2024营销大模型评测白皮书

1.引言 在数字化时代，营销大模型凭借其深度学习和精准预测能力，正在重塑营销领域。这些模型不仅提升了对消费者行为的理解和预测精度，还增强了行业适应性和跨领域学习潜力。本白皮书全面概述了营销大模型的评测工作，对于模型优化、迭代和技术创新至关重要，旨在推动人工智能技术在营销领域的深入应用和发展。 本文将详细讨论评测场景、原则和体系构建，以及评测工具和方法。通过深入分析和案例展示，我们期望为营销大模型的评测提供清晰的框架和实用指导，促进行业内的交流与合作，共同探索营销智能化的未来方向。 2.评测概述 2.1.大模型发展现状 随着大模型技术的迅猛演进，其庞大的参数量、计算效能以及模型架构的复杂性在攻克营销领域的复杂挑战中展现出显著优势，主要体现在对消费者行为的深度理解和精准预测、广泛的行业适应性、卓越的跨领域学习潜力，以及端到端训练的高效性。营销大模型技术正日益受到各行各业的瞩目，通过大模型技术与营销场景的深度融合，能够为消费者提供更加个性化、精准的服务体验，从而在营销领域实现广泛应用。 同时，营销大模型的评测对于推动整个营销智能化技术的发展具有至关重要的作用。一方面，通过系统评测大模型在营销场景中的性能表现，为模型的优化与迭代提供强有力的数据支撑，进而提升其在实际应用中的效果和商业价值。另一方面，评测能够揭示大模型在营销行业的适配性和潜在改进点，为行业内的技术创新提供方向。 最后，营销大模型的评测工作还能促进同一领域内或跨领域的研究者、技术专家之间的深入交流与合作，共同推动人工智能技术在营销领域的持续创新与发展。 2.2.评测场景与范围 营销大模型高度复杂的结构，并在营销多领域方面展现出卓越的性能和泛化能力，我们从多个维度展开综合评测，在现阶段实践中的主要需求包括但不限于以下几类： 文本类：需要模型能够依据提示创作符合需求的文本内容，并依赖知识和文本逻辑，推理并回答用户问题，在文本生成任务中，主要考察模型生成内容是否满足使用者的要求，并具备正确性、流畅性、规范性和逻辑性等，在推理任务中，如评估营销咨询能力则需要模型生成的内容符合人类思维的判断、推理过程质量、推理过程与答案一致，数值计算正确性等指标进行评估。 图像类：评测将涵盖图像识别、图像生成及图像与文本的结合应用等场景，重点考察模型对图像内容的理解能力，图像质量的保质，以及在图像编辑和创作任务中的创新性与实用性，以评估模型在视觉营销、广告创意等方面的表现。 视频类：评测将关注视频内容分析、视频生成、编辑以及视频与营销活动的结合等方面，关注模型对视频流的连贯性理解，场景和对象的识别准确性，以及在视频创作中对动态元素的控制和表现力等，以此评估模型在视频营销领域的实际应用能力。 音频类：评估模型在音频处理任务中的表现，评测将涵盖语音识别、语音合成以及音频与营销内容的结合等场景，重点考察模型与语音内容的准确识别，音频合成的自然度，以及在音频生成内容的旋律与节奏等，以检验模型在音频营销领域的表现。 3.评测原则 合法合规 在营销大模型的评测中，确保“合法合规”至关重要。要求我们在评测过程中必须严格遵循法律法规和行业规范，确保数据集来源合法、内容真实可靠、评测方法的公正性和结果的准确性。 客观全面 客观全面是评测的基本要求，在评测体系的设计、实施和分析中采用严格的标准和流程，确保评测数据集的质量、评测任务的合理性、评价指标的有效性、评测工具的稳定性等。 用户视角 用户视角是评测的价值要求，从用户的需求、期望和体验出发，分析营销大模型生成结果对于用户的价值和意义，我们在评测中始终将用户放在首位，关注大模型的易用性、安全性及数据隐私保护，真正满足用户需求和期望，确保大模型能够真正为用户创造价值。 4.评测体系 4.1.整体框架 东信云评测团队构建了营销大模型的评测体系，用来评估营销大模型在不同场景下的性能，包含4种评测类型，2种评测场景，覆盖了从文案创作到营销策划等广泛的营销活动场景，4个评测要求与5+评测维度，确保了模型在提供服务时的可靠性和合规性，通过这些维度以全面、深入的评估营销大模型的生成效果和量化模型的表现，识别优势和潜在的风险。详细评测框架如下图所示： 随着人工智能技术的快速发展，评测框架也将与大模型技术演进保持同步，确保评测方法能够全面、客观、公正地评价大模型并能够适应最新的技术趋势，包括但不限于如下内容： 迭代更新评测任务：定期审视并更新评测任务，以确保能够覆盖新兴的营销场景和需求； 优化数据集代表性：不断扩充和细化数据集，以提高评测的广泛性和深度，确保模型评估的全面性； 动态调整评价指标：以适应市场环境、用户需求、技术发展的不断变化，确保评测结果能够真实反应模型的当前性能；建立反馈循环：建立开放的反馈机制，收集来自行业专家、用户和开发者的意见和建议，以指导评测体系的持续改进；推动跨领域合作：整合来自不同领域的评价标准，以确保评价指标能够全面覆盖模型在多样化应用场景中的表现；强化结果的实用性：确保评测结果不仅科学权威，而且对模型的优化和营销策略的制定具有实际指导意义。 4.2.评测场景 对营销大模型多任务和多场景应用能力的综合性评估。这些场景涵盖了从文案创作到品牌推广的广泛领域，旨在全面考察模型在不同任务类型、技术难度、应用场景和知识要求下的表现 文案创作 文案创作场景要求模型在自然语言处理的基础上，展现出更深层次的理解和创造性应用。这不仅包括对文本情感倾向的准确分析和主题的精准分类，还要求模型能够根据这些分析结果创作出既符合营销目标又能够引起目标受众情感共鸣的文案。通过这种高级应用，模型能够将基础技术能力转化为具有实际影响力的营销材料，有效提升品牌信息的传播力和受众参与度。这种创作不仅需要模型掌握语言的基础知识，更需要能够灵活运用语言的艺术性，创造出既有策略性又富 营销咨询 营销咨询场景要求模型在深入理解市场动态和消费者行为的基础上，提供策略性的建议和解决方案。模型要能够将复杂的市场数据转化为清晰的洞察，并根据数据分析结果，模型助力企业理解目标受众，优化产品定位，识别关键的市场机会以及提升品牌影响力。通过精准的营销咨询，实现可持续的增长和品牌价值的提升。 4.3.评测要素 评测四要素主要包括：评测方式、评测指标、评测数据、评测工具 4.3.1.评测方式 评测样本的方式 A.营销文案评测：主要采用提示工程的效果评测，对于评测结果使用主观评价进行评定B.营销咨询评测：使用客观评测与主观评测结合开展，主要的评测方式包括：数据校验准确性：对输出的营销查询数据进行准确性校验，确保数据的可靠性与查询请求的正确性，这包括对平台数据、品牌信息等进行校验，排除错误的数据分析深度和广度：评估大模型是否能从多维度对数据进行解析，如用户行为分析、市场趋势预测、品牌影响力评估等。预测能力评估：检查大模型在预测市场趋势、消费者行为等方面的能力，评估其预测的准确性和可靠性。 结果判断的方式 A.针对有标准答案的评测指标：比如校验正确性、一致性等，根据统计评价指标直接计算具体的数值结果进行客观评测。B.针对无标准答案的评测指标：比如营销文案的生成等，内容创作的可接受度、创新性、吸引力、故事性、促销性等，采用主观评 价的方式进行评定，将建立在一个由领域专家、评测人员、产品经理组成的评审团，基于评分标准对评测结果进行独立评分，最后将各组合的得分进行加权平均，得到最终的评分。 评分策略：多人对同一个prompt评测打分 若prompt评分的分数都一致，那么评分的分数结果不变若prompt评分的分数不一致，那么评分结果取加权平均分 评分计算公式：专业能力*权重 prompt得分=营销垂域能力得分*60%+文案基础能力得分*40% 计分规则：3-5分为可用，0-2分为不可用 [0分]完全不可用：无法满足要求，存在严重问题[1分]不可用：存在显著不足,需要根本性改进,完全不适用于题目要求的场景[2分]不可用：表现一般，不够具体，需进行大量调整[3分]基本可用：表现尚可，达到了基本标准，需进行少量调整后可使用[4分]可用表现良好：满足要求,有小幅改进的可能,需进行极少量调整[5分]完全可用：出色的表现，完全满足或超越要求 4.3.2.评测指标 客观类 客观类指标提供了一套量化的、基于数据的方法来评估模型性能。这些指标包括准确率、召回率、精确度、F1分数等，主要应用于分类任务，如用户行为的预测、市场趋势的分析等。通过指标能够客观地反映出模型在处理营销数据时的准确性和可靠性，是衡量模型分类能力的关键。 主观类 主观类指标的维度涵盖对生成任务的综合评估。对于营销文案等创意内容的生成，我们需采用更适宜的指标，如内容的相关性、创意性和用户吸引力。相关性指标可以评估生成文案与营销目标的匹配程度；创意性指标则衡量文案的新颖度和原创性；用户吸引力指标则通过用户反馈或参与度来衡量文案的吸引力和影响力。这些指标共同作用，确保营销大模型能够创造出既符合营销策略又具有吸引力的文案内容。 稳定性和效率指标则进一步确保了营销大模型在动态市场环境中的适应性和响应速度。稳定性指标关注模型在面对市场波动和数据噪声时的表现，评估其在各种情况下的预测一致性和可靠性。效率指标反映了模型处理营销任务的速度和资源消耗，如推理时延和系统功耗。对于需要快速反应的营销活动尤为重要。通过这些综合的客观评测指标，我们可以全面地评价营销大模型的性能，确保其在实际应用中的有效性和实用性。 4.3.3.评测数据 数据集的构造原则 评估数据集在构建过程中需要注重数据质量，所选取的数据集应具备代表性、多样性、完整性、准确性等原则，以确保评估结果具有广泛的适用性和可行度，同时数据集的质量影响评测结果的有效性和可靠性。 A.代表性：数据集应全面反映营销活动的多样性，包括来自不同社交媒体平台如小红书、抖音、微信等的数据，以及开源数据集和营销专业数据，确保模型能够适用于不同的营销场景和用户群体。 B.多样性：数据集应包含多种类型的数据，如社媒数据、品牌数据、营销数据以及网文数据，每种类型的数据都应具有独特的特征和格式，以支持模型学习丰富的营销策略和用户行为模式。C.完整性：详尽地覆盖了用户的整个行为路径和营销场景。完整性要求数据集在逻辑上保持一致，避免偏差，同时减少错误和遗漏D.准确性：数据集的准确性是模型训练和评估的关键。数据清洗、去重、过滤和质量评估等数据工程步骤应确保数据集的高质量，以提高数据的可信度和模型的预测精度。 数据集的构造方法 首先确保数据内容的深度和实用性，同时考虑数据隐私和合规性，确保所有数据的收集和使用都符合相关法律法规。文案创作主要围绕大模型营销文案生成、理解和应用等多维度，营销咨询主要关注模型对于市场趋势、消费者行为、用户需求、竞争对手等方面，具体而言构造数据集的流程包括： A.数据收集：收集大量与文案创作和营销咨询相关的数据，包括但不限于来自官网、百度百科、市场分析报告等的行业与品牌知识。这些数据应涵盖不同行业、不同风格、不同目的的文案样本，以确保数据集的广泛性和多样性。 B.数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除重复、无效或低质量的数据。清洗过程中，还需对数据进行标准化处理，如文本分词、去除停用词等，以提高数据的质量和可分析性。 C.特征提取：基于文案创作和营销咨询场景的特点，从数据中提取关键特征，如文案的主题、风格、情感倾向、关键词等。这些特征将作为模型测试的基础。 D.数据标注：对提取的特征进行标注，以生成适用于模型训练后开展评测的有监督数据集。标注工作可以由自动化工具或专业标注团队完成，确保标注的准确性和一致性。 E.数据集划分：将标注后的数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型训练，验证集用于模型调优，测试集用于评估模型的性能，对于数据占比权重的划分无固定的标准，具体根据数据集规模、任务复杂性、数据分布等因素来确定，一般数据集划分常见的比