AI席卷下，品牌营销真的做好了吗？
With AI sweeping across the market, have brands truly succeeded in marketing?
先说结论：
AI 一定会改变品牌营销，但不是“帮你低成本批量做了几套物料”的那种改变，而是——直接重写“品牌营销是什么”这件事本身。
或者更狠一点：
AI 的应用，不会直接让你的品牌变得更强，但一定会让“没有系统化建设AI的品牌”死得更快。
现在大家嘴上都在说： “我们在用大模型做营销。” 实际上 90% 的所谓“AI营销”，本质上就是： ——把以前外包给小实习生的活，外包给了 ChatGPT。
这不叫变革，这叫换皮。
而真正的改变，我觉得，至少要发生在这三个层面，且缺一不可：
AIGC 创意生产： 内容不再是“从零写”，而是“从无限可能中筛”
广告投放策略升级： 媒体投放从“代理拍脑袋出策略”变成“AI 系统跑闭环”
AI 营销 Agent： 品牌第一次拥有“能自己干活、自己学习”的数字员工
下面我们一个个拆开说。
一、AIGC 创意生产：创意人会被替代，还是被解放？
很多营销同行，对 AIGC文案/创意生成的感受是这样的：
“用用还挺爽，但总感觉它写出来的东西，像是一个才华一般又废话很多的中年文案。”
这其实是个认知 Bug：
我们不应该是在用 AI“写文案”，而应该用 AI 打造素材后宫，待人挑选。
这是完全不同的两种玩法。
1. 过去：创意生产像手工艺品，像匠人那样用时间换质量
以前做一个 campaign：
文案：脑暴 3 天，产出 5 条勉强能看的标题
设计：P 图调色一天，反反复复改个按钮色
视频：写脚本、拍摄、剪辑，磨一个月上线
本质上：人力和产出是线性关系。 每多做点内容，就是多堆点人、多熬几个夜。
这在今天已经是灾难级延迟了。
因为用户的眼睛，被短视频和信息流训练成了：“0.5秒不爽就划走”。
你再用一个月的节奏，去堆一个 7 天就被遗忘的 campaign，本身就是亏本买卖，你知道我在说什么。
2. 现在：创意像互联网产品，先跑通，再多版本并行测试
今天以及可见的几年内，创意的生产逻辑应该是：
从“做一条完美的内容”，变成“快速生成 100 条可测的内容”。
一个典型的 AI 创意生产工作流，应该是：
思路拆解：先用 AI 帮你拆用户痛点 → 使用场景 → 情绪关键词
多版本生成：
标题：30 个不同角度
卖点：拆成功能 / 情绪 / 身份认同 / 场景共鸣 等不同维度
表达风格：理性型、毒舌型、走心型、反讽型、极简型……
内容加工：
图：用 Midjourney / 即梦等文生图工具生成 KV 草图
短视频：用剪映、可灵、Sora、Vidu做脚本 + 分镜 + AI 配音 + 模板剪辑
筛选与人类微调：人来做“编辑”，删掉垃圾，提炼少数好苗子
小流量测试：选十几个版本丢到广告竞价投放系统里，跑一轮 AB Test
用数据淘汰：留下一小批高点击 / 高转化的版本，继续迭代
这里有个根本性的认知转变：
旧逻辑：创意=灵感 → 要靠天才； 新逻辑：创意=组合 → 要靠系统。
AI 不负责“灵光一闪”， 它负责的是“把所有可能性铺开，让你挑”。
3. AIGC 创意生成的几个实战用法
（1）文案：从一句，到一簇文案树
以前你写一句标题：
“困了累了，喝xx。”
现在你可以直接让 AI 给出一个“文案树”：
情绪型：
“今天的你，是靠意志力撑着，还是靠一杯××？”
反差型：
“通宵加班不可怕，可怕的是你还没发现这杯××。”
身份认同型：
“成年人不崩溃，只是把眼泪换成了咖啡因。”
仿人格型（模仿某个博主/品牌语气）
极简型：
“别挺了，喝。”
然后再让 AI 把每一种风格的标题，扩写成：
封面文案
视频前三秒台词
直播间切片脚本
不同尺寸版本banner
创意人将不再用DLL逼自己灵感乍现，而是在100个里“选出最动心的那个”。
（2）平面创意：从“设计师画图”到“创意总监批图”
图像生成已经从1年前的“玩具时代”，真正变成“半个生产力”。2025年趁手好用的AI创意生成工具数不胜数：nano banana、seedream、MJ轮番登顶最强生图模型……
产品 KV：快速生成 20 套不同场景的应用图
风格探索：复古港风 / 赛博朋克 / 极简北欧……让 AI 先帮你试试看
视觉规范：让 AI 帮你从现有物料中总结一套“品牌视觉 StyleGuide”
关键不是图多好看，而是：
AI 帮你低成本跑完“试错 → 统一风格 → 固化和收敛规范”这个过程。
我们从此具备了一项能力，把品牌调性的探索周期，从几个月压缩到了几天。
（3）短视频 & 直播素材：从“镜头创作”到“素材拼装”
现在很多品牌还在用“编一期直播话术”的方式干电商， 说难听点，其实这已经是 Windows XP 级别的打法了。
更高维的玩法是：
用 AI 先生成脚本模板：开头 5 秒钩子 + 场景 + 卖点嵌入 + 行动召唤
针对不同人群、不同渠道口径，批量生成变体话术
录制少量真人素材（或用虚拟人），后面大量素材由 AI 负责剪辑重组+配音
数据好的脚本，沉淀为“品牌私有素材库”，下次 campaign 拿来改改就能用
现在市面上强大的文/图生视频工具也足够你用起来：Sora2，Seedacne，Vue3，Vido，Runway……
品牌将不再做一条条生产“孤立的视频”， 而是在搭一个“可复用的话术 & 素材组装系统”。
4. AIGC 的硬伤与坑：别把它当万能药
但咱们就是说，AI并不是万能的，至少现在不是。说完爽点，我们说说坑。
最大的坑：内容平庸化，千 AI 一面
如果你只是：
“帮我写一条新品发布文案”
“帮我写 10 个直播话术”
那 AI 会给你一个四不像的安全答案： 不冒犯、不出错、也不出彩。
原因很简单： AI 的默认目标是“合理”，但品牌的目标是“难忘”。
解法只有一个： 用品牌自己的内容，训练或微调私有模型 / 提示模板。
把你历史上表现最好的内容丢进去
找到曾经打动你的那些创意
让 AI 总结风格、用词、句式、节奏
写提示词的时候：
“请完全模仿以下风格，不准用空洞词语，不准出现××这些高频废话”
本质上，你在做一件事： 给 AI 装上“品牌人格”。
坑二：过度相信 AI 的“理性”，忽略人的“非理性”
AI 特别擅长做逻辑上说得通的东西， 比如：
认真解释产品功能
梳理购买理由
卖点结构化呈现
但用户真的买单的，更多是：
被一句莫名其妙的梗击中了
被某种情绪氛围卷进去了
被“我拥有后也会向他一样”的幻想说服了
所以最终的主线逻辑应该是：
AI 负责穷举你想不到的表达，人类负责确认“这句话有没有灵魂”。
“人感！”，“人感！”，“人感！”。重要的事情说三遍！！！
二、广告投放策略升级：从“假智能”到“真洞察”
如果说 AIGC 改变的是内容生产链路， 那在广告系统这块，AI 改变的则是决策链路。
1. 现实中的尴尬：智能投放 + 人工迷信
这几年，媒体平台已经越来越“AI 化”：
智能出价（GD智能优选、UBMAX，各种EA天花乱坠）
智能定向（自动扩量、人群包相似拓展）
智能创意（自动组合图文、视频混剪……）
按理说，这应该是投放人天堂： “机器帮我干了大半活，我只要躺着数钱。”
但其实背后一看，现实是：
优化师依然在瞎拆计划：按性别、年龄、地域、兴趣层层细分
预算依然靠拍脑袋：老板觉得某渠道“感觉不行”，就砍预算
数据依然只看表面：看 CTR / CPC 高低就急着否词、否创意、甚至否平台
人类不信任算法，但又离不开算法。 结果就是： 系统原本能更早向真智能跨越，但人非要上来插一脚，导致平台也摇摆不定了。
2. 广告投放本质上是三件事
我们先把这件事拆开，别被术语吓到：
首先从系统角度看，广告投放只有四大要素：
人群：谁看到？
内容：看到什么？
场景：什么时机看到？
出价：花多少钱买这个注意力？
AI 能力在哪？
人群：靠算法在行为数据/兴趣/转化事件中不断挖类似人
内容：自动测试和重组不同创意组合
场景：根据用户精细行为，判断用户心智状态
出价：基于目标（点击、加购、付费）自动调整出价
于是问题来了：
既然投放系统越来越聪明，人到底在中间干嘛？
答案是：人做“目标 & 约束”的设计，不再管“具体怎么做”。
3. 新一代投放逻辑：给 AI 定战略方向，但别抢它的“鼠标”
一个高维投放策略，大概长这样：
（1）少拆计划，多给数据
不再按无限细分人群、兴趣去拆几十上百个小计划
而是按不同生意目标来分：
影响力（覆盖）
拉新计划（新客）
召回计划（老客回流）
货品冲量计划（清库存 / 新品打爆）
你提供的是“我要打哪”和足够的case信息，让系统决定“打谁、打多少”。
（2）把“好结果”喂给 AI，而不是只盯着1-2个指标
大多数品牌广告主有一个硬伤： 只关注“表层行为”，不反馈“真实价值”。
比如：
只关注了“点击”或“播放”
不关注用户心智细微变化（从未知到了解，认知到偏爱，从反感到刮目相看）
更不关注长期的后端数据（下单、复购、客单价）
结果是： AI 帮你找到了一群很爱点广告、但完全跟品牌没关系的人。
高阶玩法必须是：
埋点并上传真实业务事件：
种草 / 加购 / 下单 / 支付成功 / 高价值用户（连续多次复购）
把这些事件当做优化目标的一部分，甚至给不同价值加权：
实时感知用户的细微行为变化数据
停留 / 看后搜/ 翻看评论/ 查询相关内容/ 离开n秒后返回……
AI 就会朝着 ↑ 这个“价值函数”去优化。
你不再是在买流量，而是在用钱训练投放系统，训练一个遨游在互联网内部的品牌CI。
找对种子，让系统帮你养育，直到开出花。
（3）用 AIGC + 自动化测试跑创意进化闭环
广告创意测试这块，AI 也可以从“生成”一路打到“决策”。
一个闭环长这样：
用 AI 生成多版本创意（标题、封面、视频剪辑）
在一个统一计划中挂上 N 个创意，跑小预算
用投放平台 API + AI Agent分析：
哪些创意在什么人群、什么时段表现好
哪些文案结构（情绪、功能点顺序）更容易带来转化
让 AI 帮你总结规律：
“带数字的标题点击率更高”
“从痛点开场比从功能开场更容易转化”
“用户在夜间更容易对你的商品产生加购行为”
……
再让 AI 按这些规律，生成新一轮创意和投放策略，继续测试
人的角色是什么？ **人只负责定策略：
我要测什么假设？
测好了，我的投放结构要怎么调整？**
这是从“创意人 + 操盘手”到“实验设计师”的角色上转移，与平台共生才能与用户共生。
4. AI 在投放策略上的真正价值：干掉所有“中间商赚差价”环节
把现在的投放链路想象成一条臃肿的“数字长途车”：
品牌一句话：“我要卖这款产品，预算是 X，希望效果 ≥ Y。”
结果这句话要层层转译：
甲方市场部：改成“年度整合营销规划目标”
代理商：翻译成“媒体分配（抖音、小红书、微博）+点位 策略（达人、硬广、软文……）+媒体排期 +……”
优化师：拆成 N 个计划、M 个单元、K 个定向、各种出价策略
平台算法：最后才拿到一堆参数，开始真正干事
每一层都在“解读”你的目标， 每一层都加了一点偏见和失真， 最后你的那句朴素人话：“我想高效卖掉这批货”， 在后台变成了几十个晦涩的选项和开关。
而一个真正 AI 原生的投放系统，应该长这样：
品牌只说三句人话：
标的（What）：我要推哪类资产？——某个商品 / 某个品类 / 某类人群 / 某个内容 IP
目标（Goal）：我要达成什么？——曝光、点击、激活、新客、利润、回本周期
约束（Constraints）：预算上限、地域限制、品牌安全边界
AI 自己做完剩下所有脏活累活：
自动选择合适的渠道与版位
自动拆解和组合创意（并联动 AIGC 生成新素材）
自动做人群扩展与排除
自动调价和控频
自动跨账户、跨渠道分配预算
自动输出结果和可解释的复盘
简单讲：
人类只负责说“我要去哪儿、我有多少钱、我不要什么”； AI 负责选路线、订车票、躲坑、一路开到终点。
所有现在你看到的：
人群洞察
拆账户的技巧
定向标签玄学
“这个出价要不要+0.1”的心理斗争
写日报、截报表、拉透视的数据苦力活
在这个终局逻辑里， 全都是过渡时期的中间件，迟早会被系统吃掉。
品牌这边，角色也会被压缩到一个极简问答：
你要推的“标的”是什么？（货、人、内容、场景里的某一个或组合）
你最核心的“目标”是什么？（营收优先还是利润优先，短期还是长期）
你能接受的“边界”是什么？（预算、周期、风险）
剩下的一切参数， 从“人去配置”，变成“系统自己算”。
这才是“AI 在投放策略上的真正价值”的最大胆版本： 不是帮你调得更好看，而是压根不让你再去调。 你从“操盘细节的人”，变成“只定义标的和目标的那个人。
三、AI 营销 Agent：平台会给你要的自由
大模型真正恐怖的地方，其实不在“会写会画”， 而在于它可以变成一个会“自己干活”的智能体（Agent）。
这类东西，一句话概括就是：
能自己理解任务 → 自己拆解步骤 → 自己调用工具 → 自己复盘优化的数字员工。
别急着说it's a long way to go，因为我们就在做这件事， 我确信的告诉你它很快。
1. 现在大多数所谓“AI助手”，还停留在“高级搜索框”
比如你现在让 DeepSeek帮你：
“写个小红书笔记”
“设计一周的内容日历”
“写个电商详情页结构”
这些都还只是：你给一段指令 → 它给一段结果。
中间长期“记忆”（受制于上下文长度），没有“多步骤决策”，也没有“环境交互”。
但 Agent 的关键升级是：
它能记住你是谁、品牌是什么、过往做过什么
它可以自动查数据（比如调用你的后台 MCP，比如RAG你的知识库）
它能把一个大任务拆成很多小任务，自己一个个执行
执行完还知道对比结果、总结经验、下次少走弯路
换句话说：
以前是“你问一句，它答一句”； 现在是“你给目标，它自己折腾到有结果”。
2. 一个 AI 营销 Agent 能帮你干到什么程度？
我们举三个接地气一点的场景。
（1）内容运营 Agent：你的“全天候小编 + 策划 + 复盘助手”
它可以做的事包括：
自动分析行业趋势、竞品内容
帮你按品牌调性，列出接下来一周 / 一月的选题方向
给出多平台内容排期（公众号、视频号、小红书、抖音）
每天拉取前一天的数据，帮你做简单复盘：
哪类话题互动高
哪种标题更容易被点开
哪个时间段发布效果好
你要做什么？
决定：哪些选题值得重点做
拿 AI 写好的初稿做最后润色
用人类的直觉，决定下一步内容方向是否需要微调
你从“内容流水线上的工人”，变成了“内容生产线的厂长”。
（2）广告投放 Agent：真正意义上的“智能优化师”
一个稍微有点能力的投放 Agent，应该能做到：
每天自动拉取各渠道投放数据
针对不同目标（拉新、付费用户、复购）做独立分析
自动给出：“应该加预算 / 减预算”的建议，甚至直接执行
帮你检测异常：
CPC 或 CPA 突然飙升
转化率异常下滑
某个创意突然失效（疲劳）
更高级一点：
跟你的 AIGC 系统串联：
发现某个创意效果下降 → 自动调用内容生成 → 输出新版本 → 加入测试组合
自己学会：什么风格的创意更适合什么人群
这已经不是“工具”了，而是真的在做部分优化师的工作。
（3）私域/客服 Agent：一个不会下班的品牌前台 + 导购
这个已经很成熟了。在私域、企微、微信小程序 / 小站里，Agent 非常适合干这些：
晚上 2 点有人来咨询：自动识别问题类型 → 回答基础问题 → 无法解决时记录并转交真人
根据用户过往浏览 & 购买记录，推荐更靠谱的产品组合
做简单的挽留：
用户说“太贵了”：提供合理解释或优惠策略
用户犹豫：用社会证明 / 真实点评说服
只要你有足够的：
商品知识库
用户标签 & 行为数据
常见问题和高质量回复示例
一个 AI Agent 就能覆盖掉60–80% 的重复性沟通工作。
3. 打造 AI 营销 Agent 的本质：构建你的品牌大脑
很多品牌会有个幻想： “有没有一款牛逼 AI 工具，我买回来就能一键智能营销？”
这就像幻想： “我能不能去健身房买一副肌肉？”
健身房只提供器械，肌肉是你自己练出来的。 AI 也是一样：
Agent 的能力上限，取决于你喂给它什么。
你要做的是：
整理知识：
品牌故事、产品卖点、使用场景、售后规则
过往优秀内容、爆款案例、经典话术
结构化存储：
知识库：用向量数据库 / 文档库管理
数据库：用户行为、订单记录、互动历史
定义“角色和边界”：
它是一个什么风格的品牌代表？
有哪些话绝对不能说（敏感、违规、与品牌不符）？
接入工具：
数据查询 API
各类MCP
短链生成、优惠券发送、商品查询接口等
设计反馈循环：
发生严重错误时，通知人工
定期收集评价，让 AI 学习“什么是好的回复 / 行为”
本质上，你是在把一个品牌从人的脑子里，搬进一个可计算的系统里。
金句：真正被 AI 改造的不是营销动作，而是“品牌自己的操作系统”。
四、所以，AI 真的能改变品牌营销吗？
我们回到最开始的问题。
从三个维度综合看：
1. AIGC 创意生产：
改变了内容生产的物理定律
从线性：多一个版本=多几小时人力
变成指数：Prompt 写得好=随手就是 50 个版本
副作用是： 内容不再稀缺，“有存在感的内容”会更稀缺。
你要从“写内容的人”变成“筛内容的人”。
2. 广告投放策略升级：
改变了预算的使用方式，改变了你和系统的交互方式
从：花钱买流量，靠人来猜哪种组合有效
变成：只提要求，不做拆解，自动执行
副作用是： 没有数据基础设施和业务闭环的品牌，会发现： ——投放越来越“智能”，但 ROI 越来越看不懂。
你需要的是：先把自己的生意逻辑数字化，再谈智能化。
平台需要的是：先把一切内部数据打通（行为、内容、画像、广告、电商、线下……），让AI有足够的决策信息密度。
3. AI 营销 Agent：
改变了“谁在干活”这件事
从：所有细碎的沟通、整理、分析、执行都靠人扛
变成：人只做关键决策 & 创意判断，其余交给Agent自动跑
副作用是： 组织内部会被迫重组，低门槛、机械化岗位会大量被重写。
“写日报”、“整理素材”、“手动做报表”这种工作，迟早会被丢进历史的垃圾堆。
五、未来 3–5 年，品牌营销的几条趋势判断
最后随便判断一下，品牌营销在AI时代下的几个趋势。
趋势一：“有脑子 + 会用 AI”的小团队，会碾压传统大团队
以前你要打一个全国 campaign：
创意团队
媒介团队
运营团队
设计 & 制片团队
十几二十个人打一个仗很正常。
未来的结构会变成：
2–3 个懂策略 & 懂用户的人
若干个 AI 工具 / Agent 模块
必要的外包（拍摄、PR、线下执行）
组织从“金字塔”变成“中枢 +一圈插件”。
能不能打赢，不看人数，看你中枢的脑子 + 工具栈。
趋势二：品牌差异，不再体现在“会不会做内容”，而在“有没有世界观”
AI 可以：
帮你写各种风格的文案
帮你生成高质量视觉
帮你模拟不同 KOL 口吻
所以： 内容的技术门槛，会越来越低； 但内容的“灵魂门槛”，会越来越高。
能被长期记住的品牌，一定具备这几样东西：
清晰的价值观（我是谁，我为什么存在）
稳定而有记忆点的表达方式（不是每次都换一张脸）
对用户群体有足够深的理解（真正说得出他们的隐形痛点）
AI 只能帮你扩音，讲多一点、讲快一点。 但“讲什么”，还是你得自己想清楚。
趋势三：“品牌 OS（操作系统）”的概念会越来越重要
未来的品牌，不再只是：
一套 VI（视觉）
几句 Slogan
几个传播 campaign
而是一个完整的Brand OS：
数据层：用户、交易、行为、反馈
知识层：产品知识、话术、内容资产
决策层：价格策略、投放策略、内容策略
执行层：人 + Agent 的协同工作流
大模型和 Agent，只是这个 OS 上的“应用程序”。 真正的护城河，是你自己的 OS 是否清晰、一致、可计算。
趋势四：成熟的广告平台会消灭代理公司80%以上的职能
AI 强化后的广告平台，本质上是在做一件事： 把原来代理公司干的活，直接“内嵌”进平台里。
过去这些需要代理公司团队来完成的职能——
媒体策略与投放组合
人群定向与扩量策略
出价与预算分配优化
素材测款、A/B 测试与效果分析
报表整理、复盘总结与「看起来很专业的PPT」
都会被算法和一体化平台工具逐步接管：
自动投放策略，消灭“优化师微操”
平台内置智能推荐，替代大量“媒介策略”拍脑袋决策
AIGC 创意生成与自动测款，侵蚀创意部门的基础产能
即时可视化数据与洞察面板，让“报表 + 复盘”不再需要中介翻译
平台在做的事，是把“代理能力”产品化， 把“人力服务”变成“系统功能”。
中短期的结果：
中腰部代理公司被边缘化： 只靠人力优化和媒介资源生存的代理，会发现自己越来越像多余的一层。
真正留下来的代理，只剩两类：
懂品牌、懂商业模式、能和老板聊生意结构的“战略型伙伴”
深度懂平台机制、能做系统级解决方案和二次开发的“技术型伙伴”
其它那些：
靠拍平台马屁拿返点、
靠“代操作后台”赚服务费、
靠堆人写日报、改出价混日子的公司，
会被这一波 AI + 平台一体化，悄无声息地清场。
最后一段，留给你一个残酷但诚实的判断：
如果你已经看到了这里， 那你现在至少知道一件事：
时代的浪潮不是问你：“要不要用 AI？”
它问的是：“这条大船每天都在踢掉一个人，下一个，是不是你？”
最后我想说的是，技术会一直迭代下去，AI从来不是护城河。
真正的护城河，是你真正的爱你的消费者，这才是品牌的意义。
作者：Zerox在探索
撰写时间：2025年11月，上海
最后更新于
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