文/武爾

編輯/張曉

5500萬GMV、1300萬觀看——這並非真人明星的輝煌戰績，而是“數字人羅永浩”在618百度直播間創造的“AI奇蹟”。

此次直播，AI調用知識庫1.3萬次，相當於一口氣快速翻閱130本《辭海》；生成9.7萬字產品講解內容，相當於一個打字員瘋狂敲打鍵盤18個小時。

騰訊“奇妙數字人”，也在2025年WAIC上亮相。

3000個公共數字人形象，1:1復刻真人聲音，7×24小時無人值守直播，搭配全鏈路AI工具，將短視頻生產、用戶互動、銷售轉化的成本壓縮90%。

在大洋彼岸的另一邊，NBA總決賽直播現場，AI生成的一支廣告正以2000美元、48小時的超低成本悄然登場，成本降幅達95%以上。

這不是孤立的“AI案例”，當大模型開始自主生成創意、優化投放策略、預測消費趨勢，營銷的底層邏輯正在從“效率工具”向“戰略中樞”發生質變。

對此，傳統營銷人感受到的不只是興奮，還有一絲寒意。

傳統4A巨頭WWP Q1營收同比下降2.7%，用每年3億英鎊的自研AI中樞與連環收購宣告轉型；其CEO直言“要超越傳統身份解決方案，成爲AI驅動的企業”。

面對AI營銷更尖銳的矛盾正在顯現，中小企業在算力競賽中淪爲數據附庸，創意人擔憂人性溫度被算法吞噬，監管者則在黑箱算法與版權爭議中焦頭爛額……

01

AI重構營銷價值鏈

艾瑞諮詢報告顯示，2024年中國企業營銷智能化滲透率已經達到1.03%，2025年AI營銷市場規模預計達669億元，年複合增長率26.2%，預計2030年AI廣告營銷市場規模可突破千億級別。

在AI技術飛速發展的推動下，AI營銷市場規模不斷攀升，那麼，AI究竟爲營銷行業帶來了哪些應用價值？

一是，助力降本增效。

據CMO Club營銷專家胡南西觀察，過去支撐10億GMV的店鋪需配置10-15人運營團隊，200萬/年內容製作費；如今僅需2-3人+10萬級AI工具投入即可實現同等規模。

短視頻帶貨的智能化效果尤爲顯著，AI可自動識別直播話術焦點，如面料解析、款式對比、性價比強調等，精準標記高光片段；直播30分鐘後即可批量生成直播切片，傳統MCN機構月產8000條視頻需7-8人團隊，現縮減至2人；該模式可驅動單月3000萬GMV，年貢獻2-3億銷售額，且操作者無需行業背景，僅需簡單界面交互即可完成。

二是，升級用戶體驗。

小紅書上一位數字藝術家用AI將麥當勞巨無霸解構爲“青銅饕餮紋鼎”、把薯條重鑄成“青花瓷箸筒”……這組AI圖片迅速刷屏網絡。

麥當勞第一時間在微博平臺轉發，火速發起“AI文物復刻大賽”，邀請用戶用生成式AI共創“M記傳家寶”。

這不僅是場成功的借勢營銷，更揭示了AI不斷重塑用戶體驗：用戶可自由選擇青銅、瑪瑙、琺琅等材質生成專屬文物，讓品牌符號實現個性化裂變；從藝術家創作到UGC爆發，AI將傳統“品牌單向輸出”進化爲“全民共創”，實現實時互動；系統通過分析年輕羣體對國潮的偏好，預判文物梗的破圈潛力，使麥當勞從快餐符號躍遷爲文化載體。

三是，市場洞察和決策。

Netflix 將海量用戶數據深度轉化爲市場洞察力，並以此驅動關鍵決策，形成了“觀看-分析-創作-驗證”的智能閉環，貫穿於內容開發與營銷環節。

Netflix 利用 AI 分析其平臺上積累的龐大數據，比如用戶超過 950 億小時的觀看數據，精準識別題材組合潛力與用戶偏好，實現數據驅動創作決策。

例如，通過分析發現“反烏托邦+家庭倫理”元素的受歡迎度，推動了《黑暗榮耀》的續訂決策。同時，AI 深入解析佔據總觀看時長三分之一的非英語內容的區域性偏好特徵，成功預判瞭如韓劇《魷魚遊戲》所代表的“暴力美學”符號的全球傳播爆發點。

在內容營銷端，Netflix 運用 AI 技術實現千人千面的個性化體驗。系統根據用戶的觀看歷史和偏好，智能生成並展示最能吸引其興趣的內容封面圖和預告片。

例如，電影《心靈捕手》爲喜愛浪漫愛情題材的用戶展示馬特·達蒙和米妮·司各德的封面，而爲喜劇愛好者則突出羅賓·威廉斯的形象；爲劇集《怪奇物語》自動生成不同版本的預告片，分別側重恐怖氛圍或青春冒險元素，精準匹配不同興趣的用戶羣體。

這種高度個性化的推薦策略顯著提升了用戶粘性，貢獻了超過 950 億小時的觀看時長。

Netflix 最新財報數據印證了 AI 驅動戰略的成功。第二季度營收達 110.8 億美元，同比增長 16%；利潤 31.3 億美元。其廣告業務表現尤爲亮眼，全球月活用戶已達 9400 萬，較去年同期翻倍。其廣告效果遠超行業平均，品牌好感度高出8倍，銷售轉化率高出162%，購買意願高出3倍

這些卓越成效，正是由 AI 系統實時分析海量用戶行爲數據，並驅動從內容製作、精準營銷到全球分發的全鏈路決策所實現的。

AI已成爲提升營銷效率與效益、深化用戶連接以及優化戰略方向不可或缺的引擎，而驅動這些價值實現的底層力量，正是AI技術本身在算法、算力和數據應用上的飛速演進。

回顧AI營銷的發展，其技術演進主要經歷了三個階段：

第一階段（2015-2020）：規則引擎主導，如Facebook的精準定向廣告；

第二階段（2021-2023）：生成式AI破局，如ChatGPT撰寫廣告文案；

第三階段（2024-）：多Agent協同，如亞馬遜的“需求預測-生產-物流”閉環系統。

AI營銷的技術演進正經歷從“單點智能”到“系統協同”的範式躍遷，其核心是從單點工具向多Agent自主協作生態的升級。

目前，AI營銷已覆蓋營銷全鏈路各環節，包括洞察自動化、策略生成、多模態內容生成、智能投放與優化、效果歸因等。其中，內容生成和智能投放的發展尤爲突出。

圖/艾瑞諮詢

以阿里爲例，阿里媽媽作爲阿里巴巴旗下的數字營銷中臺，已構建覆蓋“洞察-策略-內容-投放-歸因”全鏈路的AI營銷體系。

通過整合淘天集團內外10億級消費者行爲軌跡，構建“機會人羣-品牌資產-轉化路徑”模型，實時挖掘高潛客羣。美的空調通過AI互動組件分析用戶留資意願，精準觸達潛在客戶，618期間全店ROI提升40%。

在營銷洞察方面，"貨品全站推"通過AI智能選品自動篩選出有GMV增長空間的商品，包括優質新品、潛力品和機會爆品，差異化打標並分配資源。

在內容生成方面，從圖片到視頻全鏈路一鍵智能釋放內容生產力。618期間，阿里媽媽AIGC創意能力累計助力超200萬商家創意素材效率翻升。“AI圖生視頻”支持商家最多10張圖從無到有快速生成視頻；“AI即刻成片”助力服飾、快消、家電、3C數碼、家裝家居等多行業商家CTR至高提升170%。

在投放優化方面，Uni Desk的動態優化素材組合與跨媒體頻控策略助力商家智能投放。"淨成交出價"模式可通過AI識別攔截秒退用戶，投放計劃退款率降低18%。

在效果分析方面，Uni Desk實現"種草-搜索-成交-復購"的全生命週期管理。

阿里媽媽整個AIGX技術體系中，包括AIGB智能出價、AIGC創意、AIGE模擬投放環境等，已經全面且深入作用在電商各個環節中。

不只是電商，AI營銷已經廣泛滲透至遊戲、快消、金融、出海等衆多行業。尤其在電商和出海領域，多Agent協作已成爲標配。

這主要得益於兩方面優勢。一方面，這些行業沉澱了十億級用戶行爲數據，爲 AI 精準預測提供了堅實基礎；另一方面，其轉化鏈路短，可實現“曝光-點擊-支付”閉環，效果歸因清晰直接。

02

巨頭壟斷與生態重塑

a.供給側的權力遊戲：贏家通喫與夾縫求生

雲巨頭、AI平臺（如OpenAI、Anthropic）以及大型媒體平臺（如Google、Meta、字節跳動）憑藉其在技術、數據、算力和生態上的絕對優勢，在營銷服務供給方面形成了強大的壟斷能力。

以亞馬遜爲例，其AI戰略佈局深度整合且極爲廣泛。從構建基礎模型（如Nova）、銷售底層計算能力（如Trainium芯片）、提供基礎設施平臺（如Bedrock），到將AI貫穿應用於Alexa智能助手、分銷系統、廣告業務乃至量子計算（如Ocelot芯片）。這種橫跨AI技術棧各層的全面佈局，使其顯著區別於通常僅聚焦於單一領域的競爭對手。

從資源儲備上看，亞馬遜運營現金流強勁，自上一季度起達1130億美元，並持有940億美元現金。2025年第一季度業績表現亮眼，營收同比增長9%至1557億美元，淨利潤達171億美元，同比大幅增長64%。強大的財務實力支撐了亞馬遜在AI領域實現從芯片到應用的垂直整合。

從投入上看，公司第一季度資本支出高達243億美元，2025年全年計劃資本支出更達1000億美元。其中，大部分將投入AI相關領域，包括數據中心建設、網絡設備升級、AI硬件開發以及生成式AI能力建設等。該年度計劃支出接近其去年總收入的六分之一。

顯著的AI投入已開始轉化爲業務增長，其廣告業務在第一季度實現19%的同比增長，營收達到139億美元。

回看國內，騰訊近日首次公佈了“AI產品應用全景圖”，騰訊正構建覆蓋AI營銷全鏈路的自有基礎設施。同時，坐擁微信、QQ兩大國民級應用，其掌握的10億級用戶實時行爲數據與流量入口，正大幅擠壓中小營銷服務商的生存空間。

面對巨頭的壟斷壓力，中小營銷服務商深陷三重困境：技術同質化、客戶流失加劇、融資渠道收窄。

多數中小服務商依賴開源模型微調，功能多侷限於文案生成等單點工具，普遍缺乏多Agent協同能力。儘管不少服務商宣稱提供“全託管”方案，但實測表明其創意生成多樣性僅達頭部系統的30%。

隨着頭部品牌紛紛自建AI團隊，中小服務商被迫向區域市場下沉尋求生存。例如，數商雲轉向東南亞市場，通過提供深度本地化的“語言-支付-物流”定製服務來穩固市場份額。

在此背景下，向垂直領域專業Agent轉型已成爲許多中小服務商的重要出路。

與此同時，對於文案、設計、優化師等基層執行崗位而言，被AI替代的裁員風險正日益加劇。

b.需求側的數字鴻溝：品牌方的分層世界

在營銷需求側，巨頭壟斷同樣導致數字鴻溝加劇。

頭部品牌正加速擁抱數字化，將人工智能置於品牌戰略核心。它們通過大規模投入，或自建AI能力，或與頂級平臺深度合作，全面推進AI營銷。

歐萊雅建立生成式AI美妝內容實驗室CREAITECH，訓練美妝垂類大模型，爲TikTok和Instagram在歐洲、中東和非洲的20個市場提供本地化內容與創意；同時， 爲革新研發，與IBM合作打造全球首個專爲化妝品配方設計的AI基礎模型，旨在提升可持續化妝品生產能力。

耐克收購消費者數據分析公司Celect，構建私有化需求預測引擎，牢牢掌握核心數據主權。

本質上，頭部品牌正從單純的“AI使用者”進化爲“規則共謀者”——通過與平臺深度合作，共同重塑流量分配算法與行業話語權。

同時，中小企業受限於自身數據量，難以有效利用數據資源，導致營銷效果不佳，最終甚至淪爲平臺的免費數據燃料。

AI營銷雖降低了技術使用門檻，卻進一步拉大了資源差距造成的“數字鴻溝”。

c.流量入口的遷移：GEO成主流

隨着生成式AI的興起，AI搜索正迅速成爲人們獲取信息的主要途徑。在這一背景下，生成式引擎優化（GEO）應運而生。

2024年6月，由印度理工學院、普林斯頓大學學者及獨立研究者共同發表的論文《GEO: Generative Engine Optimization》，首次正式提出了GEO概念。

GEO與傳統搜索引擎優化（SEO）存在本質區別：

一是目標對象不同。 SEO 針對百度、谷歌等傳統搜索引擎，目標是提升網站在搜索結果頁的鏈接排名；GEO 則面向 ChatGPT、DeepSeek 等生成式AI引擎，目標是讓內容在AI生成的直接答案中被優先引用。

二是優化手段不同。SEO 側重於優化網站結構、關鍵詞佈局等；GEO 則強調內容的結構化、權威性，並需適配AI的語義理解能力，更注重語義相關性。

三是結果呈現不同。SEO 優化結果是鏈接列表，用戶需點擊鏈接跳轉查看；GEO 優化的內容則可能被AI引擎直接整合到其生成的結構化答案中。

根據Coherent Market Insights報告，全球人工智能搜索引擎市場規模預計將於2025年達到436.3億美元，並在2032年增長至1088.8億美元，2025-2032年的複合年增長率（CAGR）達14%。

從應用層面看，2025年網絡搜索板塊預計將佔據全球市場最大份額（61.7%）；技術層面則顯示，生成式人工智能將佔據主導地位（54.2%）。

GEO的崛起標誌着流量入口正從傳統搜索引擎向AI原生交互場景遷移。其本質是用戶獲取信息的“去中介化”革命——當ChatGPT、社交推薦、場景導購等直接生成決策建議時，品牌必須重構內容策略，以爭奪AI認知體系中的“信源主權”。

那麼誰將在這場流量革命中獲利呢？

一是開放式AI平臺（如ChatGPT、DeepSeek等）。

作爲算法中樞，它們掌控信息源，通過“知識檢索→上下文融合→答案生成”三階段流程直接推薦品牌產品實現商業化。更進一步，其AI代理能力，如亞馬遜“Buy for Me”，可完成跨平臺比價、支付全流程，實現“需求描述→交易閉環”的終極簡化。

二是社交生態（如TikTok、微信等超級APP）。

它們佔據“場景化入口”優勢，憑藉沉浸式推薦引擎無縫連接內容與消費。典型案例是TikTok Shop，通過“視頻關鍵詞+AI解說”即時觸發購買行爲。

三是垂類GEO服務商，專注於特定行業或場景。

以初創GEO服務商“Profound”爲例。根據美通社數據，截至2025年6月，其平臺每月處理的人工智能搜索查詢量已突破1億次，服務覆蓋全球18個國家用戶；更顯著的是，其優化方案能在60天內將客戶品牌在AI回答中的聲量份額提升25%-40%。

然而，Profound這類GEO初創企業正面臨雙重夾擊：

一是傳統SEO轉型企業的衝擊。這些企業依託SEO時代積累的客戶資源和成熟生態，向GEO領域拓展，具備先發優勢。

二是與大模型平臺的深層衝突。

GEO服務的本質與大模型平臺存在天然的對抗性。這種對抗性源於GEO的核心運作模式。服務商通過分析關鍵詞權重、生成優化內容、提升AI推薦概率，其整套策略都建立在對大模型底層算法的“揣摩”之上。

本質上，這是一種在現有算法框架內尋找“空子”的策略，而非對算法原理的根本性破解——更接近於對算法的“反向工程”；因此，大模型平臺的每次核心算法升級，都可能使GEO服務商此前的優化努力瞬間失效。

這與SEO時代形成鮮明對比。谷歌、百度等傳統搜索引擎的算法調整通常以月爲單位，且規則相對透明；而如今大模型的迭代更新速度可能按周計算，且規則高度不透明，進一步加劇了GEO服務商的困境，並引出一個關鍵難題——效果歸因模糊。當品牌在AI搜索結果中的曝光量增加時，究竟應歸功於GEO的優化策略，還是大模型自身算法權重的調整？這變得難以釐清。

另外，GEO在引領流量革命的同時，其算法運作機制潛藏的“權力暗箱”必須引起高度警惕。

一是平臺算法霸權的隱患。品牌可能通過特定標記操縱AI對“權威性”的判斷，而普通用戶僅能看到AI呈現的“客觀”結論。這種規則的不透明性，本質上構成了一種數字強權。

二是資本驅動的信息壟斷。大型品牌憑藉天價預算買斷垂直領域內的核心專業信源，導致中小企業甚至失去被AI“看見”的機會，加劇信息獲取的不平等。

更值得警惕的是，若AI平臺效仿搜索引擎，在生成式答案中悄然開放“競價推薦”位（類似廣告位），卻刻意模糊推薦機制，則將形成“雙重黑箱”。

用戶誤以爲獲得中立信息，實則接觸的是付費玩家的軟性廣告。在醫療等關鍵領域，此類操作若未受監管，可能直接延誤患者治療，危及生命健康安全。

d.商業生態重構：傳統巨輪VS新生力量

隨着AI全面滲透至廣告創意、內容生成、精準投放、智能客服等營銷全鏈路，營銷已不再是傳統廣告公司的專屬領域。

科技巨頭（如Meta、騰訊、字節跳動）憑藉其數字化與智能化基礎設施，正構建全新的營銷生態。例如，Meta已宣佈將依託Facebook和Instagram平臺，將於2026年全面實現廣告業務AI化。

與此同時，垂類AI營銷公司的興起，進一步擠壓了傳統4A公司的生存空間，導致其營收萎縮、市場份額下滑。在此壓力下，裁員、業務收縮、合併與轉型成爲行業普遍趨勢：

百年老店智威湯遜(JWT)與數字營銷公司偉門合併；

宏盟集團(Omnicom)擬以130億美元併購埃培智集團(Interpublic)；

陽獅集團(Publicis)加速AI轉型，近一年內進行了12次收購，以圖覆蓋營銷全鏈路；

WPP集團則因業績下滑和客戶流失，正進行裁員與業務重組。

面對垂直場景收縮，許多中小代理商被迫轉向區域市場深耕，尋求差異化生存。例如，數商雲聚焦東南亞市場，通過提供“語言-支付-物流”深度定製服務，構建本地化壁壘以抵禦AI效率的衝擊。

以全球廣告巨頭WPP爲例，在市場失守、增長失速、與組織低效的多重擠壓下，WPP正將AI視爲生死存亡的關鍵破局點，全力推進轉型。

鼎盛時期的WPP在12個國家設有超過3000個辦公室，400多個獨立運營的代理機構，形成了覆蓋全球的服務網絡。

而WPP當前處境艱難。

財報顯示，2024年營收僅爲184.26億美元，同比下滑0.7%；區域市場全面受挫，在英國、北美以及其他地區均降幅分別爲2.7%、0.7%和2.6%，中國區降幅尤爲顯著，達20.8%。

同時，還失去了可口可樂北美業務、瑪氏集團媒體業務、派拉蒙業務等多個頂級客戶。

截至2024年底，WPP員工總數是108044人，相比於2023年底的114173人減少了6129人。

2025年，WPP正面臨生死存亡的轉型挑戰，將AI視爲破局的關鍵戰略。

此前WPP與科技巨頭英偉達宣佈合作，發佈了一款基於Omniverse Cloud的AIGC內容引擎，表明WPP將從“人力密集型創意”轉向“AI工業化生產”。

WPP每年將投入超4億英鎊用於AI建設，從自研AI營銷系統WPP Open，到發佈業內首個大營銷模型 Open Intelligence，再到設立AI交付中心，WPP正以破釜沉舟之勢押注AI轉型。

另一方面，以垂直領域AI Agent爲代表的新興服務商正在快速崛起。

在2025年世界人工智能大會（WAIC）上發佈的Navos，採用多Agent協同架構，專注解決出海營銷全鏈路需求，涵蓋策劃、爆款分析、內容生成、智能投放及數據分析優化等。

以TikTok女裝營銷爲例，Navos首先分析平臺大盤數據與素材提煉爆款創意；隨後批量生成針對性素材，如突出性價比的白領簡約風30秒真人試穿視頻；最後完成全自動投放與數據洞察優化。

三天可以搞定傳統4A廣告公司需要三個月完成的全案，預計可將人力資源效率提升數十倍。

有車科技爲汽車行業提供從內容生成、智能剪輯到精準投放的全鏈路AI營銷服務。

2025年1月1日，其爲奇瑞高端品牌星途製作的AI創意廣告大片，從策劃到成品僅用10天。對比傳統方式所需的6-8週週期，時間大幅壓縮；製作成本更是僅爲傳統方式的零頭。

與此同時，獨立AI創意工作室正成爲一股新興潮流，其核心驅動力在於AI大幅降低了創意生產的技術門檻與成本。

在2025年WAIC展會上，可靈推出的創意工作臺“靈動畫布”，爲創作者提供了強大的智能畫布與創作輔助功能。

它支持多圖參考生成與精準的角色一致性控制，實現從構思到成品的一站式創作體驗。

藉助此平臺，個人創作者可獨立完成以往需10人團隊協作的多模態營銷內容。

目前可靈AI全球創作者已突破4500萬，覆蓋149個國家和地區，印證了其模式的成功。

這種模式的核心在於角色轉變。AI接管了傳統執行工作，如基礎內容生成、製作等，而工作室得以聚焦於更高價值的洞察提煉、創意構思與策略決策。

未來，幾人制的獨立AI創意工作室有望成爲行業常態，尤其對資源有限的小微企業而言，它們將成爲不可或缺的“創意引擎”。

03

人機協同：職業消亡與進化

AI對工作形態的重塑已清晰可見，微軟內部代碼庫中，20%-30%的代碼由AI生成。其CTO更公開預測，到2030年，這一比例將攀升至95%。

營銷領域同樣面臨深刻變革。伴隨AI對行業的重構，文案、設計、數據分析師、投放優化等基礎執行崗位將被高效替代。

但這並非職業的終結，而是轉型的契機——正如紙媒時代打字員可轉型爲文案編輯。

執行者轉型爲策略師/架構師， 需要具備全面的產品、技術及系統能力，聚焦於營銷洞察、價值傳遞、情感塑造等AI難以替代的高階領域。

執行者轉型爲AI訓練師/調優師， 運用行業知識與品牌資產訓練和優化AI模型，使其輸出更精準、更具品牌調性。

底層執行工作的剝離，反而將人性的獨特價值——創造力、策略思維、情感連接——推向核心。

當“分鐘級產出碾壓周級人力”成爲常態，最大的職業風險並非被AI取代，而是固守舊模式，拒絕擁抱人機協同的新範式。

營銷個體的進化，必然驅動營銷組織架構的重構，核心體現在三大趨勢。

一是構建跨職能敏捷團隊，打破部門壁壘，實現營銷+技術+數據能力的深度整合與敏捷協同。

二是強化全員AI素養， 將AI工具應用與數據洞察能力作爲組織核心競爭力。

三是加速人力資源離岸外包。例如，菲律賓馬尼拉已形成規模化“AI審覈外包中心”，承接大量歐美品牌內容審覈業務。據不完全統計，各大科技公司在菲外包內容審覈員總數超10萬人，僅Facebook在當地就僱傭約2萬人。

04

AI營銷的邊界與倫理

AI營銷的繁榮表象下，潛藏着深刻的倫理困境與價值斷裂。

2023年3月，ChatGPT因技術漏洞導致用戶聊天記錄泄露，涉及姓名、郵箱及信用卡等敏感信息。OpenAI不僅未及時向監管機構報備，更在缺乏用戶授權的情況下將數據用於模型訓練，最終被GDPR處以1500萬歐元罰款。

同期，作家發起集體訴訟，指控OpenAI、微軟等企業未經許可使用數百萬書籍訓練AI模型，暴露出版權歸屬與數據使用的監管盲區。

此類事件折射出AI在發展過程中數據主權淪陷與監管挑戰。

AI營銷雖能提升效率，卻可能以犧牲情感溫度爲代價。Twilio數據顯示，87%的香港品牌部署AI客服以加速響應，67%企業認可其效率；但僅17%消費者認爲品牌實現了個性化互動，74%的本地消費者會因AI客服不夠通“人性”而放棄購買。

更嚴峻的是，AI生成內容的“真實性陷阱”加劇信任危機。單套成本僅5000元的AI數字人，通過預設“孤獨老人話術庫”、“健康焦慮腳本”等算法優化話術，精準誘導老年羣體購買劣質商品。

這種技術工具理性對人性價值的碾壓，使得營銷從“價值傳遞”異化爲“情感操控”。

GEO可能異化爲“算法級壟斷”工具。某地區建材市場頭部企業通過行業白皮書植入，操控AI對“防水材料十大品牌”的推薦結果，形成算法級信息繭房；既誤導消費者決策，又擠壓中小企業生存空間。

算法推薦系統可能導致算法霸權崛起與公平失衡。

未來AI營銷的侷限性並非工具失靈，而是人性在算法中的系統性失語。當技術以"降本增效"之名成爲商業信仰時，人類的情感溫度、創造力與倫理判斷正被邊緣化。

05

未來：共生型營銷生態

破解數據主權淪陷、情感溫度剝離與算法霸權崛起的三重困境，AI營銷的未來在於構建以“人”的智慧、溫度與倫理爲核心，AI爲賦能引擎的“共生型營銷”體系，實現人機協同進化。

a.多Agent協同成爲營銷基礎設施

多Agent協同正成爲AI營銷引擎的基礎設計，推動行業底層邏輯重構。其核心趨勢是實現營銷全鏈路的Agent化。

億歐智庫報告顯示，2024年中國AI Agent營銷及銷售市場規模約442億元；一方面AI Agent提升了SAAS服務的價值，另一方面AI Agent的定製化功能需求顯著增長，預計未來五年將呈現爆發增長，達到萬億級市場規模。

圖/億歐智庫

2024-2028年AI自主決策技術在企業中的應用滲透率將從0上升到15%。假設AI Agent滲透率趨同，因93%的企業爲中小企業，推測2023-2028年中國AI Agent中小企業滲透率從0.5%上升到15%；大型企業滲透率預估將 從3%增長到25%。

圖/億歐智庫

以騰訊爲例，騰訊AI營銷通過Agent、數字人、AIGC、數據分析等技術，覆蓋從市場洞察到投放優化的全鏈路，實現全流程自動化閉環。

騰訊AI營銷Agent矩陣

數據洞察→ 內容生成如翼分析區域消費偏好 →妙思自動生成適配的短視頻腳本+數字人素材；

智能投放→實時互動ADQ基於用戶興趣標籤精準推送 →妙播直播間用“直播大腦”實時解析彈幕並調整話術；

效果優化→策略迭代妙問診斷廣告投放問題 →企點營銷雲MA引擎自動觸發會員復購策略；

AI Agent技術正深度滲透營銷全流程，通過多個AI Agents的分工協作，形成“洞察-創作-投放-優化-互動”的價值閉環，自主協同的AI Agent網絡成爲AI營銷基礎設施。

b.預測性營銷普及

預測性營銷正邁向普及化，Meta與華盛頓大學2025年7月28日聯合發佈的AI偏好預測系統PrefPalette便是例證。該系統如同擁有“讀心術”，不僅能預測用戶行爲，更能清晰解釋其推理邏輯。

在Reddit平臺的45個不同社區測試中，PrefPalette的平均準確率達到84.9%，比GPT-4o提高了46.6%。

特別值得注意的是，系統在不同類型的社區表現出不同的準確率。在學術性強的社區如歷史問答準確率91.6%，表現優異；而在相對隨意的社區準確率69.4%，表現稍遜。說明社區規範越明確，AI的預測就越準確。歷史問答社區有着嚴格的學術標準和明確的質量要求，而一般社區則更加包容多樣化的回答風格。

PrefPalette最大的亮點之一是其可解釋性。系統能夠明確解釋預測原因，例如在歷史問答社區中會強調詳細程度的重要性，這種透明度使人們能夠真正理解AI的決策過程。

AI從分析過去轉向精準預測未來需求和消費者行爲，預測型營銷將普及。比如電商平臺可動態解析用戶決策屬性，如“價格敏感”或“品質導向”，生成個性化商品描述等。

c.定價模式重塑

如前所述，有車科技與鈦動科技均已採用或部分採用“RAAS”（Result as a Service，結果即服務）模式。

其核心是直接爲客戶交付可衡量的營銷結果，而非僅僅提供傳統的SaaS工具。

圖/億歐智庫

這一模式興起的底層支撐在於，傳統營銷具備效果歸因模糊的痛點，而AI使營銷效果變得更加可量化、可預測。

這正在重構營銷價值的定義方式，推動“按效果付費”（Performance-Based Pricing）成爲主流。

本質上，AI營銷正經歷從“售賣工具”向“售賣效果”的深層轉型。客戶付費的核心訴求，已從獲取功能轉向獲取可見的業務成效。這標誌着技術變革對營銷價值鏈的根本性重構。

“按效果付費”模式的崛起，更象徵着整個營銷行業重心從“資源密集型”（拼預算、拼渠道）向“能力密集型”（拼數據閉環能力、拼結果交付能力）的範式轉移。

d.人類角色的重新錨定

當AI全面接管營銷的效率引擎，從海量數據分析到千人千面投放，從7x24直播到素材批量生成，人類價值的座標正被重新錨定：迴歸戰略的燈塔、情感的溫牀與倫理的羅盤。

AI對重複性勞動的解放，反而爲人類創造力釋放了巨大空間，可靈AI平臺4500萬創作者的爆發即是明證。

正如電通集團CTO在某營銷技術峯會上所言：“讓算法解析行爲數據，讓人迴歸慾望洞察，這纔是人機共生的底層協議。”

這意味着：

人類成爲“靈魂架構師”，定義品牌內核，繪製長期願景，在技術洪流中握住不變的價值錨點；

化身“文化解碼者”，破譯羣體情緒密碼，將地域習俗、代際焦慮、集體記憶轉化爲AI可理解的“溫度指令”；

擔任“道德校準官”，在算法偏見與商業誘惑前劃清紅線，守護品牌價值觀與社會契約。

當技術以光速迭代，人性中那些無法被量化的微光——對痛苦的深切共情、對意義的執着追問、在模糊地帶的價值抉擇——反而成爲最稀缺的終極壁壘。

正如AI能優化一杯奶茶的糖度曲線，卻無法復刻少年偷喝奶奶茶缸時舌尖的悸動。

最後，AI營銷遠非簡單的工具升級，而是一場觸及行業根基、重構權力結構、顛覆工作本質、拷問倫理底線的深度革命。它交織着效率躍升與成本重構、巨頭壟斷與數字鴻溝、崗位替代與能力進化、創新爆發與倫理約束等多重複雜矛盾。

擁抱技術的的同時，堅守人類獨特的戰略遠見、情感連接與倫理底線，並追求負責任的AI應用，方能構築人機共生的堅實基石。在這場AI營銷變革中，人類並非被替代，而是在AI的高效映襯下，重新錨定了自身不可替代的價值座標。