东信大模型评测中心：2024营销大模型评测白皮书.pdf

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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。

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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：

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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。

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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。

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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