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？<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？
在 AI 大模型持续迭代的浪潮中，从谷歌 Gemini Nano Banana 的创意产出，到 Midjourney、Sora 等工具的视觉生成能力，AI 已彻底打破传统美学边界，催生出以超现实主义为核心的 “AI 新美学”。这种新美学不仅重塑了广告、艺术、音乐等领域的创作范式，更成为品牌在注意力稀缺时代破局的关键。基于对 AI 新美学相关讨论的深度梳理，可从核心矛盾、本质特征、实践路径与未来方向四个维度，解析其对品牌与商业的变革价值。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：0:38 AI创作追求与人类相同还是创造独特美学。4:56 AI内容创作中的超现实主义倾向，改变了审美偏好，促使创意方向发展。8:28 超现实美学与AI融合，探索视觉、音乐与叙事的跨媒介创新。13:01 AI重塑广告创意，企业应积极拥抱AI创造的超现实主义。16:53 超现实主义广告，吸引现代消费者注意力的关键。18:08 在广告创作中，AI通过算法学习艺术史，创造出前所未有的风格。24:24 AI拓宽了美学表达范畴，包括超现实、古代感等多元风格。29:01 现实美学与AI融合，探索多模态下的品牌创新。30:58 AI美学对品牌视觉的影响，寻找独特风格并将其转化为品牌资产。33:46 AI美学与超现实主义，共创未来创意新趋势。一、核心矛盾：AI 创作的 “复刻陷阱” 与 “创新突围”AI 美学发展的起点，始终围绕一个关键命题：是让 AI 复刻人类作品，还是让 AI 创造独属于自身的美学表达？ 这一矛盾在品牌实践中已得到鲜明验证。可口可乐的两次 AI 广告尝试堪称典型案例。2023 年，其推出的 AI 美术馆广告片，让《呐喊》《戴珍珠耳环的少女》等经典画作中的人物 “活过来”，与可乐瓶互动，凭借 “打破艺术与现实边界” 的创新感收获市场好评；而 2024 年，其用 AI 复刻几十年前的经典圣诞节广告，虽制作水平达到 “超越过往的专业水准”，却因 “缺乏新意” 导致实际传播效果惨淡。这一对比揭示出 AI 美学的核心认知：AI 的价值不在于 “模拟过去的真实”，而在于 “创造未来的可能”。正如艺术史中 “摄影技术诞生后，艺术从‘追求写实’转向‘抽象主义’” 的规律，AI 时代的美学逻辑已发生根本转变 —— 老一代 AI 专家所坚守的 “AI 需模拟真实” 的理念，已难以适配当下需求。对品牌而言，若陷入 “用 AI 复刻传统创意” 的陷阱，只会浪费技术潜力；唯有推动 AI 突破人类经验边界，才能释放新美学的商业价值。二、本质特征：超现实主义的 “真实与荒诞共生”AI 新美学的最显著标签，是视觉真实性与逻辑荒诞性的深度融合，这一特征直接承袭并升级了达达主义、超现实主义的艺术传统，形成独特的 “AI 超现实风格”。从表现形式看，这种超现实主义有三大典型特质： 细节逼真性：AI 生成的内容在纹理、光影、材质等细节上高度拟真，如广告中产品的质感、场景的光影效果，足以让受众产生 “视觉真实感”； 逻辑反常规：突破物理法则与常识认知，如 “人转身瞬间切换到古代战场”“悬浮的汉堡搭配预制薯条”“固态石头流动化” 等场景，打破时空、比例、物种的传统逻辑； 元素拼贴感：将陌生元素创造性组合，如 “小红帽场景与六代机场景融合”“古代人物讲解现代选择题”，通过 “熟悉元素 + 陌生组合” 制造认知冲击。这种 “看似真实却不可能” 的美学表达，恰好契合了当下消费者的审美需求 —— 在信息过载的环境中，传统广告的 “标准化叙事” 已让受众麻木，而 AI 超现实美学通过 “认知冲突” 激发探索欲，成为抓住注意力的关键。正如讨论中提及的研究数据：含超现实元素的广告点击率，比传统广告高 17.5%，这一数据直接印证了新美学的商业有效性。三、实践路径：品牌拥抱 AI 新美学的三大关键动作对品牌、企业与创意公司而言，AI 超现实美学不是 “选择题”，而是 “生存题”。要将其转化为商业竞争力，需落实三大核心动作：（一）打破 “创意公式”，主动拥抱超现实表达传统广告的 “流程化叙事” 已失效 —— 相同的结构、相似的话术，在碎片化媒体环境中只会被受众 “一键划过”。品牌需跳出 “复刻传统创意” 的思维，让 AI 超现实美学成为核心表达手法： 在内容侧，可借鉴短剧的超现实叙事逻辑，如通过 “反常识剧情”（如 “普通人与外星生物合作创业”）增强故事吸引力； 在视觉侧，运用 AI 生成 “突破物理法则的场景”，如 “牛奶从天空瀑布中流淌进牛奶盒”“产品在古代宫殿与未来太空间穿梭”，用视觉冲击留住受众注意力。（二）构建 “风格资产”，平衡 “陌生感” 与 “识别度”AI 创作的 “无限可能性” 可能导致品牌风格混乱，因此需在 “超现实表达” 中建立 “可识别的风格资产”： 保留核心一致性：如品牌可固定 “超现实场景中的色彩体系”（如某品牌始终用 “赛博朋克蓝 + 复古金”）或 “元素符号”（如某饮料品牌在超现实场景中必出现 “悬浮的水果粒子”），让消费者看到 “超现实内容” 就能联想到品牌； 拒绝 “盲目创新”：避免每次创作都完全颠覆风格，可采用 “70% 一致性 + 30% 微创新” 的模式，既保持品牌辨识度，又持续给受众新鲜感。正如艺术大师成名后会保持风格一致性，品牌的 “超现实风格” 也需成为独特的 “资产标签”。（三）借力 “多模态融合”，降低试错成本AI 新美学的优势在于 “跨媒介协同”—— 视觉、音乐、声音、动态可实现一体化生成，品牌可借助多模态工具，在社交媒体平台开展低成本试错： 在小红书发布 “超现实风格的产品笔记”，通过点赞、收藏数据测试消费者偏好； 在哔哩哔哩推出 “AI 生成的超现实音视频播客”，吸引年轻群体互动； 在直播中融入 “超现实场景”，如将主播形象替换为古代人物、背景切换为奇幻世界，打破传统直播的 “叫卖式乏味感”。椰树牌椰汁曾以 “突破‘白又瘦’审美” 的超现实直播风格出圈，正是 “多模态 + 超现实” 的成功实践。四、未来方向：AI 新美学驱动创意生态重构随着 AI 技术的持续进化，AI 新美学将不再局限于 “工具层面的创新”，而是推动整个创意生态的重构： 创作主体泛化：“审美民主化” 趋势将进一步凸显，普通人可通过 AI 工具成为超现实内容的创作者，品牌可开展 “用户共创超现实创意” 活动，拉近与消费者的距离； 行业边界模糊：超现实主义将渗透更多领域 —— 好莱坞已将 AI 超现实技术融入电影工业，国内短剧市场也将凭借 “短周期、高创意” 的优势，成为超现实叙事的核心载体； 评价标准升级：“是否符合真实逻辑” 将不再是美学评价的核心，“是否创造独特体验”“是否传递品牌个性” 将成为关键指标，这要求创意人彻底摆脱 “传统创意公式”，与 AI 协同探索新边界。AI 新美学的核心不是 “技术炫技”，而是 “用超现实主义重构品牌与消费者的连接方式”。在注意力成为稀缺资源的时代，品牌唯有主动拥抱这种 “真实与荒诞共生” 的新美学，将其转化为独特的风格资产，才能在商业竞争中实现 “可持续增长”—— 这既是 AI 技术赋予的机遇，也是品牌必须面对的时代命题。TAKEAWAY1、AI 美学发展的核心矛盾是复刻人类作品，还是创造独属于 AI 的全新美学表达。2、AI 美学呈现显著超现实主义倾向，核心是视觉真实性与逻辑荒诞性的融合。3、AI 超现实美学承袭达达主义等艺术传统，通过算法实现高度风格融合与创新。4、含超现实元素的内容能制造认知冲突，吸引注意力，其广告点击率高于传统广告。5、AI 美学推动跨媒介融合，在视觉、音乐、叙事等领域均有创新实践。6、品牌应主动拥抱 AI 超现实美学，而非陷入传统创意的 “复刻陷阱”。7、品牌需在 AI 超现实表达中构建独特风格，并将其转化为可识别的品牌资产。8、借助多模态工具在社交媒体开展低成本试错，是品牌应用 AI 美学的有效路径。9、AI 新美学将推动 “审美民主化”，让普通人也能参与超现实内容创作。10、未来 AI 新美学将重构创意生态，模糊行业边界，升级美学评价标准。思考点1、AI 超现实美学核心是 “视觉真实与逻辑荒诞融合”，在实际创作中如何平衡二者比例以避免过度荒诞削弱信息传递？2、品牌需将 AI 超现实风格转化为 “可识别资产”，具体可通过哪些方法在保持风格一致性的同时，避免创意同质化？3、“审美民主化” 下普通人可借 AI 创作超现实内容，这一趋势会对专业创意从业者的核心竞争力提出哪些新要求？
在营销行业数字化转型的浪潮中，生成式人工智能（AIGC）不再是简单的工具升级，而是对营销生产力的根本性重构。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第八章，我们可清晰看到，生成式 AI 正从洞察、创意、媒介三大核心能力切入，打破传统营销的效率瓶颈，推动行业从 “资源驱动型” 生产力向 “心智驱动型” 生产力跨越，同时引发工作模式、分工体系与核心竞争力的深层变革。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 《生成》第八章：生产力重构洞察创意和媒介能力的狂飙。，2:34 生成式人工智能加持之后，营销会变成一种叫心智生产力。6:40 生成式人工智能革新营销生产力：洞察、创意与媒介沟通的全面升级9:09 痛点挖掘就是识别消费者在使用产品和服务时遇到的困难和产生的不满。12:13 媒介沟通能力是营销生产力的重要构成。15:47 AIGC赋能内容生产：从BGC到PUGC的效率革命20:13 人工智能洞察能力：从情绪识别到客户体验管理的全面升级24:13 人工智能重塑个性化服务与营销生产29:53 生成式AI深刻改变营销领域的生产力，提升了效率同时重构了工作流程。33:35 在设计领域，AI既可能取代普通设计工作，也是设计师提升效率和创新的工具。35:49 学校教育作为预科性质，不能直接获得职场技能，持续学习和独立练习很重要。一、营销生产力的本质：三大核心能力构筑行业基石要理解生成式 AI 的变革价值，首先需明确营销生产力的核心构成。根据经济学中 “生产力” 的定义（亚当・斯密在《国富论》中提出，强调分工与专业化对生产力的提升作用），营销生产力可界定为 “企业在特定时间内创造营销活动的数量与质量”—— 相同资源投入下，能完成更多高质量、高转化营销活动的企业，其生产力更具优势。而支撑营销生产力的关键，是三大不可替代的核心能力，这三大能力的强弱直接决定企业营销成效： 洞察能力：营销的 “决策大脑”，指通过数据、信息分析，挖掘消费者需求、趋势、痛点与情感的能力。例如对 “消费者为何喝牛奶” 的洞察，可从 “日常食品” 深入到 “补钙育儿”“节日礼品” 等深层需求，为策略制定提供依据。 创意能力：营销的 “内容引擎”，涵盖广告构思、文案撰写、视觉设计等内容生产能力。传统模式下，创意依赖专业人员经验与复杂工具，且需耗费大量时间（如品牌生产内容 BGC 需几周至数月）。 媒介能力：营销的 “传播桥梁”，包括媒介渠道运营、目标受众触达与沟通互动能力。现代营销 90% 的预算投向媒介，但传统媒介沟通存在单向性、人力成本高、触达精度低等问题。二、生成式 AI 的颠覆性价值：三大能力的效率革命与体验升级生成式 AI 对营销生产力的重构，并非简单提升效率，而是从 “流程优化” 到 “能力重塑” 的全面突破，其影响贯穿三大核心能力的全链条。（一）洞察能力：从 “耗时分析” 到 “实时智能”，精准度与颗粒度双提升传统营销洞察存在 “数据处理慢、分析维度浅、人力成本高” 的痛点 —— 一份月度行业竞争报告需分析师数天完成案头研究与数据整理。而生成式 AI 通过 “智能体（Agent）协同” 模式，彻底改变这一现状： 效率飞跃：借助 AI，分析师可在几分钟内读取海量社交媒体数据，生成趋势、竞争对比等多维度报告；智能体技术进一步将报告生成时间压缩至 10-30 分钟（如分工明确的 AI 分别承担资料查找、质量检查、报告撰写任务）。 深度升级：AI 能精准识别消费者情绪与场景差异，例如在 “小明见妈妈哭泣” 案例中，AI 可区分 “见到妈妈本人的喜悦兴奋” 与 “见到妈妈照片的思念悲痛”，为情感营销提供精细化依据。 场景落地：在客服领域，Salesforce 的 Service GPT 可自动理解客户查询意图并生成精准回复；腾讯飞书会议系统能实时总结会议要点、分析参会者未被满足的需求，实现 “洞察即服务”。（二）创意能力：从 “专业垄断” 到 “全民赋能”，内容生产效率 10 倍提升传统创意生产存在 “门槛高、周期长、质量不稳定” 的问题 —— 非专业人员难以参与，专业人员一天仅能完成 1-2 个设计作品。生成式 AI 打破了 “创意专属权”，实现 “专业与大众双赋能”： 专业人员效率倍增：专业美工借助 AI 工具，工作量可提升至过去的 10 倍，且能探索超现实美学等新风格（如可口可乐 “美术馆广告” 中，AI 让名画人物与现实交互，大幅降低动画制作成本）。 普通人员创意觉醒：缺乏文案、设计能力的店长、服务人员，可通过 AI 制作客户答谢卡片、感恩视频；大学生借助 AI 开展的奥运主题营销活动中，70 人周期内发帖 1200 条，总互动 23 万，爆帖率达 15%（小红书单帖最高互动超 7 万）。 模式迭代：内容生产从 “BGC（品牌生产）→PUGC（专业用户生产）” 转向 “AIGC（AI 生产）”，生成时间从几周缩短至几分钟，且质量可控，无需品牌方大量人力审查。（三）媒介能力：从 “单向传播” 到 “个性互动”，实现 “24 小时无间断服务”传统媒介沟通存在 “人力极限、触达粗放、体验单一” 的瓶颈 —— 一个主播最多照看 2 个账号，每天直播 7-8 小时；电话客服因外包导致口音问题，影响用户体验。生成式 AI 通过 “数字人 + 智能交互” 模式，重构媒介能力： 效率突破：借助 AI 数字人，一个人可同时照看 20 个直播账号，实现 24 小时不间断直播；AI 客服可第一时间响应美团、淘宝等平台的客户需求，远超人工响应速度。 体验升级：实现 “一对一个性化服务”，如家乐福的 Hopla 聊天机器人可根据客户预算、饮食偏好推荐产品并制定膳食计划；屈臣氏借助 AI 辅助美丽顾问（BA）管理线上私域社群，维系消费者关系。 成本优化：无需依赖海外外包客服，AI 可生成自然语音与个性化回复，既降低成本，又避免 “口音体验差” 的问题。三、深层重构：不止效率提升，更是营销生态的全面变革生成式 AI 对营销生产力的影响，远超 “工具升级” 层面，而是引发 “工作流程、分工体系、核心竞争力” 的深层变革，这也是 “生产力重构” 的核心内涵。（一）工作流程：从 “线性分工” 到 “人机协同”传统营销流程呈 “线性递进” 模式（如拍摄短剧需层层分包给组织公司、演员工会、剧本团队），环节多、沟通成本高。而 AI 可整合多环节工作，例如企业无需外包即可通过 AI 完成剧本生成、视觉设计、视频剪辑，流程从 “多环节协作” 转向 “人机实时协同”，大幅缩短项目周期。（二）分工体系：从 “垂直专业” 到 “能力重组”传统营销行业分工高度垂直（如媒介人员仅对接媒介总监，无法参与品牌决策），而 AI 让 “跨领域能力整合” 成为可能。例如媒介人员借助 AI 可同时具备基础创意生成、消费者洞察分析能力，传统 “专业壁垒” 被打破；部分低价值重复性工作（如基础修图、文案初稿）可能被 AI 替代，行业将涌现 “AI + 专业” 的新型岗位（如 AI 创意指导、AI 媒介策略师）。（三）核心竞争力：从 “技能依赖” 到 “创新驱动”过去，营销人员的核心竞争力依赖 “工具技能”（如 PS 修图、数据分析软件操作），而 AI 让这些基础技能贬值（如手机 AI 可自动完成修图）。未来，核心竞争力将转向 “AI 无法替代的创新能力”—— 例如设计师需探索 AI 难以实现的独特风格，营销人员需结合 AI 洞察制定差异化策略，“创新 + AI 应用能力” 将成为职场核心壁垒。四、应对变革：个人与企业的破局之道生成式 AI 带来的不仅是机遇，更是 “不进则退” 的竞争压力。无论是个人还是企业，都需主动拥抱变革，才能在生产力重构中立足。（一）个人：从 “技能学习者” 到 “AI 协同者” 摒弃 “工具依赖”：基础技能（如文案撰写、简单设计）需与 AI 结合，提升效率；重点培养 “AI 无法替代的能力”（如策略思考、情感洞察、创新构思）。 保持 “持续学习”：学校教育更多是 “预科性质”（如课本中的 AI 知识可能滞后半年以上），需主动学习智能体、AIGC 新工具，在实践中提升 AI 应用能力。（二）企业：从 “资源投入” 到 “能力重构” 重构营销团队：打破传统部门壁垒，培养 “洞察 + 创意 + 媒介” 的复合型团队，让 AI 工具贯穿营销全流程； 聚焦 “心智生产力”：借助 AI 深入挖掘消费者心智需求，从 “大规模传播” 转向 “个性化体验”，例如通过 AI 实现 “一人一策” 的私域运营，提升客户忠诚度。生成式 AI 对营销生产力的重构，是行业从 “传统粗放” 向 “智能精细” 转型的必然趋势。它不仅让洞察、创意、媒介能力实现效率飞跃，更推动营销生态从 “资源驱动” 转向 “创新驱动”。对于营销人而言，唯有将 AI 视为 “能力放大器” 而非 “替代者”，主动探索 “人机协同” 的新模式，才能在这场生产力狂飙中抓住机遇，实现个人与企业的可持续增长。TAKEAWAY1、营销生产力核心由洞察、创意、媒介三大能力构成，其水平取决于特定时间内营销活动的数量与质量。2、生成式 AI 打破营销三大核心能力瓶颈，推动营销生产力从 “资源驱动” 向 “心智驱动” 跨越。3、生成式 AI（含智能体技术）让营销洞察效率大幅提升，报告生成时间从数天缩短至 10-30 分钟，还能精准识别消费者情绪与场景差异。4、生成式 AI 赋能创意生产，专业人员工作量可提升 10 倍，普通人员也能参与创意，内容生产模式从 BGC、PUGC 转向 AIGC，周期缩至几分钟到几小时。5、生成式 AI 革新媒介能力，实现 24 小时不间断直播、一对一个性化服务，突破人工服务的人力与成本极限。6、生成式 AI 对营销的影响不止效率提升，更重构工作流程，使线性分工转向人机协同，缩短项目周期。7、生成式 AI 打破营销行业垂直分工壁垒，推动分工体系从专业细分向能力重组转变，催生 “AI + 专业” 新型岗位。8、营销核心竞争力从依赖工具技能转向创新驱动，“创新 + AI 应用能力” 成为个人与企业的关键壁垒。9、个人应对变革需摒弃工具依赖，培养 AI 难替代的能力，并持续学习 AI 新工具，学校教育更多是基础认知铺垫。10、企业需重构复合型营销团队，借助 AI 聚焦心智生产力，从大规模传播转向个性化体验，实现可持续增长。思考点1、生成式 AI 推动营销洞察、创意、媒介能力效率提升的同时，对营销行业传统工作流程的具体重构路径有哪些？2、面对生成式 AI 带来的营销核心竞争力从 “工具技能” 向 “创新 + AI 应用能力” 的转变，营销从业者需重点培养哪些 AI 难以替代的能力？3、企业在借助生成式 AI 聚焦 “心智生产力”、转向个性化营销时，可能面临哪些实践挑战，又该如何突破？
在营销领域的演进历程中，技术底座的变革始终是驱动范式升级的核心力量。从工业经济时代依赖实体店与规模化生产，到数字经济时代依托互联网与大数据实现精准触达，营销操作系统不断迭代。如今，生成式人工智能的崛起正引发新一轮革命，推动营销从数字时代迈入生成式时代。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第七章，深入剖析营销操作系统的重构逻辑：规模经济向范围经济的转变，消费者需求识别从 “猜测” 到 “共创” 的升级，以及媒介生态与竞争模式的根本性变化。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：1:55 《生成》第七章：营销操作系统的重构，从数字营销到深成式营销。3:43 营销操作系统由工业时代的规模经济正逐渐演变为人工智能时代的范围经济。6:36 人工智能时代，营销模式将再度进化。7:56 工业时代营销操作系统依赖实体店，数字经济时代依赖互联网、电商平台。12:00 人工智能时代，营销市场营销的理论和实践将被重塑。13:54 生成式营销作为一种新的范式，它与数字营销各个方面都有显著性差异。20:03 生成式营销除了具有数字营销的特征之外，还发展出以下特征：主动发起。28:30 AI平台已经逐渐取代了一些媒体的角色。33:22 生成式人工智能先有生成能力，再有推理能力，可以揣测人的行为。35:27 生成式人工智能核心点就在于他有预测预判能力，生产力会极度丰富。39:02 人工智能时代，用户的需求水平在上升，消费者永远需要关心自己。一、营销操作系统的进化：从 “规模至上” 到 “范围突围”营销操作系统的迭代始终与技术底座紧密绑定，而经济逻辑的转变则是其核心驱动力。 工业经济时代：规模经济主导的 “猜测式营销”这一时期的营销操作系统以实体店、高速公路和品牌建设为核心，企业通过大规模生产降低单位成本，依托广泛分销触达消费者。但本质上，企业并不真正了解消费者需求，只能通过市场调研 “猜测” 需求，营销模式停留在 “我生产什么，你就买什么” 的生产观念阶段。典型场景如家庭开车去沃尔玛购买宝洁产品，体现的是标准化生产与规模化分销的协同。 数字经济时代：数据驱动的 “响应式营销”互联网与大数据重塑了营销操作系统，电商平台、搜索引擎成为核心载体。消费者通过点击、收藏、购买等行为 “主动告知” 需求，企业基于数据算法实现精准触达，例如用户搜索关键词后收到相关商品推荐。但此时的营销仍以 “被动响应” 为主，依赖标签化的群体细分（如阿里巴巴将用户分为八大人群），个性化停留在 “千人千面” 的初级阶段。 人工智能时代：范围经济主导的 “共创式营销”生成式人工智能推动营销操作系统向 “范围经济” 转型 —— 通过共享资源（如 AI 模型、算力）服务多样化需求，实现 “高效率的个性化”。消费者与 AI 聊天机器人持续互动，从 “企业猜需求”“用户告需求” 升级为 “双方共探需求”。典型场景如消费者通过 AI 助手明确护肤需求，获得定制化方案并完成购买，体现的是个体需求与资源协同的深度融合。二、生成式营销与数字营销：范式层面的本质差异生成式营销并非数字营销的延伸，而是基于全新技术底座的范式革命，二者在六大核心维度呈现显著差异：1. 理论基础：从 “计算科学” 到 “认知科学 + 算力”数字营销以数据算法为核心，将用户行为量化为数据，通过优化模型提升转化效率（如电商平台基于浏览记录推送商品）。生成式营销则融合数据算法、算力与认知科学，AI 通过模拟人类感知、思维能力，理解用户动机与情感（如化妆品公司用 AI 生成个性化护肤建议并通过聊天机器人互动）。2. 营销对象：从 “群体标签” 到 “个体颗粒度”数字营销依赖用户标签与群体细分，例如将用户划分为 “新锐白领”“小镇青年”。生成式营销则实现 “个体化营销”，通过分析用户心理特征、生活方式等深层维度，为每个独特个体生成动态内容（如 AI 根据用户情绪推荐解压产品）。3. 沟通方式：从 “被动触发” 到 “主动预判”数字营销是 “用户行为→算法响应” 的被动模式（如搜索 “跑鞋” 后收到相关广告）。生成式营销则能主动发起互动，基于对用户需求的洞察预判行为（如 AI 察觉用户深夜情绪低落，主动推荐治愈系内容）。4. 协作方式：从 “人主导工具” 到 “人机协同”数字营销中，人是决策核心，工具（如 DMP、CDP）仅为辅助。生成式营销中，AI 自主完成数据收集、内容生成、投放优化等闭环任务，人转型为 “监督者与管理者”，类似工业领域 “黑灯工厂” 中人类的角色。5. 流程特征：从 “点状割裂” 到 “端到端自动化”数字营销工具多处理单点任务，需人工协调流程（如先通过 CDP 分析数据，再手动生成文案）。生成式营销实现全流程自动化，例如 AI 自动生成广告素材、投放并实时优化，无需人工干预。6. 竞争模式：从 “争夺流量” 到 “争夺注意力与 AI 推荐权”数字营销的核心是抢占用户注意力与数据资源。生成式营销中，竞争延伸至 “AI 注意力”—— 企业需说服 AI 优先推荐自身产品，同时通过深层次情绪影响打动个体化用户（如用 AI 生成触动 Z 世代的情感化内容）。三、媒介生态的重构：AI 成为 “新中介” 与 “能力放大器”生成式人工智能正在重塑媒介的角色与形态，推动营销场景发生根本性变化： AI 作为 “新中介”：替代部分媒体功能过去，媒体的核心是信息呈现（如电视播放广告、搜索引擎展示结果）；如今，AI 直接承担决策与规划功能。例如用户通过 AI 规划旅行或挑选礼物时，AI 不仅推荐商品，还能整合预算与需求形成完整方案，甚至一键下单，实现 “思考 - 决策 - 购买” 的闭环。 传统媒介的 “AI 赋能”：从 “信息载体” 到 “智能伙伴”数字电视、社交平台、公众号等传统媒介通过整合 AI 获得新能力：数字电视根据用户情绪推荐剧集，微信搜索借助 AI 深化内容理解，公众号 AI 助手可总结文章要点甚至生成 PPT。媒介不再是被动的 “内容管道”，而是能主动理解用户需求的 “智能伙伴”。四、企业的应对：从 “适应工具” 到 “重构能力”面对生成式营销的浪潮，企业需从底层逻辑重构营销能力： 从 “流量思维” 到 “个体价值思维”不再追求规模化的流量覆盖，而是通过 AI 深入理解个体需求，提供 “超个性化” 服务（如私人银行服务通过 AI 普及至大众市场）。 从 “技术应用” 到 “人机协同”营销人员需转型为 “AI 协作者”，聚焦目标设定、进度监控与结果评估，而非手动执行流程。正如 “紫领工人” 在工业领域的角色，营销人员的核心竞争力将是与 AI 共创的能力。 从 “内容生产” 到 “情感共鸣”由于 AI 降低了内容生产门槛，企业需转向创造 “触动人心” 的内容，通过情绪精准触达建立深度连接（如用 AI 生成贴合用户当下心境的营销文案）。生成式营销的本质，是通过人工智能重构营销的 “生产力” 与 “生产关系”。它不仅改变了营销的工具与方法，更重新定义了企业与消费者、人与技术的关系。对于企业而言，唯有深刻理解这一范式变革，才能在从数字营销到生成式营销的转型中抢占先机。TAKEAWAY1、生成式人工智能重构营销操作系统，推动营销范式从数字营销转向生成式营销。2、营销操作系统随时代演进，从工业经济的规模经济转向人工智能时代的范围经济。3、消费者需求识别历经 “猜测”“告知” 到 “共创” 的升级，实现超个体化服务。4、生成式营销与数字营销在理论基础、对象、沟通等多维度存在本质差异。5、生成式营销以数据算法、算力及认知科学为基础，更注重理解用户深层动机。6、营销对象从群体细分转向个体化，实现以人为颗粒度的精准互动。7、沟通方式从被动触发升级为主动发起，具备预判用户需求的能力。8、人工智能时代，媒介生态巨变，AI 平台逐渐替代部分媒体角色，传统媒介也在 AI 赋能下升级。9、生成式营销流程高度自动化，人需转型为 AI 的协作者、监督者与管理者。10、竞争模式从争夺用户注意力转向争夺 AI 推荐权与个体化用户的情感认同。思考点1、生成式营销如何具体实现从规模经济到范围经济的转型？2、相比数字营销，生成式营销在满足个体化需求上有哪些不可替代的优势？3、面对营销流程自动化，从业者需培养哪些核心能力以适应角色转变？
在数字技术与人工智能加速重塑商业生态的当下，营销作为连接企业与消费者的核心纽带，正经历从传统模式向智能化、精准化的深刻转型。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第六章，围绕 “营销场景闭环与消费者深度连接” 展开，系统梳理了现代企业营销的六大核心场景与三大关键特征，为理解技术驱动下的营销变革提供了清晰框架。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：2:09 营销新范式：AI与生产力重构下的六大营销场景2:37 中国数字营销四大板块：广告、社媒、内容生产与电商5:36 社媒营销是从用户体验出发，通过互动搭建起品牌和用户有效沟通的途径。6:53 内容生产则是贯穿在各种营销方式的一种横向的能力。8:01 电商平台除了媒体属性之外，还有消费属性，拥有快速转化为实际消费的基础。10:11 用户管理是数字化技术的发展，让企业摆脱了中间代理商。12:12 一个企业要发展，它的最大两个动力是营销和创新，其余都是成本。13:33 在技术的前提下，营销就会展示出精准、互动和个性化这三个特征。14:59 人群精准可以通过分析用户的行为数据，可以识别出目标群体。15:50 位置精准与很多企业的服务就与位置精准是息息相关的。16:23 上下文精准其抓住消费者的瞬间。17:25 再定向是追踪用户在网站上的行为匹配对应的营销策略。19:22 互动营销技术创造了与用户深度互动的各种方式。22:06 个性化的内容就包括：个性化互动、个性化广告投放、定制化的产品和服务。23:36 营销闭环与数据驱动：归因分析、频次分析、路径分析、内容优化。28:20 大品牌六大营销场景都做，且做的很好，中小品牌可以在一两个点上做深度的突破。六大营销场景：构建营销体系的核心支柱营销场景的划分并非简单的功能切割，而是基于企业资源配置与用户接触路径的系统性梳理，六大场景既独立运作又相互协同，共同构成完整的营销生态。1. 广告：规模化触达的不可替代力量广告作为营销领域的 "基础设施"，其核心价值在于规模化覆盖效率。尽管数字时代催生了多元营销手段，但广告仍是企业快速占领市场的核心武器 —— 头部企业若想进入行业前列，广告投入是必然选择。从苹果的户外广告到新能源汽车的全渠道投放，案例证明广告在建立品牌认知、覆盖大众市场方面的效率无可替代。中国数字广告市场规模已达 6000 亿 - 1 万亿人民币，涵盖搜索广告（百度、谷歌）、电商广告（阿里妈妈）、户外广告（分众传媒）等多元形态，其规模效应与精准度的平衡，仍是企业战略布局的关键。2. 社媒营销：用户互动的情感连接器与传统广告的单向传播不同，社媒营销以深度互动为核心，通过抖音、小红书、微信等平台构建品牌与用户的情感纽带。其运营逻辑包含三重维度：自有账号的日常运营塑造品牌人格、KOL 合作实现圈层渗透、用户生成内容（UGC）激发传播裂变。直播电商的爆发、社群运营的精细化，进一步强化了社媒营销的 "即时反馈" 优势，使品牌能实时捕捉用户需求变化，这种灵活性是传统营销难以比拟的。3. 内容生产：贯穿全场景的横向能力内容生产是营销体系的 "血液"，其独特性在于跨场景适配性—— 它不像广告、电商那样聚焦特定渠道，而是渗透到所有营销环节。从平面视觉符号到 IP 联名活动，从官网文案到多模态声音设计，内容的质量直接决定用户注意力的捕获效率。在碎片化传播时代，内容生产已从 "一次性创作" 升级为 "动态迭代系统"，需根据不同渠道特性与用户反馈持续优化，这种横向整合能力成为企业营销竞争力的隐性壁垒。4. 电商：品效合一的转化枢纽中国电商的独特价值在于媒体属性与消费属性的双重融合。与单纯的销售渠道不同，电商平台（淘宝、抖音、美团等）既是用户浏览内容的媒体，又是完成交易的场所，这种 "边看边买" 的场景极大缩短了转化路径。从货架电商（淘宝）到兴趣电商（抖音）再到即时电商（美团），中国电商形态的迭代速度远超全球，其核心驱动力正是 "营销 - 交易 - 数据" 的闭环设计，使每一分营销投入都能快速转化为实际业绩。5. 用户管理：私域资产的价值挖掘数字化技术打破了企业与用户之间的 "中间商壁垒"，用户管理的核心是构建品牌自有数据资产池。瑞幸咖啡的案例极具代表性：通过 APP / 小程序实现 100% 订单可追踪，利用裂变券激发用户拉新，针对沉睡用户推送个性化优惠，形成完整的用户生命周期管理体系。这种 "D2C（直接触达消费者）" 模式，使企业摆脱对平台流量的依赖，通过会员体系、企微社群等私域阵地，实现用户价值的持续挖掘。6. 创新管理：营销与研发的协同进化德鲁克提出的 "企业两大动力 —— 营销与创新" 在数字时代实现深度融合。创新管理不再局限于产品研发，而是通过用户数据反哺创新，使营销端的洞察直接指导产品设计。例如，美妆品牌通过社媒评论分析用户对色号的偏好，快速调整生产线；家电企业基于电商搜索数据优化产品功能，这种 "营销 - 创新" 闭环大幅提升了创新成功率。三大核心特征：技术赋能下的营销升级方向技术与营销的融合，催生了精准、互动、个性化三大特征，它们并非孤立存在，而是层层递进的关系 —— 精准是基础，互动是手段，个性化是终极目标。1. 精准：从 "广撒网" 到 "精准打击"精准营销的本质是资源效率最大化，通过多维维度实现精准触达： 人群精准：基于用户行为数据（浏览、购买、社交）勾勒标签，识别高潜力群体； 位置精准：结合 LBS 技术，为线下门店周边用户推送即时优惠； 上下文精准：捕捉用户实时场景（如深夜浏览健康内容时推送保健品）； 再定向精准：针对浏览未购买用户，通过跨平台追踪实现二次触达（如 TEMU 的海外营销策略）。2. 互动：从 "单向传播" 到 "双向共生"互动营销重构了品牌与用户的关系，核心在于提升用户参与感： 点击互动：以点击率为指标优化广告内容，实现初步筛选； 社交互动：通过内容点赞、转发、评论，激发用户自发传播； 社群互动：依托微信、B 站等社群，构建用户归属感，形成长期粘性。这种互动不仅是传播手段，更是用户需求的 "探测仪"，为后续运营提供决策依据。3. 个性化：从 "标准化" 到 "千人千面"个性化是营销的高阶形态，体现在全链路体验定制： 推荐个性化：如抖音的算法推荐，基于用户偏好推送内容； 广告个性化：同一款产品，向不同用户展示差异化卖点； 服务个性化：从会员权益到售后沟通，匹配用户独特需求。个性化的背后是用户数据的深度挖掘，其终极目标是让用户感受到 "品牌懂我"，从而建立情感忠诚。营销闭环：数据驱动的持续优化机制营销的终极价值在于可循环、可优化，数据驱动的闭环体系是实现这一目标的核心： 归因分析：识别各触点对转化的贡献（如首次点击 vs 最后点击），科学分配预算； 频次分析：平衡广告曝光次数，避免用户疲劳； 路径分析：还原用户从认知到购买的全旅程，优化关键节点； 内容优化：基于用户反馈迭代内容形式，提升吸引力。这种闭环能力使营销从 "经验决策" 转向 "数据决策"，例如第三方数字广告监测的普及，让中国数字广告占比远超传统媒体，印证了闭环优化的实效。场景与特征的协同是营销破局关键无论是大品牌的全场景布局，还是中小品牌的单点突破（如瑞幸的用户管理、美妆品牌的直播电商），其成功的核心在于对六大场景与三大特征的深刻理解。在生成式 AI 崛起的背景下，营销的形态可能继续演变，但场景的协同性与特征的本质（精准、互动、个性化）将始终是企业破局的关键。未来的营销竞争，终将是 "场景覆盖广度" 与 "特征落地深度" 的综合较量。TAKEAWAY1、现代营销以技术为根基，是企业与消费者的核心连接器。2、营销可分为广告、社媒营销、内容生产、电商、用户管理、创新管理六大场景。3、广告仍是规模化覆盖目标用户的高效营销手段。4、社媒营销侧重通过深度互动搭建品牌与用户的沟通桥梁。5、内容生产是贯穿各类营销方式的横向能力，支撑多渠道分发。6、电商兼具媒体与消费属性，能实现营销投资的快速转化。7、用户管理助力企业直连用户，沉淀私域数据资产。8、创新管理通过数字化手段融合营销与研发，提升创新效率。9、技术赋能下，营销呈现精准、互动、个性化三大核心特征。10、数据驱动的归因、频次、路径分析及内容优化，构成营销闭环的关键。思考点1、六大营销场景中，哪类场景最易与生成式 AI 结合产生颠覆性效果？2、精准、互动、个性化三大特征，在数据碎片化环境下如何协同落地？3、中小品牌在资源有限时，应优先突破哪类营销场景以形成竞争壁垒？
技术浪潮正以前所未有的力量重塑营销行业。从互联网与大数据的普及，到生成式人工智能的崛起，每一次技术突破都在改写营销的运营逻辑，催生新的产业生态。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第五章，聚焦营销运营的重塑历程：解析大数据、可寻址、云计算如何构成数字营销的技术基石，探讨广告技术（Adtech）与营销技术（Martech）的生态演变，揭示技术平权化带来的行业变革，以及生成式人工智能对营销生产关系的重构。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：1:13 《生成》第五章：营销运营的重塑，不断涌现的营销新技术的发展和普及。2:26 大数据、可寻址和云计算在数字营销中的应用与发展。4:43 可寻址的在中国市场上也有非常多的应用，但可寻址技术和隐私是密切相关的。7:55 云计算是通过互联网按需提供可扩展计算资源的服务模式。8:54 数字化技术发展首先影响的是广告产业。17:27 中国的营销技术生态是一个多元化和深层次的过程。21:25 生成式人工智能将给营销带来了营销的变革，改变了营销的生产关系。23:22 从效果型营销，到电商营销，再到社媒营销，中国从追赶者变成并驾齐驱。25:25 随着人工智能的发展，平权化可能会更加的走向极致。29:06 一定不要走到技术的对面去，技术的发展是不可逆的潮流。一、数字营销的三大技术支柱：重构营销的 “基础设施”数字营销的爆发并非偶然，而是建立在大数据、可寻址与云计算三大技术的协同之上。这三大技术如同营销的 “水电煤”，为精准化、智能化运营提供了底层支撑。1. 大数据：让营销从 “模糊猜测” 到 “精准洞察”大数据并非简单的 “数据量大”，而是涵盖数据采集、预处理、分析的完整技术体系，其 “大量、多样、高速、真实” 的特性，彻底改变了营销的决策方式。 在营销场景中，企业通过社交媒体、用户日志、交易记录等多渠道采集数据，经清洗后挖掘出用户偏好、行为规律等关键信息，进而实现用户画像绘制、精准推送等应用。例如，电商平台通过分析用户浏览轨迹，能在毫秒级时间内推送其潜在感兴趣的商品。 更重要的是，大数据让 “用户行为可追溯” 成为可能，为后续的广告归因分析、营销策略优化提供了数据依据。2. 可寻址：实现 “人与设备” 的精准连接，但暗藏隐私博弈可寻址技术的核心是为用户或设备分配唯一标识符，让企业能跨场景识别同一用户，是 “千人千面” 营销的前提。 其应用早已渗透到生活中：手机号作为最基础的标识符，通过加密和用户授权机制，支撑了短信营销、会员体系等场景；智能电视则通过广告可见度、完播率等指标，实现了跨设备的统一测量。 但这把 “双刃剑” 也引发争议：微信生态中，同一用户在不同小程序的 ID 被隔离，正是平台为平衡精准营销与隐私保护的妥协，反映了技术发展中 “效率” 与 “伦理” 的永恒博弈。3. 云计算：为营销降本增效的 “隐形引擎”云计算通过互联网按需提供算力和存储服务，让中小企业也能享受巨头级的数据处理能力。 阿里云为商家提供的市场趋势预测、腾讯云的个性化推荐，本质上都是通过云计算将大数据能力 “普惠化”。企业无需自建复杂机房，即可快速部署营销自动化工具，大幅降低技术门槛。 更关键的是，云计算与大数据、AI 的融合，推动营销从 “事后分析” 转向 “实时响应”，例如直播电商中，系统能根据实时成交数据动态调整推荐商品。二、广告技术与营销技术：构建营销的 “产业生态网”技术的落地催生了庞大的产业生态。广告技术（Adtech）与营销技术（Martech）的崛起，分别从 “流量交易” 和 “用户运营” 两个维度，构建了营销的新型协作网络。1. Adtech：广告产业的 “数字化交易革命”广告技术的核心是通过程序化交易提升广告投放效率，其生态由需求方平台（DSP）、供应方平台（SSP）、广告交易平台等角色构成，形成了一套精密的 “广告买卖机制”。 DSP 代表广告主，通过算法在海量库存中锁定目标用户；SSP 代表媒体，负责广告位的最优价售卖；而实时竞价（RTB）机制则让每一次广告展示都能以市场最优价成交。 这种模式彻底颠覆了传统 “排期购买” 的粗放模式，例如 Lumapartner 的广告技术全景图所揭示的，全球广告产业已形成万亿级规模的数字化交易网络。2. Martech：企业与用户的 “直接连接通道”与 Adtech 聚焦 “流量购买” 不同，Martech 更强调企业通过自有触点（官网、APP、社交账号）与用户直接互动，其核心是 “客户资产私有化”。 营销自动化工具让邮件、社交帖子等内容能按预设规则自动推送，大幅提升运营效率；客户关系管理（CRM）系统则像 “客户档案库”，记录每一次互动历史，支撑个性化服务；客户数据平台（CDP）则整合多渠道数据，构建统一的客户视图。 中国企业在此领域已展现领先优势：阿里通过 CDP 整合电商、支付数据，帮助品牌实现 “从认知到复购” 的全链路运营；腾讯的社交营销工具则让品牌能在微信生态内完成 “种草 - 转化 - 留存” 的闭环。三、技术平权与 AI 革命：营销的 “去中心化” 未来技术的终极意义不仅是提升效率，更是打破壁垒。从数字化到智能化，营销正经历 “权力再分配”，而生成式 AI 将加速这一进程。1. 平权化：让 “人人皆可做营销” 成为现实营销技术的普及正在瓦解 “技术垄断”：过去只有大企业能负担的用户分析工具，如今通过 SaaS 化服务向中小企业开放；一线销售、门店经理能通过简单操作，基于本地数据定制营销活动。 这种平权甚至催生了 “DToC 品牌” 的崛起 —— 中小品牌无需依赖传统渠道，通过私域运营、内容营销就能直接触达消费者，蚕食宝洁等巨头的市场份额。未来，“一人公司” 运营品牌的场景将不再遥远。2. 生成式 AI：重塑营销的 “生产关系”生成式 AI 不止是工具，更是营销生产关系的重构者： 它提升了营销的 “生产力”：文案生成、图像设计等基础工作可由 AI 完成，营销人员得以聚焦策略与创意； 它改变了 “组织架构”：去中心化的营销模式下，每个员工都能成为品牌传播节点，企业通过知识共享平台让一线洞察快速转化为营销策略； 它重构了 “生态博弈”：掌握数据与 AI 能力的平台方话语权增强，但企业可通过私域建设（如餐饮品牌的会员系统）掌握自主数据，避免被平台 “卡脖子”。技术不是对立面，而是 “进化伙伴”从电视台时代的 “大众传播”，到互联网时代的 “精准投放”，再到 AI 时代的 “个性化交互”，营销的每一次飞跃都源于对技术的拥抱。面对不可逆的技术潮流，企业和营销人需牢记：技术的价值不在于 “替代人”，而在于让人的创意与洞察更高效地落地。唯有将技术视为 “进化伙伴”，才能在营销的变革浪潮中始终立于潮头。TAKEAWAY1、数字化技术持续重塑营销运营方式，已成不可逆潮流。2、大数据、可寻址、云计算是数字营销的核心支撑技术。3、大数据实现用户行为记录与分析，支撑精准营销应用。4、可寻址技术实现精准连接，但伴随隐私保护争议。5、云计算助力营销高效化、个性化，降低企业技术门槛。6、广告技术生态通过程序化交易提升广告投放效率与精准度。7、营销技术聚焦企业与消费者直接连接，核心模块协同运作。8、中国营销技术生态呈现多元化、智能化、人性化发展特点。9、技术平权化让更多人参与营销，专业营销人员价值升级。10、生成式人工智能将全面变革营销生产力与生产关系。思考点1、大数据、可寻址和云计算如何协同推动营销从传统模式向数字化转型？2、技术平权化在营销领域的具体体现是什么，对行业角色分工有何影响？3、生成式人工智能相比过往技术，将从哪些核心层面改变营销的生产关系？
营销作为企业经营的核心环节，其内涵与边界始终随时代演进。从生产观念主导的 “以产定销”，到整合营销时代的 “以客为中心”，再到数字营销与社会责任营销的兴起，营销理念的迭代始终呼应着市场环境与技术变革。无论是企业管理者关注的销售、渠道等实操环节，还是理论界强调的客户导向，其核心始终围绕 “价值创造” 这一主线。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第四章，通过梳理营销的演进历程、战略实践流程，以及技术冲击下的变与不变，为理解当代营销提供了清晰框架，也为思考 AI 时代营销的新范式奠定了基础。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：0:37 《生成》第四章：营销观念的演变，新时代营销的变与不变。1:37 营销本质是为顾客创造价值的活动、制度、流程与系统。5:33 在营销管理体系上，营销是为企业创造客户，为客户创造价值的系统8:32 随着市场环境，营销的理念也在不断的演进，以适应时代的要求。15:40 品牌理想：品牌的投资人，他更关心企业的理想，想把企业带到哪个方向上去。17:34 企业营销战略的实践流程包括了在特定营销观念指导下的一系列活动。21:22 STP的流程，就是定位的流程：包括市场的细分segment，目标市场选择targeting和市场定位position 三个环节。26:28 大量的企业要在市场中拼搏，找到自己的位置、定位，并实现与客户的双赢。28:24 关系营销的核心在于，识别出每位客户在未来的周期里面能够给企业带来的价值。35:45 引领和满足客户的需求：一种叫做满足客户的需求，一种叫做引领客户的需求。一、营销的本质：从 "销售" 到 "价值创造" 的认知跃迁营销（Marketing）的核心争议往往始于概念混淆 —— 企业管理者常将其等同于销售、广告等具象动作，而理论界则直指其本质是 "以客户为中心的价值创造系统"。管理学大师彼得・德鲁克的论断尤为精辟：客户决定企业的存在，只有当客户愿意付费时，资源才能转化为财富，物品才能成为产品。美国市场营销协会的定义进一步明确：营销是创造、传播、传递和交换对多方有价值的市场供应物的活动与系统。这一系统包含四大职能： 感测：洞察客户是谁、需求是什么（对应德鲁克 "客户在哪" 的追问） 定位：设计差异化价值主张，回答 "能否比竞争者做得更好" 交换与增长：建立长期互利的交易关系，实现企业与客户的双赢二、营销观念的演进：从 "企业中心" 到 "生态协同" 的范式转移营销理念的迭代始终跟随市场环境与技术发展的步伐，呈现清晰的进化轨迹：（一）传统导向阶段：从生产到销售的单向思维 生产观念（19 世纪末 - 20 世纪初）：供给短缺时代的核心逻辑是 "量产降本"，典型如福特 T 型车的 "任何颜色都是黑色"。 产品观念（20 世纪初 - 中叶）：竞争加剧催生 "酒香不怕巷子深" 的执念，企业沉迷于产品质量提升却忽视客户真实需求。 销售观念（20 世纪中叶 - 末）：买方市场形成后，促销与广告成为主流，企业试图通过 "说服购买" 解决库存问题。（二）现代导向阶段：从客户中心到生态价值 整合营销（20 世纪 80 年代起）：首次将客户需求置于战略核心，通过 4P 策略（产品、价格、渠道、沟通）的协同实现价值传递。 关系营销（21 世纪初）：基于 "80% 利润来自 20% 客户" 的帕累托法则，聚焦客户终身价值管理，通过 CRM 系统维系长期关系。 数字营销与社会责任营销（21 世纪以来）：数字化实现 "人货场" 全链路打通，而 ESG 理念推动企业将社会责任融入营销，例如通过可持续包装传递品牌价值观。三、营销战略实践：从市场洞察到动态迭代的闭环体系有效的营销实践需遵循科学流程，形成 "洞察 - 决策 - 执行 - 优化" 的完整闭环：（一）市场研究：框架的全方位扫描 宏观环境分析（PEST 模型）：识别政治、经济、社会、技术等因素的长期影响 客户分析：穿透表象需求，挖掘 "为什么买" 的深层动机（如盲盒消费者的收藏癖好） 竞争分析：不仅关注对手的产品策略，更需预判其资源与能力的演变（二）STP 战略：精准定位的核心工具 市场细分（Segment）：按需求差异划分群体，如咖啡市场可分为功能性需求（提神）与情感性需求（社交） 目标市场选择（Target）：结合企业资源锁定高价值群体，避免 "全客群通吃" 的陷阱 市场定位（Position）：在客户心智中建立独特认知，如 "瑞幸 = 高性价比咖啡"（三）策略组合：4P 与竞争动态的平衡产品服务需超越功能价值，融入情绪价值（如偶像联名款引发的粉丝认同）；价格策略需兼顾成本与客户感知价值；渠道布局要实现线上线下无缝衔接；沟通媒介则需匹配客户的信息获取习惯（如 Z 世代偏好短视频而非传统广告）。四、变与不变：技术浪潮下的营销本质坚守数字技术与 AI 正在重塑营销形态：社交媒体拓展了渠道边界，大数据实现了精准投放，算法推荐优化了个性化体验。但这些变革始终围绕一个核心 ——客户价值的创造与传递。不变的底层逻辑包括： 以客户为中心的经营哲学（德鲁克命题的当代验证） 差异化竞争的必要性（避免陷入同质化红海） 价值交换的双向性（企业与客户的共赢机制）而变化的只是实现路径：从传统调研到 AI 驱动的客户洞察，从大众传播到私域流量的精细化运营，从功能满足到情绪价值的深度挖掘。客户未必能清晰表达需求，但营销的使命正是通过洞察与创新，将潜在需求转化为真实价值。TAKEAWAY1、营销本质是为顾客创造价值的活动、制度、流程与系统。2、理论界对营销的核心认知是 “客户”，而非仅局限于销售、广告等动作。3、德鲁克指出，客户决定企业的存在，企业需聚焦客户需求与价值交换。4、营销管理体系包含感测、定位、交换与增长四大职能，聚焦双向价值。5、营销观念历经生产、产品、销售、整合营销到关系营销等阶段的演进。6、数字营销实现全链路管理、精准投放等，社会责任营销与 ESG 紧密关联。7、营销战略实践始于市场研究（5SEED 框架），经 STP 流程定位，终以策略组合落地。8、4P 策略（产品、价格、渠道、沟通）是整合营销的关键构成。9、技术发展改变营销渠道与手段，但以客户为中心等核心观念不变。10、营销需平衡满足与引领客户需求，从功能价值向情绪价值拓展。思考点1、营销观念从生产导向演进到数字营销时代，其核心逻辑的延续性体现在哪里？2、结合 STP 流程，如何在供给过剩的市场中设计差异化的客户价值？3、数字技术重塑营销手段的背景下，企业应如何平衡技术应用与以客户为中心的本质？
在信息爆炸的当下，AIGC（AI 生成内容）正以惊人的效率重塑内容生产 ——15 分钟生成广告片、秒级产出专业报告已成为现实。然而，内容生成的低成本与高效率，反而让决策陷入新的困境：企业面对 AI 生成的海量方案无从筛选，个人被繁杂建议裹挟而迷失方向。正是这种困境催生了 AIGD（AI 生成决策）的崛起。不同于 AIGC 聚焦内容产出，AIGD 以生成能力为基础，叠加推理与判断能力，直指 “如何在信息洪流中做出精准选择” 的核心命题。从企业的战略布局、选品营销，到个人的职业规划、生活决策，AIGD 正在重构决策逻辑，成为连接信息与行动的关键枢纽。这场从内容生成到决策智能的进化，既是挑战，更是重塑商业与生活的新机遇。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 联合主播莫胜晖－MSAI 营销科学家SHOWNOTES1:23 AIGC今天的内容生成的效率在快速的提升，而成本在快速的下降。2:37 当你面对无数生成的内容，你的决策就变成一个非常重要的挑战。3:22 在这个充满AI 的时代，你拿到了很多的信息以后反而迷茫了。5:53 AI的决策的底层和生成的底层是一致的，推理能力再加上判断能力。9:50 AIGD体现在你思考做决策的过程。14:42 AIGD可以分析心理因素，动机因素去选品。26:22 AI有很强的叫互动能力和底层情绪感染的能力。31:29 AI决策上，他至少他能够理解你的偏好，个性化的偏好和安排。36:03 AI强的是对于未来的市场的预测从过去的历史中中筛选出更正确的模式。从内容爆炸到决策困境：AIGD 的诞生必然性AIGC（AI 生成内容）的效率革命带来了前所未有的信息洪流。当前 AI 不仅能生成图文、报告，还能产出广告片、产品创意，甚至网站落地页，且成本持续下降。但随之而来的是决策的巨大挑战：企业面对 AI 生成的完美方案无从筛选，研究生被 AI 撰写的研究设计淹没却无法解释逻辑，普通人在 AI 提供的海量建议中陷入迷茫。这种困境的根源在于，AIGC 解决了 “内容有无” 的问题，却未触及 “决策对错” 的核心。拿到一堆信息后反而更迷茫，没有经验和方法论就无法判断关联与价值。因此，以生成能力为基础，叠加推理（Reasoning）与判断能力的 AIGD，成为突破困境的必然方向。重塑企业决策链：从选品到战略的全场景渗透AIGD 在企业决策中的应用已展现出强大实力，覆盖从日常运营到战略布局的全链条。高频交易与营销决策的自动化：DeepSeek 在量化交易中的实践堪称典范，其 AI 系统能自动完成每秒上万次的买入卖出决策，且以盈利为明确导向。在营销领域，AI 对广告片是否上线、投放渠道选择等决策的准确率持续提升，传统投手岗位正逐步被自动化系统替代，腾讯、快手等平台已推出 AI 自动投手功能。选品与市场决策的精准化：亚马逊的 AI 选品实践显示，传统模式下 20 个产品能成功 5-6 个已属优秀，而 AI 介入后成功率可提升至 50%。其核心在于 AI 不仅能快速处理数据，更能挖掘底层规律 —— 如分析产品成功的心理动机、市场趋势等共性因素，而非简单模仿爆款。以盲盒品牌为例，AI 能穿透设计表象，直指 “多巴胺刺激”“圈层归属” 等核心驱动因素。战略决策的辅助与模拟：在趋势预判领域，AI 已展现出媲美专家的能力。AI 对 “职业受 AI 影响程度” 的预判与 60 位专家结论高度一致。对于企业 “做什么不做什么” 的战略决策（如华为是否自研汽车），AI 可通过市场沙盘模拟，预估不同选择的潜在结果，为决策者提供数据支撑。赋能个体决策：从人生规划到日常选择的个性化升级AIGD 不仅服务于企业，更在个人生活中构建起 “决策助手” 生态。职业与人生规划的智能化：针对大学生 “考研还是考公”“实习选择” 的迷茫，AI 可通过分析性格特质、能力短板及市场需求，提供个性化建议 —— 从选修课程推荐到实习机会匹配，甚至辅助简历投递。对于职场新人的软实力提升、情感困惑等私密问题，AI 的 “高倾听能力” 与 “情绪感染能力” 能提供更安全的疏导空间。生活场景的个性化决策：在旅行规划中，AIGD 展现出超越传统旅行社的优势：它能基于用户对 “道教文化” 的偏好或 “避开热闹景点” 的需求，自动编排行程、预订票务，并结合真实评价优化体验，且完全以用户价值为导向，而非旅行社的利益返点。养老院场景中，AI 通过分析老人身体与心理状态，规划每日活动，弥补其体力与脑力不足。AIGD 的核心价值：效率、客观与人类协同的平衡AIGD 的颠覆性在于其重构了决策的底层逻辑： 效率跃升：量化交易中每秒上万次的决策、选品成功率翻倍，印证了 AI 处理复杂信息的速度优势； 减少偏见：企业决策中，AI 可规避 “老板权重过高”“人情干扰” 等问题，基于指标客观分析； 人机协同：通过 “Human in the loop” 模式，人类保留战略决策与情感判断的核心角色，AI 则承担信息处理、方案生成等基础工作，形成 “增强人类能力” 的闭环。“若不能驾驭 AI，AI 就会驾驭你。” AIGD 的终极目标不是替代人类，而是成为人类体力与脑力的延伸。拥抱 AIGD，决胜智能决策时代从 AIGC 到 AIGD，标志着 AI 从 “内容工具” 进化为 “决策伙伴”。对于企业，它是商业增长的引擎；对于个人，它是人生导航的指南针。未来，AIGD 将渗透更多领域，但核心始终是 “服务人类决策”。把握 AIGD 带来的机遇，学会与 AI 协同决策，将是个体与企业在智能时代的核心竞争力。TAKEAWAY1、AIGC 极大提升内容生成效率、降低成本，但海量内容加剧了决策难度。2、AIGD（AI 生成决策）基于生成能力，叠加推理与判断能力，成为新的解决方向。3、若无法驾驭 AI，人可能沦为其 “复读机”，被 AI 反向驾驭。4、AI 在趋势预判上的能力可媲美专家，曾与 60 位专家判断方向高度一致。5、商业决策中，AI 能提升选品、广告投放等决策的成功率，如选品成功率可翻倍。6、量化交易等高频决策场景，AI 已实现完全自动化，且以盈利为明确结果导向。7、AI 辅助个人决策覆盖职业规划、旅行规划等，能提供个性化、私密化建议。8、企业决策中，AI 可规避人情干扰，基于底层指标做客观分析，同时也能适配企业特征与偏好。9、AIGD 的核心是人机协同，人类在战略、情感判断等领域仍起关键作用。10、AIGD 是未来重要趋势，将重塑企业经营与个人生活的决策逻辑。思考点1、面对 AI 生成的海量信息，人类该如何保持决策主导权？2、AIGD 在提升决策效率的同时，可能带来哪些潜在风险？3、个人与企业应如何调整自身能力，以适应 AIGD 带来的决策模式变革？
生成式人工智能的浪潮正以前所未有的力量冲击着营销领域的传统范式。当图灵测试不再是挑战，当 AI 绘画能斩获艺术大奖、AI 生成的摄影作品能骗过专业评委，当 GPT-4 在各类考试中超越绝大多数人类考生，甚至在高考中取得可上顶尖学府的成绩时，我们不得不直面一个核心问题：当人类在诸多能力上被 AI 超越，营销该何去何从？本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第三章，聚焦生成式 AI 带来的新红利与挑战，从 AI 能力边界的突破、营销创造力的重构、消费者态度的博弈到行业应对策略，解析 AI 如何从工具升级为企业智力资源，以及营销从业者应如何在这场变革中找到破局之道。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：1:23 《生成》第三章新红利--人类被超越时，营销该怎么做？3:40 图灵测试对于深层次的人工智能已经不再是挑战。6:15 人工智能在其他知识领域具备比肩甚至超过人类的全科能力。8:16 从2024到2025年，AI的能力从文科生已经逐渐转变成为了理科生。11:45 AI已经能够深刻洞察市场的趋势，并基于趋势来创造合适的广告方案。14:53 人工智能新产品创意上，人工智能已经超越了顶尖商学院的工商管理硕士。18:43 人工智能不止于生成内容，它能够表达情感、感受情感。19:18 大众对于人工智能生成内容的态度存在算法厌恶的倾向。24:37 AI推理的过程再加上混合专家模型，等效工作年限可能超过八年。27:16 反驳是人类也是人类智慧进化的一个部分，AI也是同理。31:31 AI有多模态识别的能力，看得懂你的视觉表达的效果，而且给效果准确的命名。34:25 AI法律层面，工具不拥有版权，使用工具的人可以声称拥有版权，一、AI 已突破智能边界：从工具到企业核心智力资源图灵测试的本质是对机器 "类人交流能力" 的验证，但如今的生成式 AI 早已突破这一框架。2022 年 AI 绘画《太空歌剧院》斩获艺术大奖、2023 年 AI 生成摄影作品《虚假记忆电工》获国际赛事认可，证明在视觉创作领域，专家已无法区分人机作品。这种 "不可区分性" 并非偶然 ——AI 的能力已从内容生成延伸至情感创造，既能表达温度，也能精准捕捉人类情绪，成为真正意义上的 "智力资源"。这种转变的核心在于，AI 不再是被动工具，而是可与人力资源并列的企业核心资产。正如 GPT-4 在统一律师资格考试中超越 90% 应试者、在 SAT 考试中击败 93% 考生，其展现的知识储备与逻辑能力，已相当于顶尖专业人才。2025 年国内 AI 大模型在高考理科卷突破 650 分的成绩，更印证了其从 "优秀文科生" 向 "全能型人才" 的进化。二、营销创造力的代际更替：AI 已实现多维超越在营销的核心创造力领域，AI 的表现呈现 "碾压式进步"： 广告文案能力：2023 年 AI 文案等效工作经验为 2.47 年，2024 年提升至 3.6 年，2025 年借助混合专家模型（MoE）技术，已接近 8 年专业水准。双盲测试显示，消费者完全无法区分人机文案，而 AI 作品在洞察市场趋势方面甚至超越资深从业者。 新产品创意：宾夕法尼亚大学沃顿商学院的实验极具颠覆性 ——AI 生成的大学生群体产品创意中，前 16 名全为 AI 作品，目标用户购买意愿显著高于 MBA 团队。这意味着在 "创造用户真正需要的价值" 上，AI 已掌握更精准的密码。这种超越的底层逻辑，在于 AI 实现了 "量与质的双重突破"：既能通过海量数据训练形成精准洞察，又能通过思维链推理、多智能体协作（Agent 化）模拟人类团队的共创过程，最终产出兼具创新性与落地性的方案。三、消费者认知博弈：破解算法厌恶的关键路径尽管 AI 能力卓越，但消费者对其仍存在 "算法厌恶" 的隐性壁垒。复旦大学研究显示，当消费者感知内容由 AI 生成时，购买意愿会显著下降，核心症结在于 "可信度质疑"。但这一困境存在破局点 ——人机协作模式能完全消除这种厌恶。数据表明，标注 "人机共创" 的营销内容，不仅能提升消费者信任度，更能强化品牌的 "创新形象" 与 "效率感知"。这提示营销从业者：AI 的应用需兼顾能力释放与消费者心理，透明化人机协作过程，将技术优势转化为品牌资产。四、行业应对策略：从被动适应到主动掌控面对 AI 的加速进化，营销行业需构建新的能力体系： 技术层面：拥抱混合专家模型（MoE）与 Agent 化趋势。AI 已从 "单兵作战" 升级为 "多智能体协同"，能模拟消费者反馈、整合艺术专家与法律专家视角，实现广告片 "分秒帧级" 的优化，这要求从业者掌握 AI 团队的管理逻辑。 教育层面：院校需重构课程体系。正如 "汽车时代无需苦练奔跑"，营销教学应从 "培养创意生产者" 转向 "培养 AI 协作者"，开设 AI 工具应用、多模态内容优化等实战课程。 法律层面：明确权责边界是前提。当前法律框架下，AI 作为工具不具备版权，使用者需承担创作成果的全部权利与责任，这要求企业建立 AI 内容合规审查机制，规避侵权风险。生成式 AI 带来的不是替代危机，而是营销行业的 "进化契机"。当 AI 能承担基础创意、数据洞察等工作时，人类的价值将向战略决策、情感共鸣、伦理判断等更高维度迁移。未来的顶级营销人，必然是那些既能驾驭 AI 能力，又能守住人性温度的 "混合体"。TAKEAWAY1、生成式 AI 已突破图灵测试，成为企业核心智力资源。2、AI 在艺术创作领域，专家难分人机作品。3、AI 具备全科能力，考试成绩超越多数人类。4、AI 文案等效工作年限快速增长，逼近资深从业者水平。5、AI 新产品创意受消费者青睐度超顶尖商学院人才。6、消费者对纯 AI 内容存在算法厌恶，人机协作可化解。7、人机共创内容能提升品牌创新与效率形象。8、AI 呈现 agent 化趋势，多智能体协同能力堪比人类团队。9、法律层面，AI 生成内容版权归使用者，责任由使用者承担。10、行业需转型，聚焦 AI 工具运用与协作能力培养。思考点1、当 AI 在营销创造力上持续超越人类，营销从业者的核心竞争力应向何处迁移？2、如何平衡 AI 生成内容的效率优势与消费者的算法厌恶心理？3、人机协作模式下，营销行业的人才培养体系需做出哪些根本性调整？
在数字技术飞速迭代的当下，生成式人工智能正以前所未有的力量重塑着营销领域的底层逻辑。《生成》第二章围绕 “新的推动力 —— 揭秘生成式人工智能” 展开深度探讨，为我们揭开了这项技术如何从原理层面向应用层面渗透，并最终重构营销范式的神秘面纱。从大语言模型的海量学习、概率赋权到文本生成，从基于人类反馈的强化学习（RLHF）到适配企业需求的绩效反馈强化学习（RLPF），生成式人工智能的技术内核逐渐清晰。它不仅实现了内容的海量生产，更推动营销从 “工具升级” 迈向 “生产力革命”，催生出从生产到消费的全链条变革。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第二章，深入解析生成式人工智能的工作机制、与企业的融合路径，以及它对营销范式的颠覆性影响，为理解这一 “新推动力” 提供全景视角。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：1:26 《生成》第二章---新的推动力揭秘生成式人工智能。2:31 AI完成内容生成第一步：学习，通过海量文本训练语言模型。4:37 AI完成内容生成第二步：赋权，计算词语之间的概率关系。5:16 AI完成内容生成第三步：生成，基于输入词预测下一个最可能的词。10:23 RLHF(基于人类反馈的强化学习)结合了人类反馈技术，优化人工智能表现。16:01 RLPF绩效反馈会训练出一个符合企业需求的模型。17:34 提示词本身是一个是人类与人工智能互动的一个方法。21:30 人工智能需要用户尝试不同的措施才能得到满意。27:05 重构营销范式本质上就是生产力的变革。29:58 今天所有行业都在应用生成式人工智能32:31 人工智能的第一把刀是砍了人工智能的创造者。37:20 在不久的将来，人工智能负责所有，工作不是一种必须，而是一种选择。41:27 成本越稀化了，它越来越普遍化和大量的供给了，就生产力的爆发。43:33 创造就是整个世界充满了无限的可能性，你用AI去探索。50:30 AI的生产力，它改变了这种就是我们过去的委托中介的这种模式。52:14 内容在海量生产之中，筛选是未来企业做事情的一个点。一、生成式 AI 的技术内核：从 "学习" 到 "生成" 的三阶跃迁生成式人工智能的运作遵循着精密的逻辑链条，其核心工作流程可拆解为三个递进阶段，共同构建起与人类交互的基础能力。学习阶段是技术的根基。以 GPT 为代表的大语言模型（LLM）通过读取海量文本数据，涵盖书籍、文章等多元内容，借助 Transformer 神经网络架构，捕捉语言中的复杂模式与结构规律。这一过程如同人类的 "广泛阅读"，最终形成庞大的语言知识库，为后续生成提供素材储备。赋权阶段是逻辑的核心。模型通过计算词语间的概率关联，建立 "词与词" 的排序系统。借助深度学习中的反向传播算法，模型不断优化权重参数，从而精准预测句子结构的合理性 —— 这种能力类似人类说话时对 "下一个词" 的潜意识判断，是生成连贯内容的关键。生成阶段是价值的输出。当用户输入提示词（Prompt）后，模型基于前两阶段的积累，预测下一个最可能出现的词，并通过 "温度（Temperature）" 参数调控输出风格：低温（接近 0）生成确定保守的内容，高温（大于 1）则呈现更多随机性与创造力，如同人类多巴胺分泌对思维活跃度的影响。二、人机协同的进化逻辑：从 RLHF 到企业定制化训练生成式 AI 之所以能贴合人类需求，核心在于 "基于人类反馈的强化学习（RLHF）" 机制。这一过程通过三步闭环实现：模型生成多元答案后，人类评审员依据连贯性、易懂性、无害性等标准排序；基于排序结果训练 "奖励模型"，使其掌握人类偏好；最终通过强化学习算法持续优化，让 AI 输出更符合人类预期的内容。这种机制赋予 AI"讨好性人格"，使其如同人类沟通者般预判听众感受。当技术下沉到企业场景，"绩效反馈的强化学习（RLPF）" 成为定制化关键。如同新员工需通过绩效反馈融入企业文化，企业可将业务指标作为训练信号，让通用大模型进化为贴合自身需求的专属工具。这种从 "通用" 到 "专属" 的转化，正是 AI 落地企业的核心路径。三、营销范式的重构：从 "工具升级" 到 "生产力革命"生成式 AI 对营销的影响绝非简单的效率提升，而是引发生产关系变革的 "范式重构"，其核心体现在三个维度的颠覆。生产侧的变革最为直观。过去一人一天产出 1 篇营销文案已属高效，如今借助 AI 可实现百篇级量产，这种生产力飞跃类似工业革命中 "从手工到流水线" 的转变。更关键的是，内容生产不再依赖专业团队，企业可通过 AI 快速生成广告创意、图文素材乃至视频内容，彻底打破创作壁垒。消费侧的互动模式被重塑。传统数字营销依赖 "标签匹配 + 程序化投放"，而 AI 能根据用户实时特征生成个性化内容 —— 不再是 "千人一面" 的物料推送，而是 "千人千面" 的实时服务。这种从 "被动匹配" 到 "主动响应" 的转变，重构了品牌与用户的连接方式。商业逻辑的颠覆尤为深刻。AI 催生了 "先生产后交易" 的新模式：创作者利用 AI 批量生产文化元素与品牌的碰撞内容（如青铜器汉堡创意），通过社交媒体测试热度后再对接甲方，彻底改变了传统 "委托 - 创作" 的中介模式。这种 "用生产力试错，用市场筛选" 的逻辑，让营销创新更具爆发力。四、企业的破局之道：在海量生产中锚定 "筛选权"面对 AI 带来的内容爆炸，企业的核心竞争力正从 "生产能力" 转向 "筛选能力"。当 AI 可批量生成千篇内容时，筛选出符合品牌调性、契合用户偏好、能转化为商业价值的优质内容，成为决定营销效果的关键。这种筛选并非简单的人工判断，而是要建立一套融合企业价值观、业务指标与用户反馈的评估体系，如同 RLHF 机制中 "奖励模型" 的作用。提示词工程（Prompt Engineering）则是提升筛选效率的工具。通过精准描述需求（如 "撰写小红书风格的环保文案"）、设定边界条件（如 "禁止虚构数据"）、预留交互窗口（如 "不清楚时可反问"），企业能引导 AI 生成更贴合需求的内容，从源头降低筛选成本。如今的提示词已从短句指令进化为万字级策略，成为人机协同的核心技能。生成式 AI 正在书写营销行业的新篇章。它不仅是技术工具，更是重新定义生产关系、商业逻辑与竞争壁垒的 "新推动力"。对企业而言，理解其技术原理、把握其应用逻辑、锚定其核心机遇，才能在这场变革中实现从 "适应" 到 "引领" 的跨越。TAKEAWAY1、生成式人工智能通过学习、赋权、生成三步流程完成内容创作。2、温度参数控制生成内容的随机性与创造性，类似人类多巴胺的作用。3、RLHF（基于人类反馈的强化学习）让 AI 更贴合人类期望。4、RLPF（绩效反馈的强化学习）可训练出符合企业需求的模型。5、提示词是人机互动的关键，其工程正不断升级复杂化。6、生成式 AI 重构营销范式，本质是生产力变革引发的连锁反应。7、人工智能已渗透各行业，营销领域几乎所有流程都可应用。8、未来工作可能成为选择，AI 或承担大部分生产任务。9、AI 催生 “先生产后交易” 的新营销模式，颠覆传统中介逻辑。10、内容海量生产时代，企业核心竞争力在于筛选符合自身需求的内容。思考点1、生成式 AI 的温度参数与人类多巴胺系统的相似性，对优化人机协作有何启示？2、从 RLHF 到 RLPF 的演进，如何影响企业对 AI 工具的定制化路径？3、内容海量生产时代，企业该如何建立独特的筛选标准以保持竞争力？