影响者营销！92%品牌用AI，智能循环助跨境增长。

人工智能（AI）在营销领域的应用，已从最初少数先行者的实验性工具，发展成为多数品牌的运营基础设施。根据Later公司于2025年发布的《2025年影响者营销现状报告》，高达92%的营销人员在其创作者营销项目中使用了AI工具。这些工具的主要用途集中在创作者筛选、绩效分析以及预算优化等方面。

这份数据揭示，尽管AI的采纳已相当普遍，但品牌在将其应用从战术层面提升至战略层面，仍存在广阔空间。区分成功品牌的关键在于组织内部如何部署AI以驱动其影响者运营：表现卓越的品牌构建了“智能循环”，能够在创作者合作的各个阶段持续积累洞察。他们所建立的框架，为任何组织将复杂性转化为战略优势提供了可行的运营路径。

AI采纳的三个阶段

AI在影响者营销中的整合遵循着一种自然演进的路径。那些实现基础设施级别成熟度的品牌，在三个不同的阶段部署AI能力，且每个阶段的智能输出都能反哺下一阶段。报告指出，品牌在整个创作者营销活动生命周期中均使用了AI工具。具体而言，有15%的品牌将AI用于影响者选择，16%用于内容绩效分析，而高达28%的品牌则将其应用于概念开发与战略制定。

1. 影响者选择

在影响者选择方面，15%的品牌利用AI工具，这表明它正成为一个日益增长且有效的应用场景。这项技术将创作者发掘过程从主观评估转变为数据驱动的匹配。例如，Later EdgeAI等工具能够同时分析数千名潜在合作对象的受众画像、互动真实性、内容表现模式以及品牌安全指标。过去需要数周人工研究的筛选流程，如今在数小时内即可产出经过验证的推荐结果。

2. 内容绩效分析

紧随影响者选择之后的是内容绩效分析，16%的品牌将此作为AI应用的优先事项。营销负责人深知，AI追踪的范围已超越基础互动指标，能够深入分析情感倾向、转化模式、不同受众群体的反应以及内容形式的有效性。AI驱动的绩效分析能够揭示哪些创意方法能够带来业务成果，而不仅仅是吸引眼球。此外，绩效洞察在不同营销活动中累积，从而形成模式识别，为未来的创作者选择和内容战略提供依据。

3. 概念开发与战略制定

最后，数据显示，AI工具在营销应用中占比最大的是概念开发与战略制定。这一应用完成了整个智能循环。它综合了创作者选择数据和绩效分析所产生的洞察，为营销活动的规划提供建议，包括投放时机、预算分配、创作者组合以及内容方向。在此阶段，智能分析从描述性转向预测性。

新媒网跨境了解到，这种阶段性进展的重要性在于，每个阶段所产生的数据都能增强其他阶段。当选择洞察基于绩效模式进行优化时，其效果更佳；而绩效分析则能通过理解特定创作者被选用的原因而获得更深层次的背景。战略制定在全面选择和绩效智能的基础上，变得更为强大。

那些将AI部署在所有三个阶段，而非将其视为孤立应用的组织，能够创造出复合优势，且这种优势会随着每一次营销活动的循环而不断扩大。

“智能循环”为何至关重要

领先品牌通过构建AI部署，在创作者营销的生命周期中形成反馈闭环。创作者选择算法能够从绩效数据中学习，识别哪些合作特征预示着卓越的成果。同时，绩效分析工具会纳入选择标准，以理解为何某些创作者的表现超出预期。战略规划系统则综合这两方面的输入，生成日益复杂的建议。

这种智能架构正在改变营销项目的运作方式。团队不再需要从相似的信息质量开始每一个新的营销活动，而是可以从持续改进的基线上展开工作。这意味着第十次营销活动能够受益于前九次活动所积累的洞察。

AI实施的运营演进

AI的采纳重塑了团队的时间和注意力分配方式。Later公司的报告揭示，这种转变体现在三个维度，它们共同推动了项目运营的转型。

（1）从以执行为中心转向战略增强型运营。 AI承担了创作者发掘、初步筛选、绩效监控和报告自动化等任务，最终使团队能够将精力集中于战略创新。问题重心从“我们如何高效执行本次营销活动？”转变为“我们应该追求哪些战略机遇？”团队将精力从运营执行转移到关系发展、创意协作和业务整合上。

（2）从手动决策转向数据支持型选择。 获得全面的绩效数据、受众洞察和预测性分析，改变了决策的基础。团队利用AI依据历史绩效模式而非主观判断来评估创作者合作。预算分配反映了预测的投资回报率，而非凭直觉进行分配；营销活动时机则与数据支持的季节性模式保持一致，而非遵循传统观念。决策本身仍然由人驱动，但支持这些决策的智能水平已达到人工分析难以企及的复杂程度。

（3）从营销活动后分析转向实时优化。 AI驱动的监控使团队能够识别营销活动中的绩效模式，并实时进行战略调整。表现不佳的内容策略可以在营销活动中期进行修改，而预算则可以在营销活动结束前转移到表现最佳的创作者身上。过去以营销活动周期为单位的反馈循环，已转变为持续优化。

新媒网认为，在上述每一种情况中，AI都消除了复杂性，使营销人员能够专注于更高价值的活动。

AI是倍增器（而非替代品）

最成功的AI实施方案都有一个共同特征：它们能够放大优秀团队和流程的效能，而不是弥补其不足。数据显示，拥有清晰创作者筛选标准的组织，利用AI能够大规模地执行这些标准。拥有既定绩效框架的团队，部署AI能够生成洞察，从而完善这些框架；而拥有明确战略重点的项目，则利用AI识别与现有优先事项相符的机会。显而易见，技术倍增了现有能力的效果，而非从零开始创造能力。

这一现实带来了一个许多组织可能低估的采纳要求。AI工具只有在与成熟的运营流程相结合时，才能发挥最大价值。它们能够呈现洞察，但团队必须进行解读并采取行动；它们也能生成建议，但需要战略背景来正确评估。

那些通过AI部署实现企业级能力的品牌，不仅投资于技术，还投资于有效利用该技术所需的运营成熟度。这要求在自动化流程之前构建清晰的流程，并在部署预测性分析之前建立完善的衡量框架。

小型团队如何实现企业级能力

AI所带来的最重要的转变，并非是为大型团队增添更多力量。相反，AI赋予了小型团队曾经需要企业级资源才能实现的能力。当AI处理那些曾需大量人手应对的复杂任务时，一个两人影响者营销团队与一个十人部门之间的运营差距被显著缩小。

无论是团队规模大小，那些实现这一转型的品牌都以成熟影响者项目所特有的运营视角来实施AI。他们不仅仅是采纳工具，更是围绕智能而非人工努力来重建流程。

例如，小型团队过去常常因缺乏数据支持决策，而在战略投资和预算分配上遇到困难。预算应该集中在哪些平台？哪些季节性营销活动能产生最强回报？

AI驱动的分析将这种限制转化为优势。绩效预测使得团队能够基于预测结果而非直觉猜测，自信地进行预算分配。历史数据揭示了哪些投资模式产生了最高的投资回报率，即便是在营销活动历史有限的情况下也能为规划提供依据。实时监控允许将资金重新分配给表现最佳的创作者，从而最大化每一笔投入的回报。

新媒网跨境获悉，AI为小型团队提供的另一个实际应用是通过智能自动化改变运营。Later EdgeAI等AI解决方案能够处理创作者发掘工作，根据特定标准筛选出合格的候选人。它还能管理初步筛选，在团队投入关系建立之前发现潜在问题。此外，它还能跨平台监控内容绩效，提醒团队进行优化，并生成过去需要数小时人工数据整理的绩效报告。

每一个自动化流程都为团队节省了时间，这些时间可以重新投入到AI无法处理的活动中：战略思考、创意协作、关系建立和业务整合。

在2026年应用此框架时，团队应审计其当前工作流程，识别哪些活动耗时却不需要人类判断。这些活动将成为自动化候选对象。所节省的时间会在营销活动周期中不断累积，使小型团队能够以更少的资源管理项目复杂性。