AI 营销，到底改变了什么

没有真正接入生产数据的 AI 营销工具越多，流程越低效

作者｜Cynthia

编辑｜郑玄

最近有一个感受，AI 营销工具越来越多，但企业获客的成本分文未减；用户刷到的广告越来越多，但想买的东西却越来越少。

尤其是营销端，如果一个企业突然决定增大投放力度，通常不是因为找到了什么更优的投放链路，更大概率是对手投流增加了。于是，投流就要加预算，不投就会被抢占占市场。流量焦虑下，所有人都陷入猜疑链导致的囚徒困境：只有付出巨大成本，才能不被淘汰的原地踏步。

更有甚者，分散各处的 Martech 工具一同上阵，却没有统一的结果导向，导致技术在放大生产力的同时，也在放大平庸。

也是因此，时至今日，我们不得不问，AI 营销，到底改变了什么？

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Martech 环环相套的乘法困境

对接了很多品牌主，也认识不少专业的媒介和乙方后，我一直想不通一件事。为什么营销找对人、用对方式、说对话这么简单的事情，汇聚了一群最聪明和专业的人后，只能交出勉强 80 分的效果？

能进 4A 公司的，都是千军万马杀进来的营销专家；能做头部 kol 的，一条视频能让你笑也能让你哭；品牌市场部的人更是一群对各种技术和产品如数家珍的卷王之王。

但凑在一起，媒介的时间花在找人、两边传话；企业品牌部的人在做 PPT，不是在汇报，就是在汇报的路上。达人的时间，则用来理解各种陌生的名词：品牌定位、核心卖点、目标人群画像、消费决策链路。

一圈绕下来，每个人都已经尽力了。但经历都用在了处理问题与问题、环节与环节之间的摩擦之上。

根本问题不在人，而在于这套协作模式本身，就是一个生产 80 分作品的机器。

洞察→策略→选达人→创作内容→投放→复盘。每个环节都是独立的，每个环节都在向下一个环节传递信息，每个环节都在等待上一个环节的输出，于是信息在传递中损耗，决策在等待中滞后。

哪怕每个环节做到 90 分，只要五个环节各自为政，输出的，就必然是 5 个 90 相乘等于 59 的不及格产品。

而要想交出最终 90 分的成果，就必须围绕找对人、用对方式、说对话，把每个环节做到极致。

在过去，这几乎是个不可能的事情。

过去，在技术侧，行业做了很多努力，也出了非常非常多的 Martech 工具。通常，每个平台自身，就有带货、投流、达人广场至少三个起步的后台；在第三方，也有各种数据汇总平台、GEO 平台同样层出不穷；达人侧，也在想尽各种办法把内容创作变成流水线标品。

但层出不穷的工具，反而把本就复杂割裂的流程，变得更加细碎。

Marketing 决策需要回归简单，行业呼唤一个一统的平台。

然后，agent 时代终于来了。

02

Marketing 盼 agent 久已

过去做营销，大家百分之八十的时间和精力，花在了基础的案头工作上。然后大模型来了，AI 看起来无所不能，但好像什么问题都没解决。

不是说 AI 没用。而是因为，在这个人人都是自媒体的时代，仅仅依靠人力已经无法完成高质量的营销策划和达人建联。WPP 报告显示，超过七成的用户在社交媒体发布内容，人人皆是内容节点，品牌融入细分圈层的难度越来越大。而根据 AlixPartners《2025 中国消费者调查》，典型美妆消费者在购买决策前平均接触超过七个信息触点，五年内数量几乎翻番。

看起来，从海量数据里提炼洞察，AI 的确擅长。但问题在于，普通人借助 AI 通过几轮简单对话，能产出的依然是行业专家七成能力都不到的成果。

一个企业需要宣传 AI 硬件，让博主重点强调出自家 AI 的技术优势。技术角度可以从模型从 MOE 扯到 COE，从马尔科夫链扯到 Transformer 架构，从稠密模型扯到稀疏模型和线性参数模型。但问题是，不同类型的博主，需要做不同的内容执行策略，不同的宣传节点，需要不同的策划思路。

大模型能生成一段漂亮的文案，但它不知道这段文案该给哪个博主用、该在什么节点发、该配合什么样的投放策略，更不知道这个回答成为下一个问题的输入之后，会引起怎样的蝴蝶效应。

也是因此，一个真正的优质营销，一定是每个环节都做到几乎极致的 99 分的过程。而大模型要想做到如此地步，就还需要长出记忆与手脚，直白说，就是进化为 agent，甚至还得是多智能体架构。

相比普通大模型，agent 可以通过外接知识库、配置 skills 文件，让模型掌握更多的企业知识，与外部的软件、平台打通；而相比简单的单 agent 架构，多智能体架构，则可以把目标理解、任务拆解、内容执行和反馈优化不同环节动态的编排在一起，共同为最终的效果负责，从而避免出现 0.9*0.9*0.9*0.9*0.9=0.59 的尴尬。

前两年，要想实现这一点，企业得自己搭智能体，搭业务看板，做信息同步，结果还不一定能彻底打通不同平台之间的数据。

但大模型时代，最大的特点之一就是，有些技术只要你愿意慢点学，就自然有更好的东西在后面等着你。营销工作也不例外，前不久，行业就等来了巨量引擎的品星云 AI 营销的升级。

对市场团队来说，无论是做转化、做品牌，抖音都是绕不过的一环。但用好抖音的不同后台，却并不容易。

但最近，在巨量引擎中，品星云 AI 营销把这些环节借助 AI 实现了真正的打通。

首先，品星云 AI 营销处理出了常见的营销四大环节：策略、创作、投放、复盘。借助 AI把单一环节做到极致的同时，品星云 AI 营销还让不同环节之间被打通串联，共同为同一个结果负责。

具体来说，在洞察策略环节：品星云 AI 营销推出的云图AiMars能够基于品牌在巨量云图的全量数据资产与官方商业化知识库，融合大语言模型检索、分析、生成能力，为品牌自动输出可直接落地的 AI 营销策略。

可以看到，品牌只需要在云图AiMars输入营销目标，就能输出灵感洞察与营销场景方案

策略环节搞定之后，接下来进入内容创作板块。小星 AI 会根据策略目标，完成对应的达人筛选与建联。

最重要的是，小星 AI 接下来还会借助对甲方策略、平台以及创作者的数据打通优势，辅助内容创作者完成选题的自动生成。一直以来，营销需要创意表达，而找灵感，通常需要大量的阅读，但借助小星 AI，工具自己就会依托日均 500 万 + 内容挖掘、10 亿 + 搜索数据分析能力，快速输出品类趋势、热点内容等洞察，从而让内容创作方向既符合客户需求，同样与达人风格高度一致，并稳稳抓住平台的趋势热点。甚至在审核环节，小星 AI 还能通过智能预审提前识别风险画面、违规台词，给出优化建议，保证商单能够合规落地。

至此，内容端从策略到生产之间环节之间的壁垒被打通了。信息不再需要翻译才能传递，因为系统理解每个环节在做什么、输出什么、需要什么输入。

内容生产完成之后，是广告投放环节。传统投放模式的核心困境是信息不对称：平台知道用户在搜索什么、点击什么、购买什么，但品牌只知道我投了多少量、花了多少钱、带来了多少转化。中间的黑箱——用户为什么会点击、为什么会转化、什么样的内容更容易激发用户的兴趣，却始终是个谜。

在品星云 AI 营销的投放体系，他们试图用 AI 能力打开这个黑箱。整个环节一共分为两个步骤：

第一步，理解人，借助「知意（AI 有刷）」，品星云 AI 营销能够深度解析用户全链路行为与消费意图，定制追投策略、实时判定用户购买意愿，精准触达高意向用户，大幅提升目标人群渗透率；

第二步，依托「AI 人群智投」，让 AI 精准找到人，它能打破传统固定标签的定向限制，实现从卖点解析、人群策略制定到一键投放的全流程自动化，兼顾品牌精细化运营需求与人群触达的精准可控。

此外，考虑到短剧市场如今蓬勃的增长态势，品星云 AI 营销还打造了短剧营销 AI 矩阵，可以通过 AI 植入（AI 智能识别短剧画面，做无缝插入与替换）、AIX 剧可点（智能匹配剧情高光节点投放）、AI 创意 - 小剧场（无需实拍即可生成 AI 短片）等方式实现爆剧热度向品牌经营价值的长效转化。

完成了策略、创作、广告三大核心动作之后，最后的复盘环节同样由 AI 辅助完成闭环。过去，项目完成后，从媒介到达人，再到投手，往往会各说各话，每个人都有自己的叙事框架，但没有人能说清楚自己到底是什么起了作用，是否达成预期。而在品星云 AI 营销，提供的结案报告是全链路打通的，云图AiMars的「问数」，还会负责结做品牌整体结案，此外，平台还提供星图结案报告、品广投放复盘，让整个内容链路的——所有数据都被打通在同一个系统里，可以被关联、被追溯、被归因。

看起来，这些还是在给已有工具不断做功能的加法，但当所有数据都汇总在同一个系统里，所有环节与动作就能因此变得可以被关联、被追溯、被归因。

然后借助多个 Agent 之间的动态协作，策略 Agent 输出的结论，自动传递给数据 Agent 去验证；数据 Agent 发现的问题，反馈给策略 Agent 重新调整，让所有动作都能直接在系统层面去衡量最终效果

而环环相扣的 AI agent，相比环环相扣的人类，最大的优点就在于，降低了信息、理念传递过程中的摩擦与损失，让每个环节效率都大大提升，所有节点也都在共同围绕一个目标做优化。

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不同环节为什么会这么难？

当然，让营销回归简单，让一切动作为结果负责，这不是什么复杂的逻辑，只不过能做成这件事的玩家却是凤毛麟角。

因为它同时需要三个前提：数据、平台、技术。

先说数据。品星云 AI 营销背靠的是抖音超六亿日活用户生态，覆盖用户从内容消费、社交互动到交易决策的全链路数据。这为 AI 精准洞察真实兴趣和深层需求提供了连贯的场景支撑。

再看平台，数据碎片化是 Martech 行业的老大难问题，工具很多，但数据散在各处，互相不认。品星云 AI 营销的优势恰恰在于，它的数据在巨量引擎中是原生打通的，不需要东拼西凑。

最后说技术，这也是最容易被忽视的部分。

以云图AiMars为例，它能做到客户输入需求，直接生成灵感洞察报告和营销场景报告。这背后是一套复杂的多智能体架构：系统可以像团队一样完成目标理解、任务拆解、内容执行和反馈优化，覆盖新品上市、大促节点等复杂场景。

这个过程中，洞察的产生需要依靠大量真实数据。云图AiMars采用检索增强生成（RAG）技术，可以将底层大语言模型与云图独有的商业数据资产、品牌历史投放行为深度融合。这意味着 AI 输出的策略，调用的不仅是预训练知识，还有实时的云图商业数据库，从而保障了从洞察到创意的精准与可执行。

还有一个技术细节很关键：千万级 Token 的复杂上下文工程。

传统的 AI 模型有个致命缺陷，记不住太长的对话。但营销洞察需要市场人不只看竞品的内容策略，还得把它跟市场趋势、人群特征、历史数据放在一起分析，才能得出有效结论。这个复杂度的上限，远超普通 AI 的记忆上限。千万级 Token 上下文工程解决的正是这个问题。

关于技术，还有另外一个突破值得聊聊：AI 极其容易产生幻觉，当一些任务获取数据失败后，大部分模型经常会编出一套模拟数据来应付用户。云图AiMars为此专门研发了两项专利技术，通过 GUI 操作增强和页面图谱与多智能体自动化协同，显著提升了数据获取的效率和准确性。根据官方口径，这套技术在跟市场上同类产品的测试中，处于绝对领先地位。

04

结尾

回到开头那个问题：AI 营销，到底改变了什么？

品牌建设的第一性原理从来没有变过，永远是在对的时间、用对的方式、向对的人、说对的话。

但 AI 让做对的门槛在发生变化。它消弭了那些本不应该存在但不得不存在的摩擦：信息传递的损耗、环节之间的等待、重复性的执行工作。当这些摩擦被消除之后，品牌之间的竞争，就会真正回到谁对用户的理解更深这个根本命题上。

于是，品牌的营销组织架构必然面临重构。传统模式下的营销层级是漏斗型：大量的执行层（数据整理、内容制作、素材生产）→一定的 中间层（策略策划、项目管理）→ 极少数的顶层（决策判断）。执行层占用了最多的人力资源，但产生的价值相对有限。AI 时代，这套系统会倒置为：少量但高素质的策略决策层→ 强大的 AI 执行系统 → 少量但关键的创意把控层。换句话说，品牌不需要那么多人做执行，但需要更少但更优秀的人做判断。

这会带来一个连锁反应：简单重复类型的岗位的需求会大幅减少，但对策略型营销人才的需求会大幅增加。

这也恰恰是 AI 无法替代的部分。

从这个意义上说，品星云 AI 营销一直强调的「让决策回归简单」有两层含义：

第一层是字面意思，流程简化、效率提升。第二层是更深的含义，当技术替你处理了那些不创造价值的复杂性之后，人的付出，究竟对系统创造了什么价值？

*头图来源：品星云

本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO

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