近年来，以ChatGPT、DeepSeek、文心一言为代表的生成式人工智能取得了突破性的进展。生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）是人工智能领域的一个重要分支，相较于传统人工智能，AIGC在自然语言处理方面有着令人惊艳的表现。众所周知，技术不仅是信息传播和知识生产的重要基础和支撑，也是推动传播方式创新和变革的重要驱动力量。AIGC的出现使得人工智能不再仅仅是辅助工具，而成为学术内容的生产者。^[1] AIGC在内容生产方面显露出的出色能力和巨大潜力已使该技术从原始创新为特征的研发阶段向应用创新为特征的赋能实体经济阶段加速演进。

从出版行业看，AIGC基于海量数据和强大的算法逻辑推理，不仅能实现便捷高效的内容生产，而且能够基于读者的阅读习惯和偏好，生成适合社交媒体用户的个性化和多样化内容。在对读者进行精准画像的基础上，AIGC还能为读者提供个性化的图书推荐服务，帮助读者快速找到符合其需求的作品。此外，基于AIGC技术研发的AI虚拟助手或数字人，还能为读者提供在线咨询服务，从而增强用户体验，提升品牌形象。作为一种新兴技术应用和新质生产力，AIGC正在重塑出版生态，促使内容生产和出版流程发生深刻变革。^[2]如何应对AIGC给出版领域带来的颠覆性变革，是当下学界亟须思考的重要问题。当前学界就AIGC在出版业中的应用前景 ^[3]、潜在风险 ^[4]、伦理合规 ^[5]、版权保护 ^[6]、治理监管 ^[7]等问题展开了研究。本文拟从出版营销视角考察AIGC赋能出版营销的技术逻辑与实践路径，以期为数智时代出版营销的高质量发展提供一些参考性建议。

AIGC是一种基于Transformer构架的深度学习（Deep Learning）模型，需要依赖海量的数据进行训练和学习。人工智能的预训练（Pretraining）是在大规模数据上进行的初始训练阶段，通过学习数据中的统计规律和特征，模型能够获取一定的理解和抽象能力。在预训练阶段，基于无监督学习的方法，模型被暴露于大量未标记的数据中，通过自我训练来学习数据的潜在结构和内在表示。在预训练基础上，模型需要进一步调优，在调优阶段，模型使用有标注数据集进行有监督学习。通过调优，模型可以适应特定具体任务的要求，从而提高泛化能力。通过对预训练数据的深度学习和训练，AIGC能够做出全面准确的市场预测，构建精准的用户画像并自动生成具有创意的营销文案，从而为智能出版营销决策、个性化营销服务和出版营销内容创作提供强大助力，AIGC赋能出版营销技术逻辑路线图如图 1所示。

以ChatGPT为例，它是一个基于互联网数据训练的深度学习文本生成模型，运用“基于人类反馈的强化学习”（RLHF）技术生成与人类思维、价值、认知、行为和情感相仿的内容。利用深度学习技术模拟人类思维和行为，AIGC能够评估潜在客户的购买意向，并识别出高价值的潜在客户，进而提升营销效率。^[8]

AIGC基于预训练的深度学习模型使其可以从海量的文本数据中挖掘出有价值的信息，为出版营销智能化决策提供支撑。^[9]在前期数据收集阶段，AIGC需要采集大规模的文本数据，例如书籍、期刊、新闻报道、网络文章等，来获取基本的社会背景信息、热点资讯。在此基础上，模型设计人员还要采集与出版相关的图书市场信息、社交媒体营销数据、用户行为数据，如出版市场环境、畅销书排行榜、直播销售量、用户身份、用户评论、购买偏好、历史订单等数据信息，在此基础上形成初步用户画像，并依靠精准的语义分析迅速准确地理解客户意图，为后续的会话交互和图书推荐提供服务支撑。^[10]

AIGC应用于出版营销，能够帮助出版企业了解目标读者群体的特征、态度、喜好和需求，从而制定更准确的营销策略。第一，基于自然语言处理技术，AIGC可以对用户在社交媒体、网络销售平台上的文本数据进行情感分析，分析用户对于某个出版产品的看法和态度，为出版营销提供决策依据。第二，出版企业依靠AIGC提供的数据分析，可以分别针对不同人群特征对图书进行内容标签化和分类，帮助其更好地理解图书的特点和卖点，推动产品的开发和宣传策略的制定。第三，借助于AIGC技术，出版企业还可以预测图书的受众规模和销售潜力，为营销计划的制定提供判断依据，并帮助后续进行更精准的市场分析和用户画像。

AIGC的预训练模型可借助自然语言处理技术进行深度的数据分析。自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于研究如何让计算机能够理解、解释和生成人类语言。AIGC在数据收集和预训练模型的基础上，进一步抓取和理解其中基本的自然语言的语义、语法和上下文关联，可以用于自然语言理解任务，如文本分类、情感计算、关键词提取等，能够对海量的文本数据进行实时的语义分析和内容理解，进而得出用户特征、用户需求、用户忠诚度、用户喜爱度等情感信息，进一步完善用户画像。

用户画像是企业和组织直观了解目标用户特征的一种虚拟模型，涵盖用户的兴趣、需求、行为特征等多个方面。作为一种基于数据训练的深度学习模型，AIGC具有强大的数据处理能力和自我学习能力，能够实现对用户数据的清洗、标签化整理和数据格式转换，通过深度分析用户的行为数据、偏好信息、互动记录等多维度数据，实时构建用户画像。AIGC还能根据用户历史数据动态更新用户画像，生成用户潜在的行为模式，进而识别用户的需求和行为意图，以保持准确性和实时性，解决传统数据处理方式中高成本、低效率、画像不精准等问题。

在对用户进行精准画像的基础上，算法模型通过对用户画像进行模型训练，能够精准地识别出不同场景下的用户需求。根据用户的不同特征和行为模式，AIGC能够匹配和推送有针对性的内容，提供更具个性化的服务。例如，在图书搜索引擎优化中，算法可以根据用户的历史搜索记录、购买记录，以及用户的阅读历史、兴趣和喜好等信息，预测用户的购买意图，并推荐相应的图书产品；在社交媒体平台上，算法可以根据用户发布的内容和互动行为，生成个性化的内容推荐和书籍推介；在电商营销领域，算法可以根据用户的购买习惯、书籍价格区间和图书营销卖点，推荐符合用户需求的图书。

智能应用时代的精准营销就在于运用新数字技术 ^[11]，将优秀产品的信息展示在目标消费群体面前。^[12]通过精准地识别用户需求，出版企业可以更加精确地定位自己的目标市场，提供更加符合用户期望的产品和服务。同时，AIGC的实时反馈和优化机制使得个性化内容生成和推荐能够得到不断地改进和完善，从而满足用户不断变化的需求和偏好。

算力是AIGC技术发展的重要支撑。随着AIGC预训练数据量的增长和模型的复杂度增加，需要更加强大的计算资源来支持模型训练和推理，而云计算、分布式计算、边缘计算等技术的发展则为人工智能提供了强大的算力支持，保障AIGC不断生成新的内容、适应不断变化的多元场景。^[13]

技术是内容生产的核心驱动力，AIGC的强大算力孕育出内容的创造力，为读者实现个性化的内容生产与优化。^[14]具体表现为：其一，在内容生成上，AIGC可以模拟生成与人类写作相似的文本，包括各种类型的文本内容，如新闻报道、小说、散文、诗歌等，还能总结归纳生成对应的标题、简介、大纲，从而帮助出版社快速生成图书简介、产品描述、营销文案等文本内容。此外，AIGC可以帮助内容创作者了解行业热点，生成大量高质量的内容、故事大纲，提升创作效率。同时，AIGC还可以根据用户的喜好和需求，自动生成个性化的文本内容，如定制化的小说情节、个性化的写作建议等，从而提升用户的阅读体验。其二，在内容优化上，AIGC可以协助出版企业和内容创作者优化已有的内容。例如，通过分析文本的语义和结构提出对于内容的改进意见，检查和修订文本内容，提供替代词汇或短语，从整体上提升内容的可读性和吸引力。

AIGC依靠算力构建神经网络，细分用户以达到精准识别与个性化推荐。人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种基于非线性、非参数回归模型的人工智能计算，它能模仿大脑的结构和功能，如图像识别、语音识别、自然语言处理等，为人工智能神经网络提供强大的计算资源和存储能力。与判别分析和逻辑回归相比，神经网络可以学习复杂的非线性关系，从而进行更准确的市场细分。出版营销人员借助AIGC，可将目标读者细分为不同类别的用户，并分析用户的个人特征和需求偏好，以生成独特的画像模型，从而提供更为精准和个性化的出版产品推荐。

作为一种新质生产力，AIGC赋能出版营销，将推动出版营销由传统以人力资源宣传推广为主的方式向着智能化、自动化和人机协同的营销方式迭代升级，促进营销质量和效率的提升，为出版企业带来真正的产业融合和价值创造。

选题策划是出版全流程中的初始阶段，也是营销能否达成预期效果的关键一环，只有策划出迎合读者需求，具有创新性的图书选题，才能赢得出版市场的青睐，实现社会效益和经济效益的双赢。AIGC依托大数据、先进算法和强大算力，能够为图书选题的知识结构运算提供深度整合与优化的能力 ^[15]，其特有的跨维度关联能力将选题策划中的隐性知识显性化，构建立体化知识图谱，使原本离散的创意要素转化为可量化、可迭代的智能工作流。相较于传统数据分析方法，这种基于语义空间建模的认知计算范式，不仅提升了策划流程的系统性，更实现了从数据洞察到知识创造的范式跃迁。AIGC通过多维度数据融合分析，构建起智能出版选题策划系统。依托机器学习算法和自然语言处理技术，智能出版选题策划系统可整合社交媒体舆情数据、电商平台销售数据、在线阅读行为日志、搜索引擎热词趋势等多源异构数据，建立动态市场感知模型。通过主题聚类分析，AIGC不仅能识别当下出版市场的热门话题，还能基于时间序列预测模型，对出版市场的消费需求趋势进行预判。此外，系统还能进行竞品知识图谱构建，通过分析已出版图书的市场表现数据，智能生成选题可行性报告，包括预估印量、定价策略和营销渠道建议，从而极大地提升出版选题策划效率。

在文本内容加工和优化方面，AIGC多模态深度融合能力赋予了传统书籍新的生命力，实现了文本内容向视觉图像的直观转化。借助AIGC技术，出版营销人员可将图书文本转化为可观可感的图像，并进一步拓展至音频维度，如精准生成旁白叙述、角色对话、精细化的音响效果及情感丰富的背景音乐，从而构建一个多维度、沉浸式的阅读生态。尤其在文学、历史和人物传记类图书中，出版营销人员可借助AIGC将图书中的文字内容生成更为直观生动的画面，以及包含旁白朗读、人物对话、音响特效和背景音乐等的多媒体内容。通过文生图、文生音视频的方式，作品中的人物形象和角色情感等都得到了更为细致的刻画，读者能够更为直观地理解和消化内容，更深入地了解图书所传达的信息，并从中获得更为丰富和综合的阅读体验。^[16]这一转变，深刻重塑了读者的阅读感知框架，促进了多感官融合的阅读体验，显著提升了内容的吸引力与表现力。

传统的阅读过程往往需要依靠读者的想象力来获得阅读体验。而AIGC凭借智能分析能力，能够精准捕捉文本中的情感波动与语境特征，自动生成与之高度匹配的语音演绎、情节音效及氛围音乐，有效增强故事叙述的张力与情感深度，为读者营造身临其境的叙事环境，深化内容理解与情感共鸣。依托社交平台与聊天机器人，读者能够通过聊天窗口与故事中的角色交流进而获得阅读体验，这种阅读形式被称为“简讯小说”。^[17]例如，美国著名推理小说家詹姆斯·帕特森（James Patterson）创作的《大厨》（The Chef）出版后，在Facebook Messenger平台同步推出了同名的简讯小说。读者在Facebook Messenger搜索“James Patterson”，就可通过互动影音和视觉内容查看证据、与角色进行互动，与作品进行一场沉浸式的对话，从创新阅读体验角度提升读者对于作品的好感度和忠诚度。此外，AIGC技术携手虚拟现实（VR）与增强现实（AR）等前沿技术，进一步拓宽了阅读体验的边界，为用户创造了前所未有的社交互动与沉浸场景。^[11]这种超越传统媒介界限的融合创新，不仅拉近了读者与作品间的心理距离，促进了深度参与感的形成，更为出版营销开辟了全新的渠道与策略，实现了从内容生产到消费体验的全方位升级。

AIGC技术在出版营销领域注入多媒体的元素，实现传统产品从静态向动态的转变，不仅极大地丰富了图书内容的表现形态，重构了阅读体验的深度与广度，还通过创造具有高度吸引力与互动性的多媒体产品，显著增强了图书产品的市场竞争力，为出版业未来发展注入了强大的创新活力与广阔的市场前景。

优质的内容资源是出版行业的核心竞争力，AIGC的内容创造力在出版行业展现出巨大的潜力。智能出版营销内容创意以图书信息、营销卖点和情节润色作为基础生成营销内容并不断优化。出版社每个季度都会出版新书，限于自身时间和精力，营销编辑人员很难在短时间内为每本书撰写内容概要并进行推广。^[18]而AIGC能以大量书籍信息作为训练数据的基础，学习如何从书籍中提取关键信息、捕捉书籍的核心内容并生成图书内容概要。在“快时代”的阅读习惯下，简单明了的内容概要和章节预览更适合那些初步浏览的潜在用户，使他们无须花费过多时间和精力就能了解整部书籍的主题和风格，从而刺激其购买欲望，促使其产生购买行为。在生成书籍内容概要的基础上，出版单位的营销人员还可以借助AIGC对该书的卖点，如图书的立意深度，对社会的价值导向作用，面向不同读者的需求特性，以及读者反响、读后反馈、口碑热度等，进行更为深入的发掘和提炼，从而进一步增强图书的营销优势。此外，AIGC还能通过扫描书籍内容，结合豆瓣图书、知乎等社交媒体的相关阅读感悟，对书中关注度最高且最有讨论价值的部分情节进行截取、浓缩，通过故事化、情景化的方式加以润色，从而增强内容的可读性，给读者营造更丰富的故事化体验。

AIGC赋能出版营销，可以实现营销创意的生成及文案内容的优化。^[19]首先，在营销文案的创作模式上，AIGC可以根据营销人员输入的出版物信息、关键词、主题、想法生成词条、故事、宣发稿等，以此帮助出版单位在社交媒体、电子邮件、广告和其他渠道上宣传和推广自己的出版物。换言之，AIGC可以根据不同的渠道和目标受众生成具有吸引力的文案，并提供定制化的广告主题、标题和正文。其次，在广告营销创意的生成上，除文案外，AIGC还能在短时间内高效率地生成具有完整画面、情节、音乐和广告词，并且适用于不同平台播出的多媒体广告。例如，2024年，美国洛杉矶的一家创意机构Native Foreign在为品牌打造创意广告过程中使用Sora为品牌合作伙伴制作了一段时长32秒的创意视频，实现了品牌概念的可视化设计与呈现。可以预见，随着AIGC技术的进一步发展，利用AIGC实现多媒体图书广告的创意生成已不再是凭空的想象，而是日益成为现实。最后，基于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）技术的AI绘图工具Midjourney能用来创建图书封面设计，通过“图生文+垫图”的操作设计扁平插画，生成具有吸引力的图书封面。这些实践都体现出AIGC在内容生产部分的创造力和“想象力”，也是营销领域生产力的一次革新。^[20]

营销的核心价值在于通过差异化的叙事来创造和提供独特的价值，以满足消费者的需求和期望。^[21]因此，针对用户偏好进行个性化、差异化推荐是营销成功的关键一环。以互联网为中介产生的图书“推送—接受”过程可区分为“被动推送”与“主动推送”。“被动推送”即读者自发查找图书、订阅图书并接受出版营销商推送，在读者有特定需求并进行图书搜索行为时，AIGC可用于打造智能推荐引擎，将自然语言识别和机器学习技术相结合，帮助读者识别并推送与他们的需求最相关的内容。^[22]智能推荐引擎能够以关键词为基础，在读者需求与搜索引擎之间构建链接。当读者触发关键词时，搜索界面会提供与之相匹配的图书，并以此作为需求标记，进行长期的推送服务。“主动推送”是在读者没有特定需求以及行为发生前，出版单位一方进行的有策略的精准推送。传统出版物营销的“主动推送”主要基于读者的通信信息进行广泛的统一推送，覆盖面广，但精准度低、效果差，无法区别不同读者的需求。而借助AIGC的赋能，出版单位可以依靠用户画像模型和对话代理功能，精准识别不同用户需求，从而大大提升推送的到达率和用户购买率。

AIGC还能化身为“聊天机器人”（Chat Bot）与读者进行对话，通过与读者的对话，获得动态的读者需求以及更具人性化的对话语料。聊天机器人作为新兴的人工智能工具，以其“拟人性”为使用者广泛接受，同时也可作为出版单位“主动推送”过程中的重要辅助。依托聊天机器人，出版单位能实现一对一的有效服务。例如，英国出版商BAM Mobile研发的一款智能聊天机器人“Author bot”，采用了先进的NLP技术，能够主动引导话题，营造一个“真实”的对话场景，从而在作者与读者之间构建起一座沟通的桥梁。在这个过程中，作者可以参与对话来协助读者了解作品或回答读者提问，主动地向读者输入图书信息和卖点。除了作为对话中介发挥作用外，聊天机器人也可在新书发布前进行市场预热，发布部分样章或讯息。同时，定制化推广使营销活动从短期向长期发展。

基于用户画像的AIGC通过精准识别匹配，深入挖掘用户的行为习惯、购书历史和偏好，能够预测用户的需求和兴趣，将对应书籍推荐给目标用户以满足其个性化需求。同时，通过部署图书营销渠道与场景设计，实施整合营销传播（IMC）的策略，能够实现图书营销活动和产品信息的有效整合与传递。^[23]例如，Kindle电子书阅读器利用AIGC算法，通过分析用户的购买历史、阅读偏好和行为模式等数据，了解用户的兴趣和喜好，并根据这些信息为他们推荐适合的图书。当用户在Kindle上阅读一本推理小说之后，AIGC可以分析该用户的阅读历史，并识别出用户对推理小说的喜好。根据用户的喜好，AIGC还可以推荐其他类似风格或同一系列的推理小说，以及小说周边。此外，AIGC还可以实时更新并推送书籍的相关线下体验、实体书籍销售活动等，以增强用户体验，完善营销链条。

数智时代的营销并非只是简单的产品售卖过程，在市场竞争日益激烈的今天，“产品+服务+增值”的新型知识服务逐渐成为营销的新常态。^[24]相较于传统的机器客服，智能化客户服务更具人性化、个性化和互动性，能够为体验增值，而情感服务成为连接出版单位与用户的桥梁。因此，出版单位利用AIGC开展智能化营销客服和情感服务，能够提升用户情感体验，在单位与用户之间构建起一座深度信任的“桥梁”。

首先，AIGC具备完善的自动化问答系统，它通过学习大量的文本数据和用户对话，能够实时高效地理解用户问题，从而准确捕捉用户的意图，并提供满意的答复，实现客户服务的自动化和个性化。其次，智能客服能及时解决用户在购买过程中产生的问题，完善售后服务流程。AIGC可以应用于实时聊天支持系统，与用户进行实时交流并提供所需信息，帮助用户解决问题、完成购买，提升用户购买流程的满意度。第三，基于AIGC的智能营销客户可被用作虚拟助手，自然地与用户进行互动。AIGC模型通过学习和分析大量的问答对话数据，能够模拟人类的对话风格和表达方式，使得与虚拟助手的互动更加自然和流畅，这种虚拟助手可以通过对话与用户互动，回答问题、提供建议。

除了作为智能化营销客服为用户提供信息和服务外，AIGC还能够识别用户的情感，并据此调整回应方式。例如，当用户表达不满或失望时，它可以表达歉意并提供解决方案；当用户表达兴奋或期待时，它可以分享更多相关信息或提供额外的优惠。这种情感化的回应方式，在解决客户问题的同时还能以友善、和蔼、尽心尽责的话语和态度进行情感服务，为客户提供情绪价值，让用户感到被关心和理解，增强了用户对品牌的情感连接。通过情感计算技术，出版单位能够从用户的多模态信息中捕捉情感的细微变化，从而实现对用户情感的精准识别。尽管在隐私保护和使用场景的限制下，智能聊天机器人主要依赖语音和文字分析来识别用户情感，但这种技术的应用已经为用户与平台之间的互动提供了高度个性化的体验。例如，2019年，在拉斯维加斯举行的消费电子展上，软件开发商Neurodata Labs和机器人制造商Promobot推出了用于客户体验管理的多模态情感检测（multimodal emotion detection），能够综合分析人类活动（如面部表情、肢体动作、语音、眼球运动和心率），并判断消费者的情绪状态。^[25]

情感分析作为AIGC深度学习的一部分，可以分析用户在社交媒体和其他平台上的情感表达，从而生成更具感染力和情感共鸣的营销内容，以弥补在人工智能营销过程中“人”的缺失所带来的冷漠、机械化和过度理性。随着用户在平台上体验时长的增加，他们与平台的黏性也随之增强，这种黏性是情感营销成功的关键。出版单位通过提供新型的知识服务与情感服务，不断满足用户的需求，增强用户的满意度和忠诚度。在这个过程中，AIGC通常被用于提供具有一定社交互动体验的“阅读陪伴服务”。在2023年，掌阅科技就推出了小说IP对话智能交互应用“阅爱聊”，构建了阅读场景中的人机亲密关系。通过调动消费者的情感、建立亲密关系，从而在用户心中建立起独特的品牌价值。在此情景下，出版品牌化身为聊天机器人，它能便利、及时、精准地解决读者需求，无疑能有效增强读者对出版品牌的认可与依恋。^[26]

AIGC是时代和需求的产物，它以革命性的创造力和创新性，为出版营销带来全新的发展机遇和可能性。AIGC以其强大的技术逻辑打破了出版单位与读者之间的界限，在出版单位与读者之间架起一座相互了解的桥梁。AIGC应用于出版营销，将传统营销中的“广而告之”细化为一对一服务，将沉闷叙述丰富为情感服务，实现从内容上提升效率、推送上精准识别、服务上增强黏性等诸多新功能，为出版单位的营销创新找到新的突破点。AIGC嵌入出版营销，极大地提升了读者的阅读体验效果，促使读者将分散的注意力集中于场景化体验与情感化服务的营销环境中。但是，新兴技术是一把“双刃剑”，AIGC赋能出版营销，也可能带来一些风险和问题。

首先，从法律层面看，AIGC的版权归属问题目前尚无定论，若生成内容涉及侵权，出版单位可能面临法律诉讼。此外，AIGC生成的出版营销文案内容还可能存在虚假宣传的风险。其次，从伦理道德层面看，AIGC前期训练过程中需要输入大量的数据，在采集营销数据过程中，可能存在泄露客户数据、侵犯读者隐私的风险。最后，从技术层面看，由于AIGC采用的算法是一种经典的“黑箱算法”，其算法的透明度较低，由此导致其生成的内容可能存在算法歧视等问题。

基于此，出版单位在运用AIGC赋能营销实践中，需要审慎地运用好这把“双刃剑”，既要积极推进AIGC在出版营销领域落地应用，又要注意规避其在应用过程中的潜在风险。为此，出版单位、技术设计人员、算法工程师和营销人员要坚持“伦理先行”“技术向善”等原则，探索“负责任的AI”（Responsible AI）框架，将公平、正义、诚信等伦理准则嵌入模型训练，构建适应技术迭代的弹性监管政策，推动出版营销由传统的“以人为主”向“人机协同”的新型模式转变，进而助推出版新质生产力的发展，实现出版营销的创新和提质增效。