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各位跨境出海的实战精英们，大家好！作为一名在跨境圈摸爬滚打多年的老兵，今天想跟大家聊聊一个热门又充满挑战的话题——如何让AI智能体真正成为我们跨境营销的得力助手。现在市面上关于AI工具的讨论铺天盖地，但真正能将其融入业务，实现质变的公司却凤毛麟角。新媒网跨境获悉，外媒有数据显示，在欧洲和北美地区，不少企业在AI方面的投入最终都无疾而终，甚至有高达八成的AI项目以失败告终。这听起来有点让人灰心，对不对？

但我想说，大可不必。从我们的实战经验来看，AI完全有能力颠覆和优化应用营销，而且我们已经看到了成功的案例，比如Aveola和Flo。我们的AI模型Samba，在性能优化上能带来最高55%的投入产出比（ROAS）提升；而Iris这个专为苹果广告和应用商店优化（ASO）打造的AI智能体，更是能让复杂的竞品研究变得顺畅高效。

成功的秘诀在哪里？关键在于拥抱“人在回路”（Human-in-the-Loop, HITL）的模式。这要求我们清晰地认识到AI最擅长解决什么问题，以及人类又该在哪里发挥其最高价值。同时，我们也要跳出ChatGPT和大型语言模型（LLMs）的固有思维，因为AI的世界远不止于此，选择合适的AI工具，构建人与AI智能体的协同工作模式，这才是我们制胜的关键。

企业的管理者，特别是高层们，也需要做好准备，重新梳理工作流程，推动这种人机协作。这不仅能提升效率，长远来看，对公司里的每个人都是一种赋能。那么，具体怎么做呢？我们一步步拆解。

什么是AI智能体？

简单来说，AI智能体就是一个软件系统，它能利用人工智能自主地设定目标，并代表用户完成各种任务。它像一个聪明的助手，能够感知环境、进行推理、规划、决策，并采取行动，而无需我们每时每刻都去干预。

一个合格的AI智能体，通常具备以下核心能力：

• 感知力： 能够观察并理解它所处的环境。
• 决策力： 基于观察到的信息，做出合理的判断和选择。
• 行动力： 能够与环境进行交互，执行任务。
• 学习力： 能够记住过去的交互经验，并从中学习，不断提升自己的表现。

AI智能体常常会用到LLMs来进行推理和规划，这让它们能更方便地和我们沟通。但要记住，这并不是必需的。现在大家一提到AI就想到ChatGPT，以为LLMs是AI智能体的核心功能，其实不然。正如我们之前讨论不同类型AI时提到的，AI智能体的核心在于解决特定问题，并且能够随着时间推移变得越来越好。这种不断进化、解决特定问题的特性，正是它能在应用营销中构建核心竞争力的关键所在。

为什么应用营销离不开AI智能体？

应用营销之所以迫切需要AI智能体，主要原因有两点：一是它能有效处理营销中遇到的各种复杂情况，二是它能高效地进行大规模操作。不过，这里要强调一点：应用营销需要的，是专门针对自身痛点而打造的“垂直AI”。

如果AI要真正发挥作用，它必须满足这两个条件：

1. 用高度专业化的数据进行训练： 这样它才能准确地感知营销环境。
2. 由行业专家进行指导训练： 确保它能做出最佳决策。

所谓垂直AI，就是那种高度专业化、专为某个特定行业或业务领域而设计的AI系统。它和通用型（水平）AI不同，垂直AI追求的是在一个狭窄领域内的深度专精和高准确度。它的目标是自动化专家级别的任务，并能做出高度可靠的、针对特定领域的决策。（就像我们Samba的开发历程，就是不断深耕垂直领域的体现。）

通用AI与垂直AI的对比，我们可以这样理解：

在垂直AI的开发和训练过程中，“人在回路”模式是至关重要的。它确保了AI系统在功能、数据使用和输出上都有人工的监督。人类在这里扮演着指导和纠正机器行动的角色，提供AI目前难以处理的批判性思维、判断力和专业知识，以应对复杂情况。而机器则擅长处理海量数据和识别模式。

那么，垂直AI智能体究竟能如何助力应用营销呢？

1. AI让大数据变得有意义，能落地

“大数据”这个词，其定义是动态变化的，随着技术（存储、处理能力）的不断进步而演变。与其纠结于一个具体的容量阈值，不如从大数据带来的挑战和应对这些挑战所需的工具来理解它。

你可以问自己两个问题：

1. 没有专业的分析工具，你还能搞定你的营销活动数据吗？
2. 你的决策是基于少量样本，还是能覆盖全部数据集？

如果这两个问题中任何一个你的答案是“否”，那么恭喜你，你正在处理“大数据”。现在大部分应用营销人员都是如此。新媒网跨境了解到，我们之前的研究就提到过这个问题，在探讨如何开发性能优化AI时发现，有67%的首席营销官承认自己被手头的数据量淹没了。

尽管数据量庞大且复杂，但这些数据对于实现盈利性规模扩张至关重要。我们可以通过多种方式来应对这种复杂性、分析需求和有效决策：比如利用我们应用增长生态系统中的高效、灵活的仪表盘和报告，或者采用像Iris这样的AI智能体进行深入、全面的分析。

Iris，SplitMetrics旗下的AI智能体，专为移动增长的市场和竞品分析设计，它能够分析数百万个数据点，并提供精简且逻辑清晰的概览，指导你使用我们其他市场情报工具（如CPP Intelligence、Keyword Gap）进行深入分析。

2. AI提升效率，释放人力

AI最擅长处理那些繁琐、重复且需要大量计算的任务，而现代应用营销中这样的任务可一点都不少。就拿苹果广告（Apple Ads）中关键词竞价这个看似简单的流程来说吧。当我们把关键词按用户搜索意图进行逻辑分组后，可以在广告组层面进行批量管理。

关键在于效果：我们的AI能够持续地达到成本每安装（CPA）目标，并适应不断变化的市场环境。上图就展示了我们一位客户在苹果广告中AI策略的实际表现。

真正的优势体现在速度和大规模精细化竞价管理上。每个关键词都是独一无二的，如果能进行单独的分析和优化，将对绩效产生显著影响。问题是，面对成百上千甚至上万个关键词，尤其是在国际化扩张的背景下，我们能每天对每个关键词都进行单独管理吗？答案多半是否定的。但AI可以。Samba在相同时间内，对单个关键词的竞价调整次数可以比人工操作多出10倍，这甚至比最复杂的自动化规则配置还要强大。总的来说，Samba 2.5每月能节省超过40小时的工作量，与90天内的人工优化相比，竞价调整速度快了14倍。

为什么AI智能体也需要应用营销人员？

这里要强调的是，应用营销的AI智能体，离不开我们应用营销人员（“人在回路”的核心价值）：

1. 应用营销人员是策略的制定者
   • AI智能体可以优化“每安装成本”（CPI）或“每行动成本”（CPA），但具体的目标值，必须由应用营销人员来设定。AI智能体或许能提供一些决策洞察，但它无法像人一样，结合外部世界的动态、竞争对手的策略、产品路线图、季节性变化以及重要的市场事件，来给出真正准确的价值判断。这些宏观的考量，最终都会影响我们战略目标的确定。
   • 创意和叙事，是品牌的核心灵魂。只有人类才能创造出那些原创的、富有感染力的创意概念和品牌故事，它们是驱动成功的源动力。应用营销人员必须确保AI生成的所有文案和视觉内容，不仅要100%符合平台政策（比如苹果广告或谷歌广告的规定），更重要的是，要与品牌的独特调性、语气和身份保持高度一致。
2. 应用营销人员解答数据背后更深层次的“为什么”
   • AI智能体能帮助我们回答许多关于其操作环境的问题，例如：
     • 在某个拉美市场，哪些竞品最受欢迎？
     • 哪些体育类关键词正在流行？
     • 某个品类的哪些应用正在苹果广告Today标签页上投放广告？
   • 然而，能回答这些数据背后“为什么”的，依然是人类应用营销人员：是因为出色的本地化？是独特的功能？还是重要的体育赛事？所有这些洞察，对于制定成功的营销策略都至关重要，它们需要更广阔的视野和批判性分析能力。
   • 此外，应用营销人员还要负责完成反馈闭环，提供关键的反馈，重新校准模型。正是这种持续的验证，才能让AI智能体随着时间推移变得更聪明、更可靠。

如何建立成功的人机协作工作流？

要建立一个成功的人机协作工作流，核心在于围绕“人在回路”（HITL）范式来设计整个过程。我们的目标是充分利用AI处理数据和计算的速度优势，同时又通过人类的判断和责任感来管理风险和复杂性。最初的重心应该放在解决应用营销人员的实际问题上，而不是单纯地追求AI技术本身，因为AI技术的目的正是为了解决人的难题。

具体操作步骤如下：

1. 识别价值点和痛点： 首先，问问自己，在市场和竞品研究中，哪些环节特别让你头疼？哪些具体的营销活动最难管理和扩展？是什么阻碍了你的研究进展？哪些领域让你感到困惑？这些问题能帮助你明确AI智能体的定位——它是一个帮你增强能力的队友，把那些重复性高、数据密集型或需要实时监控的任务，放心地交给AI。
2. 明确任务分工： 为AI智能体制定清晰的绩效指标（KPIs），并提供透明的操作指令和具体的限制条件，以实现你的目标。同时，要明确决策边界，清晰地规定AI智能体的自主权限。例如，在苹果广告中，AI可以主要处理品类广告系列，因为这些系列包含了最多的关键词，而品牌词和竞品词我们则选择手动管理。
3. 持续监控与工具拓展： 在工作流程中，设计好在关键、高风险节点暂停并寻求人工批准的机制。比如，与Iris的对话可以作为探索自定义产品页面（Custom Product Pages）的良好开端，之后再配合我们的CPP Intelligence、Keyword Gap或其它市场情报工具进行更系统深入的分析。

高层管理如何支持人机协作？

新媒网跨境认为，高层管理者的支持，是成功推行和规模化应用人机协作工作流最关键的因素。这是一场组织和文化的转型，必须由上而下地推动。

高层领导可以从以下几个方面来推动人机协作：

1. 指明正确方向：
   • 将AI计划与公司的战略目标直接挂钩。例如，通过增加个性化消息的使用（如自定义产品页面）来提升市场份额；通过放大应用内活动来促进用户回流；或者通过高效管理大型营销活动，助力用户获取团队实现国际扩张。要明确，AI智能体是用来替代任务，而不是替代人的。它能让你将管理竞价的时间解放出来，让创意人才有更多精力去拓展应用增长的策略范围。
2. 以人为本：
   • 高层领导必须倡导一项重塑岗位职责的战略，向员工清晰地表明，AI智能体将接管那些重复性的工作，让人类能够专注于高价值、创意性和战略性的工作。这不仅仅是提升AI素养，教员工如何与智能体协作、审计结果并覆盖决策那么简单。它更需要我们深入了解人力资源，思考在AI接手枯燥工作后，如何更有效地发挥人类的创造力。

结语

要想在激烈的市场竞争中保持领先并最大化影响力，我们必须重新审视：公司究竟只是拥有了一些AI工具，还是真正建立了一套完整的AI战略。拥抱AI智能体，是实现应用高速增长的关键一环。当前经济不确定性高企，外媒数据显示，欧洲、中东和非洲地区有77%的首席高管表示面临严峻挑战，这导致决策放缓，对清晰度的需求也日益增加。通过构建稳固的人机协作框架，应用营销人员和高层领导者都能更好地驾驭这场变革，最大限度地提升生产力，赢得竞争优势。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-ad-opt-save-40hrs-2x-success.html