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从电视媒介的 GRP 指标，到在线广告的点击导向，再到社交媒体的互动核心，媒介迭代始终重塑着品牌营销的底层逻辑。如今，AI 正式跻身核心媒介之列，不仅打破了流量主导的营销惯性，更将品牌竞争推向 “认知可见性” 的全新战场。在这场革命中，品牌唯有读懂 AI 的认知逻辑，重构营销体系，才能在智能时代占据先机。共谈嘉宾：谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES：0:35   媒介形式从电视媒介到在线广告，再到社交媒体和现在的AI媒介。2:23   社交媒体时代的指标从传统的impression转变为以engagement为核心。5:26   AI媒介的KPI可以从用户需求和品牌曝光的角度进行探讨。9:47   外卖品牌的可见性与营销投入密切相关，品牌需要拓展新的关键词领域。11:40   AI的认知模式正在向人类的市场调研方式靠拢，不再追求唯一正确答案。18:09   品牌认知的构建需要明确的营销策略和持续努力。21:46  信源分析工具可以帮助品牌理解不同AI模型的认知差异。27:17  AI推荐机制研究显示其与人类决策过程高度相似。一、媒介迭代的本质：从流量指标到认知争夺媒介的进化史，本质是 “价值衡量标准” 的迭代史。电视时代，GRP（毛评点）、Reach（触达率）是衡量传播效果的核心，品牌比拼的是曝光广度；在线广告时代，Impression（曝光量）、Click（点击量）、CPA（转化成本）成为关键，流量变现效率决定品牌生死；社交媒体时代，Engagement（互动量）崛起为北极星指标，点赞、转发、一键三连等互动行为直接关联品牌销量，KOL/KOC 矩阵、热点内容成为流量密码。而 AI 媒介的到来，彻底颠覆了传统指标体系。AI 既不依赖单纯的曝光量，也不迷信表面的互动数据，而是以 “品牌认知” 为核心进行推荐决策。当用户向 AI 提问时，其推荐结果高度集中于前 6-7 个品牌，50% 的推荐权重向头部倾斜，这与人类 “记不住太多选项” 的认知习惯高度契合。这种 “少数派胜出” 的规则，意味着品牌竞争已从 “流量抢夺” 转向 “认知占领”—— 只有在 AI 的认知体系中具备高可见度，才能进入用户决策链路。二、AI 认知的核心逻辑：可见性与信源权威（一）可见性：关键词场景下的生存之战AI 时代的核心营销指标是 “关键词场景可见性”，即品牌在特定需求场景下被 AI 推荐的概率。我们通过 1239 次实测发现，在 “中国市场最健康的外卖” 这一关键词下，赛百味、沙县小吃、麦当劳占据前三，其中麦当劳的可见度（14.8%）是肯德基（7.5%）的两倍。这一结果背后，是麦当劳持续的营销投入 —— 通过小红书等平台强化 “健康” 属性、打造 “麦门” 文化，最终将品牌认知转化为 AI 推荐优势。可见性的争夺，本质是 “关键词占位战”。品牌不仅要在核心品类关键词中站稳脚跟，更要拓展新的场景关键词。劲酒打破 “中老年男性药酒” 的固有认知，以 “姨妈酒” 切入女性消费场景，成功实现品牌破圈；麦当劳跳出 “快餐” 标签，抢占 “健康外卖” 新赛道，都是可见性拓展的成功案例。（二）信源权威：AI 认 “真” 不认 “梗”与社交媒体偏爱 “有趣、有梗” 的内容不同，AI 更倾向于权威信源的扎实内容。数据显示，AI 获取信息的来源中，新闻网站占比 40%+，官网占比 17%，远超社交媒体的 15%。这意味着，品牌在官网发布的产品功能介绍、新闻媒体的权威报道、行业机构的认证背书，远比社交媒体的玩梗内容更能影响 AI 认知。值得注意的是，AI 对信源的认可与人类流量逻辑无关。B 站上一篇点赞量几乎为 0 的科普内容，仅因来自 “中环专科” 官方账号，就被 AI 纳入认知体系；体检机构爱康凭借官网 40% 的信源占比，以 79.2% 的可见度遥遥领先行业。这启示品牌：与其沉迷于互动量焦虑，不如深耕权威信源内容建设，用扎实的信息 “投喂” AI。三、AI 推荐的底层密码：像人一样 “决策”AI 的推荐机制看似神秘，实则与人类决策逻辑高度相似，呈现出 “简洁启发式” 的核心特征。人类在决策时，往往不会逐一权衡所有选项，而是选择某一核心标准（如 “颜值优先”“性价比第一”）进行判断，这就是 “简洁启发式”；AI 虽具备强大算力，却也偏爱这种 “省力决策”—— 在某一属性上形成绝对优势的品牌，更容易获得推荐。这种决策逻辑带来两个关键启示：一是品牌需明确核心价值主张，在某一维度建立不可替代的认知优势。例如，赛百味长期绑定 “健康” 属性，成为 AI 推荐 “健康外卖” 的首选；二是品牌需持续丰富产品属性，匹配多元用户需求。麦当劳不仅强调 “健康”，还通过 “儿童餐”“无油汉堡” 等属性拓展认知边界，从而在更多场景中被 AI 匹配推荐。同时，AI 的推荐具有 “抽样随机性”—— 不同 AI 模型、同一 AI 的不同次回答，结果均可能不同。这并非意味着 AI 认知不可控，而是需要通过 “Bootstra p（靴法）” 等统计方法捕捉趋势。通过上千次提问数据的重抽样分析，我们能清晰看到品牌可见性的真实水平，为营销决策提供精准依据。四、品牌破局策略：重构 AI 时代的营销体系（一）精准占位：关键词场景深耕品牌需建立 “核心关键词 + 拓展关键词” 的矩阵布局。核心关键词聚焦品类本质，如体检机构的 “体检预约”“健康筛查”；拓展关键词瞄准新兴需求场景，如近视解决方案的 “儿童近视防控”“青少年离焦镜”。通过在权威信源中反复强化关键词关联，提升 AI 认知中的匹配度。（二）信源优化：权威内容矩阵建设优先强化官网内容建设，详细阐述产品功能、认证资质、用户案例，形成品牌认知的 “核心阵地”；与新闻媒体、行业机构合作，发布权威报道和研究成果，提升信源可信度；布局科普类平台（如 B 站、百度百科），以官方身份输出专业内容，即便没有高互动量，也能被 AI 纳入认知体系。（三）认知迭代：动态匹配市场需求品牌定位不宜频繁变动，但核心价值需持续微调。随着市场需求变化，不断丰富品牌内涵，将用户新需求纳入品牌认知。例如，植发品牌可围绕 “生物扩增植发”“机器人植发” 等新技术，更新品牌价值主张，让 AI 感知到品牌的与时俱进。五、AI 时代，每个品牌都值得 “重做一次”AI 媒介的崛起，让品牌营销重新回归本质 —— 说服与价值传递。它打破了流量时代的 “算法迷信”，让扎实的内容、清晰的定位、权威的背书重新成为核心竞争力。在这个认知决定生死的时代，品牌无需纠结于复杂的流量玩法，而应聚焦 “如何让 AI 记住并推荐自己”。正如媒介 3.0 到 AI 媒介的跨越所揭示的，每一次技术革新都是营销逻辑的重构。那些能够读懂 AI 认知规则、深耕品牌价值的品牌，终将在这场革命中脱颖而出。AI 时代，每个品牌都值得 “重做一次”—— 在 AI 的认知体系中，重新定义自己的关键词、重塑自己的信源矩阵、重构自己的用户连接。这不是对过去的否定，而是在智能时代抢占未来的必然选择。Takeaway1、AI 已成为核心媒介，重塑品牌营销底层逻辑。2、媒介迭代核心是价值衡量标准的持续升级。3、AI 时代营销核心指标是关键词场景下的品牌可见性。4、品牌认知需靠持续营销努力构建，无无缘由的曝光。5、AI 偏好权威信源，新闻网站与官网权重远超社交玩梗内容。6、AI 推荐呈现抽样随机性，需通过统计方法捕捉趋势。7、AI 决策遵循人类 “简洁启发式”，单一核心优势决定推荐优先级。8、品牌需布局 “核心 + 拓展” 关键词矩阵，抢占多元场景。9、内容价值无关人类互动量，专业权威内容更受 AI 青睐。10、AI 时代营销回归本质，认知争夺决定品牌长远竞争力。思考点1、AI 媒介时代，品牌如何精准抢占关键词场景可见性？2、面对 AI 信源偏好，品牌应如何重构内容建设策略？3、如何利用 AI 决策逻辑，实现品牌认知的高效破圈？

在 AI 技术重塑商业规则的今天，新生产力的落地却遭遇了普遍困境。70% 的 AI 项目失败并非源于技术短板，而是组织未能跟上时代步伐。当硅谷掀起 10 万大裁员、亚马逊连续两轮精简人员，当 "一人公司" 概念兴起与 35 岁职场困境交织，AI 时代的商业增长已不再是单纯的技术应用命题，而是组织变革与个体进化的双重考验。今天，我们就从核心矛盾出发，拆解 AI 时代商业增长的底层逻辑。SHOWNOTES：1:41 AI驱动的增长要求企业进行组织变革。5:28 汽车行业销售体系数字化转型挑战10:04 组织变革对AI驱动商业增长的重要性，培养线上销售能力很关键。13:01 70%AI项目失败源于组织问题而非技术，决策者在组织变革中的关键作用。14:30 营销团队在AI时代转型AI共创在营销策划中很重要性。20:17 不同背景人才对AI时代组织变革的有不同的见解。28:59 企业在当前时代面临战略转型需求，AI原生企业和传统企业都要适应新环境。33:04 AI时代企业需要重新定义资产，包括算法资产、AI资产、品牌资产等。核心矛盾：AI 生产力与传统组织的适配危机AI 带来的不仅是工具革新，更是商业逻辑的重构，但传统组织架构却成为了新生产力落地的最大阻碍。这种适配危机在传统行业中表现得尤为突出，汽车行业的转型困境就是典型例证。传统大型车企往往拥有 600-800 家门店，销售体系按全国 6-8 个大区层层划分，销售顾问只需坐等客户上门服务。但随着互联网流量时代到来，线下流量持续萎缩，企业亟需销售顾问具备线上内容创作、流量抓取、产品种草等新能力 —— 既要能拍视频讲透产品亮点，又要能设计钩子引导线下体验。然而，传统层级化组织架构根本无法支撑这种转型：分散的门店管理、割裂的部门职能、固化的岗位设置，使得销售内容难以统一管控，线上线下数据无法高效流转，新系统与旧组织的冲突日益尖锐。蔚来等先锋新能源品牌的实践给出了破局方向：将互联网用户运营职能与汽车专业知识库深度融合，建立系统化的数字化管理体系，把销售团队的线上能力培养纳入组织核心目标。这印证了一个关键结论：AI 驱动的增长必须以组织变革为前提，没有适配 AI 的组织架构，再先进的技术也只能沦为 "空中楼阁"。组织破局：AI 原生组织的五大核心特征面对 AI 时代的竞争压力，企业需要从根本上重构组织形态，打造能够与 AI 协同共生的新型组织。AI 原生组织并非简单的部门合并或人员调整，而是具备五大核心特征的系统性革新：特征一：数据驱动的决策文化AI 时代的决策不再依赖经验判断，而是建立在精准归因基础上。不同于传统营销的渠道归因，AI 驱动的决策需要实现内容归因、策略归因与技术归因的多维融合，让每一项决策都有数据支撑。这种文化要求组织打破数据孤岛，建立统一的数据知识库，让数据成为战略制定、流程优化、效果评估的核心依据。特征二：小团队 + 大平台的组织模式AI 的赋能让 "一人多能" 成为可能，也催生了高效灵活的组织形态。一个核心成员搭配多个 AI 工具 / 智能体，就能完成过去多个部门的工作 —— 比如单独个体可借助 AI 实现多社媒平台的内容传播与直播运营。这种模式下，组织的核心价值从 "管理人数" 转向 "赋能个体"，通过搭建开放的技术平台、资源平台，让小团队具备撬动大市场的能力。特征三：动态角色替代固定岗位AI 时代的工作不再有明确的岗位边界，而是根据任务需求动态调整角色。就像媒介 360 的实践：让设计师同时承担小红书运营工作，凭借专业审美力提升内容效果；创始人既要是商业模式的思考者，也能成为内容创作者。这种动态角色设置打破了部门壁垒，让人才资源自由流动，极大提升了组织的敏捷性。特征四：实验文化取代执行文化AI 带来的高效生产力让多维度测试成为可能。传统组织的 AB 测试已无法满足需求，AI 原生组织倡导 "ABCDE 多轮测试" 的实验文化，通过小步快跑、快速迭代的方式探索最优方案。DeepSeek 与通义千问在 AI 工具竞赛中的成功，正是得益于实验性的策略制定 —— 前者通过科学的预算分配方案，后者通过精准的赛道选择，均实现了超额收益，而这正是实验文化的价值体现。特征五：人机协同的工作流设计人机协同并非简单的 "人用 AI"，而是构建专属的高效协作流程。每个人的专业领域、工作场景不同，人机协作的方式也必然存在差异。以 AIGC 内容创作为例，有人擅长用 AI 生成初稿后进行创意优化，有人习惯用 AI 进行数据调研后制定创作策略，不同的流程设计会带来截然不同的成果。组织需要鼓励员工探索个性化的人机协作模式，让 AI 成为个体能力的延伸而非替代。个体进化：从执行者到 "Human +" 超级个体AI 时代对个体提出了前所未有的高要求，单纯的执行型人才已难以立足。正如 "Humanplus"（增强人类）理念所倡导的，个体需要完成从 "被动执行" 到 "主动掌控" 的进化，成为与 AI 协同共生的超级个体。这种进化体现在两个核心维度：一是角色升级，从内容生产者转型为内容策展人，用专业眼光指挥 AI 完成创作、筛选、优化等基础工作，聚焦创意策划、策略制定等核心价值环节；二是能力拓展，从单一技能持有者成长为多模态运营者，既要掌握本专业知识，又要熟悉 AI 工具应用、跨平台内容运营、数据解读等复合技能。AI 的迭代速度远超人类学习速度 ——AI 可以五秒千行完成文案创作，还能实现去重、规避平台规则等高效产出，单纯的技能比拼人类毫无优势。但人类的创意洞察、战略思考、情感共鸣能力是 AI 无法替代的。超级个体的核心竞争力，正是在于能够驾驭 AI、放大自身优势，实现 "人类智慧 + AI 效率" 的双重赋能。战略升维：从 "基业" 到 "智业" 的价值重构AI 时代的企业竞争，早已超越产品与渠道的比拼，进入 "智能价值" 的竞争维度。传统企业追求的 "基业长青" 需要升级为 AI 时代的 "智业增长"，以智能复利为核心，重新定义企业的使命与资产。使命重构：从 "卖产品" 到 "提供智能价值"Nike 的转型给出了绝佳示范：不再将产品局限于运动鞋服，而是通过电动助力鞋、智能温控服装等创新产品，提供运动场景下的智能解决方案；合并三大品牌创新部门，打造 "Nike mind" 概念，将感知科学与运动心智相结合，重新定义运动产品的核心价值。这启示我们：美妆品牌需要提供 "美的智能"，医药健康企业需要打造 "健康管理智能"，所有企业都应思考：AI 时代，我们能为用户提供什么样的专属智能价值？资产升级：构建多维智能资产体系AI 时代的企业资产已不再局限于品牌与人才，而是形成了包含算法资产、AI 资产、知识库资产、数字孪生资产的多维体系。算法资产让企业拥有自主决策的核心能力，知识库资产成为 AI 赋能的基础，数字孪生资产可实现虚拟仿真、风险预判（如虚拟消费者调研、财务系统预测）。企业需要建立 "人本 + 智能" 的双循环战略，既要像苹果那样坚守人本主义，关注每一个用户的真实需求，又要通过开放创新接入优质 AI 模型，让智能资产与业务深度融合。治理保障：建立 AI 治理委员会AI 的快速发展也带来了伦理风险与数据安全挑战。企业需要建立专门的 AI 治理委员会，规范 AI 的应用边界，保障数据安全与隐私保护，避免技术滥用带来的风险。这既是合规要求，也是企业可持续发展的核心保障。变革与进化的双向奔赴AI 时代的商业增长，从来不是技术的独角戏，而是组织变革与个体进化的双向奔赴。对于企业而言，组织不变革，就如同老马车行驶在高速公路上 —— 即便拥有优质赛道，也难以发挥应有的速度。唯有打造具备数据驱动、灵活高效、人机协同特征的 AI 原生组织，才能让 AI 技术真正落地，实现可持续增长。对于个体而言，不主动进化为 "Human+" 超级个体，就可能被时代淘汰。但焦虑毫无意义，关键在于找准定位：放弃与 AI 比拼基础技能，聚焦自身的创意、战略与情感优势，学会驾驭 AI 工具，让技术成为自身发展的助力而非阻力。AI 时代的大幕已经拉开，这是一个充满变革与机遇的时代。无论是企业还是个体，唯有主动拥抱变化、勇于革新，才能在智能共生的商业宇宙中占据一席之地。AI 商业宇宙将持续陪伴大家，洞察行业趋势，分享实战干货，让我们一起在变革中成长，在进化中前行！Takeaway 1、70% AI 项目失败源于组织适配不足，非技术短板。2、AI 驱动增长的前提是组织架构先行变革。3、传统层级制组织已难承载 AI 时代的敏捷需求。4、AI 原生组织核心特征：数据驱动、小团队大平台。5、动态角色替代固定岗位是组织适配 AI 的关键。6、实验文化取代执行文化，助力 AI 时代快速迭代。7、人机协同工作流是组织效率升级的核心抓手。8、个体需向 “Human+” 超级个体进化，驾驭 AI 而非对抗。9、AI 时代企业资产需扩容至算法、知识库等智能资产。10、组织变革 + 个体进化，是 AI 时代商业增长的双重核心。思考题1、组织不变革，AI 生产力如何突破落地瓶颈？2、个体应如何构建核心能力，避免被 AI 替代？3、AI 时代企业需重构哪些资产与战略才能持续增长？

在 AI 技术重构商业生态的今天，营销归因早已超越单纯的效果核算范畴，成为决定企业资源配置、战略方向的核心竞争力。当媒介 3.0 迈向 5.0 焕新阶段，“AI 即媒体” 的认知深入人心，传统依赖平台的归因模式已然崩塌。企业唯有挣脱平台霸权，搭建专属的 AI 归因体系，才能在混沌中找到确定性，实现从流量驱动到价值驱动的本质跨越。共谈嘉宾：谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES：2:22    在AI迅猛发展下，传统归因模型失效，需重构建适应新时代的归因体系。8:30    平台自身作为归因裁判存在利益冲突，导致企业丧失独立判断能力。10:32    组织结构壁垒是实现统一归因的关键障碍，建议打通销售与营销权限。13:01   AI驱动的多层次归因创新：内容与策略解码。19:52   AI能融合定性定量数据进行复杂建模，并通过真实数据验证预测准确性。29:51   企业在AI时代必须重构营销范式，不能仅关注提示词工程等表层技巧。35:56   尽管内容可被拆解为原子级要素，但企业仍需保持战略定力41:05   企业必须摆脱平台归因束缚，建立独立的AI归因体系。41:22   AI时代企业要坚持组织先行、内容优先的实操路径。一、传统归因困局：平台主导下的价值扭曲与能力丧失传统归因体系的核心矛盾，在于平台既当 “运动员” 又当 “裁判” 的利益冲突。数字时代的多触点归因（MTA），本是为解决 “消费链路中谁贡献最大” 的核心问题 —— 消费者可能先在优酷看到广告，后在淘宝完成下单，归因的初衷是公平核算各环节价值。但现实中，淘宝、抖音等平台的归因模型天然偏向自身，将成交功劳尽数揽入怀中，形成 “有私欲的公器”。这种偏向性直接导致两大恶果：一是企业预算分配失衡，盲目将资源集中于成交渠道，忽视品牌认知、内容种草等前期关键环节；二是企业逐渐丧失独立归因能力，在平台的正强化诱导下，沦为 “平台打工人”，失去对营销本质的判断。更致命的是，随着搜索引擎等传统流量入口失效，依赖单点数据的传统归因模型已无法适配全域营销场景，部门墙林立的组织架构进一步加剧困局 —— 小红书运营看不到内容对销售的贡献，电商团队忽视前期种草价值，最终陷入 “钱花在哪都不知道” 的营销迷思。二、AI 赋能：归因从 “触点核算” 到 “三维解码” 的升维AI 技术的爆发，让营销归因实现了从单一触点核算到 “触点 - 内容 - 策略” 三维解码的根本性升维，为企业突破困局提供了核心武器。（一）触点归因：从 “平台数据茧房” 到 “全域链路穿透”传统触点归因局限于平台内部数据，形成数据孤岛。而 AI 技术能够打破平台壁垒，实现全域消费链路的穿透式追踪。通过多源数据整合、用户 ID 打通等技术，AI 可完整还原消费者从品牌认知、内容互动到最终成交的全路径，精准核算每个触点的真实价值，彻底摆脱 “平台只报喜不报忧” 的数据陷阱。（二）内容归因：原子化解码与反馈闭环的构建AI 让内容归因从 “模糊感知” 走向 “精准拆解” 成为可能。借助 AI 的内容解码（decoding）能力，可将海量短视频、社交内容拆解为故事脉络、视觉符号、情感节奏、产品呈现方式等原子级要素，如同解析内容的 DNA。再通过用户点击、停留、转化等反馈数据，反向建立 “内容要素 - 用户响应” 的对应关系，精准识别哪些内容元素真正驱动用户决策，让内容创作从 “凭经验” 变为 “靠数据”。（三）策略归因：AI 模拟与胜率验证的科学决策策略归因是 AI 时代归因的最高维度。借鉴 AI 数字货币交易比赛的逻辑 ——6 个 AI 模型在相同资源条件下，因策略不同产生天壤之别（ChatGPT 追涨杀跌亏 60%，千问单点高倍赚 120%，DeepSeek 组合稳健盈利），营销策略归因同样可通过 AI 进行模拟与验证。AI 能够融合定性与定量数据，通过时序预测、多专家系统等技术，对 “海量内容 vs 精品内容”“头部 KOL vs 尾部 KOC” 等不同策略进行胜率测算，让企业在小规模试错中找到最优战略方向。三、破局关键：组织先行 + 私器构建，摆脱平台依赖AI 时代的有效归因，绝非单纯的技术应用，而是 “组织变革 + 系统搭建” 的双重革命，核心是让归因从 “平台公器” 回归 “企业私器”。（一）组织变革：打通 “营销 - 销售” 壁垒是前提归因的落地，首先需要组织架构的支撑。当前企业的部门墙是归因最大障碍，解决方案在于推行 CPO（首席增长官）模式，打通营销与销售的权限，实现 “流量 - 内容 - 转化” 全链路的统一管理。正如实战案例所示，当小红书运营与电商业务由同一团队负责时，才能建立内部专属的归因工具，清晰核算内容种草到电商成交的转化价值，避免 “各说各话” 的内耗。（二）系统搭建：打造企业专属的归因 “秘密武器”真正有效的归因体系，必须是企业独有的 “私器”。每个行业、品类、产品的目标受众、消费习惯都存在差异，只有企业自身最清楚业务本质。平台提供的归因工具仅能作为参考，企业需结合自身数据库、行业经验与 AI 技术，搭建单向透明的归因系统 —— 既要利用 AI 的高效算力进行大规模数据分析，实现超级高效版的 AB 测试；又要融入企业的知识库与经验沉淀，让归因结果更贴合实际业务场景，彻底摆脱对平台的依赖。四、核心坚守：技术为器，战略为魂，不丢营销本质在 AI 赋能归因的浪潮中，企业最容易陷入 “技术至上” 的误区。但无论技术如何迭代，营销的核心本质从未改变，归因体系的搭建必须坚守两大核心。（一）战略定力：拒绝碎片化，锚定品牌核心AI 对内容的原子化拆解，并非导致营销碎片化的理由。企业需保持战略定力，明确品牌的核心定位与价值主张，所有的内容创作、触点布局、策略选择都应围绕品牌核心展开。归因的最终目的，是优化资源配置以强化品牌价值，而非陷入 “数据细节” 迷失方向。（二）能力根基：AI 是工具，人文与专业不可替代AI 是先进的生产力工具，但无法替代营销的核心能力。优质内容的创意内核、对消费者人性的洞察、品牌建设的长期主义思维，这些都需要企业自身的专业积累。只有将正确的战略、优质的创意、真实的用户数据输入 AI，才能让归因系统发挥价值；反之，脱离了核心能力的 AI 工具，不过是 “无的之矢”。五、归因革命背后的商业主权回归AI 时代的营销归因革命，本质上是一场商业主权的回归 —— 企业从平台的 “流量附庸”，重新掌握营销决策的主导权。当企业通过组织变革打破壁垒，借助 AI 技术实现三维解码，搭建起专属的归因私器，就能在万亿数字营销范式崩溃的浪潮中，找到确定性的增长路径。未来，真正的营销强者，必然是那些不被平台数据绑架、不沉迷表层技术，而是以战略为魂、以 AI 为器，将归因融入企业核心竞争力的组织。他们将通过科学的归因体系，让每一分营销投入都产生确定性价值，在 AI 驱动的商业新范式中，构建起不可复制的增长引擎。Takeaway1、AI 时代营销归因，核心是打破平台霸权，重掌商业决策权。2、传统多触点归因已失效，需构建 “触点 - 内容 - 策略” 三维体系。3、组织变革是归因落地前提，必须打通营销与销售协同壁垒。4、企业专属归因 “私器”，是 AI 技术 + 自身数据 + 行业经验的融合。5、内容归因的关键，在于 AI 原子化解码与用户反馈的闭环验证。6、策略归因可通过 AI 模拟试错，沉淀适配自身的最优营销逻辑。7、归因不是单纯算效果，而是贯穿全链路的价值管理核心。8、AI 是归因工具而非目的，品牌本质与用户洞察不可替代。9、拒绝数据碎片化陷阱，以战略定力锚定品牌核心价值。10、归因革命的本质，是企业从流量附庸到价值驱动的转型。思考题1、企业搭建专属 AI 归因体系，最核心的壁垒是技术、组织还是战略？2、如何平衡 AI 内容原子化解码与品牌战略的整体性？3、脱离平台数据依赖后，中小企业该如何低成本构建归因能力？    

在生成式 AI 掀起全球技术革命的今天，模型、算力与应用工具的迭代速度远超想象，中美两国的技术博弈与产业创新正在重塑全球 AI 格局。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第二十二章，我们将跳出技术细节的迷雾，以更具洞察力的视角，拆解 AI 产业的核心逻辑、发展趋势与中国机遇，看看这场变革如何改写企业命运与行业规则。共谈嘉宾：谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES：2:22   人工智能模型可分为大语言模型、图像模型、视频模型和垂类模型。5:09   DeepSeek推理模型在大语言模型基础上学习思维链，成本大量降低。12:09   人工智能模型供给趋势：成本降低、多模态发展、个性化服务以及智能体化。14:39   中国芯片虽面临技术限制，但算力基础设施仍在加强。17:11   应用工具供给极度丰富，从专业生产力工具转向多样化应用。19:17   生成式AI工具将更智能化和个性化，服务个体需求。21:18   中美智能模型差距约2%，某些领域中国仅落后半年。24:17   AI市场呈现百花齐放状态，将持续洗牌但难以形成完全垄断。一、模型革命：从 "规模制胜" 到 "推理为王"，中国模型实现换道超车（一）模型生态多元化：覆盖全场景的能力矩阵成型人工智能的核心竞争力始于模型，如今的模型体系已告别单一维度的竞争，形成了覆盖多场景的多元化矩阵。从文本处理领域的大语言模型（LLM），到图像识别领域的卷积神经网络模型，再到动态分析场景的视频模型，以及聚焦基因测序、医疗诊断、股票预测等细分赛道的垂类模型，不同类型的模型正成为社会生产的 "基础设施"。我们熟悉的豆包、文心一言、通义千问等，正是大语言模型的典型代表，而华为盘古则深耕工业场景，快手可灵 AI 聚焦创意生产，垂类模型的专业化发展让 AI 应用更加精准高效。（二）推理模型横空出世：打破语料与规模的枷锁2025 年，AI 领域最具颠覆性的突破莫过于推理模型的崛起。以中国团队研发的 DeepSeek 为代表，推理模型在大语言模型基础上完成了核心升级 —— 不再局限于海量语料的学习，而是转向思维链与推理过程的训练。这一变革彻底打破了 "规模法则" 的迷信，过去被质疑的 "中文语料仅占全球 5%" 的劣势不复存在，高级思维与推理能力成为模型竞争的核心维度。更值得关注的是，推理模型带来了成本的指数级下降，其训练与运行成本仅为传统模型的 1/10 甚至更低。如今，微博、腾讯、百度等企业纷纷采用 DeepSeek 作为模型框架，美国多家企业也将服务模型切换为 DeepSeek 和千问，充分印证了中国推理模型的全球竞争力。数据显示，全球 AI 大模型中美国占 44%，中国占 36%，中美差距已缩小至 2%，在实际应用场景中，中国模型的表现甚至实现了反超 —— 在全球股票与数字币投资模型大赛中，千问与 DeepSeek 跻身前三，而美国主流模型则表现不佳。（三）开源 VS 闭源：中国模型重构全球竞争规则全球模型竞争的底层逻辑正在发生深刻变化：美国模型逐渐走向闭源垄断，试图通过 "算力资源集中 + API 绑定" 的模式，构建起依赖美国服务器的产业生态；而中国模型坚持开源路线，在全球开源模型榜单中占据前列，以免费、低成本、可部署的优势，赋予每个企业成为独立智能体的可能。这种差异背后，是中国产业政策对创新的支持，也是中国企业对 "普惠 AI" 的追求，最终形成了 "美国垄断封闭，中国开源开放" 的鲜明格局。二、算力博弈：能源与芯片的双重破局，中国走出特色发展之路（一）算力核心矛盾转移：能源成为关键竞争要素算力是 AI 运行的 "动力引擎"，而如今算力竞争的核心已从芯片性能转向能源供给。AI 对能源的消耗堪称惊人：ChatGPT 每日耗电量约 50 万千瓦时，相当于 1.7 万个美国家庭的日用电量；谷歌 AI 的年能源消耗堪比爱尔兰整个国家。能源短缺已成为制约全球算力发展的瓶颈，美国约 1/3 的算力卡因电力不足而闲置，而中国正凭借能源优势破解这一难题。（二）芯片卡脖子下的突围：构建能源 + 算力的协同优势尽管中国在高端芯片领域面临技术限制，但通过战略布局实现了算力基础设施的持续升级。一方面，以华为为代表的企业持续推进芯片技术自主创新，众多独立芯片厂商共同发力，逐步降低对外部芯片的依赖，英伟达在中国的市场份额已逐渐归零；另一方面，中国将算力中心向绿色能源富集区部署，依托风电场、水电站等低成本能源基地，大幅降低电力成本。这种 "能源 + 算力" 的协同策略成效显著，2025 年上半年中国算力采购成本下降 70%，产业链集群效应初步显现。（三）企业算力选择理性化：中小规模模型成主流过去追求超大参数模型的热潮正在退去，企业对算力的需求变得更加理性。数据显示，规模企业用户更倾向于选择 100 亿 - 200 亿参数的模型，这类模型无需超大型机房，部署成本可控 ——DeepSeek 仅需 8 台显卡服务器即可运行，纯硬件成本约 300 万人民币，完全满足企业实际应用需求。这种理性选择背后，是企业对 "实用算力" 的追求，也推动了算力资源的高效配置。三、应用工具进化：从生产力工具到生活方式，AI 重构应用生态（一）工具供给百花齐放：从专业级到大众化的全面覆盖AI 应用工具的发展已进入 "井喷期"，供给极度丰富且呈现多元化特征。2024 年 8 月数据显示，仅深圳市完成备案并上线的 AI 大模型就达 190 个，覆盖基础层（芯片、云计算）、技术层（自然语言处理、计算机视觉）、应用层（医疗、金融、教育）全产业链。工具形态也从过去晦涩的专业生产力工具，转向友好、有趣的大众化应用 —— 豆包、千问等工具不仅能帮用户批改作业、进行英文对话，还能提供情感陪伴、宠物照看等服务，AI 工具正从 "工作助手" 转变为 "生活伙伴"。（二）应用工具四大趋势：智能化、个性化、智能体化、场景化当前 AI 应用工具的发展呈现出清晰的四大趋势：一是成本持续降低，TOKEN 调用成本大幅下降，让更多企业和个人能够使用 AI 工具；二是多模态融合，文本、图像、视频等多种形式的交互成为常态；三是个性化服务，模型能够记录用户需求、推理用户意图，提供定制化解决方案；四是智能体化（Agentic AI），工具不再局限于被动响应，而是能够主动调用资源、反问确认需求、自我检查成效，像 "代理人" 一样完成复杂任务。更重要的是，AI 工具正与实体经济深度融合：新能源车成为 AI 应用的重要载体，政务领域的招投标管理、质量管理引入 AI 辅助，金融行业的风险规避与预测依赖 AI 模型，医疗领域的智能问诊、法律领域的文书撰写都离不开 AI 工具的支持。场景化应用的深化，让 AI 从技术概念转化为实实在在的生产力。（三）新入口革命：AI 助理重塑移动互联网格局AI 应用的普及正在催生移动互联网的新入口 —— 人工智能助理将打破 APP 之间的壁垒，重塑流量分发规则。过去，我们需要通过搜索引擎查找信息、通过邮件 APP 发送邮件、通过购物 APP 完成消费；未来，AI 助理将整合这些功能，实现 "一站式" 服务，用户无需切换多个应用，即可通过 AI 完成信息检索、沟通协作、在线消费等一系列操作。这一变革不仅改变了用户习惯，更将为企业营销带来全新的逻辑重构。四、产业展望：洗牌与机遇并存，中国 AI 市场的未来图景（一）市场格局：百花齐放与持续洗牌并行，垄断难以形成当前中国 AI 市场呈现百花齐放的繁荣景象，文心一言、豆包、通义千问等主流模型与众多垂类模型共同构成了多元化生态。未来，市场洗牌将成为常态，但完全垄断难以实现：一方面，头部企业凭借用户规模和技术积累，可能在通用领域形成相对垄断；另一方面，垂类领域的创新永不停歇，自动驾驶、税务识别、医疗诊断等细分赛道将持续涌现新的玩家。像 Kimi 这样因定位单一而掉队的案例，也将促使企业不断调整战略，适应市场变化。（二）企业战略：无需自建模型，聚焦场景与智能体构建对于企业而言，AI 时代的技术布局无需 "大而全"，而是要 "专而精"。当前模型供给已极度充分，企业无需盲目自建通用模型，而是应依托外部成熟的模型与算力资源，聚焦自身行业场景，构建专属的垂类应用与智能体。通过微调、工作流程优化等方式，将 AI 工具与业务深度融合，才能在这场变革中抢占先机。（三）中美竞争：从技术差距到生态博弈，中国优势持续扩大中美 AI 模型的竞争已从单纯的技术差距，转向生态体系的全面博弈。尽管在编程等专业领域美国模型仍有优势，但在应用场景落地、成本控制、开源生态等方面，中国模型已形成显著优势。随着中国模型开源化、低成本、可部署的特点被全球市场认可，以及能源与算力协同优势的持续强化，中国 AI 产业将从 "跟跑" 走向 "并跑"，并在部分领域实现 "领跑"。生成式 AI 带来的不仅是技术的革新，更是产业逻辑、商业模式与生活方式的全面重构。模型的推理革命、算力的能源破局、应用的场景深化，正共同推动中国 AI 产业进入高速发展的黄金时期。对于企业而言，这是挑战更是机遇；对于每个人而言，这是变革更是红利。Takeaway 1、生成式 AI 驱动全球技术变革，模型、算力、应用工具供给持续丰富2、人工智能模型已形成多元矩阵，覆盖文本、图像、视频及各类垂类场景3、推理模型崛起改写竞争规则，思维链训练取代语料规模成为核心优势4、模型竞争进入推理 + 场景维度，成本大幅降低成为关键竞争力5、中美模型差距仅约 2%，不存在绝对代差，各有领域优势6、中国模型坚持开源路线，打破海外闭源垄断格局7、算力竞争核心转向能源供给，中国依托绿色能源构建独特优势8、芯片受限背景下，中国算力基础设施仍持续升级，成本显著下降9、AI 应用工具从专业生产力型，转向生活化、娱乐化、个性化10、AI 市场将持续洗牌，难成完全垄断，垂类场景创新空间广阔思考点1、推理模型崛起后，企业该如何利用开源优势与场景适配构建核心竞争力？2、能源成为算力竞争关键，中国应如何持续强化 “能源 + 算力” 的协同优势？3、AI 智能体成移动互联网新入口，企业营销需做出哪些核心调整？

当消费者在选购智能冰箱时，第一反应是询问 AI 推荐；当 B 端客户听完你的产品介绍后，转头就去 AI 平台查询企业口碑 —— 我们必须清醒地认识到：营销的核心逻辑已发生根本性颠覆。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第二十一章，未来营销的胜负手，在于能否让 AI 主动推荐你。今天，我们就深度拆解这场 “影响 AI 进而影响消费者” 的营销革命。共谈嘉宾：谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES：0:49   第21章：通过影响人工智能来影响消费者2:16   消费者决策外包趋势与AI助手的崛起4:40   从搜索引擎到AI助手：营销模式的演进6:04   词元作为企业核心资产的重要性7:28   创建独特词源的方法与品牌传播策略8:27   对人工智能营销的关键步骤：GEO与AI盟友建设9:54   数据驱动内容创作与AI互动优化11:33  场景化营销与AI心智占领16:22  SEO跟 GEO 到底有什么差别18:07  企业尽快布局，通过创造词元、内容生产、场景拓展等方式抢占AI心智。一、趋势不可逆：消费者决策 “AI 外包” 催生营销新逻辑（一）决策外包：从 “人找信息” 到 “AI 给答案”人工智能的普及正在重塑消费者决策链路。过去，“遇事不决问搜索引擎”，消费者需要自行筛选网站、总结分析；如今，AI 助手完成了 “信息收集 + 思考分析 + 精准推荐” 的全流程闭环。小到影视选择、健康咨询，大到家电采购、企业合作评估，AI 推荐已成为决策关键环节。这一转变的核心是消费者对 AI 推理能力的深度信赖。生成式 AI 模型展现的强大说服力，让人们愿意将复杂的决策过程 “外包” 给 AI。这种趋势下，营销的目标不再是直接影响人，而是先影响 AI—— 让 AI 成为品牌的 “代言人”，再通过 AI 的推荐触达并说服消费者，“Marketing to AI” 已成为必然选择。（二）模式演进：从 SEO 到 GEO 的营销代际跃迁营销模式始终跟随流量入口迭代：电视时代催生电视广告，社交媒体时代成就 KOL 营销，而 AI 时代则孕育了 GEO（生成式引擎优化）。与传统 SEO（搜索引擎优化）不同，GEO 的核心是针对 AI 模型的认知逻辑进行优化，实现 “当用户向 AI 提问时，你的品牌能优先被推荐”，这与我们提出的 “对人工智能的营销” 理念高度契合。二、核心破局点：词元（TOKEN）——AI 时代的品牌核心资产（一）词元的本质：人机沟通的 “通用语言”词元是 TOKEN 的中文译法，意为 “根本之词”，是人类与机器沟通的核心媒介。在 AI 模型的知识体系中，独特的词元是品牌的 “身份识别码”—— 一个易于理解、具有独特性的词元，能让品牌在海量信息中被 AI 精准捕捉，成为推荐优先级选项。例如，“生成式营销” 这一词元，由复旦大学管理学院与秒针营销科学院联合定义，通过发布权威研究报告，快速被 Kimi 等 AI 模型学习并引用，成为该领域的标准术语。这证明：词元的价值不仅在于 “独特”，更在于 “被 AI 认知和定义”。（二）词元打造三步法：从创造到占领 提炼差异点：深度分析自身产品与竞品的核心差异，挖掘独特卖点（USP），这是词元创造的基础； 创新具象化：基于卖点创造兼具创新性、易记性、传播性的词元，如 “不惧阳光的美白”“烤制减脂汉堡”“AI 生成决策（AIGD）” 等； 传播与保护：通过官网、权威媒体、广告等多渠道持续传播词元，提升互联网可见度；同时通过商标、专利注册，锁定法律层面的独特性，防范侵权。三、实战方法论：AI 营销的四大关键动作（一）内容创作：以 AI 为第一受众，实现 “数据驱动 + 多元角度”AI 营销的内容创作，与传统 PR 有本质区别：不再是 “一篇内容百次转发”，而是需要数千篇不同角度的优质内容。核心逻辑是： 受众转向：内容的第一服务对象是 AI，需具备理性说服力和知识增量，适配 AI 的学习偏好； 渠道选择：优先布局官网、权威媒介等 AI 易抓取的平台，确保内容对大模型可见； 互动优化：通过与多个 AI 模型频繁互动，洞察其推荐逻辑与排名机制，持续优化内容策略。（二）场景拓展：绑定多元场景，拓宽 AI 推荐边界场景是 AI 推荐的重要触发条件，让品牌与更多高频场景绑定，能显著提升推荐概率。例如： 美妆品牌关联 “情人节礼物” 场景； 食品企业对接 “减肥餐需求”“家常菜制作” 场景； 旅游品牌绑定 “亲子时光”“周末短途游” 场景。场景拓展的核心是 “让 AI 理解品牌的适用场景”，通过内容输出强化品牌与场景的关联度，当用户向 AI 询问相关场景解决方案时，你的品牌就能自然出现。（三）模型适配：把握大模型差异，无需 “一对一布局”不同 AI 大模型的推荐机制存在差异：一方面，信源偏好不同（如豆包倾向引用头条、抖音内容，百度 AI 侧重百度系内容）；另一方面，AI 更偏好文字资料（视频、图片消耗算力更高，易被忽略）。但企业无需为每个大模型单独布局团队 —— 核心是抓住 “算法大逻辑一致” 的共性，聚焦词元占领、优质内容输出和场景绑定，即可实现跨模型的有效覆盖。（四）持续教育：动态优化，占领 AI 心智AI 模型的知识体系持续更新，市场环境也在不断变化，因此 “持续教育 AI” 至关重要。企业需要定期更新内容、强化词元传播、拓展新场景，让 AI 对品牌的认知不断深化。正如占领用户心智需要长期积累，占领 AI 心智同样需要持续投入 —— 这是一个 “教育 - 反馈 - 优化” 的循环过程。四、趋势与红利：AI 营销的黄金布局期（一）红利现状：一半广告主已入局，增长空间巨大当前，AI 营销正处于红利爆发初期：已有 50% 的广告主在筹备明年的 AI 营销预算，母婴领域中 AI 推荐的影响力已达到小红书的 50%。这意味着，所有企业都站在同一起跑线，谁先布局，谁就能抢占 AI 心智的先发优势。（二）关键认知：占领 AI 心智比占领用户心智更重要随着消费者决策外包趋势加剧，AI 的推荐直接决定品牌的曝光与转化。未来，“AI 是否推荐你” 将成为影响生意规模的核心因素，占领 AI 心智与占领用户心智同等重要，甚至更为关键 —— 因为 AI 已成为连接品牌与消费者的核心枢纽。AI 营销的探索之路刚刚起步，除了词元建设、内容创作、场景拓展、持续教育，你还有什么办法让 AI 更自信地推荐你的品牌？当 AI 成为不可逆转的流量入口，营销的本质已从 “影响人” 升级为 “影响 AI + 影响人” 的双轮驱动。抓住 AI 营销的红利，关键在于快速行动、持续创新。正如我们在书中所言：“所有的经验都是新的积累，所有的行动都是新的探索”，愿我们共同把握这一时代机遇，让人工智能成为品牌增长的最强盟友！Takeaway 1、AI 已成为移动互联网新入口，营销核心转向 “影响 AI 进而影响人”。2、消费者决策外包成不可逆趋势，AI 推荐成为决策关键参考。3、词元是人机沟通的核心语言，更是 AI 时代企业核心资产。4、独特词元需结合产品差异点创造，且需权威背书与持续传播。5、GEO 是 SEO 的升级，核心是 AI 认知逻辑优化而非单纯词匹配。6、AI 营销内容需以 AI 为第一受众，追求多元角度与理性说服力。7、场景化绑定能拓宽 AI 推荐边界，是增长重要突破口。8、无需为单个大模型单独布局，聚焦共性逻辑即可跨平台覆盖。9、AI 营销红利处于爆发初期，先发者将占据核心竞争优势。10、占领 AI 心智与用户心智同等重要，甚至优先级更高。思考点1、如何让 AI 更精准且自信地推荐自身，核心突破口是什么？2、除词元、内容、场景外，还有哪些关键动作能抢占 AI 心智？3、面对不同大模型的信源偏好差异，企业该如何高效适配？

在生成式 AI 引发全球产业变革的当下，模型、算力与应用工具，这三大板块不仅是技术创新的核心战场，更是中美竞争的关键赛道。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第二十章，带大家看透 AI 技术的底层逻辑与未来走向。共谈嘉宾：谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES：0:49   第20章技术层面模型算力和应用工具2:18   算力模型包括大语言模型，图像模型，视频模型以及很多垂类模型。4:35   DeepSeek它在大语言模型基础之上学习了思维链。7:09   美国市场模型全球化，而中国市场模型以DeepSeek和千问为主12:51  AI三大趋势：成本的降低、多模态和个性化。15:05  AI算力的背后，能源的需求反而是最重要的一件事情。17:29  AI应用工具由偏生产力工工具变成了一个对话机器人的工具。21:30  中国的模型跟美国比的优势跟劣势。24:26  AI从某些层面上的垄断也是会存在的，但不断有新产品出现。一、模型供给：从 "规模制胜" 到 "推理为王" 的范式转移模型是 AI 产业的基石，但其发展逻辑已发生根本性颠覆。过去行业奉为圭臬的 "规模法则"—— 即模型性能依赖海量语料与算力投入 —— 正在被中国创新打破。（一）模型分类：从通用到垂类的全场景覆盖从应用场景出发，AI 模型已形成四大核心品类，全面渗透产业与生活： 大语言模型（LLM）：以 ChatGPT、文心一言、豆包等为代表，深耕文本生成、问答对话等领域，是自然语言处理技术的核心载体； 图像与视频模型：前者聚焦图像识别、分类与转化，后者拓展至动态维度，二者共同构成多模态模型的基础； 垂类模型：深耕细分领域，从基因序列分析、股票预测到医疗诊断、围棋博弈，实现技术与行业需求的精准匹配。（二）中国突破：推理模型改写全球竞争规则2025 年初中国团队推出的 DeepSeek，标志着模型竞争进入 "推理时代"。与传统大语言模型不同，DeepSeek 在掌握语言能力后，核心学习 "思维链与推理过程"，带来两大革命性改变： 成本优势：训练与运行成本仅为传统模型的 1/10 甚至更低，300 万人民币的硬件投入即可部署 8 台显卡服务器支持其运行； 生态渗透：已被微博、腾讯、百度等企业采用，成为全球最受关注的开源大模型，推动全球大模型集体向推理方向转型。（三）中美格局：开源对闭源的战略分野当前全球大模型市场呈现 "中美双雄" 格局：美国占比 44%，中国占比 36%，但发展路径截然不同： 美国模型：以 GPT 系列、Gemini 等为代表，逐渐走向闭源，试图通过 "API 脐带" 模式垄断算力与资源； 中国模型：文心一言、通义千问、豆包、DeepSeek 等十大主流模型坚持开源策略，在全球开源榜单占据前列，让企业拥有成为独立智能体的可能。二、三大核心趋势：成本、多模态与智能体化引领未来AI 模型供给侧的进化，已形成三大不可逆转的趋势，深刻改变技术应用形态：趋势一：成本大幅下降，降低产业应用门槛过去一两年间，模型调用的 TOKEN 成本显著降低，叠加中国算力成本上半年 70% 的降幅，让中小企业乃至个人都能享受到 AI 技术红利，为产业规模化应用奠定基础。趋势二：多模态融合，打破信息交互边界单一文本、图像或视频的处理模式已无法满足需求，多模态融合成为必然。快手可灵 AI 在视频创作领域的强势表现，印证了多模态技术在创意生产中的巨大潜力。趋势三：智能体化，从 "问答工具" 到 "全能代理人"智能体（Agentic AI）的崛起，让大模型突破问答局限，具备指挥其他模型与工具的能力 —— 自主订航班、处理股票交易、主动揣测用户意图并校验工作成效，成为重塑产业生态的核心力量。三、算力供给：能源优势破解 "芯片卡脖子" 困局算力是 AI 发展的 "发动机"，而中国正凭借独特的战略布局，在中美算力竞争中实现破局。（一）核心矛盾：能源成为算力竞争的关键变量AI 算力的能源消耗极为惊人：ChatGPT 每日耗电量约 50 万千瓦时，相当于 1.7 万个美国家庭日用电量；谷歌 AI 年能耗堪比爱尔兰全国。这导致美国约 1/3 算力卡因电力不足而闲置，而中国则将能源优势转化为竞争胜势。（二）中国战略：能源 + 国产芯片的双重突破面对高端芯片 "卡脖子" 困境，中国采取 "两条腿走路" 策略： 能源布局：将算力中心部署在风电场、水电站等绿色能源富集区域，以低成本电力降低算力消耗； 芯片替代：以华为为代表的国产芯片崛起，推动英伟达在中国市场份额逐渐归零，形成 "算力 - 应用 - 场景" 的产业链集群效应。四、应用工具：从 "生产力" 到 "生活化" 的全面爆发AI 应用工具的进化，已从专业领域走向大众生活，呈现 "百花齐放" 的繁荣景象，2024 年 8 月深圳备案上线的 AI 大模型就达 190 个。（一）消费端：工具生活化、娱乐化转型豆包、千问等产品不再局限于工作学习辅助，而是成为帮孩子批改作业、英文对话、宠物照看、情感陪伴的日常工具，以友好易用的形态融入生活场景。（二）产业端：全行业深度渗透，推动产业升级AI 应用已覆盖金融、政务、教育、制造等各大领域：教育行业从基础教育到高等教育全面拥抱 AI；政务领域实现招投标管理、政务问答智能升级；新能源车成为 AI 落地的重要载体，华为自动驾驶技术已处于行业领先地位。（三）新入口革命：AI 助手重塑流量格局人工智能助理正成为移动互联网新入口，打破 APP 之间的壁垒。用户不再依赖搜索引擎，而是通过 AI 直接搜索信息、发送邮件、购物消费，重塑流量分发规则，为企业营销带来根本性变革。五、中美模型深度对比：优势、劣势与竞争本质关于中美模型的差距，"落后五年" 或 "差距 2%" 的论断均不客观，二者已形成差异化竞争格局：（一）美国模型优势：专业领域深耕在编程（如 Web CODING）、蛋白质构型（如 AlphaFold 2）等专业领域，美国模型因长期专注投入仍保持领先，核心是专业领域的技术积累优势。（二）中国模型优势：场景与生态领先中国模型在生活化应用、行业场景落地等方面已实现超越：千问与 DeepSeek 在全球股票与数字币投资实战比赛中跻身前三，而美国模型则表现不佳，印证了中国模型在推理与场景适配能力上的优势。（三）竞争本质：独立智能体对垄断生态的博弈美国模型的闭源策略，本质是试图垄断算力与资源，让企业和个人失去独立思考能力；而中国开源模型的普及，打破了这种垄断，让每个主体都能构建自己的智能体，这是中国对全球 AI 生态的核心贡献。六、行业展望：洗牌与创新并存，细分领域迎来黄金期对于 AI 行业的未来，"洗牌" 与 "百花齐放" 将长期并存，行业格局呈现两大特征：（一）垄断难成，相对优势决定生存美国市场倾向于形成全面垄断，但中国市场因应用场景丰富、需求多元，难以出现绝对垄断。像 Kimi 因定位偏生产力工具，在生活化工具竞争中掉队，但细分领域的相对垄断仍有可能 —— 谁能精准匹配用户需求，谁就能占据优势。（二）垂类创新，成为新的增长引擎自动驾驶、税务识别、交通管理、医疗诊断等垂类领域，将涌现大量创新模型。企业无需自建全栈模型，依托外部开源模型与算力，搭建适配自身流程的智能体应用，成为最高效的发展路径。技术重构产业，中国 AI 迎来黄金时代AI 技术的发展已进入 "模型 - 算力 - 工具" 协同进化的新阶段，中国凭借推理模型的技术突破、能源与芯片的战略布局、开源生态的开放优势，已在全球竞争中占据重要地位。从企业到个人，从产业到生活，AI 技术的渗透正在重塑一切，而人工智能助理作为新入口的崛起，更将引发营销模式的根本性变革。Takeaway1、AI 模型已从规模竞争转向推理与场景适配的核心赛道2、推理模型崛起，让语料优势不再是 AI 竞争的关键因素3、中美主导全球 AI 模型市场，呈现开源对闭源的战略分野4、成本降低、多模态融合、智能体化是 AI 三大核心趋势5、能源成为算力竞争关键，中国以能源优势破解芯片困局6、国产算力成本大幅下降，形成完整产业链集群效应7、AI 应用工具从生产力属性转向生活化、娱乐化全面渗透8、人工智能助理将成为移动互联网新入口，重塑流量格局9、中美 AI 模型各有侧重，专业领域与场景落地形成差异化竞争10、AI 行业洗牌持续，绝对垄断难成，垂类创新是重要增长点思考点1、AI 模型从规模竞争转向推理竞争，企业应如何调整技术布局？2、能源成为算力核心竞争力，中国 AI 产业如何持续放大这一优势？3、智能体成为新入口，将给企业营销带来哪些根本性变革？

在人人都谈论 AI 的时代，把技术用在表面功夫上只会陷入同质化竞争；而将 AI 嵌入流程优化、组织协同、能力升级等 “看不见” 的环节，才能构建真正的核心竞争力。生成式营销的终极价值，从来不是替代人类劳动，而是突破人类能力的固有边界。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十九章，当生成式 AI 从概念走向实践，如何通过清晰战略让深层次营销落地，真正突破企业能力边界？共谈嘉宾：谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES：1:11 AI的核心价值在于突破人类能力边界，而非简单替代人力。2:21 第19章，叫战略层面推动深层次营销落地的思路与举措。3:54 第一部分叫做赋能营销业务，降本增效是对于生产力提升的简单应用。7:57 大型企业的典型的战略叫做中台驱动的深层次营销。10:00 深层次营销的三个原则：可行性原则、必要性原则、见效性原则。12:15 第三步，快速迭代，用探索成功的火花激励前行。13:01 第四步，扩大智能应用的范围，制定长期计划。14:15 第五步，培育全员的深层次营销能力。15:51 小企业四步走战略：全员使用AI、共享方法、实现智能转型、推动组织进化。21:54 深层次营销实施中的常见阻力与应对思考。22:58 AI如何突破个体与组织的能力边界。24:21 企业规模界定与中台建设成本分析。25:59 AI落地见效最快的典型场景与全员营销案例。一、认知先行：生成式营销是 “重要且紧急” 的必答题在今天，拥抱生成式 AI 早已不是 “可选项”，而是企业生存发展的 “必答题”。IBM 商业价值研究院对全球近 6000 名 CEO 的调研显示，74% 的高管认为生成式 AI 将在 2024-2027 年全面推广，而犹豫不决的企业将彻底丧失领先优势。其核心价值远不止 “降本增效”，而是构建多维度竞争壁垒：（一）从 “降本” 到 “增值”：四大核心价值维度 极致客户体验创造：摆脱 “用新技术干老活” 的误区，通过 AI 迭代新产品、设计新服务，实现从 “满足需求” 到 “引领需求” 的跨越； 全员营销生态激活：AI 赋能让每个员工成为 “超级员工”，无论是前线服务还是后端支持，都能在工作场景中自然融入营销动作； 潜在商机精准挖掘：借助 AI 处理海量数据的能力，捕捉隐藏市场机会，优化决策链路，让增长更具确定性； 长期可持续发展支撑：通过构建智能知识库、完善品牌治理、强化企业责任，为全球化布局与长期增长奠定基础。（二）关键共识：人才是 AI 战略的核心，而非技术值得注意的是，90% 的 CEO 认为高管团队将共同决定 AI 应用态度，而领导力等核心能力永远无法被自动化替代。这意味着，生成式营销的落地本质是 “变革管理”—— 技术只是工具，只有将人才置于战略核心，才能放大组织优势，规避转型风险。二、分层破局：大型企业与中小企业的差异化战略路径生成式营销没有 “一刀切” 的方案，企业需根据自身资源禀赋选择适配路径。核心界定标准并非员工数量或营收规模，而是是否具备专职数字化部门—— 这是决定战略选择的关键前提。（一）大型企业：中台驱动的 “深度转型五步法”对于拥有数字化部门、资源充足的大型企业，中台驱动战略是实现规模化、系统化 AI 应用的最优解。其核心是将技术底座、数据积累、战略指挥集中于独立中台，避免重复建设，具体分为五步： 建中台：统一思想，凝聚协同合力：设立专门中台部门，通过内部 AI 体验培训、案例学习，推动业务与技术部门共创，梳理流程、生成原型，形成可落地的营销机会地图； 选场景：三大原则筛选高价值突破点：AI 与营销的结合场景已超 90 个，需按 “可行性（投入少、易实施）、必要性（企业独有需求）、见效性（效果快速可衡量）” 原则精准选择。如今 DeepSeek、豆包等模型崛起，私有化部署成本降低，可行性边界持续拓宽； 快迭代：培育新岗位，激发创新活力：重构 “AI + 智能体” 转型路径，设立智能体架构师、提示词培训师等新岗位，通过激励机制发挥其引领作用，带动流程全面迁移； 扩范围：构建全场景智能体矩阵：将成功场景经验复制到全业务链，形成覆盖全渠道、全用户旅程的智能体矩阵。如肯德基、绝味鸭脖已落地点餐、店长决策、知识分享等多场景智能体； 强赋能：全员培训巩固转型成果：通过线下培训、技能大赛、AI 导师赋能等方式，推动员工理念与技能升级，让生成式营销能力成为全员标配。（二）中小企业：普惠型 “四步走落地策略”对于缺乏专职数字化部门、资源有限的中小企业，无需追求复杂中台，可通过 “轻量部署、快速见效” 的四步走战略，低成本享受 AI 红利： 全员使用：工具普惠，制度保障：为员工提供易用的 AI 工具（直接账号或套壳工具），以制度要求全员必用，同时设置安全保密规范，少量投入即可实现效率数倍提升； 新质共享：沉淀方法，重构日常工作：收集员工使用 AI 解决问题的路径与数据，重点拆解会议纪要、文案撰写等高频日常工作，积累企业专属高效工作模式； 智能转型：场景私有化，适配专属需求：无需自建模型，通过优化工作流、搭建智能体与知识库，将通用大模型与企业个性化数据结合，形成专属解决方案； 组织进化：持续迭代，拓展应用边界：将 AI 嵌入核心工作流，建立效果反馈机制，配合组织变革拓展应用领域。如媒体企业通过 AI 完成初稿撰写，人类聚焦内容优化，重塑生产流程。三、场景落地：快速见效的核心突破点与案例参考（一）三大速效场景，优先突破 广告投流优化：对广告投入大的企业，AI 可快速优化内容与投放策略，直接提升转化效率； 客服与私域管理：在呼叫中心、投诉处理等人力密集环节应用 AI，显著降低人力成本，提升响应速度； 重复性文案工作：如会议纪要、客户回访总结、邮件撰写等，AI 可快速产出基础版本，人类聚焦核心优化。（二）全员营销典型案例 服务型企业：美容院通过 AI 赋能销售、客服、服务人员，在客户关怀、邀约、流程管理中提升效率，同时借助员工朋友圈、小红书真实分享扩大传播； 科技企业：小米、华为各部门高管主动发声，将个人影响力与企业品牌传播结合，形成全员营销生态。四、破阻前行：四大核心阻力的应对方案生成式营销的落地必然面临变革阻力，关键在于精准施策、逐个突破：（一）阻力一：员工不愿学习使用应对策略：简化工具操作，通过 “AI 导师” 降低学习门槛，直观展示工具带来的效率提升，让员工切身感受价值。（二）阻力二：员工独享工具优势，不愿分享应对策略：建立知识共享机制，将 AI 应用成果与绩效考核挂钩，营造 “一人进步、全员受益” 的共享氛围。（三）阻力三：流程固化，部门墙阻碍变革应对策略：从易突破的小场景入手，以成功案例打破部门壁垒，通过跨部门协同项目推动流程重构。（四）阻力四：高层急于求成，削减预算应对策略：优先选择见效快的场景开展 POC 试点，用 “小成功” 证明价值，争取持续投入，再逐步扩大应用范围。五、生成式营销的本质是组织能力的进化生成式 AI 带来的不仅是技术工具的革新，更是营销逻辑与组织模式的重构。大型企业通过中台驱动实现深度转型，中小企业通过普惠策略快速破局，核心都是围绕 “突破边界”—— 突破个体能力边界，让员工更高效；突破组织运作边界，让企业更敏捷；突破增长天花板，让发展更可持续。在这场变革中，犹豫就意味着落后。无论是大型企业还是中小企业，唯有找准自身定位，选对战略路径，直面转型阻力，才能在生成式营销的浪潮中抢占先机，决胜未来。Takeaway1、显性 AI 应用易内卷，隐性场景落地才是竞争力核心2、生成式营销核心是突破能力边界，而非替代人力3、拥抱生成式 AI 是企业重要且紧急的业务必需4、人才是生成式 AI 战略核心，而非单纯依赖技术5、大企业适配中台驱动战略，中小企业宜走普惠路线6、场景选择需遵循可行、必要、见效三大原则7、全员参与 + 工具赋能是 AI 营销落地的基础前提8、重复劳动场景是 AI 应用见效最快的突破口9、生成式营销落地的关键是组织流程与能力进化10、小场景试点验证价值，是破解转型阻力的有效路径思考点1、企业如何根据自身条件，在中台驱动与普惠策略中精准选择生成式营销路径？2、面对员工抵触、流程固化等阻力，如何快速落地生成式营销并见实效？3、生成式营销落地场景需遵循三大原则，如何平衡短期见效与长期能力建设？

当下商业环境中，营销已突破 “营” 与 “销” 的传统边界，与产品创新深度绑定，成为企业增长的核心引擎，而人工智能正以不可逆转的趋势，重塑营销创新的全流程。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十八章，深入剖析 AI 如何打破产品创新的固有壁垒，构建从需求洞察到落地转化的全新范式。共谈嘉宾：谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES：0:42   第十八章：AI在营销创新中的作用2:24   消费者需求升级与小众消费崛起6:08   定制消费趋势与个性化生产9:48   需求引领生产的先进模式13:17  构建企业级创新协作系统14:00  AI加速产品创新：快人一步与敏捷迭代17:33  AI在创新中的多重能力与智能体构建22:50  大数据赋能与AI赋能的本质区别一、消费需求迭代：小众与定制成创新核心驱动力市场竞争的本质是对消费者需求的精准响应，而当前消费者需求已从 “功能满足” 全面升级为 “个性化价值实现”，这一转变直接催生两大关键趋势，倒逼企业重构创新逻辑。（一）小众消费崛起：打破同质化，重塑产品差异化在标准化产品陷入低价竞争泥潭的当下，“消费升级” 的核心落点在于小众消费。消费者不再满足于大众化商品，转而追求能彰显个人品位、契合价值观的独特产品 —— 这要求企业跳出规模化生产思维，以 “差异化” 为创新导向。典型案例可见非遗文化的 AI 赋能：面临市场萎缩、传承困境的西湖绸伞，通过 AIGC 技术设计特色图案，结合喷绘工艺推出 “四季花”“江湖” 系列产品，既保留传统手工艺的文化内核与艺术魅力，又以现代审美吸引年轻群体；百度文心大模型与苏州丝绸博物馆合作打造的 AI 创作模型，更让用户在虚拟空间沉浸式体验古法锻造，共创数字纹样，让传统文化以 “可感知、可参与” 的方式焕发生机。（二）定制消费流行：从 “被动接受” 到 “主动共创”如果说小众消费是 “供给侧差异化”，定制消费则是 “需求侧主导”—— 消费者从产品使用者转变为设计参与者，要求企业以 “柔性生产” 满足个性化需求。而 AI 技术的突破，让 “小批量定制” 从成本难题变为竞争优势。海尔推出的三桶滚筒洗衣机，正是精准捕捉 “内衣、袜子、婴儿衣物分开洗涤” 的痛点；联想与百度的合作更将定制化推向极致：消费者仅需通过口述或文字描述需求，AI 即可生成个性化图案，应用于电脑外观定制，既提升产品附加值，又不延长交货周期。此外，AI 生成 3D 定制玩具、个性化礼品设计等模式，已成为行业创新的新标杆。二、创新流程重构：AI 打造 “从机会到落地” 的科学闭环过去，企业产品创新多依赖 “企业家拍脑袋”，流程模糊、风险高企；如今，AI 将创新转化为可拆解、可验证的科学流程，形成四大核心环节的闭环运作。第一步：智能机会识别 —— 用数据替代经验，精准锁定市场缺口创新的前提是找对方向，AI 通过大数据分析工具，整合行业趋势、消费者行为、竞争对手动态等多维度数据，结合行业报告与专家意见，挖掘潜在市场机会。区别于传统调研的 “样本有限、结论滞后”，AI 能实时处理海量信息，快速评估机会的可行性、风险与商业价值，让创新从 “盲目试错” 变为 “精准出击”。第二步：虚拟设计与仿真测试 —— 降本增效，规避创新风险传统创新中，“生产原型 - 市场测试” 的模式成本高、周期长，且存在泄密隐患。AI 通过 “虚拟设计 + 仿真测试” 彻底解决这一问题：一方面，AI 可快速将创新概念具象化为产品功能、外观、包装方案；另一方面，通过构建仿真市场与虚拟消费者，模拟产品上市后的反馈，提前优化不足 —— 既提升创新成功率，又将测试成本降低 50% 以上。第三步：需求引领生产 —— 以 “需定产”，颠覆传统供应链逻辑比 “测试优化” 更先进的是 “需求前置” 模式，以快时尚品牌希音为代表：企业先通过 AI 参与产品设计并上线，根据消费者的购物车行为、订单数据判断真实需求，再将需求反馈给后端工厂精准生产，实现 “零库存、高匹配” 的供需平衡。目前，这种模式已延伸至玩具、汽车等领域，成为供应链效率革命的核心方向。最终目标：构建企业级创新协作系统 —— 让创新成为组织能力单一环节的优化不足以形成竞争壁垒，企业的终极目标是搭建完整的创新协作系统：通过 AI 实现创新概念的筛选与评估，建立知识管理库，让组织内每个成员都能便捷获取数据、案例与工具，将 “个人创新” 转化为 “组织可持续创新”，彻底摆脱对个别人才的依赖。三、AI 的核心价值：“快人一步” 与 “敏捷迭代” 双轮驱动在产品创新中，AI 的竞争力集中体现为两大能力 ——“快人一步” 抢占市场先机，“敏捷迭代” 优化产品体验，二者共同构成企业的创新护城河。（一）快人一步：从 “需求洞察” 到 “产品落地” 的效率革命市场竞争的关键是 “时间差”，AI 能将传统创新周期压缩 50% 以上。某食品品牌通过 AI 创新概念挖掘平台，快速锁定 Z 时代与女性消费者对 “健康零食” 的需求，确定 “牛油果酸奶” 为新品方向，随后 AI 同步完成包装设计、口味研发与价格制定 —— 最终，产品研发周期缩短一半，上市一个月内社交媒体声量翻倍。这背后是 AI 在数据分析、概念生成、设计落地等环节的全流程赋能，彻底打破 “调研 - 设计 - 测试” 的冗长链条。（二）敏捷迭代：以 “用户反馈” 为核心的优化闭环产品的成功不是 “一次性落地”，而是 “持续优化”，AI 通过构建反馈闭环，让迭代更高效。食品研究实验室 “食研室” 从 “改造童年零食” 的理念出发，利用 ChatGPT 扮演营养专家、产品经理等角色，通过精准提问挖掘麦丽素的创新点，再借助 Midjourney 生成包装设计 —— 仅用两天就完成了传统模式下数周的工作，效率提升 50% 以上。这种 “快速设计 - 快速验证 - 快速优化” 的模式，让产品能实时响应市场变化，持续贴近用户需求。四、关键认知澄清：AI 赋能与大数据赋能的本质差异很多企业混淆了 “大数据” 与 “AI” 的价值，实则二者存在本质区别，且缺一不可： 大数据赋能：核心是 “信息收集与呈现”，通过 BI 工具将数据转化为报表，但需人工解读分析，本质是 “辅助决策”； AI 赋能：核心是 “信息挖掘与行动”，不仅能自动分析数据背后的需求与趋势，还能生成具体的产品方案、设计图、营销计划，本质是 “替代部分人工决策，提供可落地的解决方案”。简单来说，大数据是 AI 的 “养分”，AI 是激活大数据价值的 “引擎”—— 没有 AI，大数据只是 “沉睡的信息”；没有大数据，AI 则是 “无米之炊”。五、企业实践建议：选 AI 不如建 “AI 工作流”，这些行业优先落地（一）选 AI 的核心：不追 “最好模型”，而建 “最优流程”当前开源与闭源 AI 模型的差异已大幅缩小，企业无需纠结 “选哪个模型”，而应聚焦 “如何将不同 AI 组合成工作流”：赋予不同 AI 模型 “数据分析师”“设计师”“测试员” 等角色，通过流程串联形成协同效应。这如同企业管理 —— 优秀人才重要，但完善的制度才能让人才发挥最大价值。（二）优先落地行业：快消、个性化品类已见成效从实践来看，AI 在两类行业的创新渗透率最高： 快消品行业：产品迭代快、需求变化大，AI 能快速响应 “口味、包装、营销” 的创新需求； 个性化品类：礼品、玩具、定制家电等领域，AI 可高效满足 “一人一方案” 的定制需求，从设计到生产全流程降本增效。对于这些行业的企业而言，AI 已不是 “可选工具”，而是 “生存必需”—— 不拥抱 AI，就会在创新效率上落后于竞争对手。AI 正在重构产品创新的底层逻辑：从需求洞察的 “精准化”，到设计落地的 “高效化”，再到市场验证的 “低成本化”，AI 让创新从 “偶然成功” 变为 “必然结果”。未来，企业的竞争不再是 “产品本身的竞争”，而是 “AI 创新能力的竞争”。Takeaway 1、当下营销已与产品创新深度绑定，AI 是重塑营销创新全流程的核心力量。2、消费者需求从 “功能满足” 升级为 “个性化价值实现”，小众与定制消费成创新关键导向。3、小众消费要求企业跳出规模化思维，以差异化挖掘文化或独特价值，打破同质化竞争。4、定制消费让消费者从使用者变设计参与者，AI 技术让小批量定制从成本难题转为竞争优势。5、AI 将传统 “拍脑袋” 式创新，转化为 “机会识别 - 虚拟设计 - 仿真测试 - 需求生产” 的科学闭环。6、AI 驱动创新的核心价值是 “快人一步”（压缩研发周期）与 “敏捷迭代”（构建优化闭环）。7、大数据是 AI 的 “养分”，AI 是激活数据价值的 “引擎”，二者本质区别在于 AI 能提供可落地解决方案。8、企业选 AI 不必纠结模型优劣，关键是搭建 “AI 工作流”，通过角色分工实现多模型协同。9、快消品（迭代快）与个性化品类（定制需求强），是 AI 创新渗透率最高、最需优先落地的领域。10、未来企业竞争核心是 “AI 创新能力”，AI 让产品创新从 “偶然成功” 走向 “必然结果”。思考点1、企业在搭建 “AI 工作流” 时，需平衡多模型协同与数据安全，核心难点在哪？该如何突破？2、面对小众与定制消费并存的趋势，传统规模化生产企业转型时，需优先调整哪些核心环节？3、当 AI 能主导创新全流程，企业如何避免 “AI 依赖”，保留人类在创意中的独特价值？

在国家大力推动 “新质生产力” 发展的背景下，AI 不仅是技术工具，更在重塑营销的底层逻辑，让 “以用户为中心” 从理念落地为可执行的精准策略。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十七章，深入探讨 AI 时代下用户增长管理的全新逻辑 —— 如何通过生成式营销再造极致体验，实现企业可持续增长。共谈嘉宾：谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES：1:43 《生成》第17章---AI深层次营销实现增长，再造极致体验。4:27 用户增长管理包括用户规模扩张、价值提升与口碑塑造。6:43 AI用于创建和管理在线社群，促进用户之间的互动和交流。10:02 品牌在客户增长之中，最重要是追求极致的客户体验。11:10 客户体验的关键要素：个性化、便捷性、响应速度与可靠性。14:55 AI 基于用户旅程优化用户增长：认知、决策、购买、使用、反馈。20:11 决策阶段是一个强化用户对产品信任的过程。23:50 品牌要思考你的用户在哪里，你怎么去服务他。28:17 AI通过行为预判识别潜在流失用户，并通过个性化触达策略进行干预。29:57 除购买记录外，企业还应关注搜索行为整合分析，深层洞察。一、重新定义用户增长：不止 “拉新”，更要 “全生命周期价值提升”提到用户增长，很多企业会首先想到 “增加用户数量”，但真正健康的用户增长管理，是一套覆盖用户全生命周期的系统性工程。其核心目标包含三大维度： 用户规模扩张：通过精准获客手段，吸引符合品牌定位的潜在用户； 用户价值提升：通过产品优化、服务升级，提高用户的活跃度、消费频次与客单价； 用户口碑塑造：让用户从 “消费者” 转变为 “传播者”，形成自发的品牌推荐。AI 在这一过程中扮演着 “中枢神经” 的角色。以瑞幸咖啡为例，其通过小程序与 APP 构建了完整的用户数据体系：不仅记录用户的购买品类、消费时间、偏好口味，还能捕捉 “打开 APP 却未下单”“搜索特定产品后放弃” 等潜在需求信号。当系统识别到用户连续 3 天未消费时，会自动触发营销动作 —— 若用户常买折扣产品，推送专属优惠券；若用户偏好新品，则推荐当季新口味。这种无需人工干预的 “自动化精准运营”，正是 AI 打破传统增长瓶颈的关键。二、核心原则：极致客户体验，才是增长的 “永动机”在用户增长管理中，“追求销售转化” 与 “追求客户体验” 往往被混淆，但二者的长期效果截然不同：硬推销可能带来短期订单，却会消耗用户信任；而极致的体验能让用户主动留存、重复购买，甚至成为品牌忠诚者。一个完整的 “极致客户体验”，必须满足五大核心特征：1. 个性化：告别 “千人一面”，实现 “一人一策”标准化服务已无法打动用户 ——20 年前，生日短信会让人感动；如今，群发的祝福只会被视作 “机器自动推送”。真正的个性化，需要基于多维度数据的深度洞察：以瑞幸与王者荣耀的联名产品为例，系统会优先推送给有游戏消费记录、曾购买过联名款的用户，而非无差别覆盖所有人群。这种 “精准匹配需求” 的策略，让营销信息从 “打扰” 变为 “贴心推荐”。2. 便捷性：降低决策成本，让 “选择” 更简单数字时代的用户对 “便捷性” 的要求越来越高 —— 本质是 “不想花多余时间”。AI 通过简化流程、优化交互，大幅降低用户的决策阻力：瑞幸的 AI 导购支持 “口语化下单”，用户说 “今天困，要一杯提神的咖啡”，系统会自动推荐高咖啡因产品，并关联最近的门店；拼多多则直接取消 “购物车” 环节，用户看到心仪商品可 “一键下单”，将购买流程压缩到最短。这些设计的核心，都是用 AI 消除 “选择障碍”，让消费决策更顺畅。3. 响应度：快速解决问题，将 “不满” 转化为 “信任”用户的 “耐心阈值” 正在降低 —— 咨询问题后 1.5 天得到回复，与 5 分钟得到解决，会带来截然不同的体验。AI 客服与智能外呼系统正是解决这一痛点的关键：某化妆品品牌通过 AI 智能客服实现 “7×24 小时响应”，并在母亲节期间通过智能外呼触达 8 万会员，不仅将咨询解决时间从 1.5 天缩短至 5 分钟，还实现了 5.2% 的转化率。更重要的是，当用户投诉或疑虑被快速化解时，其忠诚度反而会比未遇到问题的用户更高。4. 可靠性：稳定的服务，是体验的 “基石”无论个性化与便捷性做得多好，若服务不稳定，一切都是空谈。AI 通过实时监控与预测，保障服务的可靠性：例如，外卖平台的 AI 系统会根据天气、交通状况预测配送时间，避免 “承诺与实际不符”；电商平台的 AI 风控系统会自动识别异常订单，保障用户的账号与支付安全。这些 “看不见的后台保障”，是用户信任的基础。5. 情感连接：用 “温度” 打破技术的 “冰冷感”AI 不仅能处理数据，还能传递情感。例如，宠物店的 AI 外呼系统会以 “朋友式” 的语气与用户沟通：“王小姐，您好！我是 XX 宠物店，小贝上次洗澡还是上个月，最近天气变凉，要不要预约一次深层护理呀？” 当用户表示 “不记得了”，系统会立即提及 “上次您带小贝来的时候，它特别喜欢玩我们的猫抓板”，通过细节唤醒用户的情感记忆。这种 “拟人化交互”，让技术服务充满温度。三、AI 如何落地：沿着用户旅程，实现 “全阶段赋能”用户从 “知道品牌” 到 “成为忠诚用户”，会经历认知、考虑、决策、购买、使用、反馈、忠诚 7 个阶段。AI 的价值，在于针对每个阶段的痛点，提供精准的解决方案：1. 认知阶段：捕捉潜在需求，让品牌 “被需要”认知阶段的核心是 “让用户意识到自己有需求”，且这种需求与品牌相关。AI 通过实时分析海量市场数据，挖掘用户的潜在痛点：例如，口腔护理品牌可通过 AI 监测社交媒体上 “牙齿变黄”“面试担心口气” 等话题的声量，判断用户对 “牙齿美白” 的需求上升，进而推出相关科普内容，将品牌与 “解决牙齿问题” 关联起来。2. 考虑阶段：进入用户选择清单，避免 “被忽略”当用户明确需求后，会开始比较不同品牌。此时 AI 的目标是 “让品牌进入用户的考虑范围”：一方面，通过优化搜索广告与重定向策略，当用户搜索 “性价比高的咖啡” 时，瑞幸的广告能优先展示；另一方面，AI 会分析用户的浏览行为，例如用户在小红书查看 “咖啡推荐” 后，系统会在抖音、朋友圈同步推送瑞幸的新品测评，强化品牌在用户心智中的存在感。3. 决策阶段：强化信任，推动 “下单”决策阶段是 “打消用户顾虑” 的关键。AI 通过两种方式构建信任：一是 “内容说服”，例如汽车品牌的 AI 系统会根据用户关注的 “油耗”“空间” 等痛点，自动生成对应的车型测评报告；二是 “推荐引擎优化”，例如电商平台的 AI 会展示 “与你相似的用户都买了这款”，用 “群体信任” 降低用户的决策风险。4. 购买阶段：简化流程，减少 “放弃率”很多用户会在购买环节 “中途放弃”—— 例如填完地址后取消订单、支付时犹豫。AI 通过优化流程解决这一问题：支持 “一键支付”“先用后付”，自动填充地址与联系方式；对于犹豫的用户，系统会实时推送 “限时优惠即将结束” 的提醒，推动其完成下单。5. 反馈与忠诚阶段：收集声音 + 预防流失，让用户 “留下来”购买后的体验直接决定用户是否留存：AI 会主动触发反馈机制，例如用 “一句话评价” 替代冗长的问卷，甚至帮用户生成初步评论，用户只需修改确认；同时，AI 会实时监测用户的流失风险，例如用户原本每周买 2 次咖啡，突然连续 1 周未消费，系统会推送 “专属回归优惠券”，并附带 “最近上新了你喜欢的生椰拿铁” 的提醒，精准挽回潜在流失用户。四、关键支撑：CDP 数据平台，让 AI “有米可炊”AI 的所有能力，都依赖于 “数据” 这一基础。企业要做好 AI 赋能，首先需要构建客户数据平台（CDP），整合全渠道的用户数据 —— 不仅包括 “购买记录” 这类常规数据，更要关注 “非购买行为数据”： 浏览与搜索数据：用户打开 APP 看了哪些产品、搜索了什么关键词； 社交互动数据：用户是否参与品牌社群、是否转发过品牌内容； 线下行为数据：用户是否到过品牌门店、参与过线下活动； 客服交互数据：用户咨询过哪些问题、对什么服务不满意。这些 “非常规数据” 往往藏着用户的真实需求 —— 例如，用户多次咨询 “咖啡是否含糖”，可能是在寻找无糖选项，品牌可据此调整产品推荐策略。只有将这些数据整合到 CDP 中，AI 才能实现 “精准洞察”，避免 “无数据可用” 的尴尬。AI 不是 “替代人”，而是 “让人做得更好”在 AI 赋能营销的过程中，很多人担心 “技术会取代人工”，但实际情况恰恰相反：AI 承担的是 “重复性、数据化” 的工作，而人则可以专注于 “创意、情感连接” 等更具温度的环节。例如，AI 能自动生成社群内容，但社群的氛围营造仍需人工引导；AI 能预测用户需求，但高净值客户的深度服务仍需专属顾问对接。未来，真正优秀的用户增长管理，必然是 “AI + 人” 的协同模式 —— 用 AI 提升效率、精准度，用人传递情感、塑造品牌温度。当企业以 “极致体验” 为核心，以 AI 为工具，沿着用户旅程做好每一个细节时，用户增长自然会成为 “水到渠成” 的结果。Takeaway 1、AI 时代用户增长管理是覆盖规模扩张、价值提升、口碑塑造的全生命周期系统工程，非单一 “拉新” 动作。2、极致客户体验是长期增长核心，远胜短期硬推销，能推动用户主动留存与自发传播。3、优质客户体验需满足个性化、便捷性、响应度、可靠性、情感连接五大关键特征。4、个性化体验要基于多维度用户数据，实现 “一人一策”，避免标准化服务的低效打扰。5、便捷性优化核心是用 AI 简化流程、降低决策成本，缩短用户从需求到转化的路径。6、快速响应能将用户不满转化为信任，AI 可大幅压缩咨询解决时间，提升服务效率。7、AI 需沿用户 “认知 - 考虑 - 决策 - 购买 - 使用 - 反馈 - 忠诚” 全旅程，针对性解决各阶段痛点。8、预防用户流失需 AI 先预判行为异常，再结合用户画像制定个性化触达策略。9、客户数据平台（CDP）是 AI 赋能基础，需整合购买、浏览、社交、客服等全渠道数据。10、AI 与人工协同是最优模式：AI 处理重复数据工作，人聚焦创意与深度情感连接。思考点1、企业在搭建客户数据平台（CDP）时，若面临多渠道数据整合难的问题，可优先抓取哪些核心数据快速支撑 AI 的初步用户洞察？2、针对用户旅程中的 “考虑阶段”，除优化搜索广告外，AI 还能通过哪些具体方式让品牌更易进入用户选择清单？3、在平衡 AI 效率与人工情感连接时，企业该如何划分二者的职责边界，避免技术冰冷感或人工效率低下的问题？

随着数字技术的飞速发展，电商已成为全球经济的核心组成部分，而人工智能的崛起正为这个竞争激烈的领域带来颠覆性变革。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十六章。从传统的人找货到智能的货找人，从计划性购买到体验式消费，AI 正在重构电商的商业模式、消费逻辑和应用场景，成为企业打造核心竞争力的关键。共谈嘉宾：谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES：0:42     《生成》第十六章- AI和电商在一起会有什么样的应用、方向和改变。2:05     中国电商主要模式：平台电商、社交、兴趣电商以及O2O电商。6:45     消费者行为的变化一是从计划性购买转向体验式购买。8:10     消费者行为的变化二是从‘人找货’转变为‘货找人’。9:13     消费者行为的变化三是决策链条向前和向后延伸。10:17    消费者行为的变化中数据技术成为关键驱动力。11:38    AI在电商中的核心应用场景之一：AI导购助手。14:39    AI对DTC（Direct-to-Consumer）电商模式的改造与升级。18:18    AI在电商中的多元应用场景全景。20:19    从人找货到货找人的驱动因素。23:41    AI导购中的隐私与信任平衡。25:00    资源有限下AI应用的优先级建议。一、电商模式迭代：从单一交易场到多元生态体中国电商市场的发展历程，本质是技术驱动下 “效率与体验” 持续优化的过程，四种主流模式分别对应不同阶段的消费需求。（一）平台电商：电商的 “基础设施”作为电商行业的基石，平台电商以 “在线商场” 为核心定位，核心价值是连接海量商家与消费者，打破地域和时间限制。以淘宝为代表，其模式特征是 “人找货”—— 消费者带着明确需求，通过搜索、筛选、比价完成购买，本质是解决 “供需匹配” 的基础问题，为电商行业搭建了规模化交易的基础设施。（二）社交电商：用 “关系” 激活消费社交电商颠覆了传统交易逻辑，以 “货找人” 为核心，依托社交媒体和 UGC 内容，将消费行为嵌入社交场景。拼多多的成功并非偶然：通过 “拼团” 裂变激活社交关系，用 “砍价”“多多果园” 等娱乐化玩法提升用户粘性，再以数据驱动优化选品，让 “买东西” 变成 “分享中顺便买”，彻底降低了消费决策门槛。（三）兴趣电商：用 “内容” 创造需求兴趣电商的核心是 “激发潜在需求”，区别于平台电商的 “满足已知需求”。抖音等平台通过个性化推荐算法，先向用户推送契合兴趣的内容（如宠物视频、家居改造教程），再自然关联相关商品（如自动吸猫毛工具、收纳好物），让消费者在 “无计划” 状态下完成购买，重新定义了 “冲动消费” 的商业价值。（四）O2O 电商：打通 “线上线下” 最后一公里O2O 电商的关键是 “即时性体验”，通过整合线下实体店库存，实现 “线上下单、线下配送” 的高效衔接。美团、饿了么等平台无需自建仓库，直接调用周边超市、便利店的资源，让消费者从 “下单到收货” 的时间缩短至几十分钟，完美适配 “应急需求”（如突然想喝啤酒）和 “即时体验”（如生鲜食材），填补了传统电商的即时性空白。二、消费行为变革：AI 如何重塑 “购物逻辑”电商模式的迭代背后，是消费者行为的深度转变，而 AI 正是推动这一转变的核心引擎，具体体现在三个维度。（一）从 “理性计划” 到 “感性体验”：购买决策的 “瞬时化”传统平台电商中，消费者的购买路径是 “有需求→列清单→查资料→比价→下单”，整个过程可能持续数天；而兴趣电商和 O2O 电商通过 AI 推荐的趣味内容、即时配送服务，让购买决策在 “瞬间” 完成。例如，用户刷到 “自动吸猫毛工具” 的视频，因好奇点击查看，再看到 “当日达” 的配送信息，立刻下单 —— 这种 “体验驱动” 的购买，让电商平台从 “交易场” 变成了 “生活场景入口”。（二）从 “人找货” 到 “货找人”：需求触达的 “精准化”过去，消费者需要主动搜索才能找到商品，就像 “拿着清单逛超市”；如今，AI 通过分析用户的浏览记录、社交互动、购买偏好，能精准预判潜在需求，主动推送相关商品。比如，用户频繁刷宠物视频，AI 会先推送 “猫咪日常” 内容，若用户停留时间长，再推送 “猫毛清理工具” 的直播切片，最后发放优惠券促成购买 —— 这种 “润物细无声” 的触达，比传统广告更高效，也更符合用户心理。（三）从 “单点决策” 到 “全链路参与”：消费闭环的 “延伸化”传统电商的决策只集中在 “购买” 环节，而现在，消费决策贯穿 “事前 - 事中 - 事后” 全链路：事前，通过 KOL 测评、UGC 评价建立品牌认知；事中，通过 AI 导购获取个性化建议；事后，通过评价分享、复购优惠形成口碑传播。这种 “全链路参与” 让消费者从 “被动接受” 变成 “主动参与”，也让企业能更精准地把握用户需求。三、AI 的核心应用：从 “工具赋能” 到 “生态重构”AI 在电商中的应用早已超越 “推荐算法”，而是渗透到运营全链路，成为重构电商生态的关键力量，主要集中在三大方向。（一）AI 导购：重新定义 “购物体验”AI 导购的核心是 “理解需求 + 预判需求”，而非简单的 “商品推荐”。例如，瑞幸的 AI 点单系统，当用户说 “2 点有 8 人客户会议”，AI 会自动考虑 “下午易犯困” 的场景，推荐花香或浓郁口味的咖啡，并搭配适合多人分享的规格；值得买的 “小值” 则通过对话式交互，整合全网价格和口碑，为用户提供 “比价 + 推荐” 一站式服务。这种 “场景化导购” 让购物从 “被动挑选” 变成 “主动适配”，大幅提升用户粘性。（二）DTC 电商改造：让 “品牌直达用户” 更高效DTC（直连消费者）模式的核心是 “省去中间环节，精准触达用户”，而 AI 让这一模式的效率实现质的飞跃：其一，个性化页面展示，不同用户进入品牌官网，会看到适配自身偏好的商品排序和内容；其二，7×24 小时智能客服，通过聊天机器人实时解答疑问，降低服务成本；其三，供应链反向赋能，AI 通过预测需求，帮助品牌优化库存，避免滞销或缺货。例如，Shein 开发的 AI 尺寸匹配工具，让消费者在线就能精准测量内衣尺寸，同时通过数据分析推出 “半码内衣”，满足细分需求。（三）全链路场景覆盖：AI 渗透电商每一个环节除了导购和 DTC 改造，AI 已覆盖电商运营全链路：虚拟模特解决 “全球化本地化” 难题，无需实拍就能适配不同地区的审美；虚拟主播实现 “24 小时直播”，降低直播电商的人力成本；智能选品通过分析海外市场的文化和需求，帮助商家精准拓展跨境业务（如亚马逊用 AI 分析不同国家的消费偏好）；物流优化则通过算法规划最优配送路线，提升配送效率。可以说，从 “选品 - 上架 - 营销 - 配送 - 售后”，AI 已成为电商运营的 “标配工具”。四、行业挑战与未来展望：AI 如何引领电商走向新未来AI 为电商带来机遇的同时，也面临着需要解决的问题，而这些问题的突破，将决定电商行业的未来方向。（一）隐私与信任：平衡 “精准” 与 “安全”用户对 AI 导购的核心顾虑是 “隐私泄露”，但目前主流平台的 AI 导购多通过 “主动交互” 获取需求（如用户口述场景），而非被动采集隐私数据，这在一定程度上降低了风险。未来，如何通过技术手段（如数据脱敏）和制度保障（如隐私政策透明化），让用户在享受精准服务的同时，不用担心隐私安全，将是行业需要持续探索的方向。（二）创业者优先级：AI 应用的 “务实选择”对于资源有限的电商创业者，AI 应用不必追求 “全面覆盖”：若做工具型创业，应避开已成熟的场景（如推荐算法），聚焦新需求（如跨境电商的文化适配工具）；若做电商运营，应优先采用已落地的成熟工具（如 AI 客服、智能选品），替代传统人工，快速提升效率 ——“先解决核心痛点，再拓展场景”，才是务实的选择。（三）未来趋势：从 “满足需求” 到 “创造需求”随着 AI 技术的持续进步，电商行业将从 “满足用户已知需求” 转向 “创造用户潜在需求”：AI 不仅能推荐 “用户想要的商品”，还能通过场景模拟、趋势预测，推荐 “用户没想到但需要的商品”；同时，AI 将进一步打通 “消费端与产业端”，实现 “按需生产”，让商品从 “批量制造” 变成 “个性化定制”。从模式迭代到行为变革，从工具赋能到生态重构，AI 正在让电商行业告别 “流量竞争” 的粗放时代，进入 “体验竞争” 的精细化时代。对于企业而言，能否抓住 AI 带来的机遇，打造个性化、高效化的运营体系，将成为在激烈竞争中脱颖而出的关键；而对于消费者，AI 将让购物更便捷、更贴合需求，真正实现 “以人为本” 的消费体验。Takeaway 1、AI 是重构电商商业模式、消费逻辑与核心竞争力的关键驱动力2、中国电商已形成平台、社交、兴趣、O2O 四类主流模式，分别对应不同消费需求逻辑3、消费者行为正从计划购买转向体验购买，决策更趋 “瞬时化”4、电商供需匹配逻辑已从 “人找货” 升级为 AI 驱动的 “货找人”，精准触达潜在需求5、消费决策链条向 “事前 - 事中 - 事后” 全链路延伸，不再局限于购买环节6、AI 导购核心价值是 “理解 + 预判场景化需求”，而非单纯商品推荐7、AI 为 DTC 电商赋能，实现个性化服务、智能客服与供应链反向优化8、AI 已渗透电商选品、营销、物流、售后等全链路运营环节，成标配工具9、平衡 AI 精准推荐与用户隐私安全、建立信任，是行业需持续解决的核心问题10、未来电商将在 AI 推动下，从 “满足已知需求” 转向 “创造潜在需求”，走向精细化体验竞争思考点1、AI 驱动电商从 “人找货” 转向 “货找人”，企业需在哪些环节调整运营策略以适配这一逻辑转变？2、面对消费决策全链路延伸的趋势，AI 如何助力企业打通 “事前 - 事后” 关键触点，提升用户粘性？3、平衡 AI 精准服务与用户隐私安全时，需从技术、制度层面建立哪些核心保障机制？

在生成式 AI 技术爆发的当下，内容营销正经历从 “批量生产” 到 “精准共鸣”、从 “传统美学” 到 “超现实表达” 的根本性变革。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十五章，围绕生成 AI 如何重塑内容营销逻辑、构建人机协同新生态、催生全新美学体系三大核心议题，拆解企业在 2025 年及未来的破局路径。共谈嘉宾：谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES：0:47    内容营销的新范式：从创意到新美学2:21    多模态内容理解能力的技术基础3:31    AI驱动的个性化内容生产案例：马拉松与游乐场应用6:15    AI仿真预测内容效果与闭环优化机制8:24    人机协同创造：智能体模式与创意迭代10:05   AI催生超现实主义新美学12:18   内容智能体的整体架构与企业知识库建设14:49   AI在内容营销中的广泛应用场景展望16:09   内容制胜的四大核心要素：大量、多元、速度、成本一、核心变革：多模态能力打破内容营销的 “单一感知困局”内容营销的本质是 “品牌与消费者的感官对话”，而 AI 的多模态能力，正将这场对话从 “单向输出” 升级为 “多元交互”。过去，企业内容创作常陷入 “千人一面” 的困境 —— 广告片、社媒文案、官网图文采用统一模板，难以触达不同需求的用户。如今，AI 的多模态理解与生成能力彻底改变了这一现状：它能精准解读图文、语音、视频、甚至电脑桌面操作等多元信息，从模糊的手机拍摄场景中识别人物状态，从杂乱的文本中提取核心观点，为 “个体化内容服务” 奠定技术基础。典型案例早已落地：凯丽石为马拉松赛事打造的智能在线包装系统，不仅能通过多视窗呈现赛事进程，更能为每位参赛者批量生成专属纪念视频，让普通跑者从 “背景板” 变为 “主角”；欢乐谷等游乐场所的 AI 匹配系统，仅需用户一张面部照片，就能从海量监控影像中筛选出其在过山车、海盗船等项目中的最佳瞬间并自动拼接。这些应用印证了一个核心观点：未来的内容营销，“个性化” 不是加分项，而是生存基础，而 AI 是实现规模化个性化的唯一路径。二、效率革命：AI 闭环体系让内容从 “盲目生产” 到 “精准迭代”内容营销的最大痛点，莫过于 “投入与效果脱节”—— 企业耗费大量资源创作内容，却无法预判市场反馈，只能依赖 “投放后复盘” 被动调整。AI 构建的 “创造 - 分析 - 评估 - 优化” 闭环，彻底扭转了这一被动局面。1. 前置预测：AI 仿真替代 “市场试错”通过 AI 仿真技术，企业无需将内容投入市场，就能模拟消费者的观看行为：用户会在哪个时间点跳过视频？对哪个画面的注意力最集中？会产生正面还是负面情绪？这些关键数据能提前指导内容优化，避免 “无效创作”。例如某快消品牌在推出新品广告前，通过 AI 仿真发现年轻用户对 “产品功能演示” 兴趣较低，随即调整为 “场景化生活故事”，最终投放后点击率提升 37%。2. 数据驱动：从 “复刻热门” 到 “掌握规律”很多企业在内容创作中习惯 “跟风热门”，但 AI 的价值在于穿透表面现象，挖掘热门内容背后的底层逻辑。它能分析高观看量、高转化率内容的共性 —— 是 “情感共鸣点”“视觉风格” 还是 “叙事节奏”，再结合企业自身高反馈内容的特质，形成专属创作方法论。这种 “基于规律的创新”，远比 “盲目复刻” 更能持续产出有效内容。3. 核心结论：内容不是 “一次性动作”，而是 “动态循环系统”AI 闭环的本质，是让内容创作从 “依赖灵感的艺术” 变为 “数据驱动的科学”。企业无需追求 “绝对最好” 的内容 —— 因为内容偏好具有极强的个体差异性，上海用户喜欢的 “精致感” 未必符合东北用户的 “接地气” 需求，关键是通过闭环持续迭代，让 “合适的内容” 精准触达 “合适的人”。三、模式创新：人机协同构建内容营销的 “智能体生态”当 AI 具备了生成能力，“人类创作者会被替代吗？” 答案是否定的。真正的变革，是人类与 AI 形成 “双向赋能” 的智能体模式，共同开拓创意边界。1. 人机分工：各展所长，互补共赢人类的核心优势在于 “直觉、情感与突破性创意”，能提出 “超现实”“跨领域” 的大胆想法；AI 的核心优势在于 “数据处理、模式识别与规模化执行”，能将人类的创意快速落地为多元内容。例如某影视团队，AI 负责完成 “粒子化消散” 的视觉效果、历史场景的还原、配音配乐的生成，最终作品既保留了人类的情感深度，又实现了传统技术难以达成的视觉冲击。2. 双向学习：从 “单向指导” 到 “共同进化”优秀的人机协同不是 “人类指挥 AI”，而是 “互相学习、共同成长”：AI 通过分析人类创作案例，掌握创意逻辑与美学偏好；人类则从 AI 的分析结果中获得新灵感 —— 比如 AI 发现 “奢侈品材质 + 日常用品” 的跨界设计更易引发讨论，人类据此创作出 “青铜器汉堡”“名牌包质感鞋子” 等爆款内容。这种 “双向学习”，让创意产出效率与质量实现双重突破。四、美学升级：AI 催生内容营销的 “超现实主义新趋势”传统内容创作受限于物理规则与技术能力，美学表达多停留在 “写实”“唯美” 层面；而 AI 的出现，打破了现实边界，催生了 “超现实主义美学”，这成为内容营销的差异化竞争关键点。AI 构建的超现实美学，具有两大核心特征：一是 “打破物理限制”，比如让人物瞬间从地球跃至月球、与东北虎并肩而立，或是让产品在虚拟场景中 “分解重组”；二是 “跨时空对话”，比如通过 AI 技术让历史人物 “穿越” 到现代，或是让虚拟偶像与真实明星同台互动。这些场景不仅视觉冲击力强，更能引发用户的 “好奇心与情感共鸣”，成为社交平台的传播爆点。AI 的美学价值，不是 “复刻人类审美”，而是 “拓展审美边界”。人类创作者需要主动向 AI 学习 —— 理解其能实现的技术可能性，再结合自身的情感洞察，共同定义未来的内容美学标准。五、落地关键：2025 年内容营销制胜的 “四大核心要素”在 AI 技术已广泛应用的当下，企业如何抓住先机？关键要落实 “大量、多元、速度、成本” 四大要素，这也是经过实践验证的 “八字口诀”。 大量：借助 AI 实现规模化内容生产，覆盖更多细分场景 —— 例如某母婴品牌通过 AI，每月生成 200 + 条针对 “孕期护理”“辅食制作”“亲子互动” 的短视频，满足不同阶段用户需求； 多元：从 “单一形式” 转向 “多模态组合”，文字、图片、短视频、互动海报、虚拟直播等形式协同发力，适配不同平台特性与用户习惯； 速度：缩短内容创作周期，快速响应市场变化 —— 例如某运动品牌在赛事热点发生后，通过 AI 在 1 小时内生成赛事回顾视频、海报与文案，抢占传播黄金期； 成本：通过 AI 降低创作成本，将资源集中在 “核心创意” 上 —— 某美妆品牌借助 AI 生成产品试用视频，成本仅为传统拍摄的 1/10，却实现了同等甚至更高的转化效果。AI 不是 “工具”，而是内容营销的 “新伙伴”生成 AI 对内容营销的重构，不是 “技术替代人类”，而是 “技术赋能人类”—— 它让个性化服务成为可能，让内容迭代更精准，让创意边界更广阔，让美学表达更丰富。在 2025 年及未来，企业的核心竞争力，将取决于 “人类创意与 AI 能力的融合深度”。与其犹豫观望，不如主动拥抱变革：构建人机协同的智能体模式，打造专属内容知识库，以 “大量、多元、速度、成本” 为落地准则，在从 “创意到新美学” 的进化之路上，实现商业价值与品牌影响力的双重增长。Takeaway 1、生成 AI 正推动内容营销从 “批量生产” 向 “精准共鸣”、“传统美学” 向 “超现实表达” 深度变革2、AI 多模态能力是实现 “规模化个性化内容服务” 的核心技术基础，可打破单一感知交互困局3、内容营销需构建 “创造 - 分析 - 评估 - 优化” AI 闭环，用前置仿真替代市场试错，避免无效创作4、内容优化应穿透热门表象，借 AI 挖掘底层逻辑，而非盲目复刻，实现 “基于规律的创新”5、人机协同是内容营销核心模式：人类负责直觉创意，AI 承接规模化执行，二者双向赋能6、人机协同的关键是 “双向学习”——AI 学人类创意逻辑，人类从 AI 分析中获取新灵感7、AI 催生的 “超现实主义美学”（打破物理限制、跨时空对话）成内容营销差异化竞争关键8、AI 美学价值在于 “拓展审美边界”，人类需主动探索其技术可能性，共定新美学标准9、2025 年内容营销制胜需落地 “大量、多元、速度、成本” 四大要素，适配细分场景与市场变化10、未来内容营销竞争力取决于 “人类创意与 AI 能力的融合深度”，AI 是伙伴而非替代者思考点1、企业在落地 “大量、多元、速度、成本” 四大内容营销要素时，需平衡规模化生产与个性化表达，具体可通过哪些人机协同策略破局？2、面对 AI 催生的超现实主义美学，品牌该如何避免陷入 “技术炫技” 陷阱，确保内容仍能传递核心价值并引发用户情感共鸣？3、构建内容营销 AI 闭环时，企业常面临 “数据碎片化” 问题，如何整合多渠道反馈数据，让 AI 对内容效果的预测与优化更精准？

在消费市场 “理性降级、感性升级” 的分化浪潮中，“品牌情绪” 正从营销领域的边缘概念，跃升为企业突破增长瓶颈、建立长期竞争力的关键。当中国品牌不再局限于 “高性价比” 的传统定位，当 AI 技术让 “情绪” 从模糊感知变为可量化运营，一场关于品牌价值重构的革命已然开启。本文基于品牌情绪专项研究成果，拆解 AI 如何赋能品牌情绪落地，以及企业可落地的行动框架，揭示中国品牌借情绪价值实现全球化突围的路径。共谈嘉宾：谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES：1:14    消费者对情绪共鸣的需求增强下，品牌情绪如何推进生意增长。6:33    品牌情绪价值的4E框架：探索（Explore）、建立锚点（Establish）、融入触点（Engage）、评估效果（Evaluate）。11:04   品牌情绪锚点的建立与差异化策略。14:09   情绪在全渠道营销中的融合与一致性管理。17:48   不同的平台上有不同的情绪倾向，但要保持品牌一致性。19:25   品牌情绪与其他品牌概念的关系与本质维度。20:34   品牌情绪额的“理性-感性”与“传统-现代”两大核心维度。22:15   AI在跨文化情绪识别中的挑战与实证验证。25:22   品牌情绪的核心一致性与表达多样性平衡。27:21   现代性作为品牌增长的关键方向与中国文化领导力崛起。29:57   新创品牌要先洞察行业情绪格局，再确立独特情绪锚点。认知重构：从 “功能竞争” 到 “情绪突围”，中国品牌的必答题长期以来，中国企业多以 “理性主义者” 自居，将 “高质量、高性价比” 作为核心卖点。这种定位虽能快速打开市场，却陷入 “平替陷阱”—— 品牌溢价能力弱、消费者忠诚度低，难以在同质化竞争中脱颖而出。功能价值易被模仿，情绪价值才是品牌独特性的终极护城河。戴森对吹风机品类的改造，堪称情绪驱动增长的经典案例。早期吹风机市场是典型的理性消费领域，百元价位、功能单一的产品占据主流，消费者决策核心是 “性价比”。而戴森以 “无扇设计” 的技术创新为基础，赋予产品 “时尚单品” 的情绪标签，通过 “独特体验”“先锋设计” 唤起消费者的 “兴奋感” 与 “身份认同”，不仅将价格拉升数倍，更彻底改写了品类认知。这印证了一个关键逻辑：当产品能超越功能需求，触达消费者的情感需求时，便拥有了穿越周期的增长力。当前消费市场的分化趋势更凸显情绪价值的重要性：理性消费领域，消费者对功能型产品反复比价，价格成为核心变量，呈现 “降级” 特征；感性消费领域，人们愿意为 “品质体验”“情感共鸣” 支付更高溢价，呈现 “升级” 态势。对中国品牌而言，从 “卖产品” 到 “卖情绪”，已不是选择题，而是生存与发展的必答题。AI 革命：让品牌情绪从 “模糊感知” 走向 “可量化运营”传统品牌情绪研究多依赖人工访谈、专家评估，样本量有限、维度单一，难以捕捉消费者的细微情感差异，导致情绪运营 “凭感觉、难落地”。而最新品牌情绪研究通过 AI 技术实现了三大突破，彻底改变了这一局面。突破一：构建精细化情绪词库，实现 “词汇驱动” 研究研究团队通过 AI 筛选出 464 个品牌情绪关键词，覆盖 “理性 - 感性”“传统 - 现代” 全维度，例如 “安全”“耐用” 属于理性传统范畴，“潮流”“创意” 属于现代感性范畴。这些关键词成为拆解品牌情绪的 “最小单元”，让原本模糊的 “品牌感觉” 变得可定义、可分类。突破二：完成 “人类难以企及” 的规模化评估依托 AI 技术，研究团队用 464 个关键词对 313 个品牌进行多轮评估，完成了 “464×313× 多轮” 的海量数据分析。这种规模化评估不仅大幅提升了研究效率，更能精准捕捉不同品牌的情绪差异 —— 例如同为 “专业” 属性，可细分为 “智慧的专业”“干练的专业”“低调的专业”，为品牌差异化定位提供数据支撑。突破三：打通 “分析 - 生产 - 评估” 全链路落地AI 的价值不仅在于研究阶段，更贯穿品牌情绪运营的全流程。在内容生产环节，企业可将确定的情绪关键词（如 “冷静的专业”“悦己的优雅”）输入 AI 工具，无论是短视频脚本、广告文案还是视觉设计，都能精准匹配品牌情绪定位；在效果评估环节，AI 能实时监测不同渠道的情绪传递效果，判断消费者感知与品牌预设的一致性，进而动态优化策略。这种 “数据驱动 + AI 执行” 的模式，让品牌情绪运营告别 “经验主义”，进入 “科学可控” 的新阶段。4E 框架：品牌情绪落地增长的行动指南如何将品牌情绪从研究成果转化为实际增长？研究团队提出的 “品牌情绪价值 4E 战略框架”，为企业提供了从定位到落地的清晰路径，覆盖 “探索 - 建立 - 融入 - 评估” 全流程。第一步：探索（Explore）—— 绘制品牌情绪 “指纹”品牌情绪运营的起点，是明确自身的 “情绪定位”。企业需完成三项核心工作：一是梳理自身当前的情绪关键词，明确 “我是谁”；二是分析竞品的 “情绪指纹”，找到差异化空间，避免 “同质化陷阱”；三是研判行业情绪趋势，例如当前 “现代感性” 维度的品牌年度增幅最高，这类品牌以 “活力”“自信”“探索” 为核心，融合潮流与社交体验，为定位提供方向参考。值得注意的是，探索阶段需避免 “盲目跟风”。许多企业看到 “LABUBU” 等品牌的情绪表现亮眼便直接模仿，却忽略了自身基因与目标群体的匹配度。正确的做法是基于自身产品特性与用户需求，找到属于自己的 “情绪赛道”—— 是选择 “理性传统” 的 “安全可靠”，还是 “现代感性” 的 “潮流创意”，需有明确且独特的答案。第二步：建立（Establish）—— 锚定独特情绪关键词情绪锚点的建立，核心是 “提炼共性、差异创新”，而非 “复制目标品牌”。若想打造奢侈品品牌，需研究奢侈品牌共有的 “尊贵感”“稀缺性” 情绪；若瞄准年轻群体，则可参考 Gucci 等品牌的 “叛逆”“个性” 表达。但关键在于，锚定的是 “情绪关键词”，而非 “品牌本身”。以豪华车市场为例，宝马的情绪锚点是 “驾驶乐趣”，奔驰是 “尊贵舒适”，奥迪是 “科技感”—— 三者虽同属豪华品类，却通过不同的情绪关键词实现差异化，精准触达不同需求的消费者。对企业而言，需从 464 个情绪关键词中，筛选出 3-5 个与自身定位高度契合的核心词，将其作为品牌情绪的 “锚点”，确保后续所有运营动作都围绕这些关键词展开。第三步：融入（Engage）—— 全渠道情绪一致性管理不同媒体平台有不同的表达风格，但品牌情绪的核心不能 “随波逐流”。短视频平台的 “叫卖式营销” 可能带来短期销量，但会严重消耗 “奢侈品”“浪漫品牌” 的情绪价值 —— 正如拉布布从不打折，反而以 “收藏款”“限量款” 强化 “稀缺感”，这正是 “渠道适配” 而非 “情绪妥协” 的正确做法。企业需在所有触点（短视频、广告、CRM、线下服务）中强化核心情绪，确保消费者无论在何处接触品牌，都能感受到一致的 “情绪温度”。例如主打 “冷静专业” 的科技品牌，在小红书可通过 “技术解析” 内容传递专业感，在抖音可通过 “产品实测” 视频强化可信度，虽内容形式不同，但核心情绪始终统一。这种 “一致性 + 适配性” 的平衡，是情绪融入的关键。第四步：评估（Evaluate）—— 验证情绪与增长的关联情绪策略是否有效，需回归两个核心问题：一是消费者是否感知到了品牌想传递的情绪？二是这种情绪传递是否推动了生意增长？研究数据给出了明确答案：品牌情绪越清晰、越被消费者与 AI 感知，增长效果越好；其中 “现代感性” 维度的品牌，年度增幅显著高于其他维度。企业需建立动态评估机制：通过 AI 监测不同渠道的情绪传递效果，分析复购率、推荐率等业务指标与情绪感知的关联度；定期复盘情绪关键词的有效性，若发现消费者感知与预设偏差较大，及时调整策略。这种 “数据反馈 - 策略优化” 的闭环，让品牌情绪运营持续贴合市场需求，确保情绪价值真正转化为商业增长。未来趋势：以 “现代性” 与 “文化领导力”，开启中国品牌全球化新路径研究数据显示，“潮创悦享型” 品牌（即现代感性维度）已接近研究样本的 40%，这反映出一个清晰趋势：消费者越来越追求 “有情绪、有个性” 的品牌，“现代性” 成为驱动增长的关键密码。这种现代性既包括理性层面的 “技术先锋性”（如新能源汽车的 “原地掉头” 功能），也包括感性层面的 “表达创新性”（如 TikTok 的短视频、中国短剧）。这一趋势为中国品牌出海提供了新启示：出海不应是 “文化适配”，而应是 “文化领导力”。过去，部分中国品牌出海时过度强调 “本土化适配”，反而丢失了自身特色；如今，中国的消费文化正成为全球关注的焦点，“国潮”“新中式” 等情绪标签已获得国际市场认可。中国品牌可依托 “现代性” 的情绪定位，传递 “先进理念”“创新表达”，以情绪价值打破文化壁垒，实现从 “产品输出” 到 “品牌输出” 的跨越。对新创品牌而言，需从起步阶段就重视情绪规划，通过 4E 框架明确定位，避免陷入 “功能竞争” 的红海；对成熟品牌而言，需打破 “理性传统” 的固有认知，在 “现代性” 与 “传统性” 间找到平衡，让情绪成为品牌升级的催化剂。从 “高性价比” 到 “情绪价值”，从 “中国制造” 到 “中国品牌”，品牌情绪正成为中国企业突破增长瓶颈、实现全球化突围的核心引擎。在 AI 技术的赋能下，当情绪运营从 “经验驱动” 走向 “科学驱动”，中国品牌必将在全球市场书写新的增长故事。Takeaway1、消费市场呈 “理性降级、感性升级” 分化态势，功能型消费重性价比，情感型消费愿为体验溢价。2、品牌情绪是重构价值的核心，能让产品突破功能局限，唤起消费者认同，成为增长关键。3、AI 技术颠覆传统品牌情绪研究，可构建 464 个情绪关键词，实现 313 个品牌的精细化、规模化评估。4、AI 不仅能分析品牌情绪，还可赋能内容生产与效果评估，让情绪运营从 “凭感觉” 转向科学可控。5、品牌情绪落地可遵循 4E 框架，先探索自身与竞品情绪定位，明确差异化 “情绪指纹”。6、建立情绪锚点需提炼目标领域共性，聚焦核心情绪关键词，避免盲目复制其他品牌。7、全渠道情绪管理需平衡平台适配性与核心情绪一致性，避免短期营销消耗品牌情绪价值。8、需动态评估情绪策略，验证消费者感知与商业增长关联，“现代感性” 维度品牌年度增幅更高。9、“现代性” 是品牌高增长关键，涵盖理性技术先锋性与感性表达创新性，契合当下消费趋势。10、中国品牌出海应聚焦 “文化领导力”，以现代性情绪定位打破文化壁垒，实现从产品到品牌输出。思考点1、在消费市场 “理性降级、感性升级” 的分化下，企业应如何结合 4E 框架，平衡自身功能价值与情绪价值的传递？2、AI 能通过关键词实现品牌情绪的精细化评估与运营，但其在跨文化情绪识别中存在挑战，企业可采取哪些策略降低这种局限的影响？3、品牌需保持核心情绪一致且允许表达多样，在全渠道营销中，如何确保不同平台的内容适配性不偏离核心情绪定位？

在数字化商业浪潮中，社媒营销已从 “可选动作” 变为 “生存必需”。但随着平台迭代加速、用户需求多元，传统 “人力驱动” 的社媒运营模式，早已难以应对 “日更内容、跨平台覆盖、精准互动” 的多重挑战。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十四章。生成式 AI 的崛起，不仅是效率工具的升级，更是从 “传播逻辑” 到 “增长逻辑” 的全面重构。共谈嘉宾：谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES：0:44   第十四章：社媒营销场景，从数字分身到矩阵式传播。2:05   中国社媒营销已从简单社交工具演变为集内容、电商、服务于一体的综合平台。3:21   社媒营销的四大主要功能：获取洞察、体验管理、增长管理和运营管理。8:21.   社媒运营的四个关键维度：数据运营、KOL运营、内容运营和账号管理。11:04  AI在社媒营销中的典型应用：智能体与数字人。17:56  社交媒体某种程度上是需要矩阵的，是多维度的社交媒体战略。19:55  AI在社媒营销中的多元应用场景。22:17  社媒营销的三大核心建议：提升存在感、建立流程规范、鼓励真实互动。24:35  企业主应该制定规则，让 AI 按照你的规则来干活。一、认知重构：社媒营销不是 “发内容”，而是 “全链路价值管理”长期以来，部分品牌将社媒营销等同于 “发广告、找 KOL 带货”，陷入 “投入高、转化低” 的困境。事实上，中国社媒平台已从 “社交工具” 进化为 “内容 + 电商 + 服务” 的综合生态，对应的社媒营销也形成 “四大核心功能”，构成品牌增长的完整闭环。1. 第一层：获取洞察 —— 社媒是 “用户需求的晴雨表”社媒营销的起点不是 “做内容”，而是 “懂用户”。社交媒体上的每一次点赞、评论、分享，都是用户需求的 “显性信号”，借助 AI 技术可挖掘其 “隐性价值”： 行为洞察：通过 AI 追踪用户互动数据，精准定位偏好（如年轻妈妈关注 “儿童餐安全”，Z 世代在意 “美妆平替测评”）； 情感洞察：利用 AI 分析文本、图像中的情绪倾向，判断用户对品牌的态度（正面认可、负面吐槽或中立观望），及时调整沟通策略； 正如剑桥分析研究所示：“获取 20 次以上用户点赞，就能比其亲人更了解用户”，社媒已成为品牌最精准的 “用户调研场”。趋势洞察：AI 捕捉平台热门话题、潜在爆火 IP，帮助品牌提前布局（如预判 “国潮茶饮” 流行，提前推出相关产品宣传）。2. 第二层：体验管理 —— 从 “单向灌输” 到 “双向共情”社媒营销的核心是 “建立用户粘性”，而非 “单向推送信息”。品牌需通过互动化运营，让用户从 “旁观者” 变为 “参与者”： 即时响应：用 AI 自动回复常见问题，人工处理复杂投诉，避免负面舆情发酵（如餐饮品牌通过社媒账号实时解决 “外卖漏送” 问题）； 个性化互动：基于用户行为数据，推送定制化内容（如给健身新手推 “入门教程”，给老用户推 “进阶技巧”）； 社区构建：建立品牌粉丝群、话题圈，鼓励用户分享使用体验（如美妆品牌发起 “妆容挑战赛”，激发 UGC 创作）。3. 第三层：增长管理 —— 社媒是 “低成本获客的转化场”如今的社媒平台已具备 “从种草到拔草” 的全链路转化能力，品牌可通过三大策略实现高效增长： 精准定位：基于 AI 用户画像，锁定目标人群，避免 “广撒网” 式投放浪费（如母婴品牌聚焦 “25-35 岁宝妈”，在小红书投放育儿内容）； 内容创新：突破图文局限，用直播、短视频、KOL 合作提升转化（如数码品牌通过 KOL “实时测评”，直接引导用户跳转电商平台下单）； 跨平台协作：联动线下活动、电商平台，形成 “社媒引流 - 线下体验 - 线上转化” 的闭环（如服装品牌在抖音发 “门店新品预告”，引导用户到店试穿）。4. 第四层：运营管理 —— 四大维度支撑 “常态化运转”社媒运营是 “细活”，需覆盖数据、KOL、内容、账号四大核心维度，确保营销体系稳定运行： 数据运营：追踪用户数据、内容表现、竞品动态，为策略调整提供依据； KOL 运营：根据品牌定位选择适配 KOL（如科技产品找 “数码测评大 V”，母婴产品找 “育儿博主”），用 AI 评估合作效果； 内容运营：制定符合品牌风格的内容策略，应对 “高频更新” 需求； 账号管理：维护品牌自有账号，处理日常运营与危机公关（如西贝、上海儿童餐外卖等事件，需通过账号快速回应）。二、技术破局：AI 如何重构社媒营销的 “三大核心场景”面对社媒营销的复杂需求，单纯靠人力早已力不从心。生成式 AI 的出现，不仅解决了 “效率问题”，更打开了 “新玩法”，其中 “智能体接管账号”“数字人应用”“矩阵式传播” 三大场景，正在成为品牌破局的关键。1. 场景一：智能体接管 —— 让 AI 成为 “24 小时社媒管家”过去，品牌需专人 “盯盘” 社媒账号，手动发布内容、分析数据；如今，AI 智能体可实现 “全自动运营”： 智能选题：AI 分析当日平台趋势，结合历史数据确定内容方向（如节日节点推 “促销内容”，热点事件推 “关联话题”）； 自动创作：生成符合平台风格的内容（如小红书 “种草文案”、抖音 “短平快脚本”），甚至可优化标题、配图； 某美妆品牌就通过 AI 构建 “内容洞察 - 生成 - 测评” 闭环：AI 先分析用户 “护肤痛点”，生成测评内容，再根据反馈优化下一期主题，实现 “内容自迭代”。需注意的是，AI 是 “辅助者” 而非 “替代者”—— 需结合人类对品牌价值观、突发热点的判断，避免内容 “生硬无感”。实时优化：定时发布内容后，AI 监测互动数据，自动调整后续投放（如某篇内容点赞率低，下次调整标题或发布时间）。2. 场景二：数字人应用 —— 从 “高成本奢侈品” 到 “普惠营销工具”数字人（虚拟数字人）曾是 “几十万成本” 的 “奢侈品”，如今已成为 “免费可用” 的营销载体： 成本骤降：2023 年制作数字人需几十万，2024 年降至三四千，2025 年部分平台已提供免费服务； 能力升级：从 “形象克隆” 延伸到 “语音克隆”“记忆克隆”—— 可模拟品牌 CEO 形象直播（如京东 “采购东哥” 数字人），可实时读取用户提问互动（快手数字人用于餐饮店铺直播），甚至可定制服务（如用央视主持人数字人给老年人读新闻）； 场景多元：适用于直播带货、客服答疑、短视频创作等场景，实现 “24 小时不间断运营”（如奶茶品牌用数字人在抖音直播，无需考虑主播排班）。3. 场景三：矩阵式传播 —— 用 AI 实现 “多账号规模化运营”社媒营销的未来，一定是 “矩阵化”—— 品牌需在多平台、多账号覆盖不同受众，就像线下 “多开店” 一样： 矩阵逻辑：通过 “品牌账号 + KOL 账号 + 员工账号（KOS）+ 用户账号（KOC）”，形成全方位传播网（如华为既有余承东高管账号，也有各 BU 账号，还有员工 “全员营销” 账号）； AI 赋能：解决 “内容差异化” 难题 —— 同一主题，AI 可调整为符合不同平台风格的内容（如小红书侧重 “图文种草”，抖音侧重 “短视频互动”）； 实战案例：环球网校仅用 2 人团队 + AI 工具（讯飞汇文），运营 50 个小红书账号，发布 2000 多篇内容，头部账号单篇互动量超 2000 次，大幅降低运营成本。三、实战指南：2025 年做好社媒营销的 “三大核心策略”很多品牌抱怨 “做社媒没效果”“投流回报率低”，本质是没抓住 AI 时代的运营逻辑。结合大量案例，做好社媒营销需把握三大策略：1. 策略一：先建 “存在感”，再求 “爆款”社媒营销的基础是 “让用户看到你”。有了 AI 和数字人，品牌可轻松实现 “多账号运营”—— 如 20 人团队维护 50 个账号，通过高频次、多场景内容覆盖目标用户。 关键原则：不要追求 “完美内容”，用户更接受 “真实、活泼” 的表达（如特朗普用社交媒体打造 IP，靠的是 “情绪化、有个性” 的内容）； 互动价值：即使内容有瑕疵，甚至引发用户反对，也是 “好事”—— 这意味着用户愿意开口，品牌获得了沟通机会，需及时回复、引导讨论。2. 策略二：从 “自己干活” 到 “指挥 AI 干活”AI 能力正快速升级（从 “二本水平” 跃升至 “985 水平”），营销人的角色需从 “执行者” 转变为 “指挥官”： 核心逻辑：不纠结 “AI 能不能写好文案”，而聚焦 “制定规则”—— 明确目标受众、内容风格、核心卖点，让 AI 按规则产出内容； 人力聚焦：人类应专注于策略制定、创意判断（如确定品牌传播主线、把控内容价值观），将重复性工作交给 AI，提升整体效率。3. 策略三：用 “S 型曲线” 看待社媒 ROI社媒 ROI 不是 “直线增长”，而是 “S 型曲线”，品牌需有长期视角： 阶段特征：初期有平台红利，回报率快速增长；中期进入 “平台期”，回报率平缓甚至下降（此时需打磨流程、积累数据）；后期流程标准化后，迎来第二次增长，成本边际递减； 实战案例：某美妆品牌线下生意下滑后，聚焦抖音直播，用两年时间理顺流程，之后快速扩张到 100 多个直播间，成本大幅下降，实现 “质的突破”； 关键建议：不要追求 “全平台覆盖”，而要在某一领域做到极致（如环球网校专注小红书 “教育种草”），找到自己的 “高 ROI 赛道”。AI 时代，社媒营销的 “核心竞争力” 是什么？生成式 AI 正在打破社媒营销的 “人力壁垒”—— 未来，所有品牌都能通过 AI 实现 “高效运营”，真正的差距将在于 “人类洞察与 AI 技术的结合能力”：能否用 AI 捕捉用户需求，用人类创造力传递品牌温度；能否用 AI 实现规模化传播，用人类策略把控增长方向。Takeaway1、社媒营销已从单纯社交工具应用，进化为涵盖获取洞察、体验管理、增长管理、运营管理的全链路价值体系，是品牌增长必需环节。2、社媒是获取用户洞察的关键渠道，结合 AI 可分析用户行为、情感倾向及市场趋势，比传统方式更精准了解用户需求。3、社媒营销核心在于双向互动，通过即时响应、个性化服务及社区构建，能提升用户粘性，避免单向信息灌输。4、社媒具备 “种草 - 拔草” 全链路转化能力，借助精准定位、内容创新及跨平台协作，可实现低成本高效获客。5、社媒运营需覆盖数据、KOL、内容、账号四大维度，缺一不可，是保障营销体系稳定运转的基础。6、AI 在社媒营销中可实现智能体接管账号，完成选题、创作、发布、优化全流程自动化，大幅提升运营效率，但需结合人类洞察。7、数字人成本大幅下降且能力升级，已从高成本奢侈品变为普惠工具，可应用于直播、客服等多场景，实现 24 小时运营。8、矩阵式传播是社媒营销未来趋势，通过多平台、多账号布局覆盖不同受众，AI 可助力解决内容差异化难题，降低运营成本。9、2025 年做好社媒营销需先建 “存在感” 再求爆款，营销人要从执行者转变为 AI “指挥官”，且需用 “S 型曲线” 看待社媒 ROI。10、AI 时代社媒营销的核心竞争力，在于人类洞察与 AI 技术的结合能力，而非单纯依赖 AI 工具或人力。思考点1、结合社媒营销 “获取洞察 - 体验管理 - 增长管理 - 运营管理” 的全链路体系，AI 可在哪些关键节点切实解决人力运营的痛点？2、数字人成本下降与矩阵式传播成为趋势的背景下，品牌需平衡 “AI 规模化运营” 与 “人类洞察创造力”，具体可通过哪些策略实现这一平衡？3、基于社媒 ROI 的 “S 型曲线” 特征，品牌在不同阶段（初期红利、中期平台、后期突破）应如何调整 AI 应用重点与资源投入方向？

在数字化与智能化深度融合的今天，广告行业正经历一场由 AI 驱动的根本性变革。传统广告依赖专业创作、粗放投放的模式逐渐被打破，取而代之的是 “创意普惠化、投放精准化、体验个性化” 的新范式。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十三章，从内容生产、投放机制、体验升级、挑战未来四大维度，解析 AI 如何重塑广告行业的核心逻辑。共谈嘉宾：谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES：2:09   第十三章，叫做广告的场景。无限的创意与千人千面。5:05   AIGC降低创作门槛，非专业人士也能参与广告创作。6:37   内容生产模式的演进：PGC、UGC与AIGC。8:56   程序化广告通过自动化和数据驱动实现精准投放的核心机制。10:58  AI赋能广告全流程：从创意到投放的智能化。14:00  千人千面：个性化广告的发展路径。19:07  AI闭环优化与RTA实时广告技术。21:43  AI广告的应用场景与未来趋势。23:33  AI广告的局限与品牌引爆策略。31:27  千人千面环境下，情感共鸣与个体化表达比统一内容更具影响力。一、内容生产破局：AIGC 颠覆 “专业垄断”，构建 PGC-UGC-AIGC 协同生态广告创意曾是专业机构与人士的 “专属领域”—— 传统模式下，一则广告需经历洞察策划、名人代言、专业拍摄等多环节，不仅成本高企，更难以快速响应市场变化。而 AIGC（人工智能生成内容）的出现，直接打破了这一 “专业壁垒”，推动内容生产进入 “全民可参与” 的新阶段。1. AIGC：让非专业人士成为创意参与者AIGC 以多模态技术为核心，可自动生成文本、图片、音频、短视频等广告素材。正如文档所述，“多模态的内容让广告创作不再是专业人士的专利”，品牌无需依赖专业团队，只需输入文本提示词，即可快速产出多样化素材；非专业人员也能借助 AI 工具，结合自身视角与创意，参与到广告创作中，极大拓宽了广告创意的边界。2. 内容生产模式演进：从 “单一输出” 到 “三元协同”广告内容生产已形成 PGC（专业生产内容）、UGC（用户生产内容）与 AIGC 互补共生的格局： PGC：以专业机构为核心，保证内容的权威性与高质量（如电影级广告片、品牌官方宣传内容），是品牌传递核心价值的基础； UGC：以用户为主体，具备强参与感与传播性（如用户分享的产品使用视频），但内容质量参差不齐； AIGC：作为 “桥梁”，既弥补了 PGC 产能不足的问题，又能优化 UGC 内容质量 —— 在信息流广告、社交媒体广告中，AIGC 可快速生成符合平台调性的素材，同时激发用户创作灵感，形成 “专业 + 大众 + 智能” 的三元创意生态。二、投放机制升级：AI 赋能程序化广告，实现 “从粗放购买到精准闭环”广告的价值不仅在于 “好创意”，更在于 “触达对的人”。程序化广告作为数字广告的核心模式，在 AI 加持下，实现了从 “按频道 / 按天购买” 到 “按人群 / 按场景精准投放” 的质变，构建了数据驱动的投放闭环。1. 程序化广告的核心：AI 重构 “精准投放” 逻辑程序化广告的本质是 “自动化的流量交易”，其核心机制为 “数据驱动 + 实时竞价”。文档明确提到，“程序化广告通过自动化和数据驱动实现精准投放”，而 AI 则让这一机制更高效： 一方面，AI 可处理海量用户数据（行为偏好、消费习惯、地理位置等），构建精细化用户标签体系，让人群定位从 “群体画像” 升级为 “个体洞察”； 另一方面，AI 能实时分析投放数据，动态调整竞价策略与素材选择 —— 例如，针对不同时段、不同区域的用户，自动优化出价，确保广告在 “正确的时间、地点” 触达目标受众，避免流量浪费。2. 投流角色变革：从 “人工分析” 到 “AI 主导”传统程序化广告依赖 “投流师” 人工分析流量洼地、调整投放策略，但 “一个队伍的投流师都没办法快那么快地看数据、做决策”。而 AI 可替代人工完成繁琐的数据分析、策略调整工作，甚至超越人工效率 —— 它能实时读取数据、识别最优投放节点，快速响应市场变化，推动广告投放从 “人力驱动” 转向 “智能驱动”。三、体验重构核心：“千人千面”+ 场景化，让广告从 “干扰” 变为 “共鸣”“千人千面” 是 AI 广告的核心目标，也是提升用户体验的关键。文档强调，“千人千面环境下，情感共鸣与个体化表达比统一内容更具影响力”，AI 通过个性化内容与场景化结合，让广告从 “单向推送” 变为 “双向互动”。1. 个性化路径：从 “大众传播” 到 “个体定制”广告个性化经历了三个阶段： 早期传统媒体时代：广告面向大众，缺乏针对性（如电视广告、户外广告牌）； 移动互联网时代：基于简单数据实现初步定向（如根据用户地域推送本地广告）； AI 时代：通过深度学习，实现 “一人一策”—— 例如，长视频平台借助 AIGC，让影视剧中的贴片、中插广告成为 “剧中剧”：爱奇艺的 “AI 创可贴” 可在综艺中实现品牌场景化植入，腾讯视频的 “如影随形” 服务能分析亿万帧画面，划分 7000 多个动态场景，为不同用户匹配专属广告内容。2. 场景化延伸：AI 让广告 “贴合用户情感与情境”除了个性化，AI 还能让广告 “感知场景”，实现与用户情感的契合： 芒果 TV 的 “AIGC Hub” 可结合实时社会事件、流行趋势，快速生成情境化短视频广告 —— 例如，在热门综艺中，根据剧情发展与用户当前观看情绪，推送相关产品广告； 智能家居场景中，AI 可通过分析用户行为（如冰箱内食材剩余量），推送个性化广告（如 “无菌蛋” 购买链接 + 烹饪教程），让广告从 “干扰信息” 变为 “有价值的生活建议”。四、挑战与未来：AI 广告需平衡 “效率” 与 “温度”，探索新场景边界尽管 AI 广告优势显著，但仍面临局限；同时，技术发展也为其开辟了更多新场景，未来需在 “效率” 与 “温度”、“个性化” 与 “品牌引爆” 之间找到平衡。1. 当下局限：AI 仍需突破 “技术瓶颈” 与 “审美疲劳” 技术瓶颈：AI 在 “原生视频生成” 上仍有不足 —— 文档指出，“AI 可以做很好的视频拼接剪辑，但做一个无中生有、完全贴合物理现实的视频，还是比较困难”； 用户体验问题：部分用户对 “AI 味” 广告产生审美疲劳，“消费者不仅讨厌 AI 的广告，还讨厌广告”，如何避免内容同质化、保持创意新鲜感，成为品牌需解决的核心问题。2. 未来趋势：新场景拓展与 “品牌引爆” 新逻辑 新场景探索：AI 广告将向更多媒介延伸 —— 无人机广告可通过 AI 实现实时编排（如根据现场场景生成个性化图案），户外大屏广告可借助 AI 分析人流数据，推送动态内容；智能家居屏幕（如冰箱屏、电视屏）将成为新载体，通过 AI 实现 “千人千面” 的生活化广告推送； 品牌引爆新逻辑：传统品牌引爆依赖 “统一内容的全民传播”，而 AI 时代的 “引爆” 在于 “个体化共鸣后的自发传播”。正如文档中 “奥特曼为小朋友庆生” 的案例，个性化内容能引发用户情感共鸣，进而激发分享欲，形成 “个体影响群体” 的传播效应 —— 品牌无需追求 “全民同款广告”，只需通过 AI 传递 “有温度的个体化表达”，即可实现引爆效果。AI 重构广告本质 —— 从 “传递信息” 到 “创造价值”AI 对广告行业的变革，绝非简单的 “降本增效”，而是从创作、投放、体验到传播的全方位重构。它让广告从 “专业垄断” 走向 “全民参与”，从 “粗放投放” 走向 “精准闭环”，从 “单向推送” 走向 “情感共鸣”。未来，随着技术持续迭代，AI 广告将进一步贴近 “营销本质”—— 以用户为中心，在 “无限创意” 与 “千人千面” 中，构建品牌与消费者的长效沟通桥梁。Takeaway 1、AI 驱动的 AIGC 技术打破广告创作专业壁垒，使非专业人士也能参与广告内容生产。2、广告内容生产已形成 PGC、UGC 与 AIGC 协同互补的三元生态格局，各有优势且相互支撑。3、程序化广告借助自动化与数据驱动实现精准投放，AI 进一步优化其人群定位与竞价策略。4、AI 替代部分人工投流工作，能更快分析数据、调整投放决策，提升广告投放效率。5、“千人千面” 是 AI 广告核心方向，个性化广告比统一内容更易引发用户情感共鸣。6、AI 助力广告实现场景化适配，可结合用户观看内容、情绪状态及实时情境推送广告。7、长视频平台通过 AI 技术让剧中广告、综艺广告实现动态定制，提升广告接受度。8、AI 广告目前在原生视频生成上存在局限，且部分用户对 “AI 味” 广告产生审美疲劳。9、广告 “品牌引爆” 无需依赖统一内容，个体化表达结合情感共鸣可激发用户自发传播。10、未来 AI 广告将向无人机、智能家居屏幕等新媒介延伸，进一步贴近用户生活场景。思考点1、AIGC 打破广告创作专业壁垒后，如何平衡非专业参与者的创意多样性与广告内容质量的稳定性？2、在 “千人千面” 的 AI 广告趋势下，品牌需舍弃传统统一内容的 “全民传播效应”，该如何通过个体化广告实现品牌核心价值的统一传递？3、面对 AI 在原生视频生成的技术局限与用户对 “AI 味” 广告的审美疲劳，广告行业可从哪些维度突破现有瓶颈？

营销的本质是品牌与竞争对手争夺消费者注意力、抢占心智的博弈。随着人工智能技术的爆发式发展，这一博弈的核心已从传统的规模、资本、品牌优势，转向对 AI 能力的驾驭。深度智能化不是企业的 “选择题”，而是决定未来生存的 “必修课”。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十二章，从模型选择、知识库建设、智能体应用、落地执行四大维度，拆解企业智能化转型的关键逻辑。共谈嘉宾：谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES：0:31   人工智能对企业营销业务的影响是非常非常显著的。1:55   不同的企业要选择匹配的人工智能模型。4:36   企业需系统化建设内容、产品、消费者、媒介及竞争知识库。10:56  企业构建营销知识库是一个系统化的过程。12:26  营销不是孤立的行为，是品牌和竞争对手争夺消费者的注意力。15:36   企业智能体拥有自主感知、决策与执行的能力。19:19  五大实施步骤：统一思想、定位场景、重构工作流、拓展应用场景和人才培养。24:08   AI模型越来越发展特征会越来越明显，我们有非常多可选择的AI。26:35   经济性是选模型的首要因素，今天大模型在专业性和泛化性上相差不大。31:13   AI的应用很广泛，未来企业内的智能体应用会在各个部门。一、模型选择：打破 “不可能三角”，以 “适配性” 定胜负AI 模型是企业智能化的 “引擎”，但选择并非越先进越好，而是要在 “专业性、泛化性、经济性” 的平衡中找到最优解 —— 这三大维度构成了大模型选择的 “不可能三角”，没有任何一款模型能同时满足三者最优，企业的核心任务是 “按需匹配”。1.1 先破后立：理解 “不可能三角” 的底层逻辑 专业性：指模型在特定领域的精准度，如擅长广告文案生成的模型，可能在数据洞察场景中表现平平； 泛化性：指模型跨领域适配能力，通用大模型（如早期 ChatGPT）能应对多场景，但难贴合企业个性化需求； 经济性：涵盖模型开发、训练、运行成本，传统大型模型的算力成本曾让中小企业望而却步。这一三角并非绝对壁垒，而是企业选择的 “决策框架”—— 例如国产模型 DeepSeek 通过独特训练模式，将训练成本压缩至传统模型的 1/100、算力成本降至 1/10，在经济性上实现突破，成为中小企业的高性价比选择。1.2 三大决策维度：让模型 “为业务服务”企业选择模型需紧扣自身业务场景与能力，避免盲目跟风： 看业务范围：国内业务优先选国产模型，中文处理能力更优且符合数据合规要求；国际业务可搭配海外模型，但需同步做好备案； 看技术实力：技术薄弱企业选闭源模型（通过 API 快速接入），技术储备充足企业可选用开源模型（如 DeepSeek，腾讯、百度均提供支持），自主部署更灵活； 看场景需求：营销场景需优先 “行业适配性”，通用大模型与营销需求存在天然鸿沟，需通过 RAG 或微调技术，让模型结合行业数据（广告、社媒、电商）与企业私有数据（销量、客户信息），形成 “营销专属模型”。二、知识库建设：从 “数据堆积” 到 “核心资产”，构建 AI 的 “记忆大脑”如果说模型是 “引擎”，知识库就是 “燃料”—— 没有高质量、体系化的知识库，再先进的 AI 也只能 “空转”。企业需系统化建设五大知识库，这是区别于竞争对手的 “独家壁垒”。2.1 五大知识库：覆盖营销全链路的 “数据闭环”企业知识库建设需围绕营销核心场景，形成可复用、可迭代的资产体系： 内容知识库：整合企业广告素材、营销文案、KOL 合作内容，让 AI 生成的内容始终贴合品牌调性； 产品知识库：梳理产品特性、卖点、使用场景，支撑 AI 在客服、推荐场景中精准传递价值； 消费者知识库：沉淀私域客户画像、消费行为、反馈数据，甚至通过 AI 主动收集 “店长 - 消费者” 互动记录，深化用户洞察； 媒介知识库：记录不同媒体的资源价格、投放形式、创新特征，为 AI 智能投流提供决策依据； 竞争知识库：通过公开信息 + AI 分析，跟踪竞争对手营销策略，让企业及时调整博弈思路。2.2 组织保障：谁来建？怎么建？知识库建设无需新增庞大团队，可依托现有组织架构推进： 责任主体：多隶属于战略部、HR 或 CDO/CTO 部门，小型企业可由核心业务负责人牵头； 数据来源：通过行政规范推动全员参与，如要求销售团队整理客户会议纪要、门店店长分享服务经验； 核心价值：不仅赋能 AI，更能解决 “知识流失” 问题 —— 新员工可快速上手，老员工经验通过 AI 沉淀为企业资产。三、智能体应用：从 “被动问答” 到 “主动执行”，重构业务流程智能体是 AI 能力的 “落地载体”，它打破了传统大模型 “人问 AI 答” 的被动模式，成为能自主感知、决策、执行的 “数字员工”。智能体将重构企业工作流，未来每个高频场景都可能对应专属智能体。3.1 智能体的五大核心能力：为什么它比传统 AI 更高效？ 自主性：无需人工指令，可根据环境变化调整行为，如投流智能体自动优化投放策略； 反应性：能感知多维度信息，如读取客户反馈、识别媒体数据变化； 主动性：可主动发起动作，如向客户发送回访邮件、生成营销报告； 社会性：多智能体可协同工作，如 “微博数据分析智能体”+“PPT 生成智能体” 自动输出复盘文档； 进化性：能从失败中学习，如某搜索引擎不可用时，自动切换工具。3.2 营销场景落地：从 “单点应用” 到 “矩阵协同”智能体在营销领域的应用已从概念走向实践，核心是构建 “智能体矩阵” 而非依赖单一工具： 内容端：内容生成智能体自动创作文案、设计素材，优化智能体调整内容风格； 投放端：投流智能体实时优化媒体投放，多账号管理智能体同步操作多平台； 服务端：客服智能体自动响应客户咨询，回访智能体跟进售后需求。四、落地执行：五步走战略，让智能化从 “概念” 到 “价值”AI 转型不是技术部门的 “独角戏”，而是需要全员参与的系统工程。某头部食品企业的 “五步走” 战略，为企业提供了可复制的落地框架。4.1 第一步：统一思想 —— 打破部门壁垒的 “前提”通过 AI 体验培训、行业案例学习，让业务部门与技术部门达成共识：明确 AI 不是 “替代人”，而是 “赋能人”；同步快速确定工具架构与业务可行性，避免 “技术自嗨”。4.2 第二步：定位场景 —— 优先高价值的 “关键”用 “二维评估法” 筛选场景： 纵轴：AI 应用可能性（降本增效场景可能性最高，商业模式变革场景最低）； 核心逻辑：集中资源突破 “高价值 + 低泛化” 场景，快速看到效果。横轴：行业泛化度（通用场景如会议助手泛化度高，优先采购外部工具；企业专属场景如客户服务泛化度低，优先自主建设）。4.3 第三步：重构工作流 —— 打造 “AI + 人” 的 “核心”拆解现有业务流程，识别 AI 可优化的节点：例如在营销领域，形成 “全渠道获客 - 全生命周期服务 - 全域投放管理” 的智能体矩阵，让 AI 负责重复劳动（如素材生成、数据统计），人聚焦创意、策略等核心工作。4.4 第四步：拓展场景 —— 实现长期迭代的 “保障”通过核心场景的实战演练，验证 AI 底座的适配性，逐步将智能化延伸至边缘场景（如从广告投放拓展到供应链协同），形成 “试点 - 优化 - 推广” 的闭环。4.5 第五步：人才培养 —— 支撑持续转型的 “根本”设立 AI 建构师、提示词培训师、知识工程架构师等新岗位；通过技能培训、AI 创业大赛，提升员工 AI 应用能力，让智能化理念深入每个岗位。五、现状洞察：谁在领跑？谁在滞后？从当前实践来看，AI 应用的 “分化” 已逐渐显现： 领跑者：直面消费者的服务型企业（如绝味鸭脖、肯德基、中小型美容院），通过智能体实现门店轻量化运营、客户服务自动化，用低成本快速见效； 滞后方：大型企业因数据合规要求高、岗位流程固化，转型步伐较慢；部分中小企业依赖 “通用 AI 工具搬运”，未构建专属知识库与模型，难以形成竞争优势。未来，企业间的竞争将不再是 “是否用 AI”，而是 “能否让 AI 与业务深度融合”。那些能选对模型、建好知识库、用活智能体的企业，将在营销博弈中占据绝对主动 —— 因为深度智能化不仅是技术升级，更是企业竞争力的底层重构。TAKEAWAY1、深度智能化是企业营销竞争的核心方向，而非可选项，其正重构企业竞争力底层逻辑。2、企业选择 AI 模型需应对 “专业性、泛化性、经济性” 不可能三角，核心是按需匹配业务场景与技术能力。3、国内业务优先选适配中文场景且合规的国产模型，国际业务可搭配海外模型，开源 / 闭源选择取决于企业技术储备。4、通用大模型与营销需求存在鸿沟，需结合行业数据与企业私有数据，通过 RAG 或模型微调构建营销专属模型。5、企业需系统化建设内容、产品、消费者、媒介、竞争五大营销知识库，其是 AI 发挥价值的核心 “燃料”。6、知识库建设可依托现有组织架构推进，需推动全员参与数据收集，同时兼具赋能 AI 与沉淀企业知识的双重价值。7、智能体具备自主、反应、主动、社会、进化五大能力，是 AI 落地的关键载体，需构建多场景协同的智能体矩阵。8、企业 AI 转型可遵循 “统一思想、定位场景、重构工作流、拓展场景、人才培养” 五步走战略，确保从概念落地为价值。9、选择 AI 应用场景时，优先聚焦 “高 AI 应用可能性 + 低行业泛化度” 领域，避免资源浪费在通用场景。10、直面消费者的服务型企业 AI 应用推进较快，大型企业因合规与流程惯性转型较慢，中小企业需避免仅依赖通用 AI 工具。思考点1、企业在平衡 AI 模型 “专业性、泛化性、经济性” 不可能三角时，可结合自身业务需求与资源，采取哪些具体策略优先突破核心矛盾？2、为让营销知识库有效支撑 AI 应用，企业在推动全员参与数据收集、避免知识流失方面，可建立哪些落地机制？3、针对 “高 AI 应用可能性 + 低行业泛化度” 的营销场景，企业该如何判断场景价值并快速验证 AI 应用效果？

2025 年 9 月，户外品牌始祖鸟因赞助艺术家蔡国强在西藏喜马拉雅山脉开展 “升龙” 烟花爆破活动，从 “中产精英户外标配” 沦为 “全民声讨的生态破坏者”。这场被定义为 “自毁型营销” 的危机，不仅让品牌数十年积累的信任荡然无存，更暴露了企业在决策、价值观落地、风险管控上的系统性漏洞，成为营销界极具警示意义的负面范本。共谈嘉宾：钱峻 — 营销科学艺术家 MSAI 联合主播／MSAI M360 创＋平台创始人杨志华 — 品牌实战派专家/钱钱品牌局 联合主播谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长莫胜晖－MSAI 营销科学家Angela M360智库顾问Kant M360智库副总SHOWNOTES1:21   始祖鸟喜马拉雅“升龙”事件引发争议，品牌公关又被提上议程。2:37   始祖鸟喜马拉雅“升龙”事件事件背景与舆论发酵过程梳理4:14   始祖鸟作为户外品牌对自身品牌定位、价值观与信念系统彻底破坏。9:38   公众对‘特权暴力’的愤怒：品牌凭借资本与艺术家光环破坏生态。10:48  公关文后实际生态破坏严重，品牌缺位加剧众怒。13:29  AI作为决策辅助工具，在创意评估阶段可以进行‘道德判断’。17:52  始祖鸟品牌信念系统的虚设与执行脱节。22:01  始祖鸟只追求博眼球效应，重视短期投入忽视社会责任。25:39  始祖鸟品牌DNA仍在，有机会修复，但须优化决策流程。28:26  始祖鸟要有实质性补救措施，更要有长期的承诺。30:47  始祖鸟必须拿出‘真金白银’百亿级投入，重新赢得信任。一、事件回溯：从 “艺术营销” 到 “生态丑闻” 的 3 天失控链始祖鸟此次危机的发酵，并非偶然爆发，而是品牌对风险漠视、对公众情绪无视的必然结果，其时间线清晰呈现了 “失误 - 敷衍 - 失控” 的恶化路径。1. 9 月 19 日：盲目启动，错估风险事件初始，始祖鸟以 “生物可降解材料”“获县乡三级审批” 为宣传支点，将海拔 5500 米的喜马拉雅爆破活动包装成 “艺术与自然的融合”。艺术家蔡国强工作室更用 “大闹天宫” 形容创作，完全忽视两大核心敏感点：一是喜马拉雅山脉在藏民与大众心中 “神山” 的文化神圣性，二是高原生态极其脆弱、一旦破坏难以修复的自然属性。此时品牌沉浸于 “国际艺术家 + 稀缺场景” 的营销幻想，未做任何风险预判与公众沟通铺垫。2. 9 月 20 日：敷衍回应，激化矛盾面对公众对 “生态破坏” 的初步质疑，始祖鸟客服仅以 “符合环保标准” 四字回应，未提供任何环保检测报告、垃圾回收方案等实质性证据。这种 “避重就轻” 的态度，让原本零散的不满开始聚集 —— 网友质疑 “符合哪国标准？谁来认证？”，户外圈人士更是直指 “违背无痕户外的基本准则”。3. 9 月 21 日：双标道歉，彻底失控日喀则市政府成立调查组赴现场核实，迫使始祖鸟与蔡国强工作室发布道歉声明，但两大问题彻底点燃舆论.一是 “责任甩锅”，双方声明对事件定性存在偏差，互相推诿；二是 “中外双标”，国内声明仅提 “配合整改”，海外声明却称 “不符合品牌价值观”，将责任完全推给艺术家。更讽刺的是，后续网友实地探访发现，山间仍遗留大量烟花残渣，所谓 “垃圾回收” 未落实，最终由牧民与环保志愿者自发清理，“品牌花钱搞艺术，民众买单擦屁股” 的反差，让公众愤怒达到顶峰。二、危机根源：三重核心矛盾的全面爆发始祖鸟此次翻车，并非单一环节失误，而是品牌长期背离初心、内部机制失效的集中体现，核心可归结为三大矛盾。1. 品牌定位与用户圈层的背离：从 “户外信仰” 到 “精英标签”始祖鸟最初以 “专业户外装备” 立足，核心用户是践行 “无痕出行” 的户外爱好者 ——20 年前，户外圈就有 “带走所有垃圾、不踩脆弱植被” 的共识。但随着品牌在国内走红，其定位逐渐转向 “中产精英身份象征”，一件冲锋衣售价 6000-8000 元，核心用户从 “户外玩家” 变成 “追求格调的消费者”。更致命的是，品牌团队也随之 “变质”，正如行业分析师莫胜辉所言：“现在的始祖鸟团队，真正的户外爱好者寥寥无几”，缺乏对户外精神的同理心，自然无法预判 “高原炸山” 对核心圈层的刺痛。2. 价值观口号与实际行动的割裂：“环保” 沦为墙上标语始祖鸟的品牌手册、广告大片中，“热爱自然”“可持续发展” 是高频词，但此次事件彻底暴露其价值观的 “悬空”。活动前，未评估烟花爆破对 5500 米海拔植被的破坏（高原草皮恢复需数十年）；活动中，未采取任何生态保护措施；活动后，未履行 “环保承诺”，让垃圾遗留山间。这种 “说一套做一套”，让品牌的 “环保人设” 瞬间崩塌 —— 公众不相信一个连 “垃圾都不清理” 的品牌，会真正践行可持续发展。3. 决策机制的傲慢与科学评估的缺失：“领导拍脑袋” 取代风险管控据业内推测，此次活动预算高达 1000-3000 万元，却未投入哪怕十分之一用于前期风险调研。“若引入 AI 决策辅助，100% 的 AI 会否定这个方案”。AI 的 “理性判断”，恰恰反衬出品牌决策层的傲慢。一是迷信 “特权”，认为品牌有资本、有资源搞定审批，无视 “泰山、黄山等景区均禁放烟花” 的常识；二是盲从 “权威”，因合作方是国际知名艺术家，便放弃对活动合理性的审视，“不敢说不、不愿否决”，最终酿成大错。三、救赎路径：“重生” 的四大核心动作尽管危机严重，但始祖鸟并非毫无挽回余地 —— 其母公司安踏的资本实力、品牌自身的 “户外 DNA” 仍是基础。但想要重建信任，必须摒弃 “公关话术”，用 “苦行僧式” 的实际行动弥补过错。1. 生态补偿：以 “真金白银” 修复环境，接受公众监督立即止损 + 实质性补偿。始祖鸟需委托第三方权威机构（如中科院生态环境研究所）开展生态评估。根据评估结果投入专项资金 —— 参考活动预算，生态修复资金至少需 1 亿 - 3 亿元，用于植被补种、土壤改良、垃圾彻底清理。同时，需每月公开资金使用明细、修复进度，邀请牧民代表、环保组织参与监督，避免 “环保补偿” 沦为新的营销噱头。2. 流程重构：建立 “价值观一票否决制”，杜绝决策傲慢此次事件暴露的流程漏洞，本质是 “品牌理念让位于资源特权”。未来始祖鸟需在内部建立严格的 “活动审核机制”：任何营销活动，无论合作方是国际艺术家还是顶流明星，只要与 “环保”“户外精神” 相悖，必须一票否决。同时，将 AI 纳入决策环节，在创意阶段就对文化禁忌、生态风险、公众情绪进行全面评估，避免 “拍脑袋决策”，让科学取代傲慢。3. 圈层回归：重回户外圈，重建情感连接始祖鸟的核心竞争力，始终源于 “户外基因”。品牌需放下 “精英身段”，重新走进户外圈：一是与民间环保组织合作，支持 “无痕户外” 项目（如为徒步者提供环保垃圾袋、组织高原清洁志愿活动）；二是邀请资深户外博主参与产品研发与活动策划，让真实用户的声音进入决策层；三是组织员工参与高原生态修复，让团队亲身感受 “自然敬畏”，重塑对品牌理念的认知。4. 长期承诺：将环保纳入品牌战略，而非应急公关短期补救不足以重建信任，始祖鸟需将 “环保” 从 “公关手段” 升级为 “战略核心”：比如设立 “高原生态保护基金”，每年投入营收的 1% 用于生态保护。推出 “环保产品线”，采用可回收材料，公开产品碳足迹。定期发布《品牌可持续发展报告》，接受社会监督。只有让环保成为品牌的 “日常动作”，而非 “危机后的临时表演”，才能真正赢回公众信任。四、行业警示：营销的本质，是对价值观的坚守始祖鸟 “喜马拉雅升龙事件”，给所有品牌敲响了警钟：在流量时代，“博眼球” 的营销或许能带来短期热度，但唯有坚守价值观、尊重用户与社会利益，才能实现长期增长。对于户外品牌而言，“对自然的敬畏” 是生存根基；对于所有品牌而言，“言行一致” 是信任底线。若始祖鸟能以此次危机为契机，彻底重塑品牌内核，或许能重新回归 “户外标杆”。若仍沉迷于资本特权与短期利益，那么这场 “自毁型危机”，终将成为压垮品牌的最后一根稻草。毕竟，消费者可以为 “产品品质” 买单，可以为 “身份标签” 买单，但绝不会为 “背离初心” 买单。Takeaway1、高海拔敏感区域开展大型活动，需优先考量生态脆弱性与地域文化神圣性，忽视则易引发全民声讨。2、活动宣称的环保措施需落地，仅靠 “符合标准” 等话术回应质疑，会激化公众不满。3、危机公关中 “中外双标”“责任甩锅” 会彻底摧毁公众信任，加剧品牌负面形象。4、品牌定位若脱离核心用户圈层，团队缺乏对圈层理念的同理心，易做出背离用户认知的决策。5、品牌价值观不能仅停留在口号，需贯穿活动策划、执行、后续收尾全流程，言行不一将致人设崩塌。6、决策不能依赖 “领导拍脑袋” 或盲从权威，引入 AI 等科学工具做风险评估，可避免重大失误。7、危机后仅靠道歉无实质行动无效，需投入真金白银开展生态修复，并公开进度接受监督。8、品牌需建立 “价值观一票否决制”，任何活动与核心理念相悖，无论合作方咖位都应叫停。9、重建信任需回归核心用户圈层，通过实际合作与互动，重塑情感连接，找回品牌基因。10、短期公关补救难挽回信任，需将社会责任（如环保）纳入长期战略，以持续行动证明诚意。思考点1、敏感区域大型活动策划中，如何平衡艺术 / 商业目标与生态保护、地域文化尊重，避免决策失误？2、当品牌价值观与合作方（如知名艺术家）的方案冲突时，该建立怎样的机制确保价值观不被妥协？3、品牌陷入生态相关危机后，除短期道歉与补救，需通过哪些长期动作重建公众信任？<感谢收听，欢迎订阅>欢迎进入媒介360生态场域——你可以是会员、读者、共创者或合作方。我们期待与你一同成为AI+增强人类，360°创新增长成长。媒介360旗下汇聚深度内容IP与前沿行业社群，致力于打造商业营销人与创新者的开放式连接平台，构建多元、深度、前瞻的行业生态。8大战略系统——前瞻钱瞻、媒介360、钱钱品牌局、MSAI营销科学∞艺术、创+TALK、嗲学、AI元宇宙、媒介创新场——输送多元智慧，思想穿透增长！� ​​加入会员为你提供全面、敏捷的智库内容与一站式增长解决方案，详情请点击：媒介360会员权益全景� ​​商务合作​​欢迎品牌、机构与我们的生态合作，共同探索商业未来！邮件联系：rossi.wong@m360.cn� ​​用户共创​​如果您发现值得深挖的商业现象、营销案例或增长趋势，欢迎投稿，您的观点可能成为下一期主题！� ​​版权声明​​本平台所有内容版权归媒介360所有，未经许可严禁用于AI模型训练或商业转载。——— 喜欢我们的内容？欢迎推荐给同道者，共创商业与创新的无限可能！

在数字营销迭代的浪潮中，AI 已不再是单纯的效率工具，而是进化为影响消费决策、重塑媒介格局的核心力量。AI 认知正彻底改写品牌与用户的连接逻辑，企业需以全新视角布局营销策略，方能在新媒介时代占据主动。共谈嘉宾：谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长杨志华 — 品牌实战派专家/钱钱品牌局 联合主播钱峻 — 营销科学艺术家 MSAI 联合主播／MSAI M360 创＋平台创始人SHOWNOTES1:16 AI已成为生活与消费决策的核心媒介。2:46 AI作为消费者思考的延伸与决策助手。5:08 AI作为新型媒体的品牌营销启示。8:28 重塑AIGD概念，影响AI认知。13:39 企业如何提升AI认知：评估、策略与优化三步法。16:46 AI推荐行为与人类记忆规律的相似性分析。19:23 传统品牌到AI时代的品牌认知占位。22:22 品牌应将AI纳入媒体策略规划。一、认知颠覆：AI 从 “工具” 到 “核心媒介” 的角色跃迁过去，AI 的价值局限于 “生产力辅助”，如撰写文案、制作 PPT；如今，其角色已完成三重跨越，成为不可替代的核心媒介。 生活场景的深度渗透：从消费者选购保健品、手机电脑，到家长为孩子挑选学校，AI 已成为 “信任首选”。老人对高价保健品的执着，仅因 DeepSeek 的 “不值得购买” 建议便被说服，印证了 AI 在决策中的权威地位。 决策链路的全面介入：与传统媒体 “信息传递” 的单一功能不同，AI 能替代用户完成 “信息搜集 - 整理 - 分析 - 建议” 的全流程。过去用户需浏览数十个网页手动对比信息，现在只需提出需求，AI 即可自动总结并给出行动方案，形成 “AI 驱动消费决策” 的新闭环。 媒介属性的正式确立：AI 已具备媒体的核心特质 —— 信息输出与用户连接。相较于社交媒体偏向 “感官刺激”“情绪煽动” 的内容，AI 输出的信息更侧重理性价值，能为用户提供市场复盘、需求匹配等深度支持，尤其适配医药等需强科普、强理性的行业。二、核心逻辑：“Marketing to AI” 的品牌认知建设方法论传统营销以 “影响人” 为核心，而 AI 时代的关键转变是 “先影响 AI，再通过 AI 影响人”。要让 AI 主动推荐品牌，需掌握三大核心方法论： 精准匹配 AI 的 “认知偏好”：AI 本质是 “理性理工男”，其认知判断有明确倾向：偏爱权威信源：学术机构、行业报告、头部媒体的内容更易被采信；依赖数据与逻辑：清晰的商品属性（如价格、功能、设计）、量化论据更能打动 AI；接纳新词新概念：对未形成固定认知的词汇，AI 有极强的学习与适配能力。 规避认知 “红海陷阱”：AI 对品牌的推荐存在 “头部固化” 现象，如 “去头屑” 与海飞丝的强绑定已无法撼动。品牌需像清扬一样，放弃正面竞争，转向细分领域 —— 清扬聚焦 “男性洗发水”，最终建立与 “男性洗护” 的强关联，印证了 “细分赛道” 在 AI 认知建设中的关键价值。三、实践路径：企业 AI 认知提升的 “三步法”对于企业而言，布局 AI 认知并非盲目投入，而是需遵循 “评估 - 策略 - 优化” 的科学路径，实现精准突破：（一）第一步：评估 —— 摸清 AI 对品牌的 “认知现状”评估的核心是回答两个问题： AI 如何认知你的品牌？通过 AI 认知平台查询，了解品牌在 AI 推荐列表中的位置、关联的关键词（如 “清扬 = 男性洗发水”）； 与竞品的差距在哪？AI 对竞品的推荐频率、关联属性是什么？研究发现，AI 平均仅推荐 6 个品牌（符合人类 “7±2” 短期记忆规律），若品牌不在推荐列表，需优先突破 “认知可见度”。（二）第二步：策略 —— 锁定可占领的 “认知山头”策略制定需围绕 “差异化” 展开： 分析品类认知格局：若品类已形成头部品牌（如 NBA 领域的清华、北大），避免正面竞争；若品类认知分散（如部分新兴消费品），可抢占核心功能词； 聚焦细分特征词：从商品属性（如 “防脱”“无硅油”）、人群（如 “母婴专用”“职场人必备”）、场景（如 “运动后修复”“熬夜急救”）中，选择未被占领的细分领域，建立专属认知标签。（三）第三步：优化 —— 持续强化 AI 的 “正面认知”优化的核心是 “投 AI 所好”： 渠道选择：聚焦 AI 高频抓取的渠道，如行业门户、学术平台、品牌官网等； 内容生产：持续输出 AI 偏好的内容 —— 行业报告、学术解读、数据化案例，甚至可联合专业机构发布白皮书，提升内容权威性； 动态调整：定期监测 AI 对品牌的认知变化，根据推荐关键词、推荐频率的波动，优化内容方向与投放策略。四、时代呼吁：2025 年，企业必须抓住的 AI 认知窗口期2025 年是 AI 媒介爆发的关键节点，当前多数企业仍停留在 “用 AI 降本增效”（如自动化制作内容）的初级阶段，而在 “用 AI 做品牌认知”“用 AI 拓品类” 的高阶领域，仍存在巨大空白。 对品牌方：需将 AI 纳入媒体策略核心，通过 “评估 - 策略 - 优化” 落地实践，在 AI 认知尚未完全固化前抢占先机； 对全行业：无论是 EMBA 院校、连锁店，还是运动培训机构、媒体平台，都需意识到 ——AI 认知已成为品牌竞争力的核心要素，借助 Airenz（官网：Airenz.com）等专业工具，方能在新媒介时代站稳脚跟。AI 认知革命已至，品牌营销的规则正在重写。唯有以 “AI 为核心媒介”，以 “认知占领为目标”，方能在商业可持续增长的道路上，赢得未来。TAKEAWAY1、AI 已从生产力工具进化为深度影响消费决策的核心媒介，渗透至选品、择校等生活场景。2、AI 能替代用户完成信息搜集、整理、分析并给出行动建议，形成 “AI 驱动消费决策” 闭环。3、相较于社交媒体的感官 / 情绪类内容，AI 输出的理性信息更具价值，适配需强科普的行业。4、品牌营销需转向 “Marketing to AI”，将 AI 视为说服对象，通过适配内容让其认知并推荐品牌。5、AI 偏好权威信源、数据逻辑与新词新概念，这是影响其认知品牌的关键方向。6、可选择认知模糊的概念，联合权威机构赋予新定义并饱和输出内容，实现 AI 认知重塑。7、企业提升 AI 认知需遵循 “评估 - 策略 - 优化” 三步法，先摸清 AI 对自身及竞品的认知现状。8、AI 推荐品牌平均约 6 个，符合人类 “7±2” 短期记忆规律，且不同品类认知格局差异显著。9、品牌需避开 AI 认知中已固化的头部领域，聚焦细分特征词建立差异化认知标签。10、2025 年是 AI 媒介布局窗口期，企业需将 AI 纳入媒体策略，而非仅用于内容制作降本增效。思考点1、在 AI 偏好权威信源、数据逻辑的特性下，企业若处于认知模糊的品类，该如何平衡内容的权威性与差异化，以高效抢占 AI 认知？2、结合 AI 平均推荐 6 个品牌且符合 “7±2” 记忆规律的特点，中小企业应优先突破 “认知可见度” 还是聚焦细分领域，理由是什么？3、当 AI 成为核心媒介，企业在 “评估 - 策略 - 优化” 三步法落地中，最易在哪个环节出现偏差，可通过哪些方式规避？欢迎进入媒介360生态场域——你可以是会员、读者、共创者或合作方。我们期待与你一同成为AI+增强人类，360°创新增长成长。媒介360旗下汇聚深度内容IP与前沿行业社群，致力于打造商业营销人与创新者的开放式连接平台，构建多元、深度、前瞻的行业生态。8大战略系统——前瞻钱瞻、媒介360、钱钱品牌局、MSAI营销科学∞艺术、创+TALK、嗲学、AI元宇宙、媒介创新场——输送多元智慧，思想穿透增长！� ​​加入会员为你提供全面、敏捷的智库内容与一站式增长解决方案，详情请点击：媒介360会员权益全景� ​​商务合作​​欢迎品牌、机构与我们的生态合作，共同探索商业未来！邮件联系：rossi.wong@m360.cn� ​​用户共创​​如果您发现值得深挖的商业现象、营销案例或增长趋势，欢迎投稿，您的观点可能成为下一期主题！� ​​版权声明​​本平台所有内容版权归媒介360所有，未经许可严禁用于AI模型训练或商业转载。——— 喜欢我们的内容？欢迎推荐给同道者，共创商业与创新的无限可能！

在生成式人工智能技术飞速迭代的背景下，市场营销领域正经历从 “人力驱动” 向 “人机协同” 的根本性转变。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十一章，围绕 “模式重构” 展开深度探讨，结合行业实践与技术趋势，明确了人机协作的核心逻辑、演进路径及对企业组织的深远影响，为营销从业者提供了清晰的行动框架。共谈嘉宾：谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES：0:32   第十一章“模式重构”，人类与人工智能的分工与协作方式。3:16   人智协作的第一种模式：嵌入模式。4:17   第二种协作模式——副驾驶（Copilot）模式。7:47   人智协作的第三种模式：智能体模式。12:14  三种模式的演进与营销效率跃迁。17:33  AI驱动的一岗多能与组织变革。21:33  人力资源成本与AI替代的辩证关系。23:45  人类如何结合AI洞察生成优质策略。一、人机协作的底层逻辑：从 “工具辅助” 到 “自主协同” 的演进比尔・盖茨的两次预言为技术与行业的融合提供了重要参照：1980 年 “每个家庭拥有一台计算机” 的预言已成为现实，2024 年他再次提出 “每个上网者将拥有 AI 个人助理” 的愿景 —— 这一趋势在营销领域已初现端倪。当前，营销人员与 AI 协作不再是 “可选项”，而是 “必备能力”，其核心演进方向可通过三种协作模式具体呈现，且每种模式对应着不同的人机权责分配与应用场景。（一）嵌入模式：AI 作为 “精准工具”，人类主导决策嵌入模式是人机协作的基础形态，核心特征为 “人类主导、AI 执行”，适用于营销中需要精准落地的标准化任务。 权责划分：人类承担目标拆解、方向把控与最终决策角色，通过明确的提示词引导 AI 理解需求；AI 仅作为工具，负责完成具体执行环节，无自主决策权限。 典型场景：在文案创作中，营销人员明确 “产品核心卖点（如环保材质）、目标受众（年轻妈妈）、文案风格（温馨亲切）” 等关键信息后，AI 基于提示词生成多版初稿；在广告创意 brainstorm 阶段，人类提出 “结合节日热点” 的方向，AI 辅助生成视觉创意草图或概念描述。 核心价值：降低重复劳动成本，让人类聚焦 “策略判断” 而非 “执行细节”，尤其在研究洞察、内容初稿生成等场景中，可将效率提升 3-5 倍。（二）副驾驶模式：AI 作为 “协作伙伴”，人机共同决策副驾驶模式（Copilot 模式）由微软于 2021 年首次提出，最初应用于代码编写领域，如今已成为营销中 “复杂任务协同” 的核心模式，标志着 AI 从 “工具” 向 “伙伴” 的转变。 权责划分：人类与 AI 形成 “双向互动” 关系 ——AI 不仅能执行任务，还能协助人类拆解目标、理清思路；人类则负责需求确认、方案调整与最终选择，双方共同参与决策过程。 典型场景：企业微信的 “智能总结” 功能是典型案例：员工无需改变原有沟通习惯，AI 实时分析团队聊天记录，自动提炼 “任务进展（如文案初稿已完成）、待办事项（如客户反馈需修改标题）”；在 PPT 撰写中，人类仅提出 “主题为‘Q3 营销复盘’”，AI 先搭建 “数据概览 - 问题分析 - 优化建议” 的框架，再填充基础内容，人类后续基于需求调整逻辑或设计风格。 核心价值：解决 “跨领域能力不足” 的痛点 —— 对不熟悉数据分析的内容人员，AI 可辅助解读数据趋势；对缺乏创意经验的调研人员，AI 可提供创意方向参考，实现 “专业能力互补”。（三）智能体模式：AI 作为 “自主执行者”，人类监督评估智能体模式是人机协作的高阶形态，也是未来营销的核心发展方向，其关键在于 AI 具备 “自主感知、规划、行动” 的闭环能力，人类仅需扮演 “监督者” 角色。 权责划分：人类仅设定核心目标（如 “研究 AI 时代品牌情绪分类并制定行动方案”），AI 自主完成 “信息采集（搜索最新行业报告）、任务拆解（分为‘文献梳理 - 分类框架搭建 - 方案撰写’三步）、执行落地（生成可交互 PPT 或网页）” 全流程，无需人类手动干预步骤。 典型场景：在广告智能投放中，AI 自主采集 “不同渠道（抖音、小红书）的投放数据、用户点击转化率、竞品投放策略”，分析后自动加大 “高转化广告” 的预算，减少低效投放；电商平台的 AI 购物助手会基于用户历史购物记录、浏览行为，预判 “潜在需求（如夏季来临前推荐防晒用品）”，并通过精准提问（如 “是否需要儿童款防晒”）确认需求，提升转化效率。 核心价值：突破 “人类精力边界”，实现 “复杂任务全流程自动化”—— 以品牌情绪研究为例，传统模式下需 3 人团队耗时 1 周完成，AI 智能体可在 24 小时内完成从数据采集到方案输出的全流程，且能实时更新最新信息。二、模式演进的核心影响：营销效率与组织形态的双重重构三种协作模式的递进，不仅改变了 “人机工作方式”，更对营销行业的 “效率标准” 与 “组织架构” 产生了颠覆性影响，具体体现在两个关键维度：（一）效率跃迁：从 “个体能力提升” 到 “创造力放大”在 AI 协同下，营销领域的效率提升不再是 “线性增长”，而是 “指数级突破”： 数据处理层面：AI 可在 1 小时内完成 “10 万条用户评论的情感分析”，而传统人工需 3 人团队耗时 3 天，且准确率可达 90% 以上； 创造力层面：创意人员借助 AI 辅助，可在相同时间内生成 10 倍于传统模式的创意方案 —— 例如在海报设计中，AI 快速生成多版视觉方案，人类聚焦 “创意筛选与情感共鸣优化”，最终优质方案产出量提升显著； 实战案例佐证：36 氪的 “AI 虚拟店铺” 项目中，AI 自主完成 “店铺起名（努努米微）、LOGO 设计、服装设计、模特图制作、商品详情文案” 全流程，仅用两周就搭建起传统模式下需 10 人团队、投入数十万元的淘宝店，上线后 3 个月卖出 600 多件短袖、100 多条裙子，后续还通过虚拟数字人直播打通 “生产 - 销售 - 交付” 链条，证明 AI 对 “全链路效率” 的重构价值。（二）组织变革：从 “专业分工” 到 “一岗多能”AI 的深度渗透正在打破营销行业 “岗位细分” 的传统架构，推动 “一岗多能” 成为常态，企业组织形态也随之向 “扁平化、一体化” 转型： 岗位能力重构：传统营销团队需细分 “市场调研、数据分析、内容创作、美工设计” 等岗位，如今在 AI 辅助下，内容人员可通过 AI 工具完成 “数据可视化分析”，调研人员可借助 AI 生成 “创意海报初稿”，销售人员可自动生成 “社交媒体推广文案”——2024 年行业报告显示，超 60% 的研究报告已标注 “AI 生成图片”，许多企业的 “美工岗位” 功能被其他岗位整合，专业壁垒逐渐弱化； 企业架构调整：一方面，企业减少对外部供应商的依赖（如原本外包的 “设计服务”“数据调研服务”，可通过内部 AI 工具完成）；另一方面，构建 “AI 智能中台” 成为核心趋势 —— 将 “营销洞察、内容创意、媒介投放、效果评估” 等环节通过中台串联，形成 “数据互通、流程自动化” 的协同体系，例如亚马逊卖家借助 AI 智能体，可实现 “竞品数据监测 - 广告投放调整 - 内容优化” 的全流程自主运行，无需跨部门反复沟通。三、关键问题与应对：AI 时代营销人的核心能力要求随着人机协作模式的深化，行业也面临 “人力成本变化”“能力适配” 等现实问题，其答案直接决定营销人能否在变革中立足：（一）“一岗多能” 是否会导致人力成本下降？—— 辩证看待 “价值重构”从历史经验看，技术变革往往带来 “短期岗位调整” 与 “长期价值提升” 的双重效应：汽车制造行业引入自动化生产线后，初期部分车工岗位收入下降，但随着生产效率提升、市场规模扩大，最终催生了 “中产工人” 群体；营销行业同理，AI 会淘汰 “纯执行型岗位”（如仅负责文案初稿撰写、基础数据录入的岗位），但会催生 “AI 协作型岗位”（如能引导 AI 生成优质方案、评估 AI 输出效果的岗位）。 企业视角：不会单纯追求 “人力成本下降”，而是更关注 “人效提升”—— 愿意为 “能让 AI 产出 10 倍价值” 的员工支付更高薪酬； 个人视角：若仅停留在 “执行技能”（如只会写基础文案、做简单图表），竞争力会持续弱化；若能掌握 “AI 领导能力”（如精准定义需求、优化 AI 输出、结合市场趋势调整方案），则会成为行业稀缺人才。（二）人类如何将 AI 洞察转化为优质策略？—— 聚焦 “两种核心能力”AI 能提供 “数据洞察”（如 “25-30 岁用户对‘环保’概念关注度提升 20%”），但将洞察转化为 “可落地的营销策略”（如 “推出‘环保材质限量款’产品，结合 KOL 公益宣传”），仍需人类具备两种关键能力： 趋势判断能力：AI 仅能基于历史数据输出洞察，而人类需结合 “行业趋势（如政策对环保的支持）、消费者情感需求（如年轻群体对‘可持续生活’的认同）”，判断洞察的 “长期价值”； AI 引导能力：本质是 “提出更高要求” 的能力 —— 例如 AI 初步输出 “环保主题文案” 后，人类需进一步明确 “加入用户故事（如‘妈妈给孩子选环保衣物’）、强化场景感（如‘周末亲子出游穿搭’）”，推动 AI 输出更贴合需求的方案；同时，通过 “赛马机制” 筛选 AI 方案（如对比两版文案的 “情感共鸣度”），持续优化 AI 的输出逻辑。抓住 “模式重构” 机遇，定义 AI 时代营销竞争力对企业而言，尽早布局 AI 智能中台、推动组织扁平化，是抢占未来市场的关键；对个人而言，摆脱 “执行依赖”、培养 “AI 领导能力”，是避免被淘汰的核心。人机协作的模式仍在进化，未来是否会出现 “第四种模式”（如 “人机深度共生，AI 理解人类隐性需求”）尚未可知，但可以确定的是：能主动适应、引领模式变革的企业与个人，将成为 AI 时代营销行业的 “领跑者”。TAKEAWAY1、生成 AI 时代营销人机协作有嵌入、副驾驶、智能体三种核心模式，呈 “工具辅助 - 伙伴协同 - 自主执行” 的演进路径。2、嵌入模式中人类主导决策，AI 为执行工具，适用于文案创作、广告创意等营销标准化任务，可降低重复劳动成本。3、副驾驶模式下 AI 与人双向互动，协助拆解目标、理清思路，能解决营销人员跨领域能力不足的痛点，实现专业互补。4、智能体模式是高阶形态，AI 可自主完成 “感知 - 规划 - 行动” 全流程，人类仅监督评估，突破人类精力边界。5、三种模式递进推动营销效率指数级提升，AI 可放大人类创造力，使优质方案产出量、复杂任务完成效率显著提高。6、AI 深度渗透打破营销岗位细分架构，“一岗多能” 成常态，企业组织向扁平化、一体化转型，减少外部供应商依赖。7、企业需构建 AI 智能中台，串联营销各环节形成协同体系，实现数据互通与流程自动化，提升整体运营效率。8、“一岗多能” 短期或致纯执行岗位调整，长期会催生 AI 协作型岗位，企业更关注人效而非单纯降低人力成本。9、人类将 AI 洞察转化为优质策略，需具备市场趋势判断能力与 AI 引导能力，能提出高要求并优化 AI 输出。10、适应并引领营销人机协作模式变革，是企业抢占市场、个人避免被淘汰，成为 AI 时代营销领跑者的关键。思考点1、结合自身营销工作场景，当前使用 AI 处于嵌入、副驾驶、智能体三种模式中的哪一种？若想向更高阶模式过渡，需突破哪些实操障碍？2、面对 “一岗多能” 成为营销常态的趋势，个人需重点培养哪些能力，才能避免被 AI 替代并实现与 AI 的高效协作？3、企业搭建 AI 智能中台以串联营销全流程时，在数据整合、部门协同、流程适配方面可能遇到哪些核心问题？该如何解决？

在生成式人工智能技术爆发的背景下，营销行业正经历一场从技术底座到价值逻辑的深度变革。这场变革不再是局部的工具升级，而是围绕客户、企业、员工三大核心主体，实现需求侧体验重构、供给侧资源迭代与组织侧能力进化的全链条革新，彻底打破传统营销的边界与范式。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十章。共谈嘉宾：谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES：0:41 生成式AI重塑营销生态，从技术底座到组织重构的全面解析。3:17 AI重塑客户决策，从信息鸿沟到个性化需求。7:18 人工智能驱动个性化营销---提升客户体验与满意度的关键。10:41 工智能重塑营销生态：智能体与整合趋势引领行业变。15:14 平台强势与去中间化：深营销生态中的挑战。17:39 人工智能重塑企业营销：员工角色与能力的进化。23:24 AI优化广告推送频次与未来广告形式。27:31 平台强势下的广告主与中间商应对策。30:34 AI时代下的职业转型与领军企业展望。一、需求侧：客户从 “被动接收者” 转型为 “主动挑剔者”，AI 重塑消费决策逻辑生成式 AI 的普及，让客户在营销关系中的角色发生根本性转变 —— 从过去被动接受广告信息，变为主动掌控决策流程的 “挑剔者”，这种转变体现在三个核心维度：1. 决策模式升级：从 “信息搜索” 到 “AI 外包”传统营销时代，客户需花费 3-5 天研究产品供应商、价格等信息，决策效率低下；而在生成式 AI 时代，客户通过 AI 工具实现 “决策外包”，只需输入具体需求（如 “苏州出差后一日游 + 北京伴手礼推荐”），即可快速获得定制化解决方案。这种转变的核心是 AI 填平了信息鸿沟，让客户无需记忆品牌、促销等信息，直接通过人机交互获取精准答案，大幅缩短决策周期。2. 体验期待提升：从 “标准化服务” 到 “个性化定制”AI 不仅改变客户决策方式，更推高其对消费体验的期待阈值。客户不再满足于泛泛而谈的广告宣传，而是要求内容、产品、服务的高度个性化。健身爱好者仅关注健康饮食、健身教程类内容；电商用户期待平台推送匹配自身偏好的商品；连锁咖啡店的智能点餐系统通过 “提前下单 + 快速取餐”，以 “客户为中心” 的服务模式获得广泛认可。值得注意的是，AI 解决了传统营销 “高效率与个性化不可兼得” 的矛盾，实现大规模定制化生产与智能化服务的协同。3. 交互逻辑转变：从 “单向推送” 到 “人机共创”传统数字营销依赖客户搜索、点击等行为 “猜测需求”，而生成式 AI 时代，品牌通过客户与智能体的持续交互 “发现需求”—— 在问答式交互中，AI 不仅能响应客户明确需求，还能激发其潜在需求（如旅行计划中推荐未考虑的小众景点）。这种 “人机共创” 的交互逻辑，让营销从 “信息推送” 升级为 “需求挖掘”，大幅提升客户参与感与满意度。二、供给侧：数据、模型、智能体成新核心资源，行业从 “细分割裂” 走向 “整合协同”生成式 AI 彻底重塑营销供给侧的资源结构与分工模式，传统媒体、创意等资源的核心地位被替代，行业呈现 “新资源主导 + 整合化发展” 的新态势：1. 核心资源迭代：数据、模型、智能体构建新供给体系 数据：作为 AI 技术的基石，数据的价值从 “标签化匹配” 升级为 “深度洞察”，企业通过全维度数据收集，精准把握市场动态与客户需求，降低信息不对称风险； 垂直模型：基于海量营销数据的专用模型（如智能推荐系统、对话式广告、社交媒体实时洞察模型）成为新供给，为 C 端提供个性化体验，为 B 端创造流量红利； 智能体：智能客服、虚拟助手、数字人等工具实现 7×24 小时在线服务，改变营销交互方式 —— 如智能客服实时响应咨询、虚拟助手主动推送定制化优惠，成为品牌与客户沟通的核心触点。2. 行业分工变革：从 “高度细分” 到 “整合去中间化”传统营销产业因专业性强，被细分为市场调研、媒介策略、广告投放等多个领域，诞生大量专业公司；而生成式 AI 提升营销生产力后，行业分工呈现两大趋势： 整合化：企业借助 AI 可独立完成以往需外包的业务（如自建 AI 模型进行数据分析），单一企业的业务能力边界扩大，“小而专” 的中间商生存空间被压缩； 去中间化：头部平台凭借数据、技术壁垒，直接连接品牌与客户，替代传统广告代理、市场调研公司的功能（如平台内置 AI 工具为品牌提供精准投放服务），行业资源向头部集中。三、组织侧：员工从 “技能执行者” 进化为 “人智协作伙伴”，能力重构成核心竞争力生成式 AI 对企业营销组织的影响，核心在于 “人的角色重塑”——AI 不会替代员工，但善用 AI 的员工会替代不善用 AI 的员工，组织能力的竞争本质是 “人智协作能力” 的竞争：1. 员工角色转型：从 “单一技能者” 到 “超级员工”AI 推动员工能力体系升级，呈现两大变化： 能力复合化：“超级员工” 成为新趋势，这类员工既熟练运用 AI 工具完成内容生产、数据分析等任务，又具备创造性、管理性软技能，可独立承担多环节工作； 新职业涌现：“AI 训练师” 成为高需求职业，擅长训练、应用 AI 的员工成为企业核心专家，而投流师、数字化优化师等操作性岗位因重复劳动易被 AI 替代，需求持续减少。2. 态度与行为转变：从 “抗拒恐慌” 到 “主动拥抱”当前企业中积极运用 AI 的员工仅占 10%-20%，部分员工因担心失业对 AI 持抗拒态度；但随着 AI 普及，员工态度逐渐转变：从 “恐慌替代” 到 “主动学习”，从 “低频使用” 到 “高频依赖”。其中，主观能动性成为关键 —— 积极运用 AI 的员工能最大化工具价值，形成 “人的因素大于工具因素” 的差异化优势（如相同 AI 工具，积极员工的输出效果显著优于被动使用者）。3. 组织架构优化：从 “层级管理” 到 “人智协同”AI 推动营销组织架构 “去扁平化”，核心是建立 “人智协作” 新模式： 任务分工重构：AI 承担低价值、重复性任务（如数据录入、基础文案生成），员工聚焦高价值工作（如策略制定、客户关系维护），实现 “人机互补”； 人员结构调整：操作性、功能性岗位占比下降，管理型、知识型岗位占比上升，组织 “AI 含量” 提升 —— 企业引入 AI 的目标不是减员，而是释放员工创造力，提升整体效率。四、行业挑战与应对策略：在变革中寻找生存与发展路径生成式 AI 驱动的营销变革，也伴随着多重挑战，不同主体需针对性破局：1. 广告主：应对平台强势，构建 “多元 + 自主” 的营销体系平台方凭借数据、技术优势，对广告主的议价能力增强，品牌面临 “数据依赖 + 规则被动” 的困境。应对策略包括： 渠道多元化：减少对单一平台的依赖，布局私域流量（如品牌小程序、AI 智能体），建立自有会员体系（如连锁品牌通过小程序积累过亿会员，获得与平台平等对话的能力）； 能力自主化：强化自身数据与 AI 技术能力，自建营销模型，降低对平台工具的依赖，掌握营销主动权。2. 中间商：转型 “专业化 + 整合化”，突破生存困境传统广告代理、市场调研公司因 “去中间化” 趋势面临冲击，转型方向有二： 垂直专业化：聚焦细分领域（如 AI 营销模型服务、AI 广告形式设计、AI 培训），成为行业内的专业服务商； 全链路整合：打造 “AI + 营销” 全流程服务能力（如从需求洞察、内容生成到投放优化的一体化服务），替代多个细分中间商的功能，提升不可替代性。3. 监管层：强化平台监管，维护市场公平与消费者权益平台强势带来 “数据垄断 + 规则不透明” 等问题，监管层需加强两大工作： 数据安全监管：规范平台数据收集与使用，保护客户隐私，避免数据滥用； 竞争秩序维护：防止平台通过算法优势打压中小品牌与服务商，保障行业多样性与创新活力。五、未来展望：领军企业未定，AI 赋能下的 “多元竞争” 格局生成式 AI 时代的营销领军企业尚未形成定局，当前呈现 “传统平台 + 新兴势力” 共同竞争的格局： 传统平台：谷歌、腾讯、抖音等凭借用户基础、算力优势，布局通用 AI 营销工具（如豆包类平台），巩固行业地位； 新兴势力：Kimi 等垂直 AI 平台凭借精准场景服务（如专业内容生成、行业洞察）崭露头角；此外，聚焦细分需求的 AI 产品（如儿童情感玩具、AI 陪伴工具）也可能成为新媒介，开辟新市场。无论何种企业，未来的核心竞争力都将集中在 “AI 赋能的客户价值创造”—— 谁能通过 AI 更好地满足客户个性化需求、提升消费体验，谁能实现 “人、AI、组织” 的高效协同，谁就能在营销新生态中占据主导地位。TAKEAWAY1、生成式 AI 正推动营销行业从技术底座到组织架构的全链条重构，彻底打破传统营销范式。2、客户借助 AI 实现 “决策外包”，决策效率大幅提升，同时对个性化内容与消费体验的要求愈发严苛。3、AI 解决了传统营销 “高效率与个性化难以兼顾” 的矛盾，助力企业实现大规模定制化生产与服务。4、营销供给侧核心资源已迭代为数据、垂直 AI 模型与智能体（如智能客服、数字人），替代传统媒体与创意。5、生成式 AI 推动营销行业从 “高度细分” 走向 “整合化 + 去中间化”，头部平台资源进一步集中。6、AI 不会替代员工，但善用 AI 的员工将替代不善用 AI 的员工，“人的因素” 在 AI 工具应用中起关键作用。7、营销组织中 “超级员工”（复合技能）与 “AI 训练师” 新职业涌现，操作性岗位需求减少，管理型岗位更难替代。8、广告主需通过构建多元渠道与自有能力（如私域会员体系），应对平台强势带来的依赖风险。9、传统营销中间商需向 “垂直专业化”（如 AI 营销模型服务）或 “全链路整合” 转型以突破生存困境。10、生成式 AI 时代营销领军企业未定，传统平台与新兴垂直 AI 势力、细分需求 AI 产品将形成多元竞争格局。思考点1、生成式 AI 推动营销供给侧向 “数据 + 模型 + 智能体” 转型，企业应如何平衡对头部平台资源的依赖与自身核心能力建设？2、面对 “善用 AI 的员工替代应用弱的员工” 这一趋势，营销团队需从哪些维度重构人才培养与组织协作模式？3、生成式 AI 时代客户 “决策外包” 与 “个性化需求升级” 并存，企业如何通过人机交互精准挖掘客户潜在需求并提升留存率？

在生成式人工智能技术全面渗透商业领域的今天，企业营销正经历从 “经验驱动” 到 “智能驱动” 的根本性变革。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第九章，以 “战略重构” 为核心，系统阐述了生成式 AI 如何重塑营销的战略制定、运营落地、组织管理与资产积累，为企业提供了清晰的转型路径与实践方向。共谈嘉宾：谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人SHOWNOTES：2:05 AI赋能企业营销战略制定、运营赋能、员工赋能及资产建设。5:07 AI洞察力在战略方案的评估、客户行为分析以及决策支持的应用。12:00 生成式营销应用趋势，从尝鲜到常态，多模态内容与全流程赋能。14:48 人工智能重塑营销：超级员工与未来企业核心资产。18:54 未来企业驯服AI模型匹配企业内部流程和价值观。22:18 人类在AI时代要从日常工作中解放，培养AI领导力。25:13 超级员工时代下的组织架构转型，一岗多能很重要。26:48 AI生产力下企业核心资产从品牌转向数据、知识和模型。一、生成式营销的四大核心应用板块：构建 “战略 - 运营 - 人 - 资产” 闭环生成式 AI 并非单一工具，而是覆盖营销全场景的战略体系。“深层次营销战略蓝图” 明确将其划分为四大板块，形成从顶层设计到长期价值沉淀的完整链路，解决了传统营销 “碎片化、低效率、难沉淀” 的痛点。（一）营销战略制定：AI 成为 “科学决策参谋”传统营销战略依赖人力调研，存在成本高、周期长、颗粒度粗的问题；而生成式 AI 通过多维度评估能力，让战略制定更精准、更高效。 核心价值：从 “利弊分析” 升级为 “多维度量化评估”，可针对方案的新颖性、可行性、特异性、影响力、可操作性打分。例如哈佛商业评论 2023 年案例显示，ChatGPT 对 “动态显示保质期包装” 方案评估时，既指出 “需开发新包装材料” 的可行性挑战，也明确 “减少食品浪费” 的社会价值，为决策提供数据支撑。 实践逻辑：整合消费者、行业、社会热点、媒介生态四大维度数据，自动构建客户画像、分析情绪倾向，让战略从 “拍脑袋” 变为 “数据驱动”。（二）营销运营赋能：覆盖六大流程的 “全链路提效”作为最复杂的板块，营销运营赋能聚焦 “战略落地”，覆盖广告、社媒、内容、电商、用户、创新六大核心流程，实现 “从创意到投放” 的全自动化支持。 典型场景：当前主流平台已推出 “全流程解决方案”—— 广告主无需准备素材，平台可自动生成广告创意、开展 AB 测试、匹配投放渠道；以社媒营销为例，AI 可实时处理海量数据，生成符合平台调性的多模态内容，大幅降低运营人力成本。 关键优势：打破传统运营 “单点割裂” 的问题，让 “洞察 - 生产 - 审核 - 投放 - 评估” 形成闭环，例如某企业通过 AI 实现 “广告内容生成 - 投放效果分析 - 策略迭代” 的实时联动，效率提升 3 倍以上。（三）员工赋能：打造 “一人当十” 的超级团队员工是营销落地的核心载体，生成式 AI 通过 “减负 + 提能”，推动普通员工向 “超级员工” 转型，重构营销团队的能力边界。 核心路径：一方面，AI 承接数据处理、内容排版等重复性工作，让员工聚焦创意、策略等核心任务；另一方面，通过 AI 工具实现 “一岗多能”，例如蒙牛巴黎奥运营销中，员工借助 AI 热点创意助手运营 “一人新闻社”，同时赋能 500 万终端门店的个性化营销，实现 “一人赋能千人” 的突破。 组织价值：推动团队从 “人力密集型” 转向 “智能协同型”，部分企业通过 AI 培训工具实现员工 “7×24 小时学习”，快速提升团队专业能力。（四）资产建设：沉淀 “不可复制” 的长期壁垒当生成式 AI 成为行业通用工具，企业的差异化竞争力将从 “品牌” 转向 “核心资产”，“数据、知识、模型资产” 是未来营销的 “护城河”。 资产类型：包括营销全流程数据（消费者行为、投放效果等）、行业知识沉淀（方案库、案例库等）、企业定制化 AI 模型（适配内部流程与价值观的专属模型）。 核心逻辑：传统营销中，品牌是核心资产，但 AI 让 “品牌打造” 趋于平权（小企业也能快速生成品牌内容）；而专属资产具有 “不可复制性”—— 例如某企业通过积累 10 年营销数据训练的模型，能更精准预测消费者需求，这是竞争对手无法短期模仿的。二、生成式营销的四大应用趋势：从 “试点探索” 到 “全面渗透”根据可口可乐、美的等企业实践，总结出生成式营销的四大趋势，反映出技术从 “尝鲜” 到 “常态” 的落地进程，为企业布局提供参考。（一）从 “尝鲜式应用” 到 “常态化融入”2023 年是生成式营销元年，如今头部品牌已将其纳入日常流程：可口可乐每年推出 AI 驱动的大型营销活动，美的将 AI 融入社媒内容生产，实现 “每月千条 AIGC 内容” 的稳定输出。这一趋势表明，生成式 AI 不再是 “加分项”，而是企业营销的 “基础能力”。（二）从 “图文内容” 到 “多模态升级”早期 AI 营销以海报、平面广告等图文为主，当前已拓展至视频、音频、数字人等多模态形态：短视频广告可通过 AI 自动生成脚本与剪辑，数字人直播实现 “7×24 小时互动”，甚至催生出 “AI 美学”—— 例如某手机品牌用 AI 生成的视频广告，因 “视觉风格年轻化” 获得 Z 世代青睐。（三）从 “单点突破” 到 “全流程覆盖”AI 应用不再局限于 “内容生成” 等单一环节，而是贯穿营销全链路：从 “用户洞察”（AI 分析评论情绪）到 “内容生产”（自动生成文案与视频），再到 “投放优化”（实时调整渠道策略），最终到 “效果评估”（量化 ROI），形成 “端到端” 的智能支持。（四）从 “业务提效” 到 “组织赋能”初期 AI 核心价值是 “降本增效”（如减少外包成本），如今已升级为 “组织转型工具”：通过 AI 改造流程（如将审批流程内化至智能体）、参与战略制定（提供多场景战略选项）、赋能员工能力（AI 培训与考试），推动营销部门从 “执行单元” 升级为 “战略支撑单元”。三、AI 时代的营销组织转型：三大核心命题亟待解决生成式 AI 的普及，不仅改变营销方法，更倒逼企业重构组织架构、人才定位与资产认知。（一）组织架构：从 “分工明确” 到 “一岗多能 + AI 管理”未来营销部门将呈现两大特征：一是 “一岗多能”，员工需掌握 “AI 工具操作 + 策略制定” 复合能力；二是 “AI 管理职能”，需专人负责 “优化 AI 流程、训练专属模型”，例如某企业设立 “AI 营销总监”，统筹内部模型训练与流程适配，实现 “AI 与业务深度融合”。 两种转型模式：部分企业选择 “精简内核 + 外部智库”（保留 5-10 人核心团队，外包非核心工作）；另一部分企业选择 “全流程内化”（将 agency 工作收归内部，通过 AI 提升效率），两种模式均需以 “AI 管理能力” 为基础。（二）人才价值：从 “执行者” 到 “AI 领导者”AI 不会完全取代人类，但会重新定义人类角色：如同程序员从 “写代码” 转向 “提需求”，营销人员需从 “做内容、算数据” 转向 “定策略、控方向”，核心是培养 “AI 领导力”—— 即 “驾驭 AI 工具、判断 AI 输出、优化 AI 流程” 的能力。例如某品牌营销经理通过 AI 生成 10 套方案后，聚焦 “筛选符合品牌调性的方案”，效率提升 5 倍。（三）核心资产：从 “品牌” 到 “数据 + 知识 + 模型”传统营销中，品牌是企业最核心的资产；但在 AI 时代，“品牌稀缺性” 减弱（小企业可通过 AI 快速打造品牌），而 “数据、知识、模型资产” 成为新壁垒： 数据资产：消费者行为、投放效果等数据，可优化 AI 预测精度； 知识资产：内部方案库、案例库，能让 AI 更理解企业需求； 模型资产：定制化 AI 模型，可实现 “千人千面” 的营销适配。这些资产无法通过短期投入获得，需企业长期积累，成为 “不可复制的竞争力”。四、生成式 AI 不是 “工具”，而是营销的 “新底层逻辑”生成式 AI 正在重构营销的 “底层逻辑”—— 它不仅是提升效率的手段，更是重塑战略、运营、组织与资产的核心支点。对于企业而言，唯有主动拥抱这一变革：将 AI 融入营销全流程、沉淀专属核心资产、培养 “AI + 营销” 复合型人才，才能在未来的竞争中占据主动。每一次营销实施都应成为资产积累，每一次沟通都应形成可复用的知识，这正是生成式 AI 时代，企业营销的生存与发展之道。TAKEAWAY1、生成式 AI 可从新颖性、可行性等多维度量化评估营销方案，为企业战略制定提供科学决策支撑，解决传统人力调研成本高、周期长的问题。2、生成式营销的核心应用框架包含四大板块，形成 “营销战略制定 - 营销运营赋能 - 员工赋能 - 资产建设” 的完整闭环，覆盖营销全场景。3、营销运营赋能板块覆盖广告、社媒、内容等六大流程，主流平台已推出全流程解决方案，实现从创意生成到投放优化的自动化支持。4、生成式 AI 能推动员工向 “超级员工” 转型，承接重复性工作，助力员工聚焦创意与策略，甚至实现 “一人赋能多人 / 多门店” 的效能突破。5、当生成式 AI 成为行业通用工具，企业核心资产将从传统品牌转向数据资产、知识资产与模型资产，这类资产是构建长期差异化壁垒的关键。6、生成式营销呈现四大应用趋势，即从尝鲜式应用到常态融入、从图文内容到多模态升级、从单点突破到全流程覆盖、从业务提效到组织赋能。7、AI 时代营销组织架构需向 “一岗多能 + AI 管理” 转型，部分企业采用 “精简内核 + 外部智库” 或 “全流程内化” 模式，核心是强化 AI 流程管理能力。8、人类在 AI 营销中的角色将从执行者转变为 “AI 领导者”，需具备驾驭 AI 工具、判断 AI 输出、优化 AI 流程的 “AI 领导力”。9、生成式 AI 可整合客户多维度数据自动构建详细画像，通过多模态分析识别客户情绪倾向，帮助企业精准把握客户需求与优化服务。10、生成式 AI 不仅是营销效率提升工具，更是重构营销战略、运营、组织与资产的底层逻辑，企业需主动融入以适应新竞争格局。思考点1、企业在推进生成式 AI 融入营销全流程时，需重点突破哪些环节，才能让 “数据、知识、模型资产” 有效转化为差异化竞争力？2、面对 “一岗多能 + AI 管理” 的营销组织转型趋势，企业应如何设计人才培养体系，快速提升员工的 “AI 领导力”？3、生成式 AI 覆盖营销全流程后，如何平衡 AI 的自动化决策与人类的创意判断，避免陷入 “效率优先但创意同质化” 的困境？