95%项目停滞！DAM让AI营销不再空转！

在2025年，全球商业环境日益复杂，数字技术正以前所未有的速度重塑各行各业。特别是在营销领域，人工智能（AI）的崛起被视为一股颠覆性的力量，它承诺将大幅提升内容生成、个性化推广和市场分析的效率。然而，许多企业在实际应用AI时，却发现效果并未达到预期。究其原因，往往不是AI技术本身不够成熟，而是其赖以运行的“燃料”——企业内部的内容资产，尚未做好准备。这些内容资产分散、缺乏统一管理，使得AI难以发挥其最大潜能。

许多企业在拥抱AI驱动的营销变革时，常常忽视了一个核心问题：内容管理的基础设施。AI确实能够以惊人的速度生成文案、图片乃至视频，但如果其所依赖的内容库本身是混乱无序、碎片化的，且版权信息散落在各种合同和邮件中，那么AI的引入非但不能解决问题，反而可能放大现有的管理漏洞。在这样的背景下，数字资产管理系统（DAM）作为链接内容与AI的关键环节，其重要性正日益凸显。

多年以来，尽管技术不断进步，数字资产管理系统在很多组织中，仍旧被视为仅仅是创意团队的一个“文件柜”——一个内容堆积的场所，而非一个能够促进内容再利用、提升效率的平台。然而，如今这一角色正在迅速发生转变。当数字资产管理系统被提升为结构化的基础设施时，它便能为AI提供必要的上下文信息，包括一项资产是什么、可以在何处使用以及如何进行再利用。

仅凭AI自身，无法彻底变革营销模式。数字资产管理系统才是支撑规模化运营、确保合规性以及实现个性化营销的坚实骨干。没有它的支持，AI的内容生成可能只会陷入“空转”；而有了它的赋能，AI才能真正带来实效。

AI落地面临的内容挑战

许多AI试点项目之所以难以取得成功，根本原因在于其底层的内容基础尚未就绪。麻省理工学院（MIT）的研究显示，高达95%的企业数字化项目在投入生产前便因数据与内容碎片化而陷入停滞。这一问题，往往首先体现在数字资产管理系统内部。如果您的数字资产管理系统启用至今已有数年，那么您或许会发现其中充斥着大量无法使用的资产，它们可能元数据不完整或已过时，既不属于任何明确的团队，也未曾用于特定营销活动，因此很少被再次利用。

人工智能只有在 disciplined、connected 和 context-rich 的内容基础上，才能大规模地进行分析、生成和个性化。一个混乱无序的内容生态系统，根本无法支撑自动化运作。企业不能指望通过“猜测”来训练算法，然后期望它能高效运行。这就像给一台高速运转的赛车，加注了劣质甚至不匹配的燃油，其表现可想而知。

数字资产管理系统：从“文件柜”到“营销支柱”的演变

在数字资产管理系统（DAM）刚刚问世之初，其价值定位非常清晰——为创意产出提供一个集中的目录管理平台。上传、标注，然后方便查找和复用，从而避免在每个营销活动中都“重复造轮子”，而是能站在现有成果的基础上继续前进。

然而，最初的实际效果并不尽如人意。早期的系统虽然承诺了复用功能，但很少能真正实现。元数据往往前后不一，版权信息常常不完整，资产也容易丢失。尽管自动标注和图像识别等AI功能使得搜索变得更容易，但它们并未真正实现可复用性——每个项目仍然感觉像从零开始。

即便完美的复用愿景一度显得遥远，DAM系统仍在悄然演进。如今的系统远不止存储资产那么简单，它们的功能日益强大，涵盖了更多营销运营的核心环节：

处理内容审批流程： 确保所有内容在发布前经过适当审核。
嵌入版权与许可信息： 明确每项资产的使用范围和条件，避免侵权风险。
连接设计工具、自动化平台与分析套件： 实现内容流转的无缝衔接，提升协作效率。
直接发布资产： 简化内容发布路径，加速市场响应。

数字资产管理系统已经从一个简单的文件柜，演变为支撑营销运营（MOps）的关键基础设施。这种转变意义重大。只有那些将数字资产管理系统视为核心基础设施，并对其进行积极管理、治理和维护的组织，才能成功地将AI能力叠加到其内容之上。

这并非意味着数字资产管理系统能解决所有的营销挑战。但它确实具备独特的优势，能够为混乱、多渠道的内容生态系统带来秩序。凭借丰富的元数据、清晰的分类体系、严格的工作流控制以及完整的内容溯源，数字资产管理系统能够充当AI所需的权威“真相之源”。在目前所有可用的解决方案中，数字资产管理系统在充分释放AI营销潜力方面，展现出巨大的前景。

当AI与数字资产管理系统携手：实践中的新图景

这种根本性的转变，并不仅仅在于创作更多的内容资产。其核心在于，在一个可扩展的系统内部，让每一项资产都变得可发现、合规且可复用。具体来说，数字资产管理系统与AI的结合，能在以下几个方面为营销带来质的飞跃：

品牌统一的内容生成： AI只有在数字资产管理系统“教会”它什么是品牌时，才能生成符合品牌调性的内容。富含元数据的内容库能够承载品牌的语气、色彩、营销活动上下文和使用权限，为算法提供比关键词更深层次的工作基础。
更智能的个性化体验： 当资产与数字资产管理系统中的受众和渠道数据进行精确匹配时，个性化营销不再是盲目随机的。AI引擎能够根据目标受众，精准调取合适的资产，同时保留完整的版权和过往表现记录，确保个性化内容的精准投递和合规使用。
版权可控的自动化流程： 规模化运营若引入风险，便失去其价值。数字资产管理系统确保每一项产出——无论是AI生成、模板化生产还是手工制作——在上线前都已获得版权许可并符合相关规定，从而有效规避法律风险。
绩效洞察力： 由于所有资产活动都通过数字资产管理系统流转，团队能够清晰地看到哪些内容有效、哪些无效，并将这些宝贵的洞察直接反馈到创意环节和AI模型训练中，形成良性循环，持续优化营销效果。
更快速、更顺畅的工作流： 当员工、各类平台以及AI都引用同一个“真相之源”时，营销活动的交付速度会大幅提升，运营风险随之降低。自动化的工作流意味着更少的时间用于追踪资产或等待审批，而能将更多精力投入到实际执行和创新中。

这就是AI作为“内容工厂”与AI作为“绩效引擎”之间的本质区别。前者可能只是海量生产，后者则能有效驱动业务增长。

警惕多平台“便捷”数字资产管理系统的诱惑

在当前的营销技术生态中，一些创意自动化平台开始内置轻量级的数字资产管理功能——即一些小型、内嵌的内容库，旨在简化生产流程。初看起来，这似乎非常便捷。然而在实际操作中，这种做法往往会导致内容碎片化，版权数据散落各处，并在核心系统之外滋生出“影子内容库”。

如果您的数字资产管理系统要作为赋能AI的核心存储库，那么就不能容忍这些在后台运行的“影子系统”存在。所有资产都必须流经一个统一、受治理的“真相之源”。只有当数字资产管理系统充当一个单一、统一的锚点时，AI和自动化才能可靠地处理和利用这些资产，确保内容的一致性、合规性和可追溯性。

为何多数数字资产管理系统仍未充分发挥AI潜力

目前，大多数组织尚未达到数字资产管理系统真正赋能AI所需的成熟度。常见的失败原因具有一致性，主要体现在以下几个方面：

运营蔓延： 许多数字资产管理系统是在2023年以前为特定团队构建的，导致系统碎片化。随着时间的推移，各种定制化的修补和临时性的分类法不断堆积，使得元数据前后不一，搜索结果不可靠，资产也常常被孤立起来，难以实现复用。
集成鸿沟： 要实现自动化和AI赋能，数字资产管理系统必须与内容管理系统（CMS）、客户关系管理系统（CRM）、创意工具和分析工具无缝连接。然而，这些连接往往是局部的或不稳定的，导致资产和版权数据在流转过程中丢失。
文化阻力： 将数字资产管理系统视为一种“规范”更为恰当。一致的标签、受控的工作流以及摒弃共享驱动器和电子邮件线程等旧习惯，是确保系统有效运行的关键。但变革习惯往往面临内部阻力。
资源短缺： 有效的数字资产管理系统需要积极的内容策展和治理。这意味着需要元数据专家、流程负责人以及持续的投资——许多组织低估了这些投入的必要性。
战略协调不足： 许多领导者仍然将数字资产管理系统视为一个后台辅助工具。只有当首席营销官（CMO）、首席信息官（CIO）和首席技术官（CTO）将其视为共同的基础设施，并共同承担责任时，它才能演变为AI所依赖的运营支柱。

解决这些问题，是让数字资产管理系统为规模化AI做好准备的必由之路。

为何首席营销官与首席信息官需要共同主导数字资产管理系统建设

将数字资产管理系统提升为真正的营销基础设施，必须成为高层共同的使命。对营销部门而言，数字资产管理系统是推动品牌一致性和创意敏捷性的核心驱动。当它被结构化、治理并集成时，能够加速营销活动的推出，实现自信的内容复用，并使个性化营销更具可扩展性。

对信息技术部门（IT）而言，数字资产管理系统是合规性和风险管理的重要基石。它能够跟踪每项资产从创建到营销活动分析的全生命周期，并完整记录版权、审批和版本历史。在2025年这个自动化内容生产日益普及的时代，内容的可追溯性是不可或缺的。首席营销官和首席信息官必须携手合作，共同领导，确保数字资产管理系统从一个有价值的内容存储库，演变为一个为AI驱动营销做好准备的真正基础设施。

是时候重新认识您的数字资产管理系统价值了

如果说2015年以来营销技术领域的创新浪潮揭示了什么，那就是没有结构支撑的规模化只会制造混乱。AI、自动化和个性化都预示着一场深刻的变革——但这只有在它们建立在纪律严明、相互连接的基础之上时才能实现。

数字资产管理系统并不能解决所有的营销挑战。但它却是唯一一个旨在连接创意抱负与运营严谨性的系统。当被视为内容和营销运营的骨干时，数字资产管理系统能够使AI驱动的营销变得可衡量、合规且可扩展。那些如今便能认识到这一点的组织，将为AI驱动营销的真正需求做好充分准备。而那些未能认识到的组织，则可能只会看到AI放大那些早已阻碍其发展的孤岛和低效率。

选择其实很简单：要么让数字资产管理系统仅作为存储工具，任由AI加速现有混乱；要么将其打造为运营支柱，为AI提供实现成果所需的结构化支持。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/95-ai-marketing-stalls-dam-solves-it.html