AI营销：2028年千亿，省时50%效率狂飙！

人工智能，这个曾经充满科幻色彩的词汇，如今已不再是营销策略中的实验性点缀。它正悄然成为驱动商业竞争力的核心力量。从营销活动的优化、个性化定制，到预测性洞察和创意智能，人工智能正在深刻重塑现代营销团队的规划、执行和成效衡量方式。如今，那些走在前沿的品牌，不再纠结于是否要采纳人工智能营销策略，而是将重心放在如何以负责任的态度，大规模地、高效地将人工智能落地应用。

新媒网跨境获悉，人工智能在营销领域的应用，其核心在于赋能团队更智能地工作。它能够显著提升效率，为消费者提供更加贴切的体验，并在各个渠道实现更明智的决策。可以预见，人工智能技术正以惊人的速度被广泛采纳。有研究显示，全球人工智能营销市场预计在2028年将突破1070亿美元，这充分表明了市场对人工智能驱动的策略、工具和基础设施的普遍投入与坚定信心。随着人工智能营销工具的日益成熟，它们正逐步深度融入日常工作流程，驱动自动化营销，解锁全新的数字创新，并重新定义全球品牌高效营销策略的边界。

人工智能在营销领域的深层含义

简单来说，人工智能营销是指运用预测分析、自动化和自然语言处理等人工智能技术，对海量数据进行深入分析。这些工具旨在帮助营销人员优化营销活动，提供更具个性化的内容和体验，从而在现代营销策略中做出更加明智的决策。它让营销不再是盲目的试错，而是基于数据和智能的精准出击。

人工智能如何重塑营销格局？洞察前沿趋势

人工智能正在从根本上改变营销团队的运营模式、竞争方式和规模化发展路径。当前最具影响力的人工智能营销趋势，无一不聚焦于速度、精准度和个性化，同时，也带来了运营和伦理层面上的新思考，要求营销人员积极应对。

实时客户旅程编排：人工智能能够根据实时行为数据，动态调整信息传递、渠道选择和触点设计，引导客户走向理想的转化目标。这使得营销活动不再是线性的，而是灵活多变的。
预测性需求预估：人工智能模型能提前预判客户需求和购买意图，让营销预算的分配和投放时机更加精准。企业能够“未雨绸缪”，提前布局。
规模化超个性化体验：营销内容、优惠和体验不再仅仅针对特定群体，而是为每一个消费者量身定制，实现了千人千面的精准服务。
毫秒级营销活动优化：人工智能可以实时测试并优化创意、目标受众和投放预算，确保营销活动始终处于最佳状态，快速响应市场变化。
规模化创意生成：人工智能在文案撰写、图像设计和不同平台上的变体测试方面提供强大支持，极大地提升了创意产出的效率和广度。

当人工智能营销策略得到有效实施时，据外媒报道，其能够为营销团队节省高达50%的时间，并带来25%的运营效率提升，从而让团队能够将精力投入到更具影响力的高价值工作中。然而，在推广应用过程中，仍面临一些挑战：

训练数据中的算法偏差：如果训练数据存在偏见，人工智能输出的结果也可能出现偏差，影响决策的准确性。
日益增长的数据隐私和监管压力：随着全球对数据隐私保护的重视，如何在合规的前提下运用数据是营销人员必须思考的问题。
团队内部人工智能素养和技能提升的不均衡：并非所有团队成员都能快速适应人工智能工具，这需要持续的培训和学习。

成功的品牌将人工智能视为一个需要严格治理、持续监督和不断优化的战略系统，而非一蹴而就的捷径。这是对未来负责的态度。

赋能营销的人工智能核心技术

如今，许多强大的AI能力已深度集成到各类营销平台中，为更智能的发布、更深入的分析以及更具预测性的洞察提供支持，跨越了社交媒体和数字渠道的界限。

以下是塑造现代营销策略的核心人工智能技术，以及它们如何助力富有远见的团队：

自然语言处理（NLP）：这项技术使人工智能能够理解、解释并生成人类语言。在营销领域，它能够进行内容分析、文案优化、社交媒体倾听，并从海量文本中提取性能洞察。例如，通过NLP，企业可以更好地理解消费者在社交平台上的评论和情绪。
语义搜索：语义搜索让AI能够理解词语背后的真实含义，而不仅仅是关键词匹配。这有助于营销人员从内容库、客户对话和性能数据中发掘更深层次的洞察，发现那些传统方法可能忽略的趋势。
机器学习（ML）：机器学习算法能够根据数据持续改进自身。在营销中，它驱动预测分析、性能预测、内容推荐以及跨渠道的自动化优化。我们日常使用的电商平台推荐系统，就是机器学习的典型应用。
命名实体识别（NER）和神经网络：NER帮助AI识别内容中的人物、品牌、地点和物体。神经网络则实现大规模的模式识别，支持高级视觉智能、品牌安全和创意分析。这对于识别图像中的品牌标志或产品至关重要。
情感分析：情感分析能够评估评论、标题和对话中的情绪基调。这使得营销人员能够近乎实时地衡量品牌认知、营销活动反响和受众情绪。
计算机视觉：计算机视觉技术让AI能够分析图像和视频。它有助于识别标志、场景、产品以及在视觉主导平台上驱动表现的视觉趋势。

外媒的一项案例研究显示，国外某时尚品牌通过运用人工智能驱动的计算机视觉技术，精准识别了表现最佳的内容。这些内容最终平均带来了比未使用人工智能预测高出200%的社交媒体网站访问量。这有力地证明了计算机视觉在内容优化方面的巨大潜力。
dash social vision ai

人工智能驱动的客户体验革新

人工智能正在重塑品牌与消费者在整个旅程中的连接方式，从最初的发现到最终的忠诚。通过绘制完整的客户旅程图，人工智能能够在需求出现之前进行预测，并在几秒钟内生成多种内容变体。这使得超精准的营销活动成为可能，它们由实时数据驱动，而非静态的用户画像。

超个性化体验的典型应用场景包括：

定制化的新用户引导流程：根据用户的特点提供个性化的入驻指引。
动态的产品推荐：根据用户行为实时调整推荐商品。
忠诚度和留存信息传递：为不同用户发送定制化的维系信息。
追加销售和交叉销售流程：智能推荐相关产品或服务，提升客单价。

超个性化意味着根据详尽的行为数据和洞察，通常是实时地，为个体用户量身定制内容、优惠和体验。这些体验带来了可衡量的影响，包括更低的获客成本和更高的客户生命周期价值。

外媒的一份报告指出，89%的营销决策者计划在未来三年内优先发展个性化策略。这表明，人工智能驱动的个性化体验已不再是品牌的差异化优势，而是竞争的基石。

在人工智能自动化与人类创造力之间寻求平衡

尽管人工智能在速度、规模和分析方面表现卓越，但它更多是人类营销人员的“倍增器”，而非替代品。真正的讨论点并非人工智能与人类的对立，而是增强与取代的关系。

人工智能能够自动化重复性任务并揭示深层洞察，而人类则带来直觉、同理心、故事讲述能力和品牌之声。国外某大学的研究表明，人类在直觉推理、情感智能和创意叙事方面仍旧优于人工智能。

那么，何时应运用人工智能，何时又需倚仗人类专长呢？

何时使用人工智能：

进行数据分析、测试和激活。
大规模生成变体内容。
自动化重复性任务。

何时使用人类专长：

进行创意构思、叙事构建和品牌故事讲述。
定义核心创意方向。
对高影响力或敏感营销活动进行监督把关。

最优秀的营销团队不会将主导权完全交给人工智能，而是与它并肩作战。当所有人都能够接触到相同的人工智能工具时，真正让品牌脱颖而出，保持独特竞争力的，正是团队的创造力和专业知识。

人工智能营销中的数据质量与伦理治理

人工智能的强大和安全，取决于其背后数据的质量。人工智能营销的伦理治理，指的是一套框架和政策，确保人工智能系统设计、数据使用和结果的公平性、透明度和可问责性。如果没有干净、具有代表性的数据，即使是最先进的模型也可能产生有偏见、误导性或有害的输出。人工智能带来的风险和挑战包括：

算法偏见：如果训练数据存在偏见，算法可能产生歧视性结果。
隐私泄露：不当的数据使用可能侵犯用户隐私。
模型幻觉：人工智能可能生成不真实或无意义的内容。
品牌安全和信息漂移：人工智能生成的内容可能与品牌价值观不符，或偏离核心信息。

外媒调查显示，超过70%的营销人员表示曾在使用人工智能驱动的广告时遇到问题，而许多企业仍缺乏明确的人工智能负责任使用指南。

营销人员可以采取一些切实可行的保障措施来降低这些风险。通过遵循一些清晰的最佳实践，团队可以在负责任地使用人工智能的同时，保护品牌声誉和诚信：

定期审查和审计人工智能生成的结果：确保输出内容的准确性和合规性。
维护高标准的数据质量、安全性和隐私性：这是人工智能伦理治理的基石。
对敏感或高影响力的营销活动实行人工监督：确保关键决策有人工把关。
清晰记录人工智能的使用方式以及关键决策过程：提升透明度和可追溯性。

负责任的人工智能并非限制，而是实现可持续、长期增长的基石。它体现了企业对社会责任的担当。

人工智能对搜索与可见度的深远影响

人工智能正在重新定义消费者发现品牌的方式。当人工智能驱动的平台直接在搜索结果中提供总结性答案时，用户无需访问网站即可获得信息，这被称为“零点击搜索”。

随着人工智能驱动的搜索引擎和智能助手在用户访问网站之前就回答问题，品牌的可见度越来越取决于内容如何被机器良好地组织、总结和理解。

虽然传统意义上的自然流量可能会有所下降，但由于更精准的定位和相关性，用户的购买意图往往会提高。人工智能优先的可见度策略包括：使用清晰的标题和常见问题解答来构建内容，以及优化内容以提高机器可读性和上下文理解。

传统的搜索引擎优化（SEO）流程是：关键词 → 排名 → 点击 → 网站流量。
而人工智能优先的搜索流程则是：清晰内容 → 人工智能理解 → 人工智能总结和答案 → 品牌可见度。

今天的搜索引擎优化，与其说是关于关键词，不如说是关于确保人工智能能够清晰地理解你的内容。

为人工智能成功打造的组织能力与战略

在营销中推行人工智能，绝不仅仅是选择和购买工具那么简单。它是一场运营模式的深刻转变。许多团队都能接触到相同的人工智能营销工具，但其采纳程度和最终效果却大相径庭。这其中的差异，通常取决于战略、技能和流程，而非技术堆栈的规模。

为了超越实验阶段，营销领导者必须建立能够将人工智能融入实际工作流程的能力，同时还要确保质量、信任和衡量标准始终如一。以下是一些真正能推动变革的团队建设重点：

投资数据素养：
- 培训团队理解“高质量数据”的含义，如何发现数据中的空白，以及如何负责任地解读输出结果。让团队成员养成习惯提问：“这个结果基于什么数据？”“缺失了什么信息？”“什么可能导致结果产生偏差？”
将人工智能运营（AI Ops）融入营销：
- 将人工智能视为一个需要系统化管理的体系：包括提示词、输入、质量检查、审批和持续迭代。在内容、社交、付费广告和报告等各个环节，标准化人工智能的使用方式，确保质量不会因人或团队而异。
致力于可信赖的衡量标准：
- 明确“成功”的定义，以及如何衡量其影响力（增量效果、提升幅度、客户获取成本/客户生命周期价值、留存率、创意表现）。然后追踪人工智能何时发挥了作用，何时产生了负面影响，以及何时需要人工审查。
引入AI智能体处理重复性任务：
- AI智能体可以承担大量重复性工作，例如起草初稿、总结绩效、内容标记或请求路由，从而让人类可以将精力集中在战略规划和创意构思上。

如何循序渐进地建设一支人工智能就绪的营销团队：

选择2-3个高影响力用例：从人工智能可以在不增加品牌风险的前提下节省时间的领域入手（例如，报告总结、内容版本管理、洞察提取）。
定义“人工参与”的检查点：为敏感领域（品牌调性、声明、受监管的类别、危机时刻）设置清晰的审查规则。
制定轻量级标准：记录提示词、语调指南、质量检查清单和“禁止事项”规则（隐私、偏见、品牌安全）。
根据角色而非统一培训来提升技能：
- 分析师：侧重评估和数据解读。
- 创意人员：侧重构思和优化。
- 管理者：侧重治理和绩效框架。
衡量、学习和扩展：追踪节省的时间、保持的质量和绩效成果。然后将行之有效的方法推广到整个团队。

人工智能与营销策略的未来展望

人工智能在营销中的作用将持续深化，因为它正扩展到各个行业、渠道和职能领域，超越了优化和自动化，深入到核心战略决策层面。随着人工智能融入内容创作、媒体购买，乃至预测和衡量等方方面面，它将越来越多地塑造营销策略的构建方式，而不仅仅是执行方式。

然而，长期的竞争优势并不仅仅源于自动化。当人工智能能力变得普及之后，差异化将取决于团队如何有效地将人工智能的速度、规模和效率，与人类独特的优势相结合。人工智能可以揭示模式和可能性，但人类赋予其意义、背景和方向。新媒网跨境认为，这是中国企业在数字化浪潮中实现跨越式发展的关键所在。

为了让人工智能营销策略经得起未来考验，品牌应着力构建坚实的基础，避免追求短期利益：

加倍投入干净、隐私优先的数据：人工智能系统的可靠性取决于其所依赖的数据。优先考虑数据质量、用户同意和透明度，能够确保人工智能驱动的洞察在法规和期望不断演变的情况下，依然准确、合规且值得信赖。
创建人工智能赋能的创意和运营手册：明确人工智能在构思、生产、激活和衡量中的具体使用场景和方式。清晰的操作手册能帮助团队更快地行动，同时保持一致性、质量和品牌完整性。
建立与品牌价值观相符的负责任人工智能治理体系：治理框架应明确可接受的使用范围、人工审查标准和问责机制。这确保了人工智能驱动的决策既符合道德标准，也与品牌承诺保持一致。

最终，未来属于那些将人工智能视为贯穿其组织各个层面的战略要素的营销人员，而非将其视为取代思考、创造力或问责制的捷径。那些早期在人才、数据和治理方面进行投资的企业，将最有可能在人工智能持续重塑营销格局的过程中，适应并引领潮流。

关于人工智能营销的一些常见疑问

人工智能如何改变品牌发现和消费者搜索行为？
人工智能驱动的智能助手正成为消费者发现品牌的主要方式，将搜索行为从基于关键词的查询，转变为对话式、意图驱动的问题，从而减少了对传统网站自然流量的依赖。

什么是生成式引擎优化（GEO），它为何重要？
生成式引擎优化（GEO）是一种结构化内容的方法，旨在使人工智能驱动的引擎能够轻松理解、信任和引用内容。随着越来越多的消费者依赖人工智能生成的答案和推荐，GEO有助于确保品牌在用户不点击传统搜索结果时，仍能保持可见度。

营销人员如何平衡人工智能工具与真实的人际连接？
营销人员通过利用人工智能提高效率和洞察力，同时依靠人类的创造力、故事讲述能力和情感智能来塑造有意义的品牌体验并保持真实性，从而平衡人工智能工具与真实的人际连接。

在营销中使用人工智能的风险和监督需求有哪些？
在营销中使用人工智能的主要风险包括算法偏见、数据隐私问题以及人工智能生成内容缺乏透明度。为了管理这些风险，品牌需要建立强大的数据治理体系、定期审计，并进行清晰的人工监督，以确保人工智能以负责任的方式使用并符合品牌价值观。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-marketing-2028-100b-save-50-time.html