科技领域狂欢，还是普罗大众的福音？ ——品牌方视角下的国内开放大模型实测

我们问了大模型三个问题：

结果非常有意思，大家可以看一下：

如果从品牌方角度看上面的测试结果，我们当然更倾向于“文心一言”，其次是“豆包”，再次是“百川”。从答案的清晰度和使用性上看，几家提供的答案多少都有些不完美。由此可见，对于大模型来说，除了算法，在其背后的数据库功不可没，这对答案是否合理至关重要。同时，我们看到大模型给出的很多答案，并未考虑到时效性问题，比如，答案中很多是通过历史信息形成的，而这显然不会适用于当前社会。

因此，对于大模型对背后数据的调取和使用，我们尚难判断“时间”要素在算法中的权重如何。我们非常希望大模型公司能够考虑信息时效性问题，给出适合当前发展的答案。

大模型的公开测试，代表着AI不再是科技领域的狂欢，它已经进入经济社会，必将成为公众手中获取信息的最重要的工具。

那么，摆在品牌面前的问题就成为，这个工具会不会颠覆曾经过往的营销方式，会不会影响到品牌定位和推广。就如我们测试的内容一样，我们一直在做的事情，并没有在答案中得到很好体现。

基于我们的CIAAR模型分析

在大模型时代，公众或用户的“认知（Cognition）”和“互动（Interaction）”的阵地在大模型中形成融合。用户在大模型上直接提问，大模型的回复则帮助用户提升了认知，并且能够指导用户逐渐从一个“小白”成长为“专家”，在这个过程中，充满了对话交互。同时，用户也会逐步信任大模型给出的结果。

我们说过，品牌需要在用户“认知（Cognition）”阶段提升好感度和认知度，而这个提升在于品牌所提供的价值与用户需求相匹配，帮助用户认知到价值，并找到价值获取方式；在“互动（Interaction）”阶段，则是品牌获取用户信任的阶段，在这个阶段实现品牌的形象打造。

在大模型中，模型给出的答案确实能够提升用户认知，但这样的认知并非品牌提供，或品牌只会隐于幕后，而互动也非品牌主动。那么，如何帮助品牌在大模型中实现认知和互动，就成为摆在大模型面前，需要解决的问题。也许通过模型中参数权重的调整，也许需要品牌在网络中有更大的声量。更重要的是，大模型到底会成为品牌和用户之间的隔离壁垒，还是成为两者之间的连接平台，更像是一个博弈结果。

但不管怎样，为了让自己在用户方面更加主动，品牌需要用更多数据喂养大模型，却让自己更加依赖于大模型。这样的局面，会更加考验品牌的营销做法，也会更加考验大模型们的商业规划。

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