据悉，AI全链路营销公司「奥创光年」（Mogic Ai）已获得1500万美元A+轮融资。本轮融资由美图公司、凯辉基金联合领投、彬复资本、万物创投跟投，其中凯辉基金为奥创光年A轮领投基金，万物创投曾参与奥创光年天使轮投资，本轮继续追加投资。这是奥创光年于2023年8月首次披露其A轮千万级美元融资后，半年内再度公布的新一轮融资，本轮融资由华兴资本担任独家财务顾问。
奥创光年是一家AI Native营销公司，团队现已推出SaGa视频内容生成模型及Mogic Content AI Studio（CAS）全链路营销平台等产品，为企业客户提供从内容洞察（CAD）、营销决策、内容生成（CMP）、智能投流到内容管理（DAM）的AI全链路营销解决方案。在全球经济形势严峻，市场营销必须“精打细算”的当下，企业对于营销投放效果、内容制作效率和投入产出比的要求进一步提高，应用高水平的生成式AI营销产品进行营销内容的决策与生产已然成为企业寻求突破的优选路径。
美图公司首席财务官兼公司秘书颜劲良表示：“我们坚信AI可以改变人类工作的生产范式，如今美图以AIGC为内核，也逐步完成了从生活场景到生产力场景的进化。奥创光年的AI营销视频生成已经达到非常成熟的商业级水平，形成了更为立体的营销生产力平台。我们期待与奥创光年一道，以科技创新不断推动AI影像的发展。”
奥创光年联合创始人兼COO杨海表示：“本轮融资将主要用于AI模型和产品研发方面的投入，奥创光年未来也将继续深耕市场营销赛道，拓展更加丰富的AI 营销应用场景，为用户提供全面升级的品牌传播解决方案，成为其值得信赖的AI战略伙伴与全链路营销服务提供商。”
近日，娱乐资本论视智未来专访了奥创光年市场Vp任一，探讨了奥创光年如何结合AI技术为视频内容营销创造更大的价值、商业机会点在哪里，以及面对未来，奥创光年有何计划和展望。
以下为采访实录：
—以下为采访实录—
VOL.1
用AI赋能视频内容行业
视智未来：奥创光年现在主要客户是？
奥创光年市场Vp任一：（下同）
我们专注内容营销，是国内领先的AI智能营销科技服务商。一方面通过AI算法能，撑内容产和内容营销从动化与智能化演进。一方面通过对短视频内容与品牌需求的深度理解，支撑对短视频内容的输出。
客户包含百事集团、华润集团、欧莱雅集团、雅诗兰黛集团、联合利华集团、庄臣集团、赛诺菲集团以及阿里巴巴集团等国际一线品牌集团及电商平台。
行业应用方面，奥创光年由此前专注的美妆、食品、医疗等领域，逐渐向手机、数码、小家电、金融、服装、文化等更多行业场景渗透，通过持续训练各行业的领域模型，奥创光年的产品商业化能力和市场空间正在不断提升。
纵深方面，奥创光年通过其不断丰富的AI能力覆盖用户更多的核心应用场景，可以根据客户的个性化场景需求，探索AI技术在品牌传播、会员运营、新品研发、矩阵号获客、直播营销等领域的应用。
2024年我们的重点，会是针对SME和海外用户开发标准化的产品，服务其多种视频内容生成的需求。
视智未来：你们的主要业务是？
我们给客户做从内容洞察，再到整个视频制作和投放的全套服务。每个企业所处的状态不同，需要的服务也不一样。比如美妆集团市场投放已经成熟了，主要需要的是视频制作和全链路营销提升视频投放的效率。新消费品牌还处于市场建设时期。这方面，我们提供更多是洞察服务，为其做内容战略。SME产品，更多的作用是提高企业的人工工作效率。
我们内部主推的产品叫SaGa视频内容生成模型及Mogic Content AI Studio（CAS）全链路营销平台产品。
视智未来：CAS的运营逻辑是？
CAS主要由三个主要系统组成。第一部分是CAD的内容洞察系统。我们用人工数据标注让AI了解短视频的语义，再进行视频切片。在此基础上的逐浪模型，可以理解并学习行业里优秀的爆款视频，总结方法论，生成它认为好的视频内容。
之后，我们再进入到CMP，即AI自动化批量产出混剪视频的阶段。在带故事性的混剪类视频方面，我们的产品效果非常好。
之后，客户可以通过我们的后台DAM，即智能投流到内容管理，一键分发到抖音、淘宝等后台。AI也会分析所有发布内容的数据。相当于我们第一次分析的是行业数据，第二次分析的是自己投放内容的数据，整个视频营销环节形成了一个闭环，我们称之为品牌的私有化模型。
我们打造了一个营销模型，也在这个过程中将资产数字化。这样数据的存储、分发、制作都形成了完整的系统。
视智未来：可以具体谈谈你们的业务吗？
投放的流量在平台中，一类是信息流广告投放，在巨量和千川。一类是投直播。很多公司在经济下行的时候，更希望通过矩阵号的曝光提升ROI。
我们会承接一些品牌的官抖运营。比如会把该品牌直播里的视频内容放到官抖上。现在很多头部品牌的官抖内容是产品展示，不需要拍摄和剧情，很适合用AI产出视频。
很多大品牌拍摄成本很高，原始素材很多，混剪是对这些内容的高效利用。现在很多品牌的账号是跑量。比如100个小体量账号的基础曝光量，抵得上两三个大号的曝光量。所以很多品牌现在在批量做号，提升爆款率。而且，一般来说，品牌做种草视频需要整个视频组，有人剪、有人传、有人运营，现在一个软件就可以搞定了。
视智未来：所以，你们对品牌更大的价值是降本吗？
降本是一部分，更主要的是增加投放效果。我们能给品牌提升平均在10%左右的CTR。
CTR的提升相当于是效果。效果，一个是看投放素材的消耗量，一个是看投放的CPI增长值。我们做的投放视频，跑出爆款的概率更高。我们和国内某头部电商商家合作的时候，他们的目标是提升10%，这样就会增加几百万营收，实际上，我们给它提高了23%的CTR。
视智未来：一个品牌想要生成质量好些的混剪视频，需要往系统中放多少素材，分析多久呢？
素材裂变的维度大概是1:5。也就是说你上传了100条素材，最后能产出500条左右的视频。当然内容不一定非得是视频，也可以是海报、文案。
视智未来：人工修改的部分多吗？
有一些KA用户，对内容生成的要求高，我们会增加人工筛选的过程。现在整个AI行业的容错率没法控制在很低的范围里，还实现不了自动化。
视智未来：你们生成的视频内容素材，都来源于自有版权库吗？
我们现在的素材都有版权的。一个是客户自己上传的素材，一个是我们的素材库。
VOL.2
不做C端，专注于B端和海外
视智未来：你们考虑做C端产品吗？
暂时没有。我们可以从互联网发展的历史看，国内用户的软件付费意愿并不强。而且现在资本市场的融资难度相较于移动互联网时期要高很多。你很难融资做用户规模，C端产品没有规模的话，意义不大。
我们现在会以服务小B的企业和出海为主。一方面做AI视频营销服务，一方面未来会做系统化地为企业服务的Saas产品。
视智未来：最近，你们的销售人员有增加吗？
销售人员基本没有增加，因为销售需要配套的服务。现在的客户量、现金流都很好，不会有很大的扩张。
此外，现在我们也在通过代理端输出产品。比如一家头部媒体一直想卖我们的产品。但我们现在的客户已经饱和了，没有那么大的服务能力。前面说到的标准化产品也是想解决这个问题。代理商卖了标准化产品后，我们有一些人工参与就可以了。
视智未来：你们现在的用户量大概是多少呀？
有200个左右的KA客户。
视智未来：是不是只有大公司才能用得了你们的产品，因为他们才有素材库。很多小公司没有自己的视频素材库的。
也不是，现在我们开发了一款针对淘宝商家的软件，叫AI制片厂，主要做淘宝主图视频的生成，小体量的公司也可以用。
视智未来：你们还在做视频风格化的业务吗？
我们之前和钟薛高、36氪合作了风格化的视频生成。这种高质量的创业性内容，人工工作量大概是40%。
很多人说风格化功能的核心是滤镜，其实Runway生成最开始的核心点也是风格化。我们和Runway推出风格化的时间点差不多，而且已经开始做商业化了。一般意义上的视频滤镜难度不高，但是商业化的话对其于稳定性和精致度的要求会更高，所以商用视频滤镜的难度还是很高的。
视智未来：你们的C端产品是？
我们推出过面向C端的奥创幻影小程序。主要目的是产品优化，没打算靠这个赚钱。因为风格化实际上涉及到很多的参数调优，需要很多人力慢慢调，风格化商业收费可以做，C端产品成本太高。
视智未来：像图片滤镜那样的产品呢？
想达到大规模的商业级应用，还是有一定的技术门槛的。
视智未来：你们有做游戏和小说的AI视频市场开发吗？
其实每次进入到一个新的行业，就需要投入很多的时间精力，我们想先专注在美妆、数码、3C产品这些领域做好。
小说视频的推广模板生产成本很高，游戏更偏向于游戏画面的录屏和配音。这两方面目前做得很少，正处于客户初步接洽谈合作的阶段，以后还有很大的业务发展空间。
视智未来：你们现在营销上的打法是？
我们现在的预算多是做产品，通过口碑传播获客。此外，官网上每个月会有数百个的获客线索。这些客户已经够我们消化的了，目前不打算做大规模的投放获客。
而且ToB的特点是你和一家头部企业合作后，其他的企业也会认可你，是圈层营销的逻辑。
视智未来：你们公司的体量是？
我们有员工100多人，是一家技术驱动型的企业，70%都是技术和产品人员。
视智未来：你们的蘑菇街的关系是？
目前，蘑菇街的创始人陈琪在奥创光年担任董事长，负责市尝公关、投资和一些战略上的把控。那当然，蘑菇街也会提供一些资源和配套的人力支持。
视智未来：你有感受到这一年AI市场的变化吗？
我们的目标是解决客户的痛点，所以说痛点没变的情况下，我们产品只会迭代和优化。市场变化对我们影响不大。
今年我们会发现，AI产品需要聚焦于场景做差异化的服务才能活下来。
视智未来：你怎么看生成式视频的发展呢？
很多商家的核心内容成本都是在场景拍摄、商品拍摄，整个市场有千亿级别。
2023年，生成式视频的发展的技术还没有很成熟，如果生成式视频能够解决商家的拍摄问题，将会有很大的发展空间，它一定是AIGC行业的未来。
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