在AI的持續(xù)滲透下，營銷領(lǐng)域正經(jīng)歷一場由“局部工具應(yīng)用”向“全局邏輯重塑”的深度變革。當(dāng)前，AI在營銷領(lǐng)域的應(yīng)用百花齊放，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)“洞察、創(chuàng)意、投放到運(yùn)營”的全鏈路覆蓋和單環(huán)節(jié)賦能，并從頭部品牌逐步滲透至中小品牌。

總體而言，AI無疑提高了營銷效能，但在實(shí)際落地中，品牌主仍面臨數(shù)據(jù)割裂、模型垂域知識(shí)匱乏、生成與推理能力不足，以及跨環(huán)節(jié)受限等多重現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。

未來，AI帶來的更深層變革在于流量入口的轉(zhuǎn)移與決策機(jī)制的重構(gòu)。隨著信息整合、篩選與決策能力的大幅提升，AI正進(jìn)化為新一代的核心流量入口，并將掌握關(guān)鍵的信息分發(fā)權(quán)。這意味著，品牌主既有的傳播路徑可能部分失效，陷入“機(jī)器可讀資產(chǎn)”缺失下的被動(dòng)局面。

更進(jìn)一步，隨著AI Agent范式的閉環(huán)發(fā)展，用戶體驗(yàn)與交互習(xí)慣或徹底重塑：用戶購買的底層邏輯將從“品牌的情感鏈接”轉(zhuǎn)向?qū)Α癆gent評(píng)估下的算法信任”。這一信任機(jī)制的重構(gòu)，不僅會(huì)弱化品牌與消費(fèi)者的直接情感觸達(dá)，也將引發(fā)品牌價(jià)值取向的深刻分化。

由此可見，無論是當(dāng)下的單環(huán)節(jié)賦能，還是未來的營銷機(jī)制重構(gòu)，AI正在將營銷推向一場結(jié)構(gòu)性變局。在這一背景下，品牌主究竟應(yīng)如何審視自身的營銷戰(zhàn)略？當(dāng)核心受眾從終端消費(fèi)者延伸至AI助手，數(shù)據(jù)體系、模型布局應(yīng)當(dāng)如何隨之重構(gòu)？又應(yīng)如何通過GEO/AEO等新型策略，爭奪AI時(shí)代的“信息話語權(quán)”？本文將結(jié)合應(yīng)用場景展開系統(tǒng)分析，為品牌主及關(guān)聯(lián)方提供可操作的AI布局思路，從而在新一輪營銷范式變局中占據(jù)先機(jī)。

當(dāng)前：AI賦能品牌主單環(huán)節(jié)生產(chǎn)力的關(guān)鍵

以大模型為代表的新型AI技術(shù)正在深度重塑營銷全鏈路，切實(shí)賦能品牌主的生產(chǎn)力。這一變革貫穿于機(jī)會(huì)洞察、素材生產(chǎn)、精準(zhǔn)投放與運(yùn)營轉(zhuǎn)化四個(gè)營銷核心環(huán)節(jié)，在驅(qū)動(dòng)效率躍升與模式創(chuàng)新的同時(shí)，也暴露出數(shù)據(jù)、模型層面的問題。以下將詳細(xì)論述品牌主如何系統(tǒng)化調(diào)整策略，更有效地應(yīng)對(duì)AI局限、駕馭其能力，以構(gòu)建差異化優(yōu)勢。

（1）機(jī)會(huì)洞察：AI的核心價(jià)值在于其通過多模態(tài)理解能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)市場信號(hào)的實(shí)時(shí)、多維度判斷，并帶來了市場調(diào)研的新范式，顯著提升洞察的全面性、精細(xì)化能力。

具體而言，基于社媒互動(dòng)、新聞熱點(diǎn)、競品動(dòng)態(tài)、用戶行為等海量多源數(shù)據(jù)，大模型能夠理解多模態(tài)的非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容，并結(jié)合上下文推理實(shí)時(shí)捕捉用戶興趣、情感傾向及消費(fèi)意圖的變化，甚至從微弱市場信號(hào)中前瞻性地識(shí)別新興需求與潛在輿情風(fēng)險(xiǎn)。

例如，某國貨品牌通過美通社AI監(jiān)測系統(tǒng)提前3小時(shí)預(yù)判了海外投訴的國內(nèi)擴(kuò)散風(fēng)險(xiǎn)，從而快速響應(yīng)，將負(fù)面聲量控制在行業(yè)平均水平的1/3。這推動(dòng)品牌決策從依賴長周期歷史經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)向動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，通過持續(xù)監(jiān)測市場需求與風(fēng)險(xiǎn)，為實(shí)時(shí)調(diào)整策略奠定了洞察基礎(chǔ)。

此外，一些新興的AI原生工具，如數(shù)字孿生Agent，能通過模擬用戶行為、偏好與決策過程，實(shí)現(xiàn)低成本的信息采集，為敏捷洞察提供了新的技術(shù)路徑。

然而，該能力的落地仍面臨兩大瓶頸：在廣度上，消費(fèi)者數(shù)據(jù)分散于各生態(tài)的超級(jí)APP中，AI難以實(shí)現(xiàn)跨工作、社交、娛樂、購物等場景的完整畫像建模；在深度上，通用大模型缺乏垂直領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)化知識(shí)，難以滿足行業(yè)特定的深度洞察需求。

為應(yīng)對(duì)這些問題，品牌主需重視數(shù)據(jù)積累，除了整合現(xiàn)有數(shù)據(jù)，更應(yīng)打造覆蓋短視頻、直播、筆記、評(píng)論等多內(nèi)容形態(tài)的非結(jié)構(gòu)化洞察體系，最大化發(fā)揮AI價(jià)值。在此基礎(chǔ)上，具備相應(yīng)技術(shù)能力的品牌可依托獨(dú)有的用戶數(shù)據(jù)、產(chǎn)品知識(shí)及行業(yè)方法論，訓(xùn)練輕量級(jí)垂域模型，以降低對(duì)通用大模型的依賴，提升在特定場景下的用戶洞察與機(jī)會(huì)識(shí)別精度。

（2）素材生產(chǎn)：AIGC的核心價(jià)值在于支持品牌主持續(xù)輸出較高水準(zhǔn)的創(chuàng)意概念、以及效果相對(duì)可控的營銷素材，實(shí)現(xiàn)低成本、規(guī)?；纳a(chǎn)力突破。

具體而言，在創(chuàng)意源頭，AI基于營銷主體、活動(dòng)場景、目標(biāo)用戶等多維標(biāo)簽，將上游洞察轉(zhuǎn)化為大量初步的創(chuàng)意概念，緩解人腦局限。而更顯著的賦能在于多模態(tài)素材的生產(chǎn)，相比傳統(tǒng)依賴專業(yè)人員的勞動(dòng)密集型創(chuàng)作，生成式AI實(shí)現(xiàn)了大幅度的降本增效。

據(jù)字節(jié)跳動(dòng)即創(chuàng)數(shù)據(jù)，AIGC從創(chuàng)意腳本到成片審核的全流程僅需3.5小時(shí)，并節(jié)省了1200—2500/天的物料拍攝成本。同時(shí)，大規(guī)模的內(nèi)容產(chǎn)出也將推動(dòng)素材策略從“有限普適化”向“無限個(gè)性化”的實(shí)時(shí)迭代演進(jìn)，在內(nèi)容源頭增強(qiáng)品牌主的營銷實(shí)力。

然而，AI在當(dāng)前階段仍主要扮演輔助角色。其一，它雖然可替代部分內(nèi)容制作，但前端洞察的銜接、整體內(nèi)容策劃以及后續(xù)測試中的分析與判斷，仍高度依賴人工。其二，生成效果本身尚有不足，存在可靠性、一致性方面的“幻覺”問題。其三，模型往往傾向于復(fù)用高頻創(chuàng)意和常見風(fēng)格，導(dǎo)致不同品牌產(chǎn)出的素材在視覺與文案上趨于相似。這也引發(fā)部分消費(fèi)者對(duì)于AI生成內(nèi)容的排斥感，提出“AI味過濃”等負(fù)面反饋，進(jìn)而為品牌建立情感鏈接與用戶信任帶來額外挑戰(zhàn)。

因此，盡管生產(chǎn)力爆發(fā)使得“以量取勝”成為可能，但品牌主更需要警惕同質(zhì)化內(nèi)容泛濫的風(fēng)險(xiǎn)。相應(yīng)地，設(shè)計(jì)人員的核心價(jià)值也將從“執(zhí)行制作”轉(zhuǎn)向“審美與調(diào)優(yōu)”，即擅長應(yīng)用prompt設(shè)計(jì)、篩選與迭代素材，并統(tǒng)籌流程銜接與團(tuán)隊(duì)協(xié)作。

面對(duì)上述賦能與挑戰(zhàn)，品牌主應(yīng)更加聚焦內(nèi)容質(zhì)量與差異化，關(guān)注面向精細(xì)化場景與細(xì)分人群的個(gè)性化創(chuàng)意。

首先，品牌主可考慮系統(tǒng)化搭建Prompt提示詞庫，針對(duì)不同渠道、受眾及產(chǎn)品賣點(diǎn)預(yù)設(shè)結(jié)構(gòu)化模板，以提升生成內(nèi)容的可用性與可控性。

其次，為滿足品牌調(diào)性外部差異化、內(nèi)部一致性的需求，品牌主應(yīng)著手構(gòu)建專用的高質(zhì)量多模態(tài)數(shù)據(jù)庫，這既能通過內(nèi)部沉淀，收集并標(biāo)注品牌特有的視覺素材與文案，形成統(tǒng)一的圖文風(fēng)格庫；也可以嘗試引入外部IP資源，如OpenAI獲得授權(quán)，將迪士尼旗下200多卡通形象接入Sora和ChatGPT的素材庫。這類IP本身具有高認(rèn)知度與情感附加值，有助于緩解用戶對(duì)純AI內(nèi)容的負(fù)面感知，并在同質(zhì)化AI創(chuàng)作中形成差異化優(yōu)勢。

更進(jìn)一步，品牌主可通過輕量化微調(diào)技術(shù)，如LoRA，將細(xì)粒度的品牌視覺元素、語言風(fēng)格及專業(yè)知識(shí)注入模型，從而在源頭上提升可靠性與一致性，構(gòu)筑營銷內(nèi)容壁壘。

（3）精準(zhǔn)投放：AI的核心價(jià)值在于幫助品牌主建立對(duì)用戶的精細(xì)化、準(zhǔn)確化理解，并一定程度上實(shí)現(xiàn)投放策略的實(shí)時(shí)追蹤與動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)，推動(dòng)個(gè)性化營銷的新突破。

具體而言，相較于傳統(tǒng)的粗放、靜態(tài)用戶分群，大模型能夠理解內(nèi)容、貨品、達(dá)人及行業(yè)等復(fù)合數(shù)據(jù)，構(gòu)建更精細(xì)、動(dòng)態(tài)的用戶畫像。這不僅有助于品牌主在關(guān)鍵時(shí)間窗口快速識(shí)別消費(fèi)者興趣與轉(zhuǎn)化時(shí)機(jī)，也將一定程度上緩解因歷史行為數(shù)據(jù)不足而產(chǎn)生的“冷啟動(dòng)”挑戰(zhàn)。

同時(shí)，AI驅(qū)動(dòng)的全自動(dòng)化投放，如谷歌PMax、巨量引擎UBMax正成為前沿解法，能基于后驗(yàn)效果動(dòng)態(tài)調(diào)整出價(jià)與預(yù)算分配，控制投放節(jié)奏，減少試錯(cuò)成本。據(jù)巨量引擎統(tǒng)計(jì)，其最新的自動(dòng)投放功能在游戲、網(wǎng)服領(lǐng)域的應(yīng)用下載跑量平均提升30%，同游戲ROI0提升約20%，冷啟動(dòng)通過率提升10%。整體上，AI平臺(tái)正在持續(xù)的“投放—轉(zhuǎn)化”閉環(huán)中形成數(shù)據(jù)飛輪，逐步提升內(nèi)容分發(fā)的精準(zhǔn)度，向千人千面的理想模式演進(jìn)。

然而，這一過程仍面臨數(shù)據(jù)與模型的雙重制約。一方面，各平臺(tái)間的數(shù)據(jù)壁壘使得用戶特征難以打通，AI優(yōu)化往往局限于單一平臺(tái)，無法實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)的全局精準(zhǔn)。另一方面，廣告投放本質(zhì)上是信息不對(duì)稱下的復(fù)雜博弈場景，當(dāng)前AI在有限能力下主要承擔(dān)的是執(zhí)行與基礎(chǔ)撮合工作，高階策略的制定依然依賴經(jīng)驗(yàn)豐富的投放專家。

值得注意的是，上述AI能力的演進(jìn)，其價(jià)值和主導(dǎo)權(quán)更多地集中于平臺(tái)側(cè)，品牌主應(yīng)對(duì)此類結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)的策略空間也相對(duì)有限。

但品牌主并非無可作為，在依托高速發(fā)展的渠道平臺(tái)的同時(shí)，應(yīng)當(dāng)積極布局自有數(shù)據(jù)資產(chǎn)。例如，品牌主可構(gòu)建并運(yùn)營DTC官網(wǎng)、品牌APP、小程序、會(huì)員社群等自有渠道，直接觸達(dá)消費(fèi)者；通過提供會(huì)員權(quán)益、個(gè)性化服務(wù)等價(jià)值，爭取消費(fèi)者的數(shù)據(jù)授權(quán)。由此積累品牌專屬、高質(zhì)量的一手?jǐn)?shù)據(jù)，持續(xù)反哺和優(yōu)化用戶畫像，為跨平臺(tái)投放提供更精準(zhǔn)的依據(jù)，品牌主從而實(shí)現(xiàn)在借助平臺(tái)賦能的同時(shí)，逐步強(qiáng)化自身的投放決策主動(dòng)權(quán)。

此外，AI驅(qū)動(dòng)下的效果廣告因轉(zhuǎn)化提升與成本優(yōu)化，可能產(chǎn)生一定的預(yù)算盈余。這促使品牌主需要根據(jù)自身需求特性，重新權(quán)衡短期轉(zhuǎn)化與長期品牌建設(shè)的預(yù)算分配。高頻消費(fèi)品牌更需要追求快速轉(zhuǎn)化與高頻復(fù)購，可將大部分預(yù)算再投入效果廣告以擴(kuò)大規(guī)模效應(yīng)。高客單品牌則更應(yīng)關(guān)注品牌價(jià)值與用戶長期信任，比如吉利集團(tuán)就表示會(huì)將盈余資源分配至品牌廣告，以構(gòu)筑持久的競爭壁壘與溢價(jià)能力。

（4）運(yùn)營轉(zhuǎn)化：AI正在拓展?fàn)I銷運(yùn)營的廣度與深度，核心體現(xiàn)在用戶體驗(yàn)的豐富化，以及品牌主運(yùn)營的精細(xì)化。

具體而言，一方面，AI帶來了數(shù)字人直播、智能客服、虛擬試妝等新穎的個(gè)性化互動(dòng)形式，為用戶提供多樣化的沉浸式體驗(yàn)。例如，花西子與玩美移動(dòng)合作的AI試色功能，將淘寶平臺(tái)的口紅試色點(diǎn)擊率從約20%提升至40%；其虛擬主播也在深夜時(shí)段替代真人，有效降低了人力成本。這類體驗(yàn)型AI應(yīng)用主要通過增強(qiáng)品牌感知、延長用戶停留時(shí)間來積累心智，但對(duì)直接轉(zhuǎn)化的推動(dòng)作用相對(duì)有限。

另一方面，在強(qiáng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下，AI使得精細(xì)化、自動(dòng)化的運(yùn)營成為可能。相較于傳統(tǒng)的固定優(yōu)惠與定價(jià)策略，AI基于用戶畫像、行為數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)場景進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)智能優(yōu)惠券發(fā)放、動(dòng)態(tài)定價(jià)等干預(yù)策略，從而有效提升即時(shí)轉(zhuǎn)化效率。

然而，AI在運(yùn)營中的應(yīng)用仍存在明顯局限。本質(zhì)上，AI擅長明確的目標(biāo)優(yōu)化，卻缺乏深層的情感洞察能力，難以理解用戶行為的底層動(dòng)機(jī)，往往需要人工介入以處理非標(biāo)準(zhǔn)化情境。同時(shí)，運(yùn)營場景多樣且專業(yè)度高，單一模型難以覆蓋所有運(yùn)營任務(wù)。面對(duì)這些限制，品牌主應(yīng)當(dāng)將AI定位為協(xié)同工具，而非全能替代。

在操作層面，品牌主應(yīng)明確設(shè)立人機(jī)協(xié)作的標(biāo)準(zhǔn)化工作流；在組織層面，可重新定義團(tuán)隊(duì)分工，將規(guī)則化、重復(fù)性的任務(wù)交由AI處理，人員則專注于戰(zhàn)略規(guī)劃、情感連接與創(chuàng)意發(fā)揮。

我們需要認(rèn)識(shí)到，品牌與用戶之間信任與忠誠的建立，始終依賴于有溫度的人性化互動(dòng)。AI能夠高效管理流量，但完成從“流量運(yùn)營”到“心智運(yùn)營”的跨越，最終仍需人的智慧與共情能力來補(bǔ)全。

綜上所述，在AI驅(qū)動(dòng)的現(xiàn)階段營銷變局下，品牌主應(yīng)當(dāng)優(yōu)先將構(gòu)建自有數(shù)據(jù)資產(chǎn)提升至戰(zhàn)略級(jí)高度，形成差異化壁壘，同時(shí)積極整合外部成熟的AI工具，并根據(jù)企業(yè)稟賦審慎布局自有的底層AI能力，在AI營銷競爭中搶占先機(jī)。

中期：AI驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值轉(zhuǎn)移

隨著AI技術(shù)向營銷產(chǎn)業(yè)鏈的深度滲透，其影響正從品牌主單環(huán)節(jié)提效，擴(kuò)展至營銷供給側(cè)的結(jié)構(gòu)性調(diào)整。

對(duì)品牌主而言，低門檻、普惠化的AI工具正在成為關(guān)鍵能力杠桿，通過自研或微調(diào)大模型，或部署DeepSeek、Midjourney等成熟工具，品牌主得以在機(jī)會(huì)洞察、創(chuàng)意生產(chǎn)等核心環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)更高程度的自主掌控，逐步減少對(duì)可被AI替代的執(zhí)行性服務(wù)的依賴，轉(zhuǎn)而尋求更高階的技術(shù)整合與戰(zhàn)略協(xié)同支持。

由此，傳統(tǒng)廣告代理商以人力驅(qū)動(dòng)的執(zhí)行服務(wù)價(jià)值持續(xù)被壓縮，其生存空間或大幅度收窄，需轉(zhuǎn)向?yàn)槠放浦魈峁┚哂懈吒郊觾r(jià)值的知識(shí)密集型服務(wù)。

與此同時(shí)，流量平臺(tái)，如騰訊、字節(jié)跳動(dòng)等，正憑借數(shù)據(jù)、算法與生態(tài)優(yōu)勢進(jìn)一步擴(kuò)張，不再只是廣告投放渠道，而是成為集洞察、創(chuàng)作、投放與運(yùn)營于一體的全棧AI基礎(chǔ)設(shè)施，也使品牌主未來可能更多與AI加持的平臺(tái)直接合作，營銷鏈路走向集中化。

在深刻影響產(chǎn)業(yè)鏈的同時(shí)，AI將成為下一代關(guān)鍵的流量入口，重塑營銷范式和全局生態(tài)。

隨著AI的信息整合、理解與決策能力躍升，用戶的購買鏈條將從“自主搜尋并處理碎片化信息”轉(zhuǎn)移至“向AI提出需求并獲取整合方案”，極大縮短決策路徑，AI成為信息過濾、比較與推薦的核心角色。

這意味著，用戶獲取信息與決策的主要入口，會(huì)逐漸從傳統(tǒng)的顯性界面，如搜索引擎、社交平臺(tái)與電商APP，向新興的原生AI入口轉(zhuǎn)移。AI將成為新的決策起點(diǎn)，具備更強(qiáng)的流量與信息展示分配權(quán)。

入口權(quán)力的遷移，將定義全新的競爭維度。

對(duì)品牌主而言，營銷對(duì)象將不僅是終端消費(fèi)者，AI助手成為需要優(yōu)先觸達(dá)的一類“新受眾”。由于AI不受感性廣告影響，主要依據(jù)產(chǎn)品性能、價(jià)格等客觀參數(shù)決策，品牌主營銷的內(nèi)核也從通過感性表達(dá)影響消費(fèi)者，轉(zhuǎn)向在AI的信源庫與推理鏈條中占據(jù)有利位置。

因此，品牌主的營銷策略需要從傳統(tǒng)的搜索引擎優(yōu)化（SEO），轉(zhuǎn)向適應(yīng)AI模式的生成式引擎優(yōu)化（GEO/AEO）：面向ChatGPT、DeepSeek等主流大模型，系統(tǒng)性構(gòu)建權(quán)威、結(jié)構(gòu)化的公開內(nèi)容體系，并形成相互關(guān)聯(lián)的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，提高機(jī)器可讀性，以確保品牌相關(guān)的正向信息被AI準(zhǔn)確識(shí)別、信任并優(yōu)先引用，進(jìn)而間接影響用戶的最終決策。

實(shí)質(zhì)上，這是AI時(shí)代的數(shù)據(jù)話語權(quán)爭奪，品牌主需要在新興的流量入口與信息分發(fā)生態(tài)中，提前占據(jù)用戶心智、塑造品牌認(rèn)知。由此，營銷邏輯將圍繞AI的認(rèn)知與決策模式重組，與AI的協(xié)同能力成為新的營銷基礎(chǔ)，品牌主的高質(zhì)量自有數(shù)據(jù)資產(chǎn)將構(gòu)成這一模式下的核心競爭力。

長期：Agent范式重塑底層邏輯

當(dāng)我們進(jìn)一步推演，AI不止作為入口為用戶推薦商品，而是能夠通過Agent范式閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)從需求感知到服務(wù)履約的完整購買鏈路，營銷的底層邏輯將發(fā)生更深刻的演進(jìn)。其價(jià)值增量在于，AIAgent主動(dòng)識(shí)別用戶需求、作為搜索與評(píng)估主體執(zhí)行任務(wù)，并在完成支付后持續(xù)學(xué)習(xí)反饋，形成一個(gè)自我強(qiáng)化的決策閉環(huán)。這一模式的落地或?qū)氐赘淖冇脩艚换チ?xí)慣，購物、出行、訂餐等生活服務(wù)全流程將由AI直接接管。

在此模式下，關(guān)鍵變化在于消費(fèi)者的決策依據(jù)將從人的品牌信任，轉(zhuǎn)向?qū)gent客觀、專業(yè)評(píng)估的算法信任，產(chǎn)生信任機(jī)制重構(gòu)。

進(jìn)而延伸到品牌的價(jià)值取向，這一變革將驅(qū)動(dòng)其整體上呈現(xiàn)兩極分化的趨勢。對(duì)于功能導(dǎo)向的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，由于其核心參數(shù)易被大模型算法理解、量化與比較，用戶在AI輔助下將趨于高度理性決策。品牌溢價(jià)空間被極大壓縮，競爭可能導(dǎo)向“去品牌化”的極致性價(jià)比模式，頭部優(yōu)勢削弱，高性能后發(fā)者也有機(jī)會(huì)突圍。

反之，由于算法難以量化美感、情緒價(jià)值及社會(huì)認(rèn)同等主觀體驗(yàn)，對(duì)于以審美和情感為賣點(diǎn)的品牌，其品牌溢價(jià)得以保持。甚至當(dāng)用戶將日常理性決策交給AI并由此節(jié)省開支后，他們可能更傾向?yàn)樯贁?shù)獨(dú)特的情感體驗(yàn)支付高價(jià)，如“小眾設(shè)計(jì)產(chǎn)品”“限量球鞋”“特定身份標(biāo)簽的象征品牌”，進(jìn)一步強(qiáng)化品牌溢價(jià)。

品牌主的戰(zhàn)略選擇也將出現(xiàn)顯著差異。

其一，品牌主的戰(zhàn)略選擇走向極致的數(shù)據(jù)權(quán)威與透明化，這適用于產(chǎn)品有競爭實(shí)力、且具有高度自信的品牌主。他們可以為旗下產(chǎn)品建立詳盡、規(guī)范的知識(shí)圖譜，并通過第三方權(quán)威渠道背書，遵循“說服AI”的道路。

其二，品牌主的戰(zhàn)略選擇聚焦極致的情緒價(jià)值創(chuàng)造，避免與海量白牌在性能參數(shù)上競爭，轉(zhuǎn)而將資源集中于打造AI難以復(fù)刻的情感聯(lián)結(jié)與審美體驗(yàn)，直接面向用戶本身，搶占用戶心智和情感高地。

需要警惕的是，市場也可能滋生新的風(fēng)險(xiǎn)。部分品牌主為了追求AI認(rèn)可下的短期利益，可能試圖污染數(shù)據(jù)源，比如向公開語料中注入利己的虛假數(shù)據(jù)、攻擊競爭對(duì)手、或偽造用戶評(píng)價(jià)，從而誤導(dǎo)AI決策。

因此，更強(qiáng)大的反作弊算法，以及數(shù)據(jù)、算法的審計(jì)工作會(huì)變得至關(guān)重要，這將進(jìn)一步引發(fā)社會(huì)對(duì)于AI營銷風(fēng)險(xiǎn)的思考，推動(dòng)AI治理規(guī)范的深化。

總結(jié)來看，AI正在強(qiáng)有力地重塑營銷產(chǎn)業(yè)鏈。品牌主不僅需要在戰(zhàn)略層面形成前瞻且系統(tǒng)的認(rèn)知，更應(yīng)盡快將認(rèn)知轉(zhuǎn)化為行動(dòng)方案，基于自身資源稟賦進(jìn)行清晰布局，主動(dòng)參與這輪AI驅(qū)動(dòng)的變革，從而構(gòu)建可持續(xù)的競爭優(yōu)勢。

（作者陳宇新系上海紐約大學(xué)商學(xué)部主任、大灣區(qū)人工智能應(yīng)用研究院合作專家，陳璐系大灣區(qū)人工智能應(yīng)用研究院高級(jí)研究員，孫文璐系大灣區(qū)人工智能應(yīng)用研究院助理研究員）