在当今快速发展的营销环境中，人工智能（AI）工具层出不穷。但并非所有工具都能真正解决实际问题，带来预期的投资回报。新媒网跨境认为，作为一名跨境营销人员，如何才能慧眼识珠，挑选出真正适合自身业务的AI利器呢？笔者将结合多年的实战经验，分享一些关键的考察点，希望能帮助大家避免踩坑，实现营销效率的提升。

首先，我们要明确一个核心问题：这款AI工具究竟能解决什么问题？

不要被那些花哨的功能所迷惑，要深入了解工具的实际应用场景和解决问题的能力。有些工具可能提供的是高屋建瓴的解决方案，能够解决营销运营中的关键痛点。比如，如果你的团队依赖大量的邮件营销，那么像Brevo这样拥有AI写作助理的工具，就能帮助你快速创建和测试不同的邮件主题，从而找到效果最佳的方案，提升长期业绩。

相反，有些工具可能只是一些表面功夫，看起来很美好，但实际上并不能带来实质性的帮助。例如，一个社交媒体管理平台可能有一个AI功能，可以生成图片标题。这或许能简化帖子制作流程，但如果真正的痛点在于帖子创意的产生，那么这个功能就显得有些鸡肋了。

因此，我们需要深入分析营销运营的各个环节，听取团队成员的意见，了解他们在日常工作中遇到的挑战。比如，可以询问内容创作者撰写一封邮件营销活动需要多长时间，或者向营销活动经理了解哪些环节需要反复修改。通过这些调研，我们可能会发现团队在手动细分受众、A/B测试设置或者等待设计审批上花费了大量时间。

找出这些阻碍营销活动创建、降低转化率或者需要大量人工操作的摩擦点，然后寻找能够有效解决这些问题的AI工具。新媒网跨境了解到，例如，如果你的团队注意到网站互动率下降，高意向页面的跳出率居高不下，那么一个AI驱动的聊天机器人可能是一个不错的选择。它可以主动询问客户是否有问题，推荐相关资源，或者将他们与销售代表联系起来，从而在不消耗大量时间和资源的情况下，提高潜在客户的挖掘和减少客户流失。

接下来，我们需要区分：这款工具是“AI原生”还是“AI包装”？

现在市面上充斥着各种声称具有AI功能的营销工具，但要记住，拥有AI功能的营销工具并不等同于AI原生工具。

AI原生工具从一开始就以机器学习和人工智能为核心构建，而不是作为事后添加的功能。这些工具，如Jasper、Claude和Perplexity，将AI功能置于平台的核心地位。它们通常具备更高级的自动化决策、内容生成或预测分析能力。

而AI包装工具则是在现有软件的基础上叠加AI功能。它们可能使用第三方集成，如ChatGPT，来提供AI特性。这些特性通常相对较小，比如邮件工具的主题行生成器，或者视频会议工具的自动会议记录。

AI包装工具可以为现有用户提供便利的解决方案。然而，它们可能缺乏深度集成和更复杂的功能，例如品牌防护功能，而这些功能会显著影响输出质量。

AI原生工具通常提供更好的性能、更复杂的功能，并且能够随着需求的发展而更好地扩展。它们也更有可能在快速变化的AI领域保持竞争优势。由于AI原生工具从一开始就围绕AI构建，因此它们可以在出现突破时快速采用新功能，而不会受到技术限制或与新AI功能不兼容的困扰。

例如，Jasper是一个专为营销人员设计的AI引擎。

它提供诸如无代码AI应用开发之类的功能，允许营销人员在几分钟内创建自定义工作流程。营销人员还可以使用该平台的高级图像创建功能来移除或替换图像的背景、移除图像中的文本，甚至重新构想照片。

除了高级AI内容生成之外，该平台还具有高级选项，这些选项通常只能在AI原生工具中找到。例如，该平台具有针对受监管行业公司的内置合规标准。它还可以根据受众洞察和平台最佳实践，配置不同营销活动的内容。

当然，AI包装工具并非一无是处。如果一个你已经成功使用的平台推出了新的AI功能，可以简化任务或营销活动管理，那么它仍然可以在你的技术栈中占有一席之地。

例如，一体化邮件营销软件MailChimp现在提供诸如自动化个性化营销活动和首次草稿撰写之类的AI功能。这些功能可以使已经使用MailChimp的团队受益。他们可能希望简化邮件营销活动的创建，但他们对自己的品牌了如指掌，不需要诸如品牌防护或合规标准之类的高级功能。

这些AI包装功能可帮助营销人员起草文案、使用品牌定制营销活动，并在电子邮件中包含自动产品推荐。营销人员可以使用这些功能来扩展营销活动输出和个性化。

为了确定AI包装解决方案是否提供了你所需的功能，可以简单地请求演示。这可以帮助你评估AI功能是否有用，并解决你的关键痛点。

第三个关键问题是：这款工具如何融入我现有的营销技术栈和数据流？

如果新的AI工具与你现有的技术栈不能无缝集成，并且在两个工具之间产生数据流问题，这可能会让人头疼。这会使采用和持续使用变得困难和笨拙。

如果AI工具能够连接到必要的数据源并融入你现有的流程，那么它可能最有用。当它不能无缝集成并使现有工作流程复杂化时，它的帮助就会减少。

外媒的一项研究发现，69.1%的营销人员已将AI工具集成到他们的营销流程中。

然而，该研究还发现，69.8%的参与者在尝试使用AI进行营销工作时遇到了技术挑战。这些挑战可能包括数据兼容性问题、集成困难和陡峭的学习曲线。

在选择工具之前，请通过以下问题评估数据流和技术栈的兼容性。

在考虑用于营销的AI工具时，重要的是要询问特定工具是否可以无缝地从你的CRM、客户数据平台和分析系统摄取数据。它是否需要手动数据导出和导入，或者它可以访问实时数据流？

有些平台具有现成的（或“原生”）集成或广泛的API选项。这些集成可以帮助你连接技术栈中的必要工具。这有助于平台自动来回传输数据，从而实现更好的数据流。

例如，Claude与Google Drive集成。此集成允许用户将特定的Google文档添加到Claude中，以便于访问。

寻找与你现有技术栈具有现成集成的工具，并询问可用的API功能。如果你将依赖于自定义API，请首先确保你拥有技术和开发人员资源。

没有原生集成的工具可能还需要耗时的手动导入和导出流程。这些流程容易出现人为错误，并可能阻止工具之间的数据流问题。在某些情况下，这可能会导致不连接的数据孤岛。

专业提示：不要忘记数据流应该双向移动。AI生成的洞察、内容或建议将如何流回你的其他营销工具？如果新的解决方案产生无法在你技术栈的其他地方轻松使用的有价值的输出，其影响可能会受到限制。例如，如果你依赖AI工具来创建你的着陆页，你不仅需要轻松地将着陆页导出到你的网站。你可能还希望AI从你正在创建的页面获取性能数据，以便更好地进行优化。

一个重要的问题是，AI工具可以增强你现有的流程还是迫使你重建它们。

有些组织可能会发现，最好的AI工具会自然地集成到他们当前的工作流程中。它们应该使团队更有效率，而不是使现有流程复杂化。

如果一个平台确实需要对你团队的流程进行广泛的修订，请考虑投资回报率是否值得。如果出现以下情况，则可能是这样：

(1) 该工具解决了主要问题或瓶颈。
(2) 你当前的流程存在重大效率低下、手动工作或质量问题。AI工具直接解决了这些问题，并且可以提供大量的时间节省或质量改进。例如，基准品牌知名度和认知度一直是一个主要挑战，但Semrush Enterprise AIO解决了这个问题。
(3) 你已经计划进行更改。你现有的工具已过时、昂贵或缺少功能，或者你的团队已经在考虑流程改进或系统升级。
(4) 数学有效。实施成本（包括培训、设置、暂时的生产力损失）将通过效率提升或新的性能提升功能来弥补。

随着营销平台不断推出新的AI功能，请确保你正在评估的工具不会被你现有的技术栈所取代。

重要的是要问自己和你的团队，你正在考虑的工具是否会复制你在其他平台中已经拥有的功能。多余的工具会不必要地增加成本。它们还会使你的技术栈复杂化，而不会增加价值。在某些情况下，如果你的技术栈膨胀并且存在复杂的集成挑战，它们甚至可能会增加数据流问题的风险。

假设你的CRM具有内置于平台中的营销自动化功能。如果这些功能已经足够，你就不需要寻找专用的AI驱动的自动化工具。

你可以通过以下方式做到这一点：

1. 审核跨部门的现有AI投资。绘制出不同团队已经在使用的AI工具。识别每个工具提供的重叠功能，如内容生成、数据分析或自动化功能。
2. 评估集成与整合机会。确定单独的工具是否可以有效地共享数据和工作流程。或者，统一的平台是否可以消除重复的订阅并减少培训开销。
3. 计算功能重叠的真实成本。不仅要考虑许可费用，还要考虑管理多个供应商关系、培训员工使用相似功能以及冗余工具创建的潜在数据孤岛的隐藏成本。

此外，我们需要关注：这款工具提供多少控制权和透明度？

黑盒AI工具不分享其内部决策过程，只提供输出。虽然这些工具可能提供快速结果，但它们可能会为需要透明度的营销组织带来更多风险。

例如，ChatGPT是一个黑盒AI工具。它将响应提示并根据你的指示传递输出。但是，你将无法看到它用于创建该输出的决策过程。我们不知道它使用什么算法，也不知道该工具的内部工作原理是什么样的。

有些组织可能需要更高的透明度，以便他们了解AI工具如何得出某些结论。这意味着他们可能需要理解、自定义或解释工具的决策过程。

注意：大型语言模型（LLM）和生成式AI工具通常是黑盒AI。这就是为什么手动验证它们的输出非常重要的原因。

因此，你可以使用以下问题和标准评估工具的透明度和控制选项。

解释性归结为是否可以理解AI如何得出其结论。这对于关键决策（如潜在客户评分、预算分配和客户细分）尤其重要。

无法（或不愿）解释其推理的工具使得无法验证准确性或识别偏差。这会使得难以信任决策过程，并且可能会引入潜在的准确性和合规性问题。

例如，有些预测性潜在客户评分工具使用黑盒AI。这些工具可能会给每个潜在客户一个分数，如85/100，但不会详细说明他们为什么生成这些工具。销售团队需要知道哪些特征或参与模式驱动了评分，以便他们可以调整他们的外展活动。

你可以自定义AI工具越多，它们就越有用。重要的是要了解你是否可以使用你的专有数据和业务规则来训练或微调AI。

通用AI模型可能无法捕捉到你的行业、客户群或业务模型的细微差别。这可能会降低输出的质量和相关性。

例如，Acrolinx允许用户根据你的企业标准微调他们的LLM。它将与你现有的生成式AI工作流程集成，以评估、评分和改进内容，因为它是在实时生成的。

AI永远不会取代人情味。你希望确定AI工具是否提供了有意义的“人在环路”功能，用于审查和批准AI建议。

完全自动化的系统可能会大规模地放大错误，特别是在没有良好的人工审查和调整选项的情况下。

提供“人在环路”功能的工具允许你的团队介入并指导AI，这可以提高输出和信任度。

有些工具可能会为你提供有关底层AI模型、训练数据和算法方法的信息。

透明度使组织能够识别和纠正偏差，然后再影响客户或业务成果。对于合规性、审计和长期战略规划至关重要。

在企业环境中，透明度和可解释性不仅仅是锦上添花。它们可能是法规合规、风险管理和建立利益相关者信心的要求。

从风险管理的角度来看，透明度可以帮助你了解潜在的故障点。如果你知道模型是在什么数据上训练的以及它是如何处理信息的，你可以更好地预测它何时可能表现不佳或犯错误。

法规合规通常需要证明你的决策过程是公平和非歧视的。如果不了解你的AI工具是如何工作的，你将无法在审计或调查期间证明合规性。

深入了解模型透明度（包括其算法方法和使用什么训练数据）对于审计和风险管理至关重要。

最后，但同样重要的是：这款工具是否符合相关的治理、隐私和合规标准？

AI解决方案可能会引入有关隐私、数据安全和合规性的新潜在风险，martech购买者应该考虑这些风险。

你是否曾经担心将专有的组织或客户数据放入像ChatGPT这样的工具中，想知道它是否不再是专有的？

有些AI模型会保留并从信息中学习，因此该数据可能不再是专有的。这意味着你的竞争优势、商业秘密或敏感的客户信息可能会在AI对其他用户的响应中暴露出来。它甚至可能被用于为你的竞争对手提供建议。

在使用诸如内容生成器或预测分析解决方案之类的工具时，AI还可能会将偏见引入输出中。

考虑到所有这些，外媒的一项研究发现，40.44%的营销人员担心AI工具中的数据隐私问题和伦理考虑也就不足为奇了。

以下隐私、合规性和治理方面的考虑因素应是你评估过程的核心。

评估AI平台是否遵守影响你行业的安全和隐私法规非常重要。你还需要确保特定平台符合你自己的公司政策。一些重要的问题包括：

(1) 该工具如何处理GDPR、CCPA或HIPAA等法规下的敏感客户数据？
(2) 它是否为数据访问、保留和删除提供精细的控制？
(3) 它可以支持你的隐私政策要求和客户同意偏好吗？

例如，Microsoft的Copilot对Microsoft 365用户具有强大的商业保护。该解决方案会保护你的数据隐私，并且不会使用它来训练基础模型。这可以帮助保护专有的、组织的和客户的数据安全。

不遵守这些隐私准则的平台可能会使专有或受保护的数据面临风险。

例如，某些客户服务聊天机器人可能会保留包含个人信息的对话日志，时间超过必要的期限。这可能会违反GDPR的数据最小化要求，或者可能会导致客户与敏感信息的交互被用于模型训练。

有些AI驱动的工具可能会提供机制来识别和纠正AI输出中的算法偏差。

这对于涉及客户细分、内容个性化或预测分析的工具尤其重要。

基于有限或有缺陷的训练数据，AI可能会无意中歧视受保护的群体。如果没有强大的可解释性和人工监督选项来检测或纠正偏差，则这种风险可能会增加。

注意：研究人员正在积极寻找从AI输出中消除偏差的方法。麻省理工学院最近开发了一种新技术，该技术从较大的数据集中删除选定的数据点，直到所有子组都得到平等表示。这提高了对代表性不足群体的性能。

例如，亚马逊在2018年放弃了一个AI招聘工具，此前发现它系统性地降低了女性的简历。这种偏见是因为它主要接受了前几年以男性为主的招聘数据训练。该工具会惩罚包含诸如“女性”（如“女性象棋俱乐部队长”）之类的词语的简历，并且偏爱来自全男性大学的候选人。

这种偏见可能会使公司面临重大的法律责任。除了财务成本之外，有偏见的AI还会损害品牌声誉，疏远客户群体，并造成影响收入的长期信任问题。

全面的审计跟踪对于合规性报告、绩效分析以及在潜在问题影响客户之前识别它们至关重要。

这些日志不仅应捕获AI做出的决策，还应捕获哪些数据影响了这些决策以及何时发生这些决策。

例如，如果AI工具自动对客户进行营销活动细分，你需要记录显示哪些客户被放入哪些细分以及是什么标准驱动了这些决策。

如果你需要向监管机构解释为什么某些群体受到不同的待遇，或者客户质疑为什么他们收到了特定的营销信息，这一点至关重要。同样，审计功能可以帮助你发现随着时间的推移出现的性能下降。如果你的AI潜在客户评分工具逐渐变得不太准确，详细的日志可以帮助你确定问题是否源于数据质量问题、模型漂移或客户行为模式的变化。

你的团队成员可能会与AI工具共享有价值的数据。因此，了解哪些网络安全措施可以保护你的数据非常重要。

查看该工具是否具有诸如SOC 2、ISO 27001或与你组织相关的行业特定安全框架之类的认证。

确保仔细阅读每个平台的条款和条件，以便你可以了解你的输入是如何被使用、存储和访问的。如果你有任何问题，请咨询你组织的法律和数据安全专家。

需要注意的危险信号可能包括：

(1) 没有明确说明如何使用、存储或访问你的数据的模糊隐私政策。
(2) 声称拥有对你的输入数据的所有权或在未经明确同意的情况下使用它来训练其模型的供应商。
(3) 在不清楚的位置存储数据、缺乏适当的数据删除政策或无法提供详细安全基础架构信息的平台。

最后，我们需要评估：这款工具如何衡量和证明投资回报率（ROI）？

如果无法衡量其业务影响，那么最复杂的AI工具也是毫无价值的。至关重要的是要了解产品如何改进特定的关键绩效指标（KPI）以及你可以期望获得什么结果。

注意：如果该工具无法证明其在你的营销渠道中的价值，你可能需要另寻他处。

在实践中，这意味着向供应商询问诸如“我们行业中类似公司通常看到的电子邮件打开率提高了多少百分比？”或“与手动流程相比，此工具每个营销活动节省了多少时间？”之类的具体指标。

在实施任何工具之前，请为你当前的绩效建立清晰的基准指标，以便你可以准确地跟踪改进并在定义的时间范围内计算ROI。ROI衡量应从一开始就构建到你的评估标准中，并且应包括以下标准：

新媒网跨境认为，选择合适的AI营销工具是一个复杂的过程，需要我们深入了解自身业务需求，仔细评估工具的功能、集成性、透明度和安全性。只有这样，才能真正发挥AI的潜力，提升营销效率，实现业务增长。

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