Creatify 团队
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在本文中
2016 年，摩根大通（JPMorgan Chase）进行了一项低调的实验。它让 AI 撰写广告文案，并让机器版本与自家人类营销人员的文案进行正面交锋。结果，AI 赢了。使用 AI 撰写文案的广告，其点击率比人类撰写的广告高出整整 450%。几年后，该银行签署了一份为期五年的合同，在全公司范围内推广使用该技术。
这就是大多数人脑海中 AI 驱动营销的样子：一个能写出更好推文的机器人。但现实远不止于此。AI 正在成为营销的底层系统，决定着生产什么、谁能看到以及内容说什么。本指南将解释什么是 AI 驱动的营销，展示顶尖品牌如何使用它，并涵盖即将再次改变规则的两个重大转变。
什么是 AI 驱动营销
AI 驱动营销是指利用人工智能在整个客户旅程中进行预测、创作和个性化推荐——从用户看到的第一支广告，到赢回流失用户的电子邮件。剥离掉那些行业黑话，它其实是由三个引擎驱动的。
第一是预测型 AI（predictive AI），即预报员。它通过分析你的数据来回答人类只能靠猜测的问题：谁即将购买、谁即将流失、一个客户的价值是多少、哪条线索值得打电话跟进。这是 AI 营销中最古老、最不显眼的部分，但它却在默默地贡献着大量的业绩。
第二是生成式 AI（generative AI），即创作者。这是每个人在 2023 年都见识过的部分：撰写文案、生成图片和视频、将一个创意衍生出 50 个版本的模型。正是它将内容生产从瓶颈变成了随时可以拧开的自来水龙头。
第三是智能体 AI（agentic AI），即执行者。这是一个较新且尚未完全得到验证的领域，这些系统能够自己采取行动：调整预算、投放广告，以及越来越多地代表客户进行操作。稍后会详细介绍这一转变，因为这是大多数营销人员尚未评估其影响的变化。
大多数实际的 AI 营销技术都是这三者的结合。模型预测谁有可能流失，生成式系统撰写挽回优惠，而自动化工作流则在每个人最有可能打开的时刻发送邮件。
为什么每个营销团队都在争先恐后
这种紧迫感归结为简单的数学问题。麦肯锡估计，生成式 AI 每年可为全球经济带来高达 4.4 万亿美元的增长，并发现其中约四分之三的价值将由四个业务部门夺得。营销和销售在这份名单中高居榜首。当为财富 500 强提供咨询的人告诉他们，AI 带来的最大收益在营销领域时，预算自然变动得极快。
其结果是一场圈地运动。摸清 AI 真正派上用场的团队正在遥遥领先，而把 AI 当作新鲜玩意儿看待的团队正在悄然落后。所以，看看那些已经付诸行动的品牌吧。
大品牌是如何做到的
理解 AI 驱动营销的最佳方式，是观察它已经在哪里产生了实实在在的效果。
Netflix 将个性化变成了自己的护城河。你滚动的行、看到的封面海报、“因为你看了”的推荐，所有这些都是 AI 在读取你和其他所有人的行为。Netflix 曾表示，其推荐系统决定了人们约 80% 的观看内容，并通过防止订阅者流失，每年为其节省超过 10 亿美元。这对任何品牌的启示是：相关性就是留存率。你展示的内容与用户需求的匹配越精准，他们留存的时间就越长。
摩根大通让机器来写。本文开头提到的 450% 的实验并非个案。该银行在信用卡和抵押贷款业务中，将 AI 生成的文案与自家营销人员的文案进行了测试，机器在用户参与度上始终胜出，于是大通银行在全公司推广了这一做法。启示：把你最优秀的文案撰稿人的直觉当作一种假设。生成变体，针对真实点击进行测试，让受众来做出最终判决。
亚马逊和 Spotify 构建了习惯回路。亚马逊的产品推荐以及 Spotify 的 Discover Weekly（每周发现）和 Wrapped（年度总结）是异曲同工的创意：AI 通过研究行为来提供高度相关的内容，以至于让人感觉非常个性化。丝芙兰在美妆领域也做到了这一点，利用 AI 和 AR 让消费者在购买前进行虚拟试妆。引人注目的是，在这些案例中，AI 都已经内置于产品本身，塑造了客户看到和做到的事情，而这正是目前最深层的营销优势所在。
所有这些案例的模式都是相同的：将 AI 瞄准一个特定的、高价值的任务——个性化、创意测试或探索，并围绕它重构该工作。
你尚未评估其影响的两个转变
这就是区分一知半解与真正理解的部分。除了让现有的营销变得更快，AI 还在从根本上改变两件事，正如《哈佛商业评论》在 2026 年初所阐述的那样。如果忽略了这些，你的其他战略很快就会过时。
转变一：探索正在从搜索转向答案。二十年来，被发现意味着在谷歌上名列前茅。现在，越来越多的人向 ChatGPT、Perplexity 或 AI 摘要提问，直接获取整合后的答案，而无需点击任何链接。这使探索变成了一场新的竞争：你不再是去争夺页面排名，而是努力成为模型在回答问题时引用的信息源。营销人员开始直接针对这一点进行优化，结构化内容和数据，以便 AI 系统能够找到、信任并引用它们。可以将其视为 SEO 的继承者。
转变二：买家可能是机器。人们开始将调研甚至采购交给 AI 智能体，由它们来比较各种选择并代表自己做出决定。当这一趋势规模化时，你将不再仅仅是用一个聪明的广告来劝说人类。你还在喂养一个机器，它会读取你的产品数据、规格和评论，以判断是否进行推荐。针对算法进行营销（通过清晰、结构化的数据和易读的产品信息），将变得和针对人进行营销一样，成为一项实实在在的工作。现在就为这两个受众做好准备的品牌，在这一趋势普及后将占据先机。
如何开始进行 AI 数字营销
这都不需要什么宏大计划。从数字营销和 AI 中获得回报的品牌都是从小处着手，然后逐步构建。
先理顺你的数据。AI 的效果完全取决于你喂给它什么，一个对准混乱、零散的客户数据的模型只会产生信口雌黄的废话。在期望奇迹发生之前，先将你的一手数据整理干净并集中在一处。
然后从一个任务开始。对于大多数团队来说，最快看到回报的是创意生产，因为这是最明显的瓶颈，也是最容易衡量的。这正是 Creatify Agent 派上用场的地方：递给它一份简报，它就会调研你的品牌和竞争对手、撰写脚本、挑选分身，并端到端地制作出成片广告变体。将其与 Creatify 的 AI Media Buyer（AI 媒介买家）结合使用，后者可以连接到你的 Meta、Google 和 TikTok 账户来投放这些变体，发现哪些有效，并将预算转移到胜出者身上。它们共同闭环了摩根大通证实的同一个回路：生成，然后让实际表现来决定。攻克一个工作流，然后扩展到下一个。
保持人类在环。营销人员的角色从亲手制作每一个资产，转变为指导系统、编辑其输出，并掌控审美和品牌。对任何发布的内容设立明确的把关机制。然后诚实地进行衡量，并放大那些有回报的工作流，而不是在每一个时髦的工具上分散精力。
延伸阅读：广告情报：如何解读竞争对手的广告
什么是真实的，什么依然是炒作
两件事可以让我们保持清醒。AI 营销确实有效，但它也在某些特定方面被过度承诺了，这值得点名指出。
炒作指的是完全自主的营销部门。尽管有很多关于智能体的说法，但 AI 无法掌控战略、判断力或品牌审美，而那些假装可以的公司往往会生产出大量平庸、千篇一律的内容。做错的代价也是实实在在的：弗若斯特沙利文（Forrester）预测，在 2026 年，一部分品牌会因为笨拙的 AI 自助服务和肤浅的个性化而流失客户信任，这些服务带给用户的烦恼多于帮助。
真实的情况是 AI 作为优秀营销人员的放大器：更快的生产内容、更精准的定位、更好的测试，以及人类无法手工企及的规模化个性化。利用它获胜的团队将其瞄准增长，这也是《哈佛商业评论》不断强调的界限。如果只将 AI 瞄准裁员和省钱，你就会把更大的奖杯——更多的收入，留在桌上。
你该何去何从
AI 驱动的营销已经悄然成为营销的操作系统：从 Netflix 的首页到银行的广告文案，这个层面决定了生产什么、谁能看到、说什么。你不需要大费周章地参与进来。整理你的数据，将 AI 瞄准一个高价值任务，握紧方向盘，然后从此开始增长。
最后一个值得记住的想法。当每个竞争对手都拥有相同的模型时，工具就不再是优势。剩下的是你的创意质量以及你喂给机器的数据。AI 可以像生成优秀概念一样，轻松生成一千个糟糕概念的变体。策略、审美和故事依然是你的，而在执行几乎免费的世界里，这些比以往任何时候都更有价值。
常见问题解答
什么是 AI 营销？
AI 营销是指利用人工智能，包括预测模型、生成式 AI 和自动化，来做出营销决策、创建内容并在整个客户旅程中提供个性化体验。在实践中，这意味着使用 AI 来预测谁会购买或流失、大规模制作文案和视频，以及为每个人量身定制信息。
AI 在营销中的应用案例有哪些？
真实的案例包括 Netflix 的推荐引擎（决定了约 80% 的观看量）、摩根大通使用 AI 撰写表现优于人类作家的广告文案，以及亚马逊、Spotify 和丝芙兰使用 AI 来个性化推荐和购物。在较小的规模上，品牌使用 AI 进行邮件发送时间优化、广告创意变体和客户情绪分析。
AI 营销只是聊天机器人和内容生成吗？
不。内容生成是最可见的部分，但 AI 营销还涵盖预测分析（流失和终身价值预测）、个性化引擎、程序化广告竞价，以及越来越多根据决策采取行动的自主智能体。内容部分只是三个引擎之一。
什么是数字营销中的 AI？
数字营销中的 AI 是应用于在线渠道的相同理念：使用 AI 来定位和竞价广告、个性化网站和电子邮件、生成社交和视频创意并分析效果。这是大多数 AI 营销技术最先部署的地方，因为数字渠道能产生 AI 所需的数据。
我该如何开始在营销中使用 AI？
首先整理并集中你的客户数据，然后选择一个高价值的工作流（通常是创意生产），并围绕 AI 进行重构。保留人类对发布的任何内容进行审核，衡量几周的效果，一旦第一个工作流产生回报，就扩展到下一个。
AI 会取代营销人员吗？
不会。AI 正在接管特定的任务，而营销人员仍然保持主导。它负责批量生产、预测和个性化，而战略、判断力、品牌审美和责任制依然由人类承担。近期的转变是营销人员去指导和编辑 AI，而不是亲手做每一项任务。
2016 年，摩根大通（JPMorgan Chase）进行了一项低调的实验。它让 AI 撰写广告文案，并让机器版本与自家人类营销人员的文案进行正面交锋。结果，AI 赢了。使用 AI 撰写文案的广告，其点击率比人类撰写的广告高出整整 450%。几年后，该银行签署了一份为期五年的合同，在全公司范围内推广使用该技术。
这就是大多数人脑海中 AI 驱动营销的样子：一个能写出更好推文的机器人。但现实远不止于此。AI 正在成为营销的底层系统，决定着生产什么、谁能看到以及内容说什么。本指南将解释什么是 AI 驱动的营销，展示顶尖品牌如何使用它，并涵盖即将再次改变规则的两个重大转变。
什么是 AI 驱动营销
AI 驱动营销是指利用人工智能在整个客户旅程中进行预测、创作和个性化推荐——从用户看到的第一支广告，到赢回流失用户的电子邮件。剥离掉那些行业黑话，它其实是由三个引擎驱动的。
第一是预测型 AI（predictive AI），即预报员。它通过分析你的数据来回答人类只能靠猜测的问题：谁即将购买、谁即将流失、一个客户的价值是多少、哪条线索值得打电话跟进。这是 AI 营销中最古老、最不显眼的部分，但它却在默默地贡献着大量的业绩。
第二是生成式 AI（generative AI），即创作者。这是每个人在 2023 年都见识过的部分：撰写文案、生成图片和视频、将一个创意衍生出 50 个版本的模型。正是它将内容生产从瓶颈变成了随时可以拧开的自来水龙头。
第三是智能体 AI（agentic AI），即执行者。这是一个较新且尚未完全得到验证的领域，这些系统能够自己采取行动：调整预算、投放广告，以及越来越多地代表客户进行操作。稍后会详细介绍这一转变，因为这是大多数营销人员尚未评估其影响的变化。
大多数实际的 AI 营销技术都是这三者的结合。模型预测谁有可能流失，生成式系统撰写挽回优惠，而自动化工作流则在每个人最有可能打开的时刻发送邮件。
为什么每个营销团队都在争先恐后
这种紧迫感归结为简单的数学问题。麦肯锡估计，生成式 AI 每年可为全球经济带来高达 4.4 万亿美元的增长，并发现其中约四分之三的价值将由四个业务部门夺得。营销和销售在这份名单中高居榜首。当为财富 500 强提供咨询的人告诉他们，AI 带来的最大收益在营销领域时，预算自然变动得极快。
其结果是一场圈地运动。摸清 AI 真正派上用场的团队正在遥遥领先，而把 AI 当作新鲜玩意儿看待的团队正在悄然落后。所以，看看那些已经付诸行动的品牌吧。
大品牌是如何做到的
理解 AI 驱动营销的最佳方式，是观察它已经在哪里产生了实实在在的效果。
Netflix 将个性化变成了自己的护城河。你滚动的行、看到的封面海报、“因为你看了”的推荐，所有这些都是 AI 在读取你和其他所有人的行为。Netflix 曾表示，其推荐系统决定了人们约 80% 的观看内容，并通过防止订阅者流失，每年为其节省超过 10 亿美元。这对任何品牌的启示是：相关性就是留存率。你展示的内容与用户需求的匹配越精准，他们留存的时间就越长。
摩根大通让机器来写。本文开头提到的 450% 的实验并非个案。该银行在信用卡和抵押贷款业务中，将 AI 生成的文案与自家营销人员的文案进行了测试，机器在用户参与度上始终胜出，于是大通银行在全公司推广了这一做法。启示：把你最优秀的文案撰稿人的直觉当作一种假设。生成变体，针对真实点击进行测试，让受众来做出最终判决。
亚马逊和 Spotify 构建了习惯回路。亚马逊的产品推荐以及 Spotify 的 Discover Weekly（每周发现）和 Wrapped（年度总结）是异曲同工的创意：AI 通过研究行为来提供高度相关的内容，以至于让人感觉非常个性化。丝芙兰在美妆领域也做到了这一点，利用 AI 和 AR 让消费者在购买前进行虚拟试妆。引人注目的是，在这些案例中，AI 都已经内置于产品本身，塑造了客户看到和做到的事情，而这正是目前最深层的营销优势所在。
所有这些案例的模式都是相同的：将 AI 瞄准一个特定的、高价值的任务——个性化、创意测试或探索，并围绕它重构该工作。
你尚未评估其影响的两个转变
这就是区分一知半解与真正理解的部分。除了让现有的营销变得更快，AI 还在从根本上改变两件事，正如《哈佛商业评论》在 2026 年初所阐述的那样。如果忽略了这些，你的其他战略很快就会过时。
转变一：探索正在从搜索转向答案。二十年来，被发现意味着在谷歌上名列前茅。现在，越来越多的人向 ChatGPT、Perplexity 或 AI 摘要提问，直接获取整合后的答案，而无需点击任何链接。这使探索变成了一场新的竞争：你不再是去争夺页面排名，而是努力成为模型在回答问题时引用的信息源。营销人员开始直接针对这一点进行优化，结构化内容和数据，以便 AI 系统能够找到、信任并引用它们。可以将其视为 SEO 的继承者。
转变二：买家可能是机器。人们开始将调研甚至采购交给 AI 智能体，由它们来比较各种选择并代表自己做出决定。当这一趋势规模化时，你将不再仅仅是用一个聪明的广告来劝说人类。你还在喂养一个机器，它会读取你的产品数据、规格和评论，以判断是否进行推荐。针对算法进行营销（通过清晰、结构化的数据和易读的产品信息），将变得和针对人进行营销一样，成为一项实实在在的工作。现在就为这两个受众做好准备的品牌，在这一趋势普及后将占据先机。
如何开始进行 AI 数字营销
这都不需要什么宏大计划。从数字营销和 AI 中获得回报的品牌都是从小处着手，然后逐步构建。
先理顺你的数据。AI 的效果完全取决于你喂给它什么，一个对准混乱、零散的客户数据的模型只会产生信口雌黄的废话。在期望奇迹发生之前，先将你的一手数据整理干净并集中在一处。
然后从一个任务开始。对于大多数团队来说，最快看到回报的是创意生产，因为这是最明显的瓶颈，也是最容易衡量的。这正是 Creatify Agent 派上用场的地方：递给它一份简报，它就会调研你的品牌和竞争对手、撰写脚本、挑选分身，并端到端地制作出成片广告变体。将其与 Creatify 的 AI Media Buyer（AI 媒介买家）结合使用，后者可以连接到你的 Meta、Google 和 TikTok 账户来投放这些变体，发现哪些有效，并将预算转移到胜出者身上。它们共同闭环了摩根大通证实的同一个回路：生成，然后让实际表现来决定。攻克一个工作流，然后扩展到下一个。
保持人类在环。营销人员的角色从亲手制作每一个资产，转变为指导系统、编辑其输出，并掌控审美和品牌。对任何发布的内容设立明确的把关机制。然后诚实地进行衡量，并放大那些有回报的工作流，而不是在每一个时髦的工具上分散精力。
延伸阅读：广告情报：如何解读竞争对手的广告
什么是真实的，什么依然是炒作
两件事可以让我们保持清醒。AI 营销确实有效，但它也在某些特定方面被过度承诺了，这值得点名指出。
炒作指的是完全自主的营销部门。尽管有很多关于智能体的说法，但 AI 无法掌控战略、判断力或品牌审美，而那些假装可以的公司往往会生产出大量平庸、千篇一律的内容。做错的代价也是实实在在的：弗若斯特沙利文（Forrester）预测，在 2026 年，一部分品牌会因为笨拙的 AI 自助服务和肤浅的个性化而流失客户信任，这些服务带给用户的烦恼多于帮助。
真实的情况是 AI 作为优秀营销人员的放大器：更快的生产内容、更精准的定位、更好的测试，以及人类无法手工企及的规模化个性化。利用它获胜的团队将其瞄准增长，这也是《哈佛商业评论》不断强调的界限。如果只将 AI 瞄准裁员和省钱，你就会把更大的奖杯——更多的收入，留在桌上。
你该何去何从
AI 驱动的营销已经悄然成为营销的操作系统：从 Netflix 的首页到银行的广告文案，这个层面决定了生产什么、谁能看到、说什么。你不需要大费周章地参与进来。整理你的数据，将 AI 瞄准一个高价值任务，握紧方向盘，然后从此开始增长。
最后一个值得记住的想法。当每个竞争对手都拥有相同的模型时，工具就不再是优势。剩下的是你的创意质量以及你喂给机器的数据。AI 可以像生成优秀概念一样，轻松生成一千个糟糕概念的变体。策略、审美和故事依然是你的，而在执行几乎免费的世界里，这些比以往任何时候都更有价值。
常见问题解答
什么是 AI 营销？
AI 营销是指利用人工智能，包括预测模型、生成式 AI 和自动化，来做出营销决策、创建内容并在整个客户旅程中提供个性化体验。在实践中，这意味着使用 AI 来预测谁会购买或流失、大规模制作文案和视频，以及为每个人量身定制信息。
AI 在营销中的应用案例有哪些？
真实的案例包括 Netflix 的推荐引擎（决定了约 80% 的观看量）、摩根大通使用 AI 撰写表现优于人类作家的广告文案，以及亚马逊、Spotify 和丝芙兰使用 AI 来个性化推荐和购物。在较小的规模上，品牌使用 AI 进行邮件发送时间优化、广告创意变体和客户情绪分析。
AI 营销只是聊天机器人和内容生成吗？
不。内容生成是最可见的部分，但 AI 营销还涵盖预测分析（流失和终身价值预测）、个性化引擎、程序化广告竞价，以及越来越多根据决策采取行动的自主智能体。内容部分只是三个引擎之一。
什么是数字营销中的 AI？
数字营销中的 AI 是应用于在线渠道的相同理念：使用 AI 来定位和竞价广告、个性化网站和电子邮件、生成社交和视频创意并分析效果。这是大多数 AI 营销技术最先部署的地方，因为数字渠道能产生 AI 所需的数据。
我该如何开始在营销中使用 AI？
首先整理并集中你的客户数据，然后选择一个高价值的工作流（通常是创意生产），并围绕 AI 进行重构。保留人类对发布的任何内容进行审核，衡量几周的效果，一旦第一个工作流产生回报，就扩展到下一个。
AI 会取代营销人员吗？
不会。AI 正在接管特定的任务，而营销人员仍然保持主导。它负责批量生产、预测和个性化，而战略、判断力、品牌审美和责任制依然由人类承担。近期的转变是营销人员去指导和编辑 AI，而不是亲手做每一项任务。
