How many steps does a single piece of content go through, from first idea to final publish?

Consumer insight, topic planning, copywriting, visual production, multi-platform adaptation, account distribution, performance tracking, post-campaign review — one stage after another, with information eroding at every handoff. Content has to be reworked for each platform, performance data is scattered across separate dashboards, and review cycles can never keep pace with the speed of execution. The longer the chain, the bigger the leakage.

AIGC has undeniably accelerated content production. But you may have noticed that plugging AI into a single point — say, copywriting or image generation — only moves the needle so far. Whether the topic is on target, who the content should reach, how performance data feeds the next round — these core questions remain unanswered. Point solutions only solve point problems. Real efficiency gains come from connecting the entire chain end to end.

Marketing Enters the Agentic Marketing Era

Over the past two years, generative AI has opened up new ways of producing content and new creative possibilities for marketing. But the industry's transformation has not stopped at "generation."

An increasingly clear trend is emerging: AI's role in marketing is shifting from "assistive tool" to "collaborative partner." It no longer simply writes a line of copy or produces an image — it understands the task, breaks it into steps, calls on the right resources, executes, and tracks the results. This is the defining trait of Agentic AI: from "able to talk" to "able to act."

When this capability is brought into marketing, a new paradigm takes shape — Agentic Marketing. In this paradigm, brands, agencies, and media partners can each have their own AI Agents. Insight, generation, distribution, and review are carried out collaboratively by multiple specialized Agents, while humans focus on strategic judgment and creative decision-making.

The AIGC end-to-end intelligent marketing solution from Mininglamp Technology (HKEX: 2718) can be seen as a concrete realization of the Agentic Marketing concept. Powered by the DeepMiner trustworthy business agent, it starts with data-driven insight to lock in target audiences and content directions, uses AI to generate copy, imagery, and video tailored to the tone of each platform, distributes through an intelligent creator-network matrix, and feeds real-time performance data back into the next round of strategy. From strategy to execution to review, it delivers as one complete solution.

The underlying logic of this solution can be summed up in four letters — IGDF.

Insight — Let Data Replace Guesswork

Great content doesn't begin with inspiration. It begins with understanding the consumer.

The first step of Mininglamp's AIGC solution is data-driven insight. The DeepMiner trustworthy business agent integrates multi-source data — including ad measurement data from Miaozhen Systems, brands' own first-party data, and public content data from major social platforms — to analyze target consumers across multiple dimensions.

The insight stage covers five dimensions:

• Audience profiling — beyond basic demographics, going deep into interests and behavioral patterns to set the foundation for topic planning.
• Tribe insight — identifying the communities and lifestyles your audience belongs to, and matching content strategy accordingly.
• Hit-content breakdown — tracking trending topics and analyzing the structure and patterns of high-engagement content to guide creation.
• Trend detection — monitoring hot topics and market signals in real time so content strategy can adjust on the fly.
• Strategy output — AI-generated, ready-to-use content directions that feed directly into creation.

Data-driven topic planning means every piece of content is anchored to a target audience and a clear angle before a single word is written.

Generation — From Strategy to Finished Work, Native to Every Platform

With sharp insight setting the direction, the next step is content generation. Mininglamp's AIGC solution covers three formats — copy, imagery, and video — and the core capability isn't "writing it fast"; it's "writing it right" — the right platform, the right tone, the right audience.

• Copy: generated at scale based on topic and audience, automatically deduplicated, and adapted to different styles — product-recommendation posts, short-video scripts, community reviews — for native expression on every platform.
• Imagery: real-product assets combined with AI scene synthesis to quickly produce visuals across multiple styles and contexts, matching different visual preferences.
• Video: AI scripting plus intelligent editing and creative composition shorten production cycles dramatically and turn out multiple versions fast.

Distribution — Get Every Piece of Content to the Right People

Once content is produced, who publishes it, where, and when has a major impact on the final outcome.

Mininglamp's AIGC solution offers creator-matrix management covering KOL, KOC, and KOS resources:

• AI matches each piece of content to the right publisher based on follower profile, content style, and historical performance.
• Publishing tasks across platforms are scheduled and orchestrated in one place — a single view for all accounts, content, and timing — cutting management overhead.

Feedback — Review Isn't the End, It's the Start of the Next Round

Traditional review cycles are long and lag behind the action. Mininglamp's AIGC solution enables real-time performance feedback that flows directly back into insight and generation.

Key feedback metrics:

• Social sentiment and consumer mood — sensing user reactions in real time.
• Awareness of core selling points — measuring whether key messages are landing effectively.
• Reach, engagement, and ROI — clearly visualizing the performance of every piece of content, every account, every platform.

Data is no longer a static report; it's a real-time input that drives content optimization, making every iteration sharper and more efficient.

A Trustworthy AI Foundation — Verifiable at Every Step

The capability that powers the IGDF closed loop is Mininglamp Technology's proprietary DeepMiner trustworthy business agent.

Trustworthy technology

• A vertical model purpose-built for marketing that understands industry context, producing content and strategy with professional depth.
• A multi-agent collaborative architecture in which specialized Agents handle each stage, supporting complex scenarios with efficiency.
• Stable, accurate, continuously improving models with transparent, traceable decisions that meet compliance requirements.

Trustworthy data

• Multi-source integration of Miaozhen Systems data, brand first-party data, and external market data, producing reliable, traceable insights.
• Built for high-concurrency, high-volume scenarios, with insight and execution closing the loop end to end and no information lost along the way.
• Content is reviewed before distribution, performance data is traceable in fine detail, and attribution logic is clear and transparent.

一条内容从策划到上线，中间要经历多少环节？

消费者洞察、选题策划、文案撰写、视觉制作、多平台适配、账号分发、数据追踪、效果复盘……环节一个接一个，信息在传递中不断折损：不同平台内容要重新适配，效果数据散落在各个后台，复盘节奏永远追不上投放速度。链路越长，损耗越大。

AIGC 的确让内容生产提速了，但你可能会发现，如果只是在写文案、出图等单点环节接入 AI，改变非常有限。选题准不准、内容该推给谁、效果数据如何反哺下一轮——这些核心问题依然无解。单点提效，解决的只是局部问题。真正的效率跃升，来自整条链路的拉通。

营销进入 Agentic Marketing 时代

过去两年，生成式 AI 为营销行业带来了新的内容生产方式和创意可能。但行业的变化并没有止步于「生成」这一个环节。

一个越来越清晰的趋势是：AI 在营销中的角色正在从「辅助工具」演变为「协作伙伴」。它不只是帮品牌写一段文案或出一张图，而是能够理解任务、拆解步骤、调用资源、执行操作、追踪结果。这就是 Agentic AI 的核心特征：从「会说」到「会做」。

当这种能力被应用到营销场景中，一种新的范式正在形成，即Agentic Marketing。在这个范式下，品牌、代理商、媒体各方都可以拥有自己的 AI Agent，从洞察到生成到分发到复盘，由多个专业化的 Agent 协作完成，人的角色更多地聚焦在策略判断和创意决策上。

明略科技（2718.HK）旗下 AIGC 全链路智能营销解决方案，可以看作是 Agentic Marketing 理念的一次具体落地：基于 DeepMiner 可信商业智能体，从数据洞察出发锁定人群和选题方向，AI 生成适配不同平台调性的图文视频内容，通过达人矩阵智能分发，效果数据实时回流驱动下一轮策略优化。从策略到执行到复盘，一套方案完整交付。

这套方案的底层逻辑，可以用四个字母概括——IGDF。

Insight 洞察——让数据替代猜测

好内容的起点不是灵感，是对消费者的理解。

明略 AIGC 方案的第一步是数据洞察。DeepMiner 可信商业智能体能够整合多源数据，包括秒针系统的广告监测数据、品牌自有的一方数据、主流社交平台的公开内容数据，对目标消费者进行多维度分析。

洞察环节覆盖五个维度：

• 受众画像——不只是基础属性，而是深入到兴趣偏好与行为特征，构成选题基础。
• 圈层洞察——识别目标人群的圈层归属与生活方式，匹配对应内容策略。
• 爆款拆解——追踪热门话题，分析高互动内容的结构和规律，指导创作。
• 趋势捕捉——实时监测热点与市场信号，及时调整内容策略。
• 策略输出——AI 生成可落地的内容方向建议，直接指导创作。

用数据驱动选题，让每条内容从「动笔」之前就已经锚定了目标人群和表达策略。

Generation 生成——从策略到成品，适配各平台原生内容

有了精准的洞察方向，下一步是内容生成。明略 AIGC 方案覆盖文案、图片、视频三种内容形态，核心能力不在「写得快」，在「写得对」——对的平台、对的调性、对的受众。

• 文案：根据选题与人群批量生成、自动去重，适配种草笔记、短视频脚本、社区测评等不同风格，实现平台原生表达。
• 图片：实物素材+AI 场景合成，快速出多风格、多场景图，满足不同视觉偏好。
• 视频：AI 脚本+智能剪辑+创意合成，大幅缩短制作周期，快速产出多版本内容。

Distribution 分发——让每条内容找到对的人

内容生产完成之后，通过谁发、在哪发、什么时间发，对最终效果影响极大。

明略 AIGC 方案提供达人矩阵管理能力，覆盖 KOL、KOC、KOS 等资源：

• AI 基于粉丝画像、内容风格、历史表现，为内容精准匹配发布者。
• 多平台发布任务统一排期与调度，一个视图管理所有账号、内容与排期，降低管理成本。

Feedback 反馈——复盘不是终点，是下一轮的起点

传统复盘周期长、滞后性强。明略 AIGC 方案实现效果数据实时回流，直接反哺洞察与生成。

核心反馈指标：

• 社交舆情与消费者情绪——实时感知用户反应。
• 核心卖点用户感知度——判断信息是否有效触达。
• 曝光、互动、投入产出比——清晰可视化每条内容、每个账号、每个平台表现。

数据不再是静态报告，而是驱动内容优化的实时输入，让每一次迭代都更精准、更高效。

可信 AI 底座，每一步都经得起验证

支撑 IGDF 闭环运转的底层能力，是明略科技自主研发的DeepMiner 可信商业智能体。

技术可信

• 营销垂直模型，理解专业语境，内容与策略具备行业专业度。
• 多智能体协作架构，多环节专业 Agent 协同，高效支撑复杂场景。
• 模型稳定准确、持续进化，决策透明可追溯，符合合规要求。

数据可信

• 整合秒针系统、品牌一方、外部市场多源数据，洞察结论可靠可溯源。
• 高并发、大批量场景适配，洞察与执行闭环完成，信息无损失。
• 内容经审核后分发，效果数据可精细追溯，归因逻辑清晰透明。

一條內容從策劃到上線，中間要經歷多少環節？

消費者洞察、選題策劃、文案撰寫、視覺製作、多平台適配、帳號分發、數據追蹤、效果復盤……環節一個接一個，資訊在傳遞中不斷折損：不同平台內容要重新適配，效果數據散落在各個後台，復盤節奏永遠追不上投放速度。鏈路越長，損耗越大。

AIGC的確讓內容生產提速了，但你可能會發現，如果只是在寫文案、出圖等單點環節接入AI，改變非常有限。選題準不準、內容該推給誰、效果數據如何反哺下一輪——這些核心問題依然無解。單點提效，解決的只是局部問題。真正的效率躍升，來自整條鏈路的拉通。

營銷進入 Agentic Marketing 時代

過去兩年，生成式AI為營銷行業帶來了新的內容生產方式和創意可能。但行業的變化並沒有止步於「生成」這一個環節。

一個越來越清晰的趨勢是：AI在營銷中的角色正在從「輔助工具」演變為「協作夥伴」。它不只是幫品牌寫一段文案或出一張圖，而是能夠理解任務、拆解步驟、調用資源、執行操作、追蹤結果。這就是Agentic AI的核心特徵：從「會說」到「會做」。

當這種能力被應用到營銷場景中，一種新的範式正在形成，即Agentic Marketing。在這個範式下，品牌、代理商、媒體各方都可以擁有自己的AI Agent，從洞察到生成到分發到復盤，由多個專業化的Agent協作完成，人的角色更多地聚焦在策略判斷和創意決策上。

明略科技（2718.HK）旗下AIGC全鏈路智能營銷解決方案，可以看作是Agentic Marketing理念的一次具體落地：基於DeepMiner可信商業智能體，從數據洞察出發鎖定人群和選題方向，AI生成適配不同平台調性的圖文影片內容，通過達人矩陣智能分發，效果數據實時回流驅動下一輪策略優化。從策略到執行到復盤，一套方案完整交付。

這套方案的底層邏輯，可以用四個字母概括——IGDF。

Insight 洞察——讓數據替代猜測

好內容的起點不是靈感，是對消費者的理解。

明略AIGC方案的第一步是數據洞察。DeepMiner可信商業智能體能夠整合多源數據，包括秒針系統的廣告監測數據、品牌自有的一方數據、主流社交平台的公開內容數據，對目標消費者進行多維度分析。

洞察環節覆蓋五個維度：

• 受眾畫像——不只是基礎屬性，而是深入到興趣偏好與行為特徵，構成選題基礎。
• 圈層洞察——識別目標人群的圈層歸屬與生活方式，匹配對應內容策略。
• 爆款拆解——追蹤熱門話題，分析高互動內容的結構和規律，指導創作。
• 趨勢捕捉——實時監測熱點與市場訊號，及時調整內容策略。
• 策略輸出——AI生成可落地的內容方向建議，直接指導創作。

用數據驅動選題，讓每條內容從「動筆」之前就已經錨定了目標人群和表達策略。

Generation 生成——從策略到成品，適配各平台原生內容

有了精準的洞察方向，下一步是內容生成。明略AIGC方案覆蓋文案、圖片、影片三種內容形態，核心能力不在「寫得快」，在「寫得對」——對的平台、對的調性、對的受眾。

• 文案：根據選題與人群批量生成、自動去重，適配種草筆記、短影片腳本、社區測評等不同風格，實現平台原生表達。
• 圖片：實物素材+AI場景合成，快速出多風格、多場景圖，滿足不同視覺偏好。
• 影片：AI腳本+智能剪輯+創意合成，大幅縮短製作週期，快速產出多版本內容。

Distribution 分發——讓每條內容找到對的人

內容生產完成之後，通過誰發、在哪發、什麼時間發，對最終效果影響極大。

明略AIGC方案提供達人矩陣管理能力，覆蓋KOL、KOC、KOS等資源：

• AI基於粉絲畫像、內容風格、歷史表現，為內容精準匹配發布者。
• 多平台發布任務統一排期與調度，一個視圖管理所有帳號、內容與排期，降低管理成本。

Feedback 回饋——復盤不是終點，是下一輪的起點

傳統復盤週期長、滯後性強。明略AIGC方案實現效果數據實時回流，直接反哺洞察與生成。

核心回饋指標：

• 社交輿情與消費者情緒——實時感知用戶反應。
• 核心賣點用戶感知度——判斷信息是否有效觸達。
• 曝光、互動、投入產出比——清晰可視化每條內容、每個帳號、每個平台表現。

數據不再是靜態報告，而是驅動內容優化的實時輸入，讓每一次迭代都更精準、更高效。

可信AI底座，每一步都經得起驗證

支撐IGDF閉環運轉的底層能力，是明略科技自主研發的DeepMiner可信商業智能體。

技術可信

• 營銷垂直模型，理解專業語境，內容與策略具備行業專業度。
• 多智能體協作架構，多環節專業Agent協同，高效支撐複雜場景。
• 模型穩定準確、持續進化，決策透明可追溯，符合合規要求。

數據可信

• 整合秒針系統、品牌一方、外部市場多源數據，洞察結論可靠可溯源。
• 高並發、大批量場景適配，洞察與執行閉環完成，信息無損失。
• 內容經審核後分發，效果數據可精細追溯，歸因邏輯清晰透明。

一本のコンテンツが企画から公開に至るまで、いくつの工程を経るのでしょうか。

消費者インサイト、テーマ企画、コピーライティング、ビジュアル制作、各プラットフォームへの最適化、アカウント配信、データ計測、効果検証――工程は次から次へと続き、情報は受け渡しのたびに少しずつ欠落していきます。プラットフォームごとにコンテンツを作り直し、効果データはあちこちの管理画面に散らばり、振り返りのスピードはいつまで経っても出稿スピードに追いつきません。フローが長くなるほど、損失も大きくなるのです。

AIGC によってコンテンツ制作のスピードが上がったのは事実です。しかし、コピーライティングや画像生成といった単一の工程に AI を組み込むだけでは、変化はごく限定的だとお気づきになるはずです。テーマ設定が的確かどうか、誰に届けるべきか、効果データを次のサイクルにどう還元するか――こうした本質的な問いは依然として未解決のまま残ります。単一工程の効率化では、解決できるのは局所的な課題にすぎません。真の効率向上は、フロー全体を貫通させることから生まれます。

マーケティングは Agentic Marketing 時代へ

この 2 年間、生成 AI はマーケティング業界に新たなコンテンツ制作の手法とクリエイティブの可能性をもたらしてきました。しかし業界の変化は、「生成」という一工程にとどまるものではありません。

ますます鮮明になっているのは、マーケティングにおける AI の役割が「補助ツール」から「協働パートナー」へと進化しつつあるという潮流です。AI はもはやコピーを 1 本書き、画像を 1 枚出力するだけの存在ではなく、タスクを理解し、手順に分解し、リソースを呼び出し、操作を実行し、結果を追跡するところまで担います。これこそが Agentic AI の核心、すなわち「話せる」から「動ける」への進化です。

この能力がマーケティングの現場に持ち込まれたとき、新しいパラダイムが立ち上がります。それが Agentic Marketing です。このパラダイムのもとでは、ブランド・代理店・メディアの各プレイヤーがそれぞれ自前の AI Agent を持ち、インサイトから生成、配信、振り返りまでを複数の専門 Agent が連携して遂行します。人間の役割は、戦略判断とクリエイティブの意思決定に、より集中していくことになります。

Mininglamp Technology（2718.HK）が提供する AIGC フルファネル・インテリジェントマーケティングソリューションは、この Agentic Marketing という考え方を具体的に形にした一例といえます。DeepMiner 信頼性ビジネスエージェントを基盤として、データインサイトから出発してターゲット層とテーマの方向性を定め、AI が各プラットフォームのトーンに合わせたテキスト・画像・動画コンテンツを生成し、インフルエンサーマトリクスを通じてインテリジェントに配信、効果データはリアルタイムに還流して次の戦略最適化を駆動する――戦略から実行、振り返りまでを一気通貫で提供します。

このソリューションの土台となるロジックは、4 つのアルファベットに集約されます――IGDF。

Insight 洞察 ― データで推測を置き換える

優れたコンテンツの起点はひらめきではなく、消費者への深い理解にあります。

Mininglamp の AIGC ソリューションが最初に取り組むのは、データインサイトです。DeepMiner 信頼性ビジネスエージェントは、Miaozhen システムの広告計測データ、ブランドのファーストパーティデータ、主要 SNS のパブリックコンテンツデータなど、多様なソースを統合し、ターゲット消費者を多角的に分析します。

インサイトのフェーズは、5 つの観点をカバーします。

• オーディエンス・ペルソナ ― 基本属性にとどまらず、興味・嗜好や行動特性まで踏み込み、テーマ設計の土台を築きます。
• クラスターインサイト ― ターゲット層が属するコミュニティやライフスタイルを特定し、それに即したコンテンツ戦略をマッチングします。
• ヒットコンテンツ分析 ― 話題のトピックを追跡し、エンゲージメントの高いコンテンツの構造とパターンを解析して、制作に活かします。
• トレンド検知 ― 旬の話題や市場のシグナルをリアルタイムで捉え、コンテンツ戦略を機動的に調整します。
• 戦略アウトプット ― AI が実行可能なコンテンツの方向性を提案し、制作現場に直接落とし込みます。

データドリブンでテーマを決めることで、すべてのコンテンツは「筆を執る」前の段階で、すでにターゲットと表現戦略が定まっている状態になります。

Generation 生成 ― 戦略から完成品まで、各プラットフォームのネイティブに

的確なインサイトの方向性が定まれば、次はコンテンツ生成です。Mininglamp の AIGC ソリューションは、テキスト・画像・動画の 3 つのフォーマットをカバーします。その本質的な価値は「速く書ける」ことではなく、「書き当てられる」こと――最適なプラットフォームで、最適なトーンで、最適な相手に届く、ということにあります。

• テキスト：テーマとターゲットに応じて大量生成と自動重複排除を行い、レビュー記事、ショート動画の台本、コミュニティ投稿など多様なスタイルに最適化、各プラットフォームのネイティブな表現を実現します。
• 画像：実物素材と AI シーン合成を組み合わせ、複数のスタイル・シーンの画像を高速に生成し、多様なビジュアルニーズに応えます。
• 動画：AI 台本生成、インテリジェント編集、クリエイティブ合成により制作期間を大幅に短縮し、複数バージョンのコンテンツをスピーディーに量産します。

Distribution 配信 ― すべてのコンテンツを、最適な相手のもとへ

コンテンツが完成したあと、誰が、どこで、いつ発信するかは、最終的な効果に大きな影響を及ぼします。

Mininglamp の AIGC ソリューションは、KOL・KOC・KOS などのリソースを網羅した インフルエンサーマトリクス管理機能 を備えています。

• AI がフォロワー属性、コンテンツの作風、過去のパフォーマンスをもとに、コンテンツに最適な発信者を精密にマッチングします。
• マルチプラットフォームの配信タスクを統合的にスケジューリングし、すべてのアカウント・コンテンツ・配信予定を一画面で管理することで、運用コストを抑えます。

Feedback フィードバック ― 振り返りはゴールではなく、次の出発点

従来の振り返りは周期が長く、タイムラグも大きいものでした。Mininglamp の AIGC ソリューションは 効果データのリアルタイム還流 を実現し、その結果を直接インサイトと生成のフェーズに還元します。

主要なフィードバック指標は以下のとおりです。

• ソーシャル上の評判と消費者感情 ― ユーザーの反応をリアルタイムに把握します。
• コアバリューの認知度 ― 伝えたいメッセージが本当に届いているかを見極めます。
• 露出、エンゲージメント、ROI ― コンテンツごと、アカウントごと、プラットフォームごとのパフォーマンスを明快に可視化します。

データは静的なレポートではなく、コンテンツ最適化を駆動するリアルタイムなインプットへと変わり、毎回のイテレーションをより精密で効率的なものへと押し上げます。

信頼できる AI 基盤、すべてのステップが検証に耐える

IGDF のループを支えているのは、Mininglamp Technology が独自開発した DeepMiner 信頼性ビジネスエージェント です。

テクノロジーの信頼性

• マーケティング特化型モデルが業界特有の文脈を理解し、コンテンツと戦略に高い専門性を担保します。
• マルチエージェント協働アーキテクチャにより、各工程を専門 Agent が連携して担い、複雑なシナリオを効率的にサポートします。
• モデルは安定かつ正確で、進化を続けるとともに、意思決定の透明性とトレーサビリティを保ち、コンプライアンス要件にも適合します。

データの信頼性

• Miaozhen システム、ブランドのファーストパーティ、外部市場など多様なソースを統合し、インサイトの結論は信頼性が高く、出所も追跡可能です。
• 高並列・大量処理のシナリオに対応し、インサイトから実行までを情報損失なくクローズドループで完結させます。
• コンテンツは審査を経て配信され、効果データは細部までトレース可能、アトリビューションのロジックも明快で透明です。

콘텐츠 한 편이 기획에서 발행에 이르기까지, 그 사이에는 얼마나 많은 단계가 있을까요?

소비자 인사이트 도출, 주제 기획, 카피라이팅, 비주얼 제작, 멀티 플랫폼 최적화, 계정별 배포, 데이터 트래킹, 성과 리뷰까지 — 단계가 꼬리에 꼬리를 물고 이어지는 동안 정보는 끊임없이 손실됩니다. 플랫폼마다 콘텐츠를 다시 다듬어야 하고, 성과 데이터는 각 백오피스에 흩어져 있으며, 리뷰 속도는 결코 집행 속도를 따라잡지 못합니다. 체인이 길어질수록 손실은 커집니다.

AIGC가 콘텐츠 생산 속도를 높여준 것은 분명합니다. 하지만 카피 작성이나 이미지 제작 같은 단일 지점에만 AI를 접목한다면 그 효과가 매우 제한적이라는 점을 곧 발견하게 됩니다. 주제가 정확한지, 콘텐츠를 누구에게 도달시킬지, 성과 데이터를 어떻게 다음 라운드에 환류시킬지 — 이 핵심 질문들은 여전히 풀리지 않습니다. 단일 지점의 효율 개선은 부분적인 문제만 해결할 뿐입니다. 진정한 효율의 도약은 전체 체인을 하나로 꿰뚫을 때 비로소 일어납니다.

마케팅, Agentic Marketing 시대로

지난 2년간 생성형 AI는 마케팅 업계에 새로운 콘텐츠 생산 방식과 크리에이티브의 가능성을 가져왔습니다. 그러나 업계의 변화는 '생성'이라는 한 단계에서 멈추지 않았습니다.

점점 또렷해지는 흐름이 있습니다. 마케팅 영역에서 AI의 역할이 '보조 도구'에서 '협업 파트너'로 진화하고 있다는 것입니다. 단순히 카피 한 줄을 쓰거나 이미지 한 장을 만드는 데 그치지 않고, 과업을 이해하고 단계를 분해하며 자원을 호출하고 작업을 실행하면서 결과까지 추적합니다. 이것이 바로 Agentic AI의 핵심 특징입니다 — '말할 줄 안다'에서 '실행할 줄 안다'로의 전환입니다.

이러한 역량이 마케팅 현장에 적용되면서 새로운 패러다임, 즉 Agentic Marketing이 형성되고 있습니다. 이 패러다임 아래에서 브랜드, 에이전시, 미디어 모두는 자신만의 AI Agent를 보유할 수 있습니다. 인사이트에서 생성, 배포, 리뷰에 이르는 전 과정을 다수의 전문화된 Agent가 협업으로 완수하고, 사람의 역할은 전략 판단과 크리에이티브 의사결정에 더 집중됩니다.

Mininglamp Technology(2718.HK)가 제공하는 AIGC 풀체인 인텔리전트 마케팅 솔루션은 Agentic Marketing 개념의 구체적인 실현 사례라 할 수 있습니다. DeepMiner 신뢰형 비즈니스 에이전트를 기반으로 데이터 인사이트에서 출발해 타깃 오디언스와 주제 방향을 확정하고, AI가 각 플랫폼 톤앤매너에 맞춘 텍스트·이미지·영상 콘텐츠를 생성하며, 크리에이터 매트릭스를 통해 지능형으로 배포하고, 성과 데이터가 실시간으로 환류되어 다음 라운드의 전략 최적화를 이끕니다. 전략에서 실행, 리뷰까지 하나의 솔루션으로 완전히 전달됩니다.

이 솔루션의 근간이 되는 로직은 네 글자로 압축할 수 있습니다 — IGDF입니다.

Insight 인사이트 — 데이터가 추측을 대체한다

좋은 콘텐츠의 출발점은 영감이 아니라, 소비자에 대한 이해입니다.

Mininglamp AIGC 솔루션의 첫 단계는 데이터 인사이트입니다. DeepMiner 신뢰형 비즈니스 에이전트는 Miaozhen System의 광고 모니터링 데이터, 브랜드 1st-party 데이터, 주요 소셜 플랫폼의 공개 콘텐츠 데이터 등 다양한 소스를 통합해 타깃 소비자를 다차원적으로 분석합니다.

인사이트 단계는 다섯 가지 차원을 아우릅니다.

• 오디언스 페르소나 — 단순한 인구통계 속성에 그치지 않고 관심사와 행동 특성까지 파고들어 주제 기획의 토대를 마련합니다.
• 서클·트라이브 인사이트 — 타깃 오디언스의 소속 커뮤니티와 라이프스타일을 식별하고, 그에 맞는 콘텐츠 전략을 매칭합니다.
• 히트 콘텐츠 분석 — 화제 이슈를 추적하고, 인게이지먼트가 높은 콘텐츠의 구조와 패턴을 해부해 창작에 가이드를 제공합니다.
• 트렌드 캐치 — 핫이슈와 시장 시그널을 실시간 모니터링하며, 콘텐츠 전략을 즉각 조정합니다.
• 전략 아웃풋 — AI가 곧바로 실행 가능한 콘텐츠 방향을 제안해 창작에 직접적인 가이드가 됩니다.

데이터로 주제를 구동함으로써, 모든 콘텐츠는 '펜을 들기' 전부터 이미 타깃 오디언스와 표현 전략이 명확히 닻을 내린 상태에서 출발합니다.

Generation 생성 — 전략에서 완성품까지, 각 플랫폼에 네이티브하게

정교한 인사이트 방향이 마련되었다면, 다음은 콘텐츠 생성입니다. Mininglamp AIGC 솔루션은 카피, 이미지, 영상의 세 가지 콘텐츠 형식을 모두 커버하며, 핵심 역량은 '빠르게 쓰는 것'이 아니라 '제대로 쓰는 것'에 있습니다 — 맞는 플랫폼에, 맞는 톤앤매너로, 맞는 오디언스에게 말입니다.

• 카피: 주제와 타깃에 맞춰 대량 생성 후 자동 중복 제거. 종초(種草) 노트, 숏폼 영상 스크립트, 커뮤니티 리뷰 등 각기 다른 스타일에 최적화해 플랫폼 네이티브한 표현을 구현합니다.
• 이미지: 실물 소재와 AI 장면 합성을 결합해 다양한 스타일·시나리오의 이미지를 빠르게 산출하고, 다양한 비주얼 취향을 충족합니다.
• 영상: AI 스크립트, 스마트 편집, 크리에이티브 합성을 통해 제작 사이클을 대폭 단축하고, 멀티 버전 콘텐츠를 신속하게 산출합니다.

Distribution 배포 — 모든 콘텐츠가 '맞는 사람'에게 닿게

콘텐츠 제작이 끝난 이후, 누가 발행하는지, 어디에 발행하는지, 언제 발행하는지는 최종 성과에 막대한 영향을 미칩니다.

Mininglamp AIGC 솔루션은 KOL, KOC, KOS 등 자원을 아우르는 크리에이터 매트릭스 관리 역량을 제공합니다.

• AI가 팔로워 페르소나, 콘텐츠 스타일, 과거 성과를 토대로 콘텐츠에 가장 적합한 발행자를 정밀 매칭합니다.
• 멀티 플랫폼 발행 업무를 통합 스케줄링하고, 하나의 뷰에서 모든 계정·콘텐츠·일정을 관리해 운영 비용을 낮춥니다.

Feedback 피드백 — 리뷰는 종착점이 아닌, 다음 라운드의 출발점

전통적인 리뷰는 주기가 길고 후행적입니다. Mininglamp AIGC 솔루션은 성과 데이터의 실시간 환류를 구현해, 인사이트와 생성 단계로 곧장 피드백합니다.

핵심 피드백 지표:

• 소셜 여론과 소비자 정서 — 사용자 반응을 실시간으로 감지합니다.
• 핵심 셀링 포인트의 사용자 인지도 — 메시지가 효과적으로 도달했는지를 판단합니다.
• 노출, 인게이지먼트, ROI — 콘텐츠별·계정별·플랫폼별 성과를 명확하게 시각화합니다.

데이터는 더 이상 정적인 리포트가 아니라, 콘텐츠 최적화를 구동하는 실시간 인풋이 됩니다. 그 결과 매 반복(iteration)이 더 정밀하고, 더 효율적이게 됩니다.

신뢰할 수 있는 AI 베이스, 모든 단계가 검증을 견딘다

IGDF 클로즈드 루프의 작동을 떠받치는 근간 역량은 Mininglamp Technology가 자체 개발한 DeepMiner 신뢰형 비즈니스 에이전트입니다.

기술의 신뢰성

• 마케팅 버티컬 모델이 전문 맥락을 이해해, 콘텐츠와 전략 모두에서 업계 수준의 전문성을 갖춥니다.
• 멀티 에이전트 협업 아키텍처를 통해 단계별 전문 Agent가 유기적으로 협력하며, 복잡한 시나리오를 효율적으로 지원합니다.
• 모델은 안정적이고 정확하며 지속적으로 진화합니다. 의사결정 과정은 투명하게 추적 가능하고, 컴플라이언스 요건도 충족합니다.

데이터의 신뢰성

• Miaozhen System, 브랜드 1st-party, 외부 시장 데이터 등 멀티 소스 데이터를 통합해 인사이트 결론의 신뢰성과 추적 가능성을 확보합니다.
• 고동시성·대용량 시나리오에 대응하며, 인사이트와 실행이 클로즈드 루프로 완결되어 정보 손실이 없습니다.
• 콘텐츠는 검수를 거쳐 배포되고, 성과 데이터는 정밀하게 추적되며, 어트리뷰션 로직은 명확하고 투명합니다.

Combien d'étapes faut-il franchir pour qu'un contenu passe de la planification à la mise en ligne ?

Compréhension des consommateurs, choix des sujets, rédaction, production visuelle, adaptation multiplateforme, diffusion sur les comptes, suivi des données, bilan de performance… Les étapes s'enchaînent et, à chaque transmission, l'information perd de sa substance : le contenu doit être réadapté pour chaque plateforme, les indicateurs sont éparpillés dans des back-offices distincts, et le rythme des bilans ne rattrape jamais celui de la diffusion. Plus la chaîne est longue, plus la déperdition est forte.

L'AIGC a indéniablement accéléré la production de contenu, mais on s'aperçoit vite que brancher l'IA uniquement sur des étapes isolées — la rédaction, la création d'images — apporte des gains très limités. La pertinence du sujet, le bon ciblage de l'audience, la manière dont les données nourrissent le cycle suivant : ces questions essentielles restent sans réponse. Optimiser un point isolé ne règle qu'un problème local. Le véritable saut d'efficacité vient de l'intégration de toute la chaîne.

Le marketing entre dans l'ère de l'Agentic Marketing

Au cours des deux dernières années, l'IA générative a apporté au secteur du marketing de nouveaux modes de production de contenu et de nouvelles possibilités créatives. Mais la transformation du secteur ne s'arrête pas à la seule étape de la « génération ».

Une tendance se dessine de plus en plus clairement : dans le marketing, l'IA passe du statut d'« outil d'assistance » à celui de « partenaire de collaboration ». Elle ne se contente plus d'aider une marque à rédiger un texte ou à produire une image ; elle est désormais capable de comprendre une mission, de la décomposer en étapes, de mobiliser des ressources, d'exécuter des actions et d'en suivre les résultats. C'est précisément ce qui caractérise l'Agentic AI : passer du « savoir dire » au « savoir faire ».

Quand cette capacité s'applique au marketing, un nouveau paradigme émerge : l'Agentic Marketing. Dans ce paradigme, marques, agences et médias peuvent chacun disposer de leurs propres AI Agents ; de l'insight à la génération, jusqu'à la diffusion et au bilan, plusieurs Agents spécialisés collaborent, tandis que l'humain se concentre davantage sur les arbitrages stratégiques et les décisions créatives.

La solution de marketing intelligent AIGC bout en bout de Mininglamp Technology (HKEX : 2718) peut être vue comme une concrétisation de la vision Agentic Marketing : adossée au DeepMiner — un agent de business intelligence de confiance — elle part de l'insight pour cibler audiences et angles éditoriaux, génère via l'IA des contenus textes, images et vidéos adaptés au ton de chaque plateforme, orchestre une diffusion intelligente à travers une matrice d'influenceurs, et fait remonter en temps réel les données de performance pour piloter le cycle d'optimisation suivant. De la stratégie à l'exécution puis au bilan, c'est un dispositif complet livré clés en main.

La logique fondamentale de cette solution tient en quatre lettres — IGDF.

Insight — Laisser les données remplacer les suppositions

Un bon contenu ne part pas de l'inspiration, mais d'une compréhension fine du consommateur.

La première étape de la solution AIGC de Mininglamp est l'insight data. DeepMiner agrège des données issues de sources multiples — données de monitoring publicitaire de Miaozhen, données first-party de la marque, contenus publics des principales plateformes sociales — pour analyser la cible sous plusieurs dimensions.

Cinq dimensions sont couvertes :

• Profil d'audience — bien au-delà des attributs basiques, on descend jusqu'aux centres d'intérêt et comportements pour fonder le choix des sujets.
• Insight communautaire — identification des cercles d'appartenance et des modes de vie de la cible, pour aligner la stratégie de contenu.
• Décryptage des contenus à succès — suivi des sujets tendance, analyse de la structure et des ressorts des contenus à forte interaction, pour guider la création.
• Détection des tendances — monitoring en temps réel des hot topics et signaux de marché, pour ajuster la stratégie au plus tôt.
• Production de stratégie — l'IA formule des recommandations éditoriales actionnables qui pilotent directement la création.

Avec des données qui guident le choix des sujets, chaque contenu est ancré sur une cible et un angle d'expression bien avant le premier mot.

Generation — De la stratégie à la production, en natif sur chaque plateforme

Une fois la direction d'insight fixée, place à la génération. La solution AIGC de Mininglamp couvre trois formats — texte, image, vidéo — et son atout principal n'est pas d'« écrire vite », mais d'« écrire juste » : la bonne plateforme, le bon ton, la bonne audience.

• Texte : génération en volume à partir des sujets et des cibles, déduplication automatique, adaptation aux registres propres aux notes de recommandation, scripts de vidéos courtes ou avis communautaires, pour une expression native sur chaque plateforme.
• Image : visuels produits par composition IA à partir d'éléments réels, déclinaison rapide en plusieurs styles et scénarios pour répondre à toutes les préférences visuelles.
• Vidéo : script IA, montage intelligent et composition créative raccourcissent fortement les délais de production et permettent de sortir rapidement plusieurs variantes.

Distribution — Faire arriver chaque contenu aux bonnes personnes

Une fois le contenu produit, savoir par qui le diffuser, où et quand pèse lourdement sur la performance finale.

La solution AIGC de Mininglamp offre une capacité de gestion d'une matrice d'influenceurs, couvrant les ressources KOL, KOC et KOS :

• L'IA associe précisément chaque contenu au diffuseur idéal en s'appuyant sur le profil des abonnés, le style éditorial et les performances passées.
• Planification et orchestration unifiées des publications multiplateformes : une vue unique pour piloter comptes, contenus et calendrier, et réduire les coûts de gestion.

Feedback — Le bilan n'est pas une fin, c'est le départ du round suivant

Les bilans traditionnels sont longs et arrivent trop tard. La solution AIGC de Mininglamp assure une remontée en temps réel des données de performance, directement réinjectée dans les phases d'insight et de génération.

Indicateurs clés du feedback :

• Social listening et émotions consommateurs — perception en temps réel des réactions du public.
• Mémorisation des messages clés par les utilisateurs — pour vérifier que le message touche réellement sa cible.
• Exposition, engagement, ROI — visualisation claire des performances par contenu, par compte et par plateforme.

La donnée n'est plus un rapport figé, mais une entrée en temps réel qui pilote l'optimisation des contenus et rend chaque itération plus précise et plus efficace.

Un socle d'IA de confiance — Vérifiable à chaque étape

La capacité qui fait tourner la boucle IGDF, c'est le DeepMiner, l'agent de business intelligence de confiance développé en interne par Mininglamp Technology.

Technologie de confiance

• Modèle vertical dédié au marketing, qui maîtrise les codes du métier et confère aux contenus comme aux stratégies une vraie expertise sectorielle.
• Architecture multi-agents : des Agents spécialisés collaborent à chaque étape pour traiter efficacement les scénarios complexes.
• Modèles stables et précis, en évolution continue, avec des décisions transparentes et traçables, conformes aux exigences réglementaires.

Données de confiance

• Intégration de sources multiples — Miaozhen, données first-party de la marque, données de marché externes — pour des conclusions d'insight fiables et traçables.
• Adaptation aux scénarios à forte charge et à grand volume : la boucle insight-exécution se referme sans perte d'information.
• Contenus diffusés après contrôle, performances finement traçables, logique d'attribution claire et transparente.