10位营销操盘手共识：AI营销比拼的是“懂业务的大脑”丨AI营销相对论02期|Morketing

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Eric · 2025-09-26 11:50

【摘要】 AI 营销不再是“要不要做”的选择题，而是“如何做得更深更远”的必答题。Morketing本文将沿着“内容 → 洞察策略 → 全链路协同”三大主线，解构 AI 如何改写营销逻辑、重塑品牌连接力。

文｜Eric

20世纪初，相对论的提出颠覆了人类对宇宙和自然的“常识性”观念，毫不夸张地说，相对论奠定了现代物理学的理论基础。2025年，品牌营销行业也迎来了属于自己的“相对论”，从早期的程序化广告、大数据营销，到如今AI+营销。如果说移动互联网给营销插上了腾飞的翅膀，为精准性带来了巨大的提升，那么，AI则是给营销带来了加速器。

对此Morketing推出了《AI营销相对论》专栏，旨在通过与行业内关键角色的对话，为营销从业者、企业决策者及相关研究人员提供前瞻性的行业洞察与战略参考。

AI正以肉眼可见的速度，全面重构营销业。从内容生成、用户洞察，到策略制定与执行协同，AI渗透着营销全链路。

它不再只是一个“提效工具”，而是逐渐成为营销团队的大脑——一台懂业务、能推理、会优化的智能中枢。在这场重构中，Morketing 深度对话了易点天下、明略科技、每日互动、利欧数字、西红柿互动等十家顶级 MarTech 企业的关键负责人。我们发现，AI 营销的革命性跃迁已不再是某个单点技术的爆发，而是整条营销链路的逻辑被重写。其中三大趋势尤为显著：

在内容生产上，不只是更快，而是规模化与个性化兼容的生产模式正在形成；

在洞察策略上，不再凭经验决策，而是由实时数据与智能引擎驱动营销“大脑”；

在全链路协同上，不止打通工具，而是形成动态反馈的闭环优化体系。

AI 营销不再是“要不要做”的选择题，而是“如何做得更深更远”的必答题。Morketing本文将沿着“内容 → 洞察策略 → 全链路协同”三大主线，解构 AI 如何改写营销逻辑、重塑品牌连接力。

当内容走进零摩擦时代：

让营销的起点更高效、更精准

内容生产是品牌触达用户的第一站。然而长期以来，这一环节面临三大挑战：

挑战一：效率瓶颈。传统的文案撰写、设计排版、多语种素材制作流程繁琐冗长。一轮内容从构思到出街往往耗费数天甚至更久，难以跟上当下高频快节奏的营销需求。

挑战二：质量难题。千篇一律的模板化内容早已难打动用户，而真正有温度、有个性的创作常意味着更高的成本和更长的周期。内容创意既要新颖又要符合品牌调性，往往可遇而不可求。

挑战三：跨地域障碍。品牌出海时，语言壁垒和文化差异让内容传播变得棘手。本土市场的流行梗，到了海外可能完全无法共情，甚至引发反感。

但AI的加入正在从三个方向打破内容生产的瓶颈：

首先，创作效率大幅提升，许多原本需要多人多日协作的素材制作工作，如今借助 AI 几小时甚至几分钟就能完成初稿，大幅压缩创意产出周期。其次，个性化规模化兼顾，AI 让定制化内容的生成成本骤降，可以大规模地产出针对不同人群、不同场景的个性化创意，实现“批量出精品”的可能。然后，跨文化智能适配，通过对语义和语境的理解，AI 帮助品牌更好地融入不同文化语境，自动调整语言与内容风格，让品牌故事跨语言传播时不再“水土不服”。

可以说，从过去被动响应到如今主动创造，AI 正在重塑内容生产方式。在内容为王的营销环境中，这种改变不仅是工具层面的升级，更关乎品牌与消费者关系的重构——内容是双方建立联系的起点，其效率与质量直接影响后续的转化路径。正因如此，许多业内人士认为，AI 对营销最核心的赋能正是突破内容创作的限制，让创意不再只是少数人的慢工细活，而成为可以被规模复制的能力。

那么，站在第一线的从业者是如何看待这场变革的？我们听到了来自像素绽放 PixelBloom（AiPPT.com）、易点天下、西红柿互动和华智 AI的声音。

像素绽放 PixelBloom （AiPPT.com）创始人&CEO赵充

“营销的本质是让品牌价值被精准感知，而 AI 则带来了价值表达的平权。”

——像素绽放 PixelBloom （AiPPT.com）

创始人&CEO 赵充

AI 真正改变的核心，在于内容的价值表达与传递。在营销全链路中，这一环节过去长期是效率最低、门槛最高的瓶颈。无论是对内的方案提报、对外的用户沟通，还是跨部门协同，许多好的策略因为“表达不到位”而失效。而 AI 的融入，不仅打破了内容创作的专业壁垒，更实现了表达效率和质量的同步飞跃，让品牌价值能够被精准感知成为可能。

长期以来，价值表达存在两大难点困扰营销人：

1.专业表达门槛高：很多市场从业者并非科班设计或文案出身，难以把复杂的策略转化为清晰、有吸引力的内容呈现。

2.表达个性化成本高：面对多场景、多人群的差异化需求，传统方式下快速产出针对性的内容极为困难，想要满足不同受众的品味往往意味着高昂的人力投入。

如今，AI 通过文案辅助生成、PPT 自动美化、一键多版本输出等手段，让价值表达实现了平权，不再只有专业高手才能做好表达。AI 大幅降低了创意和表达的技术门槛。

除了价值传递，AI 还深刻重塑了另外两个关键环节：内容生产与用户洞察。

首先，内容生产已完成“效率革命”。从产品文案、视频脚本、社媒海报到数据可视化呈现，AI 工具让原本需要多人多天完成的创意工作，现在几小时甚至几分钟就能搞定。不仅节省了时间，更解放了创意人员的精力，让他们能把时间花在更具策略性的思考上。

其次，用户洞察实现“精准提速”。AI 已经将数据分析从过去的“抽样分析”升级为“全量实时解读”。借助行为预测、语义分析等 AI 能力，品牌可以动态捕捉用户需求和情绪反馈，迅速调整内容策略，实现从广撒网式传播向个性化共鸣的演进。

尽管如此，还有一个关键环节亟待 AI 赋能：营销合规的 AI 化闭环。当下品牌面对日益严苛的监管环境，需要进行合规校验、风险预警、各地法规适配，这是营销中的刚需。但目前市面上的 AI 工具大多停留在内容生成阶段，尚未打通“生成 + 合规检测 + 自动修正”的全链条。尤其是跨国营销场景中，不同市场的法律法规各异，AI 在这一块的短板尤为明显，可以说这里是 AI 落地营销的最后一道门槛。

面对 AI 营销的快速演进，我们像素绽放 PixelBloom的核心优势不在于工具数量多，而在于从工具走向场景的深扎能力。我们不与基础大模型正面竞争，而是充当它们生态中的垂直场景尖兵——把 AI 真正用在营销人每天都要做的提案、设计、写稿、汇报中。通过AiPPT.cn（国内版）/ AiPPT.com（国际版）、AiBiao.com（文生图表）、AiBiao.cn（数据生图表）、Ai好记等工具，帮营销人大幅降低时间成本。

目前我们已服务超过 2000 万用户，积累了覆盖 200 多个行业的表达数据，因此知道不同行业、不同岗位的人真正需要什么。举例来说，我们帮助某快消品牌解决了区域营销方案个性化难题：不是靠拍脑袋，而是用真实消费数据生成方案框架，让各区域市场的提案都依据数据支撑。这样的方案总部审批通过率更高，因为 AI 的辅助使整个流程提速 70%。

我们的价值，就是让 AI 不只是炫技，而是真正通过“生态协同 + 场景深扎”来解决实际问题。

展望未来，我们认为 AI 营销的核心竞争力将聚焦在三个关键词：

一是生态共生：未来不是单一工具的比拼，而是多方协同的生态。谁能成为众多工具与平台的接口型节点，谁就能占据枢纽位置。

二是垂直深耕：通用 AI 解决“有没有”，垂直 AI 决定“好不好”。只有深耕行业场景，才能真正形成差异化的能力壁垒。

三是全球本土化：AI 能力可以全球通用，但表达方式、合规要求、文化语境必须因地制宜。本地化是 AI 全球化落地的必修课——全球化技术必须“说本地话”，才能真正发挥作用。

归根结底，AI 营销的竞争，不是工具之间的较量，而是看你是否真正理解用户价值，能否让技术服务于场景，让效率转化为信任。这，才是 AI 带来的深层变革。

易点天下 CPO Aodi Zhang

“任何营销的起点几乎都建立在素材的质量与针对性之上。”

——易点天下 CPO

Aodi Zhang

AI对营销最核心的赋能集中在内容生产与素材创意环节。无论是移动端广告的视觉设计、Google SEM的关键词挖掘，还是电商平台上的产品文案，营销的起点几乎都取决于素材的质量和针对性。AI 的介入，正在这个关键起点上重构内容的生成逻辑和投放思维。

过去，内容生产依赖文案、设计师等多角色协作，周期长、成本高。如今，AI 已全面介入文案、图片、视频以及多语种内容的生成，效率实现质的飞跃——原本需要数日才能完成的素材制作，现在数小时即可产出初稿。然而，即使效率大幅提升，内容创意环节依然面临三大棘手问题：

1.品牌一致性难保证：AI 自动生成的内容虽然高效，但细节上常有偏差，可能偏离品牌调性或出现用词不当等“小失误”。这些细微问题会影响整体品牌形象。目前多数企业只能通过“生成大量素材再人工筛选”的方式规避偏差，无形中造成不小的资源浪费。

2.爆款难以复刻：即便某条素材点击率高、转化好，我们往往难以弄清到底哪个元素打动了用户——是开头的成分对比镜头，还是结尾的用户推荐片段？缺乏对关键创意要素的归因分析，好内容难以系统性复制，创意输出仍像是在撞运气。

3.测试成本居高不下：AI 可以一次生成几十上百条素材，但接下来的优选仍要靠人工。大量 A/B 测试需要投放团队人工盯数据来判断素材优劣，耗时费力，降低了效率提升所带来的成本优势。

除了内容创意，AI 对营销链路其他环节也带来深刻影响：投放优化正在从人工调参进化为自动调优，智能算法根据实时数据反馈动态调整投放策略；数据洞察方面，AI 帮助品牌更快速地理解用户行为，输出创意灵感提示、趋势分析等辅助决策信息。

然而，有一个环节至关重要却尚未被 AI 真正落地，那就是品牌知识与历史素材的结构化沉淀与复用。目前多数企业尚未构建可随时调用的内容资产库。那些曾经的爆款元素、合规的话术、失败的教训等宝贵信息，仍散落在各团队和各工具中，未形成闭环。

面对这一系列变化，易点天下构建了自己的应对路径：通过搭建统一的AI中台与EC MCP Server，为公司提供稳固且具可扩展性的智能框架，确保AI系统在多元化的需求中能够灵活应对。一方面，在公司中台部署各类模型智能推荐，实现“业务提需求，系统选模型”的闭环，降低前线团队对技术细节的依赖；另一方面，围绕具体场景打造垂直 AI Agent，（如广告创意 Agent、短视频 Agent），进一步提升内容与投放场景的匹配度。

例如在短剧广告领域，易点天下的 AI 系统能够自动识别视频中的“高光帧”和“付费转化点”，并通过智能 Agent 串联素材生成、投放、效果评估等环节，运营人员只需关注关键决策。一系列繁琐操作被 AI 自动完成，真正实现了提效。

展望未来，AI 赋能营销内容的路径将聚焦三点：

多 Agent 化：让具备不同专长的 AI Agent 根据营销目标自动协同工作，在无人工干预的情况下完成从创意产出到效果转化的全过程。
高效协同机制：推动产研团队围绕 AI 建立新型协作范式，打破部门壁垒，提升组织对 AI 工具的理解和应用效率，让“AI + 人”配合更加顺畅。
企业私有知识体系：沉淀品牌长期积累的内容生产经验与关键创意要素，构建专属的素材知识库，形成其他人难以复制的内容资产壁垒。

华智 AI 创始人张华宇

“在流量见顶，竞争白热化的今天，内容几乎是品牌增长唯一的杠杆。”

——华智 AI 创始人张华宇

我认为，在 AI 深度渗透营销行业的进程中，内容始终是 AI 重构最深、影响最大的环节。原因很简单：当流量红利见顶、竞争白热化，内容几乎成了品牌增长唯一的杠杆。

然而正因为内容如此核心，它也是当前 AI 应用中最具挑战的问题之一。一方面，AI 的生成能力已经能在效率和产量上实现指数级提升；但另一方面，AI 对品牌策略、用户语境、新品信息的理解仍存在巨大鸿沟。AI 无法天然掌握市场一线的营销逻辑，也难以精准拿捏情感节奏和文化敏感度。这导致 AI 生成的内容虽然“看起来合格”，却未必真正打动人心，更难形成有效转化。尤其是品牌类内容，如果 AI 没有结合一线数据和实战经验，几乎不可能自然地产出爆款。

除了内容，AI 也在另外两个关键环节引发重大变革：数据分析和消费者决策路径。

在数据分析上，传统方式依赖分析师手工制作报表、清洗数据，不仅效率低，还容易遗漏关键信息。而 AI 不仅可以跨平台统一数据格式、提升清洗效率，更能洞察复杂的变量关系，以前所未有的速度和深度揭示数据背后的规律，真正做到“让数据说话”。

而在消费者路径上，原有的“认知—搜索—比较—购买”流程，正被“意图—询问 AI—获取整合方案—决策”所取代。换言之，消费者与品牌连接的起点，正在悄然从搜索引擎转向各种 AI 工具。AI 正变成消费者的建议者甚至决策影响者。如果品牌无法出现在 AI 的推荐逻辑里，就很可能在消费者选择中被“隐形”掉。

也正因为 AI 渗透如此之深，另一个关键问题凸显出来：组织和人才的 AI 应用能力，远远没有跟上技术发展。我们在大量品牌一线调研时，发现一个共性问题：团队成员平时忙于项目交付，根本无暇系统学习 AI 工具，更别提探索 AI 在具体业务场景的最佳用法。而很多企业决策层也存在“AI 还不够成熟”的误判，导致内部实际可用的 AI 能力与AI 的真实潜力之间存在巨大信息差。

基于这些行业痛点，华智 AI 的思路不是泛泛谈技术领先，而是聚焦于“让 AI 在实战中真正落地”。我们在内容侧打造了两款核心产品：Intelligrow L3-P 和 L3-X。它们结合了爆款内容数据和专家经验，分别实现了品牌广告侧的创意内容 AI 大脑，以及效果广告侧的全网爆款短视频内容抓取与复刻。并且在多个行业头部品牌中，我们用实际效果证明了它们的价值。

同时，我们还构建了“品牌种草情报通”、“社媒爆款内容引擎”、“AI 盯播工具”等一整套 AI 工具矩阵，覆盖从策略制定、内容生成到投放优化的全链路场景，帮助品牌将 AI 真正嵌入日常工作流程，而非停留在实验室里做概念验证。

放眼未来，我们认为 AI 营销的核心竞争将围绕以下三点展开：

首先是业务深度理解。基础大模型是开放的，关键在于能否用品牌自身的业务数据、行业知识和真实场景去微调模型，让 AI 真正懂业务、能落地。

其次是AIGC 落地能力。当前 AI 图文、视频生成效果仍有稳定性和自然度问题。但随着模型持续进化，一旦突破瓶颈，AIGC 将在内容生产效率和质量上带来质变，这是极具潜力的分水岭。

最后是组织与人才重构。AI 不是简单地用工具替换某个岗位，而是协作方式的彻底革新。只有将团队打造成“人机协同体”的企业，才能真正释放 AI 红利。

AI 营销已不是未来式，而是进行时。真正的竞争力不在于谁技术领先一小步，而在于谁能率先把 AI 深度嵌入业务、团队与组织的肌理中。

西红柿互动营销负责人 Summer

“在 AI 时代，真正脱颖而出的，不是技术更强的服务商，而是理解人性、理解内容、理解市场脉搏的那一群 AI 创意合伙人。”

——西红柿互动营销负责人 Summer

在全球化营销中，AI 最具变革意义的价值体现在打破文化与语言壁垒的能力上，而且是从内容层面去实现的。

过去，品牌内容的生产常常面临成本高、周期长、难以规模化的痛点。如今，借助 AIGC 和多模态大模型，实现“千人千面”的内容创作已成为现实。品牌可以基于用户语义偏好，自动生成多语言的视频、图文和话术，大大降低了跨文化、跨语言传播的门槛。

然而，当内容生产进入“零摩擦”时代，新挑战也随之出现：在效率飞升的同时，品牌如何守住自己的调性、美学和文化辨识度？这一点上，AI 目前还不具备全局判断和创意平衡的能力。“人机协同”反而成为新常态：技术负责加速，创意仍需人类去打磨、去平衡，才能真正打动人心。

西红柿互动的差异化能力，正是在这种协同体系中形成的。我们不仅构建了跨语种 AIGC 内容中台，更通过遍布全球的在地创意团队，实现内容与文化的精准对接。对于我们来说，AI 不是简单地把工具堆砌起来，而是驱动整个流程革新的引擎。我们采取“策略 + 内容 + 执行”一体化方式，将 AI 嵌入每个营销触点，从而实现真正可持续、可放大的增长动能。这种“技术 + 人”的混合动力，就是我们在 AI 营销时代的核心壁垒。

除了内容生产，AI 在营销链路中的另外两个环节也带来了显著改变：一是内容分发与投放优化。AI 可以根据用户行为、语义偏好、浏览路径等信号，制定更精细的触达策略，大幅提升转化效率。二是用户互动与客服响应。借助自然语言生成和理解技术，品牌能够实现更自然、更具人格魅力的双向互动，再也不是过去那种“冷冰冰”的机械式回复。

与此同时，还有一个重要领域的 AI 潜力尚未真正落地：策略制定与洞察预测。当前，大家对 AIGC 的关注多集中在“内容生成”这些看得见的层面，而对 AI 在“洞察和辅助决策”这些看不见但决定方向的地方，挖掘还不够深入。实际上，随着模型推理和多模态理解能力的提升，AI 完全有望在“发现趋势、评估情绪、优化路径”，这些看似无形却左右全局的环节，成为品牌策略团队的第二大脑。

展望未来，AI 要真正推动营销迈向下一个阶段，还需要在以下三个方向持续深化：

第一，本地化智能（Localized Intelligence）。AI 不只是翻译语言，更要读懂语境、情绪和文化，生成真正“听得懂”的内容。

第二，内容资产化（Creative Structuring）。将海量生成的多版本内容结构化管理，追踪各自效果，沉淀经验，构建品牌自己的“内容资产库”。

第三，人机协同（Human-AI Fusion）。通过清晰的分工与协同，让 AI 发挥规模化能力，让人类聚焦情感与创意，实现 1+1>2 的叠加优势。

尽管品牌一致性、文化适配等挑战依然存在，但 AI 已经让内容生产从成本中心逐渐转变为增长引擎。未来的竞争，将不再是简单的提效比拼，而是围绕规模化与个性化的平衡、以及技术能力与人性洞察的协同展开。谁能用 AI 打造出既有速度又有温度的内容体系，谁就能在这场内容革新中占据先机。

从滞后调研到实时洞察：

AI 让营销的大脑更精准、更前瞻

如果说内容是营销的“手脚”，决定了行动的速度与范围，那么洞察与策略就是营销的“大脑”，决定方向是否正确。只有大脑足够聪明，才能避免无效消耗，捕捉真正的增长机会。但长期以来，这一环节同样受到三方面的制约：

首先是数据孤岛：用户行为轨迹分散在各类平台，形成一个个数据孤岛，难以拼接成完整清晰的用户画像。营销人员常常“瞎子摸象”，只看到了用户的一面。

其次是时效滞后：传统调研分析流程周期长，往往分析报告还没出炉，用户的兴趣点就已经转移了，洞察总是慢半拍，跟不上市场变化。

最后是决策凭经验：很多策略制定仍依赖经验和直觉，“拍脑袋”现象普遍，缺乏数据支撑。这容易导致方向偏差和资源浪费，运气成分大于科学依据。

在 AI 的帮助下，营销“大脑”正在发生质变：

打通数据，全景画像：AI 能够整合不同平台、不同形态的数据，把原本碎片化的信息拼成一张动态的用户全景画像。从社交媒体言论到电商购买评价，再到线下门店互动，每个触点的数据都被汇聚起来，用户被看得更“清楚”。

实时洞察，领先一步：AI 可以在数据产生的第一时间捕捉趋势、识别风险，为策略提供实时反馈。过去需要数周完成的市场研究，现在可能数小时内就有初步结果，让洞察紧跟用户需求，不再滞后。

智能决策，数据驱动：借助 AI 的分析和推理，营销策略制定越来越多地用数据说话。AI 会基于海量历史案例和实时数据给出建议，帮助决策者避免认知盲区，让策略从依赖经验直觉走向真正的数据驱动。

过去靠经验推测的“模糊轮廓”，如今因为 AI 而变得清晰可验证。营销的“大脑”正在从凭直觉判断，走向数据智能下的理性决策。

围绕这一命题，我们与Nint任拓集团、明略科技、悠易科技、Marketingforce 迈富时的资深实践者展开了深入对话。他们的经验或许能为我们理解 AI 如何重塑营销决策提供具体的启发。

Nint任拓集团CMO，任拓大数据研究院执行院长曹力

AI擅长处理“有规律可循”的任务，但那些不依赖固定逻辑、无法被量化的环节，比如真正的创意环节、有洞察的营销决策环节都是难以替代的。
——Nint任拓集团CMO、
任拓大数据研究院执行院长曹力

AI对营销的重塑，核心在于对洞察的赋能升级。过去，许多企业的营销策略依赖于人工调研、直觉拍板，甚至是简单地模仿竞争对手。这种“盲人摸象”式的做法，不仅效率低下，更蕴含方向性风险。AI的出现，能够从数据角度为策略提供更丰富的灵感和可能性。

与此同时，AI正以前所未有的速度弥合品牌与消费者之间的信息差。早期品牌与消费者之间存在明显的信息不对称，搜索引擎的出现初步缩小了这一差距；随后小红书等用户生成内容平台的兴起，通过真实体验分享进一步减少了信息差。当前AI的普及，则显著加速了这一进程。这意味着，仅靠华丽包装和营销口号的时代已然落幕，品牌的竞争力必须回归到产品与服务的“真材实料”——切实解决消费者的痛点，满足其未被充分满足的需求。而精准做到这一点，所倚仗的正是深刻且准确的AI洞察。

但需明确，当前的AI更像是一张信息丰富的“地图”，而非可以直接抵达目的地的“自动驾驶系统”。尽管AI潜力巨大，其落地应用仍面临显著挑战：从数据层面来看，数据分散、不完整、可用性差是普遍存在的“路障”；从商业层面来看，AI难以独立评估不同洞察的商业价值与优先级，根源在于其缺乏对品牌核心价值、企业战略目标等商业“上下文”的深刻理解。

由此可见，AI擅长处理“有规律可循”的任务，但那些不依赖固定逻辑、无法被量化的环节，比如真正的创意环节、有洞察的营销决策环节都是难以替代的。归根结底，AI能高效处理“是什么”（What），而理解“为什么”（Why）和决策“该怎么做”（How），始终是人类专家的核心价值。

面对这些变化，任拓的核心差异化优势体现在“AI for Insight”。具体体现在我们的数据够大、够全、够独特：不仅整合了线上销售数据、内容数据和消费者评价数据，更重要的是我们积累了丰富的标签体系。标签即洞察，这些标签本身蕴含可直接指导行动、具有执行性的洞察。

以实际应用为例：当某品牌计划推“全面补充运动营养”新品时，我们先圈定了氨糖等品类，结合AI与自身Know-how拆解海量内容，构建不同品类下的“人设、痛点、卖点、场景标签”体系,再通过跨品类计算标签相关性，形成高胜率标签组合，最终用于指导产品核心宣称及潜力赛道的选择。

因此我们认为，AI营销未来的核心竞争点将聚焦于三个关键词：

1. 数据：数据是基石，缺乏坚实数据支撑的AI分析，可能偏离实际或流于表面；

2. 业务理解：对客户业务流的深刻理解至关重要，脱离业务实际的AI输出，客户难以有效应用；

3. 人机协同：人永远是关键，未来是人与AI高效协作。需要懂业务的专业人士来调教AI模型、迭代算法、设定目标、解读结果，并做出最终的判断和决策。

AI 重塑营销已是事实，但真正的赛点，不是比谁先用上AI，而是谁能把 AI 用出业务价值、用出体系能力。这，才是下一阶段竞争的核心战场。

明略科技高级副总裁、品牌与市场部负责人刘静（Elva Liu）

“以垂直大模型+智能体为基础，品牌营销未来要在 AI 认知上不断深耕，建设 AGI 时代品牌影响力与权威性。”

——明略科技高级副总裁、

品牌与市场部负责人刘静

在我看来，AI 全面融入生活的今天，营销行业正在经历一场深刻的结构性重构。这场变革的核心，就在于消费者洞察方式被彻底颠覆。

当消费者从“问人”转向“问 AI”，他们的决策起点已不再是某个品牌广告，而是通过 AI 获取答案。AI 成了数字导购，能否把品牌准确、有说服力地推荐给消费者，已成为影响转化的新变量。

然而，要让 AI 在洞察环节真正发挥效能，并非易事。最大的挑战在于整合多源、多模态的碎片化数据。从社交媒体的讨论、电商平台的评价，到客服通话记录、线下门店的互动——每一个触点都蕴藏着消费者的真实需求。但要将这些内容编织成一幅可读、可用的“用户全景图”，需要强大的数据融合力和模型理解力。

更为复杂的是，Z 世代用户的兴趣迭代快得惊人，有时“月月都有新流行语”。如何精准捕捉这些变化，理解背后的情绪和动机，是让模型具备真正智能的关键挑战。

除了洞察，AI 也重构了营销的另外两个核心环节：内容生成与广告投放。

内容环节，AIGC 早已从辅助工具成长为主力生产力。我们打造的爆款投流素材一站式创作平台“妙啊”，可以实现从灵感挖掘、脚本撰写到视频生成的一体化产出；而“DOMO 多谋引擎”则通过社媒数据和大模型的协同，围绕真实用户声音动态生成 UGC 内容策略，实现“千人千策”。这些让内容生产的效率和适配度都得到了大幅提升。

在投放层面，AI 则进一步压缩了洞察到转化的链路。传统的消费者洞察依赖抽样调研与问卷统计，不仅周期长，还容易有样本偏差。如今借助 AI 对多源非结构化数据的整合解析，我们可以将洞察从“滞后预判”升级为“实时响应”，以更高效地支撑营销决策。

当然，也有一些环节 AI 尚未完全渗透，例如品牌的长期战略制定、情感调性把控、文化共鸣设计等领域，这些仍需要人类的深度参与。AI 擅长高效执行标准化任务，却难以取代人类对于文化脉络、社会情绪和长期价值的理解。因此，在“人机协同”的组织架构下，如何让创意与技术共生，是我们始终在探索的问题。

针对这些挑战与变化，明略科技一直在构建真正的“数据飞轮”。我们依托 19 年多模态数据与行业知识的积累，服务了 2000 多家企业，不断迭代自研的垂直场景大模型。在消费者洞察领域，明敬超图多模态大模型致力于理解人类主观反应，我们最新研发的 PRE-MAP 模型则聚焦消费者个性化视觉注视点的预测，进一步实现了客观理解与主观洞察的双重突破。

此外，我们始终相信 AI 的价值不在于单点突破，而在于构建真正具备灵活组合能力的全链路智能体系。今年 6 月，我们一口气推出了近 20 款“Agent 数字员工”，以全球商业数据智能分析平台“DeepMiner”为代表，覆盖从洞察、创意、投放到评估的全流程场景，帮助品牌像搭积木一样组合出自己的智能营销工作流。

展望未来，AI 营销的竞争将聚焦三个关键词：

一是可信度：生成内容不能只“像人说话”，更要说得对、说得深。把垂直领域知识和真实数据融入大模型，是提升 AI 落地可信度的根本。

二是全链路：只有贯穿洞察到评估的智能闭环，才能让品牌真正实现数据驱动的增长。任何一个环节的智能缺失都会让前端洞察和后端执行脱节。

三是生态力：单打独斗的 AI 难以释放最大效能，开放协同的生态才能产生技术的乘数效应。未来胜出的绝不是孤军奋战者，而是善于共建共享的生态构建者。

不是一次性的技术红利，而是一场持续演化的系统变革。营销的每一环都值得被重新想象，每一个品牌都应主动与 AI 共建认知。这正是我们前进的方向。

悠易科技 COO 蔡芳

“普适的 AI 工具，结合企业特有的数据、知识库和行业 know-how，才可以发挥特定的价值。”

——悠易科技 COO 蔡芳

AI 在营销链路中最核心的价值，我认为体现在策略环节的赋能。相比内容生产和投放执行，策略是整个营销活动的“大脑中枢”。它决定了目标人群、信息传递路径、预算分配乃至节奏安排。然而现实中，策略制定常常受限于经验主义、信息割裂和执行惯性。变量太多、权衡太难，决策往往陷入拍脑袋或沿用旧模板的困境。

AI 的加入正是为了打破这种局限。通过整合企业自身的数据资产、行业知识库和历史经验，AI 可以帮助品牌在复杂信息面前作出更全面、动态、可验证的判断。

但也正是在策略环节，对信息的高要求暴露出企业 AI 应用中的突出痛点：数据孤岛依然严重，行业知识难以沉淀，系统间缺乏互通。很多企业的数据散落在不同平台、不同部门，缺乏统一治理；而行业层面的成功经验也往往依赖于外部服务商的认知，难以转化为 AI 可理解和调用的知识结构。AI 想“聪明”，但当下面对的信息不完整、知识断层，自然也就“巧妇难为无米之炊”。

相比之下，内容生成和广告优化这两个环节，AI 已深度介入并产生显著变化。内容端，大模型能力不断提升，高质量的图文、视频生成日益成熟。AI 不仅能写文案，还可以生成符合品牌调性和媒体规范的视觉素材，大幅缩短制作周期。投放端，借助模型训练，AI 能精准匹配目标人群、优选媒体投放点位，并动态调整频次和预算，大幅提升投放效率。原本需要大量人力才能完成的优化工作，现在很多由 AI 在后台自动闭环完成了。

在这样的背景下，我们悠易科技为一家头部 3C 品牌构建了覆盖“策略-内容-投放-洞察”的 AI 营销体系。我们首先打通品牌一方数据和行业知识，搭建洞察与策略智能体，实现自动化的数据分析和策略生成；接着训练内容智能体，高效产出符合各平台规范、兼具创意和品牌一致性的图文与视频素材；然后通过运营智能体完成投放流程自动化，根据实时数据调整媒介选择、人群定向和投放策略；最终，这四大智能体互相配合，使该品牌的 ROI 提升了 70% 以上，素材生产成本下降 23%，数据分析效率提升数倍。同时更重要的是，我们帮助他们沉淀了可复用的智能营销资产，建立起可持续进化的 AI 营销能力。

面向未来，我们认为，AI 营销的竞争最终将集中在三个关键词上：数据、知识库和应用能力。数据是基础，决定了 AI 的视野和判断维度；知识库是深度，让 AI 更懂行业和品牌；而应用能力则决定企业能否真正将 AI 落地到日常工作中，形成持续进化的能力壁垒。

AI 的出现，不只是提高效率，更是在重构思维方式。对于品牌而言，这是从“凭经验”走向“凭数据与智能”的转型。真正的领先者，不是最早用上 AI 的那个，而是最早让 AI 成为组织能力一部分的那个。

Marketingforce 迈富时合伙人、CMO 尹思源

“企业级Al-Agentforce智能体中台打破传统部门壁垒，让数字员工在营销、销售、服务等环节无缝协作，率先实现“低门槛开发-全链路落地”的闭环能力，自主学习进化，突破增长边界。”

——Marketingforce 迈富时合伙人、CMO 尹思源

我认为，AI 对营销赋能最核心的环节在于客户洞察与个性化触达。因为真正驱动转化率提升、客户忠诚度增强和 ROI 改善的，不是单纯的曝光量或素材数量，而是品牌是否精准理解了客户，以及能否用合适的内容、在恰当的时机、通过正确的渠道与客户建立有效连接。

然而，这一环节仍有诸多棘手挑战：

首先，用户数据高度碎片化。当今消费者活跃在多个渠道，但这些渠道通常“各自为政”，数据分散在不同系统，品牌难以拼出一个完整、动态的用户全景。很多企业花大价钱获客，却因为无法整合，而无法真正认识用户。

其次，消费者兴趣变化之快超出企业响应速度。传统依赖历史行为构建的静态用户画像，常常在策略刚部署时就过时了。市场在变、用户在变，如果洞察停留在过去，营销必然事倍功半。

最后，数据安全和隐私合规已成为不可逾越的底线。企业如今并非想用数据就能随意用，GDPR 等法规对个人数据的使用严格限制。在合法合规前提下如何做出精准洞察与触达，成了横亘在所有品牌面前的一道高门槛。

在客户洞察之外，AI 同样深刻改变了内容创作和线索管理两个传统环节。

首先，内容创作与素材生产的工作方式已经被 AI 彻底重塑。过去需要设计师和文案反复打磨的文案、Banner，如今通过迈富时 AI-Agentforce 平台中的“内容创意 Agent”，几分钟就能生成贴合用户兴趣、适配多渠道的素材——既高效又不失创意，大大减轻了团队负担。

其次，客户线索的清洗和初步培育也在转变。AI “潜客挖掘 Agent”能够主动与潜在客户对话，识别需求意图，高效筛选出高意向客户，让人工跟进更聚焦、更省力。这不仅显著提高了线索质量，也极大优化了销售团队后续跟进的效率。

不过与此同时，也有一些关键环节尚未实现 AI 的有效落地。尤其是全链路的实时协同：很多 AI 工具只优化了单点，但无法贯通“洞察-策略-内容-分发-追踪”的完整流程。举个例子，我们曾服务过的一个品牌就因为线上推荐与线下导购脱节，错失了不少转化良机。这提醒我们，再聪明的 AI，如果不能整合进业务全链路，也难以发挥最大价值。

针对这些挑战，迈富时的解决方案是打造企业级智能体中台。以Al-Agentforce 2.0为例，我们融合多模态数据，构建动态用户画像，并通过“交互智能体”实现个性化、多语言的推荐。某全国连锁零售客户在我们的支持下，快速打通了线上线下数据，部署了智能导购，实现了“线上种草、线下转化”的闭环体验，广告点击率和门店销售额都显著提升，让客户运营从粗放走向精准。

展望未来，AI 营销能否真正释放潜力，关键仍取决于三大能力建设：其一，AI 能力的链路化协同而非环节化孤岛；其二，智能体系统与业务场景的深度融合而非简单工具替代；其三，在保障数据合规与安全的前提下实现可持续的进化能力。对服务商而言，护城河也不再是某项 AI 技术的领先，而是能否构建起持续进化、可复用、可扩展的智能基础设施和业务解决方案体系。

AI 不是全能的工具，但它可以成为深度协作的人类伙伴。未来的营销，注定是“人机共创”的时代。

总的来看，在消费者洞察与策略制定环节，AI 的核心价值正在于数据整合与智能决策的深度融合。尽管数据孤岛尚未完全打通，隐私保护的要求也在不断提升，但 AI 已经将营销洞察从过去的滞后调研推进为实时响应，让策略从依赖经验的“拍脑袋”，走向真正的数据驱动。未来的竞争焦点，将集中在三个维度：数据整合的深度、模型理解的精度，以及人机协同的效度。

全链路智能化：

AI 让营销的全流程更高效、更闭环

营销链路中最常见、也最棘手的问题，是各环节之间的断裂。营销的价值从来不只是某个环节效率的提升，更在于整条链路的协同运行。举个例子，在价值表达环节，就算策略本身精准有效，如果内容传递不到位，同样可能错失打动用户的机会。

AI 的出现，正逐步改变这一局面。营销开始从过去的各自为战，走向更高效的协同作战。不仅提升了单点效率，更推动了“价值表达 — 执行 — 反馈”之间闭环的建立。在 AI 的助力下，各环节的信息和功能开始融会贯通：内容创意部门与投放团队紧密联动、用户反馈即时传回内容策划，形成动态优化。这种全链路的智能协同，让营销活动能够像一个有机体一样自我调整、不断进化。

围绕这一转变，我们与利欧数字和每日互动两位嘉宾进行了交流，请他们谈谈在实践中是如何应对这些挑战，又如何真正打通链路、实现提效的。

利欧数字产品研发中心总经理周崧弢

“我们并不局限于优化某一局部，而是以‘全链路智能化’为目标，推动创意生成等多个环节的协同演进，构建起难以复制的 AI 驱动优势。”

——利欧数字产品研发中心总经理周崧弢

在AI深度融入营销行业的当下，整个营销链路正经历一场前所未有的重构。以利欧数字为例，近年来公司将AI技术大规模引入广告投放全流程，从创意生成到程序化交易，从效果分析到API工具的智能化调用，构建起完整的智能营销工作流。这场变革并非局限于某一个环节的效率提升，更是一种以“全链路智能化”为目标的系统性重塑。

在一段时间内，行业对AI化进程最大的制约曾来自于高端算力资源的紧缺，但利欧数字通过前瞻性的判断与资源投入，率先在行业中建立起专属算力池，成为行业内最早完成算力储备布局的公司之一，也在一定程度上缓解了这一“基础设施瓶颈”，为AI能力的快速落地提供了有力支撑。

与MarTech服务商更多聚焦私域、CRM与社会化营销不同，利欧数字的核心定位更准确地属于AdTech领域，专注于广告技术与程序化投放。我们认为，几乎所有传统营销环节都已受到AI技术的深刻影响。向内看，公司已在内容生产、创意变体生成、投放优化等关键环节完成AI能力的深度嵌入；向外看，我们也在持续推进各主流平台Marketing API的智能化调用普及，实现更加灵活、自动化的广告投放与管理。

然而，在大规模AI化快速推进的同时，也需要清醒认识到哪些环节依然是“以人为核心”的价值支撑。我们认为仍存在两个类型的环节短期内难以被AI完全替代：

一类是高度依赖沟通技巧与谈判智慧的业务场景，如媒体资源采购、账期协商等复杂商务过程，往往需要人的判断力、关系维护能力与灵活应对能力。

另一类则是涉及真实资金流动与信用判断的关键流程，例如垫款、催款、资金安排等环节，不仅与财务风险高度相关，也包含大量不可结构化的信息判断，这类决策在当前阶段仍离不开人的参与。此外，在品牌舆情管理等危机公关场景中，价值观取舍、社会情绪判断与文化理解等因素也远未能完全交由AI处理，人仍在其中发挥着不可或缺的综合权衡作用。

在AI工具逐渐普适化、竞争愈发激烈的背景下，利欧数字的核心优势已从技术采买与单点创新，转向对组织层面系统能力的构建：

一方面，我们从战略到组织层面全面推动AI化转型，系统性地提升了全员对AI工具的认知与实操能力，建立起覆盖各业务条线的“人机协同”机制；

另一方面，我们持续进行大规模基础设施建设，构建起专属的算力资源池，并搭建了面向AdTech业务的定制化产品架构，形成软硬件一体化的落地体系。

这种全链条的能力协同，也在客户服务中得到了具体体现：

2024年11月，在双十一促销活动中，某大型客户的搜索引擎广告和图文信息流广告程序化交易的账户操作能力比2023年同期提升了9倍。2025年5-6月，多个客户的图文信息流广告素材生成使用了我们为客户开发的一系列“AI创意工厂—端到端图文创意智能体”，图像素材的处理规模比人工能力扩大了150倍，素材生产周期从“小时级”缩短至“分钟级”，整体人工投入与试错成本下降超过30%。这充分印证了生成式AI在打破内容瓶颈、提升ROI方面的切实价值。

未来，AI将在营销链路中扮演更加主动的角色，不仅作为工具，更作为一套可以实时优化、反馈闭环的智能系统，推动品牌从“经验驱动”走向“数据驱动”与“智能决策”。在这条路径上，利欧数字将继续深化技术储备，夯实基础设施，推动AI与业务的融合走向更深层次，持续构建真正难以被复制的竞争护城河。

每日互动品牌营销总经理朱晓鸣

“AI 能给营销带来的最大能力在于总是可以带来新的东西。”

——每日互动品牌营销总经理朱晓鸣

AI 最核心的价值在于它可以深度利用数据重构整个营销链路的“闭环能力”。从一开始的策略制定，到中间的内容产出、渠道投放，再到最后的复盘与复用，AI 都能通过数据关联参与进来，甚至让这一整套流程变得更连贯、更智能、更有效。

以前，这些环节往往是割裂的、各自为战——每个团队、每个角色各干各的。然而现在，AI 让它们开始真正串联起来，形成前后呼应的闭环。

当前来看，AI 在营销链条中最关键的一环是策略复盘和前置决策。过去我们做完一个 Campaign，顶多拉几张报表总结一下，很难把实战中的经验真正沉淀下来。而现在，AI 可以在前期通过收集、整理和分析复杂的数据形成全面的洞察报告、制定营销策略。在活动周期中，AI还能帮我们智能分析每一次投放的过程、效果，自动生成复盘报告，还能反过来，实时指导策略的动态调整和下一次的策略制定——实现从“复盘总结”到“前置提案”的闭环。

但这一方面也有难点：企业自身的数据往往不完整、不统一，信息碎片化严重；此外，AI 虽然聪明，可在处理这种需要综合判断的复杂问题时，有时也会给出不太靠谱的建议，尤其当面对复杂的品牌语境或市场变量时。所以，AI 要做好策略复盘和前置决策，还需要高质量数据和人对 AI 的校准。

除了策略端，AI 对营销链路中的两个环节已经带来了明显改变：

一方面是在内容生产环节：尤其对中小品牌来说，以前出一组海报、写篇推文、剪个短视频，样样都要专业人手，现在通过 AI 工具，这些内容一键就能生成。比如今天一个新品上线，明天内容就铺满全平台，这在以前几乎是不可能完成的任务。另一方面是在内容分发与客服响应上：自动投放策略、个性化推荐乃至 AI 客服对话，如今都相当成熟。AI 可以根据用户行为实时调整投放，自动回应常见问题，让品牌触达和服务用户的效率成倍提高。同样，效率的提升要求着策略端有更为精确的人群洞察与高效的动态调整。

当然，也有一些环节其实非常需要 AI 的改变，但现在还没有真正实现。比如媒介选择和排期谈判，这种需要博弈和谈判的工作目前 AI 还难以胜任；又比如品牌型内容的创意策略，高要求的调性和创意仍需要人来把关。AI 对人类情感的理解还很有限，数据又往往分散，导致 AI 很难满足品牌在审美和调性上的精细要求。这些都是现阶段 AI 没办法替代的地方。

每日互动在这股浪潮中，选择深耕我们的老本行——数据智能。我们拥有海量的数据积累，也有多年服务品牌客户的经验。因此我们更关注的是：如何让历史数据变成未来策略的起点。

现在我们正在打造一个“超级营销助手”——AITA（AI-Targeting Audience），融合了每日互动自有的海量多维的高质量数据，和以知识库形式接入的品牌行业智库、垂直行业知识图谱以及品牌专属数据，自动生成策略建议、市场与人群分析，不仅能够辅助新品上市策划还能支撑营销活动的高效开展，实现从“智能洞察投放”、“复盘总结”到“前置策划”的闭环转化。简单来说，就是把过去的每一份经验都吃透，用 AI 帮我们举一反三，未雨绸缪。

最后，如果用三个关键词来概括未来 AI 营销的核心竞争点，我认为是：好用、高频、创新。

第一，好用。即简单直接，让人不用培训就能上手，真正融入日常工作流。AI 工具只有好用，才能被团队接受并坚持使用，越用越好用。

第二，高频。意味着 AI 不是偶尔用一下的锦上添花，而是每天都在用、每个环节都离不开的基础应用。频繁使用才能不断优化，产生持续且实用的价值。

第三，创新。这是最有价值的一点。AI 不是在复制过去，而是能够通过挖掘的数据间关联的潜在价值，持续给我们新的灵感、新的打法、新的尝试机会。这种“永远有新东西”的能力，是以前营销中最缺乏却又最令人兴奋的。