四川
过去一年，与数百名营销负责人交流时，反复听到这种落差。几乎所有组织都在以某种形式测试人工智能，无论是用于内容创作、受众定向，还是营销活动优化。表面上看，采用率很高，推进势头也很明显。
但当进一步追问结果时，语气就会变。一个清晰的共性随之浮现：很少有营销负责人表示，他们看到了持续且有实质意义的业绩提升。
之所以会这样，关键在于人工智能被使用的方式。早期的大多数人工智能尝试，都集中在加快单项任务的速度。团队能在更短时间内产出更多内容、生成更多想法。这当然可能有帮助，但它往往只会制造一种“正在进步”的感觉，却没有真正改变结果。内容仍要经过同样的审批流程，营销活动仍依赖人工协调，洞察虽然产生了，但要把它们转化为行动，过程依然缓慢而分散。
结果就是，活动更多了，但结果未必更好。可以看到，当团队试图扩大这些尝试的规模时，通常会反复遇到三个问题。
大语言模型基于广泛的公开数据训练，因此擅长生成通用内容，却不擅长准确把握一家公司的具体语气、定位和标准。营销依赖细微差别，缺少这种理解，产出要么需要大量修改，要么根本不符合要求。要解决这个问题，就需要把企业的品牌知识结构化，例如品牌语气、定位、哪些做法有效、哪些无效，让人工智能系统真正能够调用这些信息。
对营销最有价值的信号，往往存在于企业自己的系统中，包括客户行为、交易历史和生命周期数据。如果人工智能接触不到这些信息，它对客户的理解就是不完整的。这会限制它超越表层个性化的能力，也难以带来可衡量的结果。
营销执行横跨多个工具、多个团队和多层审批。如果人工智能游离于这些工作流之外，它产出的内容就很难在实时场景中直接使用。团队最终还得手动把建议转化为执行动作，这会拖慢一切，也会削弱潜在效果。
第一步，是让人工智能获得正确的语境。最大的突破，往往出现在人工智能看到的不只是孤立的营销活动表现时。它需要接触客户行为、购买历史、互动信号和业务结果。没有这些语境，就等于是在让人工智能只看见部分画面就提出建议。
过去几年，一直与一些试图更好利用客户数据的公司合作，其中有一个规律反复出现：人工智能产出的质量，直接取决于其背后语境的质量。即便是最先进的模型，一旦脱离了驱动真实营销决策的客户和业务数据，也会表现吃力。
第二步，是把人工智能嵌入实际工作的系统中。反复看到的一个错误，是把人工智能当成一个独立的目的地。团队在一个平台上生成洞察，再手动把它们转化为另一个地方的行动。这会带来延迟和摩擦。更合理的做法是，让人工智能在营销活动运行过程中就能影响决策。
这是在为营销人员开发产品时反复思考的问题。难点通常不在于再生成一条洞察。大多数组织拥有的洞察，早已多到不知道该如何处理。真正的难点，是能否足够快地把这些洞察转化为操作，从而影响客户行为。人工智能最能发挥作用的地方，就在这里。
第三步，是改变对执行的理解。不要只把人工智能用于生成想法或提出建议，也可以考虑让它在明确边界内自动作出决策。营销人员仍然负责制定战略、设定成功指标并批准规则，但他们可以减少管理单项任务的时间，把更多精力放在监督执行这些任务的系统上。
经验表明，只要营销人员能够清楚界定目标和约束，他们通常更愿意信任人工智能。这类团队会建立起一套系统，让人工智能作出成千上万次微小的优化决策，而人类则继续对战略、品牌把控和业务结果负责。
最后，要像衡量任何其他商业投资一样衡量人工智能。人们很容易把注意力放在内容产量、互动率或营销活动数量这些容易获得的指标上。但更重要的是确认人工智能是否改善了结果。它是否提高了收入？是否改善了留存？是否降低了获客成本？是否提升了客户终身价值？这些指标最终决定，一项人工智能计划究竟是在创造价值，还是只是在制造更多工作。
对首席营销官来说，结论很直接：仅仅采用人工智能，并不保证会有结果。它能否产生影响，取决于它是否被整合进驱动营销的核心系统，是否有恰当的语境数据和工作流作为支撑。
归根结底，人工智能不会仅仅因为被采用，就自动形成竞争优势。优势来自用它比竞争对手作出更聪明的决策，并且持续、大规模地做到这一点。
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