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？
生成式人工智能正以颠覆性力量重塑科技与商业的底层逻辑。当 DeepSeek 以周级速度刷新 ChatGPT 用户增长纪录，当中国 AI 产品数量突破 307 个且用户日均使用时长激增，这些数据印证的不仅是技术迭代，更是一场跨越创新鸿沟的社会范式变革。从文生图的跨模态突破到通用智能的终极愿景，生成式 AI 正沿着 “技术突破 - 市场渗透 - 产业重构” 的轨迹，推动人类文明向智能时代加速迈进。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第一章（下）。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：2:21 文字生视频引入了深度学习中的注意力机制和时序卷积网络。4:46 用户规模的扩大是帮助深层次人工智能跨越创新鸿沟方面的重大意义。6:07 创新鸿沟理论是指早期采用者和早期大众之间存在巨大的差异。9:08 中国用户在人工智能产品上的总访问市场也显著性增长。11:35 起点时刻的到来---科技快速发展可能到带来的质变的时刻。12:41 人工智能可以分为分析式人工智能、深层次人工智能以及通用人工智能。14:35 生成式人工智能有三个核心能力：创造能力、推理能力、互动能力。18:45 生成式人工智能的发展，使得通用人工智能的时代到来不断加速。20:09 生成式人工智能跨越了创新鸿沟，未来目标是通用人工智能。21:54 人工智能高峰是全部人类都在使用AI，场景上会持续的拓张。一、技术破壁：从跨模态映射到认知能力进化1. 多模态生成的底层突破2021 年 OpenAI 推出的 Dall・e 模型，通过转换器架构实现文本到图像的精准映射，其核心在于跨模态深度学习对 “语言 - 视觉” 联合概率分布的学习。这种机制如同人类画家将文字描述转化为画面的过程，但借助对抗网络与算力优势，AI 能以指数级效率完成 “创作 - 优化” 循环 —— 当系统接收到 “落日熔金的海边城堡” 指令时，会通过判别器不断校准画面的光影、比例与意境，直至输出符合语义的视觉内容。视频生成领域的演进更凸显技术跃迁。早期模型因分辨率与时序连贯性缺陷，只能生成碎片化动态画面，而引入注意力机制与时序卷积网络后，如今的文生视频技术已能处理 10 分钟以上短片。通过捕捉 “人物行走 - 场景变换” 的时空逻辑，实现动态内容的语义一致性。这种从静态到动态的跨越，标志着 AI 从 “符号映射” 向 “场景理解” 的认知升级。2. 推理能力：从语言生成到逻辑演绎DeepSeek 等模型展现的推理能力，打破了生成式 AI “语言表达工具” 的局限。传统文生图技术本质是语言能力的视觉转化，而推理能力让 AI 具备了 “思维链” 构建能力 —— 例如根据 “城市交通拥堵” 数据，不仅能生成拥堵场景图，还能推演 “增加地铁线路 - 分流私家车” 的解决方案。这种能力使 AI 从 “内容生产者” 进化为 “问题解决者”，正如人类从学会说话到掌握逻辑推理的认知进阶。二、市场破局：创新鸿沟理论与用户规模革命1. 跨越鸿沟的关键转折杰弗里・摩尔的创新鸿沟理论指出，早期采用者与早期大众间的认知断层是技术普及的最大障碍。VR/AR 等技术因无法说服早期大众 “实用价值”，至今困于 “创新者陷阱”，而生成式 AI 凭借用户规模的指数级扩张实现突破：2024 年底用户从早期大众扩散至晚期大众，2025 年更渗透至老年与儿童群体。ChatGPT 突破 2 亿月活的纪录被 DeepSeek 以 “周级速度” 刷新，全球 1757 个 AI 产品的供给侧爆发，印证了技术从 “小众玩具” 到 “大众基础设施” 的质变。2. 中国市场的范式引领中国在这场变革中展现独特优势：307 个本土 AI 产品构建起完整生态，用户日均使用时长超工作场景，形成 “生活娱乐 - 工作学习” 的全场景渗透。这种 “供给 - 需求” 的双向繁荣，源于中国消费者对 AI 的高信任度与企业的激进拥抱 —— 当制造业用 AI 优化设计流程，农业通过生成式模型预测病虫害，中国正成为全球 AI 应用的 “超级试验场”，其经验将为全球技术扩散提供范式参考。三、产业重构：从生产力工具到文明塑造者1. 制造业的设计革命生成式 AI 与 CAD 软件的融合，彻底颠覆工业设计流程。传统模式中，设计师需手动绘制数十版方案，而 AI 能基于参数生成数千个创新设计，例如根据 “轻量化汽车部件” 需求，同步输出材料组合、结构形态与应力分析报告。更前沿的应用中，AI 已能直接操控 CAD 软件自动建模，将 “创意构思” 到 “工程实现” 的周期压缩 80%。这种变革不仅提升效率，更突破人类思维局限，催生如 “分形结构建筑”“仿生机械臂” 等超越传统认知的设计。2. 营销领域的认知重构生成式 AI 的三大核心能力（创造、推理、互动）正在重塑商业逻辑： 创造能力：自动生成千人千面的营销文案、海报，甚至根据用户画像动态调整广告剧情； 推理能力：通过分析用户浏览轨迹，推演消费动机并生成个性化推荐策略； 互动能力：情感陪伴机器人能识别儿童情绪并生成安抚故事，老年陪伴 AI 可根据对话内容自动检索时政新闻。这种 “数据驱动 + 创意生成” 的模式，让营销从 “经验主义” 迈向 “科学艺术融合”，例如某美妆品牌用 AI 生成 10 万组包装设计，通过用户测试快速锁定爆款方案，新品研发周期缩短至传统模式的 1/5。四、未来图景：通用智能的机遇与奇点思考1. 从生成式到通用智能的跃迁当前 AI 发展正沿 “分析式 - 生成式 - 通用式” 路径演进：分析式 AI 如车牌识别，仅能基于数据做判断；生成式 AI 能归纳演绎创造新内容；而通用人工智能（AGI）将具备跨领域学习能力 —— 从预订机票、管理智能家居到操控汽车，甚至自主研发科学理论。OpenAI 首席执行官预言 AGI 将在 “2.7 年内” 到来，马斯克更认为 “两年内实现”，这种乐观源于深度学习对 “数据模式无限捕捉” 的潜力。2. 奇点时刻的文明挑战当 AI 从 “工具” 进化为 “智能体”，社会结构将面临深层变革。制造业中，AI 设计 + 机器人生产可能使 80% 流水线岗位消失；服务业中，智能客服与陪伴机器人或将重构人机交互模式。这种变革伴随 “奇点时刻” 的争议 —— 当机器智能超越人类，科技发展将进入不可预测的加速期，正如数学家维纳所言：“我们正在创造与人类认知水平相当的智能，而它们的进化速度将远超我们。”在变革前夜做理性的激进者生成式 AI 的爆发不是技术周期的偶然，而是智能文明的必然。对企业而言，需在 “效率提升” 与 “范式创新” 间找到平衡点 —— 既用 AI 优化现有流程，更需重构组织架构以适应 “人机协作” 新生态；对个人而言，从 “AI 使用者” 升级为 “AI 协同者”，培养 “技术理解 + 创意洞察” 的复合能力，将成为穿越变革的核心竞争力。毕竟，当 AI 开始具备推理与创造能力，人类的价值将更聚焦于 “不可被算法替代的人性光辉”—— 这既是挑战，更是文明跃迁的契机。TAKEAWAY1、生成式 AI 通过跨模态技术实现文生图、文生视频，推动多模态交互发展。2、用户规模从技术狂热者扩散至普通大众，标志生成式 AI 跨越创新鸿沟。3、创新鸿沟理论揭示早期大众需实证案例才接受新技术，VR 等技术仍未突破。4、生成式 AI 与 CAD 结合颠覆工业设计，实现方案自动生成与精准建模。5、生成式 AI 具备创造、推理、互动三大核心能力，重塑营销与服务模式。6、中国成全球 AI 应用高地，产品数量与用户时长增长凸显市场开放度。7、技术正从生成式 AI 向通用人工智能演进，目标实现人类级跨领域智能。8、通用人工智能可能在数年内到来，引发关于机器智能超越人类的奇点讨论。9、生成式 AI 推动产业全链条变革，从制造业设计到生活娱乐场景全面渗透。10、拥抱 AI 需理解技术脉络，从工具使用者升级为智能协同时代的创新参与者。思考点1、生成式 AI 跨越创新鸿沟的关键因素是什么？2、生成式 AI 的三大核心能力如何重塑产业？3、通用人工智能到来将引发哪些社会变革？
当机器开始像人类一样思考、创作甚至超越人类在特定领域的能力时，我们正站在一个前所未有的历史节点上。从 1956 年达特茅斯会议首次提出人工智能概念至今，这项技术历经多次兴衰，终于在生成式人工智能的推动下迎来爆发时刻。大语言模型与转换器架构的突破，让机器不仅能理解语言，更能自主生成内容；生成对抗网络的发展，则使高质量图像生成成为可能。这些技术进步不仅重塑了人工智能的发展轨迹，更在商业营销等领域掀起了底层逻辑的革命。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第一章（上），从技术演进视角，剖析生成式人工智能如何从人类智能的梦想走向现实。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：2:18 第一章:新风口--人类智能的起点时刻，让机器像人类一样工作一直是人类的梦想。4:53 从1960到2023年人工智能的发展经历了多次的爆发和寒冬。5:38 1956年的达特茅斯会议上人工智能叫AI这个概念首次被提出。6:04 20世纪50年代后期，逻辑理论学家用程序展示了这一时刻的雄心和创新。7:06 20世纪70年代的，人工智能研究迎来了第一次寒冬。8:10 1975年，机器学习和大数据的技术推动人工智能到新高峰期。8:30 20世纪70和80年代，科学家将专家级的知识编写成程序，以解决特定问题。9:19 20世纪90年代中期开始，探索通过数据驱动的方法来实现知识和建构模型支持。12:53 2012年开始深层次人工智能带来的人工智能的大爆发。14:05 大语言模型的发展，是今天人工智能实现规模化应用的关键推动力。16:27. 2018年，GPT首次亮相，就采用了单向转换器的架构，专注于文本生成任务。19:29 深层对抗网络推高了高质量图像生成技术的进步。人工智能演进的三幕史诗：从规则编程到数据涌现第一幕：基于规则的符号主义黄金时代（1956-1970s）1956 年达特茅斯会议正式提出 AI 概念，开启了通过符号系统与逻辑推理模拟智能的探索。逻辑理论家程序成功证明数学定理，ELIZA 聊天程序实现基于规则的人机对话，这些突破建立在艾伦・图灵计算理论与初代计算机技术基础之上。但这种 "人工编写规则" 的模式存在致命缺陷：1970 年代，AI 系统在面对动态环境时暴露出知识获取成本高、计算资源消耗巨大、系统脆弱性等问题，首次寒冬降临，AI 研究退回实验室场景。第二幕：机器学习与大数据的拉锯战（1975-2010s）1975 年机器学习与大数据技术推动 AI 进入新阶段，专家系统通过编码领域知识解决特定问题，如医疗诊断与工程设计。但这类系统依赖人工输入规则，缺乏自学习能力，1980 年代末再次陷入低谷。1990 年代中期，支持向量机、贝叶斯网络与神经网络的应用带来第三次高峰，1997 年 IBM 深蓝击败国际象棋世界冠军成为标志性事件。然而数据标记成本高、统计方法解释性不足等问题，导致 AI 发展再次遇阻。第三幕：深度学习引爆的生成式革命（2012 至今）2012 年深度神经网络（DNN）突破，联合大数据与 GPU 算力，将 AI 带入爆发期。2016 年 AlphaGo 通过深度学习与强化学习击败李世石，证明机器在复杂决策领域超越人类的可能；2017 年谷歌 Transformer 架构引入注意力机制，模仿人类 "认知聚焦" 模式，实现长文本高效处理；2018 年 GPT-1 凭借单向 Transformer 专注文本生成，至 GPT-3 以 1750 亿参数实现多任务学习，生成式 AI 迎来规模化应用拐点。与此同时，2014 年生成对抗网络（GAN）通过生成器与判别器的对抗训练，将图像生成质量推向新高度。生成式技术的底层突破：从大脑仿生到计算范式革命神经元模型与计算规模的仿生学突破1943 年麦克洛克 - 皮茨神经元模型首次提出人工神经元概念，为神经网络研究奠定基础。人类大脑超 800 亿神经元的协作机制，在 GPT-3 的 1750 亿参数规模中实现计算层面的映射 —— 这种 "用规模模拟生物智能" 的思路，突破了早期模型无法处理非线性问题的局限。Transformer 的注意力机制更直接复刻人类认知特征：如同大脑通过 "注意力手电筒" 选择性加工信息，AI 模型通过注意力权重分配实现长序列高效处理。从 "规则编程" 到 "数据涌现" 的范式转移传统 AI 依赖专家预设规则（如语法规则、医学诊断标准），而生成式 AI 通过海量数据训练实现 "规则自涌现"。在自然语言处理领域，GPT 不再需要人工标记语法规则，而是从互联网语料库中自动学习语言规律；图像生成领域，GAN 通过对抗训练让模型自主掌握图像特征，无需人工定义 "人脸结构" 等先验知识。这种 "数据驱动而非规则驱动" 的范式，使 AI 突破特定领域限制，获得跨场景泛化能力。多模态生成的技术协同效应生成式 AI 的革命性还体现在技术融合上：大语言模型（LLM）与视觉模型的协同，实现文本 - 图像 - 视频的跨模态生成。2018 年 GPT 专注文本生成，2021 年 DALL-E 实现文本生成图像，2023 年多模态模型已能同步处理文字、图像、语音等信息。这种协同效应源自 Transformer 架构的通用性 —— 注意力机制不仅适用于语言处理，也可扩展至视觉特征提取，形成统一的多模态建模框架。生成式 AI 重塑营销：从效率工具到价值创造引擎营销技术底层逻辑的重构技术始终是营销进化的核心驱动力，但生成式 AI 带来的不是工具升级，而是底层逻辑重构。传统营销依赖 "人工创意 + 数据分析" 的线性模式，生成式 AI 则实现 "创意生产 - 用户洞察 - 渠道优化" 的闭环自动化。生成式技术正在成为商业运作的底层逻辑，其价值在于将营销从 "信息传递" 升级为 "价值共创"——AI 不仅能生成文案、设计海报，更能基于用户数据模拟消费场景，预测需求趋势。生成式营销的三大颠覆性特征 个性化规模生产：基于大语言模型，品牌可针对每个用户生成专属沟通内容。如电商平台为不同消费者自动生成个性化产品描述，实现 "一人一策" 的精准触达，打破传统营销 "批量生产" 的局限。 多模态创意自动化：生成式 AI 覆盖文字、图像、视频全内容形态。广告公司可通过 AI 快速产出数百版营销素材，适配不同渠道与场景，将创意生产效率提升数十倍，同时降低内容制作成本。 实时互动智能进化：对话式 AI 结合生成技术，使客服、导购等场景实现自然语言交互。AI 客服能根据用户对话实时生成解决方案，甚至主动推荐产品，将被动服务转化为主动营销，重构用户体验流程。技术与营销的深度耦合场景在内容营销领域，生成式 AI 可基于产品数据自动生成差异化文案，如美妆品牌针对同一产品生成适合不同肤质人群的卖点描述；在用户运营层面，AI 能根据消费者行为数据生成个性化沟通策略，如电商平台为沉默用户定制专属召回方案；在广告投放环节，AI 可实时优化广告素材与投放策略，根据实时反馈调整创意方向，提升转化率。这种 "技术 + 营销" 的深度耦合，正在重塑商业价值创造的方式。站在智能奇点的思考：当 AI 生成超越人类创意从 1943 年人工神经元模型到 2023 年多模态生成模型，AI 用 80 年走完了人类大脑数百万年的进化历程。生成式技术的爆发不仅是技术奇点，更是商业思维的重构点 —— 当 AI 能自主生成创意、预测需求，营销人需要重新定义自身价值：从 "创意生产者" 转变为 "AI 训练师" 与 "价值校准者"，负责为 AI 提供优质数据、设定伦理边界、把控价值方向。正如大脑神经元通过连接产生智慧，生成式 AI 正通过技术与商业的深度连接，开启智能时代的新篇章。理解这场变革的本质 —— 不是 AI 替代人类，而是人机协同创造新可能 —— 将成为企业在智能经济中占据先机的关键。TAKEAWAY1、1956 年达特茅斯会议首次提出 AI 概念，开启人类让机器像人一样工作的梦想。2、人工智能发展历经多次爆发与寒冬，每次寒冬都为后续突破蓄积力量。3、1943 年提出的人工神经元模型，奠定神经网络和现代人工智能研究基本框架。4、2012 年深度学习推动人工智能进入黄金期，2016 年 AlphaGo 击败人类棋手成标志性事件。5、2017 年谷歌 Transformer 架构引入注意力机制，革新自然语言处理技术。6、2018 年 GPT 首次亮相，采用单向转换器架构专注文本生成，后逐步升级。7、生成对抗网络（GAN）于 2014 年提出，推动高质量图像生成技术进步。8、大语言模型是当前人工智能实现规模化应用的关键推动力。9、生成式 AI 实现从 “规则编程” 到 “数据驱动” 的范式转移，无需人工定义过多规则。10、生成式 AI 正重塑营销，带来个性化生产、多模态创意自动化等颠覆性变革。思考点1、人工智能发展经历了哪些关键阶段？各阶段的核心技术突破是什么？2、生成式 AI 与传统 AI 的本质区别是什么？其底层技术逻辑如何实现？3、生成式 AI 对营销领域带来了哪些颠覆性变革？未来还有哪些应用可能？
在社媒营销预算持续攀升的 2025 年，企业正面临 “投入增加而效率难升” 的关键挑战。数据显示，头部品牌社媒营销预算年增长率已达 42%，但超六成企业反馈 ROI 未达预期，凸显出精细化运营提效的迫切性。本期播客，系统梳理社媒运营提效的底层逻辑与实操路径，围绕关键词战略、达人矩阵优化、跨域转化归因三大核心板块，结合宝洁、联合利华等品牌实战案例，拆解如何通过精准的认知占位、高效的达人投放与全链路效果追踪，构建社媒运营的提效闭环，为企业提供从理论到落地的系统化解决方案。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：1:27 社媒投资越来越大,要做内容，要理解圈层，社媒提效迫在眉睫。3:50 社媒提效关键的战略叫关键战略，运营的最最核心的长期目标要有关键词。9:22 品牌升级要用内容来控制，要围绕着几个关键词，要能占有它。14:44 市场在发展，竞争是永恒的，要竞争市场份额，竞争货架份额。20:04 在内容侧内容对于关键词的强化，会让品牌变成非常有明确的特征。22:09 达人是另一个非常重要的事情，是今天在社媒营销里面花钱的大头。27:43 全员营销越来越多，现在是老板要做KOB，。31:37 企业开始做KOC就是粉丝量不高的新人，就对于体系化运作能力就要求更高了。35:26 选择KOL的核心就三个原则：匹配、风险规避、效率算账（cost per engagement）。35:56. 第一种匹配：目标人群匹配，粉丝跟品牌的目标人群一致。36:21. 第二种匹配：调性匹配，KOL对品牌的风格和调性能起到一定的支撑作用。36:36. 第三种匹配：内容匹配，跟热点跟世界有关系。38:32 选择KOL第二点：风险规避，就是要规避爆雷的风险和虚拟数据的风险。39:48 选择KOL第三点：效率，KOL在社交媒体上互动数据就是一个最关键的KPI。一、关键词战略：占领心智的核心战役品牌的核心资产是消费者心智中的认知占位，而关键词战略正是构建这一占位的核心工具。以 Olay 为例，其从 “妈妈超市品牌” 向 “专业护肤品牌” 的升级，正是通过精准的关键词管理实现的 —— 舍弃 “玉兰油” 旧标签，聚焦 “烟酰胺”“小白瓶” 等新关键词，通过理性（成分功效）与感性（昵称记忆）双路径强化认知，仅用一年半时间便完成品牌调性的彻底转型。（一）关键词占领的双重维度 心智占位：在消费者认知中建立品牌与特定关键词的强关联。如邦迪占据 “创可贴” 品类词，海飞丝占据 “去屑” 功能词，企业需通过内容持续强化这种关联，目标是使品牌在目标关键词的 “共同提及比例” 超过 50%，形成绝对优势。 搜索入口占领：在社媒搜索场景中实现 “霸屏率” 管理。当消费者搜索 “美白怎么办”“茶香香水推荐” 等场景词或品类词时，品牌内容需在前三屏结果中占据高比例。数据显示，小红书美妆品类搜索份额前 10 的品牌，70% 同时进入天猫销售前列，印证了搜索占位与转化的强相关性。（二）关键词管理的实操策略 分层策略：区分 “品牌词”（如 Olay）、“品类词”（如美白精华）、“场景词”（如旅行护肤品），制定不同的占领目标。品牌词需追求 70% 以上的搜索占位，品类词则需达到 50%-60%。 动态监测：建立关键词 KPI 体系，实时跟踪 “声量份额（SOV）” 与 “互动份额（SOE）”，通过词云分析判断内容是否偏离核心关键词。如发现竞争对手抢占关键词，需通过加大内容投放或热点借势快速夺回阵地。二、达人效率优化：从 “砸钱带货” 到 “精准匹配”达人投放是社媒预算的主要支出项，但头部 KOL 价格高企与中小 KOL 效果不稳定的矛盾日益突出。高效的达人运营需遵循 “匹配 - 风险 - 效率” 三大原则，构建科学的投放矩阵。（一）三维匹配原则 目标人群匹配：达人粉丝画像需与品牌目标客群高度重合。例如王石代言燕窝，可能正是看中其粉丝中中年女性群体的潜在消费力；而美妆品牌选择成分党 KOL，则是为了精准触达关注护肤功效的消费者。 调性匹配：达人风格需与品牌气质一致。舒肤佳为凸显 “专业抗菌” 形象，会选择医学背景或硬核测评类 KOL；凡士林打造 “大女主” 人设，则倾向于合作展现女性独立精神的内容创作者。 内容匹配：结合热点事件或场景需求选择达人。瑞幸与《黑神话：悟空》联名时，邀请游戏领域 KOL 进行创意测评；安吉尔签约肖战后，通过其粉丝群体集中的户外大屏投放，实现声量爆发。（二）风险控制与效率核算 风险规避：建立达人 “白名单”，通过数据工具检测粉丝真实性（如无效粉丝比例），并规避有 “爆雷” 历史的达人。2024 年某头部主播翻车事件后，不少品牌开始将 “合规性审查” 纳入达人筛选流程。 效率指标（CPE）：以 “每互动成本（Cost Per Engagement）” 为核心指标，计算达人投放的性价比。不同平台 CPE 差异显著（小红书＞抖音＞B 站），品牌需根据自身行业积累基准数据，淘汰 CPE 高于平均值的达人。三、跨域转化归因：打通 “种草 - 拔草” 全链路社媒内容的价值不仅在于当下互动，更在于对后端转化的驱动。但用户 “抖音种草、淘宝下单” 的跨域行为，给效果归因带来挑战。某美妆品牌通过时间序列分析模型，将每个帖子与搜索增量关联，成功将单篇内容的获客成本从 117 元降至 26 元，搜索增量提升 785%，验证了科学归因的价值。（一）归因模型与工具 ID 匹配法：如小红书 “小红心” 功能，通过用户 ID 追踪从内容浏览到电商进店的全路径。 时间序列法：分析内容发布后的搜索量、进店量变化，建立 “内容发布 - 行为转化” 的时间关联模型，适用于跨平台场景。（二）预算分配优化 内容采买与推流比例：根据行业经验，6:4 的 “内容采买：推流” 比例较为合理。推流虽能快速提升曝光，但需以优质内容为基础，避免陷入 “烧钱无转化” 的陷阱。 ROI 反向优化：通过归因模型计算每类内容的 “CPUV（获客成本）” 或 “CPS（销售成本）”，将预算向高转化效率的内容类型倾斜。四、趋势洞察：社媒运营的新战场（一）全员营销体系化雷军、董明珠等企业家化身 “KOB（Key Opinion Boss）”，华为、麻六记等企业推动员工全员发声，形成 “高管 - 员工 - 经销商” 的多层声量矩阵。某连锁品牌通过员工打卡发帖机制，实现门店声量增长 71%，证明组织化内容生产的潜力。（二）KOC 与低粉达人崛起随着头部 KOL 性价比下降，粉丝量 5 万以下的 “低粉达人” 因互动率高、成本低成为新宠。某宠物食品品牌通过 200 个员工账号产出 37 万条内容，积累 450 万粉丝，形成 “急刹车打塔” 效应，验证了长尾内容矩阵的价值。（三）全球化与文化传播TikTok 用户涌入小红书、“甲亢哥” 等外籍 KOL 的出圈，标志着社媒运营进入 “文化传播” 新维度。西湖轮胎、宠物食品品牌通过 “交猫税”“老外学中文” 等创意内容，将品牌融入文化热点，实现调性与声量的双重提升。社媒运营提效不是单一技巧的优化，而是从关键词战略到达人矩阵、从内容生产到效果归因的全链路升级。企业需建立 “长期资产思维”，将每一次内容投放都视为品牌认知的积累，通过科学的指标体系与动态优化，让社媒真正成为品牌增长的引擎。在竞争愈发激烈的 2025 年，唯有掌握这三大核心策略，才能在社媒战场中实现 “赢在效率，胜在心智”。TAKEAWAY1、社媒提效应以关键词战略为核心，占领用户心智与搜索入口双重阵地2、构建品牌词、品类词、场景词三层关键词体系，动态监测共同提及率超 50%3、达人投放遵循 “匹配 - 风险 - 效率” 三原则，聚焦目标人群、调性与内容适配性4、优化达人矩阵结构，从头部依赖转向 “超头破圈 + 腰部性价比 + 尾部矩阵” 组合5、以 CPE（每互动成本）为核心指标核算达人效率，建立行业基准数据对比体系6、跨域转化需通过 ID 匹配、时间序列模型打通 “种草 - 搜索 - 转化” 全链路归因7、按 6:4 比例分配内容采买与推流预算，基于 ROI 反向优化投放策略8、全员营销成新趋势，推动高管 KOB、员工账号构建组织化内容矩阵9、低粉达人与 KOC 因高垂直度和互动率，成为社媒长尾流量运营核心10、全球化传播借文化反差与热点互动破圈，提升品牌文化厚度与调性思考点1、如何通过关键词布局实现品牌心智占领？2、达人投放中如何平衡匹配度与投放效率？3、跨平台转化归因有哪些核心方法与指标？
在人工智能技术加速渗透商业领域的当下，生成式 AI 正以颠覆性力量重构营销行业的底层逻辑。一场从信息传播、内容生产到消费决策的全方位变革已悄然发生。当 AI 从生产力工具演变为生活场景的主导者，营销人该如何应对消费者行为变迁、搜索引擎迭代、内容生态重构与购物模式革新？本期播客，深入解析生成式 AI 如何重塑营销生态的核心场景，并探寻从“影响消费者”到“影响 AI”的认知革命路径。这不仅是对当下营销困境的回应，更是对未来商业趋势的前瞻性探索。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SHOWNOTES0:33 《生成：AI生产力重构营销性范式》反复讲到：AI成为了营销的生产力。2:54 AI在消费侧的应用不再是用于工作了，而是生活的场景。5:23 回到消费侧，中国市场的消费者用AI的宽度、深度和广泛的程度冠绝全球。7:26 AI的无点击搜索使得搜索引擎的搜索量应该会下降60%以上。10:10 AI时代网站的和内容呈现的逻辑变了。12:13 除了信息的呈现方式之外，购物的方式也会发生变化。一、AI 驱动营销生产力：从工作到生活的场景拓展在《生成：AI 生产力重构营销新范式》一书中，核心观点指出，生成式 AI 已成为营销领域的核心生产力。这一变革不仅体现在工作场景中，如律师用 AI 撰写法律文书、医生借助 AI 辅助诊疗、企业员工通过 AI 生成周报等，更延伸至生活场景。如今，全年龄段用户均深度依赖 AI，从小学生用 AI 辅助写作文、老人通过 AI 搜索健康知识，到消费者利用 AI 规划旅行、制定菜谱，AI 已渗透到生活的方方面面。以微信为例，其搜索功能整合 Deepseek 后，用户无需频繁点击链接，AI 直接提供总结结果，满足 90% 的查询需求。这种转变标志着 AI 从 “生产力工具” 向 “生活必需品” 的跨越，推动营销战场从单一的工作场景转向更复杂、多元的生活场景。二、消费侧 AI 应用：中国市场的领先态势与认知反转中国消费者在 AI 应用的广度和深度上已领先全球。过去，人们普遍认为中国 AI 技术落后于美国，但随着 Deepseek、Kimi 等本土 AI 工具的崛起，这种认知发生了根本性反转。AI 成为全民工具，这种普及带来的不仅是技术应用的革新，更是营销逻辑的重构。当消费者习惯通过 AI 获取信息时，企业传统的内容呈现方式和流量获取策略面临挑战。如何在 AI 主导的信息传播链中占据先机，成为营销从业者的新课题。三、无点击搜索时代：搜索引擎与内容生态的颠覆性变革AI 对搜索引擎的冲击尤为显著。传统搜索模式下，用户需点击多条链接（平均 10 条以上）才能获取有效信息，搜索引擎依赖 “竞价排名” 和 “CPC 点击” 盈利。但 AI 总结功能的出现，使 “无点击搜索” 成为主流 —— 用户仅通过 AI 摘要即可满足需求，导致搜索引擎点击量骤降，直接威胁谷歌、百度等平台的收入模式。这一变革倒逼企业重构内容策略：官网不再是简单的信息展示平台，而需转型为 “语料中心”，通过高质量、结构化的内容输出，影响 AI 的信息抓取和改写逻辑。同时，传统的 SEO（搜索引擎优化）重要性下降，而 “SLO（语义搜索优化）” 兴起，企业需更注重内容的语义相关性和知识密度，以适配 AI 的推理和总结逻辑。四、内容呈现逻辑重构：从可控展示到 AI 改写的被动挑战在 AI 时代，内容的呈现逻辑发生根本变化。过去，企业可通过标题、摘要等 “头部描述” 控制用户对品牌的认知，但如今 AI 会对原始内容进行改写和重组，并以索引信源的方式呈现。这意味着企业失去了对品牌信息传播的绝对控制权 ——AI 可能基于算法偏好改写内容，甚至曲解原意。这种被动性要求企业重新审视内容生产策略：一方面，需确保原始内容的准确性和价值密度，为 AI 提供优质改写素材；另一方面，需研究 AI 的内容生成逻辑，通过关键词优化、结构化数据输出等方式，引导 AI 对品牌信息进行正向呈现。例如，博客、官网内容需提前撰写 “AI 友好型摘要”，主动适配 AI 的抓取和总结需求。五、购物方式变革：从 “逛” 到 “精准决策” 的消费链路缩短电商领域同样面临 AI 带来的深刻变革。阿里、京东、“什么值得买” 等平台推出的 “AI 购物助手”，可根据用户需求直接生成个性化购物清单，缩短决策路径。传统电商依赖的 “展示广告”“活动页” 等营销手段吸引力下降，用户更倾向于相信 AI 的推荐，导致以广告为核心收入的平台（如天猫、亚马逊）面临转型压力。这一变化促使电商模式分化：京东的 “进销存差价模式” 和拼多多的 “低价策略” 受影响较小，而依赖广告的平台需探索新的盈利模式，如加强私域流量运营、提升用户复购率等。同时，企业需重新思考商品展示逻辑，从 “流量曝光” 转向 “价值精准传递”，通过 AI 工具直接触达目标用户，减少中间环节损耗。六、营销新范式：从影响消费者到影响 AI 的认知革命在生成式 AI 主导的营销环境中，核心逻辑已从 “直接影响消费者” 转变为 “通过影响 AI 间接触达用户”。企业需思考：AI 凭什么改写我的品牌信息？如何引导 AI 以有利于品牌的方式呈现内容？这要求营销从业者掌握 “AI 影响力策略”，包括优化语料库、参与 AI 训练数据共建、研究算法逻辑等。AI 时代的营销是 “科学与艺术的结合”—— 既要理解技术底层逻辑，又要洞察人性需求。面对这场变革，企业唯有主动拥抱 AI，重构从内容生产到用户触达的全链条策略，才能在 “万物皆生成” 的新范式中占据先机。TAKEAWAY1、生成式 AI 成为营销生产力，推动供给侧变革，需应对消费者需求动态变化。2、AI 在消费侧从工作场景延伸至全年龄段生活场景，应用广度深度全球领先。3、无点击搜索导致搜索引擎流量骤降，企业需转型语料中心并优化语义传播。4、AI 改写内容使企业失去信息呈现控制权，需构建适配 AI 的内容生态与信任体系。5、电商购物助手缩短决策链路，依赖广告的平台面临转型，供应链模式更具韧性。6、营销核心从影响消费者转向影响 AI，需研究 AI 数据逻辑与算法偏好。7、企业需建立 “原生内容 + AI 适配内容” 双轨生产体系，应对内容传播逻辑变革。8、搜索引擎优化重点从链接排名转向语义占领，需强化结构化数据与信源建设。9、AI 重塑内容评估体系，需关注认知渗透率、语义正偏差与行动转化效率。10、生成式 AI 倒逼营销范式革新，科学与艺术结合是应对生产力与体验升级的关键。思考点1、AI 如何影响营销内容的控制权与传播逻辑？2、无点击搜索时代，企业如何重构线上流量策略？3、生成式 AI 对电商购物模式及平台商业模式有何冲击？
在技术迭代与商业变革交织的浪潮中，生成式人工智能正以颠覆性力量重构营销领域的底层逻辑。从搜索引擎营销的式微到企业生产力的跃迁，从媒介形态的革新到营销范式的颠覆，这场由 AI 驱动的革命已渗透至商业链条的每一个环节。谭北平与复旦大学管理学院教授金立印共同撰写的《生成：AI 生产力重构营销范式》，正是对这一变革的系统性回应。本书基于两年深度研究，融合实践洞察与理论思辨，首次提出 “生成式营销” 新范式，揭示 AI 如何从生产力层面重塑营销价值链，并进一步引发生产关系与商业模式的连锁变革。我们将透过书中核心观点与前沿实践，解码生成式 AI 时代的营销生存法则 —— 这不仅是一次技术应用的探讨，更是对商业本质与组织进化的重新审视。当 AI 成为新的技术底座，营销者唯有主动拥抱范式革命，才能在 “人机共生” 的新竞争格局中占据先机。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SHOWNOTES1:26 《生成：AI 生产力重构营销范式》出版社很懂营销，书的出版就是产品的销售。4:19 在书的出版上媒介发生巨变：由门户网站到直播、发布会、视频切片。9:14 生成式人工智能，已经是整个社会最重要的技术底座。13:50 AI对于媒介、对于体验、对于数字营销都是破坏性的。15:43 《生成》面向的人群：各行各业的营销者，不管是管理者还是学生。17:42 AI可以把你的能力复制出来，复制就是一种生产力。22:02 企业得先做生产力的提升，在AI转型面前，人人平等。26:35 企业怎么样用AI：全员必用，心智共享。33:30 企业主都在积极的使用AI。，今天AI发展不是障碍问题，是竞争的问题。34:54 在营销中，企业从数字化到AI化：是将大数据变成洞察，变成行动的问题。一、技术底座颠覆：生成式 AI 如何解构传统营销逻辑（一）从 "数字营销" 到 "生成式营销" 的范式迁移生成式人工智能正以颠覆性力量重构营销的底层逻辑。生成式 AI 已成为社会最重要的技术底座，其对媒介、体验与数字营销的冲击堪称 "破坏性"。传统数字营销的核心逻辑 —— 基于标签匹配的广告投放与搜索引擎营销（SEM/SEO）—— 正在被瓦解。例如，搜索引擎通过 AI 总结直接呈现答案的模式，导致落地页价值锐减，这一变化直接宣告了传统搜索营销的式微。数字营销的本质是 "匹配"—— 将内容标签与用户标签进行机械对应，而生成式营销的核心则是 "共创"—— 在用户交互的瞬间动态生成个性化内容。这种转变不仅是技术迭代，更是从 "库存式营销" 到 "实时响应式营销" 的范式革命。谭北平在书中提出 "数字营销已过时" 的论断，其核心逻辑在于：当 AI 能根据用户实时需求生成定制化内容时，基于历史数据标签的投放模式将彻底失效。（二）媒介形态的颠覆性变革媒介作为营销的载体，正经历从 "渠道为王" 到 "内容共生" 的转型。以书籍出版为例，传统的京东、当当渠道已让位于抖音直播、视频切片等新媒介形态。出版社对书籍的运营策略，如要求作者进行多场直播、制作短视频素材，已完全沿用数字营销的逻辑。这种变化折射出一个深层趋势：所有行业的营销都必须适应 "媒介即内容，内容即生产力" 的新规则。通过拆解书籍核心内容并以音视频形式传播，其本质是利用新媒介形态重构用户的购买决策路径。媒介的变革不再是简单的渠道拓展，而是通过技术与用户行为的共振，创造全新的内容消费场景。二、生产力革命：AI 如何重塑营销价值链（一）从 "人力依赖" 到 "能力复制" 的生产力跃迁生成式 AI 对营销的首要冲击在于生产力层面。谭北平以农业机械化类比：当新疆棉花采摘从人工转向机械时，效率提升数百倍；如今，AI 正以同样的逻辑复制人类的脑力劳动。无论是内容创作、数据分析还是策略制定，AI 工具都能将 "高级白领" 的能力标准化、规模化复制。例如，AI 可一键生成行业趋势报告、辅助新品选型，让过去需要团队协作的工作，如今单人即可高效完成。这种生产力变革的本质是 "去专业化壁垒"。传统营销中依赖 "工匠精神" 的环节 —— 如文案撰写、消费者洞察 —— 正被 AI 工具解构。企业若仍停留在 "人力制胜" 的思维，如同在汽车时代坚持骑自行车，终将被淘汰。绝味鸭脖的案例颇具说服力：通过 AI 店长助手，企业实现了万店员工培训效率提升 ，AI 不仅是工具，更是 "超级员工孵化器"。（二）企业转型的 "四步法则" 与 AI 中台建设对于企业而言，拥抱 AI 生产力需遵循 "全员必用 - 心智共享 - 任务优化 - 业务转型" 四步法则。首先，全员普及 AI 工具使用，打破 "技术恐惧"；其次，通过培训与实践，让团队形成对 AI 的共识 ——AI 不是替代人类，而是增强人类能力；第三，针对营销全流程（如内容生产、广告投放、用户运营）进行 AI 赋能优化；最终，推动组织架构与业务模式的全面转型，将 AI 融入战略核心。大型企业尤其需关注 AI 中台建设。过去企业构建数据中台需数百万投入，而如今 DeepSeek 一体机等工具将成本降至六七十万，使企业能够自主管理数据与模型，避免受制于外部平台。这种 "数据主权" 的掌控，是企业在 AI 时代保持竞争力的关键 —— 当 OpenAI 等平台呈现 "智慧母虫" 垄断态势时，自建中台成为突破技术霸权的必要路径。三、产业重构：生成式营销的新生态与竞争逻辑（一）从 "流量争夺" 到 "AI 影响权" 的竞争升级传统营销的终极战场是 "用户心智"，而生成式营销的核心则是 "AI 影响权"。当 AI 成为用户决策的主要影响者时，营销的重心将从 "直接影响人" 转向 "影响能影响人的 AI"。例如，企业需优化 AI 的训练数据、调整提示词策略，确保品牌信息在 AI 生成内容中占据有利位置。这种竞争维度的转变，要求企业建立 "AI 原生" 的营销思维。在应用场景层面，生成式 AI 正在重塑 90 多个营销环节。从深层洞察（如邀请 "虚拟乔布斯 + 孔子" 参与策略分析）到实时内容生成（如根据用户对话动态调整广告文案），AI 正在将营销从 "经验驱动" 推向 "算法驱动"。企业若不能快速接入这些场景，将在竞争中丧失先机。（二）中小企业的破局之道：聚焦 "AI 平权" 与场景创新对于中小企业而言，"AI 平权" 是关键机遇。AI 工具的普及正在消除技术鸿沟 —— 五六十分的员工借助 AI 可迅速提升至七八十分水平，这意味着中小企业无需依赖顶尖人才，即可实现效率跃迁。例如，通过使用 AI 客服、自动化内容生成工具，小企业能以低成本构建与大企业相近的营销能力。同时，中小企业应聚焦垂直场景创新。相较于大型企业的全流程改造，中小企业可优先在细分领域（如本地生活服务的个性化推荐、小众品类的 AI 选品）深度应用 AI，通过 "单点突破" 形成差异化竞争力。这种 "小而精" 的策略，正是生成式 AI 时代 "去中心化" 特征的体现。四、理论突破：产学共创下的营销新范式建构（一）从 "实践先行" 到 "理论闭环" 的范式升维中国数字营销长期存在 "实践领先、理论滞后" 的问题，而《生成》一书通过产学共创模式填补了这一空白。谭北平与金立印教授的合作，实现了从 "现象观察" 到 "本质提炼" 的跨越。例如，2023 年提出 "AI 核心是生产力变革"，2024 年进一步延伸至 "生产力变革引发生产关系重构"（如众包经济、零工模式的兴起），这种理论演进为营销实践提供了穿越周期的指导框架。书中提出的 "生成式营销" 范式，并非简单的概念迭代，而是基于政治经济学逻辑的完整体系：生产力（AI 工具）→生产关系（组织形态变革）→上层建筑（营销模式创新）。这一逻辑链条揭示了 AI 对营销的影响绝非局部优化，而是从底层到顶层的系统性重构。（二）面向未来的营销哲学：人机协同的 "超级共生"AI 不是人类的替代者，而是 "超级共生体"。绝味鸭脖的 AI 店长助手、营销中的 "虚拟专家智库"，本质上都是人机协同的产物。未来的营销人才，需兼具 "AI 操作能力" 与 "人类独特价值"（如创造力、情感洞察）—— 前者确保效率底线，后者决定竞争上限。这种共生关系要求企业重新定义 "人才标准"：能与 AI 协作的 "提示词工程师""AI 策略优化师 "等新兴岗位将成为主流，而单纯依赖经验或技术的单一型人才将面临淘汰。正如书中所言：" 在 AI 时代，不会使用 AI 的人，终将被会使用 AI 的人淘汰。"五、生成式 AI 时代的营销生存法则《生成：AI 生产力重构营销范式》的出版，恰逢生成式 AI 从技术爆发期转向产业渗透期的关键节点。不仅揭示了 "数字营销已死" 的残酷现实，更指明了 "生成式营销新生" 的路径。对于企业而言，生存法则可概括为三点： 认知革命：摒弃 "AI 是工具" 的浅层认知，将其视为重构生产力与生产关系的核心要素； 行动优先：立即启动 AI 应用，从全员培训、场景试点到中台建设分阶段推进，避免陷入 "完美主义陷阱"； 生态构建：在拥抱技术的同时，坚守人类不可替代的价值（如文化共鸣、伦理判断），打造 "技术硬核 + 人文温度" 的复合竞争力。生成式 AI 的浪潮正在改写商业规则，而唯有主动拥抱变革者，才能在这场范式革命中占据先机。正如书中所言："不是 AI 需要营销，而是营销需要 AI—— 一场从生产力到生产关系的全面重构，正在颠覆所有行业的底层逻辑。"TAKEAWAY1、生成式人工智能已成为社会最重要技术底座，对媒介、体验和数字营销具破坏性影响。2、数字营销面临终结，搜索引擎营销等模式因 AI 发展难以为继，生成式营销将成新趋势。3、未来的营销人才，需兼具 "AI 操作能力" 与 "人类独特价值"（如创造力、情感洞察）。4、企业需要推动组织架构与业务模式的全面转型，将 AI 融入战略核心。5、AI 改变营销生产力，可复制人类能力，让员工效率提升，如辅助内容生产、分析洞察。6、大型企业应用 AI 可采取全员必用、心智共享等四步策略，需关注数据与模型可控性。7、企业应用 AI 营销障碍渐消，竞争成为关键，需比对手更快完成转型、利用新场景。8、生成式 AI 在营销中带来深层洞察等机会，有 90 多个应用场景正逐步实现。9、产学共创模式让实践升华为理论，书中提 AI 先改生产力再带生产关系变革等前瞻性结论。10、AI 时代营销需人机协同，企业要拥抱变革，提升员工与 AI 协作能力以构建竞争力。思考点1、生成式 AI 如何具体颠覆传统数字营销模式？2、企业应用 AI 提升营销生产力的核心策略有哪些？3、生成式营销相较传统营销，本质差异体现在何处？
在营销发展的长河中，新技术的涌现往往意味着变革。生成式 AI 的出现，它不是对现有模式的修修补补，而是一场彻彻底底的颠覆性革命。即将于 5 月 30 日发布的《生成：AI 生产力重构营销新范式》一书，深入探讨了生成式 AI 给营销领域带来的全新变革。与以往认为 AI 只会替代体力劳动者的观念不同，生成式 AI 展现出了强大的 “心智生产力”。它不再局限于简单的重复劳动，而是能够像人类一样思考、创作，且速度惊人。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SHOWNOTES1:13 AI对于营销意味着什么：新的媒介，新的沟通方式，新的信息呈现方式。2:56 生产内容不是营销的全部，洞察力在生产内容之前非常重要。5:53 洞察力是发现社会在表面之下与众不同的新现象。9:11 AI既可以对内容进行洞察，也可以使用虚拟的人进行洞察。10:25 KOL在AI帮助下有了写稿的能力，品牌能够用网红粉丝来进行传播。11:45 绝味内部的AI使用的核心点：赋能店长做了店长AI助理。17:03 企业用AI做了大量的场景的培训，让企业的员工变成了超级员工。营销生产力的三维重构：洞察、内容与媒介传统观念中，营销的核心在于内容生产，如拍片子、写文案、起名字等。但在生成式 AI 时代，这种认知需要被彻底更新。营销生产力应被重新定义为三个关键维度：洞察力、内容生产能力和媒介触达能力。（一）洞察力：营销的灵魂与起点洞察力是穿透表象、发现社会潜在新现象的能力，是营销活动的灵魂与起点。没有洞察力支撑的内容生产，如同无源之水、无本之木，只是空洞的文字堆砌。生成式 AI 在洞察力领域的应用，正在颠覆传统的市场研究模式。借助多模态内容识别技术，AI 能够快速分析内容中的情绪与情感。更令人惊叹的是，通过自组织 agent 技术，AI 可以生成模拟的虚拟消费者。这些虚拟消费者能够模拟不同身份、性格的真实用户，与专家式 AI 进行对话，从而实现 “左右互搏” 式的深度洞察。这一技术的应用，使得传统的消费者访谈、焦点小组等调研方式受到挑战。AI 不仅能避免人类在调研中可能存在的主观偏见和情绪干扰，还能通过大规模模拟，快速、全面地挖掘消费者需求背后的本质，为产品测试和营销策略制定提供更精准的依据。（二）内容生产：从 “量的爆发” 到 “质的提升”AI 在内容生产领域的生产力提升是显而易见的。曾经需要人工撰写 100 篇文案，如今借助 AI 可轻松生成 10000 篇。但在信息爆炸的时代，单纯的 “量” 已不再是竞争的关键，“质” 的提升才是核心。AI 不仅能提高内容生产效率，更能赋能更多人成为创作者。过去，网红、KOL、KOC 等群体可能因缺乏专业的文案写作能力而受限，如今 AI 为他们插上了翅膀，使其能够轻松产出高质量内容，成为社交媒体营销的主体力量。这一变化正在重塑营销内容生产的格局，让更多元化的声音参与到营销传播中。（三）媒介触达：从 “大众传播” 到 “圈层渗透”媒介触达能力是将营销内容传递给目标受众的关键。在生成式 AI 时代，媒介触达正从传统的大众媒体主导，向社交媒体圈层渗透转变。联合利华 “全面向社交媒体转型” 战略，正是这一趋势的典型体现。品牌不再依赖电视、大型网站等传统渠道，而是通过赋能 KOL、KOC 及其粉丝，利用他们的社交影响力进行传播。这种传播方式更贴近消费者的日常生活圈层，能够实现更精准、更有效的触达。实战案例：AI 如何重塑企业营销模式（一）绝味鸭脖：AI 赋能店长，激活终端营销力绝味鸭脖在 AI 应用方面的实践，为传统零售企业提供了宝贵的借鉴。针对全国数万家门店的店长群体，绝味为每位店长配备了 AI 助理。这些 AI 助理具备语音理解能力，能够通过视频、语音等形式，及时向店长传达总部活动信息，解答私域拉新等营销相关问题。AI 助理的存在，不仅解决了店长因缺乏专业营销知识而面临的文案撰写、活动理解等难题，更通过构建触达中心、素材中心、共创中心和能力中心，实现了全国门店营销活动的高效统一管理。这一案例充分展现了 AI 在赋能基层员工、提升企业整体营销效率方面的巨大潜力。（二）美容院：AI 培训打造超级员工，提升服务温度在服务行业，一家美容院通过 AI 进行场景化培训，实现了员工能力的跨越式提升。以往，企业向客户发送的邀约短信多为格式化模板，缺乏个性化和情感共鸣。借助 AI，企业能够根据客户身份、需求，生成富有共情力和感染力的沟通内容，为客户提供更具温度的服务。AI 在培训中的应用，让普通员工能够快速掌握专业的沟通技巧和服务理念，变身 “超级员工”。这种转变不仅提升了客户体验，更增强了企业的市场竞争力，印证了 AI 在提升企业软实力方面的重要作用。全员营销时代：AI 助力企业培养超级员工生成式 AI 的发展，催生了 “全员营销” 的新范式。在传统模式下，全员营销面临着信息传递误差大、员工能力参差不齐等难题，而 AI 的介入彻底改变了这一局面。企业通过为员工提供 AI 工具和环境，无需依赖员工个体的超强能力，即可让普通员工迅速成长为 “超级员工”。AI 帮助员工突破能力瓶颈，实现 “力出一孔”（力量集中）和 “利出一孔”（利益一致）的高效管理模式，让企业在市场竞争中能够凝聚全员力量，实现协同发展。从洞察到内容生产，从媒介触达到全员营销，生成式 AI 正在重塑营销领域的各个环节。它不仅是一种技术工具，更是一种全新的思维范式。随着《生成： AI 生产力重构营销新范式》的发布，相信会有更多企业认识到 AI 的价值，拥抱这场生产力革命，在 “AI + 商业” 的新范式中抢占先机，实现可持续增长。TAKEAWAY1、生成式 AI 推动营销从工具升级转向生产力体系与商业范式的全面重构。2、营销生产力解构为洞察力、内容生产、媒介触达三维度，AI 重塑各环节效率与逻辑。3、虚拟消费者模拟技术颠覆传统调研模式，实现低成本、高效率的深层需求洞察。4、AI 赋能全民内容创作，瓦解广告精英垄断，企业竞争力转向创意策源与质量把控。5、媒介触达从 “大众广播” 进化为 “圈层穿透”，用户成为传播节点，推动品牌传播共创。6、全员营销借 AI 落地，普通员工通过 “数字外骨骼” 变身超级员工，提升组织整体效能。7、营销部门职能转型为 “生态构建者”，聚焦战略、数据与工具赋能，而非基础执行。8、生成式 AI 重塑营销人才结构，AI 协作、创意评估等新技能成核心竞争力。9、企业需警惕 AI 伦理风险、技术依赖与组织惯性，建立 “人机协作” 的可持续模式。10、营销未来将走向 “人机共生”，AI 承担重复工作，人类聚焦战略与情感价值创造。思考点1、生成式 AI 如何平衡营销效率提升与人类创意不可替代性？2、传统企业该如何突破组织惯性，构建「液态型」AI 营销体系？3、人机共生时代，营销人才需掌握哪些核心技能以应对范式变革？
你是否在社媒营销中陷入 “质量与数量之争”？想知道为何有的品牌靠几千篇内容就能引爆市场，而有的精雕细琢却石沉大海？当消费者被海量信息包围，如何让你的内容突破算法屏障、直抵人心？在 AI 技术颠覆创作逻辑的今天，品牌又该如何平衡 “机器效率” 与 “人性温度”？带着这些行业共性困惑，本期MSAI从社媒内容生产的底层逻辑、多元化策略、优质内容标准及技术赋能路径展开，揭示一套可复制的内容增长方法论。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：1:59 社媒内容质量重要还是数量重要？数量是第一位。3:59 做质量的前提是一定有大量生产的能力。7:53 今天的另一趋势，大量之外就是多元化。11:31 品牌的矩阵账号要去控制，去思考，拓圈子的时碰撞出新内容。12:46 产品内容是要做前后的衍生的，在场景上去做延伸。16:35 品牌主要有平台，平台要有KOL，有内容生产能力。19:15 粉丝群的共创，“领航员模式”，用户去发表内容，去分享。19:58 “Jobs To Be Done” 焦糖布丁理论：消费者购买是买任务的解决方案。22:15 什么是优质内容？四有三友好：有关系、有好处、有意思、有期待；算法友好、习惯友好、圈层习惯友好。25:05 内容传播上和平台方是密切密不可分的，平台算法友好。28:20 用户习惯友好上，有一些自我的表达。29:10 塑造的情绪非常重要，每个平台是有不同的语境的。31:35 AI可以按照“四有三友好”的原则建成样本库，并且能给出打分。一、内容生产的底层逻辑：数量优先，兼顾多元与效率社媒内容生产的首要原则是 “大量、多元、速度、成本” 的有机统一。在资源有限的情况下，数量是内容迭代的基础。只有通过高频次的内容输出，才能快速测试用户偏好，锁定爆款因子。例如，卡斯在 618 期间通过小红书 7500 帖、抖音 1600 条等总计超万篇内容，构建起内容矩阵的护城河，其核心逻辑在于以量取胜，通过规模效应提升算法推荐概率。多元性是突破用户圈层的关键。内容需围绕核心主题拓展多元视角，涵盖痛点解析、效果对比、热点关联等维度。如蒙牛借势《哪吒》IP，通过产品包装植入电影元素，将核心功能（奶粉营养）与娱乐场景结合，推动销量增长 100%。同时，内容生产需兼顾速度与成本 —— 紧跟热点话题，并通过标准化流程降低单篇内容制作成本。二、多元化策略：构建全链路内容生态（一）内容生产模式的立体布局社媒内容生态需融合多重生产模式： BGC（品牌生产内容）：奠定专业基调，如产品说明书、品牌价值观宣导，但需避免自说自话，可通过品牌矩阵（如华为分部门视频号、余承东个人 IP）增强亲和力； UGC（用户生产内容）：激发自发传播，以高颜值包装（三顿半咖啡）、打卡属性（草莓品牌三角形包装）等设计驱动用户主动分享； PGC/PUGC（专业 / 半专业生产内容）：深化专业认知，邀请专家拆解技术细节（如 B 站汽车博主元器件解析）、KOL 定制差异化内容（美的空调联合知乎博主解读科技体验），通过 “亲历者视角” 提升说服力； AIGC（人工智能生产内容）：提升效率，结合热点与品牌价值观生成规模化内容，但需规避套路化，强调 “洞察驱动” 而非机械拼凑。（二）跨圈层碰撞与场景延伸突破单一产品视角，通过跨圈层合作激活内容创意。三顿半咖啡与美食圈层 KOL 合作，衍生出 “西柚冰咖”“豆奶拿铁” 等场景化内容，将产品融入生活方式叙事；Uber/Didi 以 “跑车接单”“直升机通勤” 等反差场景制造话题，拓展内容边界。品牌需挖掘产品的 “第二使用场景”，如功能属性之外的社交属性、情感属性，让内容与用户生活产生多维联结。三、优质内容标准：“四有三友好” 打造传播护城河（一）创作侧：建立用户心智连接 有关系：精准锚定目标人群，通过地域（上海徐汇区）、身份（研究生群体）、兴趣（科技爱好者）等标签强化受众代入感； 有好处：清晰传递价值主张，如功能利益（产品性能提升）、情绪价值（缓解焦虑）或社交货币（可炫耀的谈资）； 有意思：突破常规表达，以反差梗（光纤科普视频的 “发明天才的真是一根光纤”）、洗脑词（蜜雪冰城主题曲）制造记忆点； 有期待：设置悬念或系列化叙事，如 “下期揭秘产品彩蛋”“每周更新实验数据”，提升用户留存率。（二）传播侧：适配平台生态规则 算法友好：主动抓取热点 BGM、话题标签，如借势节日、赛事或社会事件设计内容，提升平台推荐权重； 习惯友好：尊重用户认知惯性，抖音侧重强视觉冲击与情绪共鸣，知乎 / B 站强调逻辑深度与知识增量，小红书聚焦生活方式种草； 语境友好：契合平台文化，如 B 站 “技术参数详解” 可获高关注，而抖音更适合轻量化、娱乐化表达。四、AI 技术赋能：从内容生产到效果评估的全流程升级AI 正重塑社媒内容产业链： 生产端：基于 “四有三友好” 原则构建评估模型，如 “小红书文案打分助手”，通过 AI 自动检测标题与正文的受众匹配度、场景清晰度等指标，生成优化建议； 评估端：以历史数据训练模型，预测内容的点赞、转发等后效指标，辅助品牌筛选优质内容。某案例显示，引入 AI 评估后，内容互动率提升超 50%； 策略端：结合品牌价值观与市场洞察，AI 可解码热门内容 DNA，生成适配不同平台的差异化版本，实现 “一次创作，多平台分发” 的效率跃升。社媒内容生产既是数据驱动的科学，也是创意迸发的艺术。品牌需以 “大量多元速度成本” 为基石，以 “四有三友好” 为标尺，借助 AI 技术提升效率，同时保留人性温度 —— 让每一篇内容既符合算法逻辑，又能触达用户情感深处。TAKEAWAY1、社媒内容生产需遵循 “大量、多元、速度、成本” 原则，以数量为基础驱动迭代。2、多元内容需覆盖痛点、热点、场景等多维度，避免单一视角，如蒙牛借势 IP 拓展娱乐场景。3、构建 BGC/UGC/PGC/PUGC/AIGC 立体生产矩阵，激活品牌、用户、专业创作者协同价值。4、跨圈层碰撞是内容破圈关键，如三顿半咖啡融合美食场景，让产品融入生活方式叙事。5、优质内容需满足 “四有”（有关系、有好处、有意思、有期待），以用户心智为核心。6、传播需适配平台特性：抖音重视觉冲击，知乎 / B 站重知识深度，小红书重生活方式种草。7、AI 技术可构建 “四有三友好” 评估模型，自动检测内容质量，提升互动率超 50%。8、内容生产需以品牌价值观为内核，如可口可乐聚焦 “欢乐家庭” 调性，避免调性冲突。9、UGC 传播的核心是设计 “自发分享点”，如高颜值包装、打卡属性降低用户创作门槛。10、社媒内容是科学与艺术的平衡：用 AI 提升效率，以创意触达情感，实现流量与品牌价值双沉淀。思考点1、如何在 “内容数量优先” 与 “品牌调性把控” 间找到动态平衡点？2、当 AI 生成内容同质化加剧时，如何保留人类创意的不可替代性？3、不同平台用户行为差异显著，品牌该如何构建跨平台内容策略的协同性？