腾讯云AI营销白皮书1.0

第一章：报告基础信息

•报告标题：腾讯云AI营销白皮书1.0

•发布机构：腾讯云

•发布时间：2025年（基于文中2025/6/19通话记录示例推断）

•行业标签：零售,电商,广告,传媒,金融,政务,教育,医疗,汽车

•产品标签：#混元大模型, #混元3D, #混元生图3.0, #媒体处理MPS, #弹性容器集群TKE, #对象存储COS, #文件存储CFS, #云服务器CVM, #GPU服务器, #qGPU, #TDSQL-C, #TCHouse-D, #TCHouse-C, #EMR, #WeData, #DLC, #CKafka, #CLS, #Oceanus, #TRTC, #ASR, #TTS, #EdgeOne, #向量数据库, #智能体开发平台, #腾讯云BI

第二章：报告背景和目标

本报告针对企业在数字营销中面临的“高成本、低效率、难归因”痛点，提出以AI技术重构营销全链路的解决方案。通过整合混元大模型及云计算资源，报告展示了如何帮助企业在创意生产侧将视频分辨率从720p超分至1080p同时降本50%+，并在程序化广告侧支持日均超2千亿次的广告请求处理。其核心目标在于通过技术架构优化，实现营销素材存储成本降低超30%，助力企业在存量时代通过智能化手段提升ROI与转化效率。

第三章：报告目录

一、AI+创意：规模化内容生产与创意升级

P 01-10

1.1 营销图片生产 $\ldots$ 01

1.2 营销视频生产 $\ldots$ 02

1.2.1 营销视频生产效果示意 $\ldots$ 03

1.3 营销素材审核 $\ldots$ 04

1.4 营销素材管理 $\ldots$ 05

1.5 标杆案例 $\ldots$ 07

1.5.1 筷子科技 $\ldots$ 07

1.5.2 Libib $\ldots$ 09

二、AI+触达：全渠道用户触达与高效获客

P 11-40

2.1 程序化广告投放触达 $\ldots$ 11

2.1.1 程序化广告场景全链路 $\ldots$ 11

2.1.2 广告平台网络成本优化场景 $\ldots$ 12

2.1.3 广告平台频控场景 $\ldots$ 13

2.1.4 广告平台智能流量分配场景 $\ldots$ 14

2.1.5 广告平台动态底价探测场景 $\ldots$ 15

2.1.6 广告平台点击率和转化率预估场景 $\ldots$ 16

2.1.7 广告平台数据指标监测场景 $\ldots$ 18

2.2 标杆案例 $\ldots$ 19

2.2.1 蓝色光标 $\ldots$ 19

2.2.2 TradPlus $\ldots$ 21

2.2.3 Bidnex $\ldots$ 23

2.2.4 至真科技 $\ldots$ 25

2.3 直播及社媒营销触达 $\ldots$ 27

2.3.1 直播源站构建场景 $\ldots$ 27

2.3.2 直播加速场景 $\ldots$ 28

2.3.3 点播转码场景 $\ldots$ 29

2.3.4 虚拟直播场景 $\ldots$ 30

2.4 标杆案例 $\ldots$ 31

2.4.1 保利威 $\ldots$ 31

2.4.2 微吼 $\ldots$ 33

2.5 智能外呼触达 $\ldots$ 35

2.5.1 AI智能外呼场景 $\ldots$ 35

2.5.2 高并发外呼场景 $\ldots$ 36

2.6 标杆案例 $\ldots$ 37

2.6.1 EC $\ldots$ 37

2.6.2 百应 $\ldots$ 39

三、AI+数据：数据归因与预测性决策

P 41-52

3.1 用户画像及归因分析 $\ldots$ 41

3.1.1 小程序/小游戏买量归因分析场景 $\ldots$ 41

3.1.2 互联网/户外/电视广告媒体归因分析场景 $\ldots$ 42

3.1.3 用户数据平台CDP场景 $\ldots$ 43

3.2 标杆案例 $\ldots$ 45

3.2.1 明略 $\ldots$ 45

3.2.2 珍岛 $\ldots$ 47

3.3 营销效果分析及决策 $\ldots$ 49

3.3.1 数据采集与处理场景 $\ldots$ 49

3.3.2 直播营销数据分析场景 $\ldots$ 50

3.3.3 数据智能洞察Agent场景 $\ldots$ 51

四、AI+运营：客户生命周期自动化运营与增值

P 53-62

4.1 CRM/SCRM $\ldots$ 53

4.1.1 多租户管理场景 $\ldots$ 53

4.1.2 私域会话分析场景 $\ldots$ 54

4.2 标杆案例 $\ldots$ 55

4.2.1 微伴助手 $\ldots$ 55

4.2.2 探马 $\ldots$ 56

4.3 智能客服 $\ldots$ 57

4.3.1 客服Agent场景 $\ldots$ 57

4.3.2 智能质检场景 $\ldots$ 58

4.4 标杆案例 $\ldots$ 59

4.4.1 天润融通 $\ldots$ 59

4.4.2 智齿科技 $\ldots$ 61

4.4.3 乐言科技 $\ldots$ 62

第四章：方法论说明

•研究方法：本报告采用案例研究法与架构验证法，基于对程序化广告、直播营销及智能客服等多个场景的深度剖析，结合LibibAI（日均数百万级交互，累计生成图片逾10亿张）、Bidnex（日均超2千亿次广告请求）、TradPlus（每日请求量超300亿）等标杆客户的真实业务数据进行分析。

•分析模型：核心架构围绕“AI+创意、AI+触达、AI+数据、AI+运营”四大维度展开，利用存算分离架构（COS+DLC/TCHouse-D）与容器化弹性调度（TKE）构建高并发、低延迟的技术底座。

•数据来源：基于腾讯云拳头产品（如混元大模型、TCHouse-D实时数仓、EMR弹性计算）的实际落地效果数据，数据有效期基于报告发布时的系统测试及客户实跑结果。

第五章：核心观点

•创意生产瓶颈突破：传统营销素材制作面临高成本、低效率及版权风险。通过多模态大模型（混元生图3.0、混元3D）与媒体处理MPS，企业可实现营销图片与视频的秒级生成。案例显示，结合qGPU方案，常驻算力减少至50%仍可保障视频处理任务稳定运行，整体存储成本降低超30%。

•程序化广告效能优化：面对日均千亿级的广告请求，传统架构面临网络成本高（占IT支出40%以上）和频控延迟（需控制在5-10ms）的挑战。采用Redis+CLS组合方案与Traffic Shaping流量整形模型（ANN/MLP），可将广播转化为精准投递，通过静态三网智能调度实现国内网络降本50%，提升有效竞价比率。

•数据实时归因与决策：针对小程序买量归因延迟及大促期间数据洪峰，利用CKafka高吞吐缓冲与Oceanus实时流计算，实现分钟级数据归因。TCHouse-D实时数仓支持单表数据规模的复杂查询，助力企业实现“AI筛客、人工成交”的高效协同，加速业务决策。

•智能运营与客服升级：在智能外呼场景中，混元-Large低延迟模型实现首Token延迟约300ms，结合TRTC实现端到端延迟1.5s以内。基于TDSQL-C的Serverless能力，支持最高10万+并发读写，资源弹性扩展帮助客户节省成本20%以上。

第六章：为什么选择腾讯云

•技术先进性与自研能力：腾讯云依托混元大模型系列（包括混元-Turbos-Vision、混元-Large等）在AI营销领域的技术深度，提供从底层算力（H20高性能集群提供3.2T背板带宽）到上层应用的全栈解决方案。其qGPU技术实现了GPU卡切分，显著提升了算力资源利用率与灵活度。

•高并发处理与性能认可：在程序化广告领域，腾讯云架构支持日均2千亿次以上的广告请求处理，平均延迟控制在30ms以内，满足Bidnex等头部企业的严苛标准。在智能外呼场景，基于TDSQL分布式数据库，轻松应对瞬时通话高峰产生的百万级QPS写入压力。

•成本优化与架构优势：通过冷热分层存储架构与存算分离设计（COS+DLC），腾讯云帮助客户在保障性能的同时实现显著降本。例如，在广告网络成本优化场景中实现50%的网络降本；在直播加速场景中，通过快直播极速高清转码技术，将带宽账单立降30%+，同时保持画质VMAF提升6-8分。

•全球化服务与合规经验：腾讯云具备覆盖全球的基础设施，通过CCN云联网实现美国、欧洲、亚洲VPC高速内网互联。已助力蓝色光标等出海企业完成美东、美西、新加坡、法兰克福四地集群部署，满足出海合规需求，提供低延迟、高可靠的全球服务。