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營銷革命從效率工具到價值引擎華揚聯(lián)眾集團副總裁

黃皓目錄A

的明日之路：從工具理性到價值共生的未來圖景AIGC浪潮：賦能與重塑引言 A

營銷趨勢的變革引言 A

營銷趨勢的變革Sora

2的問世及所帶來的思考1.

AI創(chuàng)意確實帶來廣告的“降本增效”根據(jù)CTR（央視市場研究）此前發(fā)布的《2025中國廣告主營銷趨勢調(diào)查報告》，53.1%的廣告主會在創(chuàng)意內(nèi)容生成中使用AIGC技術(shù)，高于數(shù)據(jù)分析、客戶服務(wù)等環(huán)節(jié)，其中有接近20%的廣告主，在視頻創(chuàng)作中超50%的環(huán)節(jié)需要借助AI。2.

AI帶來的“降本增效”是否等于“降本增益”？AI改變的不僅是制作方式，而且是從“效率工具”到“價值引擎”的認知轉(zhuǎn)變。廣告營銷傳統(tǒng)的線性流程是策略、創(chuàng)意、拍攝制作、后期、媒介投放。而AI時代的廣告價值鏈正逐漸演變?yōu)椴呗浴?shù)據(jù)/算法喂養(yǎng)、Prompt工程、生成與迭代、媒介投放。AI賣的不是工具，而是創(chuàng)造收益的能力。數(shù)據(jù)來源：CTR（央視市場研究）此前發(fā)布的《2025中國廣告主營銷趨勢調(diào)查報告》廣告的未來是由人工智能驅(qū)動的短視頻、社交媒體、AR、互動游戲品牌/產(chǎn)品級視頻動態(tài)創(chuàng)意、對話服務(wù)AIGC浪潮：賦能與重塑營銷核心職能正在被A

原生重構(gòu)AI重構(gòu)營銷策略創(chuàng)意媒介投放策略組織與人才變遷1234內(nèi)容生成、廣告合規(guī)性和法務(wù)分析廣告投放和ROI監(jiān)測、用戶互動與個性化體驗消費者洞察、行業(yè)分析、產(chǎn)品優(yōu)劣勢分析媒介投放創(chuàng)意AI重塑廣告創(chuàng)意從效率工具到價值引擎證實的效率革命麥肯錫：AI將營銷內(nèi)容制作成本降低5%-15%HubSpot：AI將內(nèi)容構(gòu)思與初稿創(chuàng)作時間縮短約50%深 ? Kantar：創(chuàng)意質(zhì)量對廣告回報的影響力是刻 媒體投放的2倍Gartner：至2025年，30%

的營銷信息的 將由AI生成，同質(zhì)化風險加劇品牌安全和版權(quán)風險行 ? 缺乏真正打動人的情感洞察和品牌獨特性業(yè)悖論數(shù)字人你記住了誰？關(guān)鍵在人：

AI負責“廣度”（生成海量選項），人類負責“深度”（策略、情感、品牌調(diào)性）。流程再造：

廣告從業(yè)者必須重構(gòu)內(nèi)容生產(chǎn)流程，將AI深度嵌入從營銷需求到成品的各個環(huán)節(jié)，以最大化其價值。1.

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重構(gòu)創(chuàng)意應(yīng)擁抱的協(xié)作范式1.

2賦能路徑 A

在創(chuàng)意工作中的滲透與增強階躍一：單點任務(wù)替代——

“AI作為高效執(zhí)行者”根據(jù)Adobe的一項調(diào)查，營銷人員表示，他們高達28%的工作時間花費在重復(fù)性的任務(wù)上，如圖片裁剪、背景移除、格式轉(zhuǎn)換和多尺寸版本生成。階躍二：工作流增強——

“AI作為創(chuàng)意協(xié)作者”AI開始滲透到創(chuàng)意核心環(huán)節(jié)，如圖文生成和視頻剪輯。它不再是執(zhí)行單一指令，而是基于風格學(xué)習和上下文理解進行創(chuàng)作，與人形成“對話式”的創(chuàng)意循環(huán)。文案工具（如Jasper、Writesonic）：根據(jù)產(chǎn)品描述和關(guān)鍵詞，批量生成數(shù)十條社交媒體帖子、產(chǎn)品描述或郵件主題行，解決了“從0到1”的空白頁焦慮。早期工具（如Canva的AI背景移除）：一鍵精準分離主體與背景，將原本需要設(shè)計師在Photoshop中花費數(shù)分鐘的工作縮短至秒級。人工負責提出創(chuàng)意方向（Prompt）AI負責快速生成選項人工再基于選項進行篩選、編輯和精修HubSpot的研究發(fā)現(xiàn)，使用AI工具生成初版草稿或構(gòu)思，可以將內(nèi)容創(chuàng)作的前期準備時間縮短約50%。文生圖Midjourney,Stable

Diffusion廣告公司為一個新飲料品牌構(gòu)思包裝設(shè)計。設(shè)計師不再需要手動繪制大量草圖，而是輸入提示詞：“充滿活力的熱帶水果氣泡水包裝，極簡主義設(shè)計，賽博朋克霓虹色調(diào)，攝影級質(zhì)感”，AI在幾分鐘內(nèi)生成上百種風格統(tǒng)一的視覺方案供篩選和深化。文生視頻Runway,

Pika在制作一個汽車廣告時，創(chuàng)意人員可以使用AI將實拍的汽車素材置入AI生成的雪地、沙漠或未來都市等多種背景中，無需昂貴的實地取景或復(fù)雜的CG合成，快速測試不同場景的情緒感染力。視頻剪輯OpusClip將一條長視頻訪談交給AI，它能自動識別高光時刻、金句，并生成多條適合

TikTok、YouTube

Shorts

等不同平臺的橫版、豎版短視頻，實現(xiàn)了內(nèi)容的“一次生產(chǎn)，多元分發(fā)”。挑戰(zhàn)阻礙一：品牌安全與版權(quán)風險數(shù)據(jù)論證：一項由路透社研究所發(fā)布的調(diào)查顯示，超過

60%

的媒體行業(yè)高管對生成式AI的版權(quán)和法律風險表示“非常擔憂”。阻礙三：技術(shù)與人才的結(jié)構(gòu)性缺失數(shù)據(jù)論證：根據(jù)領(lǐng)英的行業(yè)技能報告，營銷領(lǐng)域?qū)Α癆I技能”的需求增速遠超其他技能，但具備該技能的人才比例仍低于

15%，存在巨大缺口。阻礙二：內(nèi)容質(zhì)量的“平庸化”陷阱數(shù)據(jù)論證：Gartner預(yù)測，到2026年，由于生成式AI的泛濫，超過60%

的B2B營銷內(nèi)容將無法有效差異化，從而無法實現(xiàn)其業(yè)務(wù)目標。阻礙四：數(shù)據(jù)隱私與倫理困境核心問題：

使用用戶數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI模型或進行超個性化營銷時，面臨日益嚴格的數(shù)據(jù)法規(guī)（如GDPR、個人信息保護法）和消費者信任挑戰(zhàn)。介入內(nèi)容與程度這是當前的前沿和未來方向。AI不再僅僅是內(nèi)容生成端的一個工具，而是貫穿整個創(chuàng)意流程的智能中樞。它集成了生成、合規(guī)審查、效果預(yù)測和多維度優(yōu)化能力。創(chuàng)意簡報輸入后，AI能自動生成若干組合規(guī)且經(jīng)過“數(shù)據(jù)驗證”的創(chuàng)意方案。研究數(shù)據(jù)佐證Forrester

預(yù)測，到2025年，領(lǐng)先的企業(yè)將使用AI來動態(tài)組裝和個性化其所有的客戶觸點內(nèi)容。Kantar

的Link

AI數(shù)據(jù)庫證明，通過AI預(yù)測廣告創(chuàng)意的潛在效果，可以將廣告成功率（如品牌提升指標）提高高達20%。工具舉例與實際能力動態(tài)創(chuàng)意優(yōu)化（DCO、啟蘊）平臺：在程序化廣告投放中，AI實時根據(jù)用戶的畫像（如地理位置、近期瀏覽行為），從預(yù)先生成的眾多創(chuàng)意元素（如背景圖、文案、促銷信息）中，動態(tài)組合并渲染出最具吸引力的那一版廣告進行展示。1.

3未來展望：構(gòu)建人機協(xié)同的下一代創(chuàng)意工作流階躍三（未來方向）：流程智能重構(gòu)——

“AI作為策略落地與優(yōu)化引擎”策略先行循環(huán)協(xié)作核心原則技能提升人工定義品牌核心與創(chuàng)意策略，AI負責探索執(zhí)行路徑建立“人工簡報

->

AI生成

->

人工精修

->

AI優(yōu)化”的敏捷工作流投資于團隊的“提示詞工程”、“AI策略落地”和“數(shù)據(jù)洞察”能力培訓(xùn)合規(guī)前置將版權(quán)核查與品牌安全審核嵌入AI工具使用的第一步。贏在未來：重構(gòu)以“人類中心”的AI創(chuàng)意流程一體化智能平臺（如Whale帷幄）：生成：根據(jù)營銷目標生成文案和圖片。合規(guī)：自動調(diào)用內(nèi)置的廣告法數(shù)據(jù)庫，標記出“最頂級”、“第一”等違禁詞，并給出修改建議。預(yù)測：基于歷史投放數(shù)據(jù)，對生成的不同創(chuàng)意方案進行點擊率（CTR）或轉(zhuǎn)化率（CVR）預(yù)測排序。管理：確保所有生成內(nèi)容自動套用最新的品牌標識和資產(chǎn)，維護品牌一致性。Before

（傳統(tǒng)廣告模式） Now（AI介入廣告模式）依賴人工經(jīng)驗+基礎(chǔ)統(tǒng)計分析（如Excel線性回歸）歷史數(shù)據(jù)維度單一（僅關(guān)注自身廣告點擊/轉(zhuǎn)化）市場趨勢預(yù)測采用滯后性分析（季度報告+行業(yè)白皮書）粗放式人群劃分（如按性別/年齡/地域三要素）人工設(shè)定標簽規(guī)則（CRM系統(tǒng)預(yù)設(shè)200-300個標簽）創(chuàng)意匹配依賴主觀判斷（市場人員經(jīng)驗決策）人工設(shè)計少量變體（通常3-5版）測試周期長達2-4周（需等待統(tǒng)計顯著性）創(chuàng)意迭代依賴外包團隊（修改需3-5個工作日）數(shù)據(jù)驅(qū)動的ROI預(yù)測模型：AI通過整合歷史廣告數(shù)據(jù)（點擊率、轉(zhuǎn)化率、用戶行為軌跡）與實時市場數(shù)據(jù)（競品動態(tài)、季節(jié)性趨勢），構(gòu)建多維度的預(yù)測模型。動態(tài)受眾細分與定向優(yōu)化：基于聚類算法和用戶畫像技術(shù)，AI將受眾細分為數(shù)百個特征子群（如“25-35歲女性健身愛好者”），并自動匹配高轉(zhuǎn)化潛力的廣告創(chuàng)意。實時競價與預(yù)算分配：AI系統(tǒng)通過強化學(xué)習動態(tài)調(diào)整出價策略：在流量高峰時段自動提高競價，低效時段暫停投放。VS

固定時段出價（人工設(shè)置全天統(tǒng)一CPC）預(yù)算分配采用靜態(tài)比例（如信息流占60%預(yù)算）手動暫停/開啟廣告活動（需人工監(jiān)控報表）末次點擊歸因主導(dǎo)（忽略輔助渠道貢獻）人工分配預(yù)算（按渠道歷史表現(xiàn)線性調(diào)整）跨渠道協(xié)同效果難以量化A/B測試與內(nèi)容迭代：利用生成式AI（如GPT-5、DALL·E）批量生成廣告素材變體，通過多臂老虎機算法快速篩選最優(yōu)版本。歸因分析與策略校準：AI采用Shapley值等歸因模型，量化不同渠道（搜索廣告、信息流、KOL合作）對最終轉(zhuǎn)化的貢獻度，指導(dǎo)預(yù)算重新分配。2.

1A

正推動媒介投放從經(jīng)驗驅(qū)動向數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準模式轉(zhuǎn)型2.

2媒介投放視角下A

對投放過程的重塑AI是廣告投放的實時優(yōu)化中樞，旨在最大化效果AI數(shù)據(jù)驅(qū)動廣告策略，賦能精準投放AI通過投放后分析，量化廣告價值，指導(dǎo)策略優(yōu)化投放前（準備） 投放中（執(zhí)行與實時優(yōu)化）投放后市場拓展與推廣部明確商業(yè)目標（品牌/轉(zhuǎn)化/留存等）和分層

KPI；準確識別高價值受眾與優(yōu)先場景；形成可執(zhí)行的創(chuàng)意與媒體投放計劃（包括預(yù)算分配）受眾畫像與潛在用戶識別（Lookalike

/

Propensity）創(chuàng)意方向生成實時把握投放表現(xiàn)，動態(tài)優(yōu)化預(yù)算、出價與創(chuàng)意組合，最大化

ROI/目標完成率；維護品牌安全性與投放合規(guī)性準確評估廣告投放的因果效果（增量/邊際貢獻），指導(dǎo)下一輪預(yù)算分配與產(chǎn)品迭代；提取復(fù)盤洞察并把優(yōu)質(zhì)策略固化成可復(fù)制

playbook行業(yè)門檻下降：小型品牌能更快構(gòu)建受眾畫像與創(chuàng)意原型，加快進入試水期。競品反應(yīng)速度提升：市場競爭節(jié)奏加快，競品促銷/創(chuàng)意迭代實時響應(yīng)成為常態(tài)。行業(yè)格局分化：數(shù)據(jù)豐富的大品牌能用更高質(zhì)量的first-party數(shù)據(jù)獲勝；數(shù)據(jù)薄弱者受限。語義/情緒洞察預(yù)測試驗（Pre-test）模擬競爭情報（Competitor

Monitoring）效率顯著提升：平臺自動化工具使投放團隊能以更少人力覆蓋更復(fù)雜的實驗矩陣。算法依賴性增強：廣告主越來越依賴平臺或自建算法，市場上“誰的算法更靠近目標受眾”成為競爭焦點。中小廣告主風險：若未建立良好數(shù)據(jù)反饋鏈，可能被大數(shù)據(jù)玩家壓縮獲客空間。決策科學(xué)化：越來越多公司將投放決策建立在因果證據(jù)上，減少對“相關(guān)性”指標的盲信。跨期預(yù)算優(yōu)化：企業(yè)開始考慮長期價值而非短期ROI，使得品牌類投放與轉(zhuǎn)化類投放的協(xié)調(diào)更合理。數(shù)據(jù)壁壘的戰(zhàn)略化價值：能做長周期因果估計、擁有高質(zhì)量

CLV（CustomerLifetime

Value）模型的公司，將在投放決策中占明顯優(yōu)勢。因果歸因與增量測量（Causal

Machine

Learning

/Experimentation）多觸點歸因融合Hybrid

MMM+

MTA（HybridMediaMixModeling+Multi-Touch

Attribution）LTV/CLV（LifetimeValue/Customer

LifetimeValue）建模與投放回收期估計數(shù)據(jù)提取分析（Knowledge

Extraction

）階段目標AI能力與應(yīng)用點對行業(yè)現(xiàn)狀&態(tài)勢的影響智能出價（Smart

Bidding

/

ReinforcementLearning

Agents）多變體并行創(chuàng)意測試（Dynamic

CreativeOptimization）實時受眾分層異常檢測與防護跨渠道協(xié)調(diào)（Omnichannel

Orchestration）2.

3媒介投放視角下A

重塑媒介投放的搜索格局更聰明地搜索：在對話式AI營銷時代的SEO——GEO隨著聊天機器?和代理改變搜索格局，SEO和SEM專家有機會調(diào)整他們的?法以適應(yīng)這個新時代。傳統(tǒng)的搜索原則和數(shù)字營銷策略仍然是基礎(chǔ)，但基于生成式AI的聊天機器?和代理搜索引?了新的途徑和挑戰(zhàn)，需要戰(zhàn)略性和戰(zhàn)術(shù)性的更新，對話式AI正在重塑搜索格局，

SEO對于增強品牌的發(fā)現(xiàn)性和推動業(yè)務(wù)成果至關(guān)重要。SEO正在升級：從查詢到對話營銷?員知道如何優(yōu)化傳統(tǒng)搜索的?站和內(nèi)容。但是通過對話式AI，搜索結(jié)果會呈現(xiàn)為全?的、?語化的回答，綜合了多個信息源。對話式AI體驗不僅直接回答查詢，還可以預(yù)測后續(xù)問題，提供更好的??體驗。即使引?了基于AI的聊天機器?和代理，SEO仍然對于增強品牌的發(fā)現(xiàn)性和推動業(yè)務(wù)成果?關(guān)重要。01掌握基礎(chǔ)知識02專注于搜索意圖03技術(shù)SEO：索引和抓取2.

4媒介投放視角下的數(shù)字人通過大模型的多模態(tài)交互技術(shù)統(tǒng)一了文本、語音和表情，實現(xiàn)跨模態(tài)的語義一致性，讓數(shù)字人的情感表達更加真實連貫。與用戶進行自然交互感知用戶行為特征方向一：品牌代言數(shù)字人代言在品牌文化塑造上取得一定成效，但未能突破“符號化工具”的局限，未形成可持續(xù)的商業(yè)價值閉環(huán)。方向二：直播帶貨數(shù)字人直播帶貨在效率、成本及規(guī)?；矫鎯?yōu)勢顯著，尤其在標準化商品領(lǐng)域表現(xiàn)突出，但情感互動與長尾品類滲透仍是挑戰(zhàn)。方向三：沉浸式互動沉浸式數(shù)字人已從技術(shù)驗證邁向規(guī)模化應(yīng)用，在效率、體驗與創(chuàng)新上表現(xiàn)突出，但需持續(xù)優(yōu)化情感表達與場景適配能力。從品牌代言到交互式營銷，

數(shù)字人通過情感化交互重塑廣告體驗語音交互包括語音識別（ASR）和語音合成（TTS），用于處理語音輸入和輸出。視覺交互視覺交互能力的實現(xiàn)基于端到端建模和多維度解耦表征，通過視頻編解碼器和適配器整合圖文、物體、空間等多模態(tài)信息。手勢交互通過攝像頭或傳感器識別用戶手勢，并生成相應(yīng)的手勢反饋。融合策略動作生成通過語音情感、韻律及語義分析，使數(shù)字人的軀干和四肢動作與語音內(nèi)容匹配，增強交互的擬人化程度和在動態(tài)場景中的表現(xiàn)力。表情識別與生成利用計算機視覺技術(shù)識別用戶表情，并生成相應(yīng)的表情反饋。自然語言處理用于理解用戶意圖、生成自然語言回復(fù)，并協(xié)調(diào)多種模態(tài)的交互。2.

5A

媒介投放工具和數(shù)字人應(yīng)用全鏈路放智 平能 臺投Google

PerformanceMax橫跨搜索、展示、YouTube等全渠道的AI驅(qū)動投放系統(tǒng)，通過Gemini

2.5模型實現(xiàn)預(yù)算自動分配與創(chuàng)意優(yōu)化，零售行業(yè)轉(zhuǎn)化率提升27%。支持“一鍵式”投放，廣告主僅需提供基礎(chǔ)素材和目標，系統(tǒng)完成跨渠道決策。Meta

Advantage+整合Facebook/Instagram廣告資源，利用AI生成千人千面創(chuàng)意內(nèi)容，DTC品牌獲客成本降低顯著。端到端自動化流程沖擊傳統(tǒng)代理商模式，目標實現(xiàn)全流程無人干預(yù)。TikTokGMV

Max是TikTok

Shop推出的自動化廣告工具，通過AI系統(tǒng)自動優(yōu)化廣告投放策略，幫助商家最大化成交總額。GMV

Max通過智能算法分配流量，系統(tǒng)自動完成廣告計劃創(chuàng)建、內(nèi)容優(yōu)化和流量分配。數(shù) 級字 應(yīng)人 用企 平業(yè) 臺深度換臉技術(shù)實現(xiàn)真人表情實時映射，4K分辨率直播技術(shù)被用于娛樂場景，單場直播收益可達百萬美元虛擬主播具備情緒表達與學(xué)習進化能力，奢侈品品牌通過其技術(shù)將高端客戶咨詢轉(zhuǎn)化率從18%提升至45%MetaHuman（美國）依托虛幻引擎實時渲染技術(shù)，支持8K分辨率直播，被用于游戲新品發(fā)布會，觀眾規(guī)模從10萬提升至500萬SenseAvatar商湯如影數(shù)字人：行業(yè)首創(chuàng)多模態(tài)智能運營，依托商湯多模態(tài)大模型，具備智能選品、素材提煉等能力能夠大幅提高直播間運營效率。2.

6百度A

媒介投放產(chǎn)品極簡投放適配中小和新客投放平臺讓企業(yè)輕松獲取生意增長慧播星數(shù)字人直播STEP

1STEP

2STEP

3選擇我要推廣的產(chǎn)品和服務(wù)選擇套餐，自動生成創(chuàng)意和關(guān)鍵詞（套餐包括：優(yōu)化目標、預(yù)算出價、長周期預(yù)算）確認投放智能工具高度智能化和自動化賦能投放全流程智能競價放量 預(yù)算擇優(yōu)調(diào)度 精細后效優(yōu)化智能定向擴客 AI創(chuàng)意提效 智能基建調(diào)控AI

MAX自動化流量策略24年初見成效25年場景深耕，覆蓋更多優(yōu)化場景放量場景超成本場景無效場景+33%

-35%

+19%轉(zhuǎn)化量提升 盯盤用時減少 消費提升靈活應(yīng)答

智能互動專業(yè)場控邀評等評與多輪互動

智能營銷與智能調(diào)度自動化暖場與動態(tài)講解

互動問答深度接管智能主播多模聯(lián)動

真實自然智能腳本內(nèi)容文風

全面定制智能展現(xiàn)豐富場景

全面滿足閉環(huán)電商掛載小黃車線索直播掛載任意門對比真人直播間

對比傳統(tǒng)信息流GMV+62%直播成本-80%

CTCVR+14%線索成本-8%3.

1A

重構(gòu)策略與數(shù)據(jù)分析消費者洞察行業(yè)分析產(chǎn)品分析過去方式調(diào)研+訪談靜態(tài)報告SWOT+競品表AI

驅(qū)動方式行為數(shù)據(jù)+情感分析動態(tài)趨勢感知實時語義+預(yù)測模擬帶來的商業(yè)價值精準定位目標人群提前捕捉賽道機會優(yōu)化定位與差異化策略AI

的變遷讓營銷決策不再是“投廣告”或“看報表”，而是通過消費者、行業(yè)與產(chǎn)品三維洞察構(gòu)成一個實時學(xué)習系統(tǒng)。AI讓市場營銷不再只是傳播層面的優(yōu)化，而成為品牌與產(chǎn)品競爭策略的實時決策引擎。它讓企業(yè)能以近乎“市場神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的速度洞察外部變化，但也迫使品牌重新思考如何在人機共創(chuàng)中保持獨特性。消費者洞察（需求側(cè)）行業(yè)與產(chǎn)品生態(tài)（供給側(cè)）技術(shù)應(yīng)用（工具側(cè)）3.

2消費者洞察層面的重構(gòu)人群屬性定位（Who）語義與意圖識別（Why）洞察邏輯的變化過去一年，廣告平臺和品牌主從傳統(tǒng)模式：依賴人口統(tǒng)計學(xué)數(shù)據(jù)、興趣標簽、歷史瀏覽。過去消費者定義

人群屬性數(shù)據(jù)來源平臺數(shù)據(jù)洞察方式靜態(tài)分析現(xiàn)在行為語義

+

場景意圖多模態(tài)信號（文本、圖像、語音、視頻）實時生成與動態(tài)預(yù)測結(jié)果產(chǎn)出目標人群（創(chuàng)意腳本、話術(shù)、投放場景化內(nèi)容建議時段）AI

模式：通過大模型理解語境、情緒與購買動機，實現(xiàn)從“數(shù)據(jù)畫像”到“語義畫像”的跨越。以行為數(shù)據(jù)、語義數(shù)據(jù)和生成模型為核心，實時理解“消費者在想什么、為什么這么想”3.

3消費者洞察的變遷及應(yīng)用01

從“調(diào)研洞察”到“行為語義洞察”02從“消費者洞察”到“意圖與情景預(yù)測”核心邏輯：AI

能在社交媒體、電商評論、論壇、短視頻等非結(jié)構(gòu)化文本中提取用戶的情感與價值觀，比傳統(tǒng)調(diào)研更真實?？煽诳蓸?Coca-ColaCreations,

2024)?

利用AI分析全球社交平臺與評論區(qū)超過20萬條消費者討論，識別應(yīng)用實例“情緒關(guān)鍵詞”（joy、play、nostalgia）后，推出“Y3000

AIflavor”飲料。L’Oréal

–Brandwatch

&

Talkwalker

集成系統(tǒng)(2024)?

利用AI語義聚類識別消費者在護膚品領(lǐng)域最關(guān)心的“功效語義簇”（抗老、修復(fù)、成分安全）。核心邏輯：AI

讓受眾細分從靜態(tài)標簽（年齡、性別、收入）變?yōu)閯討B(tài)預(yù)測（意圖、場景、心理狀態(tài)）。應(yīng)用實例Amazon“AIPersonalizationEngine”

(2025)AI

模型根據(jù)消費者實時瀏覽和語義輸入生成動態(tài)畫像（“理性購物者”“沖動購買者”）,

CTR

提升

24%

。星巴克Deep

Brew

平臺

(2024)通過AI預(yù)測不同用戶在不同時間點對飲品的偏好（天氣+歷史購買+情緒），定制推薦，用戶留存率提升20%。03

從“描述性畫像”到“心理與價值觀建?！?4從“靜態(tài)洞察報告”到“自適應(yīng)營銷反饋”應(yīng)用實例核心邏輯：AI不僅能看到用戶行為，還能推測消費者的心理動機、態(tài)度與價值觀（Value-based

Persona）。NikeRunClub“AIMotivationEngine”

(2025)通過語音與文本互動識別跑步者的心理狀態(tài)（追求突破

/

減壓

/

健康），AI動態(tài)調(diào)整激勵話語。NetflixAINarrativeIntelligence

(2024)通過AI分析用戶評論、觀看序列、停留時長，將受眾按“心理敘事偏好”分群（冒險型、情感型、思考型）。用于內(nèi)容推薦與營銷活動定制。應(yīng)用實例核心邏輯：AI使消費者洞察形成“實時反饋系統(tǒng)”——每次交互都反哺模型，更新洞察。Unilever–U-Insight2.0

(2025)用生成式AI把銷售、社媒、搜索和客服數(shù)據(jù)整合成自動洞察報告，每48小時更新一次。AI還會生成營銷建議（如：應(yīng)在泰國推出新包裝）Coca-ColaChatGPTIntegration

(2024)建立“消費者共創(chuàng)空間”，用戶通過與AI對話參與創(chuàng)意生成，AI實時分析語言趨勢并反饋營銷團隊。3.

4行業(yè)分析層面的重構(gòu)及變遷傳統(tǒng)營銷：行研報告、市場監(jiān)測機構(gòu)（如尼爾森、艾瑞、Statista）年度或季度的行業(yè)趨勢總結(jié)調(diào)查樣本與專家判斷痛點是：信息滯后

顆粒度粗預(yù)測性弱從“定期研究”變?yōu)椤皩崟r洞察”爬取并語義分析新聞、社交媒體、招聘信息、財報、投資動向等公開數(shù)據(jù)自動識別行業(yè)熱詞上升趨勢、競爭者動態(tài)、供應(yīng)鏈變化、政策信號傳統(tǒng)行業(yè)分析告訴你“過去發(fā)生了什么”，AI

行業(yè)分析告訴你“現(xiàn)在正在發(fā)生什么、接下來可能會發(fā)生什么”。從“宏觀趨勢”到“微觀賽道”在數(shù)以百萬計的內(nèi)容中識別出潛在細分市場自動發(fā)現(xiàn)被忽略的成長賽道或新興需求人群AI

的優(yōu)勢在于“弱信號識別”——它能在趨勢還未形成主流前發(fā)現(xiàn)微妙變化。從“報告輸出”到“決策驅(qū)動”自動匯總重點變化（例如市場份額、渠道結(jié)構(gòu)、價格分布）給出預(yù)測模型與策略建議根據(jù)廣告主設(shè)定的預(yù)算和品牌定位，推薦最具ROI的賽道。AI

讓行業(yè)分析從“被動研究”變成“主動感知”，讓企業(yè)的市場判斷從

經(jīng)驗決策

→

數(shù)據(jù)驅(qū)動

→

智能預(yù)測

躍遷。3.

5行業(yè)分析的應(yīng)用Similarweb（實時數(shù)字情報）Similarweb

能做實時流量、搜索與趨勢監(jiān)測，并提供

AI

Trend

Analyzer

等功能，幫助企業(yè)在流量/搜索變化出現(xiàn)時提前發(fā)現(xiàn)需求傾向與競品露出。Similarweb

的產(chǎn)品頁面與新聞?wù)故舅选熬W(wǎng)頁流量/搜索”當作早期需求信號來源，用于發(fā)現(xiàn)行業(yè)趨勢變化并預(yù)警。說明“公開數(shù)字痕跡（搜索/流量）可被AI工具實時捕捉并量化為趨勢信號”，這正是行業(yè)分析從滯后變實時的具體實現(xiàn)路徑。Crayon

報告與案例顯示，競爭情報團隊已經(jīng)在把AI用于監(jiān)控競品定價、廣告活動與市場公告，并用

AI生成“battlecards

/競品要點”。Crayon

的客戶案例（如

Mastercard、Alteryx）展示把CI（Competitive

Intelligence）輸出嵌入銷售/市場流程的效果。說明企業(yè)能把“競品動態(tài)”實時結(jié)構(gòu)化，直接喂入策略會議或投放決策。阿里生態(tài)內(nèi)的萬相臺、阿里媽媽能把搜索/成交/投放數(shù)據(jù)與

AI決策模型結(jié)合，實時給出品類趨勢、熱銷細分、流量通道建議。對電商品牌來說能把“行業(yè)大盤

+競品促銷”轉(zhuǎn)為可執(zhí)行的投放策略。品牌在某類目下看到萬相臺報告提示“某細分人群GMV激增”，即時調(diào)整搜索/推薦預(yù)算并制作針對創(chuàng)意。Crayon/

Klue阿里媽媽

/

萬相臺（電商行業(yè)實時態(tài)勢與機會識別）3.

6產(chǎn)品分析層面的重構(gòu)及變遷在傳統(tǒng)的產(chǎn)品分析：SWOT模型消費者調(diào)研和競品Benchmark市場反饋與銷售數(shù)據(jù)局限:主觀性強樣本有限更新慢。AI

的發(fā)展使得產(chǎn)品分析從

“自我總結(jié)”→

“市場鏡像”從內(nèi)部視角

→

外部視角：市場語義映射分析用戶對產(chǎn)品在社交媒體、電商評論、論壇的描述識別哪些特征是“被高頻提及的優(yōu)勢”，哪些是“負向情緒的集中點”建立產(chǎn)品形象與情感認知模型過去：產(chǎn)品優(yōu)劣分析來自品牌自評現(xiàn)在：AI

讓品牌看到“用戶眼中的自己”從單點比較

→

動態(tài)競品圖譜定價、功能、廣告投放節(jié)奏、創(chuàng)意素材、用戶反饋建立實時競品監(jiān)控面板對比你的產(chǎn)品在不同維度的表現(xiàn)與改進潛力過去：競品分析是靜態(tài)表格現(xiàn)在：AI

競品分析是實時熱力圖

+

策略建議系統(tǒng)從描述性分析

→

預(yù)測性洞察某產(chǎn)品在不同價格點的銷售彈性不同創(chuàng)意主題的廣告轉(zhuǎn)化率產(chǎn)品升級或包裝變化后市場反應(yīng)的可能性AI

把產(chǎn)品分析從“回顧過去”變成“預(yù)演未來”。3.

7產(chǎn)品分析的應(yīng)用Brandwatch/Talkwalker

/Hootsuite社交聆聽 語義分析這些工具支持大規(guī)模抓取與情緒/主題分析，并能生成品牌熱力圖與屬性雷達圖，方便產(chǎn)品經(jīng)理看到“用戶怎么說”與“哪里最不滿意”。Brandwatch

的

Forrester

報告與案例頁展示了企業(yè)如何用其做產(chǎn)品情報與市場定位。Crayon/

Kompyte競品行為與信息抓取Crayon

的

AI

Toolkit

可以自動解析競品的“成功案例/定價/功能亮點”，并把這些信息成“競品對標卡”，幫助業(yè)務(wù)做功能取舍與文案差異化。Topic

modelling（主題建模）研究表明，將主題建模、情感分析和決策樹分類相結(jié)合，可以從非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，如網(wǎng)絡(luò)評論與電子口碑

eWOM（e-Word

Of

Mouth）中提取更深層次的洞察。新榜

/清博(社媒情緒→產(chǎn)品屬性映射)通過對評論、短視頻彈幕、筆記（小紅書）等進行

aspect-level

情感分析，自動匯總哪些產(chǎn)品特性是“優(yōu)勢”或“痛點”。0000AI

不僅改變營銷工具，更改變了“組織如何思考”與“人才如何成長”。組織架構(gòu)的變遷與影響傳統(tǒng)營銷組織按照職能分工（市場研究、品牌、公關(guān)、媒介投放等）形成垂直結(jié)構(gòu)AI時代的組織正在變?yōu)閿?shù)據(jù)與算法為中心的“智能矩陣”：數(shù)據(jù)科學(xué)團隊、AI策略組、生成內(nèi)容小組嵌入營銷職能內(nèi)部決策鏈路縮短，實時數(shù)據(jù)分析與動態(tài)優(yōu)化成為組織核心能力組織邊界變得模糊：廣告、公關(guān)、產(chǎn)品、客服之間的協(xié)作更頻繁從外包到內(nèi)生能力的轉(zhuǎn)型AI的普及使許多企業(yè)減少對外部代理的依賴：企業(yè)更傾向于構(gòu)建內(nèi)部數(shù)據(jù)資產(chǎn)與AI營銷模型外部機構(gòu)角色從“執(zhí)行”轉(zhuǎn)為“策略顧問”或“模型訓(xùn)練伙伴”廣告優(yōu)化師還有存在的價值嗎？4.

組織與人才的變遷及影響4.

2人才體系的重塑AI的普及并不會取代，而是帶來了廣告優(yōu)化師的重新定義：職能躍遷將業(yè)務(wù)目標轉(zhuǎn)譯為AI任務(wù)與模型指標負責優(yōu)化AI生成內(nèi)容質(zhì)量與一致性可能出現(xiàn)的新角色AI營銷策略師（AIMarketing

Strategist）生成式AI提示工程師（Prompt

Engineer）AI協(xié)作內(nèi)容設(shè)計師（AI-assisted

Creator）使用AI工具構(gòu)思、生成、迭代品牌內(nèi)容智能投放優(yōu)化師（AIMedia

Optimizer）實時監(jiān)測與自動調(diào)整廣告投放策略職業(yè)倫理與治理意識提升AI的發(fā)展帶來人才責任的新議題：如何避免算法偏見和虛假內(nèi)容如何在AI生成內(nèi)容中保護品牌真實性與創(chuàng)意一致性如何應(yīng)對“AI取代人工”的心理與文化沖突IBM、Adobe

等公司已在2024年內(nèi)部推行AI內(nèi)容標識制度（AI

Content

Labeling

Policy）。戰(zhàn)略思考和業(yè)務(wù)理解創(chuàng)意方向與測試能力數(shù)據(jù)解讀與策略調(diào)整異常處理與優(yōu)化靈活性優(yōu)化“系統(tǒng)”的構(gòu)建者廣告優(yōu)化師的核心價值真正優(yōu)秀的廣告優(yōu)化師的價值不應(yīng)該是被自動化驅(qū)動的人，而是驅(qū)動自動化的人：麥肯錫2025年報告指出：AI工具普及后，營銷團隊中“數(shù)據(jù)解讀和策略設(shè)計”崗位占比將上升40%。這要求組織建立：?

AI使用守則（AI

Use

Charter）??倫理培訓(xùn)機制透明披露機制4.

3組織與人才Yourjobwillnotbetakenby

AI,itwillbetakenbyapersonwhoknowshowtouse

AI.----Christina

Inge決策方式人經(jīng)驗驅(qū)動AI輔助洞察、數(shù)據(jù)預(yù)測組織結(jié)構(gòu)職能分工智能矩陣化人才模式專業(yè)線性成長復(fù)合跨界成長文化取向穩(wěn)定執(zhí)行快速試錯與持續(xù)學(xué)習競爭優(yōu)勢渠道資源數(shù)據(jù)智能與算法能力傳統(tǒng)邏輯AI時代邏輯A

的明日之路：從工具理性到價值共生的未來圖景Saas邏輯正在失靈，客戶要買的不再是工具，而是直接利潤定價單位變成KPI，開發(fā)提速、GPU成本、落地GMV創(chuàng)業(yè)窗口縮短，誰將先把收益商品化”萬億美元機會

”A

市場潛力分析這些技