当营销AI化，会发生哪些量变和质变？

这种颠覆性的创新力量为各行业带来新质生产力，演进和变迁甚至可能实时发生。过去一年，AI迅速渗透到营销行业，对企业营销人员来说，AI已从起初的猎奇变成必备工具。

AI 不仅提高了现有产业结构的生产效率，也在创造全新的产品、服务以及商业模式。从市场规模来看，根据研究机构的市场测算，2025年开始，随着底层大模型完成对外开放，应用层蓬勃将带动产业快速增长，到2030年中国AIGC产业市场规模将超万亿。而企业营销位于热门发展市场，其可变革程度较高，商业化空间较大，企业对AIGC营销的支出也将持续增长。

在AI的引领下，全渠道营销正逐步从“创意主导”过渡到“数据驱动”的新时代。

在企业营销的链路中，AI既可以参与到前期的市场分析和策略分析，将过往1-2个月的研调周期缩短到1-2天；又可以参与到内容创作、智能投放、运营服务的全阶段。

在企业服务的客户中，AI既可以实现对C端用户人群画像的精细化建模分析，实现数据驱动的精准营销；也可以赋能B端客户线索转化率提升，实现AI+ABM降本增效。

“AI是先进手段，数智化才是企业目标”

AI技术的应用已成为未来营销领域的发展趋势，然而，我们必须认识到，数字化和智能化的推进才是我们利用工具提高效率的最终追求。AI作为推动数字化和智能化进程的加速器，无疑会对营销行业的数字化转型产生深远的影响。

在AI的助力下，营销数字化的核心能力得到了显著增强，数据处理的方法和效率得到了大幅提升；它有效地解决了营销自动化中长期存在的“规模化”与“个性化”之间的冲突。随着AI技术的持续发展，企业将能够更加精准地洞察消费者需求，精细化调整营销策略，降低运营成本，提高作业效率，并在此基础上，注入新质生产力元素。

在此基础上，垂直领域大模型的引入进一步强化了这一趋势。以Marketingforce为例，垂直领域的Tforce营销大模型能够全面赋能营销数智化平台升级。垂直大模型不仅能处理海量数据，还能结合行业特点提供定制化的解决方案，进一步优化企业的决策过程。通过将AI和营销大模型相结合，企业能够实现从数据分析到策略执行的全链条智能化，推动数字化与智能化的深度融合。

这种新质生产力不仅优化了营销流程，还创新了营销模式，为企业的长期发展注入了新的活力和动力。通过不断提升的数智化能力，企业将在激烈的市场竞争中获得显著的优势，实现质的飞跃。

“当营销AI化，会发生哪些量变和质变？”

No.1 智能广告投放：精准触达与效果优化

广告投放已成为品牌企业年度营销预算中的重要组成部分，尤其在当今多元化的媒体渠道环境下，智能化广告投放对AI能力的需求日益突出。传统的粗放式广告投放由于缺乏可验证的效果数据，难以满足品牌企业对广告效果的严格要求。且在当前经济环境下，消费低迷加剧了这种需求，使得智能化的广告投放变得更加关键。随着生成式AI技术的进步，广告主也逐渐获得了更多主动性，能够直接利用AI技术进行智能化广告投放。以搭载了Tforce大模型的Marketingforce平台为例，在这其中，AI的赋能主要体现在两大场景：

广告创意内容生成与优化

基于需求描述和提示，AI能够直接生成创意内容，如图片、文字、视频、音频等形式；

在广告投放过程中，AI通过分析用户的反馈数据，实时优化投放策略，从而提升广告的有效触达率、点击率和转化率；

AI还能分析用户对不同内容的反应，动态调整广告素材和文案，进一步增强广告的吸引力和转化效果；

智能广告定向与个性化展示

AI通过分析用户的历史行为数据、基础属性、兴趣偏好、地理位置及历史购买行为等信息，精确圈定广告目标受众；

基于这些综合数据，AI能够将广告精准投放给符合预设条件的用户群体，从而显著提升广告的投放效果；

No.2 营销分析与预测：占据市场先机

AI技术的引入大幅提升了数据处理效率，使得从海量数据中提取有价值信息（如用户特征和行为数据）变得更加快捷。同时，AI不仅可以自动化处理重复性任务，还能够通过深度融合营销分析模型（如Tforce大模型），提供全面的洞察和预测能力，极大地提升了营销数据分析的效能。

根据Salesforce的2024年洞察报告，85%的营销人员表示生成式AI已经根本改变了他们的内容创建方式。Salesforce强调，营销人员正利用AI来提高其活动的效率和效果，从而实现更个性化和数据驱动的策略。

• 提升数据提取与整合效率

借助自然语言处理和文本挖掘技术，AI能够理解并分析消费者评价、社交舆论等数据，并从中提取具有营销价值的结论，包括主题、关键词和标签提取等。

• 改善数据分析与挖掘效果

AI在数据分析中，能够实现自动化的数据收集、处理、集成和建模，并输出关键洞察。这些洞察为制定精准营销策略提供了可靠依据。

• 更科学地预测和分析趋势

AI通过机器学习和自然语言处理技术，自动构建预测模型，进行消费、销量和市场发展趋势的预测。这为企业提供了实时调整和优化营销策略的能力，帮助企业在竞争中保持领先地位。

No.3 客户体验和精准营销：提升用户满意度

在营销领域中，对AI个性化推荐工具的需求，成为最关键的应用场景之一。通过深入分析客户的需求和偏好，企业可以提供更加个性化的推荐和定制化服务，从而提升客户体验和满意度。Marketingforce在这种方法的应用中，不仅帮助企业建立更紧密的客户关系，还能提高客户的忠诚度。

• 智能客服与聊天机器人

利用AI技术（如语音识别、语义理解），智能客服和聊天机器人能够快速回答常见问题、提供产品信息、处理投诉，并实时互动，提升客户的个性化服务体验。同时还可以通过分析客户的语言和行为数据，更精准地满足客户需求。

• 深度分析用户行为

分析用户在网站、APP和社交媒体上的行为数据（如点击、浏览、购买），企业可以深入了解用户的兴趣和决策路径。通过AI建模和预测，企业能够制定精准的营销策略，提升营销效果，并更好地洞察市场趋势和客户需求。

• 个性化推荐与定制化营销

通过数据分析生成个性化的推荐内容，如相关产品、优惠活动等，提高用户的购买意愿。这种定制化的营销策略可以针对特定人群，优化营销活动，提升用户参与度和转化率，从而增强客户黏性和推动销售增长。

No.4 社交媒体营销：扩大品牌影响力

当社交媒体成为品牌与消费者互动的重要渠道，企业能够借助AI高效地分析社交媒体上的大量数据，深入了解用户对品牌和产品的态度，及时调整营销策略，提升品牌的市场影响力。

• 社交媒体监测与分析

对于社交媒体上的用户反馈和舆论趋势，AI能够实时监测，帮助企业快速掌握市场动态。通过深入分析社交媒体数据，企业可以洞察用户的真实感受，优化产品和服务，同时监测竞争对手的动态，制定差异化的营销策略。

• 社媒内容生成与管理

借助Marketingforce的AIGC能力，可以自动生成个性化的社交媒体内容，包括图文和视频。这些内容不仅能够吸引目标受众，还可以通过智能化管理平台，确保发布计划的持续性和内容的时效性，从而增强品牌在社交媒体上的影响力。

• 影响力评估与提升

AI能够基于社交媒体数据，结合用户行为分析和影响力模型，量化品牌或个人的影响力。通过数据驱动的评估，企业可以识别与品牌调性相符的关键意见领袖（KOL），并制定有效的合作策略，进一步扩大品牌曝光度和市场影响力。

“从大模型到智能体，AI的未来目标是？”

现在很多企业已经在线上布局商城，交易模式通常有两种，第一种是客户通过购物链接进行线上买单，产生线上消费数据，另一种是线上下单线下提货。

大模型已经成为了驱动各行业变革的核心力量。然而，AI的未来目标并不仅仅是发展更强大的模型，而是通过这些大模型进化为更具自主性的智能体（Agent）。智能体不仅代表了技术的前沿，更承载着企业和社会的战略意义，它们将从根本上改变我们的工作和生活方式。

• 大模型的演进与智能体的崛起

大模型的出现使得AI在自然语言处理、图像识别、数据分析等领域取得了突破性的进展。通过训练海量数据，大模型能够生成高质量的文本、理解复杂的图像，并预测未来的趋势。然而，随着技术的进一步发展，AI的目标已逐渐从单一任务的执行，转向更具复杂性的任务代理，这就催生了智能体的崛起。

智能体的终极目标是实现全面的自动化和智能化，不仅能够执行简单的任务，还能在复杂的决策过程中发挥关键作用。例如，在企业的营销策略中，智能体可以根据实时数据自动调整广告投放策略、优化客户互动方式，从而提升市场竞争力。

• 垂直领域大模型与智能体的融合

垂直领域的大模型专注于特定行业的数据和需求，通过深度学习和算法优化，智能体可以提供更精准的建议和决策。例如Marketingforce的Tforce营销大模型能够分析市场动态，预测消费者行为，并提供定制化的营销方案。这种从数据分析到策略执行的全链条智能化操作，使企业能够更灵活地应对市场变化，显著提升运营效率。

这种智能体的应用不仅限于商业领域，它们在医疗、金融、教育等多个领域也展现出了巨大的潜力。随着AI技术的普及，智能体将成为推动各行业数智化转型的重要引擎，为企业提供更强大的竞争优势。

• 人机协作与持续优化的重要性

前段时间备受关注的AI“幻觉”现象，即AI在某些情况下可能会提供错误或误导性的结果，也凸显了持续调优的重要性。智能体需要不断地通过人类的反馈和指导进行优化，才能达到最佳的性能。这意味着，智能体的价值不仅在于其技术能力，更在于它们能够与人类合作，实现更复杂的任务和决策。

结语

从大模型到智能体，从营销到AI营销，Marketingforce的未来目标是提供更广泛、更深入的自动化和智能化应用。这一过程将不仅改变企业的运作方式，也将对社会的方方面面产生深远影响。通过智能体的广泛应用，AI将不仅仅是工具，而是能够自主决策、不断学习和进化的智能助手，引领未来的技术潮流。