量人工完成的策略制定 、达人筛选、报价和投放等工作，可以通过AI进一步提升效率 。第二 ，精准度：过去达人筛选很大程度上依赖媒介人员的经验。现在 ，我们可以基于数百万达人标签和相关数据，对达人与品牌需求之间的匹配度进行分析 ，从而找到更加匹配 、更加具备性价比的账号 。
第三 ，可控性：过去营销执行过程中，预算流向 、账号选择和投放效果需要依靠人工进行管理 。通过AI能力，我们可以进一步提高整个营销流程的透明度和可控性 ，更清晰地了解预算投入以及相应的营销结果。
大家可以通过这个案例看到它的具体工作方式。从策略报告生成开始 ，到根据策略选择达人，再到智能报价、比价以及后续投放 ，整个流程可以形成更加完整的AI辅助营销链路 。因此 ，对于品牌而言，我们认为AI专项预算并不意味着简单增加一笔新的工具费用 ，而是应该将其理解为：用一部分预算建设能够持续产生价值的AI营销能力 。
第三个变化 ，就是AI营销的效果，很大程度上取决于数据资产的质量。我们经常讲一句话：“企业能够提供给AI的数据越丰富、越准确 、越持续 ，AI辅助决策和内容生产的能力就越有可能不断提升 。 ”因此 ，企业需要开始重新认识营销数据的价值 。
过去一次营销活动结束之后，很多数据可能就停留在项目报告里。但在AI时代 ，每一次营销动作都可以成为企业未来可调用的数据资产 。比如投放数据 、媒介数据、用户互动数据 、内容数据 ，以及供应商和达人合作数据等，都可以持续沉淀下来 。
这里举一个我们服务某头部快消品牌客户的案例。我们曾经为客户搭建媒介比价与数据管理能力 。供应商每一次的报价 、使用过的达人账号以及对应的合作信息，都能够持续沉淀 。这些数据不再只是一次项目的执行记录 ，而能够成为企业长期管理和后续决策的一部分。换句话说：“企业每一次营销动作 ，都有机会沉淀为自己的营销数据库 。”
另外一个案例，是灵感岛的员工内容管理与生产能力 。我们可以把它理解为一个“中央厨房 ”。一端连接企业的数字化能力和内容资产 ，另一端连接企业员工以及大量普通创作者。企业可以提前将高价值、高转化的内容要素准备好 ，包括产品信息 、品牌知识 、营销卖点、内容模板等 。
这些内容就像“食材 ” 。而企业员工或者普通创作者，不需要具备非常强的专业内容生产能力 ，只需要基于这些标准化的内容资产 ，通过AI进行组合和创作，就可以更高效地完成内容生产。这样 ，企业原本分散在不同项目 、不同人员手中的经验和数据 ，就能够逐渐沉淀为组织资产 。
除上述变化外，AI正在重新定义电商内容生产 。
下面给大家展示两个案例。其中一个是我们为某头部乳业品牌提供的电商短视频内容案例 。在传统内容生产模式下 ，一条电商视频往往需要经历脚本 、拍摄、剪辑等多个环节 。而在AI内容生产模式下 ，品牌只需要提供基础的产品素材，例如一张产品图，就可以基于营销需求快速生成相应的视频内容。
通过这种方式 ，可以显著降低企业在电商内容生产环节的时间和制作成本 ，同时提升内容供给效率 。对于需要持续进行内容测试和规模化投放的品牌来说，这种能力的价值并不只是“做得更快” ，而是能够让品牌拥有更大的内容测试空间和更高的内容供给能力 。
回到今天分享的三个关键词：“认知升级 、预算重构 、AI资产化。 ”表面上看 ，它们分别对应流量、预算和数据三个不同的问题，但本质上指向的是同一件事情：AI正在改变品牌营销的底层运行方式 。
过去我们熟悉的营销规则正在发生变化 。流量入口在变化 ，用户决策方式在变化 ，内容生产方式在变化，预算分配方式也在变化。
但与此同时 ，新的机会也正在出现。对于品牌而言 ，这可能不仅仅意味着新的挑战，更意味着一次重新建立营销能力、重新寻找增长空间的机会 。尤其是在行业竞争加剧的背景下 ，能够更早完成AI能力建设 、数据资产沉淀和营销模式升级的企业 ，也有机会获得新的增长优势 。
灵感岛在AI营销领域已经持续探索了较长时间。我们也非常荣幸能够在今天这个场合，与大家分享我们在服务品牌过程中积累的一些实践和思考 。希望今天的分享能够给大家带来一些启发 。
如果大家对AI营销 、GEO、AIGC内容生产以及AI驱动的营销增长感兴趣，也欢迎关注灵感岛的公众号 ，后续我们会持续分享更多行业观察和实践案例。期待未来有更多机会与大家交流 。谢谢大家！
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