最近有一個(gè)感受，AI 營(yíng)銷工具越來越多，但企業(yè)獲客的成本分文未減；用戶刷到的廣告越來越多，但想買的東西卻越來越少。
尤其是營(yíng)銷端，如果一個(gè)企業(yè)突然決定增大投放力度，通常不是因?yàn)檎业搅耸裁锤鼉?yōu)的投放鏈路，更大概率是對(duì)手投流增加了。于是，投流就要加預(yù)算，不投就會(huì)被搶占占市場(chǎng)。流量焦慮下，所有人都陷入猜疑鏈導(dǎo)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，分散各處的 Martech 工具一同上陣，卻沒有統(tǒng)一的結(jié)果導(dǎo)向，導(dǎo)致技術(shù)在放大生產(chǎn)力的同時(shí)，也在放大平庸。
也是因此，時(shí)至今日，我們不得不問，AI 營(yíng)銷，到底改變了什么？
01
Martech 環(huán)環(huán)相套的乘法困境
對(duì)接了很多品牌主，也認(rèn)識(shí)不少專業(yè)的媒介和乙方后，我一直想不通一件事。為什么營(yíng)銷找對(duì)人、用對(duì)方式、說對(duì)話這么簡(jiǎn)單的事情，匯聚了一群最聰明和專業(yè)的人后，只能交出勉強(qiáng) 80 分的效果？
能進(jìn) 4A 公司的，都是千軍萬馬殺進(jìn)來的營(yíng)銷專家；能做頭部 kol 的，一條視頻能讓你笑也能讓你哭；品牌市場(chǎng)部的人更是一群對(duì)各種技術(shù)和產(chǎn)品如數(shù)家珍的卷王之王。
但湊在一起，媒介的時(shí)間花在找人、兩邊傳話；企業(yè)品牌部的人在做 PPT，不是在匯報(bào)，就是在匯報(bào)的路上。達(dá)人的時(shí)間，則用來理解各種陌生的名詞：品牌定位、核心賣點(diǎn)、目標(biāo)人群畫像、消費(fèi)決策鏈路。
一圈繞下來，每個(gè)人都已經(jīng)盡力了。但經(jīng)歷都用在了處理問題與問題、環(huán)節(jié)與環(huán)節(jié)之間的摩擦之上。
根本問題不在人，而在于這套協(xié)作模式本身，就是一個(gè)生產(chǎn) 80 分作品的機(jī)器。
洞察→策略→選達(dá)人→創(chuàng)作內(nèi)容→投放→復(fù)盤。每個(gè)環(huán)節(jié)都是獨(dú)立的，每個(gè)環(huán)節(jié)都在向下一個(gè)環(huán)節(jié)傳遞信息，每個(gè)環(huán)節(jié)都在等待上一個(gè)環(huán)節(jié)的輸出，于是信息在傳遞中損耗，決策在等待中滯后。
哪怕每個(gè)環(huán)節(jié)做到 90 分，只要五個(gè)環(huán)節(jié)各自為政，輸出的，就必然是 5 個(gè) 90 相乘等于 59 的不及格產(chǎn)品。
而要想交出最終 90 分的成果，就必須圍繞找對(duì)人、用對(duì)方式、說對(duì)話，把每個(gè)環(huán)節(jié)做到極致。
在過去，這幾乎是個(gè)不可能的事情。
過去，在技術(shù)側(cè)，行業(yè)做了很多努力，也出了非常非常多的 Martech 工具。通常，每個(gè)平臺(tái)自身，就有帶貨、投流、達(dá)人廣場(chǎng)至少三個(gè)起步的后臺(tái)；在第三方，也有各種數(shù)據(jù)匯總平臺(tái)、GEO 平臺(tái)同樣層出不窮；達(dá)人側(cè)，也在想盡各種辦法把內(nèi)容創(chuàng)作變成流水線標(biāo)品。
但層出不窮的工具，反而把本就復(fù)雜割裂的流程，變得更加細(xì)碎。
Marketing 決策需要回歸簡(jiǎn)單，行業(yè)呼喚一個(gè)一統(tǒng)的平臺(tái)。
然后，agent 時(shí)代終于來了。
02
Marketing 盼 agent 久已
過去做營(yíng)銷，大家百分之八十的時(shí)間和精力，花在了基礎(chǔ)的案頭工作上。然后大模型來了，AI 看起來無所不能，但好像什么問題都沒解決。
不是說 AI 沒用。而是因?yàn)?，在這個(gè)人人都是自媒體的時(shí)代，僅僅依靠人力已經(jīng)無法完成高質(zhì)量的營(yíng)銷策劃和達(dá)人建聯(lián)。WPP 報(bào)告顯示，超過七成的用戶在社交媒體發(fā)布內(nèi)容，人人皆是內(nèi)容節(jié)點(diǎn)，品牌融入細(xì)分圈層的難度越來越大。而根據(jù) AlixPartners《2025 中國(guó)消費(fèi)者調(diào)查》，典型美妝消費(fèi)者在購(gòu)買決策前平均接觸超過七個(gè)信息觸點(diǎn)，五年內(nèi)數(shù)量幾乎翻番。
看起來，從海量數(shù)據(jù)里提煉洞察，AI 的確擅長(zhǎng)。但問題在于，普通人借助 AI 通過幾輪簡(jiǎn)單對(duì)話，能產(chǎn)出的依然是行業(yè)專家七成能力都不到的成果。
一個(gè)企業(yè)需要宣傳 AI 硬件，讓博主重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)出自家 AI 的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。技術(shù)角度可以從模型從 MOE 扯到 COE，從馬爾科夫鏈扯到 Transformer 架構(gòu)，從稠密模型扯到稀疏模型和線性參數(shù)模型。但問題是，不同類型的博主，需要做不同的內(nèi)容執(zhí)行策略，不同的宣傳節(jié)點(diǎn)，需要不同的策劃思路。
大模型能生成一段漂亮的文案，但它不知道這段文案該給哪個(gè)博主用、該在什么節(jié)點(diǎn)發(fā)、該配合什么樣的投放策略，更不知道這個(gè)回答成為下一個(gè)問題的輸入之后，會(huì)引起怎樣的蝴蝶效應(yīng)。
也是因此，一個(gè)真正的優(yōu)質(zhì)營(yíng)銷，一定是每個(gè)環(huán)節(jié)都做到幾乎極致的 99 分的過程。而大模型要想做到如此地步，就還需要長(zhǎng)出記憶與手腳，直白說，就是進(jìn)化為 agent，甚至還得是多智能體架構(gòu)。
相比普通大模型，agent 可以通過外接知識(shí)庫(kù)、配置 skills 文件，讓模型掌握更多的企業(yè)知識(shí)，與外部的軟件、平臺(tái)打通；而相比簡(jiǎn)單的單 agent 架構(gòu)，多智能體架構(gòu)，則可以把目標(biāo)理解、任務(wù)拆解、內(nèi)容執(zhí)行和反饋優(yōu)化不同環(huán)節(jié)動(dòng)態(tài)的編排在一起，共同為最終的效果負(fù)責(zé)，從而避免出現(xiàn) 0.9*0.9*0.9*0.9*0.9=0.59 的尷尬。
前兩年，要想實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，企業(yè)得自己搭智能體，搭業(yè)務(wù)看板，做信息同步，結(jié)果還不一定能徹底打通不同平臺(tái)之間的數(shù)據(jù)。
但大模型時(shí)代，最大的特點(diǎn)之一就是，有些技術(shù)只要你愿意慢點(diǎn)學(xué)，就自然有更好的東西在后面等著你。營(yíng)銷工作也不例外，前不久，行業(yè)就等來了巨量引擎的品星云 AI 營(yíng)銷的升級(jí)。
對(duì)市場(chǎng)團(tuán)隊(duì)來說，無論是做轉(zhuǎn)化、做品牌，抖音都是繞不過的一環(huán)。但用好抖音的不同后臺(tái)，卻并不容易。
但最近，在巨量引擎中，品星云 AI 營(yíng)銷把這些環(huán)節(jié)借助 AI 實(shí)現(xiàn)了真正的打通。
首先，品星云 AI 營(yíng)銷處理出了常見的營(yíng)銷四大環(huán)節(jié)：策略、創(chuàng)作、投放、復(fù)盤。借助 AI把單一環(huán)節(jié)做到極致的同時(shí)，品星云 AI 營(yíng)銷還讓不同環(huán)節(jié)之間被打通串聯(lián)，共同為同一個(gè)結(jié)果負(fù)責(zé)。
策略環(huán)節(jié)搞定之后，接下來進(jìn)入內(nèi)容創(chuàng)作板塊。小星 AI 會(huì)根據(jù)策略目標(biāo)，完成對(duì)應(yīng)的達(dá)人篩選與建聯(lián)。
至此，內(nèi)容端從策略到生產(chǎn)之間環(huán)節(jié)之間的壁壘被打通了。信息不再需要翻譯才能傳遞，因?yàn)橄到y(tǒng)理解每個(gè)環(huán)節(jié)在做什么、輸出什么、需要什么輸入。
內(nèi)容生產(chǎn)完成之后，是廣告投放環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)投放模式的核心困境是信息不對(duì)稱：平臺(tái)知道用戶在搜索什么、點(diǎn)擊什么、購(gòu)買什么，但品牌只知道我投了多少量、花了多少錢、帶來了多少轉(zhuǎn)化。中間的黑箱——用戶為什么會(huì)點(diǎn)擊、為什么會(huì)轉(zhuǎn)化、什么樣的內(nèi)容更容易激發(fā)用戶的興趣，卻始終是個(gè)謎。
在品星云 AI 營(yíng)銷的投放體系，他們?cè)噲D用 AI 能力打開這個(gè)黑箱。整個(gè)環(huán)節(jié)一共分為兩個(gè)步驟：
第一步，理解人，借助「知意（AI 有刷）」，品星云 AI 營(yíng)銷能夠深度解析用戶全鏈路行為與消費(fèi)意圖，定制追投策略、實(shí)時(shí)判定用戶購(gòu)買意愿，精準(zhǔn)觸達(dá)高意向用戶，大幅提升目標(biāo)人群滲透率；
此外，考慮到短劇市場(chǎng)如今蓬勃的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，品星云 AI 營(yíng)銷還打造了短劇營(yíng)銷 AI 矩陣，可以通過 AI 植入（AI 智能識(shí)別短劇畫面，做無縫插入與替換）、AIX 劇可點(diǎn)（智能匹配劇情高光節(jié)點(diǎn)投放）、AI 創(chuàng)意 - 小劇場(chǎng)（無需實(shí)拍即可生成 AI 短片）等方式實(shí)現(xiàn)爆劇熱度向品牌經(jīng)營(yíng)價(jià)值的長(zhǎng)效轉(zhuǎn)化。
完成了策略、創(chuàng)作、廣告三大核心動(dòng)作之后，最后的復(fù)盤環(huán)節(jié)同樣由 AI 輔助完成閉環(huán)。過去，項(xiàng)目完成后，從媒介到達(dá)人，再到投手，往往會(huì)各說各話，每個(gè)人都有自己的敘事框架，但沒有人能說清楚自己到底是什么起了作用，是否達(dá)成預(yù)期。而在品星云 AI 營(yíng)銷，提供的結(jié)案報(bào)告是全鏈路打通的，云圖 AiMars 的「問數(shù)」，還會(huì)負(fù)責(zé)結(jié)做品牌整體結(jié)案，此外，平臺(tái)還提供星圖結(jié)案報(bào)告、品廣投放復(fù)盤，讓整個(gè)內(nèi)容鏈路的——所有數(shù)據(jù)都被打通在同一個(gè)系統(tǒng)里，可以被關(guān)聯(lián)、被追溯、被歸因。
看起來，這些還是在給已有工具不斷做功能的加法，但當(dāng)所有數(shù)據(jù)都匯總在同一個(gè)系統(tǒng)里，所有環(huán)節(jié)與動(dòng)作就能因此變得可以被關(guān)聯(lián)、被追溯、被歸因。
然后借助多個(gè) Agent 之間的動(dòng)態(tài)協(xié)作，策略 Agent 輸出的結(jié)論，自動(dòng)傳遞給數(shù)據(jù) Agent 去驗(yàn)證；數(shù)據(jù) Agent 發(fā)現(xiàn)的問題，反饋給策略 Agent 重新調(diào)整，讓所有動(dòng)作都能直接在系統(tǒng)層面去衡量最終效果
而環(huán)環(huán)相扣的 AI agent，相比環(huán)環(huán)相扣的人類，最大的優(yōu)點(diǎn)就在于，降低了信息、理念傳遞過程中的摩擦與損失，讓每個(gè)環(huán)節(jié)效率都大大提升，所有節(jié)點(diǎn)也都在共同圍繞一個(gè)目標(biāo)做優(yōu)化。
03
不同環(huán)節(jié)為什么會(huì)這么難？
當(dāng)然，讓營(yíng)銷回歸簡(jiǎn)單，讓一切動(dòng)作為結(jié)果負(fù)責(zé)，這不是什么復(fù)雜的邏輯，只不過能做成這件事的玩家卻是鳳毛麟角。
因?yàn)樗瑫r(shí)需要三個(gè)前提：數(shù)據(jù)、平臺(tái)、技術(shù)。
先說數(shù)據(jù)。品星云 AI 營(yíng)銷背靠的是抖音超六億日活用戶生態(tài)，覆蓋用戶從內(nèi)容消費(fèi)、社交互動(dòng)到交易決策的全鏈路數(shù)據(jù)。這為 AI 精準(zhǔn)洞察真實(shí)興趣和深層需求提供了連貫的場(chǎng)景支撐。
再看平臺(tái)，數(shù)據(jù)碎片化是 Martech 行業(yè)的老大難問題，工具很多，但數(shù)據(jù)散在各處，互相不認(rèn)。品星云 AI 營(yíng)銷的優(yōu)勢(shì)恰恰在于，它的數(shù)據(jù)在巨量引擎中是原生打通的，不需要東拼西湊。
最后說技術(shù)，這也是最容易被忽視的部分。
以云圖 AiMars 為例，它能做到客戶輸入需求，直接生成靈感洞察報(bào)告和營(yíng)銷場(chǎng)景報(bào)告。這背后是一套復(fù)雜的多智能體架構(gòu)：系統(tǒng)可以像團(tuán)隊(duì)一樣完成目標(biāo)理解、任務(wù)拆解、內(nèi)容執(zhí)行和反饋優(yōu)化，覆蓋新品上市、大促節(jié)點(diǎn)等復(fù)雜場(chǎng)景。
這個(gè)過程中，洞察的產(chǎn)生需要依靠大量真實(shí)數(shù)據(jù)。云圖 AiMars 采用檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)，可以將底層大語言模型與云圖獨(dú)有的商業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)、品牌歷史投放行為深度融合。這意味著 AI 輸出的策略，調(diào)用的不僅是預(yù)訓(xùn)練知識(shí)，還有實(shí)時(shí)的云圖商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，從而保障了從洞察到創(chuàng)意的精準(zhǔn)與可執(zhí)行。
還有一個(gè)技術(shù)細(xì)節(jié)很關(guān)鍵：千萬級(jí) Token 的復(fù)雜上下文工程。
傳統(tǒng)的 AI 模型有個(gè)致命缺陷，記不住太長(zhǎng)的對(duì)話。但營(yíng)銷洞察需要市場(chǎng)人不只看競(jìng)品的內(nèi)容策略，還得把它跟市場(chǎng)趨勢(shì)、人群特征、歷史數(shù)據(jù)放在一起分析，才能得出有效結(jié)論。這個(gè)復(fù)雜度的上限，遠(yuǎn)超普通 AI 的記憶上限。千萬級(jí) Token 上下文工程解決的正是這個(gè)問題。
關(guān)于技術(shù)，還有另外一個(gè)突破值得聊聊：AI 極其容易產(chǎn)生幻覺，當(dāng)一些任務(wù)獲取數(shù)據(jù)失敗后，大部分模型經(jīng)常會(huì)編出一套模擬數(shù)據(jù)來應(yīng)付用戶。云圖 AiMars 為此專門研發(fā)了兩項(xiàng)專利技術(shù)，通過 GUI 操作增強(qiáng)和頁(yè)面圖譜與多智能體自動(dòng)化協(xié)同，顯著提升了數(shù)據(jù)獲取的效率和準(zhǔn)確性。根據(jù)官方口徑，這套技術(shù)在跟市場(chǎng)上同類產(chǎn)品的測(cè)試中，處于絕對(duì)領(lǐng)先地位。
04
結(jié)尾
回到開頭那個(gè)問題：AI 營(yíng)銷，到底改變了什么？
品牌建設(shè)的第一性原理從來沒有變過，永遠(yuǎn)是在對(duì)的時(shí)間、用對(duì)的方式、向?qū)Φ娜?、說對(duì)的話。
但 AI 讓做對(duì)的門檻在發(fā)生變化。它消弭了那些本不應(yīng)該存在但不得不存在的摩擦：信息傳遞的損耗、環(huán)節(jié)之間的等待、重復(fù)性的執(zhí)行工作。當(dāng)這些摩擦被消除之后，品牌之間的競(jìng)爭(zhēng)，就會(huì)真正回到誰對(duì)用戶的理解更深這個(gè)根本命題上。
于是，品牌的營(yíng)銷組織架構(gòu)必然面臨重構(gòu)。傳統(tǒng)模式下的營(yíng)銷層級(jí)是漏斗型：大量的執(zhí)行層（數(shù)據(jù)整理、內(nèi)容制作、素材生產(chǎn)）→一定的 中間層（策略策劃、項(xiàng)目管理）→ 極少數(shù)的頂層（決策判斷）。執(zhí)行層占用了最多的人力資源，但產(chǎn)生的價(jià)值相對(duì)有限。AI 時(shí)代，這套系統(tǒng)會(huì)倒置為：少量但高素質(zhì)的策略決策層→ 強(qiáng)大的 AI 執(zhí)行系統(tǒng) → 少量但關(guān)鍵的創(chuàng)意把控層。換句話說，品牌不需要那么多人做執(zhí)行，但需要更少但更優(yōu)秀的人做判斷。
這會(huì)帶來一個(gè)連鎖反應(yīng)：簡(jiǎn)單重復(fù)類型的崗位的需求會(huì)大幅減少，但對(duì)策略型營(yíng)銷人才的需求會(huì)大幅增加。
這也恰恰是 AI 無法替代的部分。
從這個(gè)意義上說，品星云 AI 營(yíng)銷一直強(qiáng)調(diào)的「讓決策回歸簡(jiǎn)單」有兩層含義：
第一層是字面意思，流程簡(jiǎn)化、效率提升。第二層是更深的含義，當(dāng)技術(shù)替你處理了那些不創(chuàng)造價(jià)值的復(fù)雜性之后，人的付出，究竟對(duì)系統(tǒng)創(chuàng)造了什么價(jià)值？
* 頭圖來源：品星云
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