AI與AI營銷AI營銷（微課版）01目錄1.1AI概述1.2AI營銷本章小結(jié)1.3課堂實訓1.41.1.1 AI的定義、類型及要素AI領(lǐng)域的先驅(qū)之一約翰·麥卡錫（JohnMcCarthy）認為，“人工智能是制造智能機器的科學和工程，特別是智能計算機程序”。AI領(lǐng)域的先驅(qū)之一馬文·明斯基（MarvinMinsky）表示，“人工智能是一門讓機器完成人類需要智力才能完成的事情的科學”。AI專家、斯坦福大學人工智能研究中心教授尼爾斯·約翰·尼爾森（NilsJohnNilsson）認為，“人工智能是關(guān)于知識的學科

──怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學”。計算機科學家、麻省理工學院教授帕特里克·溫斯頓（PatrickWinston）認為，“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作”。AI領(lǐng)域中，機器一般是指計算機——用來研究AI的主要物質(zhì)基礎(chǔ)以及能夠?qū)崿F(xiàn)AI技術(shù)的機器。1．AI的定義1.1.1 AI的定義、類型及要素從本質(zhì)上講，AI是研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機器或智能系統(tǒng)，以模擬人類智能活動的能力，從而延伸人類智能的科學，即AI是研究人類智能活動的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。1.1.1 AI的定義、類型及要素2．AI的類型AI可以分為多種類型，不同類型AI的特點和應(yīng)用范圍不同。強AI（StrongArtificialIntelligence，SAI）強AI也稱為通用AI（ArtificialGeneralIntelligence，AGI），是指能夠理解、學習和應(yīng)用各種知識和技能的智能系統(tǒng)。強AI的目標是開發(fā)出具有類似人類智能的智能系統(tǒng)，使其能夠在廣泛的領(lǐng)域中自主決策和解決問題。強AI不僅能夠執(zhí)行特定任務(wù)，還能在不同情境下進行推理和創(chuàng)新。弱AI（WeakArtificialIntelligence，WAI）弱AI也稱為狹義AI或窄AI（ArtificialNarrowIntelligence，ANI），是指專注于完成特定任務(wù)的智能系統(tǒng)。專注于執(zhí)行特定任務(wù)，能夠在特定領(lǐng)域;不能自主地擴充或深化知識，無法進行類似人類智能的廣泛學習和推理活動，對新的任務(wù)領(lǐng)域缺乏通用的智能和應(yīng)對的靈活性，需要重新訓練和事先部署。（1）

弱AI和強AI1.1.1 AI的定義、類型及要素（2）

決策式AI和生成式AI決策式AI：

是指能夠收集、分析數(shù)據(jù)并做出明智決策的智能系統(tǒng)。它通過獲取、處理、分析大量的數(shù)據(jù)，挖掘其中的規(guī)律和趨勢，為決策者提供決策支持。決策式AI通常用于需要明確、可預測結(jié)果的場景。決策式AI的特點如下。數(shù)據(jù)驅(qū)動實時性可解釋性生成式AI是指能夠創(chuàng)造新的、原創(chuàng)內(nèi)容的智能系統(tǒng)。與決策式AI不同，生成式AI更具創(chuàng)新性和靈活性，它不僅能夠生成具體的數(shù)據(jù)，還能夠創(chuàng)造出抽象的概念和理念。但是，生成式AI的缺點是它生成的結(jié)果可能難以解釋和控制，因為它的內(nèi)容生成過程涉及大量的數(shù)據(jù)和運算，所以很難追蹤和理解其具體的工作原理。1.1.1 AI的定義、類型及要素決策式AI和生成式AI在技術(shù)路徑和應(yīng)用方向等方面存在差異。決策式AI主要基于機器學習（MachineLearning，ML）技術(shù)，通過收集和分析大量數(shù)據(jù)做出決策

；生成式AI則更依賴深度學習技術(shù)，通過訓練來生成新的內(nèi)容。決策式AI主要應(yīng)用于金融、醫(yī)療等需要智能決策的領(lǐng)域，而生成式AI主要應(yīng)用于營銷、設(shè)計、文化娛樂和藝術(shù)創(chuàng)作等需要內(nèi)容創(chuàng)作和創(chuàng)意的領(lǐng)域。值得注意的是，決策式AI和生成式AI并不是對立的，它們可以結(jié)合使用，相輔相成。從技術(shù)角度看在應(yīng)用方面1.1.1 AI的定義、類型及要素3．AI的三要素（1）數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)是智能系統(tǒng)的燃料，算法需要大量數(shù)據(jù)來訓練和優(yōu)化。高質(zhì)量、標注好的數(shù)據(jù)對于訓練有效的AI模型（在AI領(lǐng)域中，模型是基于算法建立的數(shù)學模型，即模型是算法的實例化，它通過具體的參數(shù)和數(shù)據(jù)執(zhí)行算法定義的指令）至關(guān)重要。數(shù)據(jù)處理、清洗和增強是確保智能系統(tǒng)性能的關(guān)鍵步驟。（2）算法算法是智能系統(tǒng)的大腦，定義了一系列計算步驟來解決特定問題或執(zhí)行任務(wù)。機器學習和深度學習算法尤其重要，它們使計算機能夠從數(shù)據(jù)中學習和提取模式（提取模式通常是指從大量數(shù)據(jù)中識別和提取有規(guī)律的信息或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的過程）。常見的算法包括決策樹、支持向量機（SupportVectorMachine，SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等。（3）算力算力是指執(zhí)行算法所需的計算資源，包括處理器（如CPU和GPU）、內(nèi)存和其他硬件。隨著AI模型變得越來越復雜，其對算力的需求也在不斷增長，特別是在訓練大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時。高性能計算（HighPerformanceComputing，HPC）和專用AI芯片的發(fā)展對于推動AI的進步至關(guān)重要。1.1.2?AI的發(fā)展歷程1950年，英國計算機科學家、數(shù)學家阿蘭·圖靈（AlanTuring）發(fā)表論文《計算機器與智能》“ComputingMachineryandIntelligence”，該論文探討了“機器能思考嗎？”的問題，為后來的AI科學提供了開創(chuàng)性的構(gòu)思，是AI的直接起源之一。圖中所示為圖靈測試的示意圖。1．起步發(fā)展期（1950—1972年）圖

圖靈測試的示意圖1.1.2?AI的發(fā)展歷程1956年，約翰·麥卡錫、馬文·明斯基、納撒尼爾·羅切斯特（NathanielRochester）、克勞德·香農(nóng)（ClaudeShannon）等科學家發(fā)起達特茅斯會議，討論機器智能的問題。這次會議具有重要的歷史意義，標志著AI作為一門獨立學科正式建立。1959年，亞瑟·塞繆爾率先提出“機器學習”的概念。1957年，赫伯特·西蒙（HerbertSimon）、艾倫·紐厄爾（AllenNewell）等人編制了“一般問題解決器”（GeneralProblemSolver，GPS），這是一款具有普適性的問題解決程序。在問題求解方面約翰·麥卡錫于1958年發(fā)布AI編程語言LISP，其成為此后AI的主要編程工具。在編程語言方面1958年，美籍華人數(shù)理邏輯學家王浩編制的程序在IBM-704計算機上用不到5分鐘的時間證明了《數(shù)學原理》中“命題演算”的220條定理。在定理證明方面1959年，奧利弗·塞爾弗里奇（OliverSelfridge）推出模式識別特征分析模型

；1963年，勞倫斯·羅伯茨（LawrenceRoberts）提出將物體簡化為幾何形狀加以識別，像“搭積木”一樣推理出任何復雜的三維場景，開創(chuàng)了以理解三維場景為目的的計算機視覺研究。在模式識別方面斯坦福大學的愛德華·費根鮑姆（EdwardFeigenbaum）自1965年開始主持研究開發(fā)化學分析專家系統(tǒng)DENDRAL，1968年完成并投入使用。在專家系統(tǒng)方面1.1.2?AI的發(fā)展歷程1966—1972年,美國斯坦福國際研究所研制出機器人Shakey,它是首臺采用AI的移動機器人,能解決簡單的感知、運動規(guī)劃和控制問題。1966年,約瑟夫·魏岑鮑姆(JosephWeizenbaum)發(fā)布世界上第一個聊天機器人ELIZA。ELIZA的智能之處在于“她”能通過腳本理解簡單的自然語言,并能產(chǎn)生類似人類的互動。1.1.2?AI的發(fā)展歷程1973—1979年,AI的發(fā)展遭遇瓶頸。由于缺乏進展和實際應(yīng)用,對此類研究提供資助的機構(gòu)逐漸縮減資助規(guī)?；蛲Ｖ官Y助。1977年,約瑟夫·魏岑鮑姆在第五屆國際人工智能聯(lián)合會議上提出“知識工程”(KnowledgeEngineering)的概念,該概念對以知識為基礎(chǔ)的專家系統(tǒng)的普及起到重要的推動作用。2．反思發(fā)展期（1973—1979年）1.1.2?AI的發(fā)展歷程世紀70年代末，大多數(shù)人接受了約瑟夫·魏岑鮑姆關(guān)于以知識為中心對AI展開研究的觀點。由此，20世紀80年代起，關(guān)于AI的研究又迎來以知識為中心的發(fā)展新時期。世紀80年代才是專家系統(tǒng)遍地開花并更廣泛投入實際應(yīng)用的時期。這一時期，專家系統(tǒng)在技術(shù)和應(yīng)用上都得到顯著的發(fā)展，更多類型的專家系統(tǒng)研發(fā)成功并投入使用。專家系統(tǒng)的廣泛成功，為AI中模式識別、自然語言理解等領(lǐng)域的發(fā)展提供了支持，解決了許多理論及技術(shù)上的問題。因此，各界又重拾對研發(fā)AI的熱情，除了大型企業(yè)，一些國家的政府機構(gòu)也重啟對關(guān)于AI的研究的資助。3．應(yīng)用發(fā)展期（1980—1987年）1.1.2?AI的發(fā)展歷程4．低迷發(fā)展期（1988—1993年）到了20世紀80年代末期，AI進入第二次低谷階段。首先，隨著應(yīng)用規(guī)模的不斷擴大，專家系統(tǒng)在應(yīng)對復雜的現(xiàn)實環(huán)境中逐漸暴露出諸多問題，如應(yīng)用領(lǐng)域狹窄、缺乏常識性知識、推理方法較單一等，這些問題阻撓專家系統(tǒng)的進一步發(fā)展。其次，20世紀80年代末，個人計算機（PersonalComputer，PC）的技術(shù)革命和推廣給專家系統(tǒng)造成沖擊。圖

LISP機1.1.2?AI的發(fā)展歷程5．穩(wěn)步發(fā)展期（1994—2005年）經(jīng)歷了短暫的低迷發(fā)展期后，AI開始進入穩(wěn)步發(fā)展期。早在20世紀七八十年代專家系統(tǒng)的研發(fā)和應(yīng)用過程中，一些科學家就已經(jīng)認識到獲取知識是這種智能系統(tǒng)的瓶頸所在。到了20世紀90年代，機器學習逐漸成為AI研究的主流。例如，1995年，科琳娜·科爾特斯（CorinnaCortes）和弗拉基米爾·瓦普尼克（VladimirVapnik）開發(fā)了機器學習的代表性算法之一——支持向量機。同時，在20世紀90年代，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展加速了AI的創(chuàng)新研究，促使AI進一步走向?qū)嵱没?。例如?997年，IBM（InternationalBusinessMachinesCorporation，國際商業(yè)機器公司）的“深藍”（DeepBlue）計算機戰(zhàn)勝了國際象棋大師加里·卡斯帕羅夫（GarryKasparov），成為首個在標準比賽時限內(nèi)擊敗國際象棋世界冠軍的計算機系統(tǒng)。1.1.2?AI的發(fā)展歷程6．蓬勃發(fā)展期（2006年至今）從2006年開始，得益于計算機性能的進一步發(fā)展，以及云計算、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的爆發(fā)，AI開始進入一個更加蓬勃發(fā)展的階段。2006年，

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絡(luò)”（DeepBeliefNetworks，DBNs），并給與多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的學習方法賦予了一個新名字“深度學習”（DeepLearning，DL）。深度學習的概念由此誕生。2007年，在斯坦福大學任教的華裔科學家李飛飛發(fā)起創(chuàng)建了ImageNet項目，號召民眾上傳圖像并標注圖像內(nèi)容，為業(yè)界研究AI算法提供了一個強大的圖片數(shù)據(jù)樣本庫支撐。2009年，大型圖像數(shù)據(jù)庫ImageNet正式發(fā)布。1.1.2?AI的發(fā)展歷程2016年，專注于深度學習技術(shù)的AI公司DeepMind開發(fā)的AI圍棋程序“阿爾法狗”（AlphaGo）對戰(zhàn)世界圍棋冠軍、職業(yè)九段選手李世石，并以4∶1的總比分獲勝，震驚了全世界。2018年，OpenAI發(fā)布第一版GPT系列模型——GPT-1。2022年，OpenAI發(fā)布基于GPT-3.5模型的聊天機器人程序ChatGPT。深度術(shù)索（全稱為杭州深度求索人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研究有限公司）于2024年正式推出AI工具DeepSeek，其于2024年12月和2025年1月分別正式發(fā)布的DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型，性能卓越，在世界范圍內(nèi)主流的AI模型中位列前茅。1.1.3AI的核心技術(shù)機器學習是AI的核心分支之一，是使計算機具有智能的有效途徑，它使計算機能夠像人一樣具備學習能力，能夠從數(shù)據(jù)中自動分析并獲得規(guī)律。亞瑟·塞繆爾將機器學習定義為“賦予計算機無須明確編程即可學習的能力的研究領(lǐng)域”。機器學習主要分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習3種類型。監(jiān)督學習（SupervisedLearning）：給機器提供大量已知結(jié)果（帶有正確答案）的數(shù)據(jù)，使其通過這些樣本數(shù)據(jù)去學習一個預測模型，對新數(shù)據(jù)做出預測。無監(jiān)督學習（UnsupervisedLearning）：不提供已知結(jié)果的數(shù)據(jù)，讓機器通過探索數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)來進行學習，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式。強化學習（ReinforcementLearning）：通過讓機器與環(huán)境不斷進行交互嘗試，優(yōu)化其行為策略。機器學習011.1.3AI的核心技術(shù)深度學習是機器學習的重要分支，它是使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DeepNeuralNetwork，DNN）的一種機器學習方法。深度學習是當前主流的AI技術(shù)之一，它通過模擬人腦用多層神經(jīng)元構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（“深度”對應(yīng)著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中眾多的層），使計算機像人類一樣具有分析學習能力。采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學習與采用傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學習相比，因深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備的多層結(jié)構(gòu)和大量的神經(jīng)元，深度學習的模型復雜度更高，需要更大的數(shù)據(jù)量來訓練，表現(xiàn)更好，但是機器學習的模型通常更容易解釋和理解，而深度學習模型的解釋性較差。因此深度學習對計算資源的要求也更高

；在處理復雜任務(wù)時，深度學習一般比機器學習的深度學習021.1.3AI的核心技術(shù)計算機視覺（ComputerVision）是計算機處理視覺信息的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，是AI的重要分支。簡而言之，計算機視覺是研究用計算機“看”世界的科學，是用攝影機和計算機代替人眼觀察、分析、理解圖像和視頻，對其中的目標進行識別、跟蹤和測量。計算機視覺使用計算機及相關(guān)設(shè)備模擬人類視覺，它的工作原理與人類視覺基本相同，形象地說，就是給計算機安裝上眼睛（攝像機）和大腦（算法），使計算機能夠感知環(huán)境，分析和理解圖像中相應(yīng)場景的三維信息，完成人類視覺所承擔的任務(wù)。計算機視覺03例如，對于圖中所示的圖像，人能夠輕易識別出這是草原上的兩只長頸鹿，同時通過它們的體形和動作，可以推斷出這兩只長頸鹿可能是一對母子，母親正在輕撫孩子。計算機視覺常應(yīng)用于人臉識別、自動駕駛、醫(yī)學影像分析、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、智能制造等領(lǐng)域，主要用于甄別物體特征、定位、測量并檢測等。圖

草原上的兩只長頸鹿1.1.3AI的核心技術(shù)簡單來說，自然語言處理是指通過人為的對自然語言的處理，使得計算機能夠閱讀和理解人類語言。自然語言處理主要應(yīng)用于機器翻譯、自動摘要、文本分類、問題回答、文本語義對比、語音識別、情緒分析等領(lǐng)域。目前，自然語言處理常應(yīng)用深度學習模型，通過對生成的單詞或短語進行學習，以完成自然語言分類、理解的過程。與傳統(tǒng)的機器學習相比，基于深度學習的自然語言處理技術(shù)能夠掌握更高層次、更加抽象的語言特征。自然語言處理04語音識別是將語音信號轉(zhuǎn)化為可理解的文本形式的技術(shù)，它通過分析和處理輸入的語音信號，將其轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的文本輸出，目的是使計算機能夠“聽懂”人在說什么，并做出相應(yīng)的反應(yīng)。2010年左右，基于深度學習的語音識別技術(shù)逐步得到應(yīng)用，它充分利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和并行計算的優(yōu)勢，取得最優(yōu)結(jié)果，實現(xiàn)由語音輸入直接轉(zhuǎn)換為文本輸出。語音識別051.1.4?AI的未來趨勢01從技術(shù)層面看可以預見，未來的一段時間是屬于AIGC的時代，生成式AI仍將是AI領(lǐng)域發(fā)展的重點。同時，生成式AI的能力邊界不斷拓展，如目前生成文本的技術(shù)相對成熟，文本內(nèi)容質(zhì)量較高，未來會增強生成圖像、視頻的能力，如使圖像更加逼真、視頻質(zhì)量更高等。03從倫理層面看治理AI引發(fā)的道德倫理問題，將注重法治與德治并舉、他律與自律互補。各國政府既要通過立法推動人工智能領(lǐng)域法治體系的建設(shè)與完善，又要重視通過教育提升人工智能服務(wù)提供者的倫理道德素養(yǎng)水平，以建立健康有序、良性互動、相輔相成的人工智能法律法規(guī)體系和道德倫理規(guī)范體系，使AI更好地服務(wù)于人類社會，而不是成為潛在的風險源。02從立法層面看AI的迅猛發(fā)展帶來了數(shù)據(jù)隱私與安全、算法偏見與歧視、人機關(guān)系復雜化等問題，這些問題不斷沖擊著現(xiàn)有的社會秩序與立法體系。對此，各國政府一直在努力應(yīng)對AI帶來的挑戰(zhàn)。我國高度重視AI領(lǐng)域法治體系的建設(shè)。04從人才需求層面看中國科學院院士白春禮認為，從發(fā)展維度看，AI是一項革命性、顛覆性技術(shù)，有可能引發(fā)新一輪科技革命，進而引發(fā)產(chǎn)業(yè)革命。目前，各國都十分重視AI的發(fā)展。目錄1.1AI概述1.2AI營銷本章小結(jié)1.3課堂實訓1.41.2.1?AI營銷的概念1．AI營銷的定義是指企業(yè)發(fā)現(xiàn)或發(fā)掘消費者需求，讓消費者了解產(chǎn)品進而購買產(chǎn)品的過程。它是企業(yè)以滿足消費者需求為中心進行的一系列活動，包括營銷調(diào)研、產(chǎn)品開發(fā)、渠道管理、促銷活動等，其最終目的是推廣和銷售產(chǎn)品，實現(xiàn)贏利。是應(yīng)用AI技術(shù)對營銷活動進行智能化升級，提升營銷的效率和效果，發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)造消費者需求并不斷滿足消費者需求的營銷模式。一方面，AI營銷本質(zhì)上是為企業(yè)的營銷活動服務(wù)的，它是營銷領(lǐng)域中技術(shù)變革的結(jié)果，利用AI技術(shù)來推動形成和優(yōu)化營銷活動的策略和方法，提升整個營銷運作流程的效率。另一方面，AI營銷由AI技術(shù)支撐，不僅涉及機器學習、深度學習、自然語言處理技術(shù)，還涉及大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)。營銷AI營銷1.2.1?AI營銷的概念2．AI營銷的特點一方面，AI技術(shù)本身是快速迭代變化的；另一方面，營銷也隨著社會、經(jīng)濟等方面的變化不斷創(chuàng)新，因此AI營銷具有較強的動態(tài)性。（1）動態(tài)性AI營銷通過對大量數(shù)據(jù)的挖掘和分析，能夠深入了解市場和消費者，為企業(yè)提供精準的營銷決策支持。（2）數(shù)據(jù)驅(qū)動AI營銷運用先進的算法和模型，實現(xiàn)營銷活動的自動化和智能化。（3）智能化AI營銷可以實時收集和分析數(shù)據(jù)，快速響應(yīng)市場變化。這種實時性使企業(yè)能夠及時抓住市場機會，調(diào)整營銷策略。（4）實時性AI營銷能夠根據(jù)消費者需求和特點，提供個性化的營銷方案，提升消費者的參與度和購買意愿，提高消費者的品牌忠誠度。（5）個性化1.2.1?AI營銷的概念3．AI營銷的優(yōu)勢和不足通過對營銷活動的自動化和智能化處理，可以提高營銷效率，降低營銷成本；通過實時分析大量數(shù)據(jù)、挖掘關(guān)鍵信息，可以加快決策過程，使決策更加科學和精準；個性化營銷能力強，能夠滿足消費者的個性化需求。首先，開展AI營銷需要AI工具和專業(yè)團隊的支持，這無疑會提高技術(shù)準入門檻和增加成本投入；其次，AI營銷需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支撐，數(shù)據(jù)質(zhì)量會影響預測和決策質(zhì)量；最后，AI營銷的算法能存在偏差，導致不公平或不準確的結(jié)果。AI營銷的優(yōu)勢AI營銷的局限1.2.1?AI營銷的概念為充分發(fā)揮AI營銷的優(yōu)勢，開展AI營銷需注重人機協(xié)作：

一方面，充分利用AI的計算能力和數(shù)據(jù)分析優(yōu)勢，提高營銷效率和精準性；另一方面，保留人類的決策、創(chuàng)新和溝通能力，確保營銷策略的人性化、靈活性和可靠性。1.2.2?AI營銷與其他營銷模式1．AI營銷與其他營銷模式的關(guān)系傳統(tǒng)營銷是市場早期的營銷模式，主要依賴電視、廣播、報紙和雜志等傳統(tǒng)媒體投放廣告，廣告形式包括電視廣告、廣播廣告、報紙廣告、雜志廣告、戶外廣告（如廣告牌、公交車車身廣告、地鐵廣告）等，可以覆蓋廣泛的消費者群體，并傳遞產(chǎn)品信息。AI營銷是基于AI技術(shù)實現(xiàn)營銷目的的一種營銷模式。AI是數(shù)字技術(shù)的一種重要應(yīng)用，利用計算機和相關(guān)技術(shù)模擬人類智能。從技術(shù)角度看，AI營銷可歸屬于數(shù)字營銷范疇。需要指出的是，AI營銷不僅與數(shù)字營銷緊密相關(guān)，其涉及的技術(shù)手段還能夠服務(wù)于傳統(tǒng)營銷，提高傳統(tǒng)營銷的效率，如傳統(tǒng)營銷中的廣告內(nèi)容可以使用AI工具生成。1.2.2?AI營銷與其他營銷模式2．AI營銷理論策略要素的重構(gòu)4P營銷理論是產(chǎn)品（Product）、價格Price）、渠道（Place）、宣傳（Promotion）4種基本策略的組合。它以企業(yè)的產(chǎn)品為核心和導向，制定吸引消費者并能促進產(chǎn)品銷售的價格、渠道和宣傳策略。4C營銷理論重新設(shè)定了4P營銷理論策略組合的4個基本要素，即消費者（Consumer）、成本（Cost）、便利（Convenience）和溝通（Communication）。它以消費者的需求為導向，根據(jù)消費者的需求提供產(chǎn)品，從消費者購買成本的角度考慮定價，從如何為消費者提供更大便利的角度來確定企業(yè)的各項服務(wù)，并與消費者建立雙向、有效的溝通，從與消費者的溝通中找到合適的宣傳方式。4P4C1.2.2?AI營銷與其他營銷模式4P和4C在現(xiàn)代營銷模式中被廣泛接受和應(yīng)用，但總體來說更偏向、適用于傳統(tǒng)的生產(chǎn)為先、流程固化、彈性較小的營銷環(huán)境。在AI的加持和推動下，營銷理論策略的要素加快演變?yōu)?D，如圖所示，即需求（Demand）、數(shù)據(jù)（Data）、傳遞（Deliver）、動態(tài)（Dynamic）。圖

營銷理論策略要素演變1.2.3?AI營銷的應(yīng)用場景洞察是對事物本質(zhì)的理解和認識。營銷最基礎(chǔ)的一步就是市場洞察，只有獲得真正有效的市場洞察，才能做出正確的營銷決策。AI在市場洞察方面的應(yīng)用場景如下。AI收集和分析來自社交媒體平臺、電商平臺等多種渠道的消費者數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)分析，可以了解消費者的需求、興趣愛好、消費心理和購買行為等，從而為消費者提供更加個性化的營銷內(nèi)容、產(chǎn)品和服務(wù)。AI基于大量歷史數(shù)據(jù)和最新信息，如行業(yè)報告、新聞報道和社交媒體話題等評估市場環(huán)境，預測未來的市場趨勢和消費者需求變化，識別和把握營銷機會。（1）消費者行為分析（2）市場趨勢預測（3）競爭對手分析（4）企業(yè)自身評估AI能夠收集和分析競爭對手的市場活動、產(chǎn)品特性和價格策略等信息，識別出競爭對手的優(yōu)劣勢，為企業(yè)制定差異化競爭策略提供參考。AI能夠評估企業(yè)自身的產(chǎn)品、服務(wù)、營銷效果和市場表現(xiàn)，識別關(guān)鍵業(yè)績差距和潛在的改進領(lǐng)域。1．市場洞察1.2.3?AI營銷的應(yīng)用場景2．內(nèi)容創(chuàng)作01AI能夠生成文本、圖片、音頻和視頻等多種形式的內(nèi)容，實現(xiàn)內(nèi)容的高效創(chuàng)作，降低內(nèi)容的創(chuàng)作成本。文本生成：AI可以根據(jù)用戶輸入的指令（內(nèi)容生成要求），生成廣告文案、短視頻腳本、朋友圈文案、微博文案等營銷文案。圖片生成：AI可以根據(jù)用戶輸入的指令生成相應(yīng)的圖片素材，還可以通過用戶添加的描述信息和上傳的參考圖生成圖文海報。音頻生成：AI可以合成人聲、音樂、歌曲等音頻元素，制作出廣播、播客、音樂等營銷內(nèi)容。視頻生成：AI可以根據(jù)給定的視頻素材和視頻腳本生成視頻。數(shù)字人生成：AI可以生成數(shù)字人（DigitalHuman/MetaHuman）。1.2.3?AI營銷的應(yīng)用場景圖

潮玩風格（上）、賽博朋克風格（下）海報圖

2025蛇年AI音樂春晚1.2.3?AI營銷的應(yīng)用場景02AI能夠?qū)σ延械母鞣N內(nèi)容進行高效的編輯和優(yōu)化處理，提升內(nèi)容編輯效率和內(nèi)容質(zhì)量。在文本優(yōu)化方面，AI能夠?qū)I銷文案進行語法檢查、優(yōu)化語言表達、擴展內(nèi)容，以及識別其中的違規(guī)和敏感內(nèi)容，還可以一鍵進行多語言翻譯；在圖片優(yōu)化方面，AI可以一鍵提高圖片清晰度、去除水印、局部替換圖片中的元素，以及更換圖片背景和風格等；在視頻優(yōu)化方面，AI可以優(yōu)化剪輯效果，如智能修復畫質(zhì)、補幀、識別字幕、配音等。1.2.3?AI營銷的應(yīng)用場景3．信息傳播通過分析用戶的興趣、行為、瀏覽歷史等數(shù)據(jù)，AI可以為每位用戶定制個性化的廣告內(nèi)容，并在合適的時間和渠道推送給他們，提高廣告的點擊率和轉(zhuǎn)化率。在廣告投放過程中，AI還可以根據(jù)實時數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整出價，確保廣告主以最優(yōu)的價格獲得最佳的展示位置和效果，同時優(yōu)化廣告投放策略以提升投資回報率。根據(jù)用戶的社交關(guān)系和興趣偏好，AI可以為用戶推薦相關(guān)的內(nèi)容、話題和活動，促進產(chǎn)品或品牌信息的傳播，同時提升用戶在社交媒體平臺上的參與度和增強用戶黏性。同時，AI可以實時監(jiān)測社交媒體平臺上關(guān)于品牌、產(chǎn)品或話題等的討論和情感傾向，幫助企業(yè)及時了解公眾的看法和態(tài)度，以便快速做出響應(yīng)和決策。（1）廣告智能投放（2）社交媒體平臺分析與監(jiān)測1.2.3?AI營銷的應(yīng)用場景4．銷售轉(zhuǎn)化AI在銷售轉(zhuǎn)化方面的應(yīng)用場景眾多。智能客服通過收集和分析消費者反饋，了解和挖掘消費者需求和偏好，為消費者推薦個性化的產(chǎn)品，為企業(yè)提供有針對性的營銷建議；智能客服提供全天候的客戶服務(wù)，解答消費者的問題、提供產(chǎn)品推薦服務(wù)、引導消費者完成購買等，提升響應(yīng)速度和服務(wù)質(zhì)量；智能客服對客戶服務(wù)過程進行實時監(jiān)控和評估，發(fā)現(xiàn)潛在問題，及時改進產(chǎn)品或優(yōu)化服務(wù)流程，提升消費者滿意度和忠誠度。1.2.4?AI營銷的市場現(xiàn)狀1．明確人設(shè)定位01AI營銷的市場規(guī)模據(jù)華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院編制、華經(jīng)情報網(wǎng)發(fā)布的《2025—2031年中國AI營銷行業(yè)市場深度研究及投資策略研究報告》，我國AI營銷市場規(guī)模自2020年的約209億元迅速擴大至2024年的530億元，復合年增長率達26.2%，彰顯了AI營銷在中國市場的強勁增長動力和廣闊發(fā)展前景。02AI營銷第三方服務(wù)商概況根據(jù)IBM于2024年3月19日發(fā)布的《2023年全球AI采用指數(shù)》，85%的受訪中國企業(yè)（調(diào)研對象是規(guī)模超過1000名員工的企業(yè)）表示未來將加大在AI方面的投入。AI巨大的發(fā)展?jié)摿Υ偈乖絹碓蕉嗟钠髽I(yè)布局AI行業(yè)，AI營銷市場的第三方服務(wù)商的競爭日益激烈。百度、阿里巴巴、騰訊等企業(yè)憑借本土市場的深厚根基和創(chuàng)新能力嶄露頭角。同時，還有眾多新興企業(yè)通過技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品優(yōu)化在市場中脫穎而出。1.2.4?AI營銷的市場現(xiàn)狀企業(yè)AI平臺/工具主要業(yè)務(wù)場景百度文心一言文本生成與智能問答觀星盤數(shù)據(jù)洞察與營銷策略制定基木魚智能建站（網(wǎng)站建設(shè)）與客戶聯(lián)絡(luò)（智能客服機器人）百度智能云一念圖片、視頻創(chuàng)作阿里巴巴通義文本生成、智能問答與音視頻解析通義萬相圖片創(chuàng)作AI生意助手智能建店（網(wǎng)店建設(shè)）與客戶聯(lián)絡(luò)萬相營造圖文創(chuàng)作深度求索DeepSeek文本生成與知識推理騰訊騰訊元寶文本生成與智能問答妙思廣告創(chuàng)意科大訊飛訊飛星火文本生成與智能問答訊飛繪鏡視頻創(chuàng)作表

國內(nèi)部分AI營銷第三方服務(wù)商概況1.2.4?AI營銷的市場現(xiàn)狀企業(yè)AI平臺/工具主要業(yè)務(wù)場景明略科技小明助理營銷策略洞察與生成筷子科技AI助理小K運營分析與創(chuàng)意洞察京東京準通廣告智能投放言犀客戶聯(lián)絡(luò)抖音剪映圖文、視頻創(chuàng)作穿山甲廣告智能投放快手可靈AI圖片、視頻生成磁力智投廣告智能投放網(wǎng)易網(wǎng)易天音音樂創(chuàng)作聲網(wǎng)鳳鳴AI引擎音頻處理天下秀靈感島文案、圖片和視頻創(chuàng)作續(xù)表1.2.4?AI營銷的市場現(xiàn)狀03消費者對AI營銷的認知度和接受度《哈佛商業(yè)評論》的評論文章稱，通過調(diào)研發(fā)現(xiàn)中國適齡用戶對網(wǎng)購時使用生成式AI工具的滿意度普遍較高。“千禧一代”（一般指2000年以后達到成年年齡的一代人）對生成式AI的滿意度很高；“X世代”（一般指1965—1980年出生的人）對生成式AI則“毀譽參半”。中國消費者愿意使用生成式AI工具的原因包括速度更快、效率更高、體驗更好、個性化程度更高等。盡管多數(shù)消費者開始認識到AI在營銷中的潛在好處，對AI營銷的認知度和接受度在逐步提升。但一些消費者對AI仍持懷疑態(tài)度。1.2.4?AI營銷的市場現(xiàn)狀04AI營銷面臨的挑戰(zhàn)（1）技術(shù)炒作與現(xiàn)實差距AI行業(yè)可能存在過度炒作的現(xiàn)象，部分企業(yè)可能夸大AI的實際效果，導致市場對AI營銷的期望過高。實際上，盡管AI在營銷中的應(yīng)用已經(jīng)取得一定的成果，但技術(shù)本身仍然存在一些不成熟之處。此外，AI在理解復雜的人類情感和語境方面也存在一定的局限性。當對AI的期望過高，而其與現(xiàn)實差距明顯、無法達到預期時，就可能誤導市場，同時影響AI的健康發(fā)展。（2）道德與安全問題AI營銷引發(fā)的道德與安全問題受到世界各國的關(guān)注。這需要各國政府和企業(yè)加強對AI道德與安全治理的重視，制定更加嚴格的法規(guī)和標準，督促從業(yè)者在應(yīng)用AI時遵守規(guī)章制度，提高倫理道德素養(yǎng)水平；同時需要加強技術(shù)創(chuàng)新和人才培養(yǎng)，提高AI道德與安全治理的能力和水平，確保AI的健康、可持續(xù)發(fā)展。（3）AI營銷人才短缺AI營銷人才是掌握AI與營銷兩方面的復合型知識，能夠應(yīng)用或創(chuàng)造AI營銷技術(shù)或營銷工具，解決營銷領(lǐng)域問題的人才。AI營銷人才一方面要具有營銷專業(yè)知識，具備洞察、分析、策劃等基礎(chǔ)能力；另一方面要具備Al技術(shù)理解能力，具備Al通用工具和Al營銷工具的應(yīng)用能力，甚至能夠開發(fā)和維護智能系統(tǒng)。1.2.5?AI營銷的發(fā)展趨勢在AI領(lǐng)域，大模型不再局限于生成式AI產(chǎn)品，而是可以向垂直領(lǐng)域發(fā)展為精通特定領(lǐng)域的決策式AI的專家系統(tǒng)。其通過專業(yè)的模型設(shè)計與數(shù)據(jù)訓練，集成至金融、醫(yī)療、法律、傳媒、文旅等垂直行業(yè)的營銷業(yè)務(wù)場景中，直接賦能于決策與服務(wù)環(huán)節(jié)。垂直領(lǐng)域模型深化，賦能垂直行業(yè)決策環(huán)節(jié)01它不僅支持多種模態(tài)（文本、語音、圖像、視頻）的信息輸入，使人機交互的方式更加靈活與便捷，且輸出能力更強，如生成的圖像更加真實、生動，生成視頻的時長更長、視頻畫面質(zhì)量更好，使輸出的內(nèi)容更符合營銷需要，從而拓展營銷應(yīng)用場景。多模態(tài)能力增強，拓展營銷應(yīng)用場景02AI正在與PC、手機、智能穿戴設(shè)備、智能家居設(shè)備、車載信息系統(tǒng)等信息平臺深度融合，其對信息平臺的智能化改造，提升了信息平臺的流量獲取能力和用戶體驗。AI融入信息平臺，提升流量獲取能力031.2.5?AI營銷的發(fā)展趨勢隨著AI應(yīng)用平臺和場景的逐漸豐富，對AI的功能需求更多元化。這給AI技術(shù)服務(wù)商提供了發(fā)展的契機與挑戰(zhàn)，促使AI技術(shù)服務(wù)商持續(xù)探索和整合最新的AI技術(shù)，以提升其服務(wù)能力和效率，滿足AI營銷市場多元化的需求。AI推進營銷新勢力崛起，AI技術(shù)服務(wù)商不斷升級04隨著AI的不斷發(fā)展，其在營銷全鏈路的應(yīng)用將進一步深化，AI營銷的自動化、智能化、實時性和精準性水平將進一步提高，進而推動AI在營銷領(lǐng)域的全面融合與創(chuàng)新，這可能使營銷活動突破傳統(tǒng)營銷的限制，構(gòu)建一套新的營銷機制，變得更高效、精準。但需要注意，營銷全鏈路的變革源于機器智能和人類智慧的協(xié)同，而非單純的AI工具應(yīng)用。AI變革營銷全鏈路，提高營銷效率05雖然AI在未來不會替代營銷人員，但隨著AI在營銷領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，使用AI的營銷人員可能會替代不會使用AI的營銷人員。同時AI營銷對營銷人員提出新的能力要求，營銷人員不僅要掌握專業(yè)的營銷知識，還要懂AI技術(shù)基礎(chǔ)，并具備應(yīng)用AI工具的能力。AI+營銷復合型人才競爭力凸顯06目錄1.1AI概述1.2AI營銷本章小結(jié)1.3課堂實訓1.4本章小結(jié)目錄1.1AI概述1.2AI營銷本章小結(jié)1.3課堂實訓1.4實訓1?梳理AI發(fā)展史提煉總結(jié)AI發(fā)展歷程中的重要事件,利用AI工具制作關(guān)于AI發(fā)展史的思維腦圖,以加深對AI的認識,同時掌握AI工具的使用方法。結(jié)合正文對AI發(fā)展歷程的介紹,總結(jié)AI發(fā)展歷程中的重要事件,將結(jié)果保存為文本文檔。利用可制作思維腦圖的AI工具生成思維腦圖并適當優(yōu)化,以人機協(xié)作的方式完成實訓。1．實訓要求2．實訓思路實訓1?梳理AI發(fā)展史step01搜索用于制作思維腦圖的AI工具。通過百度搜索引擎等途徑查詢資料，了解目前常用的可制作思維腦圖的AI工具。最終查詢到常用的制作思維腦圖的AI工具有TreeMind樹圖、億圖腦圖MindMaster、妙辦畫板、知犀AI、GitMind等。選擇合適的AI工

具。

對

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現(xiàn)TreeMind樹圖、億圖腦圖MindMaster、妙辦畫板、知犀AI這幾款工具可根據(jù)輸入的一句話主題如“AI發(fā)展時間線”自動填充內(nèi)容生成思維腦圖，而GitMind能夠根據(jù)長文本或文檔自動生成思維腦圖。因此本次實訓選擇使用GitMind，根據(jù)自己提供的內(nèi)容制作思維腦圖。梳理AI發(fā)展歷程中的重要事件。根