文 | 大灣區(qū)人工智能應用研究院
在AI的持續(xù)滲透下，營銷領域正經歷一場由“局部工具應用”向“全局邏輯重塑”的深度變革。當前，AI在營銷領域的應用百花齊放，已經實現“洞察、創(chuàng)意、投放到運營”的全鏈路覆蓋和單環(huán)節(jié)賦能，并從頭部品牌逐步滲透至中小品牌。
總體而言，AI無疑提高了營銷效能，但在實際落地中，品牌主仍面臨數據割裂、模型垂域知識匱乏、生成與推理能力不足，以及跨環(huán)節(jié)受限等多重現實挑戰(zhàn)。
未來，AI帶來的更深層變革在于流量入口的轉移與決策機制的重構。隨著信息整合、篩選與決策能力的大幅提升，AI正進化為新一代的核心流量入口，并將掌握關鍵的信息分發(fā)權。這意味著，品牌主既有的傳播路徑可能部分失效，陷入“機器可讀資產”缺失下的被動局面。
更進一步，隨著AI Agent范式的閉環(huán)發(fā)展，用戶體驗與交互習慣或徹底重塑：用戶購買的底層邏輯將從“品牌的情感鏈接”轉向對“Agent評估下的算法信任”。這一信任機制的重構，不僅會弱化品牌與消費者的直接情感觸達，也將引發(fā)品牌價值取向的深刻分化。
由此可見，無論是當下的單環(huán)節(jié)賦能，還是未來的營銷機制重構，AI正在將營銷推向一場結構性變局。在這一背景下，品牌主究竟應如何審視自身的營銷戰(zhàn)略？當核心受眾從終端消費者延伸至AI助手，數據體系、模型布局應當如何隨之重構？又應如何通過GEO/AEO等新型策略，爭奪AI時代的“信息話語權”？本文將結合應用場景展開系統(tǒng)分析，為品牌主及關聯方提供可操作的AI布局思路，從而在新一輪營銷范式變局中占據先機。
當前：AI賦能品牌主單環(huán)節(jié)生產力的關鍵
以大模型為代表的新型AI技術正在深度重塑營銷全鏈路，切實賦能品牌主的生產力。這一變革貫穿于機會洞察、素材生產、精準投放與運營轉化四個營銷核心環(huán)節(jié)，在驅動效率躍升與模式創(chuàng)新的同時，也暴露出數據、模型層面的問題。以下將詳細論述品牌主如何系統(tǒng)化調整策略，更有效地應對AI局限、駕馭其能力，以構建差異化優(yōu)勢。
（1）機會洞察：AI的核心價值在于其通過多模態(tài)理解能力，實現對市場信號的實時、多維度判斷，并帶來了市場調研的新范式，顯著提升洞察的全面性、精細化能力。
具體而言，基于社媒互動、新聞熱點、競品動態(tài)、用戶行為等海量多源數據，大模型能夠理解多模態(tài)的非結構化內容，并結合上下文推理實時捕捉用戶興趣、情感傾向及消費意圖的變化，甚至從微弱市場信號中前瞻性地識別新興需求與潛在輿情風險。
例如，某國貨品牌通過美通社AI監(jiān)測系統(tǒng)提前3小時預判了海外投訴的國內擴散風險，從而快速響應，將負面聲量控制在行業(yè)平均水平的1/3。這推動品牌決策從依賴長周期歷史經驗轉向動態(tài)數據驅動，通過持續(xù)監(jiān)測市場需求與風險，為實時調整策略奠定了洞察基礎。
此外，一些新興的AI原生工具，如數字孿生Agent，能通過模擬用戶行為、偏好與決策過程，實現低成本的信息采集，為敏捷洞察提供了新的技術路徑。
然而，該能力的落地仍面臨兩大瓶頸：在廣度上，消費者數據分散于各生態(tài)的超級APP中，AI難以實現跨工作、社交、娛樂、購物等場景的完整畫像建模；在深度上，通用大模型缺乏垂直領域的結構化知識，難以滿足行業(yè)特定的深度洞察需求。
為應對這些問題，品牌主需重視數據積累，除了整合現有數據，更應打造覆蓋短視頻、直播、筆記、評論等多內容形態(tài)的非結構化洞察體系，最大化發(fā)揮AI價值。在此基礎上，具備相應技術能力的品牌可依托獨有的用戶數據、產品知識及行業(yè)方法論，訓練輕量級垂域模型，以降低對通用大模型的依賴，提升在特定場景下的用戶洞察與機會識別精度。
（2）素材生產：AIGC的核心價值在于支持品牌主持續(xù)輸出較高水準的創(chuàng)意概念、以及效果相對可控的營銷素材，實現低成本、規(guī)?；纳a力突破。
具體而言，在創(chuàng)意源頭，AI基于營銷主體、活動場景、目標用戶等多維標簽，將上游洞察轉化為大量初步的創(chuàng)意概念，緩解人腦局限。而更顯著的賦能在于多模態(tài)素材的生產，相比傳統(tǒng)依賴專業(yè)人員的勞動密集型創(chuàng)作，生成式AI實現了大幅度的降本增效。
據字節(jié)跳動即創(chuàng)數據，AIGC從創(chuàng)意腳本到成片審核的全流程僅需3.5小時，并節(jié)省了1200—2500/天的物料拍攝成本。同時，大規(guī)模的內容產出也將推動素材策略從“有限普適化”向“無限個性化”的實時迭代演進，在內容源頭增強品牌主的營銷實力。
然而，AI在當前階段仍主要扮演輔助角色。其一，它雖然可替代部分內容制作，但前端洞察的銜接、整體內容策劃以及后續(xù)測試中的分析與判斷，仍高度依賴人工。其二，生成效果本身尚有不足，存在可靠性、一致性方面的“幻覺”問題。其三，模型往往傾向于復用高頻創(chuàng)意和常見風格，導致不同品牌產出的素材在視覺與文案上趨于相似。這也引發(fā)部分消費者對于AI生成內容的排斥感，提出“AI味過濃”等負面反饋，進而為品牌建立情感鏈接與用戶信任帶來額外挑戰(zhàn)。
因此，盡管生產力爆發(fā)使得“以量取勝”成為可能，但品牌主更需要警惕同質化內容泛濫的風險。相應地，設計人員的核心價值也將從“執(zhí)行制作”轉向“審美與調優(yōu)”，即擅長應用prompt設計、篩選與迭代素材，并統(tǒng)籌流程銜接與團隊協作。
面對上述賦能與挑戰(zhàn)，品牌主應更加聚焦內容質量與差異化，關注面向精細化場景與細分人群的個性化創(chuàng)意。
首先，品牌主可考慮系統(tǒng)化搭建Prompt提示詞庫，針對不同渠道、受眾及產品賣點預設結構化模板，以提升生成內容的可用性與可控性。
其次，為滿足品牌調性外部差異化、內部一致性的需求，品牌主應著手構建專用的高質量多模態(tài)數據庫，這既能通過內部沉淀，收集并標注品牌特有的視覺素材與文案，形成統(tǒng)一的圖文風格庫；也可以嘗試引入外部IP資源，如OpenAI獲得授權，將迪士尼旗下200多卡通形象接入Sora和ChatGPT的素材庫。這類IP本身具有高認知度與情感附加值，有助于緩解用戶對純AI內容的負面感知，并在同質化AI創(chuàng)作中形成差異化優(yōu)勢。
更進一步，品牌主可通過輕量化微調技術，如LoRA，將細粒度的品牌視覺元素、語言風格及專業(yè)知識注入模型，從而在源頭上提升可靠性與一致性，構筑營銷內容壁壘。
（3）精準投放：AI的核心價值在于幫助品牌主建立對用戶的精細化、準確化理解，并一定程度上實現投放策略的實時追蹤與動態(tài)調優(yōu)，推動個性化營銷的新突破。
具體而言，相較于傳統(tǒng)的粗放、靜態(tài)用戶分群，大模型能夠理解內容、貨品、達人及行業(yè)等復合數據，構建更精細、動態(tài)的用戶畫像。這不僅有助于品牌主在關鍵時間窗口快速識別消費者興趣與轉化時機，也將一定程度上緩解因歷史行為數據不足而產生的“冷啟動”挑戰(zhàn)。
同時，AI驅動的全自動化投放，如谷歌PMax、巨量引擎UBMax正成為前沿解法，能基于后驗效果動態(tài)調整出價與預算分配，控制投放節(jié)奏，減少試錯成本。據巨量引擎統(tǒng)計，其最新的自動投放功能在游戲、網服領域的應用下載跑量平均提升30%，同游戲ROI0提升約20%，冷啟動通過率提升10%。整體上，AI平臺正在持續(xù)的“投放—轉化”閉環(huán)中形成數據飛輪，逐步提升內容分發(fā)的精準度，向千人千面的理想模式演進。
然而，這一過程仍面臨數據與模型的雙重制約。一方面，各平臺間的數據壁壘使得用戶特征難以打通，AI優(yōu)化往往局限于單一平臺，無法實現跨平臺的全局精準。另一方面，廣告投放本質上是信息不對稱下的復雜博弈場景，當前AI在有限能力下主要承擔的是執(zhí)行與基礎撮合工作，高階策略的制定依然依賴經驗豐富的投放專家。
值得注意的是，上述AI能力的演進，其價值和主導權更多地集中于平臺側，品牌主應對此類結構性挑戰(zhàn)的策略空間也相對有限。
但品牌主并非無可作為，在依托高速發(fā)展的渠道平臺的同時，應當積極布局自有數據資產。例如，品牌主可構建并運營DTC官網、品牌APP、小程序、會員社群等自有渠道，直接觸達消費者；通過提供會員權益、個性化服務等價值，爭取消費者的數據授權。由此積累品牌專屬、高質量的一手數據，持續(xù)反哺和優(yōu)化用戶畫像，為跨平臺投放提供更精準的依據，品牌主從而實現在借助平臺賦能的同時，逐步強化自身的投放決策主動權。
此外，AI驅動下的效果廣告因轉化提升與成本優(yōu)化，可能產生一定的預算盈余。這促使品牌主需要根據自身需求特性，重新權衡短期轉化與長期品牌建設的預算分配。高頻消費品牌更需要追求快速轉化與高頻復購，可將大部分預算再投入效果廣告以擴大規(guī)模效應。高客單品牌則更應關注品牌價值與用戶長期信任，比如吉利集團就表示會將盈余資源分配至品牌廣告，以構筑持久的競爭壁壘與溢價能力。
（4）運營轉化：AI正在拓展營銷運營的廣度與深度，核心體現在用戶體驗的豐富化，以及品牌主運營的精細化。
具體而言，一方面，AI帶來了數字人直播、智能客服、虛擬試妝等新穎的個性化互動形式，為用戶提供多樣化的沉浸式體驗。例如，花西子與玩美移動合作的AI試色功能，將淘寶平臺的口紅試色點擊率從約20%提升至40%；其虛擬主播也在深夜時段替代真人，有效降低了人力成本。這類體驗型AI應用主要通過增強品牌感知、延長用戶停留時間來積累心智，但對直接轉化的推動作用相對有限。
另一方面，在強數據驅動下，AI使得精細化、自動化的運營成為可能。相較于傳統(tǒng)的固定優(yōu)惠與定價策略，AI基于用戶畫像、行為數據與實時場景進行分析，實現智能優(yōu)惠券發(fā)放、動態(tài)定價等干預策略，從而有效提升即時轉化效率。
然而，AI在運營中的應用仍存在明顯局限。本質上，AI擅長明確的目標優(yōu)化，卻缺乏深層的情感洞察能力，難以理解用戶行為的底層動機，往往需要人工介入以處理非標準化情境。同時，運營場景多樣且專業(yè)度高，單一模型難以覆蓋所有運營任務。面對這些限制，品牌主應當將AI定位為協同工具，而非全能替代。
在操作層面，品牌主應明確設立人機協作的標準化工作流；在組織層面，可重新定義團隊分工，將規(guī)則化、重復性的任務交由AI處理，人員則專注于戰(zhàn)略規(guī)劃、情感連接與創(chuàng)意發(fā)揮。
我們需要認識到，品牌與用戶之間信任與忠誠的建立，始終依賴于有溫度的人性化互動。AI能夠高效管理流量，但完成從“流量運營”到“心智運營”的跨越，最終仍需人的智慧與共情能力來補全。
綜上所述，在AI驅動的現階段營銷變局下，品牌主應當優(yōu)先將構建自有數據資產提升至戰(zhàn)略級高度，形成差異化壁壘，同時積極整合外部成熟的AI工具，并根據企業(yè)稟賦審慎布局自有的底層AI能力，在AI營銷競爭中搶占先機。
中期：AI驅動產業(yè)鏈價值轉移
隨著AI技術向營銷產業(yè)鏈的深度滲透，其影響正從品牌主單環(huán)節(jié)提效，擴展至營銷供給側的結構性調整。
對品牌主而言，低門檻、普惠化的AI工具正在成為關鍵能力杠桿，通過自研或微調大模型，或部署DeepSeek、Midjourney等成熟工具，品牌主得以在機會洞察、創(chuàng)意生產等核心環(huán)節(jié)實現更高程度的自主掌控，逐步減少對可被AI替代的執(zhí)行性服務的依賴，轉而尋求更高階的技術整合與戰(zhàn)略協同支持。
由此，傳統(tǒng)廣告代理商以人力驅動的執(zhí)行服務價值持續(xù)被壓縮，其生存空間或大幅度收窄，需轉向為品牌主提供具有高附加價值的知識密集型服務。
與此同時，流量平臺，如騰訊、字節(jié)跳動等，正憑借數據、算法與生態(tài)優(yōu)勢進一步擴張，不再只是廣告投放渠道，而是成為集洞察、創(chuàng)作、投放與運營于一體的全棧AI基礎設施，也使品牌主未來可能更多與AI加持的平臺直接合作，營銷鏈路走向集中化。
在深刻影響產業(yè)鏈的同時，AI將成為下一代關鍵的流量入口，重塑營銷范式和全局生態(tài)。
隨著AI的信息整合、理解與決策能力躍升，用戶的購買鏈條將從“自主搜尋并處理碎片化信息”轉移至“向AI提出需求并獲取整合方案”，極大縮短決策路徑，AI成為信息過濾、比較與推薦的核心角色。
這意味著，用戶獲取信息與決策的主要入口，會逐漸從傳統(tǒng)的顯性界面，如搜索引擎、社交平臺與電商APP，向新興的原生AI入口轉移。AI將成為新的決策起點，具備更強的流量與信息展示分配權。
入口權力的遷移，將定義全新的競爭維度。
對品牌主而言，營銷對象將不僅是終端消費者，AI助手成為需要優(yōu)先觸達的一類“新受眾”。由于AI不受感性廣告影響，主要依據產品性能、價格等客觀參數決策，品牌主營銷的內核也從通過感性表達影響消費者，轉向在AI的信源庫與推理鏈條中占據有利位置。
因此，品牌主的營銷策略需要從傳統(tǒng)的搜索引擎優(yōu)化（SEO），轉向適應AI模式的生成式引擎優(yōu)化（GEO/AEO）：面向ChatGPT、DeepSeek等主流大模型，系統(tǒng)性構建權威、結構化的公開內容體系，并形成相互關聯的知識網絡，提高機器可讀性，以確保品牌相關的正向信息被AI準確識別、信任并優(yōu)先引用，進而間接影響用戶的最終決策。
實質上，這是AI時代的數據話語權爭奪，品牌主需要在新興的流量入口與信息分發(fā)生態(tài)中，提前占據用戶心智、塑造品牌認知。由此，營銷邏輯將圍繞AI的認知與決策模式重組，與AI的協同能力成為新的營銷基礎，品牌主的高質量自有數據資產將構成這一模式下的核心競爭力。
長期：Agent范式重塑底層邏輯
當我們進一步推演，AI不止作為入口為用戶推薦商品，而是能夠通過Agent范式閉環(huán)，實現從需求感知到服務履約的完整購買鏈路，營銷的底層邏輯將發(fā)生更深刻的演進。其價值增量在于，AIAgent主動識別用戶需求、作為搜索與評估主體執(zhí)行任務，并在完成支付后持續(xù)學習反饋，形成一個自我強化的決策閉環(huán)。這一模式的落地或將徹底改變用戶交互習慣，購物、出行、訂餐等生活服務全流程將由AI直接接管。
在此模式下，關鍵變化在于消費者的決策依據將從人的品牌信任，轉向對Agent客觀、專業(yè)評估的算法信任，產生信任機制重構。
進而延伸到品牌的價值取向，這一變革將驅動其整體上呈現兩極分化的趨勢。對于功能導向的標準化產品，由于其核心參數易被大模型算法理解、量化與比較，用戶在AI輔助下將趨于高度理性決策。品牌溢價空間被極大壓縮，競爭可能導向“去品牌化”的極致性價比模式，頭部優(yōu)勢削弱，高性能后發(fā)者也有機會突圍。
反之，由于算法難以量化美感、情緒價值及社會認同等主觀體驗，對于以審美和情感為賣點的品牌，其品牌溢價得以保持。甚至當用戶將日常理性決策交給AI并由此節(jié)省開支后，他們可能更傾向為少數獨特的情感體驗支付高價，如“小眾設計產品”、“限量球鞋”、“特定身份標簽的象征品牌”，進一步強化品牌溢價。
品牌主的戰(zhàn)略選擇也將出現顯著差異。
其一，品牌主的戰(zhàn)略選擇走向極致的數據權威與透明化，這適用于產品有競爭實力、且具有高度自信的品牌主。他們可以為旗下產品建立詳盡、規(guī)范的知識圖譜，并通過第三方權威渠道背書，遵循“說服AI”的道路。
其二，品牌主的戰(zhàn)略選擇聚焦極致的情緒價值創(chuàng)造，避免與海量白牌在性能參數上競爭，轉而將資源集中于打造AI難以復刻的情感聯結與審美體驗，直接面向用戶本身，搶占用戶心智和情感高地。
需要警惕的是，市場也可能滋生新的風險。部分品牌主為了追求AI認可下的短期利益，可能試圖污染數據源，比如向公開語料中注入利己的虛假數據、攻擊競爭對手、或偽造用戶評價，從而誤導AI決策。
因此，更強大的反作弊算法，以及數據、算法的審計工作會變得至關重要，這將進一步引發(fā)社會對于AI營銷風險的思考，推動AI治理規(guī)范的深化。
總結來看，AI正在強有力地重塑營銷產業(yè)鏈。品牌主不僅需要在戰(zhàn)略層面形成前瞻且系統(tǒng)的認知，更應盡快將認知轉化為行動方案，基于自身資源稟賦進行清晰布局，主動參與這輪AI驅動的變革，從而構建可持續(xù)的競爭優(yōu)勢。
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