接入通义千问3后,B站618期间商单成交效率提升5倍+

简介: B站引入通义千问Qwen3、Qwen-VL等模型打造智能体InsightAgent,助力商业平台“花火”与“必达”提效。花火AI选人功能实现商单成交效率提升5倍以上,必达平台数据洞察效率提升3倍以上,大幅优化品牌合作流程。

近期,B站接入通义千问Qwen3、Qwen-VL等模型打造了数据洞察智能体InsightAgent,帮助其商业平台“花火”和“必达”进行提效。

在618期间,实现了“花火”平台商单成交效率提升5倍以上、“必达”平台数据洞察效率提升3倍以上的效果。

作为B站官方商业合作平台,花火可帮助品牌完成UP主询单、投放进度跟踪、效果复盘的全流程。

过去,品牌在B站平台内进行商业合作之前需耗费大量时间人工筛选UP主、综合评估匹配度,效率低且依赖主观经验。

而在接入InsightAgent后,花火近期上线的AI选人功能,可帮助品牌根据营销需求和UP主历史数据与内容特征完成自动匹配。并且,该功能还可根据品牌所在的行业情况及历史合作偏好,发掘优质创意方向。

目前,花火在商单成交效率上已实现5倍以上提升

必达作为B站数据策略中心,则将InsightAgent应用于报告生成。

现如今,必达平台的“机会人群”模块可生成包含推荐人群和品牌渗透情况的AI智能报告,“行业洞察”模块能快速输出行业趋势分析及策略解读报告。

目前,B站的花火与必达两大平台基于InsightAgent实现商业闭环,将传统需要1-2周的投放决策过程压缩至分钟级。未来,InsightAgent还将与B站一系列数据投放平台进行深度融合。

B站商业化数据科学技术相关负责人表示:

“通义系列模型在深度思考、内容创意等领域能力突出,尤其是Qwen3的混合思考模式,能够很好地满足品牌的需求,对简单问题可低算力‘秒回’答案,对复杂问题‘深度思考’输出报告,大大节省算力消耗。”



来源  |  阿里云公众号

目录
相关文章
|
人工智能 编解码 安全
[译][AI OpenAI-doc] 视觉
学习如何使用 GPT-4 来理解图像。具有视觉功能的 GPT-4 Turbo 允许模型接收图像并回答与之相关的问题。了解图像上传、处理、成本计算、模型限制等详细信息。
|
人工智能 关系型数据库 分布式数据库
客户说|哔哩哔哩基于阿里云PolarDB与千问大模型构建全域内容洞察新框架
哔哩哔哩联合阿里云 PolarDB for AI,构建“大模型+小模型”协同的全域内容洞察体系,基于去标识化公开互动数据,实现视频、评论等内容的结构化分析,精准识别品牌、类目、用户反馈属性,助力营销效果量化与策略优化。
|
5月前
|
人工智能 数据挖掘 数据安全/隐私保护
AI拆解小红书和公众号笔记,4个步骤让你看懂爆款底层密码(附AI工作流实操步骤和AI提示词)
用AI深度拆解155篇万赞笔记,提炼出爆款共性:选题抓痛点、开头造冲突、结构强逻辑、表达重共鸣。本文分享实操四步法、40+可复用模板及原创提示词,助你告别凭感觉创作,科学提升内容效率
1369 4
|
10月前
|
存储 人工智能 自然语言处理
游戏云,市场份额第一!
IDC最新报告显示,阿里云稳居中国游戏云市场第一,整体份额达41%。依托AI与云计算融合创新,助力米哈游、网易等企业出海,推动游戏研发、运营升级,持续引领行业发展。
816 0
游戏云,市场份额第一!
|
12月前
|
人工智能 运维 搜索推荐
大数据+游戏:原来玩家的快乐还能这样被“算”出来?
大数据+游戏:原来玩家的快乐还能这样被“算”出来?
1048 11
|
12月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
脑机接口(BCI):从信号到交互的工程实践
蒋星熠Jaxonic以“星际旅人”之姿,深耕脑机接口(BCI)工程实践。本文从系统架构、信号处理到解码算法,融合代码示例与可视化,剖析EEG/EMG非侵入式方案的落地挑战。聚焦延迟、准确率与用户体验,在噪声中构建稳定闭环,探索意念交互的可解释性与可靠性,助力极客穿越“噪声星云”,驶向人脑的奇妙行星。(238字)
|
存储 人工智能 缓存
Mooncake:月之暗面Kimi联合清华等机构推出的大模型推理架构
Mooncake是由月之暗面Kimi联合清华大学等机构共同开源的大模型推理架构。该架构以KVCache为中心,通过分布式设计和资源优化,显著提升了大模型推理的吞吐量和效率,同时降低了算力开销。Mooncake在长上下文场景中表现出色,支持多种应用场景,如自然语言处理、内容推荐系统和搜索引擎等。
2208 6
Mooncake:月之暗面Kimi联合清华等机构推出的大模型推理架构
|
人工智能 自然语言处理 Swift
探索面向开放型问题的推理模型Marco-o1,阿里国际AI团队最新开源!
阿里国际AI团队发布的新模型Marco-o1,不仅擅长解决具有标准答案的学科问题(如代码、数学等),更强调开放式问题的解决方案。该模型采用超长CoT数据微调、MCTS扩展解空间等技术,提升了模型在翻译任务及复杂问题解决上的表现。研究团队还开源了部分数据和模型,供社区使用和进一步研究。
1346 1
探索面向开放型问题的推理模型Marco-o1,阿里国际AI团队最新开源!
|
传感器 人工智能 搜索推荐
数字孪生在医疗健康中的作用:重塑医疗体验与提升服务质量
数字孪生技术在医疗健康领域的应用正逐步展现出巨大潜力,通过构建患者的个性化数字模型,实现精准医疗、疾病预测、手术优化、设备仿真和患者管理,显著提升了医疗服务质量与患者体验。
1071 5

热门文章

最新文章