《2019 全球營銷技術生態全景圖》顯示當前全球MarTech企業已超7000家 ，“MarTech”這一概念由 Scott Brinker 提出，即 Marketing 和 Technology 的融合， 指利用技術手段實現營銷目的的手段和工具。在美國這一概念從2008年提出至今，發展已經比較成熟，而中國的 MarTech 市場還比較年輕。國內營銷行業經過傳統營銷階段、“互聯網+營銷”階段 、“技術+營銷”階段、當前正處于“ AI+營銷/智慧營銷”階段，正在加速向MarTech方向迭代。目前國內也涌現出一批優秀的人工智能初創企業，包括商湯科技、曠視科技、極鏈科技等。

MarTech的六大分類包括：廣告技術、內容和客戶體驗管理、社交媒體和客戶關系管理、銷售渠道管理、數據管理、營銷管理。涵蓋CRM、DMP、 CDP等技術和管理平臺。

其中廣告技術的主要細分領域包括媒體的程序化購買，移動廣告、視頻營銷等，這一過程是在幫助廣告主解決媒體資源需求的問題，通過大數據、自然語言處理、機器學習等相關技術對媒體選擇、媒介、品牌、營銷等環節賦能。

MarTech 和 ADTech 二者在技術手段方面有明確的區別，前者技術涵蓋CRM、 數據管理平臺DMP、CDP、營銷自動化軟件和服務 ，而后者網頁Banner、程序化購買、DSP等。很大程度上依賴于媒體發行方的配合 。主要目標效果不同，MarTech主要用于個性化營銷，AdTech主要用于媒體購買 。

MarTech的應用核心在與智慧營銷與場景的高度匹配。細分在用戶畫像識別、最佳觸達渠道、用戶價值評估、識別虛假流量。而視聯網從“嬰兒期”向“成長期”過渡的核心是，視頻場景下將視頻AI技術與用戶需求的高度匹配。

在AI場景廣告實現了場景購買需求與購買渠道的對接。由于視頻是一種典型的非結構化數據，計算機無法直接提取利用，而AI場景廣告是通過計算機視覺技術對視頻數據的提取，將視頻內容按照語義關系，采用對象識別、 特征提取等處理手段，組織成可供計算機理解的結構化信息，從而實現視頻數據的極速自動化調取和匹配，最終呈現出多種形式的場景廣告。

在互動性方面與傳統視頻廣告有明顯的差異，例如互動投票、卡牌收集、氣泡對話、云圖、AI智能

AI技術對視頻內容識別可以實現海量視頻內容的快速識別，而識別緯度包括時間、地點、人物、場景、品牌等，直接提取關鍵信息，分析出當前場景下觀眾的關注度、情感度，智能分析選擇與之匹配度最高的品牌產品。中插等多種形式。圖例顯示的是在一個視頻場景下氣泡對話形式的廣告。場景事件顯示機車出故障，不給力，而當前場景和出行座駕類產品的匹配度極高，所以出行類App和汽車銷售App都很合適。而廣告占據四分之一的效果達到了品牌曝光效果，而傳統視頻廣告通常會用貼片方式露出，很明顯氣泡對話類效果更佳。

在視聯網升級過程中對視頻關鍵內容的標注，將成為一種新的入口渠道。在觀看視頻過程中，觀眾會產生各種各樣的需求，然而大多數需求很難在當前直接滿足，通過瀏覽器搜索的結果多數又不能讓人滿意。比如在看《霍比特人》時里面的背景音樂很好聽，想下載但又不知道歌曲名稱，但是搜索結果并不準確，得到的答案是“mountainside 孤山”但是事實上這首歌叫 《I see fire》。在搜索的過程中，興趣度會大打折扣。明星的穿衣風格經常被模仿，所以同款產品被大量需求，而到購物平臺尋找到自己信任的同款確實很難。

針對痛點需求，在視頻場景下的視聯網升級。大量信息將被標注，例如百科、外鏈、小程序等多種形式滿足用戶需求。就像彈幕滿足了用戶吐槽的需求一樣，視頻信息標注后，意味著“點擊了解”基本等于有相關需求。例如想購物、想旅游、想吃炸雞等絕大多數需求，都可以在觀看視頻的過程中全部解決，是一種智能化的視頻場景營銷。

而相比當下火熱的短視頻營銷，短視頻偏向于沉浸式瀏覽，屬于廣泛信息流形式的曝光。而視聯網模式升級，是基于沉浸式視頻內容，對于綜合視頻平臺的視頻內容進行深度機器識別瀏覽，從多個維度去挖掘視頻價值。通過AI視頻技術引導用戶定向，發現用戶需求、滿足用戶需求、挖掘用戶需求，最終提高視頻內容的變現能力。

視頻化是目前互聯網發展的一個重要趨勢。比如，淘寶商戶售賣的產品都以視頻形式展示，新零售領域的AR試衣是以視頻增強技術完成的，當下全網視頻數據量占全網數據的80%，并且這一比例正在提高。視頻場景下的視聯網升級，可以從技術層面分析視頻內容，挖掘視頻價值，這只是視聯網的初級階段，隨著AI技術的發展迭代以及5G技術的落地應用，以視頻為核心互動技術將被廣泛開發，視頻內容的生產、傳播者和互聯網服務提供商需要認可視頻觀看者的互聯網需求，打開數據鏈路，實現互聯網生態在視頻層的對接。

來源：搜狐