北京
出品 | 网易科技《后厂村AI派》
作者 | 袁宁
编辑 | 丁广胜
过去一年，AI从“尝鲜工具”快速进入企业经营现场：营销团队开始用大模型写方案、做素材、跑投放；品牌开始关心自己在豆包、DeepSeek、千问、ChatGPT中的可见度；平台开始用AI理解用户意图、重构品效链路；大型企业也不再满足于单点提效，而是尝试把AI嵌入流程、组织和业务战略之中。
5月10日，网易科技与中欧国际工商学院北京校区联合举办主题沙龙《AI时代的营销变革：从工具应用迈向智能生态》。活动推出后，现场名额就迅速被一抢而空当天中场间歇时，嘉宾与观众围绕GEO、AI智能体、品牌内容、组织转型等话题持续互动，热烈的讨论甚至从会场延续到了校园走廊。
这种热度并不意外。如今，AI给营销带来的变化，已经不只是“帮人快一点完成任务”，而是重新定义了三个问题：消费者在哪里被影响？品牌如何被看见？组织凭什么继续创造价值？ 当搜索入口、内容分发、购买决策和交易链路都被AI重新组织，营销行业正在从“工具应用阶段”走向“智能生态阶段”。
本次沙龙由网易科技“后厂村AI派”沙龙和中欧国际工商学院“智荟中欧·科技沙龙”联袂呈现。四位分享嘉宾分别来自营销科技服务、GEO服务、内容平台与大型品牌企业，包括蓝色光标 Blue AI 内容宇宙总经理虞旸、PureblueAI清蓝创始人兼CEO鲁扬、快手磁力引擎品牌数据产品中心负责人刘晓葳、联想集团中国数字化转型部高级总监孙炜。活动当天，恰逢5月10日中国品牌日，来到现场的近百位观众，包括中欧校友和在读学员、中国广告协会国际传播工作委员会执行主任陆文龙以及智库专家等，其中企业一把手、CMO或数智化转型的负责人占比极高，大家围绕AI营销展开了热烈讨论。
1、蓝色光标Blue AI虞旸：营销人只会用AI已经不够了，要成为AI Builder
蓝色光标 Blue AI 内容宇宙总经理虞旸首先带来了关于AI重构营销行业的系统分享。他直言，蓝色光标从2023年开始推动AI战略转型，到今天已经积累了大量业务实践。他表示，蓝标AI驱动收入规模正在快速增长，AI生成视频、A to A协同任务、推理模型调用等指标也呈现出明显增长。
但在虞旸看来，真正重要的并不是企业用了多少AI工具，而是行业底层逻辑已经被重写。他用一个非常形象的判断概括当下变化：“这个行业的旧地图烧光了，彻底烧光了。”
他认为，AI带来的不是单点效率提升，而是对个人能力、组织协作和行业商业模式的系统性冲击。过去，营销行业中的很多岗位依赖的是“把事干漂亮”的执行力；但当AI能够生成方案、制作视频、整理内容、分析数据，单纯执行力不再是护城河。
虞旸提出，AI时代个人能力正在出现三个层级：
第一层是使用Chatbot，完成单次任务；
第二层是拥有具备记忆、上下文和跨任务调度能力的AI助手；
第三层则是真正让数字员工参与业务流程。
他特别强调，今天的分水岭已经不再是“用不用AI”，甚至不是“用得多不多”，而是能不能从使用者变成构建者。
在蓝标内部，一些年轻员工已经开始围绕视频生成、品牌调性封装、产品知识封装等场景构建Agent，将过去依赖多人协作的内容生产流程重新组织起来。虞旸认为，这种“超级个体”会越来越多地出现，而一旦一个人或一个小团队可以完成过去十几个人的工作，组织的价值就必须被重新定义。
因此，他抛出了一个值得所有企业管理者思考的问题：“当超级个体成为普遍，组织的价值到底在哪里？”
在组织层面，虞旸进一步指出，AI原生组织中不应再存在过多“结构性冗余”。过去层级是为了解决信息传递和汇报问题而存在，但当AI能够实时感知业务状态、汇总信息、辅助决策，组织协作方式将从“人与人协作推动事情发生”，转向“人与Agent协作，人只在关键判断节点出现”。
他提到，蓝标正在从三个方向推动组织AI化：
一是对人才提出新的AI能力要求，甚至推行“No AI，No Bonus，No Promotion”；
二是优先选择离AI更近的业务场景先跑起来，例如策略大脑、达人营销平台等；
三是建设面向数字员工和AI协作的企业级底座，包括动态知识库、Agent中枢、Skill Market和Agent Cloud等。
在营销行业本身，虞旸提出了两个重要变化。第一，AI正在成为消费者认知链路中的过滤层。过去营销漏斗建立在“内容可以被Push给用户”的基础上，曝光可以通过预算购买；但今天用户“遇事不决问AI”，品牌是否能出现在AI回答中，甚至品类是否还能被AI提及，都变成了新的不确定性。
虞旸表示：“不是品牌消失了，是品类可能先消失了。”他举例说，一个助眠产品过去竞争的是“助眠成分心智”，但当用户问AI“我最近失眠怎么办”，AI可能推荐看医生、换枕头、调整作息，品牌所在的品类未必会出现。零食品牌也面临类似问题：用户问“晚上看剧吃点什么”，AI可能推荐的是其他零食，薯片这个品类本身就可能消失。
第二，广告内容也会从“被策划、被制作”转向“实时生成”。虞旸认为，“不只是工具变了，是整张地图正在被重画。”他表示，未来广告可能是在用户看到的那一刻生成的，每个人看到的内容都不同。创意人的任务也将从“讲好一个故事”，转变为“设定一个故事模式”，让不同用户在不同互动中都能获得符合品牌世界观的体验。
2、PureblueAI 鲁扬：Prompt就是新货架，要做AI友好的内容
第二位分享嘉宾是PureblueAI清蓝创始人兼CEO鲁扬。他曾在字节跳动负责火山引擎和豆包大模型的市场业务，也亲自操刀了豆包大模型上市以及Token降价的过程。创办清蓝后，他和团队较早进入GEO领域，见证了国内GEO从几乎无人理解，到需求爆发，再到行业乱象出现的全过程。
鲁扬的分享聚焦一个核心问题：当消费者开始通过AI搜索、比较、决策甚至下单，品牌该如何被AI理解、采信和推荐？
他首先指出，“AI正在成为商业组织触达终端用户的中间桥梁。”商业环境正在从过去的B2B、B2C，变成B2AI2B、B2AI2C。AI正在成为企业触达终端用户的中间桥梁，也正在成为新的流量入口和数据载体。
他观察到，AI消费闭环正在加速形成。ChatGPT、豆包、千问等产品都在尝试将搜索、推荐、跳转、交易甚至支付逐步打通。过去电商平台分别掌握搜索、内容推荐、交易决策、下单支付等链路，而今天AI试图把这些环节重新聚合到自己这一侧。
因此，鲁扬认为，“AI不仅仅是取代搜索，它要成为新的商业底层操作系统。”
在这个逻辑下，传统“人货场”也会被重塑。互联网把交易场所从线下搬到线上，移动互联网把交易场所搬到一个个App中，而AI时代的新货架，则变成了Prompt。
所谓Prompt，就是用户每天如何向AI提问。用户问“什么空调值得买”“送妈妈什么礼物好”“30万元适合家庭用的新能源车推荐”，每一个问句背后都对应着一个新的消费场景和潜在交易入口。品牌要争夺的，不再只是搜索关键词排名，而是在这些Prompt背后能否被AI推荐出来。
鲁扬进一步梳理了企业营销的三个阶段：
1.0时代，品牌主要面对电视、广播、纸媒、户外等传统媒介，竞争的是媒介资源；
2.0时代，品牌面对搜索引擎、社交平台、内容平台，竞争的规则变成了竞价排名；
3.0时代，品牌面对AI平台，包括Chatbot、AI Overview、In-App AI、Agent和各种原生AI应用，竞争的是AI推荐。
在AI推荐时代，位置更稀缺。搜索引擎时代，即使品牌没有排在第一页，理论上仍然能在后面几页被找到；但AI回答通常只推荐几个品牌，如果没有被推荐出来，用户可能根本不知道你的存在。“如果AI对你的品牌没有认知，你就在数字空间里‘赛博逝世’了。”
那么，GEO到底优化什么？鲁扬解释， GEO的核心，就是帮助企业优化品牌内容，让这些内容以更高概率被AI采信，从而提升品牌在AI回答中的推荐率、排名率和准确率。
在方法论上，鲁扬强调清蓝坚持“科学GEO”，而不是依赖手工经验。国内很多GEO实践仍停留在“写稿、发稿、碰运气”的阶段，但大模型每天都在变化，仅靠人工经验难以持续有效。因此，清蓝将GEO发展分为三个阶段：经验驱动、数据驱动和模型驱动。
鲁扬表示：“对于企业营销来说，GEO已经不再是过去的美术题和语文题。GEO本质上是一个数学题。”
他解释，模型驱动GEO的核心是用算法学习：什么样的内容会在AI检索、分析、排序和答案生成的漏斗中留到最后，并被AI引用。企业要做的不是影响大模型本身，而是学习大模型采信内容的特征结构，并复刻这种AI可辨识度。
最后，鲁扬也提醒行业警惕GEO黑灰产。他将不规范做法概括为“假、大、黑”：假是捏造销量第一、唯一认证等虚假信任状；大是海量刷稿；黑是通过黑公关踩踏竞品。这些手段短期可能有效，但长期会反噬品牌信任。
他强调，真正的GEO不是跟大模型对抗，而是与大模型同频：“未来AI只会推荐它认为对的东西和好的东西。企业要做的，是把对的内容和好的内容，做成AI友好的内容。”
3、快手刘晓葳：AI让营销人真正有机会理解消费者
第三位分享嘉宾是快手磁力引擎品牌数据产品中心负责人刘晓葳。他的分享从平台侧出发，展示了快手如何将AI能力嵌入品牌营销全链路，尤其是在用户理解、内容生成、种草信号应用、转化归因和营销复盘等环节实现品效协同。
刘晓葳曾在智能客服、语音识别、声纹识别等AI方向进行创业，后来进入大型平台负责品牌营销数据产品，也曾参与小红书灵犀、百度指数等产品建设。正因为既懂AI技术，也长期深耕数字化营销，他对AI如何改变营销链路有着非常清晰的判断。
在他看来，AI时代用户行为变化的主线，是意图承接方式发生了迁移。早期用户通过搜索引擎表达需求，后来大量生活类搜索迁移到内容平台，因为用户希望看到更真实、更目的化的内容。
现在，AI进一步承接用户意图，因为它不仅能理解问题，还能基于上下文、记忆和个性化偏好给出答案。
刘晓葳认为，AI对营销最核心的价值，不是替代某一个工具，而是把“理解用户—生成内容—沉淀信号—推动转化—复盘优化”这条链路真正连起来。过去营销平台也在谈用户旅程、消费者决策链路，但受限于数据、计算和模型能力，很多时候只能用粗粒度标签和预设阈值来定义人群资产。
例如，一个用户看了三次品牌内容、点了一次赞、评论了一次，就被认为进入某个人群资产阶段。但真实的消费者决策路径远比这复杂：他可能先被达人内容触达，再在评论区看到其他用户种草，随后搜索更多信息，进入直播间听讲解，最后完成购买。
过去，这种复杂路径很难被计算和还原。刘晓葳直言，原因很简单：“以前不是不想算，是算不动，也算不准。”
算不动，是因为用户日志数据量巨大；算不准，是因为真正完成转化的样本在内容平台中相对稀缺。但大模型出现后，平台可以通过知识推理和样本校准，更好地还原用户决策路径，理解消费者到底被什么内容、什么触点、什么信号所影响。
刘晓葳进一步提出，下一阶段的人群资产，不应再只是粗暴阈值或简单标签，而应是对用户意图和决策旅程的理解。“AI让我们真正有机会回到营销人最初想做的那件事：理解消费者为什么会买。”
在快手的实践中，这种能力首先体现在“找人”上。传统DMP、CDP更多依靠静态标签，但用户需求越来越细分，标签越拆越细后反而失去解释性。AI可以补齐平台外部知识，结合生活方式、地域市场、产品卖点和消费场景，更自然地识别目标用户。
他举了一个出海美妆产品的例子：一款主打熬夜提亮、去黄气的修护精华，如果面向东南亚市场，仅靠平台标签很难直接得出有效洞察；但AI可以综合东南亚湿热气候、年轻人夜生活丰富、第二天通勤状态等因素，帮助品牌生成更贴合当地场景的内容策略。
其次，AI也在帮助品牌生成更精准的内容脚本。理解用户之后，平台可以进一步结合产品卖点，生成内容主题、分镜建议和传播表达，让品牌内容更符合用户当下的场景和情绪。
在品效协同方面，刘晓葳强调，平台需要把种草场和经营场真正打通。种草阶段产生的用户兴趣、互动、评论、搜索等信号，如果能够进入电商场域，就可以在直播间、货架、推荐流中提高转化效率。
这也回应了长期困扰品牌营销的一个难题：Marketing预算和EC预算往往分属不同部门，前者关注品牌认知，后者关注ROI和GMV，两套体系相互割裂。但AI可以通过意图识别、智能归因、智能洞察和自动化投放，把前后链路更紧密地连接起来。
在通过AI改造营销链路的同时，作为快手AI能力的重要代表，可灵AI的能力也在多种营销创意场景发挥作用。在营销应用中，AI视频生成可以帮助品牌制作过去实拍成本高、难度大、周期长的内容，也能让用户参与到品牌互动中，生成个性化表达。
刘晓葳最后总结，AI并没有改变营销的终极目标。营销人依然希望理解消费者、打动消费者、影响消费者决策。但AI让这些目标第一次有可能被系统化、规模化和可计算地实现。
4、联想孙炜：AI转型是战略、流程、数据、组织到绩效的系统工程
最后一位分享嘉宾是联想集团中国数字化转型部高级总监孙炜。她从大型企业数字化转型实践出发，分享了联想如何将AI融入营销、销售、服务乃至组织变革之中。
孙炜首先回顾了联想过去二十多年的转型历程。从收购IBM PC业务、推进全球化，到收购IBM服务器业务和摩托罗拉手机业务，再到近年提出“AI for All”和智能化转型，联想已经从传统PC企业发展为覆盖端、边、云、网、智的多元化科技公司。
她特别强调，中国区一直是联想转型的试验田和排头兵。近年来，联想中国区非PC业务占比持续提升，背后正是长期数字化和智能化转型的结果。
“我们不是为了用AI而用AI，而是先追问价值。”在孙炜看来，联想推动AI转型有一个鲜明特点：不是从零散工具开始，而是从顶层设计开始。企业必须先想清楚AI要创造什么价值，再去找高价值场景、重构流程、建设智能体和组织能力。
她介绍，联想会从企业流程入手，梳理研、产、供、销、服等端到端价值链，并进一步拆解到四级流程。只有在流程中识别出高价值机会点，才会判断哪些场景适合用AI重塑。
这背后对应的是联想智能化转型的整体框架：上层是战略价值、运营价值和社会价值；中间是业务流程和高价值场景；底层是AI基础设施、数据底座和组织人才能力。
在营销侧，孙炜首先介绍了联想打造的“乐享”超级智能体。传统官网是企业私域的重要入口，但官网天然受限于页面结构、流量来源和触点分散。联想希望通过乐享，将其打造为统一的私域入口，不仅服务产品咨询和购买，也能承接客服、营销、招聘、品牌信息等各类与联想相关的问题。
她提到，乐享上线后，周活和GMV持续增长，已经成为联想私域中非常重要的新入口。同时，联想也在与豆包等大模型合作，希望通过外部AI入口带来新的流量和品牌露出。
第二个重点，是联想营销体系的长期数字化建设。早在2017年，联想就开始建设自己的DSP、DMP和统一客户ID体系。对于一家拥有多个业务单元、设备线和客户触点的大型企业来说，统一客户ID并不容易，因为各业务部门都掌握自己的客户数据，推动数据统一本身就是组织工程。
但正是这些数据基础，让联想后续可以建立更精准的用户标签、画像和投放能力。到2021年，联想进一步升级Marketing Technology平台，将B2C和B2B业务统一纳入营销技术体系中。再到2024年，联想开始在集团内部上线营销智能体，从人群圈选、投放策略生成，到效果回收，都逐步引入AI协作。
孙炜提到，随着MCP等技术成熟，联想也开始尝试让智能体不仅提供建议，还能帮助执行策略。到了今年，联想希望进一步探索全域流量模型和流量策略分发。
她分享了一个很现实的场景：几年前，业务负责人曾问，能不能让AI告诉我们618大促应该投多少钱、投在哪里、什么渠道ROI最高。那时她觉得这几乎是天方夜谭，但今天，这件事已经开始具备可尝试的基础。
在内容生产方面，联想也在用大模型和微调模型提升效率。孙炜提到，通用大模型能够提供创意，但要真正生成符合品牌调性、产品细节和营销场景的素材，还需要基于企业自身内容资产做微调和模板化工作。联想通过训练LoRA、沉淀内容模板和工作流，让过去需要三四十人完成的素材工作，由更小团队实现更高产出。
在B2B营销侧，孙炜指出，最大的痛点是找到关键联系人和识别高质量线索。联想将B2B营销链路拆解为市场洞察、市场策略、营销赋能和需求项目等阶段，并通过AI追踪线索从IQL、MQL到SQL，再到商机和订单的转化过程。对企业内部来说，这些转化指标不是“展示数据”，而是业务负责人每周、每月都会追踪的经营指标。
最后，在组织层面，孙炜分享了联想对AI原生组织的探索。她认为，AI转型不能只看工具，还必须同步重构流程、岗位、绩效和人才能力。联想正在推进AI场景专家、智能体使用者、数字员工等新角色设计，并通过认证和激励机制培养内部AI人才。
她特别强调，“我们从来没有想过说AI就是为了裁多少人，我们更关心它能给企业创造什么新价值。”联想做AI原生组织并不是为了裁员，而是为了重新设计人机协同下的价值创造方式。
孙炜的分享表明，真正的企业AI转型不是营销部门买几个工具，也不是员工自发使用几个模型，而是从战略、流程、数据、组织到绩效的系统工程。
5、AI营销的下一站，是商业生态和组织能力的整体重构
从虞旸的“旧地图烧光”，到鲁扬的“Prompt就是新货架”；从刘晓葳对用户意图和消费者旅程的重构，到孙炜对大型企业智能化转型的系统实践，本次沙龙呈现出一个清晰趋势：AI时代的营销变革，已经从工具层面的效率提升，走向商业生态和组织能力的整体重构。
过去，营销行业追求的是更多曝光、更低成本、更高转化；今天，新的问题正在出现：品牌能不能被AI正确理解？消费者的真实意图能不能被识别？内容能不能实时生成并个性化匹配？种草和转化能不能真正打通？组织能不能为数字员工和超级个体重新设计协作方式？
AI并没有让营销变得更简单。相反，它让营销回到了更本质的问题：谁在做决策？谁在影响认知？谁在创造信任？
当AI成为用户决策的新入口，营销的竞争也从“抢流量”进入“抢认知”“抢信任”“抢解释权”的阶段。未来，企业要赢得的不只是消费者的点击，更是AI系统对品牌的理解、采信和推荐。
也正如本次沙龙嘉宾们共同传递出的判断：AI不是营销人的替代品，而是一次迫使营销人、组织和行业重新进化的机会。谁能率先理解这张新地图，谁就有机会在AI时代重新定义增长。
本文来源：态℃
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