1、1211.1.引言引言在数字化时代，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。22.2.评测概述评测概述2.1.2.1.大模型发展现状大模型发展现状随着大模型技术的迅猛演进，其庞大的参

2、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

3、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。2.2.2.2.评测场景与范围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：3文本类文本类：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

4、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

5、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。43.3.评测原则评测原则 合法合规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。用户视角用户视角用户视角是评测的价值要求，从用户的需求、期望和体验出

6、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。54.4.评测体系评测体系4.1.4.1.整体框架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