新媒网 · 跨境数据社区

在当前的营销实践中，A/B测试结果的共享一直未能形成行业惯例。然而，随着人工智能（AI）技术的深度融入，这一现象所带来的问题愈发凸显，但同时也为行业发展带来了新的机遇。AI在提升营销效率和效果方面表现出显著潜力，但其潜在的失误也可能对营销活动乃至品牌形象造成负面影响。目前，关于AI应用的学习与经验积累，多半局限于各个具体的营销项目内部，这直接导致了资源重复投入、错误重复发生，并延缓了整体的进步速度。鉴于此，系统性地总结AI在营销中的成功经验与失误教训，并积极推动成果共享，已成为行业亟待解决的重要课题。

新兴技术与现实应用之考量

在技术快速迭代的时代，人们对于新兴工具的关注度与日俱增，尤其那些有望提升效率或优化成果的创新技术。然而，实践证明，许多备受期待的新工具往往难以完全兑现其宣传的承诺。有些工具的掌握难度可能远超其所能节省的时间，另一些则在初期阶段表现出不稳定性或细节不足，需要经过数年的更新迭代才能趋于完善。更有甚者，部分技术甚至从未真正实现其最初设定的目标。

进入2025年，人工智能正成为营销领域备受追捧的新兴工具。它被寄予厚望，有望在文案创作、潜在客户评分等多个环节带来巨大变革。显而易见的是，AI能够帮助营销人员在更短时间内完成更多任务，显著提升工作效率。但随之而来的核心问题是：在提升产量的同时，AI能否真正保证质量，达到甚至超越人类的专业水准？

值得注意的是，行业内普遍认为AI在营销领域具有巨大潜力。众多实践案例也表明，AI确实显著改善了代理机构及其客户的工作成果。当然，在实际应用中，AI也曾多次出现不尽如人意的情况。然而，在深入探讨AI的潜在问题之前，首先有必要审视其在哪些方面已展现出卓越成效。

人工智能的赋能优势

人工智能在营销实践中已取得了诸多令人瞩目的成就。例如，国际知名品牌海因茨（Heinz）曾利用AI生成番茄酱瓶的创意图片，而运动巨头耐克（Nike）则通过AI模拟美国网球运动员小威廉姆斯（Serena Williams）的网球比赛场景，以进行营销内容的创新。据外媒报道，全球数字营销洞察机构DigitalDefynd持续追踪并发布了这些以及其他杰出的AI营销案例。然而，多数此类成功的背后，往往是高额投入和大规模的内容产出。这对于大多数营销人员而言，并非日常工作的真实写照。

对于广大营销从业者而言，更关键的在于明确AI何时能够带来边际效益的持续增长，以及何时可能因为表现不佳而成为负面因素。当前，若缺乏充足的资金支持，量化这些影响仍面临挑战。正如美国百货业先驱约翰·沃纳梅克（John Wanamaker）曾言：“我在广告上的投入，有一半是浪费的；但问题是我不知道是哪一半。”这句话在AI营销领域同样适用，营销人员在AI工具上的投入，也面临着相似的效益评估困境。

人工智能面临的挑战

在2025年，许多营销科技工具中已普遍集成AI功能，例如谷歌广告（Google Ads）的响应式广告格式。其基本原理是：营销人员提供标题和描述文案，AI系统则迅速识别并组合出最有效的广告创意。谷歌甚至能自动生成这些标题和描述，进一步简化操作流程。

然而，如果缺乏人工对品牌标准和法律合规性进行严格审查，过度放任AI自由发挥可能适得其反。此外，要针对响应式广告格式的每种可能组合进行A/B测试以验证其最佳效果，在实际操作中也显得不切实际。大多数营销人员默认其效果良好，直到他们发现自己精心撰写且短小精悍的标题或描述，却极少被展示，并很快被系统判定为无效。

在此类情况下，难以确信有足够的数据支撑其统计显著性。这或许意味着AI正在进行某种猜测，或者它遵循着某种规则，即必须尽可能多地利用字符空间，否则就会被舍弃。

新媒网跨境了解到，AI在个性化营销方面也面临挑战。行业内不乏因AI生成而显得生硬、甚至令人尴尬的电子邮件案例。这些邮件往往通过抓取企业网站内容，进行机械拼接，导致内容逻辑混乱，出现“2加2等于27”的荒谬错误。这类AI生成的邮件通常表现出以下几个特点：

• 格式化严重： 内容模板化，缺乏独创性。
• 机器痕迹明显： 行文风格僵硬，读者能轻易识别出非人工撰写。
• 信息虚假： 往往自信地提供完全错误或误导性的信息。

尽管许多营销人员可能没有足够的时间去审查大型语言模型（LLM）为其生成的成千上万封邮件，但至少应进行抽样检查，以确保这些邮件不会在悄无声息中损害品牌形象。

人工智能错误可能带来的负面影响

没有任何系统是完美的，人工智能也不例外。行业普遍接受AI输出中存在一定程度的“幻觉”（即错误）。这在当前技术条件下是难以完全避免的，但通过细致的指令输入，AI通常能在大部分情况下给出准确的结果。

新媒网跨境获悉，一项近期进行的测试显示了AI在精确性方面的局限性。测试中，研究人员要求AI列出正在发送邮件的每个公司的前三大目标市场，并要求每封邮件仅包含四个词（其中一个词始终为“和”）。结果显示，大约一半的输出质量很高，少数完全错误，其余则表现平平。相比之下，由人类完成的列表则更为清晰，洞察力也更强。

平衡人工智能的效益与失误

从整体上看，AI在个性化方面的应用显著提升了效率和效果。然而，即使其失误比例相对较小，其可能造成的潜在损害却不容忽视。

以上述测试为例，如果AI产生的错误未能被及时发现并纠正，针对这个规模虽小但财务重要性极高的市场细分受众，品牌形象可能会遭受严重损害。

如果我们将AI带来的投资回报率（ROI）提升称为“B”，将AI失误造成的负面影响百分比称为“S”，那么从数学模型上看，只要B大于S，一切似乎都运转良好。AI通常能够达到这一标准。然而，这种分析模式却忽略了一个关键因素：品牌损害的长期影响。错误的累积效应不容小觑。

当前，业界对于AI所带来的即时效率提升充满热情。但与此同时，我们更应将注意力放在如何最大限度地减少AI的潜在失误。最直接有效的方法是，在AI最容易产生“幻觉”的场景中，避免过度依赖AI。通过基础培训，营销人员能够识别出这些风险，从而在问题发生之前进行干预。

构建全球最大的开放式A/B测试数据库

通常情况下，营销人员并不倾向于共享其A/B测试的结果。一些营销科技工具试图汇总测试数据，但即便“蓝色”在某个营销活动中被证明是最佳选择，这并不意味着所有营销活动都应转向蓝色。这种过度泛化的倾向，恰是AI在某些情境下容易犯的错误。

然而，AI的应用场景具有其特殊性。在许多方面，行业内的AI使用方式存在相似之处。例如，在撰写谷歌广告标题时，AI能够高效地填充空白字段，提供多种文案选项。大约95%的情况下，其建议都相当可靠。但需要注意的是，当涉及到深度技术领域的客户时，AI往往会遇到挑战。生成能够精准传达高度技术化信息，或在有限的字符内将复杂功能转化为吸引人的利益点，并非AI的强项。

真正的机遇在于汇集行业内的学习成果。如果营销人员能够积极贡献各自的AI应用测试数据和经验，我们就有望共同构建起全球最大的开放式A/B测试数据库。这将是一个前所未有的协作平台，能够加速行业对AI最佳实践的认知，共同提升AI在营销领域的应用效能。

新媒网（公号: 新媒网跨境发布），是一个专业的跨境电商、游戏、支付、贸易和广告社区平台，为百万跨境人传递最新的海外淘金精准资讯情报。

本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-marketing-2025-half-wasted-build-test-db.html