AI时代全链路营销进化EVOLUTION OF FULL-CHAIN MARKETING IN THE AI ERA

白皮书WHITE PAPER

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中国国际公共关系协会人工智能工作委员会迪思传媒中国传媒大学广告学院

抓住人工智能机遇推动 AI 在公关领域的发展

王冬梅

中国国际公共关系协会副会长
中华全国新闻工作者协会原党组成员、书记处书记
CIPRA 人工智能工作委员会主任委员

党的二十届三中全会提出，要大力发展包括新一代信息技术、人工智能等在内的战略性新兴产业。这是时代给我们公关人的重要任务和发展机遇。

落实三中全会的要求，探索 AIGC 在公关领域的应用，开拓公关新领域，是公关行业“既要看得准、更要抓得住、又要用得了”的重要机遇。2023 年初以来，随着国内外各类 AI 平台的兴起，AI 已经成为了重要的数字基础设施和数据资源体系，对内容生产带来了革命性的影响。经过一年多的发展，我们已经看到，AI 激发出了大量充满前瞻性的应用场景，从初期的内容生成、用户画像分析，到现今的智能推荐、自动化运营，AI的角色从赋能到全能，重塑公关的本质与形态。

AI作为新生事物，没有现成的经验可循，需要广大公关从业人员在实践中不断尝试、探索和总结。为帮助广大同行共同探索、正确把握 AI 在公关领域的应用方法，推动AI 技术在公关和营销领域的全面融合与全面创新，中国国际公共关系协会成立了人工智能工作委员会（简称 AI 委）。这本《白皮书》，就是 AI 委与中国传媒大学广告学院、迪思传媒集团合作推出的第一本行业白皮书。

《白皮书》结合了理论研究和实践案例，深度解析了 AI 技术在公关与营销领域的应用现状和发展趋势，如内容生成、用户画像分析、智能推荐、自动化运营等方面。同时，也对如何更好地利用 AI 技术优化资源配置，提升商业效能，以及如何在确保数据安全的前提下挖掘AI 的潜力，做出了深入剖析和建设性的建议。

正像方兴未艾的 AI 技术一样，《白皮书》仅仅是一个开始。我们对 AI 在公关领域应用的透视，只是沧海一粟，难以穷尽 AI 的各种可能性，我们对 AI 的很多理解，也只是探索，尚无标准答案。但我们希望通过《白皮书》和今后更多的实践，帮助中国公关行业开发更多 AI 落地产品，促进公关事业的高质量发展，助力国家数字经济和战略性新兴产业发展。为客户提供更好的服务，为社会奉献更加优质的内容，给消费者带来更优质的体验。

霍金曾说过：“人工智能的崛起，或成人类史上最伟大的事件。”作为公关业者，有幸躬逢其盛，必须侧身其中。坐而言不如起而行，愿与各位同行一起，多交流、多实践，为公关事业的发展做出贡献。

AI 究竟为营销做了什么？

黄小川

中国国际公共关系协会常务理事
CIPRA 人工智能工作委员会执行主任委员
中国内容营销高峰论坛主席
迪思传媒创始人兼董事长

自从 ChatGPT 横空出世，短短一年多，我们已经见证了 AI 在营销领域的种种落地方式：智能撰写文章、批量生成视频、图片素材、利用 AI 进行客户服务……品牌主和营销人员对AI的应用早已超越了早期的“技术尝鲜”，进入应用阶段。

但回过头去，一个最基本的问题还有待探索：AI究竟为营销做了什么？

约翰·沃纳梅克对营销行业提出的世纪之问至今难以回答：“有一半的广告费是浪费的，但我不知道是哪一半。”

但也许，AI 能帮助我们找到这个问题的答案。因为在算力支持下，AI 不仅能够为品牌生成海量内容，还能够根据不同消费者需求精细化消费洞察，优化广告营销策略，提供更为个性化的服务，实现“千人千面”。以往通过人工筛选媒体投放会存在个人倾向、主观判断等问题，但是 AI 系统会通过需求反推，筛选出最优匹配达人，找到“浪费的另一半广告费”。

这些让我们看到，AI不仅是一个新的营销工具，不是某种“插件”，它的价值不再局限于“局部的效率提升”，也不是只在旧的营销流程上就某个环节进行降本提效，它的发展已经进入“深水区”，将突破传统营销的限制，构建一套新的营销机制，为品牌传播带来更加高效、精准、具有针对性的新型业务模态，改变整个营销行业的玩法。

但除此之外，当前营销传播还面临着其他问题，比如营销疲劳，消费者对营销感到反感；信息过载，在信息泛滥中难以筛选出真正有价值的内容；品牌自嗨，互动缺失，难以引起受众的兴趣等等。AI 是能帮我们解决这些问题，还是进一步恶化这些营销困境？这都需要我们营销人去面对和回答。

这本《白皮书》列出了当前 AI 技术在营销的技术平台、前链、后链等各个环节中的开发和应用，研究了 AI 如何在数字化进程加速的当下，为行业带来更高效的解决方案和商业价值，为产品营销和品牌传播带来新活力。

AI 营销作为新生事物，很多发展方向还在探索，很多应用模式还在尝试。未来的 AI营销究竟是什么样子，今天的我们不能预言。但比起某个具体的 AI 营销应用或 AI 营销方向，AI 为营销领域带来的无尽的想象空间才是更加重要的东西，毕竟，人是想象力的动物，依靠想象力征服世界。在当下这个极度“内卷”的市场竞争环境中，AI带来的想象空间正在为营销行业带来无尽的可能性。

直面 AI 营销新时代

赵新利

CIPRA 人工智能工作委员会副主任委员中国传媒大学广告学院院长 / 教授 / 博士生导师

营销正处于前所未有的十字路口，广告教育亦在直面前所未有的新时代。一切概念都在颠覆，一切规则亦都面对质疑。

这对于我们而言，并不陌生。

在科学和艺术、想象与现实的融合地带，不断理解、触动、运营消费者，思考创意、追寻效果、打造品牌，在海量资源中寻求最优解，在这一看似不变的主轴中，从数字化、到平台化、再到智能化，变化本就是营销的主旋律。技术搅动营销，营销融入技术，技术与营销的共振从未停歇，所造就的动态场域既是中国传媒大学广告学院建院以来始终面对和回应的现实环境，也是激发我们不断创造和更新知识体系的催化剂，亦锻造了广告学院与行业同声共应的紧密连接。

此次AI营销的研究，即是广告学院与业界一起求解新题的成果。

我们组建了在营销产业、AI 技术等交叉领域均有所长的研究团队，基于学院此前对新营销趋势的持续跟踪和洞察，解析了AI营销时代的技术生态之变、媒介生态之变、营销运营之变、人才培养之变，以形成对AI营销的全面考察、清晰界定和未来预判，并提炼了十大趋势，以与学界、业界共同探讨。

当然，AI 技术正在持续演进，营销亦非静止的河流，我们既不能将技术视为单方面颠覆营销的唯一变量，因此而陷入技术至上论，亦需尊重营销、传播的基础法则，理解营销融入技术不仅意味着工具化、自动化，更意味着生态、要素、组织、策略、流程的全方位适配和调整。品牌、媒体、服务机构在吸纳技术的过程中相互碰撞、演绎新局，消费者更是在愈加复杂的传播环境中不断分散又聚合的“对象”和“主体”，与AI的演进同步，营销角色、聚落、规则的调整一定会加速迭代，内容、数据、用户、关系等营销元素的流动也会更加复杂，因此，我们的研究也将持续进行，并以此反哺新时代的广告营销教育和知识建构。

新的营销环境需要新的人才定位和培养体系，呼唤产业与高校加强协作、打通产学研联动路径的新模式。作为行业的守望者、观察者以及专业人才的培养者，我们愿时刻保持求实的心态、求知的欲望、求新的方向，在充满挑战和机遇的AI营销新时代，与学界、业界一道，回应新问题、探索新路径、建设新体系、创造新平台。

前言

需求常变，营销恒新。

在技术、经济、社会等各方调整的合力下，营销的变革持续进行从未停歇，既有宏观要素作用于整体带来的变化，亦有底层策略因应而生的具体调整，因此，当我们谈论营销趋势，既需要看到其中蕴含的营销运营的思维、策略变化，亦需要把握其所在的技术、传播环境的发展方向。

而讨论 AI 营销和 AI 营销趋势，同样如此。首先，需要注意 AI 并非是进入到了静水流深的营销概念，而是作为新的变量，在本已剧烈调整的动态市场中与各方碰撞交织，构造新局面，推进新趋势。其次，需要看到趋势研判既需要重视自上而下的推演，亦不能脱离自下而上的整合。

在这一框架下，中国传媒大学广告学院与迪思传媒集团共同启动了本课题，研究团队通过对品牌主、媒体平台、AI 技术机构、代理机构、营销技术机构等多方主体的调研及案例整理，完成了《AI时代全链路营销进化白皮书》，以期对AI营销的边界、AI 变革营销的路径、AI 营销的趋势、AI 营销人才的需求及培养等问题进行回应，建立对中国 AI 营销的全面认识。真诚希望与业界，学界一起探讨，使其成为营销变革中的新篇章。

团队

指导单位：中国国际公共关系协会人工智能工作委员会

主创单位：
迪思传媒
中国传媒大学广告学院

主编：

黄小川中国国际公共关系协会常务理事中国商务广告协会副会长中国内容营销高峰论坛主席迪思传媒创始人兼董事长

赵新利中国传媒大学广告学院院长、教授、博士生导师

主创：

吴殿义中国传媒大学广告学院副教授

龙思薇中国传媒大学广告学院副教授

左然中国传媒大学广告学院青年教师

江忠锋迪思传媒副总裁、AIGC创新研发中心负责人

雷光迪思传媒新闻顾问

秦荫儒迪思传媒品牌总经理

李晨悦中国传媒大学广告学院学生

李云中国传媒大学广告学院学生

徐溪遥中国传媒大学广告学院学生

朱平中国传媒大学广告学院学生

徐睿哲中国传媒大学广告学院学生

郑恺越中国传媒大学广告学院学生

CONTENTS目录

01中国AI 营销背景新技术、新版图

02中国AI营销变革全链路升级

01 中国 AI 营销
01 1. 理解“AI营销”：定义与误区
03 2. 中国AI营销：当前阶段及特征
05 AI技术全面发展，不断重构营销环境
05 1. 强化：技术能力持续增强
06 2. 深化：深度影响传媒生态
07 中国AI营销新版图
08 1. 媒体平台智能化水平再提升
08 2. 营销技术服务商基于AI开发新服务
08 3. 代理商探索服务智能化路径
11 提升洞察“数据流”的粒度、速度、深度
12 1. AI提升复杂用户洞察的颗粒度
12 2. AI推进洞察“数据流”的效率革命
13 3. AI驱动数据深度整合与挖掘
16 赋能营销“内容流”的动态运营全程
18 1. AI优化营销内容的创作流
18 2. AI提升内容物料与场景的适配能力
19 3. AI助力数字人嵌入营销场景
27 变革媒介“资源流”的交易效率
27 1. AI媒介投放：智能应对海量资源的评估、组合
28 2. AI效果监测：实时、精准支撑智投优化
35 驱动后链路“关系流”的高效互动与落地
37 1. AI智能用户管理：营销转化的加速器，私域客户留存的守护者
38 2. AI外呼：实现情感连接与高效触达的融合
40 3. AI智能建站：个性化站点构建与运营贯通

03中国AI营销重构要素与人才

中国 AI 营销趋势与展望

45 AI 对营销要素、关系的解构与重构
45 1. AI营销更加突出以 4D为核心的营销要素升级
46 2. AI营销加速了品牌与消费者关系的养成
47 3. AI营销重塑营销市场格局，推动新势力崛起
48 AI 营销时代的人才需求变革
48 1. 何谓AI 营销人才？
49 2. AI与营销者：赋能而非替代，提出新要求
50 3. AI营销时代的营销职位升级与能力拓展
52 构建全新的AI营销人才培养体系
52 1. 高校培养体系的升级
53 2. 企业培训体系的建设
54 3. 共享共建，推动产学联动
59 趋势一：垂直领域模型深化
59 趋势二：多模态能力增强
59 趋势三：AI模型构建方式创新
60 趋势四：AI再造超级流量入口
60 趋势五：AI 渗透媒体应用
60 趋势六：AI 变革营销全链路
61 趋势七：AI 推进营销新势力崛起
61 趋势八：AI升级媒体平台营销能力
61 趋势九：AI 营销产品、AI 模型训练等岗位成新宠
61 趋势十：复合型人才（超级个体）竞争力凸显
62 结语

中国营销背景AI新技术、新版图

中国式 AI 营销

AI 技术全面发展，不断重构营销环境

中国 AI 营销新版图

01 中国 AI 营销背景新技术、新版图

（一）中国 AI 营销

1.理解“AI 营销”：定义与误区

AI技术炙手可热，AI营销如火如荼，如何界定AI营销？我们结合AI及营销的发展，以及当下企业营销运营的现实和方向，认为可以依循这一思路展开界定：

AI 营销是依托于大数据、人工智能、云计算等各类技术的发展，对营销全链路进行升级，创造新的消费者交互场景体验，发现和创造、并不断满足消费需求的营销新模式。

作为 AI 技术与营销运作结合的概念，AI 本身是快速迭代变化的，营销也在社会、经济等方方面面变动之中不断创新，AI 营销亦具有较强的动态性。其核心内涵体现在如下几方面：

（1）营销在本质上是企业在市场各环节对消费者需求的发现和满足，AI 营销仍然是品牌主在这一领域开展的工作；

（2）AI技术推进：在由数字化的终端、网络和媒体环境发展支持下，由大数据、算法、云服务等多种数字技术推进，而不仅仅包含生成式人工智能、大模型等狭义技术；

（3）营销目的：AI 营销是由品牌主发起，在各种传播和销售触点上激发消费者参与的互动和主动扩散的市场行为，而且支持新的消费者交互与体验，进而不断提供需求的激发和满足；

（4）营销效率提升：一方面，AI 营销涵盖营销洞察、营销内容、媒介投放与优化、后链路等各个业务环节，提升了整个营销运作流程的效率；另一方面，AI 营销推进了多种类型的营销资源（流量资源，社交资源、营销内容资源、数据资源等）的供需双方（乃至多方）的流通和交易效率的提升。

当前，由于AI营销作为新生概念的快速发展，对于其理解亦存在部分误区，我们亦希望就此进行澄清。

首先，AI 营销的关键词是“AI”与“营销”，而非“AIGC”与“创意”，因此，不能将 AIGC等同于AI营销，以偏概全。这种定义方式既是对于AI的窄化，也是对于营销的窄化，以窄化的定义看待AI 营销，既无益于建立全面认知，也将对技术落地带来障碍。

其次，AI 营销需要立足于营销场景和目标，与营销无关的单纯的视频、绘图等，由于其所生成的内容并不指向营销运营，亦不服务于品牌传播的目标，因此不应泛泛地将其视为AI营销的组成部分。

第三，AI 营销强调营销效率的提升，需要结合营销目标、有的放矢地组合使用 AI 技术和工具，片面追求快速、大量生成营销资源等的做法，并无助于提升效率，只能说是在“灌水”。

第四，在应用 AI 技术解决营销问题的过程中，需要注意营销面对的是主动性、能动性同样被技术赋能的用户，若要达成与消费者的有效沟通与互动，要尊重用户对于技术的回避心理，以及用户对创意的理解、鉴别力，在与用户对话的前提下使用技术，否则可能起到反作用。

2.中国AI 营销：当前阶段及特征

AI 技术能力的开发和应用，营销行业的生态和发展，离不开孕育它的市场和土壤。当前，中国拥有全球最顶级的人口资源，6亿中高端收入的人口，接近11亿的网民；中国已成为全球第二大经济体，世界 500 强的企业数量超过美国成为全球第一；在国内、国外双循环的社会新发展格局下，中国国内市场消费规模稳坐全球第二，国内网络零售市场总量稳居全球第一……营销作为传播经济信息、链接生产与消费、加速流通、繁荣市场、发展经济的工具，在 AI 的赋能下，正在加速度升级和创新，并将继续推进。

近年来，伴随着中国社会、经济等的新发展、新局面，“中国式现代化”这一命题激发了各行各业的新思考、新探索，对营销而言，同样也需在AI快速、深度变革的当下，立足于我国的前沿技术、产业实践、市场格局，展开研究。我们从两个视角切入本次调研：其一，从技术视角考察中国 AI 大模型等技术的发展方向及特征；其二，从应用视角考察中国营销业在AI 技术发展背景下的布局和探索。

我们洞察到的“中国 AI 营销”亦具有两面性：其一，在技术上，中国 AI 营销虽然尚未建立起足以在国际竞争中全面制胜的技术能力，但已有不少突破和创新，尤其是在产品化、安全性、和中文语言等地区能力的开发上，更能满足中国各行业的底层技术需求。其二，在应用端，无论是媒体、Agency、Martech、还是 AI tech 服务商，无论规模大小，还是国内外，或者是垂类、地区性的机构，都非常活跃，勇于尝试和探索AI化的产品、工具和服务，多维度创造价值，多场景变现价值。

理解中国 AI 营销的三层逻辑

（二）AI技术全面发展，不断重构营销环境

2023年，全球见证了生成式AI技术的爆发，同时也对传媒行业带来了深刻的影响。互联网企业、终端企业、技术企业等，或者延续已有的技术能力，或者积极入局，在各方推动下，AI 技术在两个维度上不断拓展，以极高速度演进，与传播底层的连接不断加深：通用模型技术增强、垂直领域应用嵌入。

AI 技术全面发展，不断重构营销环境

1.强化：技术能力持续增强

商业化与实际应用层面，各大巨头纷纷推出多款面向市场的大模型产品，在参数、价格等方面不断取得突破，并通过智能体布局建构基于AI的生态。

2023年至今，生成式AI在技术层面的主要突破体现在其更大的模型、更高的算力，以及多模态多任务处理能力的迭代。而大模型 API 的集体降价体现了头部企业的价格竞争，也说明国内大模型商业化仍处于探索阶段，这在一定程度上反而利好了大模型应用的发展。

除了参数、算力和多模态任务处理的迭代，国内领先的大模型公司业已开始布局智能体（AI Agent）和开发者生态。开发者生态的建设将可以提升市场对大模型的认可度，进一步加速教育市场的进程。

与通用大模型的发展同步，行业大模型及垂直应用亦沿着两个方向发展：其一是利用企业深厚的行业积累，训练权威、专业、全面的行业数据集，以求减少大模型在专业知识领域的幻觉，提升模型的行业适应性和专业匹配性。其二是挖掘场景化能力，统合重点需求和长尾需求，提供完整、可靠的行业解决方案。

2.深化：深度影响传媒生态

AI 技术的发展正在对传媒生态带来影响，这种影响既体现为对于终端、OS、浏览器等信息“入口”的作用，亦表现为对信息内容生态（包括创作、分发等）的深刻、持续影响。

在终端层面，大模型与终端、操作系统的融合加深，注重各个系统功能、以及应用间的信息流转和资源配置。此外，面向车载智能以及智能家居这类场景，大模型也可以提升硬件间联动的效率，尤其是提升人机交互中对人类意图的理解效果。从应用层面来看，大模型则优化了人机交互的效率，提升了内容分发、创作的用户体验，改变、创造了媒体场景，深刻影响信息生态。

模型落地维度扩张，深度影响传媒生态

（三）中国 AI 营销新版图

中国 AI 营销新版图

在大数据、云计算、人工智能等技术的推动下，中国营销业已经行驶在数字化的快车道上，营销的内涵也随着媒介场域的延展而不断拓张版图，智能营销、营销技术成为各方关注的命题。而 2023 年开始的生成式人工智能技术的发展，为中国营销业数字化进程注入新的力量和变量，媒体、代理公司、营销服务机构等各方均在着力布局，基于各自的场景、需求、技术，探索业务、组织、资源等层面的AI营销路径。

1.媒体平台智能化水平再提升

在演变成为愈加复杂的场域的过程中，媒体不断增强自身智能营销的能力。一方面，持续发掘营销资源，在产品、工具、服务方面体系化开展建构，并通过方法论的形式加以包装，以提升资源变现的能力；另一方面，在这一过程中，媒体正在某种意义上成为广告技术服务商，通过技术提升广告服务，同时也将各自的广告方法论更进一步落地，提升自身在广告领域的话语权。

2.营销技术服务商基于AI开发新服务

AI 时代，市场 Martech 服务商也正面临着前所未有的变革和挑战。Martech 服务商正在不断升级其功能，并不断探索和整合最新的AI技术，以提升其服务能力和效率，在创意生成、数据分析、客户关系管理、内容创作和个性化营销等多个方面发力。这些AI工具不仅增强了营销自动化和智能化水平，也提升了营销活动的效率和效果，进而帮助品牌实现更加精准和个性化的客户沟通。

3. 代理商探索服务智能化路径

随着数字化时代的来临，消费者对个性化广告和定制化服务的需求日益增加，广告效果评估的准确性和市场上广告公司激烈的竞争促使 Agency 进行数字转型，充分调度数字资源，基于数字资源提供服务。Agency 不仅在内部自主研发 AI 营销技术，还强化与外部技术资源的合作，提升自身的AI营销能力。

中国 AI 营销变革全链路升级

提升洞察“数据流”的粒度、速度、深度

赋能营销“内容流”的动态运营全程

变革媒介“资源流”的交易效率

驱动后链路“关系流”的高效互动与落地

02 中国 AI 营销变革全链路升级

（一）提升洞察“数据流”的粒度、速度、深度

在现有产品体系中嵌入 AI 洞察功能、或以独立的 AI 套件的形式出现的 AI 营销洞察工具，正在以其独特功能和资源整合能力，拓宽营销洞察的边界。

AI 融入营销洞察

洞悉入微用户理解与品牌管理的深度进化

人群维度分层

智能识别营销机遇与风险

AI 圈人“超细分战略”可望而可及

品牌洞察与消费者建立深度连接

用户群体动态重组

深入了解消费者需求、兴趣及行为模式

AI 营销洞察工具

产品层

独立 AI 套件

现有产品体系嵌入 AI 洞察

技术层

深度学习

大数据分析

数据层

通用数据：市场信息、行业趋势、消费者行为规律等

企业独有知识库：历史数据、客户资料、业务流程等

效率革命智能匹配与一键洞察的极速体验

• 自动化数据处理与洞察生成

数据聚变全面整合和深度分析的底层支持

• 一键式匹配人群，生成客户画像、趋势、归因、差异分析等

社交媒体上的评论、图像、视频等广告监测、小程序搜集到的复杂中间数据

提炼洞察信息

理解品牌数据模型

数据可视化

1.AI提升复杂用户洞察的颗粒度

以往营销产品工具多依赖于性别、年龄、城市、职业等直观特征来描绘目标人群，这种浅层理解往往导致认知偏差，而 AI 工具的介入，能够实现对底层数据的广度和颗粒度上的优化，更实时动态地提供给广告主更符合营销需求的目标人群。借助 AI驱动的丰富指标，我们持续优化用户群体的细分与重组，超越单一固定分层策略的局限，实现动态更新；并在一个大的人群分层维度下，嵌套进二级分层策略，以达到更加精细化分层，满足个性营销的需要。古早时期的“超细分战略”被认为难以执行，但在 AI 时代的今天，已经可望、可及了，一个消费者不仅会出现在一个大的分层模型中（例如AIPL模型、CLV模型），还会出现在更多的其他细分人群中。

AI洞察的能力也辅助到品牌管理。AI能够实时监控市场动态，评估品牌的健康状况，并智能识别营销机遇与风险。在 AI 的帮助下，品牌能够更敏捷、更深入地分析消费者行为、市场趋势，显著提升营销策略的输出速度。更为关键的是，AI 洞察系统加深了品牌与消费者之间的联系。这种深度的消费者理解与连接，不仅巩固了消费者的品牌忠诚度，也显著提升了品牌在市场中的竞争力和影响力。

2. AI推进洞察“数据流”的效率革命

在操作体验的感受上，AI 工具以其自然语言交互能力和一键式营销洞察功能，改变了传统数据处理与洞察的繁琐流程。品牌方无需再面对复杂的查询语言或漫长的等待时间，只需通过自然语言发起查询，无论是针对用户运营的细致分析，还是销售数据的宏观概览，AI 都能迅速捕捉意图，精准转化为内部探索指令。这一过程中，AI 自动执行复杂的 SQL 查询与深度数据分析，实现了从“问题提出”到“答案呈现”的即时响应，极大地提升了工作效率与用户体验。

此外，AI可以实现一键式匹配人群，生成客户画像、趋势、归因、差异分析等功能，不同的 AI 工具在具体功能实现上可能存在差异，但共同之处在于它们都致力于通过智能化手段，提升用户体验，优化营销决策过程。

3. AI驱动数据深度整合与挖掘

数据洪流时代，AI 在数据整合与分析领域展现出更强的能力，其核心优势在于能够有效处理规模庞大且类型多样的数据集。相较于传统方法，AI 极大地拓宽了跨领域数据分析的边界，特别是在处理通用大数据与特定行业垂直数据方面，能够助力实现品牌专业性和融合性深度的洞察闭环。

AI 技术不仅能够处理结构化数据，还能分析社交媒体上的评论、图像、视频等多种形式的非结构化数据，从中提炼出与品牌决策相关的信息。以往品牌常常会忽视一些数据，例如广告监测、小程序搜集到的中间数据，这些数据维度复杂，数据分析师很难深入了解不同维度的参数与最终结果之间的关系。有了 AI 大模型之后，这些中间过程数据的价值可能会放大数百倍，从而帮助品牌更好地洞察与决策。这种整合能力赋予了品牌更广的视野，使其能够构建出更加全面、多维度的数据图景。

品牌数据模型通常涉及复杂的 schema、标签体系、客户属性和多主题的标签树，大模型的强大分析能力使其能够更好地理解和解读这些数据模型，从而减少自然语言分析过程中的歧义和误解。通过数据库的的集成，AI 大模型能够深入理解数据结构和关系，为用户提供准确的分析结构。最终，AI 通过其先进的数据可视化技术，将数据转化为直观易懂的图表和报告，精炼成清晰、直观的洞察信息，极大增强品牌对市场细微变化的敏感度，为精准营销策略的制定与优化奠定基础。

【案例】百度-百度观星盘

百度营销的百度观星盘就是典型的一“问”即达的 AI 营销决策平台，观星盘依托丰富数据资产，通过自然语言多轮对话，集数据查询、归因推理、主动搜索、策略整合、智能对话于一体。它助力企业高效查询品牌资产等数据，分析流量、广告、舆情等多维度变化，洞悉数据波动根源，实现从数据洞察到营销策略制定的智能化跃升，为企业提供深度用户洞察与智能策略支持。

观星盘：从数据洞察工具向服务客户营销策略的AI营销决策平台演进

表 1：AI 洞察工具的 AI 能力

角色	公司	工具	业务领域	AI能力描述
Media	阿里	达摩盘AI圈人	用户匹配	通过日常对话式交互式人群诉求，AI能自动理解并匹配潜在客群。
Media	百度	观星盘	自助式查询、智能分析	融合百度用商大数据与AIA品牌资产数据运用文心千亿大模型等，实现海量数据的深度解析与洞察。运用AI算法自动分析数据波动背后的深层原因，如市场趋势、广告投放效果等。
Agency	蓝标	blue Al	品牌数据分析和运营	融合大模型与私有数据调度，高效处理全球社媒与用户数据，通过垂直数据与 know-how，精准提升特定场景问题解决能力。
	迪思	迪思AI智链	数据分析与策略洞察	基于通用大模型的综合能力，融合迪思 28年在汽车、快消、3C、金融等领域的垂直深耕积淀的丰富行业场景化数据，为制定更加精准的品牌营销策略提供高效支撑。
	WPP	Choreograph.mPlatform	消费者洞察及建模	构建个性化消费者关系，收集媒体消费数据，提供消费者洞察与建模（包括相似度建模）。
	WPP	Kantar的KMP.AI	品牌数据分析和运营	整合凯度40年全球消费者研究数据与BrandZ的54亿数据点，结合每年超8000 万次消费者反馈，构建专属洞察生态系统，持续接入独家报告，提供洞察。
	阳狮	CoreAl	品牌数据分析和运营	整合 23 亿消费者数据、内容、媒体及业务绩效，结合Marcel平台1PB资产与Publicis Sapient 35 年转型数据，构建精细数据图谱。依托Bodhi平台与集团AI模型，融合第三方AI 服务（如 OpenAl、Adobe等），实现精准数据洞察。
Martech	明略科技	小明助理	营销策略洞察与生成	基于行业知识库，融合陈述性与程序性知识，自动化输出差异化营销策略与USP。
	Flywheel飞未	智能问数	自助式查询与数据分析	跨平台整合电商、社交等渠道数据，利用AI技术转化复杂数据为直观的信息洞察,以问答咨询的方式提供。
	钛镁	Al创意官	品牌数据分析与运营	通过 LLMOps 平台融合行业知识和客户知识，支持自有数据的模型训练和应用编排，提供私有化部署。并针对营销场景、用户习惯，进行增量训练与定制微调，满足行业客户的个性化需求。
	易点天下	数眼智能	数据分析与处理	借助用户识别算法，自动接入数据，生成应用内购买、广告变现等40+核心变现指标。基于多端 SDK 的用户事件数据，无需 SQL即可进行事件分析，并能深入到单个设备层级，发现异常设备，分析用户行为轨迹的变化。AI预估模型可在投放1-2天后，达到95%精准度预测未来90 天数据趋势。
角色Martech	公司	工具	业务领域	AI能力描述
	筷子科技	Al助理小k	运营分析与创意洞察	自动生成用户运营数据日报，提供"灵感三件套”，可快速洞察视频、解析视频、查找爆款脚本。
	Convertlab	Al Hub 的洞察分析AI	数据分析与业务洞察	自动对数据进行相关性计算以及探索性分析，通过特征自动建议和模型聚类对人群、产品或其他业务目的进行洞察分析，找出重要特征，并自动形成可视化洞察图表，具体可实现Persona分析，品类偏好分析等。
	飞算科技	飞算科技Al.Insight	数据分析与处理	从多角度、多维度解析数据，生成客户画像、趋势、归因、差异分析，并支持自然语言交互，搜索问题，答案以见解、报告、仪表板形式展现。并可自动对数据进行时序异常检测、因果关联、波动归因等原因分析，并给出结论性描述;对数据洞察点进行 Auto OLAP 分析，支持上卷、钻取、切片、切块等多维度分析。
	蔚云科技Vayone	蔚云知数AI用户洞察	消费者洞察	分析消费者评论且进行正负面0-10 级排序，挖掘问题点和机会点。构建目标人群画像，识别购买驱动因素，探测内在动机、需求、潜在欲望，激发新的购买动力。

基于官网等官方资料来源综合整理，截至 2024 年 8 月

（二）赋能营销“内容流”的动态运营全程

内容是重要的服务于营销需求的物料。多类型、新形态、以及多场景适配是 AI 赋能营销内容业务的重要特点。

AI 技术正在赋能数字营销物料的内容话题点灵感洞察、内容素材收集、内容设计制作和内容审核监测等各环节；AI 也使营销中的内容物料在生产成本上降低、在生产操作上简化、在生产效率上增速。伴随技术发展，AI 正在通过不断深入地理解垂类场景和内容，更好地嵌入到营销内容全过程。

AI 融入营销内容

融入多种类型营销内容的创作过程

从无到有

从有到优

营销文案

设计素材

文本合规性审查

多语言翻译

真人口播

自动剪辑

产品模特营销

背景更换

补帧

消除

视频画质优化

续写

字幕识别

配音

推动内容物料适配不同的营销场景

创作：适配不同媒介场景

( 以文案为例 )

微信公众号软文

小红书种草笔记

抖音短视频选题

知乎产品软文

SEO 标题和描述

分发：嵌入综合性营销系统

数字人应用

参与内容洞察与创作、从内容投放到管理的全链路

形象创作

视频生成

一键发布

自动口播

AI 产品模特

自动投流

聚合展示

1.AI优化营销内容的创作流

从内容类型的角度来说，AI能够进行文本、图像、音频和视频等内容格式的创作，支持海报、邮件、营销文案、公关稿件、短视频、播客等多种类型内容物料的生产，文生图、图生图、文生视频、图生视频、文生音频……生成式AI通过跨模态的技术转化，实现各种类型内容的高效创作，满足营销物料“从无到有、从有到优”的创作需求。

在营销内容的生成方面，依托生成算法、预训练模型和多模态技术等迅速成长起来的 AIGC 技术，为营销数字化中的内容创作带来新变革。在文本生成方面，AI 内容工具通常以对话的方式帮助用户撰写营销文案，如广告文案、信息流标题、短视频脚本等；在图像生成方面，AI 可以通过输入指令词或上传参考图，一键自动生成平面广告设计所需要的背景画面和设计素材等，还可以通过添加商品信息和发布场景生成信息丰富、设计美观的图文海报；在音频生成方面，AI 能够模拟真实人声生成口播配音；在视频生成方面，AI可以根据设置的脚本指令一键生成商业应用的短视频，还可以把广告素材和直播录屏进行快速混剪裂变，以更适合分发传播。

在营销内容的优化方面，针对已有的各种营销素材，AI 内容工具能够对其实现批量化的编辑，提升效率，以及进一步精细化处理，提升内容质量。在文本优化方面，AI能够对营销文案进行检测，识别其中的违规和敏感内容，还可以一键进行多语言翻译；在图像优化方面，AI 可以优化品牌图像的各种模板和样式，可以一键为品牌替换不同的营销背景，也可以一键为品牌添加产品模特；在视频优化方面，AI 能力可以升级剪辑效果，比如一键智能修复画质、消除、补帧、续写、识别字幕、配音等。

大量且复杂的营销内容生成、编辑、优化等工作在 AI 赋能下，通过简单的拖拉拽操作就可以完成，这也是AI 在营销内容的创作领域解放人工生产力的重要意义所在。

2.AI提升内容物料与场景的适配能力

不同类型的内容物料最终要适配不同类型的营销业务场景当中，比如适配媒介投放、匹配不同人群，这才是营销内容精细化运营的关键所在，也是营销领域的 AI 内容工具区别于一般类型的内容工具的特殊性所在。

一方面，很多 AI 内容工具适配不同的媒介场景，在创作起始工具就要求先选择确定要投放的媒介，再通过输入营销需求来生成内容，这一点在图文创作的业务领域最为突出。图文作为社交媒体最流行的内容类型之一，也是数字营销中最具性价比的交互触点，AI以机器学习的方式快速掌握不同媒体图文风格，形成自身的输出能力。

另一方面，从内容分发的视角来看，一些 AI 内容工具直接嵌套在综合性的营销平台或营销系统之中，参与进从内容洞察到创作、从内容投放到管理的全链路环节。依托大数据的支撑，这类 AI 工具可以通过选定的人群数据来为创作者推荐适配的营销素材，实现投放导向下的内容生产；AI 内容工具还可以基于用户的历史浏览行为实现营销内容的一键发布和智能投流，以此提升内容分发的效果。

3.AI助力数字人嵌入营销场景

从内容的形态来说，AI 技术推动了营销内容从二维向三维立体化的跃迁，也为营销带来了全新的内容元素——虚拟数字人。AI好比数字人的“大脑”，是数字人交互、思考、学习等能力的核心，而数字人则是 AI 的“躯壳”，是数字人外在形象的呈现。

目前很多 AI 内容工具已经开放数字人相关能力以用于营销内容的创作之中，最常见的是帮助用户创造数字人主播和数字人模特。对于音视频类的营销内容，AI 工具可以直接基于用户本人形象生成真人数字人或者基于用户指令和模板生成数字人，用作商品直播、推广视频口播或者网站导购；对于图文类的营销内容，AI 工具可直接基于用户输入的指令或参考图生成数字人，用作商拍图里的产品模特。以往制作类似的虚拟形象和 3D 内容效果需要较为高昂的成本和复杂的工序，这一问题在 AI 的助力下得到了一定的解决。

【案例】易点天下-KreadoAl

KreadoAI 是易点天下公司推出的 AIGC 数字营销创作平台，已实现对文本、图片、视频等多类型营销内容的覆盖，具有数字人视频创作、数字人 PPT 口播、照片数字人口播、AI 文案生成、AI 文字配音、AI 模特、AI 真人模特、AI 智能抠图、形象克隆和语音克隆等核心功能，只需输入文本或关键词，就可以创作真实/虚拟人物的多语言口播视频。

核心 AI 能力描述：

数字人视频创作	300多种真人数字人物，支持多语言文字转语音合成和口播视频创作。
数字人PPT口播	将 PPT文件解析后，生成多场景的数字人口播视频。
照片数字人口播	文本题词描述人物画面信息，提交题词即可快速生成人物图片。
AI文案生成	只需要输入营销关键词，就会自动生成不同句式、不同风格的广告营销文案。
AI文字配音	只需输入营销文本或关键词，即可一键生成多种语言、不同音色的配音，可应用于产品宣传的视频配音、智能语音助手、课程讲解等。
AI模特	一键生成不同地域国家、肤色、年龄、表情等媲美棚拍精度的AI产品展示图，无需请真人模特棚拍，快速生成与商品完美融合的虚拟数字人形象。
AI真人模特	上传真人模特图片，即可得到不同肤色样貌的模特商拍效果图。
AI智能抠图	快速去除图片背景，一键在线抠图。
真人形象克隆	可制作真人虚拟数字人分身，只需提交5分钟录制画面，1:1还原真人神态，结合数字人口播技术可替代真人出镜。
真人语音克隆	可以复刻真人音色、音律，只需提交5分钟的录制音频，即可高度还原真人音色。

KreadoAI 的“数字人口播”和“AI 生成营销文案”操作页面

【案例】抖音集团-巨量创意的即创平台

即创是专门为抖音上营业的商家、服务商和达人提供服务的一站式智能创意生产与管理平台，具备创意生成、智能管理、数据分析、协作工具等功能，在创意生成方面提供视频创作、图文创作和直播创作的AI工具。

巨量创意的即创平台工作台首页

即创的“智能成片”和“图文工具”操作页面

表 2： AI 营销内容工具及 AI 能力梳理

角色Martech	公司	工具	业务领域	AI能力描述
	一览科技	运营宝	图文创作	图片优化（百宝箱）：照片转漫画 /AI扩图/AI抠图/AI商品图等图片生成（AI绘图）：文生图/图生图文案写作（AI编剧）：选择自媒体或影视编剧的具体应用场景，输入需求，生成剧本和文稿
	筷子科技	Kuaizi AIGC应用平台	视频创作	Al一键成片：一键生成多样化商业短视频短视频 AI解构器：快速解构视频的脚本、内容标签和口播文案等
			音频生成	多语言 AI 配音：AI自动生成多语言、多音色、多情感的配音音频
			图文创作	图片生成(百搭卡):只需一张SKU产品图,快速生成千人千面产品场景图文案写作：全能 AI 助理/多场景文本生成
	文山	文山AI	图文创作	AI绘图：AI炫图/海报背景/商品棚拍换背景Ai写作：选择媒体场景，输入提示信息，生成文案结果
	钛镁AI	品牌智脑	图文创作	强大的 Prompt 提示词能力，内容创作适配各种社媒平台需求。
	钛镁AI	Al营销官	图文创作	集成 Multi-Agent 多代理协作技术的自动化应用产品，可进行洞察分析、Slogan生成、文案创作、海报设计等。
	奥创光年	SaGa 视频内容生成模型	视频创作	能够根据品牌特性和用户需求，自动生成视频内容。
		Mogic Copilot	视频创作	提供 AI风格的定制化的视频内容制作服务，完成人工难以完成或成本高昂的工作任务。
		MogicContent AlStudio	全链路营销平台	内容洞察系统：利用人工数据标注让 AI了解短视频的语义，理解并学习行业里优秀的爆款视频，生成优秀的视频内容Al 内容生成：自动化批量产出、生成带有故事性脚本的混剪类视频智能投流：营销内容通过后台一键分发到抖音、淘宝等，并分析所有发布内容的数据
	汇量科技	Playturbo	素材生产	智能视频编辑：批量视频素材组合 /AI 消除功能/多语种 AI配音/字幕/翻译智能录屏：录屏素材自由搭配/跟随光标一键生成
角色	公司	工具	业务领域	AI能力描述
Martech	钛动科技	Tec-Creative	素材生产	素材洞察：算法实时分析解构热门优质内容，洞察全球消费者喜好Al素材解构：智能分拆视频分镜，高效解构视频分镜、脚本、内容标签和口播文案等素材创作：AI视频创作 /AI直播素材标签管理：支持标签体系自定义，为素材更新迭代提供数据参考素材效果分析：数据实时回流，生成多维度综合分析报表
	特赞科技	内容洞察	视频创作	视频优化：自动修改尺寸／AI智能视频裁切
		内容智能生成	图文创作	图片优化：一键智能抠图／切图工具图片生成（0-1智能生成）：主要视觉元素+文案+尺寸，一键Al智能设计物料
		私域内容中心	内容分发	基于用户的历史浏览行为智能推荐分发内容。
		品牌合规检测	内容审核	机器智能审核创意内容，规避违规风险。
Al Tech	百度	百度智能云一念	视频创作	Al视频：输入文本，上传素材，一键成片AI帮写视频文案，支持对生成视频进行二次编创 (导入智能云剪)图表动画生成：表格数据一键生成动画视频优化：智能云剪／智能配音/智能字幕
	百度	百度智能云一念	图文创作	图片生成：AI作画 /AI海报
	声网	凤鸣AI引擎	音频实时互动	Al降噪： AI降噪算法强力抑制 100+突发噪声AI回声消除：利用算法对环境中产生的回声混响进行有效抑制空间音频：通过纯软件算法方案，完美模拟现实听觉感受
	火山引擎	智能创作云	视频创作	视频优化：智能配音/智能橡皮/智能卡片模板视频生成：图文转视频/视频混剪／自动剪辑成片/视频拆条/电商拆条
	科大讯飞	星火绘境	视频创作	MV 创作：输入简单的歌词或情节，生成个性化音乐视频故事创作：以剧情和人物设定为基础，快速生成自定义的AI短片故事
MCN	天下秀	灵感岛	文案创作	自媒体内容生成/工作生活助手/创作灵感/文案提取

角色	公司	工具	业务领域	AI能力描述
Media	大疆	畅片	视频创作	识别场景主题，智能推荐契合的视频模板，自动添加音乐、滤镜、特效、贴纸等。
	巨量创意	即创平台	素材推荐	AI灵感：根据触达人群、售卖商品、素材偏好、品牌调性等多维信息推荐短视频、图文、商品卡等形式的素材。
			图文创作	图文生成：商品卡工具/图文工具
			视频创作	视频生成：一键智能成片 /AI 视频脚本直播工具：直播间装修 /AI 直播脚本
	抖音	剪映	视频创作	视频优化：智能识别字幕、场景／智能配音/智能滤镜/智能音频调整/智能音频分离/智能推荐音乐/音色克隆视频生成：营销成片/图文成片数字人口播：上传视频、文字或图片素材，选择数字人形象，制作口播
	抖音	剪映	图文创作	图片生成：AI作图/AI特效Al商品图：选择Al背景预设，将商品置于不同环境和场景中
Media	阿里妈妈	创意中心	图文创作	图片生成（一键制图）：添加商品链接选择模板偏好，自动化生成图文创意图片优化：智能抠图/超级开屏创意工具/智能模板/页面制作文案写作(悉语智能文案)：添加商品链接输入商品卖点和营销信息，生成多条文案
		创意中心	视频创作	视频生成：绘剪·智能视频／智能混剪工具/直播片段生成器
		万相实验室	图文创作	图片生成：商品图／服饰模特图/平铺服饰试衣
	腾讯广告	妙思AI	图文创作	图片创作：通过输入和描述，自动生成多样的素材商品生成：通过上传商品图片，设定商品的场景，生成新的图片素材游戏成图：文字描述所需生成素材的画面信息，选择游戏模型，设置出图结果
	快手	可灵AI	视频生成	图生视频和视频续写：智能生成视频，对视频进行延长，每次5秒，最长可以扩展到三分钟首尾帧控制：只需上传首尾两张图片，可灵就能自动“脑补"出中间的运动变化过程镜头控制：创作者可以直接指定运镜方式
	快手		图片生成	Al创作：文生图，提供多种风格可以选择;AI形象定制：AI写真，可根据风格和主题做调整
Media	爱奇艺	智绘	图片生成	文生图：一键绘图/智能扩写优化/参考优秀案例来润色图片描述/图片多维度的二次操作文案助手图生图
Media	B站	必剪 Studio	数字分身定制	免费数字分身定制工具，利用AI技术上传个人视频和语音数据，生成高度仿真的数字分身模型；提供音色定制功能，系统能生成个性化的音色模型，输入文字即可生成语音。
Agency	蓝标	Al Studio	图文创作	Al 社媒创作：灵活可配 Studio/定向创作模板/客户知识库
	蓝标	Al VideoProducer	视频创作	AI视频服务：视频混剪/AI套路增强/渠道管理
	迪思	迪思AI智链	全栖内容智作生态系统	定位全栖内容智作系统和全链智能营销辅助系统，包括AI图、文、音、视、译、策等六大AI内容生成工具系统，汽车、3C、快消、金融、医药等五大行业垂直轻量化内容创作小模型以及数字人专属定制于一体的综合性 AI创作平台。迪思AI智链已与多家科技公司建立合作伙伴关系，包括：百度、科大讯飞、微软、商汤科技、阿里巴巴、七牛云。截止目前，迪思AI智链平台已经为长安马自达、长安福特、东风启辰、上汽名爵、五菱汽车、吉利汽车、茅台等20多个品牌提供了业务赋能和支撑。
	利欧数字	LEO AIAD	图文创作	LEO Copy：撰写各类 SEO 优化文案、信息流标题、短视频脚本、分镜脚本等；只需输入idea，即可在数秒内一键生成适用于特定营销场景、平台、投放渠道所需要的营销创意内容LEO Diffusion：简单的中文阐述 idea，Al便会自动帮助设计师完成复杂的 Prompt编写、基础模型选择、风格模型选择、模型参数设置等工作
	VML	BrandGuardian	内容管理审察	Al 驱动确保内容保持一致、合规和包容。开箱即用的功能，插入现有的制作流程，即可查看资产（图像、视频和文本），并在几分钟内提供见解。

（三）变革媒介“资源流”的交易效率

投放需解决海量资源、动态用户、品牌诉求的多端链接，且需不断尝试和调优，AI 技术正以惊人速度渗透到媒介投放。从投放过程中，对物料的筛选、竞价机制的实施，到投放后效果的监测、调优，AI 的广泛应用不仅提升了投放过程的效率，更在不断贴近个性化的投放需求，带来了相当的精准度与体验增幅。

AI 融入媒介投放

1. AI 媒介投放：智能应对海量资源的评估、组合

媒介投放模式在 AI 的影响下，已经从传统的以人力操作为主的模式，实现智能化、自动化的飞跃。智能化的媒介投放模式和策略执行作为 AI 在媒介投放领域最直接的体现，通过大模型、算法优化等技术手段，实现精准投、高效投和自动投。

•精准投：在AI的赋能下，品牌方能基于用户行为数据、历史偏好等多维度信息，深入挖掘目标消费者行为模式、兴趣偏好及消费习惯，构建出更加精准的用户画像。在此基础上，AI投放工具能够针对不同用户群体定制个性化的广告内容，并进行“千人千面”的精准投放，确保广告投放给最有可能产生兴趣的群体。

•高效投：传统广告投放依托于人力手动，遵循目标设定、预算考量、行程设定、优先级设置、投放监播、效果评估…依次进行的线性过程，需要投入大量的人力、物力以不断测试和响应。AI 的引入让以上一系列线性的步骤以近乎同步的方式进行，在甚至瞬间内完成分析投放数据、调整投放策略、优化广告位置、自动出价、再营销等，以达到预期投放效果。

•自动化：AI 技术的应用使得广告投放过程更加自动化，商家只需设定好投放目标和预算，系统便能自动完成后续的投放、优化与监测工作。

2.AI效果监测：实时、精准支撑智投优化

在媒介投放领域，效果监测与优化是确保广告投放成效、调整策略并提升 ROI 的关键环节。AI 赋能下的媒介投放效果监测更加实时、精准与智能化。通过大数据分析、机器学习等 AI 技术，广告主能够实时获取广告投放效果数据，精准分析用户行为，并基于数据反馈进行智能化的投放策略调整与优化，从而实现营销效果的最大化。

•实时性：AI 技术赋予了品牌方实时监测广告投放效果的能力。无论是曝光量、点击率、转化率还是其他关键指标，AI 都能在短时间内进行收集、处理和分析，并将结果实时反馈。实时的监测让品牌能够迅速了解广告表现，还能及时发现潜在问题并作出调整，确保广告投放的持续有效。

•精准性：AI 在数据分析方面的强大能力，使得效果监测更加精准。通过深度挖掘用户行为数据、兴趣偏好等信息，AI 赋能品牌方精准分析广告投放的效果，并找出影响效果的关键因素。通过 AI 化的媒介投放效果分析，品牌方对媒介投放作业的掌控力显著提升，对未来投放的思路更加明晰。

•智能化：AI 使得媒介投放效果的监测与优化过程更加智能。AI 能够基于数据分析结果，自动调整投放策略、优化广告创意，以实现投放效果的最大化。这种智能化不仅减轻了广告主的人力负担，还提升了广告投放的效率和效果。

【案例】迪思传媒- FlinkAi+

全链路智能营销平台FlinkAi：

FlinkAi 定位全链路智能营销平台，是迪思携手百度智能云、科大讯飞、商汤科技等AI 营销生态合作伙伴的先进技术和应用，倾心打造的集内容创作、编辑优化、资源管理、账号运营、媒介分发、内容展示、销售线索收集、数据分析等营销链路上的关键节点功能于一体，旨在为千万中小微企业和传媒机构提供“一站式内容创作和营销管理的智能化交易方案”，同时也为亿万自媒体创作者提供更多商业机会，实现“一元也能做传播，百粉也能有钱赚”的目标。

FlinkAi还可提供一个沉浸式智能交互的获客系统，将来自不同渠道的数据进行整合，利用大数据分析能力，对海量客户数据进行深度挖掘和分析，筛选出潜在客户。此外，FlinkAi 能为每一类型的传播够找到相对应的资源，不同媒介渠道都可以更加精准的去传播，能确保内容能够通过合适的渠道到达目标受众，并提供聚合展示的功能，以增强用户的接触和互动。

迪思AI数智化达人平台：

通过先进的算法为品牌方提供精准的热点内容和达人推荐服务。客户能够依据粉丝画像、在线互动数据以及转化效果等关键指标来筛选账号，实现与用户行为相匹配的媒体和平台领域数据的智能对接。平台采用数据驱动的 AI 匹配策略，深入分析覆盖超过 200 万 + 账号的特征，并结合品牌主创作的内容，实现账号与品牌传播资源的高效对接。此外，迪思 AI 数智化达人平台还提供定制化服务，以满足客户特定的业务需求，通过深度数据挖掘和智能分析，为制定营销策略提供坚实的数据基础。

迪思 AI 数智化达人平台架构

【案例】

阿维塔

AI 营销场景 AI 媒介投放

AI 营销工具百度轻舸智能投放平台

应用方法阿维塔汽车运用轻舸的 AIGC 功能，自动产出契合用户搜索偏好的文案与图文素材，并借助轻舸系统的深度学习能力，捕捉并分析多样化的投放场景，打造最合适的广告创意与落地页设计，降低投放成本。此外，运用轻舸 AI 分析引擎，对市场动态、用户行为模式及账户竞争态势进行深度剖析。通过实时数据监控与智能化策略调整，确保广告投放的精准度与效率。据官方数据显示，自该汽车品牌采用百度轻舸技术以来，其广告转化量实现了高达22%的显著提升。

【案例】足力健

AI 营销场景 AI 媒介投放

AI 营销工具阿里妈妈万相台

应用方法在备战 2024 年 618 大促之际，足力健品牌运用了阿里妈妈万相台的“全能调价”智能投放功能，实时评估当前流量池中用户的潜在价值，包括其下单意愿、加入购物车比例及预期 ROI 等。若系统预测某部分流量用户表现出极高的购买意向且 ROI 潜力大，算法将自动提高出价，积极争取这些高价值流量；反之，若用户质量上乘但市场竞争不激烈，算法则会智能降低出价，以更经济的方式获取流量，从而在控制成本的同时，有效提升 ROI 并最大化广告预算的使用效率。在保持对关键词粒度掌控的同时，万相台还支持 AI 技术的精准调控，针对特定细分市场或垂类赛道中的关键词进行动态出价，进一步提升了投放的精准度与效率。此外，减少了对投放单元的频繁人工干预，转而依靠算法与数据积累的力量，精准锁定并触达对品牌具有高度营销价值的潜在客户群体，从而推动商品的收藏量、加入购物车率及最终转化率。

表 3：AI 媒介投放工具的 AI 能力

角色	公司	工具	业务领域	AI能力描述
Media	阿里	万相台无界版	智能投放	智能出价 AIGB	大模型自动帮商家出价投放，并能够实时调价优化。
				增强分析AAA	以对话 AI精准挖掘经营数据，自动分析规划，输出决策建议。
	腾讯巨量云图	腾讯广告 3.0	智能投放	智能定向	大模型对客户诉求和产品进行深度理解，并基于历史的数据，得出最优受众。
				智能投放	基于大模型理解能力将广告投放给与生意最匹配的人群。
				AI实验室智能投放/ influencer	基于商品和关键词信息自动生成短视频脚本和直播脚本。
		巨量千川智能投放	业务	素材分析构。	借助 AI能力提取素材内容公式结
				高光快投	在直播的同时，AI实时自动进行高光片段识别、剪辑、投放，实时提升直播间推广效果。
		抖音	巨量广告投放平台	智能投放/ influencer	Al单项目托管	系统基于 AI 能力对素材理解并自动化编创，AI自动投放以达预期目标。
UBA（游戏自动化投放)	游戏粒度自动化投放。可快速学习商品背后的人群样本
穿山甲			业务	UBL (线索智投) 高通过率。	信息，缩短冷启动通过时效，提全自动瀑布流配置，自动根据数
			GroMore 智能投放	据对瀑布流诊断调优，动态调节每个用户的瀑布流配置。	广告计划自动创建和投放，用智
	巨量星图	influencer 业务	AdSpark	能算法模型生成不同投放策略。
			达人智能匹配	利用LLM大语言模型进行内容洞察，基于内容进行达人智能匹配。
角色Media	公司	工具	业务领域	AI能力描述
	小红书	蒲公英	influencer业务	智能匹配博主	提供"平台推荐博主包”，同时可实现智能“以人找人”，进行相似博主推荐。
	快手	磁力聚星	influencer业务	智能监测爆款作品	投放中对达人发布作品进行实时监测，发现爆款趋势并自动使用加热工具。
		磁力智投TUAA全自动投放」	智能投放	全自动基建	系统自动、批量创建投放。
				智能调控	包括优质人群策略、独立调价策略、低质基建汰换，以及UAA独有的成本稳定器策略，这些策略叠加起来能够帮助客户在稳定跑量、有效增量的同时，达成成本稳定的效果。
				AIGC 智能素材	AIGC 大模型会对客原始素材进行解析，提炼关键要素，指导模型进行自动化生产，精准匹配。
	京东	京准通一站智投	智能投放	智慧运营	围绕选品、预算、定向、出价和洞察等关键环节，为品牌商家提供全流程的 AI 智能辅助。
				智能出价	利用大模型进行流量价值预估可提供跨渠道广告投放的组合优化决策。
				智能Agent	基于大模型技术，为商家提供生成式顾问、分析和投放服务。
Agency	WPP 群邑	Nexus	智能投放	Copilot	使用 Copilot技术自定义代码、投放目标、价格等指标，实现自动优化投放活动。
	利欧数字	LEOAIAD	智能生成智能投放智能管理	自动化剪辑投放	根据原始素材，运用ContentMarketing Platform 的 Al批量混剪能力进行剪辑，然后自动投放。
			influencer业务	数字资产管理	运用 IPFS 技术，结合Diffusion模型的推理生产特点，为每个数字化作品创建了全网唯一的数据资产存档文件，包含了内容作品、内容推理者、模型提供者的相关信息。

角色	公司	工具	业务领域	AI能力描述
Agency	茉莉数科集团	Al Agent 系统	influencer 业务	红数据策略平台	收集和分析多维度数据后，可以智能生成矩阵策略组合投放方案。
			influencer 业务	红交所	客户通过在线下单，平台智能匹配多平台探店达人。
			智能投放	MMGS 投放中台系统	系统可实现多维度的数据分析，智能指导精准投放，利用算法实时优化投放效果。
	迪思传媒	FlinkAi	智能创作智能投放智能管理智能数据	智能内容创作	提供AI撰文、AI制图、AI视频等智能内容创作工具，输入需求可自动生成内容。
				智能渠道与媒介投放	平台聚合海量媒体资源和自媒体资源，覆盖47个流量平台和70个行业领域，可基于品牌传播渠道需求，快速智能化筛选媒介资源实现精准高效投放。
				智能数据反馈传播效果	基于大数据和 AI，对传播效果和平台数据快速分析反馈，为品牌提供决策建议。
		迪思AI 数智化达人平台	业务	构建达人数据库	和精准匹配服务。	通过收集、清洗、标准化和分类来自不同平台的达人数据，实现动态更新和维护，结合多年执行经验设计达人筛选算法，提供个性化推荐
				智能内容匹配		利用 AI算法分析品牌需求和达人特性，实现内容与达人的智能匹配。
influencer				深度数据分析支撑。	提供账号分析、市场趋势预测等深度数据服务，为品牌决策提供数据
	个性化推荐引擎			根据用户行为和偏好，提供个性化的达人和内容推荐。
	多维度筛选机制			允许用户根据粉丝画像、互动数据、转化效果等指标进行多维度筛选。
	定制化服务与策略建议			根据品牌特定需求提供定制化服务，包括营销策略建议和执行方案。

			用户反馈与		设立用户反馈机制，根据反馈不断
			优化系统		优化平台功能和用户体验。
			角色	公司	工具	业务领域	AI能力描述
Martech	360	360智能营销云	智能投放	Al生成产品核心卖点	结合产品在软件管家内的评价+全网用户使用评价，利用大模型生成核心卖点。
	360	360智能营销云	智能投放	Al集全网内容推荐	内置AI大模型搜集全网优质内容并进行深度学习，结合上架产品的用户需求，智能推荐周边优质内容。
	萃弈	Solima	智能投放	智能监测	以投放目标为导向，实时监测各渠道的广告表现，并利用AI 工具KOA 实现智能优化。

基于官网等官方资料来源综合整理，截至 2024 年 8 月

四.驱动后链路“关系流”的高效互动与落地

AI 后链路应用的场景众多：AI 服务于后链路的客户需求识别，通过 AI 化的智能客服和外呼机器人，收集和分析客户反馈，了解客户需求和偏好；AI服务于社群运营，通过分析社群数据识别活跃用户和潜在影响者，制定社群运营策略，提高用户参与度和品牌忠诚度；AI 服务于客户联络，通过智能客服和外呼机器人，实现 24/7 的客户服务，提升响应速度和服务质量；AI 服务于智能建店，根据用户行为和偏好，个性化定制店铺布局和产品推荐，提高转化率。

AI 融入后链路

用户管理

驱动营销转化，提升私域客户留存

客户联络

外呼机器人重塑触达模式，专属客服承接

智能建店贯穿店铺运营始终

智能获客

批量外呼

预设话术

个性化的落地页模板、组件

客户精细化分层

理解方言和口语化表达

视频外呼

个性化客户服务

个性化内容推荐

知识库精准回答

AI 出海网站多语言转换

售前导购，安装指导，售后维修，医美咨询、社群运营等

AI 智能推广 SEO

1. AI 智能用户管理：营销转化的加速器，私域客户留存的守护者

在智能营销时代，智能用户管理已成为驱动营销转化与提升客户留存的关键。智能用户管理不仅能够可以帮助业务员自动处理和总结繁琐的事务性工作，还能提供实时跟进数据，业务员可以随时查看客户互动历史、购买行为等关键指标，为决策提供数据支持，提升用户留存与复购。智能用户管理系统能够帮助企业智能获客，通过Leads AI技术，根据企业需求精准搜索并推荐海量潜在客户，业务员仅需一键操作，即可将目标潜客加入营销计划，实现批量触达，极大提高了营销效率。

【案例】小满科技 -OKKl平台

小满科技 OKKI 平台的 AI 客户管家提供一系列 AI 沟通工具，包括 AI 写信 & 润色、AI 回信建议、AI 邮件总结、AI 辅助回复、AI 沟通建议等。在私域运营中，系统能基于用户互动行为打标签，依据建群时间、社群活跃度、内容积累及活动参与度等数据自动建立社群标签，品牌方可据此进行定向群发，有效提升运营效率和投资回报率。

按来源分

按价值贡献分

近7天联系的客户

常联系的美国客户

按区域分

7天移入公海的客户

30天跟进的欧洲客户

小满科技客户自动化分群

2. AI外呼：实现情感连接与高效触达的融合

智能外呼机器人正在改变企业与客户的互动方式，其不仅能够维持真人般的对话体验，高效触达，还能提供有温度的情感连接，在售后服务、账单提醒、满意度调查等场景中，被广泛使用。

随着用户群体的不断扩大和个性化需求的日益凸显，智能客服也成为“刚需”。在与用户的互动中，智能客服能够根据每个用户的独特特征和行为数据，构建出高度个性化的用户画像，形成千人千面的客服助手，并根据上下文和相关知识库为用户提供精准回复。AI 生成的答案不仅可以经过人工审核和优化，确保其质量和准确性，还可以直接发送给用户，提供即时、个性化的服务体验。此外，智能客服还具备较好的意图识别能力，基于客户画像、行业知识构建以及语义分析，准确理解客户意图。除了传统的问答式服务外，智能客服还可通过分析访客的浏览行为、用户画像和历史消费数据等信息，为用户个性化精准推荐相关产品或服务。

七鱼视频客服外呼

【案例】京东-云言犀

京东云言犀在售前、售中、售后等各个环节为用户提供全面的服务：在售前阶段，云言犀可以通过催拍催付等方式提醒买家尽快完成购买，同时还能主动推送相关产品信息，帮助买家更好地了解商品。在售中阶段，云言犀会自动提醒买家注意订单状态和物流进度，确保交易的顺利进行。在售后阶段，云言犀则采用辅助人工模式，为人工客服自动推荐回答，提高客服效率和用户满意度。京东数据显示，2024 年618期间，京东云言犀智能客服“京小智”累计服务客户16.4亿次，面向京东商家的智能客服“京小服”，服务商家超75万家。

【案例】捷途汽车

AI营销场景	AI营销后链路-智能客服
AI营销工具	豆包大模型
应用方法在智能客服中引入豆包大模型支持24小时不间断服务，对用户内容及行为数据进行分析，捕捉并理解用户需求和偏好，为品牌

3. AI智能建站：个性化站点构建与运营贯通

智能建站能够利用 AI 智能生成技术，根据行业属性，用户行为和兴趣偏好，智能推荐个性化的的落地页模板和组件生成个性化站点，融合了 AI 智能翻译的建站工具还能快速将站点内容实现多语言转换，打破语言壁垒，让全球用户都能轻松访问和了解商家的产品和服务。不仅如此，智能建站还能满足商家的各种业务需求。

【案例】阿里巴巴-AI生意助手

阿里巴巴的 AI 生意助手能分析买家搜索和点击效果，自动添加吸引眼球的卖点词，让商品更具吸引力，进一步提升店铺智能优化能力。图片优化方面，它能够智能合成场景图或商品白底图，甚至根据国家和行业特色智能生产带场景感的图片，让商品展示更加生动形象。此外，AI 生意助手还能自动生成智能讲解视频，包括自动生产字幕、真人语音讲解以及匹配背景音乐等，让买家在浏览商品时获得更加丰富的视听体验。

AI 生意助手可以优化商品图、扩充商品关键词、生成讲解视频

表 4：AI 营销后链路工具的 AI 能力

角色	公司	工具	业务领域	AI能力描述
Media	bilibili	高能建站	智能建站	智能推荐最匹配的落地页模板和组件。
	网易	网易云商智能外呼	智能外呼	批量外呼，可进行语音外呼，视频外呼。
Al tech	京东	京东云言犀	客户联络	智能客服	售前：催拍催付+主动营销售中：流程自动提醒售后：辅助人工模式，为人工客服自动推荐回答
				智能外呼	外呼模板：选择外呼模板生成话术自动质检：全流程、全场景，语音及文字全量数据质检与智能分析
	阿里巴色	Al生意助手	智能建店客户联络	智能发品	标题优化：增加卖点词图片优化：智能合成场景图或商品白底图、智能推荐背景智能讲解视频生产：自动生产字幕、真人语音讲解、匹配背景音乐
				智能分析	商品洞察：分析全球市场趋势，深挖品类机会商品诊断：分析商品关键词、流量来源等重点数据，评估运营潜力
				智能接待	Al回复润色：基于买家习惯提供建议文案RFQ 智能报价：智能生成买家标签和 RFQ报价
	百度	基木鱼	智能建站客户联络	智能建站	Al 智能生成：智能化生成个性站点AI智能翻译：站点内容实现多语言转换AI智能场景：支持VR场景特效Al智能推广：使用 AIPage 发布的产品数据将自动同步到百度聚合推广平台，实现平台展现及引流，提升线索量
				客服机器人	提供接待用户服务。
				外呼机器人	电话回访自动判别线索有效性。
	小满科技	OKKI AI	客户联络	智能获客	根据需要搜索，Leads AI推荐海量精准画像潜客。
				AI决策管家	Al 客户分析：一屏看清客户数据分布和变化Al数据助手：AI解答从客户跟进到利润分析中问题AI业务动态：主动推送最新业务动态AI沟通质检：针对业务团队沟通情况进行智能解析
				用户管理	客户管家：AI写信&润色、AI回信建议、AI邮件总结、AI辅助回复、AI沟通建议等
					Al 客户建档：AI提取关键信息AI商机跟进：自动生成跟进纪要
角色Martech	公司	工具	业务领域	AI能力描述
	钛镁AI	数智员工	客户联络	全自动拟人化用户沟通、舆论引导、品牌种草等口碑传播。
	智齿科技	智齿科技	客户联络	在线客服机器人	智能辅助：智能生成推荐答案智能营销：个性化精准推荐意图识别：准确理解客户意图
				外呼机器人	自动拨打：根据需求设置时间、拨打频率等后自动化拨打客户标记：自动判断客户意向，标注客户等级
	自在必得科技	FOSHOTech	店铺运营客户联络	提供联盟知识百科问答、自动梳理竞品情报、智能推荐、经营动态实时提示以及联盟平台任务执行。
				生成贴合不同营销场景、渠道伙伴特性的多样化专属营销素材。
	独到科技	DearLink	客户联络	Al智能客服	设置关键词智能回复智能互动问答个性化推送
				用户管理	自动打标签：可对用户行为和群进行标签智能积分体系：支持群中语音、文字、图片打卡互动
Agency	青木科技	AI商品管理系统、青木青灵	店铺运营客户联络	AI商品管理	全渠道自动化订单及库存管理。
				智能发品	对图片和短视频进行智能编辑、图片智能识别，自动生成商品标题、营销文案等。
				智能接待	进行卖点生成、咨询问答、客户流失分析，在售后环节进行客服问答质检和评价分析等。
	网易	网易外贸通	用户运营智能建站	客户联络	根据需要搜索，Leads AI推荐海量精准画像潜客。
				社媒运营	Al 写信与润色。
					Al智能生成多版本邮件，随机发送收件人。
					敏感词检测和邮件健康度检测。
				智能建站	Al 自动生成高质量的发帖内容。
					基于企业信息，AI一键生成符合国外买家浏览习惯的网站。

基于官网等官方资料来源综合整理，截至 2024 年 8 月

中国 AI 营销重构要素与人才

AI 对营销要素、关系的解构与重构

AI 营销时代的人才需求变革

构建全新的 AI 营销人才培养体系

中国AI营销趋势与展望

03 中国 AI 营销重构要素与人才

最后，我们提出在 AI 时代对于营销的展望，亦是站在产学共同体的立场，提出寄语和思考。

当我们讨论未来，核心立足点有二：其一是关注营销要素的解构与重构，从营销本体出发，探讨 AI 对营销运营基础逻辑的作用和变革，其二则是关注“人才”，所有的营销运营均需营销者推进，人才的升级和组织的调整，是应对变革的核心举措，亦是最为基础和关键的事项。

理解营销本体的变化方向，把握营销人才的升级路径，梳理并建构新的产业关系、产学关系，将会是AI营销时代各方需要共同探讨的核心话题。

（一）AI对营销要素、关系的解构与重构

1.AI营销更加突出以4D为核心的营销要素升级

AI 是技术领域的变革，围绕营销环节的各个流程，AI 在数据分析与洞察、动态内容的生成、投放效果与优化、以及后链路等多个方面产生了影响，显著提升了营销的效果和效率。我们在实践中感知到以上变化和种种，其核心是技术赋能下行业基本运营逻辑和要素的变迁，这也促使我们对AI营销的底层要素产生思考。

传统的营销要素，以 4P 模型（Product, Price, Place, Promotion）和 4C 模型（Customer, Cost, Convenience, Communication）为代表，4P 强调产品导向，4C 立足消费者的需求与满足，二者接被广泛接受和应用，但总体来说更偏向、适用于传统的生产为先，流程固化，弹性较低的营销环境。在 AI 的加持和推动下，让传统营销要素正在加快演化到4D模式，即Demand需求、Data数据、Deliver传递、Dynamic 动态。4D 强调把比特化的消费者作为品牌的重要资产来进行运营，在导向上更加重视品牌与消费者关系的运营，以消费者的需求识别为触发机制，以数据导向为决策机制，及时传递消费者需要的信息和品牌内容，并实时收集效果反馈，进行动态调整和优化。

在需求洞察阶段，AI 能够实时发现市场、产品、消费趋势和消费者需求变化，为品牌提供即时的市场洞察。在数据决策阶段，AI 通过大数据分析和机器学习，帮助品牌更精准地识别消费者的决策路径，更准确地掌握媒体平台之间、各类触点之间的协同。在传递交付阶段，AI 更好地帮助统筹不同场景下，优化关于内容的、关于商品的、关于物流的、关于体验的、关于服务的供应和管理……并且这些流程都以动态化、个性化的模态实现“千人千面”式的营销。

2.AI 营销加速了品牌与消费者关系的养成

在传统的营销模式中，品牌与消费者的关系养成实属不易，品牌得先行通过广告和各类触点向消费者传递信息，而后再通过调研获取消费者的信息反馈。AI 的引入加速了关系的养成，拉长消费者资产价值，获得更高的营销回报，且这种关系的建立和维护，成为AI营销成功的关键，具体表现在：

需求识别与策略输出同频共振。AI 技术能够实时分析消费者的需求和偏好，品牌可以根据这些数据调整其营销策略，与消费者的需求保持同步。这种同频共振不仅体现在通过需求的识别和效果的预测，对产品、内容、促销等策略的优化方面，还体现在品牌与消费者之间的沟通和互动中，比如 AI 驱动的聊天机器人可以提供 24/7的客户服务，通过自然语言处理与用户进行互动，解答疑问并提供个性化建议。

动态内容生成与互动更加持续。AI 可以自动生成或调整营销内容，也能实时通过社交媒体、移动应用等渠道与消费者进行多触点实时互动。同时，通过持续的数据分析和效果预测，AI 让品牌能够在持续的互动、接触中更深入地了解消费者，增强营销的参与度和满意度，获得更高的、更长久的品牌忠诚。

3.AI营销重塑营销市场格局，推动新势力崛起

作为新质生产力，AI 重塑媒体的数字营销平台能力和广告营销服务商的业务布局。媒体平台作为发布平台，充分利用自身的技术优势和独有的数据资源、广告资源等，开发了基于AI的营销工具，通过洞察、创意、投放、效果评估、后链路的全面AI化，全面提升媒体的营销资源售卖效率。

与此同时，各大 Agency 也纷纷着手 AI 营销技术的研发，开发营销工具，拓展营销技术边界，驱动营销数字化发展，这些自研工具主要包括创意优化、媒体投放、营销洞察、KOL评估、品牌管理、营销出海等方面。

此外，AI 也为更多中小型广告公司、公关公司、Martech 服务商提供了前所未有的机遇。这类中小型服务商公司专注于细分市场，探索创新的营销方式，并利用 AI 的先进能力，开发出各类产品化的 AI 营销工具，提升服务水平。这些营销服务新势力在竞争激烈的营销传播市场中迅速崛起，通过与传统的广告集团和媒体平台建立合作伙伴关系，形成支撑和互补，共同满足品牌方多样化的营销需求，提升营销势能。

（二）AI营销时代的人才需求变革

在 AI 技术快速发展、不断嵌入营销运营的过程中，新结构、新模式催生了新岗位，相应地对营销人才能力亦提出新的要求，面对新的营销职位需求和新的营销能力升级需求，无论是以高校为核心的专业培养体系、还是行业自发的人才培训体系，均在各自升级，打造在速度、深度、广度上与 AI 营销发展进程相匹配的产学联动的人才培养体系。

1. 何谓AI 营销人才？

AI 营销人才，即掌握 AI 与营销两方面的复合型知识，能够应用或创造 AI 营销技术或营销工具，解决营销领域问题的人才。

对于 AI 营销人才而言，核心在于一方面要具有营销的视野、理念；另一方面要具备能够识别 AI 技术作为营销业务变量的能力和构建 AI 技术作为营销工具的能力，最终目的是解决营销问题，提升营销效率。

理解AI营销需求解决AI营销问题

更新AI知识提升AI应用及创造能力

通用能力

学习能力沟通协作能力项目管理能力基础营销能力

营销专业知识洞察、分析、策划等基础能力行业/场景需求理解能力合规能力

AI 营销人才

Al技术理解能力Al通用工具应用能力Al营销工具应用能力

2. AI与营销者：赋能而非替代，提出新要求

AI不会取代人类，但使用AI 的人将会取代不使用AI的人。

AI不会替代营销者，但使用AI 的营销者将会替代不使用AI的营销者。

AI是继工业革命、互联网创新之后又一次在技术广度和深度同时发生的变革。AI的能力已经延展到营销领域，AI对营销者是赋能而非替代，但是提出了新的能力要求。

AI 增强了营销者的能力，在各种AI技术和AI营销工具的赋能下，营销者可以自动、快速处理各种任务，比如快速处理海量营销物料的生成与分发匹配，应用 AI 客服来处理消费者与商品之间的咨询、使用、售后等各种问题，从日常繁杂、重复的工作中解放出来的营销者，有了更多思考营销业务中创新方向和提升营销业务质量的可能性。

AI 对营销者提出了新的能力要求。一方面是营销者要懂 AI 技术基础，了解 AI 在不同模态下的生成能力、AI 的多任务处理能力，AI 与硬件结合与软件链接的能力等，另一方面营销者要有应用 AI 工具的能力，AI 与营销技术结合的工具能够处理营销业务领域中的流程管理和优化问题，在工具应用基础上提升营销洞察、营销策略制定和执行的能力。

3. AI营销时代的营销职位升级与能力拓展

从营销业务和营销技术两个维度出发，AI 技术发展下营销职位有了新的变化，大量的新型岗位需求不断出现，根据岗位对于营销业务能力、营销技术能力的需求，又可以分为重营销业务型、营销业务 + 技术型、重营销技术型三类，包括AI营销策略师、AI营销产品经理、AI提示词工程师、AI数据标注师、AI模型训练师、AI设计师、AI优化师等。

首先，随着营销的内涵和外延发生变化，品牌传播的任务、功能、手段亦随之调整，营销者需要充分理解新形势下的运作、模式与过去发生的深刻变革，并具备结合企业/品牌所处的行业特征及发展阶段、战略目标，综合使用各类AI工具、手段，推动营销传播方案设计及落地（包括用户画像、创意生产及优化、媒介评估及组合等）的能力。

其次，在当下的营销传播中，面临动态、复杂的消费者个体 / 群体，海量、碎片的媒介及内容资源，完成资源调度、提升传播效率，AI工具正在成为不可或缺的环节，无论媒体、品牌或是专业服务机构，营销传播活动的展开、资源的变现都依赖专业工具和产品，亦提出了对专业 AI 营销产品设计者的需求，因此，计算广告专业致力于培养广告产品设计人才，能够结合具体的商业信息传播场景和需求，设计广告系统、广告工具。

第三，算法、数据在营销传播中扮演底层的角色，悄无声息地影响内容、创意的流动以及传播权力的分配，理解算法、分析算法、设计算法，正在成为传媒人才迫切需要具备的能力，计算广告专业亦将其设定为人才培养目标之一，能够使用编程工具和算法解决计算广告领域的专业问题，如设计用户画像、行为预测、个性化推荐、创意生成等各领域的算法。

AI 算法工程师

能力要求

AI 模型训练师

AI 数据标注师

● 营销需求了解

● AI 数据分析

● AI 模型研发

● 输出报告、代码、前端等

AI 营销产品经理

AI 营销咨询及研究

AI 营销治理及法务

● 营销需求洞察

能力要求

● AI 工具设计

● 模型判别

● 市场数据挖掘

● 输出原型、报告等

AI 营销策略及运营

AI 营销设计师

AI 营销提示词工程师

● 营销需求理解

能力要求

● AI 工具应用

● 模型微调

● 反馈数据分析

● 输出作品、方案等

AI 营销时代的营销职位与能力要求

（三）构建全新的AI营销人才培养体系

1. 高校培养体系的升级

当前，高校在 AI 营销领域方面的人才培养存在较大空间。基于市场营销，广告学、网络与新媒体、计算广告等专业与AI的结合创新，是高校AI营销培养体系升级的基础。

目前，全国开设市场营销专业的高校有约 200 所，开设广告学专业的有约 300 所，开设网络与新媒体专业的有近 400 所。在原来专业教育的基础上，升级和迭代 AI 是一种现实路径选择，高校开始引入 AI 基础性工具，不仅在现有的数字营销课程体系中加入AI相关内容，而且还开设了AI营销的专业课程。

中国传媒大学广告学院、数据科学与智能媒体学院联合开设的计算广告双学士学位专业方向，是目前国内高校在AI营销人才培养领域做出的较为全面和体系性的建构。在交叉融合理念指导之下，计算广告专业建设团队在培养模式方面进行了多层级探索，在跨学科团队、产学资源、协同机制三个层面发力，针对“计算 + 广告”的教学体系、科研体系、实践体系三个维度开展建设，已经初步形成了运行良好的交叉融合培养体系、实验平台，并正在推进系列教材及科研等工作，以更新专业划分标准、重构AI时代的知识框架。

华南理工大学广告学专业在新文科建设背景下，推动文理交叉融合的品牌知识体系创新，引入信息技术与数据技术，发展计算广告学，促进大数据、广告创意和品牌营销的交叉融合，核心课程涵盖《微积分基础》《数据库技术及应用》等技术类课程，并将《计算广告》《数据挖掘理论与技术》等列入课程计划中。暨南大学广告学专业亦较早响应技术变革，将培养重点调整为数字与智能营销传播理论、方法和技能，侧重于大数据分析能力、新技术运用能力、社交媒体运营能力、场景营销策划能力、智能营销驾驭能力等，并开设《计算广告》等相关课程，与业界机构建设“大数据营销工作坊”“智能营销传播工作坊”等。厦门大学、中国人民大学、北京大学、上海外国语大学等院校亦在课程、教材、实践等各方面展开尝试，探索 AI 时代广告营销人才培养新路径。在各院校的积极推进、带动下，全国广告学等专业院校正在建构共享共建的专业发展共同体。

2. 企业培训体系的建设

目前国内围绕 AI 营销的企业培训体系也在不断建设和完善中，主要是由头部互联网媒体牵头开展。

互联网媒体开展相关培训的主要形式是推出基于自有平台 AI 营销工具的培训课程，积极培训行业人才，结合引导营销者AI能力提升，主要覆盖包括品牌方、达人、商铺、代理机构等各类行业角色。典型例如巨量引擎的巨量认证体系，阿里集团旗下阿里妈妈万堂书院，腾讯集团旗下的腾讯营销学堂，快手磁力引擎的磁力学、小红书种草学推出种草训练营等。

这些业界培训体系从初、中、高等不同等级入手，针对营销人员进行 AI 能力测评、AI定制课程、以及AI营销工具模拟练习、职业认证考试等一整套流程的体系化培训。

3. 共享共建，推动产学联动

作为应用性较强的领域，AI 营销领域的教育与产业协同联动是天然要求，在交叉融合的情势下，AI营销人才培养要催生出共享共建，产学联动的开放协同培养体系。

院校人才培养体系、以及行业培养体系各有问题和挑战。行业培训贴近实践和案例，但体系性方面相对较弱，且局限于机构自身，相对狭窄，不具有普适性；而高校培养体系则较为全面、体系化，能够覆盖 AI 营销全貌，但受限于院校培养体系的特征和节奏，存在一定的滞后和延缓，容易落后于现实实践的更新换代。因此，面对 AI营销的挑战，推进人才培养的体系化建设，凝聚共识、共享共建，从产教融合、科教结合、校企合作等多个层面，树立整体观的育人模式，打造产学联动的专业共同体是AI营销教育发展的核心。

产学联动，优势互补，推进 AI 营销知识产品建构

中国 AI 营销趋势与展望

趋势一：垂直领域模型深化

趋势二：多模态能力增强

趋势三：AI 模型构建方式创新

趋势四：AI 再造超级流量入口

趋势五：AI 渗透媒体应用

趋势六：AI 变革营销全链路

趋势七：AI推进营销新势力崛起

趋势八：AI 升级媒体平台营销能力

趋势九：AI 营销产品、AI 模型训练等岗位成新宠

趋势十：复合型人才（超级个体）竞争力凸显对 AI 营销趋势的研判，我们通过两个视角、四个模块进行，其一是把握 AI技术本身的方向及其对大传媒环境的影响，从较为宏观的角度展开思考，探究AI对营销所处环境的重构；其二则是落到营销的要素、业态、形态上，具体而微地考察AI对营销实践、营销产业、营销人才带来的冲击和调整。

AI 营销十大趋势

AI 技术发展趋势

专业领域数据的整合利用

多模态输入输出

更高效的架构设计

垂直领域模型深化

多模态能力增强

agent 等模型训练方式浮现

AI 媒体生态趋势

AI 驱动信息内容生态底层变革，重塑信息内容的生产和流转格局。

AI 赋能媒体应用升级，人机交互、内容分发与创作等方向迎来更多市场机会。

AI 再造流量入口

渗透媒体应用

AI 营销进化趋势

AI 营销效率的革命是技术和人力的协同、组织与目标的协同等方面的思路调整，而非单纯的工具应用。

AI 变革营销全链路

Martech 服务商等营销新势力崛起；营销的平台化能力、平台化格局正在增强。

AI 推进

营销新势力崛起

AI 升级营销平台

AI 营销人才趋势

AI 不会替代营销者，但使用 AI 的营销者将会替代不使用 AI 的营销者。

AI 对营销者提出了新的能力要求。营销者要懂 AI 技术基础，并掌握应用 AI 工具的能力。

AI 营销产品经理 AI 模型训练师等岗位成新宠

10 复合型人才竞争力凸显

首先，在 AI 技术发展方面，大模型作为迈向通用人工智能的关键节点，其核心竞争力不仅体现在规模优势上，更在于能否融合思考、学习、交流、共情以及多模态内容理解与生成的综合能力。单纯依赖模型的庞大体量已难以为继，未来将在技术框架的各个层面寻求突破，从计算能力的提升到算法的优化，再到数据资源的有效整合与利用，全方位推动大模型向更加智能、更加人性化的方向发展。

其次，在 AI 媒体生态方面，讨论营销，无法脱离媒体，媒体是消费者身处的场域，是营销者博弈相争的战场，亦是传播策略需调度和整合的核心资源，而其核心则是信息流转聚散的体系。当 AI 出现更强的理解及生成信息内容的能力，毫无疑问将对媒体、流量这些熟悉的话语带来冲击。站在大生态的视角看待媒体，那么 AI 正在渗透进入各层级的媒体应用，影响着信息生产、流转的格局。

第三，在AI营销进化方面，在本已进入深刻数字化变革阶段的营销中，AI投入新变量，带来新调整。AI 调整营销环境的过程，将是对某些业态与能力祛魅、对某些环节和模式赋能的过程，在这一过程中，营销的全链路发生变革，营销者与消费者发生关系的方式之变、营销者内部的竞合之变，在相当程度上取决于能否及如何吸纳AI技术、定义营销目标、推进赋能。

第四，在AI营销人才方面，所谓AI营销人才，即掌握AI与营销两方面的复合型知识，能够应用或创造 AI 营销技术或营销工具，解决营销领域问题的人才。AI 不会替代营销者，但使用 AI 的营销者将会替代不使用 AI 的营销者。营销者积累的对于传播、消费者的理解依然关键，通用的学习、协作能力至为重要，但AI营销时代的环境理解、策略调整，呼唤新的人才类型和岗位，亦正在凸显复合型人才的竞争力。

综合对 AI 技术大发展下的媒体、营销、教育等各方面的洞察，我们提炼出如下十个趋势方面，与营销业界、学界同仁共享、探讨。

趋势一：垂直领域模型深化

未来的大模型将深度融入各行各业，成为推动产业革新的核心力量。它们将不再仅仅是通用型的产品，而是进化为精通特定领域的专家，通过专业的模型设计与数据训练，集成至金融、医疗、法律、传媒、文旅等垂直行业的业务链条之中，直接赋能于决策与服务环节。此外，大模型的基础模型架构以及理论探索将重新聚焦于学术圈与科技巨头，而算法公司则将大模型应用至工程实践，利用其独特的技术优势与下游应用厂商形成紧密协作，共同推动AI从实验室走向现实世界。

趋势二：多模态能力增强

随着技术的发展，大型模型将跨越纯文本处理的局限，进入整合视觉、听觉等模态数据的新阶段，更好地模拟人类理解和表达信息的方式。多模态大模型支持多种模态的输入信息，使交互方式更加灵活与便捷，同时能够实现更加精准和高效的信息对齐与融合。除了生成文本预测内容外，这些模型还将支持理解和生成图像、视频以及语音等多媒体内容，从而实现更广泛的应用场景。

趋势三：AI模型构建方式创新

为了提高计算效率和减少资源消耗，未来的大模型将探索更高效的架构设计，包括稀疏网络、自适应计算以及更有效的注意力机制等，来降低训练和推理成本。此外，大模型将逐步朝着具有自主行动能力和物理交互能力的方向发展如“AI 智能体”、“具身智能”等，并将逐步衍生出新的应用产品例如机器人或虚拟助手等，支持感知环境并与不同的环境进行交互，做出决策并采取行动。

趋势四：AI再造超级流量入口

AI 正在与硬件终端、操作系统等信息内容生态的底层“基础设施”深度融合，涵盖PC、移动、家居、交通等多个信息场景，同时，随着应用土壤的逐渐丰腴，大模型正成为塑造新平台的革新驱动力，头部互联网机构着力于思考 AI 对信息内容分发等的作用，并展开布局。无论基于硬件或者软件，作为信息平台再造流量入口，需要在底层模型能力、开发者生态建设能力、用户体验提升能力、创作者工具赋能能力等多方面同步发力和推动，相信信息内容生态的调整将会是一场激烈的全方位竞争。

趋势五：AI渗透媒体应用

大模型延伸了数字媒介的能力。从应用视角来看，大模型优化了人机交互的效率，提升了内容分发、内容创作的用户体验，并为成熟赛道中的产品提供了更多的市场机会，改变或创造了若干媒体场景。这种改变表现为前端交互形式的演进，亦表现为对娱乐、电商、本地生活、教育等垂直领域信息服务的提升，底层则是对于不同信息的数据化、模型化、算法化能力的挑战。

趋势六：AI变革营销全链路

AI 对营销全链路带来变革，在营销洞察环节，AI 推进数据聚变与洞悉深度，在营销内容环节，融入多类型内容创作及数字人的应用、推动内容与场景的适配；在媒介投放环节，AI 驱动智能投放、效果监测与优化的实时、精准；在后链路，AI 驱动用户管理、客户联络与智能建店和运营等具体任务；同时，AI 在全链路基于工具化能力掀起效率革命。需要注意营销效率的革命是技术和人力的协同、组织与目标的协同等方面的思路调整，而非单纯的工具应用，亦需注意其中“精准”“实时”“大量”等词汇背后的陷阱。

趋势七：AI推进营销新势力崛起

随着媒体平台、商业渠道和智能终端的激增与碎片化，营销所面临的挑战也因此不断升级，亦催生了对 Martech 服务商等营销新势力的需求。智能化时代，Martech服务商等营销新势力面对崛起的机会，正在不断升级其功能，并不断探索和整合最新的技术，以提升其服务能力和效率。同时，由于 AI 技术更新速度之快，营销新势力亦正面临着前所未有的变革和挑战。

趋势八：AI升级媒体平台营销能力

在演变成为愈加复杂的场域的过程中，媒体不断增强自身智能营销的能力。一方面，持续发掘营销资源，在产品、工具、服务方面体系化开展建构，并通过方法论的形式加以包装，以提升资源变现的能力；另一方面，头部媒体平台亦是大模型的核心研发者及突破者，媒体营销平台的场景、数据与大模型相结合，正在释放出新的能量。因此，营销的平台化能力、平台化格局正在增强。

趋势九：AI营销产品、AI模型训练等岗位成新宠

从营销业务和营销技术两个维度出发，AI 技术发展下营销职位有了新的变化，大量的新型岗位需求不断出现，包括 AI 数据分析师、AI 营销产品经理、AI 营销策略师、AI 设计师、AI 优化师等，根据不同岗位对于营销业务能力、营销技术能力的需求，又可以分为重营销业务型、营销业务+技术型、重营销技术型三大类。

趋势十：复合型人才（超级个体）竞争力凸显

AI 对营销者是赋能而非替代，但是提出了新的能力要求。AI 增强了营销者的能力，在各种AI技术和AI营销工具的赋能下，营销者可以自动、快速处理各种任务，同时，AI 对营销者提出了新的能力要求，营销者要懂 AI 技术基础，并需要掌握应用 AI 工具的能力。兼具业务能力和技术能力的复合型人才竞争力凸显，而对这类人才的培养体系建构则成为专业院校和营销业界需携手面对的命题。

结语

AI 正在以快速的变动持续冲刷着营销的面貌，也正在推动我们不断思考并回答这样一个恒新的问题：我们应如何开展营销？

回答现实之问，需要立足全局，从营销本体、主体等多重视角切入，整理过去的脉络，思考未来的趋势。因此，通过对于 AI 技术、品牌方、媒体平台、专业服务机构等各方的梳理，我们提出了 AI 营销的界定和误区、描绘了 AI 营销的总体版图构成、总结了 AI 营销全链路的发展方向，并提炼了 AI 对营销底层要素的重构及随之而来的人才升级、培养挑战。

在引入 AI 的过程中，各方面临着包括数据安全、版权保护、决策透明及可控等多方面挑战，而尤为重要的是两点：其一，从横向的时间线上，AI 技术与营销的共演。对 AI 营销而言，需要看到 AI 作为动态变化的技术复合体，所进入的是一个持续演进的包含消费者、业务与产业生态的的复合体，不能认为 AI 单方面颠覆营销、将营销由复杂的“立方体”变为输入一段指令即可实现目标的“平面”，这就忽视了营销自身内蕴的规则，也是对营销者能动性、消费者主动性的矮化，必须看到营销自身的需求和升级，也在为 AI 的发展注入动能、带来挑战。其二，从纵向的业务线上，AI 技术与营销的适配。营销包含了业务、组织、数据等多层内涵，引入 AI 一定需要考虑其与现有系统的整合。这一整合表面看来是指向“自动”与“效率”的技术问题、工具问题，其核心却需落脚于营销业务的价值、流程，同时离不开人才的升级与组织的适配。如将 AI 营销仅仅理解为开发系统、调用接口，脱离营销目标、场景和组织，一定无法实现预期效果。

营销者永远在变动不居的环境中寻求创新，正是 AI 营销的众多实践提供了思考的源头，推动我们持续描绘新营销的面貌与方向。愿与行业共同探讨，在变化时代共促新知。

中国公关网

中国传媒大学广告学院

迪思传媒

AI时代全链路营销进化EVOLUTION OF FULL-CHAIN MARKETING IN THE AI ERA

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抓住人工智能机遇推动 AI 在公关领域的发展

AI 究竟为营销做了什么？

黄小川

直面 AI 营销新时代

赵新利

前言

团队

主编：

CONTENTS目录

01中国AI 营销背景新技术、新版图

02中国AI营销变革全链路升级

03中国AI营销重构要素与人才

中国 营销背景AI新技术、 新版图

01 中国 AI 营销背景新技术、 新版图

1.理解“AI 营销”：定义与误区

2.中国AI 营销：当前阶段及特征

（二）AI技术全面发展，不断重构营销环境

1.强化：技术能力持续增强

2.深化：深度影响传媒生态

（三）中国 AI 营销新版图

1.媒体平台智能化水平再提升

2.营销技术服务商基于AI开发新服务

3. 代理商探索服务智能化路径

中国 AI 营销变革全链路升级

02 中国 AI 营销变革全链路升级

AI 融入营销洞察

1.AI提升复杂用户洞察的颗粒度

2. AI推进洞察“数据流”的效率革命

3. AI驱动数据深度整合与挖掘

【案例】百度-百度观星盘

（二）赋能营销“内容流”的动态运营全程

AI 融入营销内容

融入多种类型营销内容的创作过程

分发：嵌入综合性营销系统

数字人应用

1.AI优化营销内容的创作流

2.AI提升内容物料与场景的适配能力

3.AI助力数字人嵌入营销场景

【案例】易点天下-KreadoAl

核心 AI 能力描述：

【案例】抖音集团-巨量创意的即创平台

（三）变革媒介“资源流”的交易效率

AI 融入媒介投放

1. AI 媒介投放：智能应对海量资源的评估、组合

2.AI效果监测：实时、精准支撑智投优化

【案例】迪思传媒- FlinkAi+

迪思AI数智化达人平台：

【案例】

【案例】足力健

四.驱动后链路“关系流”的高效互动与落地

客户联络

1. AI 智能用户管理：营销转化的加速器，私域客户留存的守护者

【案例】小满科技 -OKKl平台

2. AI外呼：实现情感连接与高效触达的融合

【案例】京东-云言犀

【案例】捷途汽车

3. AI智能建站：个性化站点构建与运营贯通

【案例】阿里巴巴-AI生意助手

中国 AI 营销重构要素与人才

03 中国 AI 营销重构要素与人才

（一）AI对营销要素、关系的解构与重构

1.AI营销更加突出以4D为核心的营销要素升级

2.AI 营销加速了品牌与消费者关系的养成

3.AI营销重塑营销市场格局，推动新势力崛起

（二）AI营销时代的人才需求变革

1. 何谓AI 营销人才？

2. AI与营销者：赋能而非替代，提出新要求

3. AI营销时代的营销职位升级与能力拓展

AI 算法工程师

AI 模型训练师

AI 数据标注师

AI 营销产品经理

AI 营销咨询及研究

AI 营销治理及法务

能力要求

AI 营销策略及运营

AI 营销设计师

AI 营销提示词工程师

中国营销背景AI新技术、新版图

01 中国 AI 营销背景新技术、新版图

2024年AI时代全链路营销进化白皮书

常见问题