百度AI营销中级认证 | AI营销革命：从效率工具到价值引擎

AI营销革命：从效率工具到价值引擎 华扬联众集团副总裁黄皓 引言：AI营销趋势的变革 目录 AIGC浪潮：赋能与重塑 AI的明日之路：从工具理性到价值共生的未来图景 引言：AI营销趋势的变革 Sora2的问世及所带来的思考 1.AI创意确实带来广告的“降本增效”根据CTR（央视市场研究）此前发布的《2025中国广告主营销趋势调查报告》，53.1%的广告主会在创意内容生成中使用AIGC技术，高于数据分析、客户服务等环节，其中有接近20%的广告主，在视频创作中超50%的环节需要借助AI。2.AI带来的“降本增效”是否等于“降本增益”？ •AI改变的不仅是制作方式，而且是从“效率工具”到“价值引擎”的认知转变。广告营销传统的线性流程是策略、创意、拍摄制作、后期、媒介投放。而AI时代的广告价值链正逐渐演变为策略、数据/算法喂养、Prompt工程、生成与迭代、媒介投放。•AI卖的不是工具，而是创造收益的能力。 广告的未来是由人工智能驱动的 品牌/产品级视频 短视频、社交媒体、AR、互动游戏 动态创意、对话服务 AIGC浪潮：赋能与重塑 营销核心职能正在被AI原生重构 2 1. 1AI重构创意——应拥抱的协作范式 •麦肯锡：AI将营销内容制作成本降低5%-15%•HubSpot：AI将内容构思与初稿创作时间缩短约50% •Kantar：创意质量对广告回报的影响力是媒体投放的2倍•Gartner：至2025年，30%的营销信息将由AI生成，同质化风险加剧•品牌安全和版权风险•缺乏真正打动人的情感洞察和品牌独特性 •关键在人：AI负责“广度”（生成海量选项），人类负责“深度”（策略、情感、品牌调性）。•流程再造：广告从业者必须重构内容生产流程，将AI深度嵌入从营销需求到成品的各个环节，以最大化其价值。 1. 2赋能路径：AI在创意工作中的渗透与增强 阶跃一：单点任务替代——“AI作为高效执行者” •根据Adobe的一项调查，营销人员表示，他们高达28%的工作时间花费在重复性的任务上，如图片裁剪、背景移除、格式转换和多尺寸版本生成。 •HubSpot的研究发现，使用AI工具生成初版草稿或构思，可以将内容创作的前期准备时间缩短约50%。 •早期工具（如Canva的AI背景移除）：一键精准分离主体与背景，将原本需要设计师在Photoshop中花费数分钟的工作缩短至秒级。 •文案工具（如Jasper、Writesonic）：根据产品描述和关键词，批量生成数十条社交媒体帖子、产品描述或邮件主题行，解决了“从0到1”的空白页焦虑。 阶跃二：工作流增强——“AI作为创意协作者” AI开始渗透到创意核心环节，如图文生成和视频剪辑。它不再是执行单一指令，而是基于风格学习和上下文理解进行创作，与人形成“对话式”的创意循环。 文生图 视频剪辑OpusClip 文生视频Runway, Pika 广告公司为一个新饮料品牌构思包装设计。设计师不再需要手动绘制大量草图，而是输入提示词：“充满活力的热带水果气泡水包装，极简主义设计，赛博朋克霓虹色调，摄影级质感”，AI在几分钟内生成上百种风格统一的视觉方案供筛选和深化。 人工再基于选项进行筛选、编辑和精修 在制作一个汽车广告时，创意人员可以使用AI将实拍的汽车素材置入AI生成的雪地、沙漠或未来都市等多种背景中，无需昂贵的实地取景或复杂的CG合成，快速测试不同场景的情绪感染力。 将一条长视频访谈交给AI，它能自动识别高光时刻、金句，并生成多条适合TikTok、YouTube Shorts等不同平台的横版、竖版短视频，实现了内容的“一次生产，多元分发”。 阻碍一：品牌安全与版权风险 阻碍二：内容质量的“平庸化”陷阱 •数据论证：Gartner预测，到2026年，由于生成式AI的泛滥，超过60%的B2B营销内容将无法有效差异化，从而无法实现其业务目标。 •数据论证：一项由路透社研究所发布的调查显示，超过60%的媒体行业高管对生成式AI的版权和法律风险表示“非常担忧”。 挑战 阻碍三：技术与人才的结构性缺失 阻碍四：数据隐私与伦理困境 •核心问题：使用用户数据训练AI模型或进行超个性化营销时，面临日益严格的数据法规（如GDPR、个人信息保护法）和消费者信任挑战。 •数据论证：根据领英的行业技能报告，营销领域对“AI技能”的需求增速远超其他技能，但具备该技能的人才比例仍低于15%，存在巨大缺口。 1. 3未来展望：构建人机协同的下一代创意工作流 阶跃三（未来方向）：流程智能重构——“AI作为策略落地与优化引擎” 介入内容与程度 工具举例与实际能力 研究数据佐证 这是当前的前沿和未来方向。AI不再仅仅是内容生成端的一个工具，而是贯穿整个创意流程的智能中枢。它集成了生成、合规审查、效果预测和多维度优化能力。创意简报输入后，AI能自动生成若干组合规且经过“数据验证”的创意方案。 •Forrester预测，到2025年，领先的企业将使用AI来动态组装和个性化其所有的客户触点内容。•Kantar的Link AI数据库证明，通过AI预测广告创意的潜在效果，可以将广告成功率（如品牌提升指标）提高高达20%。 •动态创意优化（DCO、启蕴）平台：在程序化广告投放中，AI实时根据用户的画像（如地理位置、近期浏览行为），从预先生成的众多创意元素（如背景图、文案、促销信息）中，动态组合并渲染出最具吸引力的那一版广告进行展示。 策略先行 技能提升 投资于团队的“提示词工程”、“AI策略落地”和“数据洞察”能力培训 人工定义品牌核心与创意策略，AI负责探索执行路径 •一体化智能平台（如Whale帷幄）： 生成：根据营销目标生成文案和图片。合规：自动调用内置的广告法数据库，标记出“最顶级”、“第一”等违禁词，并给出修改建议。预测：基于历史投放数据，对生成的不同创意方案进行点击率（CTR）或转化率（CVR）预测排序。管理：确保所有生成内容自动套用最新的品牌标识和资产，维护品牌一致性。 合规前置 循环协作 将版权核查与品牌安全审核嵌入AI工具使用的第一步。 建立“人工简报-> AI生成->人工精修-> AI优化”的敏捷工作流 赢在未来：重构以“人类中心”的AI创意流程 2. 1AI正推动媒介投放从经验驱动向数据驱动的精准模式转型 Before（传统广告模式） Now（AI介入广告模式） •依赖人工经验+基础统计分析（如Excel线性回归）•历史数据维度单一（仅关注自身广告点击/转化）•市场趋势预测采用滞后性分析（季度报告+行业白皮书） 数据驱动的ROI预测模型：AI通过整合历史广告数据（点击率、转化率、用户行为轨迹）与实时市场数据（竞品动态、季节性趋势），构建多维度的预测模型。 •粗放式人群划分（如按性别/年龄/地域三要素）•人工设定标签规则（CRM系统预设200-300个标签）•创意匹配依赖主观判断（市场人员经验决策） 动态受众细分与定向优化：基于聚类算法和用户画像技术，AI将受众细分为数百个特征子群（如“25-35岁女性健身爱好者”），并自动匹配高转化潜力的广告创意。 •固定时段出价（人工设置全天统一CPC）•预算分配采用静态比例（如信息流占60%预算）•手动暂停/开启广告活动（需人工监控报表） 实时竞价与预算分配：AI系统通过强化学习动态调整出价策略：在流量高峰时段自动提高竞价，低效时段暂停投放。 •人工设计少量变体（通常3-5版）•测试周期长达2-4周（需等待统计显著性）•创意迭代依赖外包团队（修改需3-5个工作日） A/B测试与内容迭代：利用生成式AI（如GPT-5、DALL·E）批量生成广告素材变体，通过多臂老虎机算法快速筛选最优版本。 •末次点击归因主导（忽略辅助渠道贡献）•人工分配预算（按渠道历史表现线性调整）•跨渠道协同效果难以量化 2. 2媒介投放视角下AI对投放过程的重塑 投放前（准备） 投放中（执行与实时优化） AI是广告投放的实时优化中枢，旨在最大化效果 AI通过投放后分析，量化广告价值，指导策略优化 AI数据驱动广告策略，赋能精准投放 阶段目标 智能出价（Smart Bidding / ReinforcementLearning Agents） 竞争情报（Competitor Monitoring） 对行业现状&态势的影响 •决策科学化：越来越多公司将投放决策建立在因果证据上，减少对“相关性”指标的盲信。•跨期预算优化：企业开始考虑长期价值而非短期ROI，使得品牌类投放与转化类投放的协调更合理。•数据壁垒的战略化价值：能做长周期因果估计、拥有高质量CLV（Customer Lifetime Value）模型的公司，将在投放决策中占明显优势。 •效率显著提升：平台自动化工具使投放团队能以更少人力覆盖更复杂的实验矩阵。•算法依赖性增强：广告主越来越依赖平台或自建算法，市场上“谁的算法更靠近目标受众”成为竞争焦点。•中小广告主风险：若未建立良好数据反馈链，可能被大数据玩家压缩获客空间。 •行业门槛下降：小型品牌能更快构建受众画像与创意原型，加快进入试水期。•竞品反应速度提升：市场竞争节奏加快，竞品促销/创意迭代实时响应成为常态。•行业格局分化：数据丰富的大品牌能用更高质量的first-party数据获胜；数据薄弱者受限。 2. 3媒介投放视角下AI重塑媒介投放的搜索格局 随着聊天机器⼈和代理改变搜索格局，SEO和SEM专家有机会调整他们的⽅法以适应这个新时代。传统的搜索原则和数字营销策略仍然是基础，但基于生成式AI的聊天机器⼈和代理搜索引⼊了新的途径和挑战，需要战略性和战术性的更新，对话式AI正在重塑搜索格局，SEO对于增强品牌的发现性和推动业务成果至关重要。 •SEO正在升级：从查询到对话 营销⼈员知道如何优化传统搜索的⽹站和内容。但是通过对话式AI，搜索结果会呈现为全⾯的、⼝语化的回答，综合了多个信息源。对话式AI体验不仅直接回答查询，还可以预测后续问题，提供更好的⽤⼾体验。即使引⼊了基于AI的聊天机器⼈和代理，SEO仍然对于增强品牌的发现性和推动业务成果⾄关重要。 01掌握基础知识 03技术SEO：索引和抓取 2. 4媒介投放视角下的数字人 从 品 牌 代 言 到 交 互 式 营 销 ， 数 字 人 通 过 情 感 化 交 互 重 塑 广 告 体 验 感知用户行为特征 与用户进行自然交互 通过语音情感、韵律及语义分析，使数字人的躯干和四肢动作与语音内容匹配，增强交互的拟人化程度和在动态场景中的表现力。 通过大模型的多模态交互技术统一了文本、语音和表情，实现跨模态的语义一致性，让数字人的情感表达更加真实连贯。 利用计算机视觉技术识别用户表情，并生成相应的表情反馈。 方向二：直播带货 方向一：品牌代言 方向三：沉浸式互动 数字人直播带货在效率、成本及规模化方面优势显著，尤其在标准化商品领域表现突出，但情感互动与长尾品类渗透仍是挑战。 数字人代言在品牌文化塑造上取得一定成效，但未能突破“符号化工具”的局限，未形成可持续的商业价值闭环。 沉浸式数字人已从技术验证迈向规模化应用，在效率、体验与创新上表现突出，但需持续优化情感表达与场景适配能力。 2. 5AI媒介投放工具和数字人应用 Google PerformanceMax TikTok GMV Max Meta Advantage+ 全链路智能投 •横跨搜索、展示、YouTube等全渠道的AI驱动投放系统，通过Gemini 2.5模型实现预算自动分配与创意优化，零售行业转化率提升27%。•支持“一键式”投放，广告主仅需提供基础素材和目标，系统完成跨渠道决策。 •整合Facebook/Instagram广告资源，利用AI生成千人千面创意内容，DTC品牌获客成本降低显著。•端到端自动化流程冲击传统代理商模式，目标实现全流程无人干预。 •是TikTok Sh