AIGC賦能縣域文旅推廣的路徑探索

摘要：人工智能生成內容（AIGC）技術正在深刻改變內容生產模式，但縣域文旅推廣仍面臨內容創新不足和傳播方式單一的問題，難以滿足現代受眾對互動性和沉浸式體驗的需求。為解決這些問題，現闡述AIGC的關鍵技術，包括自然語言處理、圖像生成和語音合成等，分析縣域文旅推廣的需求與難點，探討智能生成內容與地方文化特色的結合方法，提出內容本地化和定制化策略，指出AIGC賦能縣域文旅推廣的實際操作路徑，包括技術實現、多渠道整合傳播策略及內容監控與優化反饋機制。最后，總結AIGC技術在縣域文旅推廣中的核心價值和發展方向，強調跨領域合作的重要性。通過AIGC技術的應用，縣域文旅推廣可以實現內容生產的高效化和傳播的精準化，推動地方文化的廣泛傳播和文旅品牌的多維發展。

隨著人工智能生成內容（Artificial Intelligence Generated Content，簡稱AIGC）技術的快速發展，內容生產模式在新聞傳播、營銷推廣、影視制作和文化傳播等領域發生了深刻變革。AIGC通過深度學習和自然語言處理等先進技術，實現了文本、圖像、音頻和視頻等多模態內容的自動生成，不僅顯著提升了內容生產的效率，更為內容創新提供了新的可能性。

縣域文化旅游推廣領域仍然面臨內容創新不足和傳播手段單一的瓶頸。傳統推廣方式依賴人工策劃和靜態媒介，缺乏個性化和文化適配性，難以滿足現代受眾對互動性和沉浸式體驗的需求。這種局限性導致地方特色資源和文化內涵未能得到有效傳遞，制約了縣域文旅品牌的影響力與市場競爭力。

AIGC憑借自然語言處理、圖像生成和語音合成等核心技術，展現出高效生成個性化內容的潛力，為縣域文旅推廣提供了打破傳播瓶頸的新途徑。AIGC智能生成的內容在提升推廣效率和優化傳播成本的同時，實現了本地文化的多樣化表達與精準傳播，通過個性化推送和多渠道傳播，有效增強了用戶的文化認同感和參與感。AIGC的應用在一定程度上突破了資源限制，為縣域文旅品牌在競爭激烈的市場中提供了獨特的競爭優勢，使其吸引力和影響力進一步提升。

AIGC技術在縣域文旅推廣中的應用背景與問題分析

人工智能生成內容（AIGC）技術是利用人工智能算法自動生成多模態內容的技術，包括文本、圖像、音頻和視頻。其核心技術主要涵蓋自然語言處理（Natural Language Processing， 簡稱NLP）、圖像生成和語音合成。NLP技術可以生成符合語境的文字，廣泛應用于地方文化故事、旅游指南等內容的自動生成，OpenAI開發的GPT模型在文本生成方面已取得顯著成效。圖像生成技術擅長生成具有地方特色的視覺素材，通過生成式對抗網絡（Generative Adversarial Networks， GAN）生成獨特的景點圖像。語音合成技術則支持多語言和方言解說，打造沉浸式音頻體驗，滿足不同文化背景游客的需求[1]。這些技術為文旅內容的多樣化生產奠定了堅實基礎，契合了縣域文旅對個性化、互動性內容的需求，為展示地方文化帶來創新的表現方式。

AIGC的核心創新在于其對傳統內容生產模式的突破。首先，AIGC通過個性化內容生成，實現了高效的精準傳播，滿足了不同群體的需求，顯著提升了信息傳遞效果。其次，AIGC生成的互動性內容帶來了沉浸式體驗，增強了受眾的文化認同。最后，AIGC生成的內容具有高效和廣泛傳播的優勢，為縣域文旅在競爭激烈的市場中提供了強有力的支持。

縣域文旅推廣的需求與挑戰

縣域文旅的獨特性在于其文化資源的豐富性和受眾需求的多樣化。與傳統旅游推廣不同，縣域文旅更注重地方文化的深度體驗和個性化傳播，因此推廣內容必須契合本地特色，以提升游客的歸屬感和文化參與度。隨著旅游市場的進一步細分，受眾對個性化內容的需求不斷提高，AIGC的本地化生成能力在此情境中展現出理想的應用前景。

然而，當前的縣域文旅推廣模式普遍依賴人工策劃和靜態內容，面臨創新不足和同質化問題，難以有效展示地方文化特色。這種局限性削弱了文旅內容的推廣效果，特別是在吸引年輕用戶和注重體驗的游客方面表現欠佳[2]。在此背景下，AIGC技術通過智能生成動態內容，為縣域文旅提供了更具吸引力的展示方式，能夠突破傳統推廣模式的局限。

盡管AIGC為縣域文旅帶來了突破性優勢，但其應用過程仍面臨多重挑戰。首先，文化適配性問題，AIGC生成的內容必須精準反映當地文化，避免產生文化誤讀和偏差。縣域文旅推廣對文化真實呈現的高度依賴，意味著AIGC生成內容前需要進行適配性訓練，以確保符合本地語境和文化特色。其次，AIGC內容生成還涉及隱私保護、版權和倫理問題，尤其在生成涉及個人信息或地方特有文化資源的內容時，AIGC技術需嚴格遵循道德規范，確保隱私和版權的合規性。盡管AIGC在內容生成方面表現出顯著優勢，但在高質量本地化內容的生成中仍面臨技術瓶頸，特別是在表達文化細節和捕捉情感方面。為確保內容的質量和真實性，進一步提升AIGC的文化適應能力和智能判斷至關重要。

AIGC技術在縣域文旅推廣中的應用潛力與優勢

AIGC在縣域文旅推廣中展現出獨特的內容生成優勢。通過智能生成和個性化推送，AIGC能夠提供符合游客興趣的內容，提升用戶體驗的互動性和沉浸感[3]。AIGC生成的內容具備高度的自動化、多樣化特性，且響應靈活性高，能夠適應快速變化的文旅市場需求。

在實際應用中，AIGC已在多個縣域的文旅推廣中取得積極成效。湖南省張家界市利用AIGC技術生成了具有地方特色的旅游解說和互動內容，個性化的旅游指南有效提升了出行體驗，多語言導覽則為游客提供了深入的文化解讀，使地方文化得以更好地傳播。AIGC生成的文化故事通過融合地方歷史和民俗元素，增加了內容的敘事性和吸引力。這些實踐充分展現了AIGC在縣域文旅推廣中的實用性及顯著的推廣效果。

智能生成內容與地方文化特色的結合方法

AIGC在內容本土化中的技術應用

自然語言處理（NLP）技術在生成符合地方文化背景的文案中起到關鍵作用。通過解析地方語言特征和文化符號，NLP生成的文案可以緊扣本地語境，為游客提供更具文化特色的導覽和故事解說。在生成縣域歷史解說或民俗介紹時，NLP能根據情境生成契合地方風格的內容，使受眾感受貼近真實的文化氛圍。圖像和視頻生成技術則在呈現縣域風貌方面表現出卓越優勢，通過學習地方建筑、自然景觀和文化符號等元素，生成具有地方特色的動態視覺內容。這些圖像和短視頻為文旅內容的本土化推廣增加了視覺吸引力，為用戶打造沉浸式游覽體驗。

語音合成技術則通過多方言、多語調的音頻生成，滿足了不同游客的需求，增加了音頻內容的真實性和親和力。帶有地方口音的導覽音頻在文化故事和民俗傳說中尤為適用，使游客得以深入感受當地文化的獨特魅力，加深其文化認同感。四川省成都市文旅部門利用AIGC技術，生成了以川劇和火鍋文化為主題的導覽文案、具有成都特色的動態視頻及帶有四川方言的音頻導覽，成功塑造本土化、沉浸式的文旅體驗，這些內容在新媒體平臺廣泛傳播，深受游客喜愛。

內容定制化策略

AIGC技術能夠根據游客的興趣和文化背景進行內容的定制化生成和分發，從而顯著提升內容的個性化程度。通過分析游客的偏好和互動行為，AIGC可以提供契合受眾需求的內容。例如，為偏愛歷史的游客生成詳細的文化背景介紹，為偏愛自然風光的游客生成景點動態展示。這種內容設計不僅提高了用戶滿意度，還增強了推廣內容的吸引力，使推廣內容更契合受眾的興趣。

基于人工智能的內容推送技術則能夠精準地將適配內容推送至潛在用戶，確保內容的相關性和互動效果。通過智能分析受眾行為，AIGC將內容推送至用戶偏好的平臺和渠道，實現廣覆蓋與高精準的推廣[4]。自動推送功能保證了內容的實時性與便捷性，進一步提升推廣效率。云南省麗江市通過AIGC分析游客興趣，定制生成關于納西族文化和玉龍雪山風光的內容，并智能推送給對民族文化和自然景觀感興趣的游客，成功實現精準推廣。

地方文化元素的創新表達

AIGC技術能夠生成富有地方文化特色的故事內容，并通過互動解說加深游客對當地文化的理解和共鳴。通過動態生成并解說當地傳說、歷史故事或民俗活動，AIGC為文化推廣增添了生動的敘事維度，使游客能夠深入體驗地方文化的底蘊。互動解說功能還使游客能夠根據興趣選擇不同的內容，進一步激發文化共鳴。

此外，AIGC不僅可以生成內容，還具備創意設計的能力，為用戶提供獨具特色的互動體驗。AIGC在推廣中將地方文化元素與現代視覺設計相結合，呈現出鮮明的地方文化特色，并借助虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術，使地方文化的展示更加生動且具參與性，進一步提升了文旅的傳播力和吸引力。福建省廈門市通過AIGC與AR技術開發了“虛擬鼓浪嶼”項目，營造互動性極強的旅游體驗，讓游客可以在手機應用中探索鼓浪嶼的歷史與文化，極大地提升了游客的參與度和滿意度，被廣泛認為是文旅推廣的成功實踐。

通過這些方法，AIGC將地方文化元素與先進技術相結合，既符合本土化需求，又能精準回應受眾的多樣化需求，顯著提升了縣域文旅推廣的效果與吸引力。

AIGC賦能縣域文旅推廣的實際操作路徑

技術實現路徑

AIGC內容生成的流程包括數據采集、模型訓練、內容生成和發布。在數據采集階段，需系統化地收集地方文化資源、旅游景點信息及游客偏好等多維數據，以確保數據的代表性和豐富性，為生成貼合地方特色的內容奠定基礎。通過這些數據對AIGC模型進行深度訓練，使其能夠準確理解并表達地方文化元素，進而生成具有地方特色的內容。在生成內容后，需進行適配與優化，確保內容在不同發布渠道流暢呈現，提升內容在不同渠道的適配性和呈現效果。

內容發布前需建立嚴格的審核機制，包含文化適配性審核和質量標準審核，通過多層次審核流程及時發現并糾正內容偏差，避免誤導性或不準確的信息傳播。審核機制既能確保內容符合地方文化特征，又能保障其針對性和受眾契合度，從而有效提升內容的可信度。浙江省烏鎮在AIGC內容生成中實施了完善的審核流程，通過深度挖掘烏鎮歷史文化和游客關注點，生成并審核了大量具有本地特色的內容，取得了良好的推廣效果。

多渠道整合傳播策略

為獲得理想的傳播效果，AIGC生成的內容可以通過抖音、微信、小紅書等新媒體平臺發布，配合短視頻、動態圖片等形式，迅速吸引年輕受眾的關注。同時，傳統媒體的權威性和廣泛性與新媒體的即時性形成互補。電視、廣播、報紙等傳統渠道將內容推向更廣泛的受眾，實現新舊媒體的整合傳播。新舊媒體的融合助力推廣內容實現最大化曝光，提升內容的信任度和權威性，進一步增強縣域文旅品牌的公信力。

在社交媒體上，AIGC的個性化推送功能可以根據用戶興趣和行為數據，向受眾推送量身定制的內容，有效提升用戶黏性。借助點贊、評論和分享等互動方式，社交媒體可迅速提升內容的傳播速度與影響力[5]。通過社交媒體的雙向互動，AIGC生成的文旅內容與受眾形成交流，進一步增強用戶的參與感和忠誠度。貴州省西江千戶苗寨通過AIGC技術生成反映苗族文化的短視頻和圖文內容，在抖音和微信平臺發布并結合傳統媒體報道，實現了整合傳播，個性化推送和社交媒體互動顯著提升了游客的參與度和滿意度。

內容監控與優化反饋機制

建立全面的用戶反饋機制是優化AIGC內容質量的關鍵。通過收集用戶在各平臺上的反饋（如評論、評分、使用體驗等），可以及時評估內容質量和受眾反應，這些反饋為持續提升內容的適應性和吸引力提供了有效參考。

依托數據分析技術，系統分析用戶偏好和行為，為AIGC內容生成策略的優化提供科學依據。通過分析點擊率、觀看時長、互動頻率等指標，深入了解用戶偏好并調整內容生成策略。數據驅動的優化不僅使推廣內容更為精準有效，還為AIGC在縣域文旅推廣中的持續優化提供了穩固支持。在湖南省鳳凰古城的推廣中，AIGC技術被用于監控內容傳播效果，通過用戶反饋和數據分析不斷優化內容和傳播策略，成功提升了游客滿意度和品牌影響力。

人工智能生成內容（AIGC）技術在縣域文化旅游推廣中展現了突出的核心價值，尤其在本土化內容生成和文化傳播創新方面具有顯著優勢。通過自然語言處理、圖像生成和語音合成等技術，AIGC能夠高效生成契合地方文化特色的內容，滿足縣域文旅對個性化和沉浸式體驗的需求。AIGC的應用不僅提升了內容的文化適配性和傳播精準性，還大幅增強了地方文化的吸引力，使其更有效地傳播給目標受眾。

基于AIGC在縣域文旅推廣中的應用，推廣優化應從多方面入手。首先，技術實現需建立完善的數據采集與審核機制，以確保生成的內容既符合文化特性又具備高質量標準。浙江省烏鎮在其內容生成過程中建立了本地文化數據庫，并通過嚴格的內容審核流程生成大量優質的本土化內容。其次，在傳播策略上，推廣內容應整合新舊媒體的優勢，通過新媒體平臺的互動性和傳統媒體的權威性相結合，擴大覆蓋面，增強用戶黏性。烏鎮的多渠道整合傳播實踐有效提升了文旅品牌的知名度和影響力。此外，借助數據驅動的反饋機制，AIGC生成的內容能夠根據用戶需求動態調整，確保推廣效果的持續優化。

未來，AIGC的發展方向在于不斷提升內容生成質量與文化適配性。隨著數據資源的積累和整合，AIGC模型的精準性將進一步提高，可生成更貼合文化背景的內容，為縣域文旅推廣提供更加高效的技術支持。同時，AIGC與增強現實（AR）、虛擬現實（VR）等技術的融合將進一步提升文旅推廣的互動性和沉浸體驗。AR和VR技術的應用可以在虛擬與現實的交互中再現地方文化，使游客獲得更加深度的沉浸式體驗。這一技術結合不僅為縣域文旅構建了多維度的內容體驗，還顯著提升了用戶的參與感和滿意度。

此外，AIGC在縣域文旅推廣中的廣泛應用需依托跨領域合作，以滿足未來日益多樣化的數字傳播需求。文旅推廣的全面實現需要與技術開發、數據分析和用戶體驗設計等領域協同發展。跨行業的深度合作不僅推動了AIGC技術在文旅領域的創新應用，還為數字傳播提供了豐富的實現路徑，使縣域文旅推廣在新技術環境下持續創新發展。

綜上所述，AIGC為縣域文旅推廣提供了高效且創新的解決方案。隨著技術的進步和多領域協同發展的持續推進，AIGC將在未來的縣域文旅推廣中發揮更為重要的作用，推動地方文化的廣泛傳播，助力文旅品牌的多維發展。

（作者單位：廣西藝術學院 影視與傳媒學院）

[1]尤達.從賦能文旅融合到塑造國家形象——移動美學視域下“短視頻+文旅”模式研究[J].視聽界，2024（05）：15-23+41.

[2]陳思函，解學芳.AIGC驅動下的數字文化消費：困境透視與紓解路徑[J].新疆社會科學，2024（04）：142-152+174.

[3]羅相如.生成式AI浪潮下縣級融媒體中心的創新發展路徑[J].新聞世界，2024（10）：26-29.

[4]周慎，莫菲菲，張佳偉.人機耦合體與人機雙螺旋：AIGC時代數字內容創作關系與方法重塑[J].數字出版研究，2024，03（04）：121-129.

[5]李旭光，胡奕，王曼，等.人工智能生成內容研究綜述：應用、風險與治理[J].圖書情報工作，2024，68（17）：136-149.