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当下商业环境中，营销已突破 “营” 与 “销” 的传统边界，与产品创新深度绑定，成为企业增长的核心引擎，而人工智能正以不可逆转的趋势，重塑营销创新的全流程。

本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十八章，深入剖析 AI 如何打破产品创新的固有壁垒，构建从需求洞察到落地转化的全新范式。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

0:42   第十八章：AI在营销创新中的作用

2:24   消费者需求升级与小众消费崛起

6:08   定制消费趋势与个性化生产

9:48   需求引领生产的先进模式

13:17  构建企业级创新协作系统

14:00  AI加速产品创新：快人一步与敏捷迭代

17:33  AI在创新中的多重能力与智能体构建

22:50  大数据赋能与AI赋能的本质区别

一、消费需求迭代：小众与定制成创新核心驱动力

市场竞争的本质是对消费者需求的精准响应，而当前消费者需求已从 “功能满足” 全面升级为 “个性化价值实现”，这一转变直接催生两大关键趋势，倒逼企业重构创新逻辑。

（一）小众消费崛起：打破同质化，重塑产品差异化

在标准化产品陷入低价竞争泥潭的当下，“消费升级” 的核心落点在于小众消费。消费者不再满足于大众化商品，转而追求能彰显个人品位、契合价值观的独特产品 —— 这要求企业跳出规模化生产思维，以 “差异化” 为创新导向。

典型案例可见非遗文化的 AI 赋能：面临市场萎缩、传承困境的西湖绸伞，通过 AIGC 技术设计特色图案，结合喷绘工艺推出 “四季花”“江湖” 系列产品，既保留传统手工艺的文化内核与艺术魅力，又以现代审美吸引年轻群体；百度文心大模型与苏州丝绸博物馆合作打造的 AI 创作模型，更让用户在虚拟空间沉浸式体验古法锻造，共创数字纹样，让传统文化以 “可感知、可参与” 的方式焕发生机。

（二）定制消费流行：从 “被动接受” 到 “主动共创”

如果说小众消费是 “供给侧差异化”，定制消费则是 “需求侧主导”—— 消费者从产品使用者转变为设计参与者，要求企业以 “柔性生产” 满足个性化需求。而 AI 技术的突破，让 “小批量定制” 从成本难题变为竞争优势。

海尔推出的三桶滚筒洗衣机，正是精准捕捉 “内衣、袜子、婴儿衣物分开洗涤” 的痛点；联想与百度的合作更将定制化推向极致：消费者仅需通过口述或文字描述需求，AI 即可生成个性化图案，应用于电脑外观定制，既提升产品附加值，又不延长交货周期。此外，AI 生成 3D 定制玩具、个性化礼品设计等模式，已成为行业创新的新标杆。

二、创新流程重构：AI 打造 “从机会到落地” 的科学闭环

过去，企业产品创新多依赖 “企业家拍脑袋”，流程模糊、风险高企；如今，AI 将创新转化为可拆解、可验证的科学流程，形成四大核心环节的闭环运作。

第一步：智能机会识别 —— 用数据替代经验，精准锁定市场缺口

创新的前提是找对方向，AI 通过大数据分析工具，整合行业趋势、消费者行为、竞争对手动态等多维度数据，结合行业报告与专家意见，挖掘潜在市场机会。区别于传统调研的 “样本有限、结论滞后”，AI 能实时处理海量信息，快速评估机会的可行性、风险与商业价值，让创新从 “盲目试错” 变为 “精准出击”。

第二步：虚拟设计与仿真测试 —— 降本增效，规避创新风险

传统创新中，“生产原型 - 市场测试” 的模式成本高、周期长，且存在泄密隐患。AI 通过 “虚拟设计 + 仿真测试” 彻底解决这一问题：一方面，AI 可快速将创新概念具象化为产品功能、外观、包装方案；另一方面，通过构建仿真市场与虚拟消费者，模拟产品上市后的反馈，提前优化不足 —— 既提升创新成功率，又将测试成本降低 50% 以上。

第三步：需求引领生产 —— 以 “需定产”，颠覆传统供应链逻辑

比 “测试优化” 更先进的是 “需求前置” 模式，以快时尚品牌希音为代表：企业先通过 AI 参与产品设计并上线，根据消费者的购物车行为、订单数据判断真实需求，再将需求反馈给后端工厂精准生产，实现 “零库存、高匹配” 的供需平衡。目前，这种模式已延伸至玩具、汽车等领域，成为供应链效率革命的核心方向。

最终目标：构建企业级创新协作系统 —— 让创新成为组织能力

单一环节的优化不足以形成竞争壁垒，企业的终极目标是搭建完整的创新协作系统：通过 AI 实现创新概念的筛选与评估，建立知识管理库，让组织内每个成员都能便捷获取数据、案例与工具，将 “个人创新” 转化为 “组织可持续创新”，彻底摆脱对个别人才的依赖。

三、AI 的核心价值：“快人一步” 与 “敏捷迭代” 双轮驱动

在产品创新中，AI 的竞争力集中体现为两大能力 ——“快人一步” 抢占市场先机，“敏捷迭代” 优化产品体验，二者共同构成企业的创新护城河。

（一）快人一步：从 “需求洞察” 到 “产品落地” 的效率革命

市场竞争的关键是 “时间差”，AI 能将传统创新周期压缩 50% 以上。某食品品牌通过 AI 创新概念挖掘平台，快速锁定 Z 时代与女性消费者对 “健康零食” 的需求，确定 “牛油果酸奶” 为新品方向，随后 AI 同步完成包装设计、口味研发与价格制定 —— 最终，产品研发周期缩短一半，上市一个月内社交媒体声量翻倍。这背后是 AI 在数据分析、概念生成、设计落地等环节的全流程赋能，彻底打破 “调研 - 设计 - 测试” 的冗长链条。

（二）敏捷迭代：以 “用户反馈” 为核心的优化闭环

产品的成功不是 “一次性落地”，而是 “持续优化”，AI 通过构建反馈闭环，让迭代更高效。食品研究实验室 “食研室” 从 “改造童年零食” 的理念出发，利用 ChatGPT 扮演营养专家、产品经理等角色，通过精准提问挖掘麦丽素的创新点，再借助 Midjourney 生成包装设计 —— 仅用两天就完成了传统模式下数周的工作，效率提升 50% 以上。这种 “快速设计 - 快速验证 - 快速优化” 的模式，让产品能实时响应市场变化，持续贴近用户需求。

四、关键认知澄清：AI 赋能与大数据赋能的本质差异

很多企业混淆了 “大数据” 与 “AI” 的价值，实则二者存在本质区别，且缺一不可：

• 大数据赋能：核心是 “信息收集与呈现”，通过 BI 工具将数据转化为报表，但需人工解读分析，本质是 “辅助决策”；
• AI 赋能：核心是 “信息挖掘与行动”，不仅能自动分析数据背后的需求与趋势，还能生成具体的产品方案、设计图、营销计划，本质是 “替代部分人工决策，提供可落地的解决方案”。

简单来说，大数据是 AI 的 “养分”，AI 是激活大数据价值的 “引擎”—— 没有 AI，大数据只是 “沉睡的信息”；没有大数据，AI 则是 “无米之炊”。

五、企业实践建议：选 AI 不如建 “AI 工作流”，这些行业优先落地（一）选 AI 的核心：不追 “最好模型”，而建 “最优流程”

当前开源与闭源 AI 模型的差异已大幅缩小，企业无需纠结 “选哪个模型”，而应聚焦 “如何将不同 AI 组合成工作流”：赋予不同 AI 模型 “数据分析师”“设计师”“测试员” 等角色，通过流程串联形成协同效应。这如同企业管理 —— 优秀人才重要，但完善的制度才能让人才发挥最大价值。

（二）优先落地行业：快消、个性化品类已见成效

从实践来看，AI 在两类行业的创新渗透率最高：

1. 快消品行业：产品迭代快、需求变化大，AI 能快速响应 “口味、包装、营销” 的创新需求；
2. 个性化品类：礼品、玩具、定制家电等领域，AI 可高效满足 “一人一方案” 的定制需求，从设计到生产全流程降本增效。

对于这些行业的企业而言，AI 已不是 “可选工具”，而是 “生存必需”—— 不拥抱 AI，就会在创新效率上落后于竞争对手。

AI 正在重构产品创新的底层逻辑：从需求洞察的 “精准化”，到设计落地的 “高效化”，再到市场验证的 “低成本化”，AI 让创新从 “偶然成功” 变为 “必然结果”。未来，企业的竞争不再是 “产品本身的竞争”，而是 “AI 创新能力的竞争”。

Takeaway 

1、当下营销已与产品创新深度绑定，AI 是重塑营销创新全流程的核心力量。

2、消费者需求从 “功能满足” 升级为 “个性化价值实现”，小众与定制消费成创新关键导向。

3、小众消费要求企业跳出规模化思维，以差异化挖掘文化或独特价值，打破同质化竞争。

4、定制消费让消费者从使用者变设计参与者，AI 技术让小批量定制从成本难题转为竞争优势。

5、AI 将传统 “拍脑袋” 式创新，转化为 “机会识别 - 虚拟设计 - 仿真测试 - 需求生产” 的科学闭环。

6、AI 驱动创新的核心价值是 “快人一步”（压缩研发周期）与 “敏捷迭代”（构建优化闭环）。

7、大数据是 AI 的 “养分”，AI 是激活数据价值的 “引擎”，二者本质区别在于 AI 能提供可落地解决方案。

8、企业选 AI 不必纠结模型优劣，关键是搭建 “AI 工作流”，通过角色分工实现多模型协同。

9、快消品（迭代快）与个性化品类（定制需求强），是 AI 创新渗透率最高、最需优先落地的领域。

10、未来企业竞争核心是 “AI 创新能力”，AI 让产品创新从 “偶然成功” 走向 “必然结果”。

思考点

1、企业在搭建 “AI 工作流” 时，需平衡多模型协同与数据安全，核心难点在哪？该如何突破？

2、面对小众与定制消费并存的趋势，传统规模化生产企业转型时，需优先调整哪些核心环节？

3、当 AI 能主导创新全流程，企业如何避免 “AI 依赖”，保留人类在创意中的独特价值？

在国家大力推动 “新质生产力” 发展的背景下，AI 不仅是技术工具，更在重塑营销的底层逻辑，让 “以用户为中心” 从理念落地为可执行的精准策略。

本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十七章，深入探讨 AI 时代下用户增长管理的全新逻辑 —— 如何通过生成式营销再造极致体验，实现企业可持续增长。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

1:43 《生成》第17章---AI深层次营销实现增长，再造极致体验。

4:27 用户增长管理包括用户规模扩张、价值提升与口碑塑造。

6:43 AI用于创建和管理在线社群，促进用户之间的互动和交流。

10:02 品牌在客户增长之中，最重要是追求极致的客户体验。

11:10 客户体验的关键要素：个性化、便捷性、响应速度与可靠性。

14:55 AI 基于用户旅程优化用户增长：认知、决策、购买、使用、反馈。

20:11 决策阶段是一个强化用户对产品信任的过程。

23:50 品牌要思考你的用户在哪里，你怎么去服务他。

28:17 AI通过行为预判识别潜在流失用户，并通过个性化触达策略进行干预。

29:57 除购买记录外，企业还应关注搜索行为整合分析，深层洞察。

一、重新定义用户增长：不止 “拉新”，更要 “全生命周期价值提升”

提到用户增长，很多企业会首先想到 “增加用户数量”，但真正健康的用户增长管理，是一套覆盖用户全生命周期的系统性工程。其核心目标包含三大维度：

• 用户规模扩张：通过精准获客手段，吸引符合品牌定位的潜在用户；
• 用户价值提升：通过产品优化、服务升级，提高用户的活跃度、消费频次与客单价；
• 用户口碑塑造：让用户从 “消费者” 转变为 “传播者”，形成自发的品牌推荐。

AI 在这一过程中扮演着 “中枢神经” 的角色。以瑞幸咖啡为例，其通过小程序与 APP 构建了完整的用户数据体系：不仅记录用户的购买品类、消费时间、偏好口味，还能捕捉 “打开 APP 却未下单”“搜索特定产品后放弃” 等潜在需求信号。

当系统识别到用户连续 3 天未消费时，会自动触发营销动作 —— 若用户常买折扣产品，推送专属优惠券；若用户偏好新品，则推荐当季新口味。这种无需人工干预的 “自动化精准运营”，正是 AI 打破传统增长瓶颈的关键。

二、核心原则：极致客户体验，才是增长的 “永动机”

在用户增长管理中，“追求销售转化” 与 “追求客户体验” 往往被混淆，但二者的长期效果截然不同：硬推销可能带来短期订单，却会消耗用户信任；而极致的体验能让用户主动留存、重复购买，甚至成为品牌忠诚者。一个完整的 “极致客户体验”，必须满足五大核心特征：

1. 个性化：告别 “千人一面”，实现 “一人一策”

标准化服务已无法打动用户 ——20 年前，生日短信会让人感动；如今，群发的祝福只会被视作 “机器自动推送”。真正的个性化，需要基于多维度数据的深度洞察：以瑞幸与王者荣耀的联名产品为例，系统会优先推送给有游戏消费记录、曾购买过联名款的用户，而非无差别覆盖所有人群。这种 “精准匹配需求” 的策略，让营销信息从 “打扰” 变为 “贴心推荐”。

2. 便捷性：降低决策成本，让 “选择” 更简单

数字时代的用户对 “便捷性” 的要求越来越高 —— 本质是 “不想花多余时间”。AI 通过简化流程、优化交互，大幅降低用户的决策阻力：瑞幸的 AI 导购支持 “口语化下单”，用户说 “今天困，要一杯提神的咖啡”，系统会自动推荐高咖啡因产品，并关联最近的门店；拼多多则直接取消 “购物车” 环节，用户看到心仪商品可 “一键下单”，将购买流程压缩到最短。这些设计的核心，都是用 AI 消除 “选择障碍”，让消费决策更顺畅。

3. 响应度：快速解决问题，将 “不满” 转化为 “信任”

用户的 “耐心阈值” 正在降低 —— 咨询问题后 1.5 天得到回复，与 5 分钟得到解决，会带来截然不同的体验。AI 客服与智能外呼系统正是解决这一痛点的关键：某化妆品品牌通过 AI 智能客服实现 “7×24 小时响应”，并在母亲节期间通过智能外呼触达 8 万会员，不仅将咨询解决时间从 1.5 天缩短至 5 分钟，还实现了 5.2% 的转化率。更重要的是，当用户投诉或疑虑被快速化解时，其忠诚度反而会比未遇到问题的用户更高。

4. 可靠性：稳定的服务，是体验的 “基石”

无论个性化与便捷性做得多好，若服务不稳定，一切都是空谈。AI 通过实时监控与预测，保障服务的可靠性：例如，外卖平台的 AI 系统会根据天气、交通状况预测配送时间，避免 “承诺与实际不符”；电商平台的 AI 风控系统会自动识别异常订单，保障用户的账号与支付安全。这些 “看不见的后台保障”，是用户信任的基础。

5. 情感连接：用 “温度” 打破技术的 “冰冷感”

AI 不仅能处理数据，还能传递情感。例如，宠物店的 AI 外呼系统会以 “朋友式” 的语气与用户沟通：“王小姐，您好！我是 XX 宠物店，小贝上次洗澡还是上个月，最近天气变凉，要不要预约一次深层护理呀？” 当用户表示 “不记得了”，系统会立即提及 “上次您带小贝来的时候，它特别喜欢玩我们的猫抓板”，通过细节唤醒用户的情感记忆。这种 “拟人化交互”，让技术服务充满温度。

三、AI 如何落地：沿着用户旅程，实现 “全阶段赋能”

用户从 “知道品牌” 到 “成为忠诚用户”，会经历认知、考虑、决策、购买、使用、反馈、忠诚 7 个阶段。AI 的价值，在于针对每个阶段的痛点，提供精准的解决方案：

1. 认知阶段：捕捉潜在需求，让品牌 “被需要”

认知阶段的核心是 “让用户意识到自己有需求”，且这种需求与品牌相关。AI 通过实时分析海量市场数据，挖掘用户的潜在痛点：例如，口腔护理品牌可通过 AI 监测社交媒体上 “牙齿变黄”“面试担心口气” 等话题的声量，判断用户对 “牙齿美白” 的需求上升，进而推出相关科普内容，将品牌与 “解决牙齿问题” 关联起来。

2. 考虑阶段：进入用户选择清单，避免 “被忽略”

当用户明确需求后，会开始比较不同品牌。此时 AI 的目标是 “让品牌进入用户的考虑范围”：一方面，通过优化搜索广告与重定向策略，当用户搜索 “性价比高的咖啡” 时，瑞幸的广告能优先展示；另一方面，AI 会分析用户的浏览行为，例如用户在小红书查看 “咖啡推荐” 后，系统会在抖音、朋友圈同步推送瑞幸的新品测评，强化品牌在用户心智中的存在感。

3. 决策阶段：强化信任，推动 “下单”

决策阶段是 “打消用户顾虑” 的关键。AI 通过两种方式构建信任：一是 “内容说服”，例如汽车品牌的 AI 系统会根据用户关注的 “油耗”“空间” 等痛点，自动生成对应的车型测评报告；二是 “推荐引擎优化”，例如电商平台的 AI 会展示 “与你相似的用户都买了这款”，用 “群体信任” 降低用户的决策风险。

4. 购买阶段：简化流程，减少 “放弃率”

很多用户会在购买环节 “中途放弃”—— 例如填完地址后取消订单、支付时犹豫。AI 通过优化流程解决这一问题：支持 “一键支付”“先用后付”，自动填充地址与联系方式；对于犹豫的用户，系统会实时推送 “限时优惠即将结束” 的提醒，推动其完成下单。

5. 反馈与忠诚阶段：收集声音 + 预防流失，让用户 “留下来”

购买后的体验直接决定用户是否留存：AI 会主动触发反馈机制，例如用 “一句话评价” 替代冗长的问卷，甚至帮用户生成初步评论，用户只需修改确认；同时，AI 会实时监测用户的流失风险，例如用户原本每周买 2 次咖啡，突然连续 1 周未消费，系统会推送 “专属回归优惠券”，并附带 “最近上新了你喜欢的生椰拿铁” 的提醒，精准挽回潜在流失用户。

四、关键支撑：CDP 数据平台，让 AI “有米可炊”

AI 的所有能力，都依赖于 “数据” 这一基础。企业要做好 AI 赋能，首先需要构建客户数据平台（CDP），整合全渠道的用户数据 —— 不仅包括 “购买记录” 这类常规数据，更要关注 “非购买行为数据”：

• 浏览与搜索数据：用户打开 APP 看了哪些产品、搜索了什么关键词；
• 社交互动数据：用户是否参与品牌社群、是否转发过品牌内容；
• 线下行为数据：用户是否到过品牌门店、参与过线下活动；
• 客服交互数据：用户咨询过哪些问题、对什么服务不满意。

这些 “非常规数据” 往往藏着用户的真实需求 —— 例如，用户多次咨询 “咖啡是否含糖”，可能是在寻找无糖选项，品牌可据此调整产品推荐策略。只有将这些数据整合到 CDP 中，AI 才能实现 “精准洞察”，避免 “无数据可用” 的尴尬。

AI 不是 “替代人”，而是 “让人做得更好”

在 AI 赋能营销的过程中，很多人担心 “技术会取代人工”，但实际情况恰恰相反：AI 承担的是 “重复性、数据化” 的工作，而人则可以专注于 “创意、情感连接” 等更具温度的环节。例如，AI 能自动生成社群内容，但社群的氛围营造仍需人工引导；AI 能预测用户需求，但高净值客户的深度服务仍需专属顾问对接。

未来，真正优秀的用户增长管理，必然是 “AI + 人” 的协同模式 —— 用 AI 提升效率、精准度，用人传递情感、塑造品牌温度。当企业以 “极致体验” 为核心，以 AI 为工具，沿着用户旅程做好每一个细节时，用户增长自然会成为 “水到渠成” 的结果。

Takeaway

1、AI 时代用户增长管理是覆盖规模扩张、价值提升、口碑塑造的全生命周期系统工程，非单一 “拉新” 动作。

2、极致客户体验是长期增长核心，远胜短期硬推销，能推动用户主动留存与自发传播。

3、优质客户体验需满足个性化、便捷性、响应度、可靠性、情感连接五大关键特征。

4、个性化体验要基于多维度用户数据，实现 “一人一策”，避免标准化服务的低效打扰。

5、便捷性优化核心是用 AI 简化流程、降低决策成本，缩短用户从需求到转化的路径。

6、快速响应能将用户不满转化为信任，AI 可大幅压缩咨询解决时间，提升服务效率。

7、AI 需沿用户 “认知 - 考虑 - 决策 - 购买 - 使用 - 反馈 - 忠诚” 全旅程，针对性解决各阶段痛点。

8、预防用户流失需 AI 先预判行为异常，再结合用户画像制定个性化触达策略。

9、客户数据平台（CDP）是 AI 赋能基础，需整合购买、浏览、社交、客服等全渠道数据。

10、AI 与人工协同是最优模式：AI 处理重复数据工作，人聚焦创意与深度情感连接。

思考点

1、企业在搭建客户数据平台（CDP）时，若面临多渠道数据整合难的问题，可优先抓取哪些核心数据快速支撑 AI 的初步用户洞察？

2、针对用户旅程中的 “考虑阶段”，除优化搜索广告外，AI 还能通过哪些具体方式让品牌更易进入用户选择清单？

3、在平衡 AI 效率与人工情感连接时，企业该如何划分二者的职责边界，避免技术冰冷感或人工效率低下的问题？

随着数字技术的飞速发展，电商已成为全球经济的核心组成部分，而人工智能的崛起正为这个竞争激烈的领域带来颠覆性变革。

本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十六章。从传统的人找货到智能的货找人，从计划性购买到体验式消费，AI 正在重构电商的商业模式、消费逻辑和应用场景，成为企业打造核心竞争力的关键。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

0:42     《生成》第十六章- AI和电商在一起会有什么样的应用、方向和改变。

2:05     中国电商主要模式：平台电商、社交、兴趣电商以及O2O电商。

6:45     消费者行为的变化一是从计划性购买转向体验式购买。

8:10     消费者行为的变化二是从‘人找货’转变为‘货找人’。

9:13     消费者行为的变化三是决策链条向前和向后延伸。

10:17    消费者行为的变化中数据技术成为关键驱动力。

11:38    AI在电商中的核心应用场景之一：AI导购助手。

14:39    AI对DTC（Direct-to-Consumer）电商模式的改造与升级。

18:18    AI在电商中的多元应用场景全景。

20:19    从人找货到货找人的驱动因素。

23:41    AI导购中的隐私与信任平衡。

25:00    资源有限下AI应用的优先级建议。

一、电商模式迭代：从单一交易场到多元生态体

中国电商市场的发展历程，本质是技术驱动下 “效率与体验” 持续优化的过程，四种主流模式分别对应不同阶段的消费需求。

（一）平台电商：电商的 “基础设施”

作为电商行业的基石，平台电商以 “在线商场” 为核心定位，核心价值是连接海量商家与消费者，打破地域和时间限制。以淘宝为代表，其模式特征是 “人找货”—— 消费者带着明确需求，通过搜索、筛选、比价完成购买，本质是解决 “供需匹配” 的基础问题，为电商行业搭建了规模化交易的基础设施。

（二）社交电商：用 “关系” 激活消费

社交电商颠覆了传统交易逻辑，以 “货找人” 为核心，依托社交媒体和 UGC 内容，将消费行为嵌入社交场景。拼多多的成功并非偶然：通过 “拼团” 裂变激活社交关系，用 “砍价”“多多果园” 等娱乐化玩法提升用户粘性，再以数据驱动优化选品，让 “买东西” 变成 “分享中顺便买”，彻底降低了消费决策门槛。

（三）兴趣电商：用 “内容” 创造需求

兴趣电商的核心是 “激发潜在需求”，区别于平台电商的 “满足已知需求”。抖音等平台通过个性化推荐算法，先向用户推送契合兴趣的内容（如宠物视频、家居改造教程），再自然关联相关商品（如自动吸猫毛工具、收纳好物），让消费者在 “无计划” 状态下完成购买，重新定义了 “冲动消费” 的商业价值。

（四）O2O 电商：打通 “线上线下” 最后一公里

O2O 电商的关键是 “即时性体验”，通过整合线下实体店库存，实现 “线上下单、线下配送” 的高效衔接。美团、饿了么等平台无需自建仓库，直接调用周边超市、便利店的资源，让消费者从 “下单到收货” 的时间缩短至几十分钟，完美适配 “应急需求”（如突然想喝啤酒）和 “即时体验”（如生鲜食材），填补了传统电商的即时性空白。

二、消费行为变革：AI 如何重塑 “购物逻辑”

电商模式的迭代背后，是消费者行为的深度转变，而 AI 正是推动这一转变的核心引擎，具体体现在三个维度。

（一）从 “理性计划” 到 “感性体验”：购买决策的 “瞬时化”

传统平台电商中，消费者的购买路径是 “有需求→列清单→查资料→比价→下单”，整个过程可能持续数天；而兴趣电商和 O2O 电商通过 AI 推荐的趣味内容、即时配送服务，让购买决策在 “瞬间” 完成。例如，用户刷到 “自动吸猫毛工具” 的视频，因好奇点击查看，再看到 “当日达” 的配送信息，立刻下单 —— 这种 “体验驱动” 的购买，让电商平台从 “交易场” 变成了 “生活场景入口”。

（二）从 “人找货” 到 “货找人”：需求触达的 “精准化”

过去，消费者需要主动搜索才能找到商品，就像 “拿着清单逛超市”；如今，AI 通过分析用户的浏览记录、社交互动、购买偏好，能精准预判潜在需求，主动推送相关商品。比如，用户频繁刷宠物视频，AI 会先推送 “猫咪日常” 内容，若用户停留时间长，再推送 “猫毛清理工具” 的直播切片，最后发放优惠券促成购买 —— 这种 “润物细无声” 的触达，比传统广告更高效，也更符合用户心理。

（三）从 “单点决策” 到 “全链路参与”：消费闭环的 “延伸化”

传统电商的决策只集中在 “购买” 环节，而现在，消费决策贯穿 “事前 - 事中 - 事后” 全链路：事前，通过 KOL 测评、UGC 评价建立品牌认知；事中，通过 AI 导购获取个性化建议；事后，通过评价分享、复购优惠形成口碑传播。这种 “全链路参与” 让消费者从 “被动接受” 变成 “主动参与”，也让企业能更精准地把握用户需求。

三、AI 的核心应用：从 “工具赋能” 到 “生态重构”

AI 在电商中的应用早已超越 “推荐算法”，而是渗透到运营全链路，成为重构电商生态的关键力量，主要集中在三大方向。

（一）AI 导购：重新定义 “购物体验”

AI 导购的核心是 “理解需求 + 预判需求”，而非简单的 “商品推荐”。例如，瑞幸的 AI 点单系统，当用户说 “2 点有 8 人客户会议”，AI 会自动考虑 “下午易犯困” 的场景，推荐花香或浓郁口味的咖啡，并搭配适合多人分享的规格；值得买的 “小值” 则通过对话式交互，整合全网价格和口碑，为用户提供 “比价 + 推荐” 一站式服务。这种 “场景化导购” 让购物从 “被动挑选” 变成 “主动适配”，大幅提升用户粘性。

（二）DTC 电商改造：让 “品牌直达用户” 更高效

DTC（直连消费者）模式的核心是 “省去中间环节，精准触达用户”，而 AI 让这一模式的效率实现质的飞跃：其一，个性化页面展示，不同用户进入品牌官网，会看到适配自身偏好的商品排序和内容；其二，7×24 小时智能客服，通过聊天机器人实时解答疑问，降低服务成本；其三，供应链反向赋能，AI 通过预测需求，帮助品牌优化库存，避免滞销或缺货。例如，Shein 开发的 AI 尺寸匹配工具，让消费者在线就能精准测量内衣尺寸，同时通过数据分析推出 “半码内衣”，满足细分需求。

（三）全链路场景覆盖：AI 渗透电商每一个环节

除了导购和 DTC 改造，AI 已覆盖电商运营全链路：虚拟模特解决 “全球化本地化” 难题，无需实拍就能适配不同地区的审美；虚拟主播实现 “24 小时直播”，降低直播电商的人力成本；智能选品通过分析海外市场的文化和需求，帮助商家精准拓展跨境业务（如亚马逊用 AI 分析不同国家的消费偏好）；物流优化则通过算法规划最优配送路线，提升配送效率。可以说，从 “选品 - 上架 - 营销 - 配送 - 售后”，AI 已成为电商运营的 “标配工具”。

四、行业挑战与未来展望：AI 如何引领电商走向新未来

AI 为电商带来机遇的同时，也面临着需要解决的问题，而这些问题的突破，将决定电商行业的未来方向。

（一）隐私与信任：平衡 “精准” 与 “安全”

用户对 AI 导购的核心顾虑是 “隐私泄露”，但目前主流平台的 AI 导购多通过 “主动交互” 获取需求（如用户口述场景），而非被动采集隐私数据，这在一定程度上降低了风险。未来，如何通过技术手段（如数据脱敏）和制度保障（如隐私政策透明化），让用户在享受精准服务的同时，不用担心隐私安全，将是行业需要持续探索的方向。

（二）创业者优先级：AI 应用的 “务实选择”

对于资源有限的电商创业者，AI 应用不必追求 “全面覆盖”：若做工具型创业，应避开已成熟的场景（如推荐算法），聚焦新需求（如跨境电商的文化适配工具）；若做电商运营，应优先采用已落地的成熟工具（如 AI 客服、智能选品），替代传统人工，快速提升效率 ——“先解决核心痛点，再拓展场景”，才是务实的选择。

（三）未来趋势：从 “满足需求” 到 “创造需求”

随着 AI 技术的持续进步，电商行业将从 “满足用户已知需求” 转向 “创造用户潜在需求”：AI 不仅能推荐 “用户想要的商品”，还能通过场景模拟、趋势预测，推荐 “用户没想到但需要的商品”；同时，AI 将进一步打通 “消费端与产业端”，实现 “按需生产”，让商品从 “批量制造” 变成 “个性化定制”。

从模式迭代到行为变革，从工具赋能到生态重构，AI 正在让电商行业告别 “流量竞争” 的粗放时代，进入 “体验竞争” 的精细化时代。对于企业而言，能否抓住 AI 带来的机遇，打造个性化、高效化的运营体系，将成为在激烈竞争中脱颖而出的关键；而对于消费者，AI 将让购物更便捷、更贴合需求，真正实现 “以人为本” 的消费体验。

Takeaway 

1、AI 是重构电商商业模式、消费逻辑与核心竞争力的关键驱动力

2、中国电商已形成平台、社交、兴趣、O2O 四类主流模式，分别对应不同消费需求逻辑

3、消费者行为正从计划购买转向体验购买，决策更趋 “瞬时化”

4、电商供需匹配逻辑已从 “人找货” 升级为 AI 驱动的 “货找人”，精准触达潜在需求

5、消费决策链条向 “事前 - 事中 - 事后” 全链路延伸，不再局限于购买环节

6、AI 导购核心价值是 “理解 + 预判场景化需求”，而非单纯商品推荐

7、AI 为 DTC 电商赋能，实现个性化服务、智能客服与供应链反向优化

8、AI 已渗透电商选品、营销、物流、售后等全链路运营环节，成标配工具

9、平衡 AI 精准推荐与用户隐私安全、建立信任，是行业需持续解决的核心问题

10、未来电商将在 AI 推动下，从 “满足已知需求” 转向 “创造潜在需求”，走向精细化体验竞争

思考点

1、AI 驱动电商从 “人找货” 转向 “货找人”，企业需在哪些环节调整运营策略以适配这一逻辑转变？

2、面对消费决策全链路延伸的趋势，AI 如何助力企业打通 “事前 - 事后” 关键触点，提升用户粘性？

3、平衡 AI 精准服务与用户隐私安全时，需从技术、制度层面建立哪些核心保障机制？

在生成式 AI 技术爆发的当下，内容营销正经历从 “批量生产” 到 “精准共鸣”、从 “传统美学” 到 “超现实表达” 的根本性变革。

本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十五章，围绕生成 AI 如何重塑内容营销逻辑、构建人机协同新生态、催生全新美学体系三大核心议题，拆解企业在 2025 年及未来的破局路径。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

0:47    内容营销的新范式：从创意到新美学

2:21    多模态内容理解能力的技术基础

3:31    AI驱动的个性化内容生产案例：马拉松与游乐场应用

6:15    AI仿真预测内容效果与闭环优化机制

8:24    人机协同创造：智能体模式与创意迭代

10:05   AI催生超现实主义新美学

12:18   内容智能体的整体架构与企业知识库建设

14:49   AI在内容营销中的广泛应用场景展望

16:09   内容制胜的四大核心要素：大量、多元、速度、成本

一、核心变革：多模态能力打破内容营销的 “单一感知困局”

内容营销的本质是 “品牌与消费者的感官对话”，而 AI 的多模态能力，正将这场对话从 “单向输出” 升级为 “多元交互”。

过去，企业内容创作常陷入 “千人一面” 的困境 —— 广告片、社媒文案、官网图文采用统一模板，难以触达不同需求的用户。

如今，AI 的多模态理解与生成能力彻底改变了这一现状：它能精准解读图文、语音、视频、甚至电脑桌面操作等多元信息，从模糊的手机拍摄场景中识别人物状态，从杂乱的文本中提取核心观点，为 “个体化内容服务” 奠定技术基础。

典型案例早已落地：凯丽石为马拉松赛事打造的智能在线包装系统，不仅能通过多视窗呈现赛事进程，更能为每位参赛者批量生成专属纪念视频，让普通跑者从 “背景板” 变为 “主角”；欢乐谷等游乐场所的 AI 匹配系统，仅需用户一张面部照片，就能从海量监控影像中筛选出其在过山车、海盗船等项目中的最佳瞬间并自动拼接。

这些应用印证了一个核心观点：未来的内容营销，“个性化” 不是加分项，而是生存基础，而 AI 是实现规模化个性化的唯一路径。

二、效率革命：AI 闭环体系让内容从 “盲目生产” 到 “精准迭代”

内容营销的最大痛点，莫过于 “投入与效果脱节”—— 企业耗费大量资源创作内容，却无法预判市场反馈，只能依赖 “投放后复盘” 被动调整。AI 构建的 “创造 - 分析 - 评估 - 优化” 闭环，彻底扭转了这一被动局面。

1. 前置预测：AI 仿真替代 “市场试错”

通过 AI 仿真技术，企业无需将内容投入市场，就能模拟消费者的观看行为：用户会在哪个时间点跳过视频？对哪个画面的注意力最集中？会产生正面还是负面情绪？这些关键数据能提前指导内容优化，避免 “无效创作”。

例如某快消品牌在推出新品广告前，通过 AI 仿真发现年轻用户对 “产品功能演示” 兴趣较低，随即调整为 “场景化生活故事”，最终投放后点击率提升 37%。

2. 数据驱动：从 “复刻热门” 到 “掌握规律”

很多企业在内容创作中习惯 “跟风热门”，但 AI 的价值在于穿透表面现象，挖掘热门内容背后的底层逻辑。它能分析高观看量、高转化率内容的共性 —— 是 “情感共鸣点”“视觉风格” 还是 “叙事节奏”，再结合企业自身高反馈内容的特质，形成专属创作方法论。

这种 “基于规律的创新”，远比 “盲目复刻” 更能持续产出有效内容。

3. 核心结论：内容不是 “一次性动作”，而是 “动态循环系统”

AI 闭环的本质，是让内容创作从 “依赖灵感的艺术” 变为 “数据驱动的科学”。

企业无需追求 “绝对最好” 的内容 —— 因为内容偏好具有极强的个体差异性，上海用户喜欢的 “精致感” 未必符合东北用户的 “接地气” 需求，关键是通过闭环持续迭代，让 “合适的内容” 精准触达 “合适的人”。

三、模式创新：人机协同构建内容营销的 “智能体生态”

当 AI 具备了生成能力，“人类创作者会被替代吗？” 答案是否定的。真正的变革，是人类与 AI 形成 “双向赋能” 的智能体模式，共同开拓创意边界。

1. 人机分工：各展所长，互补共赢

人类的核心优势在于 “直觉、情感与突破性创意”，能提出 “超现实”“跨领域” 的大胆想法；AI 的核心优势在于 “数据处理、模式识别与规模化执行”，能将人类的创意快速落地为多元内容。

例如某影视团队，AI 负责完成 “粒子化消散” 的视觉效果、历史场景的还原、配音配乐的生成，最终作品既保留了人类的情感深度，又实现了传统技术难以达成的视觉冲击。

2. 双向学习：从 “单向指导” 到 “共同进化”

优秀的人机协同不是 “人类指挥 AI”，而是 “互相学习、共同成长”：AI 通过分析人类创作案例，掌握创意逻辑与美学偏好；人类则从 AI 的分析结果中获得新灵感 —— 比如 AI 发现 “奢侈品材质 + 日常用品” 的跨界设计更易引发讨论，人类据此创作出 “青铜器汉堡”“名牌包质感鞋子” 等爆款内容。这种 “双向学习”，让创意产出效率与质量实现双重突破。

四、美学升级：AI 催生内容营销的 “超现实主义新趋势”

传统内容创作受限于物理规则与技术能力，美学表达多停留在 “写实”“唯美” 层面；而 AI 的出现，打破了现实边界，催生了 “超现实主义美学”，这成为内容营销的差异化竞争关键点。

AI 构建的超现实美学，具有两大核心特征：一是 “打破物理限制”，比如让人物瞬间从地球跃至月球、与东北虎并肩而立，或是让产品在虚拟场景中 “分解重组”；二是 “跨时空对话”，比如通过 AI 技术让历史人物 “穿越” 到现代，或是让虚拟偶像与真实明星同台互动。这些场景不仅视觉冲击力强，更能引发用户的 “好奇心与情感共鸣”，成为社交平台的传播爆点。

AI 的美学价值，不是 “复刻人类审美”，而是 “拓展审美边界”。人类创作者需要主动向 AI 学习 —— 理解其能实现的技术可能性，再结合自身的情感洞察，共同定义未来的内容美学标准。

五、落地关键：2025 年内容营销制胜的 “四大核心要素”

在 AI 技术已广泛应用的当下，企业如何抓住先机？关键要落实 “大量、多元、速度、成本” 四大要素，这也是经过实践验证的 “八字口诀”。

• 大量：借助 AI 实现规模化内容生产，覆盖更多细分场景 —— 例如某母婴品牌通过 AI，每月生成 200 + 条针对 “孕期护理”“辅食制作”“亲子互动” 的短视频，满足不同阶段用户需求；
• 多元：从 “单一形式” 转向 “多模态组合”，文字、图片、短视频、互动海报、虚拟直播等形式协同发力，适配不同平台特性与用户习惯；
• 速度：缩短内容创作周期，快速响应市场变化 —— 例如某运动品牌在赛事热点发生后，通过 AI 在 1 小时内生成赛事回顾视频、海报与文案，抢占传播黄金期；
• 成本：通过 AI 降低创作成本，将资源集中在 “核心创意” 上 —— 某美妆品牌借助 AI 生成产品试用视频，成本仅为传统拍摄的 1/10，却实现了同等甚至更高的转化效果。

AI 不是 “工具”，而是内容营销的 “新伙伴”

生成 AI 对内容营销的重构，不是 “技术替代人类”，而是 “技术赋能人类”—— 它让个性化服务成为可能，让内容迭代更精准，让创意边界更广阔，让美学表达更丰富。在 2025 年及未来，企业的核心竞争力，将取决于 “人类创意与 AI 能力的融合深度”。

与其犹豫观望，不如主动拥抱变革：构建人机协同的智能体模式，打造专属内容知识库，以 “大量、多元、速度、成本” 为落地准则，在从 “创意到新美学” 的进化之路上，实现商业价值与品牌影响力的双重增长。

Takeaway 

1、生成 AI 正推动内容营销从 “批量生产” 向 “精准共鸣”、“传统美学” 向 “超现实表达” 深度变革

2、AI 多模态能力是实现 “规模化个性化内容服务” 的核心技术基础，可打破单一感知交互困局

3、内容营销需构建 “创造 - 分析 - 评估 - 优化” AI 闭环，用前置仿真替代市场试错，避免无效创作

4、内容优化应穿透热门表象，借 AI 挖掘底层逻辑，而非盲目复刻，实现 “基于规律的创新”

5、人机协同是内容营销核心模式：人类负责直觉创意，AI 承接规模化执行，二者双向赋能

6、人机协同的关键是 “双向学习”——AI 学人类创意逻辑，人类从 AI 分析中获取新灵感

7、AI 催生的 “超现实主义美学”（打破物理限制、跨时空对话）成内容营销差异化竞争关键

8、AI 美学价值在于 “拓展审美边界”，人类需主动探索其技术可能性，共定新美学标准

9、2025 年内容营销制胜需落地 “大量、多元、速度、成本” 四大要素，适配细分场景与市场变化

10、未来内容营销竞争力取决于 “人类创意与 AI 能力的融合深度”，AI 是伙伴而非替代者

思考点

1、企业在落地 “大量、多元、速度、成本” 四大内容营销要素时，需平衡规模化生产与个性化表达，具体可通过哪些人机协同策略破局？

2、面对 AI 催生的超现实主义美学，品牌该如何避免陷入 “技术炫技” 陷阱，确保内容仍能传递核心价值并引发用户情感共鸣？

3、构建内容营销 AI 闭环时，企业常面临 “数据碎片化” 问题，如何整合多渠道反馈数据，让 AI 对内容效果的预测与优化更精准？

在消费市场 “理性降级、感性升级” 的分化浪潮中，“品牌情绪” 正从营销领域的边缘概念，跃升为企业突破增长瓶颈、建立长期竞争力的关键。

当中国品牌不再局限于 “高性价比” 的传统定位，当 AI 技术让 “情绪” 从模糊感知变为可量化运营，一场关于品牌价值重构的革命已然开启。

本文基于品牌情绪专项研究成果，拆解 AI 如何赋能品牌情绪落地，以及企业可落地的行动框架，揭示中国品牌借情绪价值实现全球化突围的路径。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

1:14    消费者对情绪共鸣的需求增强下，品牌情绪如何推进生意增长。

6:33    品牌情绪价值的4E框架：探索（Explore）、建立锚点（Establish）、融入触点（Engage）、评估效果（Evaluate）。

11:04   品牌情绪锚点的建立与差异化策略。

14:09   情绪在全渠道营销中的融合与一致性管理。

17:48   不同的平台上有不同的情绪倾向，但要保持品牌一致性。

19:25   品牌情绪与其他品牌概念的关系与本质维度。

20:34   品牌情绪额的“理性-感性”与“传统-现代”两大核心维度。

22:15   AI在跨文化情绪识别中的挑战与实证验证。

25:22   品牌情绪的核心一致性与表达多样性平衡。

27:21   现代性作为品牌增长的关键方向与中国文化领导力崛起。

29:57   新创品牌要先洞察行业情绪格局，再确立独特情绪锚点。

认知重构：从 “功能竞争” 到 “情绪突围”，中国品牌的必答题

长期以来，中国企业多以 “理性主义者” 自居，将 “高质量、高性价比” 作为核心卖点。这种定位虽能快速打开市场，却陷入 “平替陷阱”—— 品牌溢价能力弱、消费者忠诚度低，难以在同质化竞争中脱颖而出。功能价值易被模仿，情绪价值才是品牌独特性的终极护城河。

戴森对吹风机品类的改造，堪称情绪驱动增长的经典案例。早期吹风机市场是典型的理性消费领域，百元价位、功能单一的产品占据主流，消费者决策核心是 “性价比”。

而戴森以 “无扇设计” 的技术创新为基础，赋予产品 “时尚单品” 的情绪标签，通过 “独特体验”“先锋设计” 唤起消费者的 “兴奋感” 与 “身份认同”，不仅将价格拉升数倍，更彻底改写了品类认知。

这印证了一个关键逻辑：当产品能超越功能需求，触达消费者的情感需求时，便拥有了穿越周期的增长力。

当前消费市场的分化趋势更凸显情绪价值的重要性：理性消费领域，消费者对功能型产品反复比价，价格成为核心变量，呈现 “降级” 特征；感性消费领域，人们愿意为 “品质体验”“情感共鸣” 支付更高溢价，呈现 “升级” 态势。

对中国品牌而言，从 “卖产品” 到 “卖情绪”，已不是选择题，而是生存与发展的必答题。

AI 革命：让品牌情绪从 “模糊感知” 走向 “可量化运营”

传统品牌情绪研究多依赖人工访谈、专家评估，样本量有限、维度单一，难以捕捉消费者的细微情感差异，导致情绪运营 “凭感觉、难落地”。而最新品牌情绪研究通过 AI 技术实现了三大突破，彻底改变了这一局面。

突破一：构建精细化情绪词库，实现 “词汇驱动” 研究

研究团队通过 AI 筛选出 464 个品牌情绪关键词，覆盖 “理性 - 感性”“传统 - 现代” 全维度，例如 “安全”“耐用” 属于理性传统范畴，“潮流”“创意” 属于现代感性范畴。这些关键词成为拆解品牌情绪的 “最小单元”，让原本模糊的 “品牌感觉” 变得可定义、可分类。

突破二：完成 “人类难以企及” 的规模化评估

依托 AI 技术，研究团队用 464 个关键词对 313 个品牌进行多轮评估，完成了 “464×313× 多轮” 的海量数据分析。这种规模化评估不仅大幅提升了研究效率，更能精准捕捉不同品牌的情绪差异 —— 例如同为 “专业” 属性，可细分为 “智慧的专业”“干练的专业”“低调的专业”，为品牌差异化定位提供数据支撑。

突破三：打通 “分析 - 生产 - 评估” 全链路落地

AI 的价值不仅在于研究阶段，更贯穿品牌情绪运营的全流程。在内容生产环节，企业可将确定的情绪关键词（如 “冷静的专业”“悦己的优雅”）输入 AI 工具，无论是短视频脚本、广告文案还是视觉设计，都能精准匹配品牌情绪定位；在效果评估环节，AI 能实时监测不同渠道的情绪传递效果，判断消费者感知与品牌预设的一致性，进而动态优化策略。

这种 “数据驱动 + AI 执行” 的模式，让品牌情绪运营告别 “经验主义”，进入 “科学可控” 的新阶段。

4E 框架：品牌情绪落地增长的行动指南

如何将品牌情绪从研究成果转化为实际增长？研究团队提出的 “品牌情绪价值 4E 战略框架”，为企业提供了从定位到落地的清晰路径，覆盖 “探索 - 建立 - 融入 - 评估” 全流程。

第一步：探索（Explore）—— 绘制品牌情绪 “指纹”

品牌情绪运营的起点，是明确自身的 “情绪定位”。企业需完成三项核心工作：一是梳理自身当前的情绪关键词，明确 “我是谁”；二是分析竞品的 “情绪指纹”，找到差异化空间，避免 “同质化陷阱”；三是研判行业情绪趋势，例如当前 “现代感性” 维度的品牌年度增幅最高，这类品牌以 “活力”“自信”“探索” 为核心，融合潮流与社交体验，为定位提供方向参考。

值得注意的是，探索阶段需避免 “盲目跟风”。许多企业看到 “LABUBU” 等品牌的情绪表现亮眼便直接模仿，却忽略了自身基因与目标群体的匹配度。正确的做法是基于自身产品特性与用户需求，找到属于自己的 “情绪赛道”—— 是选择 “理性传统” 的 “安全可靠”，还是 “现代感性” 的 “潮流创意”，需有明确且独特的答案。

第二步：建立（Establish）—— 锚定独特情绪关键词

情绪锚点的建立，核心是 “提炼共性、差异创新”，而非 “复制目标品牌”。若想打造奢侈品品牌，需研究奢侈品牌共有的 “尊贵感”“稀缺性” 情绪；若瞄准年轻群体，则可参考 Gucci 等品牌的 “叛逆”“个性” 表达。但关键在于，锚定的是 “情绪关键词”，而非 “品牌本身”。

以豪华车市场为例，宝马的情绪锚点是 “驾驶乐趣”，奔驰是 “尊贵舒适”，奥迪是 “科技感”—— 三者虽同属豪华品类，却通过不同的情绪关键词实现差异化，精准触达不同需求的消费者。对企业而言，需从 464 个情绪关键词中，筛选出 3-5 个与自身定位高度契合的核心词，将其作为品牌情绪的 “锚点”，确保后续所有运营动作都围绕这些关键词展开。

第三步：融入（Engage）—— 全渠道情绪一致性管理

不同媒体平台有不同的表达风格，但品牌情绪的核心不能 “随波逐流”。短视频平台的 “叫卖式营销” 可能带来短期销量，但会严重消耗 “奢侈品”“浪漫品牌” 的情绪价值 —— 正如拉布布从不打折，反而以 “收藏款”“限量款” 强化 “稀缺感”，这正是 “渠道适配” 而非 “情绪妥协” 的正确做法。

企业需在所有触点（短视频、广告、CRM、线下服务）中强化核心情绪，确保消费者无论在何处接触品牌，都能感受到一致的 “情绪温度”。例如主打 “冷静专业” 的科技品牌，在小红书可通过 “技术解析” 内容传递专业感，在抖音可通过 “产品实测” 视频强化可信度，虽内容形式不同，但核心情绪始终统一。这种 “一致性 + 适配性” 的平衡，是情绪融入的关键。

第四步：评估（Evaluate）—— 验证情绪与增长的关联

情绪策略是否有效，需回归两个核心问题：一是消费者是否感知到了品牌想传递的情绪？二是这种情绪传递是否推动了生意增长？研究数据给出了明确答案：品牌情绪越清晰、越被消费者与 AI 感知，增长效果越好；其中 “现代感性” 维度的品牌，年度增幅显著高于其他维度。

企业需建立动态评估机制：通过 AI 监测不同渠道的情绪传递效果，分析复购率、推荐率等业务指标与情绪感知的关联度；定期复盘情绪关键词的有效性，若发现消费者感知与预设偏差较大，及时调整策略。这种 “数据反馈 - 策略优化” 的闭环，让品牌情绪运营持续贴合市场需求，确保情绪价值真正转化为商业增长。

未来趋势：以 “现代性” 与 “文化领导力”，开启中国品牌全球化新路径

研究数据显示，“潮创悦享型” 品牌（即现代感性维度）已接近研究样本的 40%，这反映出一个清晰趋势：消费者越来越追求 “有情绪、有个性” 的品牌，“现代性” 成为驱动增长的关键密码。这种现代性既包括理性层面的 “技术先锋性”（如新能源汽车的 “原地掉头” 功能），也包括感性层面的 “表达创新性”（如 TikTok 的短视频、中国短剧）。

这一趋势为中国品牌出海提供了新启示：出海不应是 “文化适配”，而应是 “文化领导力”。过去，部分中国品牌出海时过度强调 “本土化适配”，反而丢失了自身特色；如今，中国的消费文化正成为全球关注的焦点，“国潮”“新中式” 等情绪标签已获得国际市场认可。

中国品牌可依托 “现代性” 的情绪定位，传递 “先进理念”“创新表达”，以情绪价值打破文化壁垒，实现从 “产品输出” 到 “品牌输出” 的跨越。

对新创品牌而言，需从起步阶段就重视情绪规划，通过 4E 框架明确定位，避免陷入 “功能竞争” 的红海；对成熟品牌而言，需打破 “理性传统” 的固有认知，在 “现代性” 与 “传统性” 间找到平衡，让情绪成为品牌升级的催化剂。

从 “高性价比” 到 “情绪价值”，从 “中国制造” 到 “中国品牌”，品牌情绪正成为中国企业突破增长瓶颈、实现全球化突围的核心引擎。在 AI 技术的赋能下，当情绪运营从 “经验驱动” 走向 “科学驱动”，中国品牌必将在全球市场书写新的增长故事。

Takeaway

1、消费市场呈 “理性降级、感性升级” 分化态势，功能型消费重性价比，情感型消费愿为体验溢价。

2、品牌情绪是重构价值的核心，能让产品突破功能局限，唤起消费者认同，成为增长关键。

3、AI 技术颠覆传统品牌情绪研究，可构建 464 个情绪关键词，实现 313 个品牌的精细化、规模化评估。

4、AI 不仅能分析品牌情绪，还可赋能内容生产与效果评估，让情绪运营从 “凭感觉” 转向科学可控。

5、品牌情绪落地可遵循 4E 框架，先探索自身与竞品情绪定位，明确差异化 “情绪指纹”。

6、建立情绪锚点需提炼目标领域共性，聚焦核心情绪关键词，避免盲目复制其他品牌。

7、全渠道情绪管理需平衡平台适配性与核心情绪一致性，避免短期营销消耗品牌情绪价值。

8、需动态评估情绪策略，验证消费者感知与商业增长关联，“现代感性” 维度品牌年度增幅更高。

9、“现代性” 是品牌高增长关键，涵盖理性技术先锋性与感性表达创新性，契合当下消费趋势。

10、中国品牌出海应聚焦 “文化领导力”，以现代性情绪定位打破文化壁垒，实现从产品到品牌输出。

思考点

1、在消费市场 “理性降级、感性升级” 的分化下，企业应如何结合 4E 框架，平衡自身功能价值与情绪价值的传递？

2、AI 能通过关键词实现品牌情绪的精细化评估与运营，但其在跨文化情绪识别中存在挑战，企业可采取哪些策略降低这种局限的影响？

3、品牌需保持核心情绪一致且允许表达多样，在全渠道营销中，如何确保不同平台的内容适配性不偏离核心情绪定位？

在数字化商业浪潮中，社媒营销已从 “可选动作” 变为 “生存必需”。但随着平台迭代加速、用户需求多元，传统 “人力驱动” 的社媒运营模式，早已难以应对 “日更内容、跨平台覆盖、精准互动” 的多重挑战。

本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十四章。生成式 AI 的崛起，不仅是效率工具的升级，更是从 “传播逻辑” 到 “增长逻辑” 的全面重构。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

0:44   第十四章：社媒营销场景，从数字分身到矩阵式传播。

2:05   中国社媒营销已从简单社交工具演变为集内容、电商、服务于一体的综合平台。

3:21   社媒营销的四大主要功能：获取洞察、体验管理、增长管理和运营管理。

8:21.   社媒运营的四个关键维度：数据运营、KOL运营、内容运营和账号管理。

11:04  AI在社媒营销中的典型应用：智能体与数字人。

17:56  社交媒体某种程度上是需要矩阵的，是多维度的社交媒体战略。

19:55  AI在社媒营销中的多元应用场景。

22:17  社媒营销的三大核心建议：提升存在感、建立流程规范、鼓励真实互动。

24:35  企业主应该制定规则，让 AI 按照你的规则来干活。

一、认知重构：社媒营销不是 “发内容”，而是 “全链路价值管理”

长期以来，部分品牌将社媒营销等同于 “发广告、找 KOL 带货”，陷入 “投入高、转化低” 的困境。事实上，中国社媒平台已从 “社交工具” 进化为 “内容 + 电商 + 服务” 的综合生态，对应的社媒营销也形成 “四大核心功能”，构成品牌增长的完整闭环。

1. 第一层：获取洞察 —— 社媒是 “用户需求的晴雨表”

社媒营销的起点不是 “做内容”，而是 “懂用户”。社交媒体上的每一次点赞、评论、分享，都是用户需求的 “显性信号”，借助 AI 技术可挖掘其 “隐性价值”：

• 行为洞察：通过 AI 追踪用户互动数据，精准定位偏好（如年轻妈妈关注 “儿童餐安全”，Z 世代在意 “美妆平替测评”）；
• 情感洞察：利用 AI 分析文本、图像中的情绪倾向，判断用户对品牌的态度（正面认可、负面吐槽或中立观望），及时调整沟通策略；
• 正如剑桥分析研究所示：“获取 20 次以上用户点赞，就能比其亲人更了解用户”，社媒已成为品牌最精准的 “用户调研场”。趋势洞察：AI 捕捉平台热门话题、潜在爆火 IP，帮助品牌提前布局（如预判 “国潮茶饮” 流行，提前推出相关产品宣传）。

2. 第二层：体验管理 —— 从 “单向灌输” 到 “双向共情”

社媒营销的核心是 “建立用户粘性”，而非 “单向推送信息”。品牌需通过互动化运营，让用户从 “旁观者” 变为 “参与者”：

• 即时响应：用 AI 自动回复常见问题，人工处理复杂投诉，避免负面舆情发酵（如餐饮品牌通过社媒账号实时解决 “外卖漏送” 问题）；
• 个性化互动：基于用户行为数据，推送定制化内容（如给健身新手推 “入门教程”，给老用户推 “进阶技巧”）；
• 社区构建：建立品牌粉丝群、话题圈，鼓励用户分享使用体验（如美妆品牌发起 “妆容挑战赛”，激发 UGC 创作）。

3. 第三层：增长管理 —— 社媒是 “低成本获客的转化场”

如今的社媒平台已具备 “从种草到拔草” 的全链路转化能力，品牌可通过三大策略实现高效增长：

• 精准定位：基于 AI 用户画像，锁定目标人群，避免 “广撒网” 式投放浪费（如母婴品牌聚焦 “25-35 岁宝妈”，在小红书投放育儿内容）；
• 内容创新：突破图文局限，用直播、短视频、KOL 合作提升转化（如数码品牌通过 KOL “实时测评”，直接引导用户跳转电商平台下单）；
• 跨平台协作：联动线下活动、电商平台，形成 “社媒引流 - 线下体验 - 线上转化” 的闭环（如服装品牌在抖音发 “门店新品预告”，引导用户到店试穿）。

4. 第四层：运营管理 —— 四大维度支撑 “常态化运转”

社媒运营是 “细活”，需覆盖数据、KOL、内容、账号四大核心维度，确保营销体系稳定运行：

• 数据运营：追踪用户数据、内容表现、竞品动态，为策略调整提供依据；
• KOL 运营：根据品牌定位选择适配 KOL（如科技产品找 “数码测评大 V”，母婴产品找 “育儿博主”），用 AI 评估合作效果；
• 内容运营：制定符合品牌风格的内容策略，应对 “高频更新” 需求；
• 账号管理：维护品牌自有账号，处理日常运营与危机公关（如西贝、上海儿童餐外卖等事件，需通过账号快速回应）。

二、技术破局：AI 如何重构社媒营销的 “三大核心场景”

面对社媒营销的复杂需求，单纯靠人力早已力不从心。生成式 AI 的出现，不仅解决了 “效率问题”，更打开了 “新玩法”，其中 “智能体接管账号”“数字人应用”“矩阵式传播” 三大场景，正在成为品牌破局的关键。

1. 场景一：智能体接管 —— 让 AI 成为 “24 小时社媒管家”

过去，品牌需专人 “盯盘” 社媒账号，手动发布内容、分析数据；如今，AI 智能体可实现 “全自动运营”：

• 智能选题：AI 分析当日平台趋势，结合历史数据确定内容方向（如节日节点推 “促销内容”，热点事件推 “关联话题”）；
• 自动创作：生成符合平台风格的内容（如小红书 “种草文案”、抖音 “短平快脚本”），甚至可优化标题、配图；
• 某美妆品牌就通过 AI 构建 “内容洞察 - 生成 - 测评” 闭环：AI 先分析用户 “护肤痛点”，生成测评内容，再根据反馈优化下一期主题，实现 “内容自迭代”。需注意的是，AI 是 “辅助者” 而非 “替代者”—— 需结合人类对品牌价值观、突发热点的判断，避免内容 “生硬无感”。实时优化：定时发布内容后，AI 监测互动数据，自动调整后续投放（如某篇内容点赞率低，下次调整标题或发布时间）。

2. 场景二：数字人应用 —— 从 “高成本奢侈品” 到 “普惠营销工具”

数字人（虚拟数字人）曾是 “几十万成本” 的 “奢侈品”，如今已成为 “免费可用” 的营销载体：

• 成本骤降：2023 年制作数字人需几十万，2024 年降至三四千，2025 年部分平台已提供免费服务；
• 能力升级：从 “形象克隆” 延伸到 “语音克隆”“记忆克隆”—— 可模拟品牌 CEO 形象直播（如京东 “采购东哥” 数字人），可实时读取用户提问互动（快手数字人用于餐饮店铺直播），甚至可定制服务（如用央视主持人数字人给老年人读新闻）；
• 场景多元：适用于直播带货、客服答疑、短视频创作等场景，实现 “24 小时不间断运营”（如奶茶品牌用数字人在抖音直播，无需考虑主播排班）。

3. 场景三：矩阵式传播 —— 用 AI 实现 “多账号规模化运营”

社媒营销的未来，一定是 “矩阵化”—— 品牌需在多平台、多账号覆盖不同受众，就像线下 “多开店” 一样：

• 矩阵逻辑：通过 “品牌账号 + KOL 账号 + 员工账号（KOS）+ 用户账号（KOC）”，形成全方位传播网（如华为既有余承东高管账号，也有各 BU 账号，还有员工 “全员营销” 账号）；
• AI 赋能：解决 “内容差异化” 难题 —— 同一主题，AI 可调整为符合不同平台风格的内容（如小红书侧重 “图文种草”，抖音侧重 “短视频互动”）；
• 实战案例：环球网校仅用 2 人团队 + AI 工具（讯飞汇文），运营 50 个小红书账号，发布 2000 多篇内容，头部账号单篇互动量超 2000 次，大幅降低运营成本。

三、实战指南：2025 年做好社媒营销的 “三大核心策略”

很多品牌抱怨 “做社媒没效果”“投流回报率低”，本质是没抓住 AI 时代的运营逻辑。结合大量案例，做好社媒营销需把握三大策略：

1. 策略一：先建 “存在感”，再求 “爆款”

社媒营销的基础是 “让用户看到你”。有了 AI 和数字人，品牌可轻松实现 “多账号运营”—— 如 20 人团队维护 50 个账号，通过高频次、多场景内容覆盖目标用户。

• 关键原则：不要追求 “完美内容”，用户更接受 “真实、活泼” 的表达（如特朗普用社交媒体打造 IP，靠的是 “情绪化、有个性” 的内容）；
• 互动价值：即使内容有瑕疵，甚至引发用户反对，也是 “好事”—— 这意味着用户愿意开口，品牌获得了沟通机会，需及时回复、引导讨论。

2. 策略二：从 “自己干活” 到 “指挥 AI 干活”

AI 能力正快速升级（从 “二本水平” 跃升至 “985 水平”），营销人的角色需从 “执行者” 转变为 “指挥官”：

• 核心逻辑：不纠结 “AI 能不能写好文案”，而聚焦 “制定规则”—— 明确目标受众、内容风格、核心卖点，让 AI 按规则产出内容；
• 人力聚焦：人类应专注于策略制定、创意判断（如确定品牌传播主线、把控内容价值观），将重复性工作交给 AI，提升整体效率。

3. 策略三：用 “S 型曲线” 看待社媒 ROI

社媒 ROI 不是 “直线增长”，而是 “S 型曲线”，品牌需有长期视角：

• 阶段特征：初期有平台红利，回报率快速增长；中期进入 “平台期”，回报率平缓甚至下降（此时需打磨流程、积累数据）；后期流程标准化后，迎来第二次增长，成本边际递减；
• 实战案例：某美妆品牌线下生意下滑后，聚焦抖音直播，用两年时间理顺流程，之后快速扩张到 100 多个直播间，成本大幅下降，实现 “质的突破”；
• 关键建议：不要追求 “全平台覆盖”，而要在某一领域做到极致（如环球网校专注小红书 “教育种草”），找到自己的 “高 ROI 赛道”。

AI 时代，社媒营销的 “核心竞争力” 是什么？

生成式 AI 正在打破社媒营销的 “人力壁垒”—— 未来，所有品牌都能通过 AI 实现 “高效运营”，真正的差距将在于 “人类洞察与 AI 技术的结合能力”：能否用 AI 捕捉用户需求，用人类创造力传递品牌温度；能否用 AI 实现规模化传播，用人类策略把控增长方向。

Takeaway

1、社媒营销已从单纯社交工具应用，进化为涵盖获取洞察、体验管理、增长管理、运营管理的全链路价值体系，是品牌增长必需环节。

2、社媒是获取用户洞察的关键渠道，结合 AI 可分析用户行为、情感倾向及市场趋势，比传统方式更精准了解用户需求。

3、社媒营销核心在于双向互动，通过即时响应、个性化服务及社区构建，能提升用户粘性，避免单向信息灌输。

4、社媒具备 “种草 - 拔草” 全链路转化能力，借助精准定位、内容创新及跨平台协作，可实现低成本高效获客。

5、社媒运营需覆盖数据、KOL、内容、账号四大维度，缺一不可，是保障营销体系稳定运转的基础。

6、AI 在社媒营销中可实现智能体接管账号，完成选题、创作、发布、优化全流程自动化，大幅提升运营效率，但需结合人类洞察。

7、数字人成本大幅下降且能力升级，已从高成本奢侈品变为普惠工具，可应用于直播、客服等多场景，实现 24 小时运营。

8、矩阵式传播是社媒营销未来趋势，通过多平台、多账号布局覆盖不同受众，AI 可助力解决内容差异化难题，降低运营成本。

9、2025 年做好社媒营销需先建 “存在感” 再求爆款，营销人要从执行者转变为 AI “指挥官”，且需用 “S 型曲线” 看待社媒 ROI。

10、AI 时代社媒营销的核心竞争力，在于人类洞察与 AI 技术的结合能力，而非单纯依赖 AI 工具或人力。

思考点

1、结合社媒营销 “获取洞察 - 体验管理 - 增长管理 - 运营管理” 的全链路体系，AI 可在哪些关键节点切实解决人力运营的痛点？

2、数字人成本下降与矩阵式传播成为趋势的背景下，品牌需平衡 “AI 规模化运营” 与 “人类洞察创造力”，具体可通过哪些策略实现这一平衡？

3、基于社媒 ROI 的 “S 型曲线” 特征，品牌在不同阶段（初期红利、中期平台、后期突破）应如何调整 AI 应用重点与资源投入方向？

在数字化与智能化深度融合的今天，广告行业正经历一场由 AI 驱动的根本性变革。传统广告依赖专业创作、粗放投放的模式逐渐被打破，取而代之的是 “创意普惠化、投放精准化、体验个性化” 的新范式。

本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十三章，从内容生产、投放机制、体验升级、挑战未来四大维度，解析 AI 如何重塑广告行业的核心逻辑。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

2:09   第十三章，叫做广告的场景。无限的创意与千人千面。

5:05   AIGC降低创作门槛，非专业人士也能参与广告创作。

6:37   内容生产模式的演进：PGC、UGC与AIGC。

8:56   程序化广告通过自动化和数据驱动实现精准投放的核心机制。

10:58  AI赋能广告全流程：从创意到投放的智能化。

14:00  千人千面：个性化广告的发展路径。

19:07  AI闭环优化与RTA实时广告技术。

21:43  AI广告的应用场景与未来趋势。

23:33  AI广告的局限与品牌引爆策略。

31:27  千人千面环境下，情感共鸣与个体化表达比统一内容更具影响力。

一、内容生产破局：AIGC 颠覆 “专业垄断”，构建 PGC-UGC-AIGC 协同生态

广告创意曾是专业机构与人士的 “专属领域”—— 传统模式下，一则广告需经历洞察策划、名人代言、专业拍摄等多环节，不仅成本高企，更难以快速响应市场变化。而 AIGC（人工智能生成内容）的出现，直接打破了这一 “专业壁垒”，推动内容生产进入 “全民可参与” 的新阶段。

1. AIGC：让非专业人士成为创意参与者

AIGC 以多模态技术为核心，可自动生成文本、图片、音频、短视频等广告素材。正如文档所述，“多模态的内容让广告创作不再是专业人士的专利”，品牌无需依赖专业团队，只需输入文本提示词，即可快速产出多样化素材；非专业人员也能借助 AI 工具，结合自身视角与创意，参与到广告创作中，极大拓宽了广告创意的边界。

2. 内容生产模式演进：从 “单一输出” 到 “三元协同”

广告内容生产已形成 PGC（专业生产内容）、UGC（用户生产内容）与 AIGC 互补共生的格局：

• PGC：以专业机构为核心，保证内容的权威性与高质量（如电影级广告片、品牌官方宣传内容），是品牌传递核心价值的基础；
• UGC：以用户为主体，具备强参与感与传播性（如用户分享的产品使用视频），但内容质量参差不齐；
• AIGC：作为 “桥梁”，既弥补了 PGC 产能不足的问题，又能优化 UGC 内容质量 —— 在信息流广告、社交媒体广告中，AIGC 可快速生成符合平台调性的素材，同时激发用户创作灵感，形成 “专业 + 大众 + 智能” 的三元创意生态。

二、投放机制升级：AI 赋能程序化广告，实现 “从粗放购买到精准闭环”

广告的价值不仅在于 “好创意”，更在于 “触达对的人”。程序化广告作为数字广告的核心模式，在 AI 加持下，实现了从 “按频道 / 按天购买” 到 “按人群 / 按场景精准投放” 的质变，构建了数据驱动的投放闭环。

1. 程序化广告的核心：AI 重构 “精准投放” 逻辑

程序化广告的本质是 “自动化的流量交易”，其核心机制为 “数据驱动 + 实时竞价”。文档明确提到，“程序化广告通过自动化和数据驱动实现精准投放”，而 AI 则让这一机制更高效：

• 一方面，AI 可处理海量用户数据（行为偏好、消费习惯、地理位置等），构建精细化用户标签体系，让人群定位从 “群体画像” 升级为 “个体洞察”；
• 另一方面，AI 能实时分析投放数据，动态调整竞价策略与素材选择 —— 例如，针对不同时段、不同区域的用户，自动优化出价，确保广告在 “正确的时间、地点” 触达目标受众，避免流量浪费。

2. 投流角色变革：从 “人工分析” 到 “AI 主导”

传统程序化广告依赖 “投流师” 人工分析流量洼地、调整投放策略，但 “一个队伍的投流师都没办法快那么快地看数据、做决策”。而 AI 可替代人工完成繁琐的数据分析、策略调整工作，甚至超越人工效率 —— 它能实时读取数据、识别最优投放节点，快速响应市场变化，推动广告投放从 “人力驱动” 转向 “智能驱动”。

三、体验重构核心：“千人千面”+ 场景化，让广告从 “干扰” 变为 “共鸣”

“千人千面” 是 AI 广告的核心目标，也是提升用户体验的关键。文档强调，“千人千面环境下，情感共鸣与个体化表达比统一内容更具影响力”，AI 通过个性化内容与场景化结合，让广告从 “单向推送” 变为 “双向互动”。

1. 个性化路径：从 “大众传播” 到 “个体定制”

广告个性化经历了三个阶段：

• 早期传统媒体时代：广告面向大众，缺乏针对性（如电视广告、户外广告牌）；
• 移动互联网时代：基于简单数据实现初步定向（如根据用户地域推送本地广告）；
• AI 时代：通过深度学习，实现 “一人一策”—— 例如，长视频平台借助 AIGC，让影视剧中的贴片、中插广告成为 “剧中剧”：爱奇艺的 “AI 创可贴” 可在综艺中实现品牌场景化植入，腾讯视频的 “如影随形” 服务能分析亿万帧画面，划分 7000 多个动态场景，为不同用户匹配专属广告内容。

2. 场景化延伸：AI 让广告 “贴合用户情感与情境”

除了个性化，AI 还能让广告 “感知场景”，实现与用户情感的契合：

• 芒果 TV 的 “AIGC Hub” 可结合实时社会事件、流行趋势，快速生成情境化短视频广告 —— 例如，在热门综艺中，根据剧情发展与用户当前观看情绪，推送相关产品广告；
• 智能家居场景中，AI 可通过分析用户行为（如冰箱内食材剩余量），推送个性化广告（如 “无菌蛋” 购买链接 + 烹饪教程），让广告从 “干扰信息” 变为 “有价值的生活建议”。

四、挑战与未来：AI 广告需平衡 “效率” 与 “温度”，探索新场景边界

尽管 AI 广告优势显著，但仍面临局限；同时，技术发展也为其开辟了更多新场景，未来需在 “效率” 与 “温度”、“个性化” 与 “品牌引爆” 之间找到平衡。

1. 当下局限：AI 仍需突破 “技术瓶颈” 与 “审美疲劳”

• 技术瓶颈：AI 在 “原生视频生成” 上仍有不足 —— 文档指出，“AI 可以做很好的视频拼接剪辑，但做一个无中生有、完全贴合物理现实的视频，还是比较困难”；
• 用户体验问题：部分用户对 “AI 味” 广告产生审美疲劳，“消费者不仅讨厌 AI 的广告，还讨厌广告”，如何避免内容同质化、保持创意新鲜感，成为品牌需解决的核心问题。

2. 未来趋势：新场景拓展与 “品牌引爆” 新逻辑

• 新场景探索：AI 广告将向更多媒介延伸 —— 无人机广告可通过 AI 实现实时编排（如根据现场场景生成个性化图案），户外大屏广告可借助 AI 分析人流数据，推送动态内容；智能家居屏幕（如冰箱屏、电视屏）将成为新载体，通过 AI 实现 “千人千面” 的生活化广告推送；
• 品牌引爆新逻辑：传统品牌引爆依赖 “统一内容的全民传播”，而 AI 时代的 “引爆” 在于 “个体化共鸣后的自发传播”。正如文档中 “奥特曼为小朋友庆生” 的案例，个性化内容能引发用户情感共鸣，进而激发分享欲，形成 “个体影响群体” 的传播效应 —— 品牌无需追求 “全民同款广告”，只需通过 AI 传递 “有温度的个体化表达”，即可实现引爆效果。

AI 重构广告本质 —— 从 “传递信息” 到 “创造价值”

AI 对广告行业的变革，绝非简单的 “降本增效”，而是从创作、投放、体验到传播的全方位重构。它让广告从 “专业垄断” 走向 “全民参与”，从 “粗放投放” 走向 “精准闭环”，从 “单向推送” 走向 “情感共鸣”。

未来，随着技术持续迭代，AI 广告将进一步贴近 “营销本质”—— 以用户为中心，在 “无限创意” 与 “千人千面” 中，构建品牌与消费者的长效沟通桥梁。

Takeaway 

1、AI 驱动的 AIGC 技术打破广告创作专业壁垒，使非专业人士也能参与广告内容生产。

2、广告内容生产已形成 PGC、UGC 与 AIGC 协同互补的三元生态格局，各有优势且相互支撑。

3、程序化广告借助自动化与数据驱动实现精准投放，AI 进一步优化其人群定位与竞价策略。

4、AI 替代部分人工投流工作，能更快分析数据、调整投放决策，提升广告投放效率。

5、“千人千面” 是 AI 广告核心方向，个性化广告比统一内容更易引发用户情感共鸣。

6、AI 助力广告实现场景化适配，可结合用户观看内容、情绪状态及实时情境推送广告。

7、长视频平台通过 AI 技术让剧中广告、综艺广告实现动态定制，提升广告接受度。

8、AI 广告目前在原生视频生成上存在局限，且部分用户对 “AI 味” 广告产生审美疲劳。

9、广告 “品牌引爆” 无需依赖统一内容，个体化表达结合情感共鸣可激发用户自发传播。

10、未来 AI 广告将向无人机、智能家居屏幕等新媒介延伸，进一步贴近用户生活场景。

思考点

1、AIGC 打破广告创作专业壁垒后，如何平衡非专业参与者的创意多样性与广告内容质量的稳定性？

2、在 “千人千面” 的 AI 广告趋势下，品牌需舍弃传统统一内容的 “全民传播效应”，该如何通过个体化广告实现品牌核心价值的统一传递？

3、面对 AI 在原生视频生成的技术局限与用户对 “AI 味” 广告的审美疲劳，广告行业可从哪些维度突破现有瓶颈？

营销的本质是品牌与竞争对手争夺消费者注意力、抢占心智的博弈。随着人工智能技术的爆发式发展，这一博弈的核心已从传统的规模、资本、品牌优势，转向对 AI 能力的驾驭。

深度智能化不是企业的 “选择题”，而是决定未来生存的 “必修课”。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十二章，从模型选择、知识库建设、智能体应用、落地执行四大维度，拆解企业智能化转型的关键逻辑。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

0:31   人工智能对企业营销业务的影响是非常非常显著的。

1:55   不同的企业要选择匹配的人工智能模型。

4:36   企业需系统化建设内容、产品、消费者、媒介及竞争知识库。

10:56  企业构建营销知识库是一个系统化的过程。

12:26  营销不是孤立的行为，是品牌和竞争对手争夺消费者的注意力。

15:36   企业智能体拥有自主感知、决策与执行的能力。

19:19  五大实施步骤：统一思想、定位场景、重构工作流、拓展应用场景和人才培养。

24:08   AI模型越来越发展特征会越来越明显，我们有非常多可选择的AI。

26:35   经济性是选模型的首要因素，今天大模型在专业性和泛化性上相差不大。

31:13   AI的应用很广泛，未来企业内的智能体应用会在各个部门。

一、模型选择：打破 “不可能三角”，以 “适配性” 定胜负

AI 模型是企业智能化的 “引擎”，但选择并非越先进越好，而是要在 “专业性、泛化性、经济性” 的平衡中找到最优解 —— 这三大维度构成了大模型选择的 “不可能三角”，没有任何一款模型能同时满足三者最优，企业的核心任务是 “按需匹配”。

1.1 先破后立：理解 “不可能三角” 的底层逻辑

• 专业性：指模型在特定领域的精准度，如擅长广告文案生成的模型，可能在数据洞察场景中表现平平；
• 泛化性：指模型跨领域适配能力，通用大模型（如早期 ChatGPT）能应对多场景，但难贴合企业个性化需求；
• 经济性：涵盖模型开发、训练、运行成本，传统大型模型的算力成本曾让中小企业望而却步。

这一三角并非绝对壁垒，而是企业选择的 “决策框架”—— 例如国产模型 DeepSeek 通过独特训练模式，将训练成本压缩至传统模型的 1/100、算力成本降至 1/10，在经济性上实现突破，成为中小企业的高性价比选择。

1.2 三大决策维度：让模型 “为业务服务”

企业选择模型需紧扣自身业务场景与能力，避免盲目跟风：

• 看业务范围：国内业务优先选国产模型，中文处理能力更优且符合数据合规要求；国际业务可搭配海外模型，但需同步做好备案；
• 看技术实力：技术薄弱企业选闭源模型（通过 API 快速接入），技术储备充足企业可选用开源模型（如 DeepSeek，腾讯、百度均提供支持），自主部署更灵活；
• 看场景需求：营销场景需优先 “行业适配性”，通用大模型与营销需求存在天然鸿沟，需通过 RAG 或微调技术，让模型结合行业数据（广告、社媒、电商）与企业私有数据（销量、客户信息），形成 “营销专属模型”。

二、知识库建设：从 “数据堆积” 到 “核心资产”，构建 AI 的 “记忆大脑”

如果说模型是 “引擎”，知识库就是 “燃料”—— 没有高质量、体系化的知识库，再先进的 AI 也只能 “空转”。企业需系统化建设五大知识库，这是区别于竞争对手的 “独家壁垒”。

2.1 五大知识库：覆盖营销全链路的 “数据闭环”

企业知识库建设需围绕营销核心场景，形成可复用、可迭代的资产体系：

• 内容知识库：整合企业广告素材、营销文案、KOL 合作内容，让 AI 生成的内容始终贴合品牌调性；
• 产品知识库：梳理产品特性、卖点、使用场景，支撑 AI 在客服、推荐场景中精准传递价值；
• 消费者知识库：沉淀私域客户画像、消费行为、反馈数据，甚至通过 AI 主动收集 “店长 - 消费者” 互动记录，深化用户洞察；
• 媒介知识库：记录不同媒体的资源价格、投放形式、创新特征，为 AI 智能投流提供决策依据；
• 竞争知识库：通过公开信息 + AI 分析，跟踪竞争对手营销策略，让企业及时调整博弈思路。

2.2 组织保障：谁来建？怎么建？

知识库建设无需新增庞大团队，可依托现有组织架构推进：

• 责任主体：多隶属于战略部、HR 或 CDO/CTO 部门，小型企业可由核心业务负责人牵头；
• 数据来源：通过行政规范推动全员参与，如要求销售团队整理客户会议纪要、门店店长分享服务经验；
• 核心价值：不仅赋能 AI，更能解决 “知识流失” 问题 —— 新员工可快速上手，老员工经验通过 AI 沉淀为企业资产。

三、智能体应用：从 “被动问答” 到 “主动执行”，重构业务流程

智能体是 AI 能力的 “落地载体”，它打破了传统大模型 “人问 AI 答” 的被动模式，成为能自主感知、决策、执行的 “数字员工”。智能体将重构企业工作流，未来每个高频场景都可能对应专属智能体。

3.1 智能体的五大核心能力：为什么它比传统 AI 更高效？

• 自主性：无需人工指令，可根据环境变化调整行为，如投流智能体自动优化投放策略；
• 反应性：能感知多维度信息，如读取客户反馈、识别媒体数据变化；
• 主动性：可主动发起动作，如向客户发送回访邮件、生成营销报告；
• 社会性：多智能体可协同工作，如 “微博数据分析智能体”+“PPT 生成智能体” 自动输出复盘文档；
• 进化性：能从失败中学习，如某搜索引擎不可用时，自动切换工具。

3.2 营销场景落地：从 “单点应用” 到 “矩阵协同”

智能体在营销领域的应用已从概念走向实践，核心是构建 “智能体矩阵” 而非依赖单一工具：

• 内容端：内容生成智能体自动创作文案、设计素材，优化智能体调整内容风格；
• 投放端：投流智能体实时优化媒体投放，多账号管理智能体同步操作多平台；
• 服务端：客服智能体自动响应客户咨询，回访智能体跟进售后需求。

四、落地执行：五步走战略，让智能化从 “概念” 到 “价值”

AI 转型不是技术部门的 “独角戏”，而是需要全员参与的系统工程。某头部食品企业的 “五步走” 战略，为企业提供了可复制的落地框架。

4.1 第一步：统一思想 —— 打破部门壁垒的 “前提”

通过 AI 体验培训、行业案例学习，让业务部门与技术部门达成共识：明确 AI 不是 “替代人”，而是 “赋能人”；同步快速确定工具架构与业务可行性，避免 “技术自嗨”。

4.2 第二步：定位场景 —— 优先高价值的 “关键”

用 “二维评估法” 筛选场景：

• 纵轴：AI 应用可能性（降本增效场景可能性最高，商业模式变革场景最低）；
• 核心逻辑：集中资源突破 “高价值 + 低泛化” 场景，快速看到效果。横轴：行业泛化度（通用场景如会议助手泛化度高，优先采购外部工具；企业专属场景如客户服务泛化度低，优先自主建设）。

4.3 第三步：重构工作流 —— 打造 “AI + 人” 的 “核心”

拆解现有业务流程，识别 AI 可优化的节点：例如在营销领域，形成 “全渠道获客 - 全生命周期服务 - 全域投放管理” 的智能体矩阵，让 AI 负责重复劳动（如素材生成、数据统计），人聚焦创意、策略等核心工作。

4.4 第四步：拓展场景 —— 实现长期迭代的 “保障”

通过核心场景的实战演练，验证 AI 底座的适配性，逐步将智能化延伸至边缘场景（如从广告投放拓展到供应链协同），形成 “试点 - 优化 - 推广” 的闭环。

4.5 第五步：人才培养 —— 支撑持续转型的 “根本”

设立 AI 建构师、提示词培训师、知识工程架构师等新岗位；通过技能培训、AI 创业大赛，提升员工 AI 应用能力，让智能化理念深入每个岗位。

五、现状洞察：谁在领跑？谁在滞后？

从当前实践来看，AI 应用的 “分化” 已逐渐显现：

• 领跑者：直面消费者的服务型企业（如绝味鸭脖、肯德基、中小型美容院），通过智能体实现门店轻量化运营、客户服务自动化，用低成本快速见效；
• 滞后方：大型企业因数据合规要求高、岗位流程固化，转型步伐较慢；部分中小企业依赖 “通用 AI 工具搬运”，未构建专属知识库与模型，难以形成竞争优势。

未来，企业间的竞争将不再是 “是否用 AI”，而是 “能否让 AI 与业务深度融合”。那些能选对模型、建好知识库、用活智能体的企业，将在营销博弈中占据绝对主动 —— 因为深度智能化不仅是技术升级，更是企业竞争力的底层重构。

TAKEAWAY

1、深度智能化是企业营销竞争的核心方向，而非可选项，其正重构企业竞争力底层逻辑。

2、企业选择 AI 模型需应对 “专业性、泛化性、经济性” 不可能三角，核心是按需匹配业务场景与技术能力。

3、国内业务优先选适配中文场景且合规的国产模型，国际业务可搭配海外模型，开源 / 闭源选择取决于企业技术储备。

4、通用大模型与营销需求存在鸿沟，需结合行业数据与企业私有数据，通过 RAG 或模型微调构建营销专属模型。

5、企业需系统化建设内容、产品、消费者、媒介、竞争五大营销知识库，其是 AI 发挥价值的核心 “燃料”。

6、知识库建设可依托现有组织架构推进，需推动全员参与数据收集，同时兼具赋能 AI 与沉淀企业知识的双重价值。

7、智能体具备自主、反应、主动、社会、进化五大能力，是 AI 落地的关键载体，需构建多场景协同的智能体矩阵。

8、企业 AI 转型可遵循 “统一思想、定位场景、重构工作流、拓展场景、人才培养” 五步走战略，确保从概念落地为价值。

9、选择 AI 应用场景时，优先聚焦 “高 AI 应用可能性 + 低行业泛化度” 领域，避免资源浪费在通用场景。

10、直面消费者的服务型企业 AI 应用推进较快，大型企业因合规与流程惯性转型较慢，中小企业需避免仅依赖通用 AI 工具。

思考点

1、企业在平衡 AI 模型 “专业性、泛化性、经济性” 不可能三角时，可结合自身业务需求与资源，采取哪些具体策略优先突破核心矛盾？

2、为让营销知识库有效支撑 AI 应用，企业在推动全员参与数据收集、避免知识流失方面，可建立哪些落地机制？

3、针对 “高 AI 应用可能性 + 低行业泛化度” 的营销场景，企业该如何判断场景价值并快速验证 AI 应用效果？

2025 年 9 月，户外品牌始祖鸟因赞助艺术家蔡国强在西藏喜马拉雅山脉开展 “升龙” 烟花爆破活动，从 “中产精英户外标配” 沦为 “全民声讨的生态破坏者”。

这场被定义为 “自毁型营销” 的危机，不仅让品牌数十年积累的信任荡然无存，更暴露了企业在决策、价值观落地、风险管控上的系统性漏洞，成为营销界极具警示意义的负面范本。

共谈嘉宾：

钱峻 — 营销科学艺术家 MSAI 联合主播／MSAI M360 创＋平台创始人

杨志华 — 品牌实战派专家/钱钱品牌局 联合主播

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长

莫胜晖－MSAI 营销科学家

Angela M360智库顾问

Kant M360智库副总

SHOWNOTES

1:21   始祖鸟喜马拉雅“升龙”事件引发争议，品牌公关又被提上议程。

2:37   始祖鸟喜马拉雅“升龙”事件事件背景与舆论发酵过程梳理

4:14   始祖鸟作为户外品牌对自身品牌定位、价值观与信念系统彻底破坏。

9:38   公众对‘特权暴力’的愤怒：品牌凭借资本与艺术家光环破坏生态。

10:48  公关文后实际生态破坏严重，品牌缺位加剧众怒。

13:29  AI作为决策辅助工具，在创意评估阶段可以进行‘道德判断’。

17:52  始祖鸟品牌信念系统的虚设与执行脱节。

22:01  始祖鸟只追求博眼球效应，重视短期投入忽视社会责任。

25:39  始祖鸟品牌DNA仍在，有机会修复，但须优化决策流程。

28:26  始祖鸟要有实质性补救措施，更要有长期的承诺。

30:47  始祖鸟必须拿出‘真金白银’百亿级投入，重新赢得信任。

一、事件回溯：从 “艺术营销” 到 “生态丑闻” 的 3 天失控链

始祖鸟此次危机的发酵，并非偶然爆发，而是品牌对风险漠视、对公众情绪无视的必然结果，其时间线清晰呈现了 “失误 - 敷衍 - 失控” 的恶化路径。

1. 9 月 19 日：盲目启动，错估风险

事件初始，始祖鸟以 “生物可降解材料”“获县乡三级审批” 为宣传支点，将海拔 5500 米的喜马拉雅爆破活动包装成 “艺术与自然的融合”。

艺术家蔡国强工作室更用 “大闹天宫” 形容创作，完全忽视两大核心敏感点：一是喜马拉雅山脉在藏民与大众心中 “神山” 的文化神圣性，二是高原生态极其脆弱、一旦破坏难以修复的自然属性。

此时品牌沉浸于 “国际艺术家 + 稀缺场景” 的营销幻想，未做任何风险预判与公众沟通铺垫。

2. 9 月 20 日：敷衍回应，激化矛盾

面对公众对 “生态破坏” 的初步质疑，始祖鸟客服仅以 “符合环保标准” 四字回应，未提供任何环保检测报告、垃圾回收方案等实质性证据。

这种 “避重就轻” 的态度，让原本零散的不满开始聚集 —— 网友质疑 “符合哪国标准？谁来认证？”，户外圈人士更是直指 “违背无痕户外的基本准则”。

3. 9 月 21 日：双标道歉，彻底失控

日喀则市政府成立调查组赴现场核实，迫使始祖鸟与蔡国强工作室发布道歉声明，但两大问题彻底点燃舆论.

一是 “责任甩锅”，双方声明对事件定性存在偏差，互相推诿；二是 “中外双标”，国内声明仅提 “配合整改”，海外声明却称 “不符合品牌价值观”，将责任完全推给艺术家。

更讽刺的是，后续网友实地探访发现，山间仍遗留大量烟花残渣，所谓 “垃圾回收” 未落实，最终由牧民与环保志愿者自发清理，“品牌花钱搞艺术，民众买单擦屁股” 的反差，让公众愤怒达到顶峰。

二、危机根源：三重核心矛盾的全面爆发

始祖鸟此次翻车，并非单一环节失误，而是品牌长期背离初心、内部机制失效的集中体现，核心可归结为三大矛盾。

1. 品牌定位与用户圈层的背离：从 “户外信仰” 到 “精英标签”

始祖鸟最初以 “专业户外装备” 立足，核心用户是践行 “无痕出行” 的户外爱好者 ——20 年前，户外圈就有 “带走所有垃圾、不踩脆弱植被” 的共识。

但随着品牌在国内走红，其定位逐渐转向 “中产精英身份象征”，一件冲锋衣售价 6000-8000 元，核心用户从 “户外玩家” 变成 “追求格调的消费者”。

更致命的是，品牌团队也随之 “变质”，正如行业分析师莫胜辉所言：“现在的始祖鸟团队，真正的户外爱好者寥寥无几”，缺乏对户外精神的同理心，自然无法预判 “高原炸山” 对核心圈层的刺痛。

2. 价值观口号与实际行动的割裂：“环保” 沦为墙上标语

始祖鸟的品牌手册、广告大片中，“热爱自然”“可持续发展” 是高频词，但此次事件彻底暴露其价值观的 “悬空”。

活动前，未评估烟花爆破对 5500 米海拔植被的破坏（高原草皮恢复需数十年）；活动中，未采取任何生态保护措施；活动后，未履行 “环保承诺”，让垃圾遗留山间。

这种 “说一套做一套”，让品牌的 “环保人设” 瞬间崩塌 —— 公众不相信一个连 “垃圾都不清理” 的品牌，会真正践行可持续发展。

3. 决策机制的傲慢与科学评估的缺失：“领导拍脑袋” 取代风险管控

据业内推测，此次活动预算高达 1000-3000 万元，却未投入哪怕十分之一用于前期风险调研。

“若引入 AI 决策辅助，100% 的 AI 会否定这个方案”。AI 的 “理性判断”，恰恰反衬出品牌决策层的傲慢。

一是迷信 “特权”，认为品牌有资本、有资源搞定审批，无视 “泰山、黄山等景区均禁放烟花” 的常识；二是盲从 “权威”，因合作方是国际知名艺术家，便放弃对活动合理性的审视，“不敢说不、不愿否决”，最终酿成大错。

三、救赎路径：“重生” 的四大核心动作

尽管危机严重，但始祖鸟并非毫无挽回余地 —— 其母公司安踏的资本实力、品牌自身的 “户外 DNA” 仍是基础。但想要重建信任，必须摒弃 “公关话术”，用 “苦行僧式” 的实际行动弥补过错。

1. 生态补偿：以 “真金白银” 修复环境，接受公众监督

立即止损 + 实质性补偿。始祖鸟需委托第三方权威机构（如中科院生态环境研究所）开展生态评估。

根据评估结果投入专项资金 —— 参考活动预算，生态修复资金至少需 1 亿 - 3 亿元，用于植被补种、土壤改良、垃圾彻底清理。

同时，需每月公开资金使用明细、修复进度，邀请牧民代表、环保组织参与监督，避免 “环保补偿” 沦为新的营销噱头。

2. 流程重构：建立 “价值观一票否决制”，杜绝决策傲慢

此次事件暴露的流程漏洞，本质是 “品牌理念让位于资源特权”。

未来始祖鸟需在内部建立严格的 “活动审核机制”：任何营销活动，无论合作方是国际艺术家还是顶流明星，只要与 “环保”“户外精神” 相悖，必须一票否决。

同时，将 AI 纳入决策环节，在创意阶段就对文化禁忌、生态风险、公众情绪进行全面评估，避免 “拍脑袋决策”，让科学取代傲慢。

3. 圈层回归：重回户外圈，重建情感连接

始祖鸟的核心竞争力，始终源于 “户外基因”。

品牌需放下 “精英身段”，重新走进户外圈：一是与民间环保组织合作，支持 “无痕户外” 项目（如为徒步者提供环保垃圾袋、组织高原清洁志愿活动）；二是邀请资深户外博主参与产品研发与活动策划，让真实用户的声音进入决策层；三是组织员工参与高原生态修复，让团队亲身感受 “自然敬畏”，重塑对品牌理念的认知。

4. 长期承诺：将环保纳入品牌战略，而非应急公关

短期补救不足以重建信任，始祖鸟需将 “环保” 从 “公关手段” 升级为 “战略核心”：比如设立 “高原生态保护基金”，每年投入营收的 1% 用于生态保护。

推出 “环保产品线”，采用可回收材料，公开产品碳足迹。

定期发布《品牌可持续发展报告》，接受社会监督。只有让环保成为品牌的 “日常动作”，而非 “危机后的临时表演”，才能真正赢回公众信任。

四、行业警示：营销的本质，是对价值观的坚守

始祖鸟 “喜马拉雅升龙事件”，给所有品牌敲响了警钟：在流量时代，“博眼球” 的营销或许能带来短期热度，但唯有坚守价值观、尊重用户与社会利益，才能实现长期增长。

对于户外品牌而言，“对自然的敬畏” 是生存根基；对于所有品牌而言，“言行一致” 是信任底线。若始祖鸟能以此次危机为契机，彻底重塑品牌内核，或许能重新回归 “户外标杆”。

若仍沉迷于资本特权与短期利益，那么这场 “自毁型危机”，终将成为压垮品牌的最后一根稻草。毕竟，消费者可以为 “产品品质” 买单，可以为 “身份标签” 买单，但绝不会为 “背离初心” 买单。

Takeaway

1、高海拔敏感区域开展大型活动，需优先考量生态脆弱性与地域文化神圣性，忽视则易引发全民声讨。

2、活动宣称的环保措施需落地，仅靠 “符合标准” 等话术回应质疑，会激化公众不满。

3、危机公关中 “中外双标”“责任甩锅” 会彻底摧毁公众信任，加剧品牌负面形象。

4、品牌定位若脱离核心用户圈层，团队缺乏对圈层理念的同理心，易做出背离用户认知的决策。

5、品牌价值观不能仅停留在口号，需贯穿活动策划、执行、后续收尾全流程，言行不一将致人设崩塌。

6、决策不能依赖 “领导拍脑袋” 或盲从权威，引入 AI 等科学工具做风险评估，可避免重大失误。

7、危机后仅靠道歉无实质行动无效，需投入真金白银开展生态修复，并公开进度接受监督。

8、品牌需建立 “价值观一票否决制”，任何活动与核心理念相悖，无论合作方咖位都应叫停。

9、重建信任需回归核心用户圈层，通过实际合作与互动，重塑情感连接，找回品牌基因。

10、短期公关补救难挽回信任，需将社会责任（如环保）纳入长期战略，以持续行动证明诚意。

思考点

1、敏感区域大型活动策划中，如何平衡艺术 / 商业目标与生态保护、地域文化尊重，避免决策失误？

2、当品牌价值观与合作方（如知名艺术家）的方案冲突时，该建立怎样的机制确保价值观不被妥协？

3、品牌陷入生态相关危机后，除短期道歉与补救，需通过哪些长期动作重建公众信任？

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在数字营销迭代的浪潮中，AI 已不再是单纯的效率工具，而是进化为影响消费决策、重塑媒介格局的核心力量。

AI 认知正彻底改写品牌与用户的连接逻辑，企业需以全新视角布局营销策略，方能在新媒介时代占据主动。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长

杨志华 — 品牌实战派专家/钱钱品牌局 联合主播

钱峻 — 营销科学艺术家 MSAI 联合主播／MSAI M360 创＋平台创始人

SHOWNOTES

1:16   AI已成为生活与消费决策的核心媒介。

2:46   AI作为消费者思考的延伸与决策助手。

5:08   AI作为新型媒体的品牌营销启示。

8:28   重塑AIGD概念，影响AI认知。

13:39   企业如何提升AI认知：评估、策略与优化三步法。

16:46  AI推荐行为与人类记忆规律的相似性分析。

19:23   传统品牌到AI时代的品牌认知占位。

22:22   品牌应将AI纳入媒体策略规划。

一、认知颠覆：AI 从 “工具” 到 “核心媒介” 的角色跃迁

过去，AI 的价值局限于 “生产力辅助”，如撰写文案、制作 PPT；如今，其角色已完成三重跨越，成为不可替代的核心媒介。

1. 生活场景的深度渗透：从消费者选购保健品、手机电脑，到家长为孩子挑选学校，AI 已成为 “信任首选”。老人对高价保健品的执着，仅因 DeepSeek 的 “不值得购买” 建议便被说服，印证了 AI 在决策中的权威地位。
2. 决策链路的全面介入：与传统媒体 “信息传递” 的单一功能不同，AI 能替代用户完成 “信息搜集 - 整理 - 分析 - 建议” 的全流程。过去用户需浏览数十个网页手动对比信息，现在只需提出需求，AI 即可自动总结并给出行动方案，形成 “AI 驱动消费决策” 的新闭环。
3. 媒介属性的正式确立：AI 已具备媒体的核心特质 —— 信息输出与用户连接。相较于社交媒体偏向 “感官刺激”“情绪煽动” 的内容，AI 输出的信息更侧重理性价值，能为用户提供市场复盘、需求匹配等深度支持，尤其适配医药等需强科普、强理性的行业。

二、核心逻辑：“Marketing to AI” 的品牌认知建设方法论

传统营销以 “影响人” 为核心，而 AI 时代的关键转变是 “先影响 AI，再通过 AI 影响人”。要让 AI 主动推荐品牌，需掌握三大核心方法论：

1. 精准匹配 AI 的 “认知偏好”：AI 本质是 “理性理工男”，其认知判断有明确倾向：偏爱权威信源：学术机构、行业报告、头部媒体的内容更易被采信；
   依赖数据与逻辑：清晰的商品属性（如价格、功能、设计）、量化论据更能打动 AI；
   接纳新词新概念：对未形成固定认知的词汇，AI 有极强的学习与适配能力。
   
2. 规避认知 “红海陷阱”：AI 对品牌的推荐存在 “头部固化” 现象，如 “去头屑” 与海飞丝的强绑定已无法撼动。品牌需像清扬一样，放弃正面竞争，转向细分领域 —— 清扬聚焦 “男性洗发水”，最终建立与 “男性洗护” 的强关联，印证了 “细分赛道” 在 AI 认知建设中的关键价值。

三、实践路径：企业 AI 认知提升的 “三步法”

对于企业而言，布局 AI 认知并非盲目投入，而是需遵循 “评估 - 策略 - 优化” 的科学路径，实现精准突破：

（一）第一步：评估 —— 摸清 AI 对品牌的 “认知现状”

评估的核心是回答两个问题：

1. AI 如何认知你的品牌？通过 AI 认知平台查询，了解品牌在 AI 推荐列表中的位置、关联的关键词（如 “清扬 = 男性洗发水”）；
2. 与竞品的差距在哪？AI 对竞品的推荐频率、关联属性是什么？研究发现，AI 平均仅推荐 6 个品牌（符合人类 “7±2” 短期记忆规律），若品牌不在推荐列表，需优先突破 “认知可见度”。

（二）第二步：策略 —— 锁定可占领的 “认知山头”

策略制定需围绕 “差异化” 展开：

1. 分析品类认知格局：若品类已形成头部品牌（如 NBA 领域的清华、北大），避免正面竞争；若品类认知分散（如部分新兴消费品），可抢占核心功能词；
2. 聚焦细分特征词：从商品属性（如 “防脱”“无硅油”）、人群（如 “母婴专用”“职场人必备”）、场景（如 “运动后修复”“熬夜急救”）中，选择未被占领的细分领域，建立专属认知标签。

（三）第三步：优化 —— 持续强化 AI 的 “正面认知”

优化的核心是 “投 AI 所好”：

1. 渠道选择：聚焦 AI 高频抓取的渠道，如行业门户、学术平台、品牌官网等；
2. 内容生产：持续输出 AI 偏好的内容 —— 行业报告、学术解读、数据化案例，甚至可联合专业机构发布白皮书，提升内容权威性；
3. 动态调整：定期监测 AI 对品牌的认知变化，根据推荐关键词、推荐频率的波动，优化内容方向与投放策略。

四、时代呼吁：2025 年，企业必须抓住的 AI 认知窗口期

2025 年是 AI 媒介爆发的关键节点，当前多数企业仍停留在 “用 AI 降本增效”（如自动化制作内容）的初级阶段，而在 “用 AI 做品牌认知”“用 AI 拓品类” 的高阶领域，仍存在巨大空白。

• 对品牌方：需将 AI 纳入媒体策略核心，通过 “评估 - 策略 - 优化” 落地实践，在 AI 认知尚未完全固化前抢占先机；
• 对全行业：无论是 EMBA 院校、连锁店，还是运动培训机构、媒体平台，都需意识到 ——AI 认知已成为品牌竞争力的核心要素，借助 Airenz（官网：Airenz.com）等专业工具，方能在新媒介时代站稳脚跟。

AI 认知革命已至，品牌营销的规则正在重写。唯有以 “AI 为核心媒介”，以 “认知占领为目标”，方能在商业可持续增长的道路上，赢得未来。

TAKEAWAY

1、AI 已从生产力工具进化为深度影响消费决策的核心媒介，渗透至选品、择校等生活场景。

2、AI 能替代用户完成信息搜集、整理、分析并给出行动建议，形成 “AI 驱动消费决策” 闭环。

3、相较于社交媒体的感官 / 情绪类内容，AI 输出的理性信息更具价值，适配需强科普的行业。

4、品牌营销需转向 “Marketing to AI”，将 AI 视为说服对象，通过适配内容让其认知并推荐品牌。

5、AI 偏好权威信源、数据逻辑与新词新概念，这是影响其认知品牌的关键方向。

6、可选择认知模糊的概念，联合权威机构赋予新定义并饱和输出内容，实现 AI 认知重塑。

7、企业提升 AI 认知需遵循 “评估 - 策略 - 优化” 三步法，先摸清 AI 对自身及竞品的认知现状。

8、AI 推荐品牌平均约 6 个，符合人类 “7±2” 短期记忆规律，且不同品类认知格局差异显著。

9、品牌需避开 AI 认知中已固化的头部领域，聚焦细分特征词建立差异化认知标签。

10、2025 年是 AI 媒介布局窗口期，企业需将 AI 纳入媒体策略，而非仅用于内容制作降本增效。

思考点

1、在 AI 偏好权威信源、数据逻辑的特性下，企业若处于认知模糊的品类，该如何平衡内容的权威性与差异化，以高效抢占 AI 认知？

2、结合 AI 平均推荐 6 个品牌且符合 “7±2” 记忆规律的特点，中小企业应优先突破 “认知可见度” 还是聚焦细分领域，理由是什么？

3、当 AI 成为核心媒介，企业在 “评估 - 策略 - 优化” 三步法落地中，最易在哪个环节出现偏差，可通过哪些方式规避？

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8大战略系统——前瞻钱瞻、媒介360、钱钱品牌局、MSAI营销科学∞艺术、创+TALK、嗲学、AI元宇宙、媒介创新场——输送多元智慧，思想穿透增长！

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在生成式人工智能技术飞速迭代的背景下，市场营销领域正经历从 “人力驱动” 向 “人机协同” 的根本性转变。

本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十一章，围绕 “模式重构” 展开深度探讨，结合行业实践与技术趋势，明确了人机协作的核心逻辑、演进路径及对企业组织的深远影响，为营销从业者提供了清晰的行动框架。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

0:32   第十一章“模式重构”，人类与人工智能的分工与协作方式。

3:16   人智协作的第一种模式：嵌入模式。

4:17   第二种协作模式——副驾驶（Copilot）模式。

7:47   人智协作的第三种模式：智能体模式。

12:14  三种模式的演进与营销效率跃迁。

17:33  AI驱动的一岗多能与组织变革。

21:33  人力资源成本与AI替代的辩证关系。

23:45  人类如何结合AI洞察生成优质策略。

一、人机协作的底层逻辑：从 “工具辅助” 到 “自主协同” 的演进

比尔・盖茨的两次预言为技术与行业的融合提供了重要参照：1980 年 “每个家庭拥有一台计算机” 的预言已成为现实，2024 年他再次提出 “每个上网者将拥有 AI 个人助理” 的愿景 —— 这一趋势在营销领域已初现端倪。

当前，营销人员与 AI 协作不再是 “可选项”，而是 “必备能力”，其核心演进方向可通过三种协作模式具体呈现，且每种模式对应着不同的人机权责分配与应用场景。

（一）嵌入模式：AI 作为 “精准工具”，人类主导决策

嵌入模式是人机协作的基础形态，核心特征为 “人类主导、AI 执行”，适用于营销中需要精准落地的标准化任务。

• 权责划分：人类承担目标拆解、方向把控与最终决策角色，通过明确的提示词引导 AI 理解需求；AI 仅作为工具，负责完成具体执行环节，无自主决策权限。
• 典型场景：在文案创作中，营销人员明确 “产品核心卖点（如环保材质）、目标受众（年轻妈妈）、文案风格（温馨亲切）” 等关键信息后，AI 基于提示词生成多版初稿；在广告创意 brainstorm 阶段，人类提出 “结合节日热点” 的方向，AI 辅助生成视觉创意草图或概念描述。
• 核心价值：降低重复劳动成本，让人类聚焦 “策略判断” 而非 “执行细节”，尤其在研究洞察、内容初稿生成等场景中，可将效率提升 3-5 倍。

（二）副驾驶模式：AI 作为 “协作伙伴”，人机共同决策

副驾驶模式（Copilot 模式）由微软于 2021 年首次提出，最初应用于代码编写领域，如今已成为营销中 “复杂任务协同” 的核心模式，标志着 AI 从 “工具” 向 “伙伴” 的转变。

• 权责划分：人类与 AI 形成 “双向互动” 关系 ——AI 不仅能执行任务，还能协助人类拆解目标、理清思路；人类则负责需求确认、方案调整与最终选择，双方共同参与决策过程。
• 典型场景：企业微信的 “智能总结” 功能是典型案例：员工无需改变原有沟通习惯，AI 实时分析团队聊天记录，自动提炼 “任务进展（如文案初稿已完成）、待办事项（如客户反馈需修改标题）”；在 PPT 撰写中，人类仅提出 “主题为‘Q3 营销复盘’”，AI 先搭建 “数据概览 - 问题分析 - 优化建议” 的框架，再填充基础内容，人类后续基于需求调整逻辑或设计风格。
• 核心价值：解决 “跨领域能力不足” 的痛点 —— 对不熟悉数据分析的内容人员，AI 可辅助解读数据趋势；对缺乏创意经验的调研人员，AI 可提供创意方向参考，实现 “专业能力互补”。

（三）智能体模式：AI 作为 “自主执行者”，人类监督评估

智能体模式是人机协作的高阶形态，也是未来营销的核心发展方向，其关键在于 AI 具备 “自主感知、规划、行动” 的闭环能力，人类仅需扮演 “监督者” 角色。

• 权责划分：人类仅设定核心目标（如 “研究 AI 时代品牌情绪分类并制定行动方案”），AI 自主完成 “信息采集（搜索最新行业报告）、任务拆解（分为‘文献梳理 - 分类框架搭建 - 方案撰写’三步）、执行落地（生成可交互 PPT 或网页）” 全流程，无需人类手动干预步骤。
• 典型场景：在广告智能投放中，AI 自主采集 “不同渠道（抖音、小红书）的投放数据、用户点击转化率、竞品投放策略”，分析后自动加大 “高转化广告” 的预算，减少低效投放；电商平台的 AI 购物助手会基于用户历史购物记录、浏览行为，预判 “潜在需求（如夏季来临前推荐防晒用品）”，并通过精准提问（如 “是否需要儿童款防晒”）确认需求，提升转化效率。
• 核心价值：突破 “人类精力边界”，实现 “复杂任务全流程自动化”—— 以品牌情绪研究为例，传统模式下需 3 人团队耗时 1 周完成，AI 智能体可在 24 小时内完成从数据采集到方案输出的全流程，且能实时更新最新信息。

二、模式演进的核心影响：营销效率与组织形态的双重重构

三种协作模式的递进，不仅改变了 “人机工作方式”，更对营销行业的 “效率标准” 与 “组织架构” 产生了颠覆性影响，具体体现在两个关键维度：

（一）效率跃迁：从 “个体能力提升” 到 “创造力放大”

在 AI 协同下，营销领域的效率提升不再是 “线性增长”，而是 “指数级突破”：

• 数据处理层面：AI 可在 1 小时内完成 “10 万条用户评论的情感分析”，而传统人工需 3 人团队耗时 3 天，且准确率可达 90% 以上；
• 创造力层面：创意人员借助 AI 辅助，可在相同时间内生成 10 倍于传统模式的创意方案 —— 例如在海报设计中，AI 快速生成多版视觉方案，人类聚焦 “创意筛选与情感共鸣优化”，最终优质方案产出量提升显著；
• 实战案例佐证：36 氪的 “AI 虚拟店铺” 项目中，AI 自主完成 “店铺起名（努努米微）、LOGO 设计、服装设计、模特图制作、商品详情文案” 全流程，仅用两周就搭建起传统模式下需 10 人团队、投入数十万元的淘宝店，上线后 3 个月卖出 600 多件短袖、100 多条裙子，后续还通过虚拟数字人直播打通 “生产 - 销售 - 交付” 链条，证明 AI 对 “全链路效率” 的重构价值。

（二）组织变革：从 “专业分工” 到 “一岗多能”

AI 的深度渗透正在打破营销行业 “岗位细分” 的传统架构，推动 “一岗多能” 成为常态，企业组织形态也随之向 “扁平化、一体化” 转型：

• 岗位能力重构：传统营销团队需细分 “市场调研、数据分析、内容创作、美工设计” 等岗位，如今在 AI 辅助下，内容人员可通过 AI 工具完成 “数据可视化分析”，调研人员可借助 AI 生成 “创意海报初稿”，销售人员可自动生成 “社交媒体推广文案”——2024 年行业报告显示，超 60% 的研究报告已标注 “AI 生成图片”，许多企业的 “美工岗位” 功能被其他岗位整合，专业壁垒逐渐弱化；
• 企业架构调整：一方面，企业减少对外部供应商的依赖（如原本外包的 “设计服务”“数据调研服务”，可通过内部 AI 工具完成）；另一方面，构建 “AI 智能中台” 成为核心趋势 —— 将 “营销洞察、内容创意、媒介投放、效果评估” 等环节通过中台串联，形成 “数据互通、流程自动化” 的协同体系，例如亚马逊卖家借助 AI 智能体，可实现 “竞品数据监测 - 广告投放调整 - 内容优化” 的全流程自主运行，无需跨部门反复沟通。

三、关键问题与应对：AI 时代营销人的核心能力要求

随着人机协作模式的深化，行业也面临 “人力成本变化”“能力适配” 等现实问题，其答案直接决定营销人能否在变革中立足：

（一）“一岗多能” 是否会导致人力成本下降？—— 辩证看待 “价值重构”

从历史经验看，技术变革往往带来 “短期岗位调整” 与 “长期价值提升” 的双重效应：汽车制造行业引入自动化生产线后，初期部分车工岗位收入下降，但随着生产效率提升、市场规模扩大，最终催生了 “中产工人” 群体；营销行业同理，AI 会淘汰 “纯执行型岗位”（如仅负责文案初稿撰写、基础数据录入的岗位），但会催生 “AI 协作型岗位”（如能引导 AI 生成优质方案、评估 AI 输出效果的岗位）。

• 企业视角：不会单纯追求 “人力成本下降”，而是更关注 “人效提升”—— 愿意为 “能让 AI 产出 10 倍价值” 的员工支付更高薪酬；
• 个人视角：若仅停留在 “执行技能”（如只会写基础文案、做简单图表），竞争力会持续弱化；若能掌握 “AI 领导能力”（如精准定义需求、优化 AI 输出、结合市场趋势调整方案），则会成为行业稀缺人才。

（二）人类如何将 AI 洞察转化为优质策略？—— 聚焦 “两种核心能力”

AI 能提供 “数据洞察”（如 “25-30 岁用户对‘环保’概念关注度提升 20%”），但将洞察转化为 “可落地的营销策略”（如 “推出‘环保材质限量款’产品，结合 KOL 公益宣传”），仍需人类具备两种关键能力：

• 趋势判断能力：AI 仅能基于历史数据输出洞察，而人类需结合 “行业趋势（如政策对环保的支持）、消费者情感需求（如年轻群体对‘可持续生活’的认同）”，判断洞察的 “长期价值”；
• AI 引导能力：本质是 “提出更高要求” 的能力 —— 例如 AI 初步输出 “环保主题文案” 后，人类需进一步明确 “加入用户故事（如‘妈妈给孩子选环保衣物’）、强化场景感（如‘周末亲子出游穿搭’）”，推动 AI 输出更贴合需求的方案；同时，通过 “赛马机制” 筛选 AI 方案（如对比两版文案的 “情感共鸣度”），持续优化 AI 的输出逻辑。

抓住 “模式重构” 机遇，定义 AI 时代营销竞争力

对企业而言，尽早布局 AI 智能中台、推动组织扁平化，是抢占未来市场的关键；对个人而言，摆脱 “执行依赖”、培养 “AI 领导能力”，是避免被淘汰的核心。

人机协作的模式仍在进化，未来是否会出现 “第四种模式”（如 “人机深度共生，AI 理解人类隐性需求”）尚未可知，但可以确定的是：能主动适应、引领模式变革的企业与个人，将成为 AI 时代营销行业的 “领跑者”。

TAKEAWAY

1、生成 AI 时代营销人机协作有嵌入、副驾驶、智能体三种核心模式，呈 “工具辅助 - 伙伴协同 - 自主执行” 的演进路径。

2、嵌入模式中人类主导决策，AI 为执行工具，适用于文案创作、广告创意等营销标准化任务，可降低重复劳动成本。

3、副驾驶模式下 AI 与人双向互动，协助拆解目标、理清思路，能解决营销人员跨领域能力不足的痛点，实现专业互补。

4、智能体模式是高阶形态，AI 可自主完成 “感知 - 规划 - 行动” 全流程，人类仅监督评估，突破人类精力边界。

5、三种模式递进推动营销效率指数级提升，AI 可放大人类创造力，使优质方案产出量、复杂任务完成效率显著提高。

6、AI 深度渗透打破营销岗位细分架构，“一岗多能” 成常态，企业组织向扁平化、一体化转型，减少外部供应商依赖。

7、企业需构建 AI 智能中台，串联营销各环节形成协同体系，实现数据互通与流程自动化，提升整体运营效率。

8、“一岗多能” 短期或致纯执行岗位调整，长期会催生 AI 协作型岗位，企业更关注人效而非单纯降低人力成本。

9、人类将 AI 洞察转化为优质策略，需具备市场趋势判断能力与 AI 引导能力，能提出高要求并优化 AI 输出。

10、适应并引领营销人机协作模式变革，是企业抢占市场、个人避免被淘汰，成为 AI 时代营销领跑者的关键。

思考点

1、结合自身营销工作场景，当前使用 AI 处于嵌入、副驾驶、智能体三种模式中的哪一种？若想向更高阶模式过渡，需突破哪些实操障碍？

2、面对 “一岗多能” 成为营销常态的趋势，个人需重点培养哪些能力，才能避免被 AI 替代并实现与 AI 的高效协作？

3、企业搭建 AI 智能中台以串联营销全流程时，在数据整合、部门协同、流程适配方面可能遇到哪些核心问题？该如何解决？

在生成式人工智能技术爆发的背景下，营销行业正经历一场从技术底座到价值逻辑的深度变革。这场变革不再是局部的工具升级，而是围绕客户、企业、员工三大核心主体，实现需求侧体验重构、供给侧资源迭代与组织侧能力进化的全链条革新，彻底打破传统营销的边界与范式。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十章。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

0:41    生成式AI重塑营销生态，从技术底座到组织重构的全面解析。

3:17    AI重塑客户决策，从信息鸿沟到个性化需求。

7:18    人工智能驱动个性化营销---提升客户体验与满意度的关键。

10:41   工智能重塑营销生态：智能体与整合趋势引领行业变。

15:14   平台强势与去中间化：深营销生态中的挑战。

17:39   人工智能重塑企业营销：员工角色与能力的进化。

23:24   AI优化广告推送频次与未来广告形式。

27:31   平台强势下的广告主与中间商应对策。

30:34   AI时代下的职业转型与领军企业展望。

一、需求侧：客户从 “被动接收者” 转型为 “主动挑剔者”，AI 重塑消费决策逻辑

生成式 AI 的普及，让客户在营销关系中的角色发生根本性转变 —— 从过去被动接受广告信息，变为主动掌控决策流程的 “挑剔者”，这种转变体现在三个核心维度：

1. 决策模式升级：从 “信息搜索” 到 “AI 外包”

传统营销时代，客户需花费 3-5 天研究产品供应商、价格等信息，决策效率低下；而在生成式 AI 时代，客户通过 AI 工具实现 “决策外包”，只需输入具体需求（如 “苏州出差后一日游 + 北京伴手礼推荐”），即可快速获得定制化解决方案。

这种转变的核心是 AI 填平了信息鸿沟，让客户无需记忆品牌、促销等信息，直接通过人机交互获取精准答案，大幅缩短决策周期。

2. 体验期待提升：从 “标准化服务” 到 “个性化定制”

AI 不仅改变客户决策方式，更推高其对消费体验的期待阈值。客户不再满足于泛泛而谈的广告宣传，而是要求内容、产品、服务的高度个性化。

健身爱好者仅关注健康饮食、健身教程类内容；电商用户期待平台推送匹配自身偏好的商品；连锁咖啡店的智能点餐系统通过 “提前下单 + 快速取餐”，以 “客户为中心” 的服务模式获得广泛认可。

值得注意的是，AI 解决了传统营销 “高效率与个性化不可兼得” 的矛盾，实现大规模定制化生产与智能化服务的协同。

3. 交互逻辑转变：从 “单向推送” 到 “人机共创”

传统数字营销依赖客户搜索、点击等行为 “猜测需求”，而生成式 AI 时代，品牌通过客户与智能体的持续交互 “发现需求”—— 在问答式交互中，AI 不仅能响应客户明确需求，还能激发其潜在需求（如旅行计划中推荐未考虑的小众景点）。

这种 “人机共创” 的交互逻辑，让营销从 “信息推送” 升级为 “需求挖掘”，大幅提升客户参与感与满意度。

二、供给侧：数据、模型、智能体成新核心资源，行业从 “细分割裂” 走向 “整合协同”

生成式 AI 彻底重塑营销供给侧的资源结构与分工模式，传统媒体、创意等资源的核心地位被替代，行业呈现 “新资源主导 + 整合化发展” 的新态势：

1. 核心资源迭代：数据、模型、智能体构建新供给体系

• 数据：作为 AI 技术的基石，数据的价值从 “标签化匹配” 升级为 “深度洞察”，企业通过全维度数据收集，精准把握市场动态与客户需求，降低信息不对称风险；
• 垂直模型：基于海量营销数据的专用模型（如智能推荐系统、对话式广告、社交媒体实时洞察模型）成为新供给，为 C 端提供个性化体验，为 B 端创造流量红利；
• 智能体：智能客服、虚拟助手、数字人等工具实现 7×24 小时在线服务，改变营销交互方式 —— 如智能客服实时响应咨询、虚拟助手主动推送定制化优惠，成为品牌与客户沟通的核心触点。

2. 行业分工变革：从 “高度细分” 到 “整合去中间化”

传统营销产业因专业性强，被细分为市场调研、媒介策略、广告投放等多个领域，诞生大量专业公司；而生成式 AI 提升营销生产力后，行业分工呈现两大趋势：

• 整合化：企业借助 AI 可独立完成以往需外包的业务（如自建 AI 模型进行数据分析），单一企业的业务能力边界扩大，“小而专” 的中间商生存空间被压缩；
• 去中间化：头部平台凭借数据、技术壁垒，直接连接品牌与客户，替代传统广告代理、市场调研公司的功能（如平台内置 AI 工具为品牌提供精准投放服务），行业资源向头部集中。

三、组织侧：员工从 “技能执行者” 进化为 “人智协作伙伴”，能力重构成核心竞争力

生成式 AI 对企业营销组织的影响，核心在于 “人的角色重塑”——AI 不会替代员工，但善用 AI 的员工会替代不善用 AI 的员工，组织能力的竞争本质是 “人智协作能力” 的竞争：

1. 员工角色转型：从 “单一技能者” 到 “超级员工”

AI 推动员工能力体系升级，呈现两大变化：

• 能力复合化：“超级员工” 成为新趋势，这类员工既熟练运用 AI 工具完成内容生产、数据分析等任务，又具备创造性、管理性软技能，可独立承担多环节工作；
• 新职业涌现：“AI 训练师” 成为高需求职业，擅长训练、应用 AI 的员工成为企业核心专家，而投流师、数字化优化师等操作性岗位因重复劳动易被 AI 替代，需求持续减少。

2. 态度与行为转变：从 “抗拒恐慌” 到 “主动拥抱”

当前企业中积极运用 AI 的员工仅占 10%-20%，部分员工因担心失业对 AI 持抗拒态度；但随着 AI 普及，员工态度逐渐转变：从 “恐慌替代” 到 “主动学习”，从 “低频使用” 到 “高频依赖”。

其中，主观能动性成为关键 —— 积极运用 AI 的员工能最大化工具价值，形成 “人的因素大于工具因素” 的差异化优势（如相同 AI 工具，积极员工的输出效果显著优于被动使用者）。

3. 组织架构优化：从 “层级管理” 到 “人智协同”

AI 推动营销组织架构 “去扁平化”，核心是建立 “人智协作” 新模式：

• 任务分工重构：AI 承担低价值、重复性任务（如数据录入、基础文案生成），员工聚焦高价值工作（如策略制定、客户关系维护），实现 “人机互补”；
• 人员结构调整：操作性、功能性岗位占比下降，管理型、知识型岗位占比上升，组织 “AI 含量” 提升 —— 企业引入 AI 的目标不是减员，而是释放员工创造力，提升整体效率。

四、行业挑战与应对策略：在变革中寻找生存与发展路径

生成式 AI 驱动的营销变革，也伴随着多重挑战，不同主体需针对性破局：

1. 广告主：应对平台强势，构建 “多元 + 自主” 的营销体系

平台方凭借数据、技术优势，对广告主的议价能力增强，品牌面临 “数据依赖 + 规则被动” 的困境。应对策略包括：

• 渠道多元化：减少对单一平台的依赖，布局私域流量（如品牌小程序、AI 智能体），建立自有会员体系（如连锁品牌通过小程序积累过亿会员，获得与平台平等对话的能力）；
• 能力自主化：强化自身数据与 AI 技术能力，自建营销模型，降低对平台工具的依赖，掌握营销主动权。

2. 中间商：转型 “专业化 + 整合化”，突破生存困境

传统广告代理、市场调研公司因 “去中间化” 趋势面临冲击，转型方向有二：

• 垂直专业化：聚焦细分领域（如 AI 营销模型服务、AI 广告形式设计、AI 培训），成为行业内的专业服务商；
• 全链路整合：打造 “AI + 营销” 全流程服务能力（如从需求洞察、内容生成到投放优化的一体化服务），替代多个细分中间商的功能，提升不可替代性。

3. 监管层：强化平台监管，维护市场公平与消费者权益

平台强势带来 “数据垄断 + 规则不透明” 等问题，监管层需加强两大工作：

• 数据安全监管：规范平台数据收集与使用，保护客户隐私，避免数据滥用；
• 竞争秩序维护：防止平台通过算法优势打压中小品牌与服务商，保障行业多样性与创新活力。

五、未来展望：领军企业未定，AI 赋能下的 “多元竞争” 格局

生成式 AI 时代的营销领军企业尚未形成定局，当前呈现 “传统平台 + 新兴势力” 共同竞争的格局：

• 传统平台：谷歌、腾讯、抖音等凭借用户基础、算力优势，布局通用 AI 营销工具（如豆包类平台），巩固行业地位；
• 新兴势力：Kimi 等垂直 AI 平台凭借精准场景服务（如专业内容生成、行业洞察）崭露头角；此外，聚焦细分需求的 AI 产品（如儿童情感玩具、AI 陪伴工具）也可能成为新媒介，开辟新市场。

无论何种企业，未来的核心竞争力都将集中在 “AI 赋能的客户价值创造”—— 谁能通过 AI 更好地满足客户个性化需求、提升消费体验，谁能实现 “人、AI、组织” 的高效协同，谁就能在营销新生态中占据主导地位。

TAKEAWAY

1、生成式 AI 正推动营销行业从技术底座到组织架构的全链条重构，彻底打破传统营销范式。

2、客户借助 AI 实现 “决策外包”，决策效率大幅提升，同时对个性化内容与消费体验的要求愈发严苛。

3、AI 解决了传统营销 “高效率与个性化难以兼顾” 的矛盾，助力企业实现大规模定制化生产与服务。

4、营销供给侧核心资源已迭代为数据、垂直 AI 模型与智能体（如智能客服、数字人），替代传统媒体与创意。

5、生成式 AI 推动营销行业从 “高度细分” 走向 “整合化 + 去中间化”，头部平台资源进一步集中。

6、AI 不会替代员工，但善用 AI 的员工将替代不善用 AI 的员工，“人的因素” 在 AI 工具应用中起关键作用。

7、营销组织中 “超级员工”（复合技能）与 “AI 训练师” 新职业涌现，操作性岗位需求减少，管理型岗位更难替代。

8、广告主需通过构建多元渠道与自有能力（如私域会员体系），应对平台强势带来的依赖风险。

9、传统营销中间商需向 “垂直专业化”（如 AI 营销模型服务）或 “全链路整合” 转型以突破生存困境。

10、生成式 AI 时代营销领军企业未定，传统平台与新兴垂直 AI 势力、细分需求 AI 产品将形成多元竞争格局。

思考点

1、生成式 AI 推动营销供给侧向 “数据 + 模型 + 智能体” 转型，企业应如何平衡对头部平台资源的依赖与自身核心能力建设？

2、面对 “善用 AI 的员工替代应用弱的员工” 这一趋势，营销团队需从哪些维度重构人才培养与组织协作模式？

3、生成式 AI 时代客户 “决策外包” 与 “个性化需求升级” 并存，企业如何通过人机交互精准挖掘客户潜在需求并提升留存率？

在生成式人工智能技术全面渗透商业领域的今天，企业营销正经历从 “经验驱动” 到 “智能驱动” 的根本性变革。

本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第九章，以 “战略重构” 为核心，系统阐述了生成式 AI 如何重塑营销的战略制定、运营落地、组织管理与资产积累，为企业提供了清晰的转型路径与实践方向。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

2:05 AI赋能企业营销战略制定、运营赋能、员工赋能及资产建设。

5:07 AI洞察力在战略方案的评估、客户行为分析以及决策支持的应用。

12:00 生成式营销应用趋势，从尝鲜到常态，多模态内容与全流程赋能。

14:48 人工智能重塑营销：超级员工与未来企业核心资产。

18:54 未来企业驯服AI模型匹配企业内部流程和价值观。

22:18 人类在AI时代要从日常工作中解放，培养AI领导力。

25:13 超级员工时代下的组织架构转型，一岗多能很重要。

26:48 AI生产力下企业核心资产从品牌转向数据、知识和模型。

一、生成式营销的四大核心应用板块：构建 “战略 - 运营 - 人 - 资产” 闭环

生成式 AI 并非单一工具，而是覆盖营销全场景的战略体系。“深层次营销战略蓝图” 明确将其划分为四大板块，形成从顶层设计到长期价值沉淀的完整链路，解决了传统营销 “碎片化、低效率、难沉淀” 的痛点。

（一）营销战略制定：AI 成为 “科学决策参谋”

传统营销战略依赖人力调研，存在成本高、周期长、颗粒度粗的问题；而生成式 AI 通过多维度评估能力，让战略制定更精准、更高效。

• 核心价值：从 “利弊分析” 升级为 “多维度量化评估”，可针对方案的新颖性、可行性、特异性、影响力、可操作性打分。例如哈佛商业评论 2023 年案例显示，ChatGPT 对 “动态显示保质期包装” 方案评估时，既指出 “需开发新包装材料” 的可行性挑战，也明确 “减少食品浪费” 的社会价值，为决策提供数据支撑。
• 实践逻辑：整合消费者、行业、社会热点、媒介生态四大维度数据，自动构建客户画像、分析情绪倾向，让战略从 “拍脑袋” 变为 “数据驱动”。

（二）营销运营赋能：覆盖六大流程的 “全链路提效”

作为最复杂的板块，营销运营赋能聚焦 “战略落地”，覆盖广告、社媒、内容、电商、用户、创新六大核心流程，实现 “从创意到投放” 的全自动化支持。

• 典型场景：当前主流平台已推出 “全流程解决方案”—— 广告主无需准备素材，平台可自动生成广告创意、开展 AB 测试、匹配投放渠道；以社媒营销为例，AI 可实时处理海量数据，生成符合平台调性的多模态内容，大幅降低运营人力成本。
• 关键优势：打破传统运营 “单点割裂” 的问题，让 “洞察 - 生产 - 审核 - 投放 - 评估” 形成闭环，例如某企业通过 AI 实现 “广告内容生成 - 投放效果分析 - 策略迭代” 的实时联动，效率提升 3 倍以上。

（三）员工赋能：打造 “一人当十” 的超级团队

员工是营销落地的核心载体，生成式 AI 通过 “减负 + 提能”，推动普通员工向 “超级员工” 转型，重构营销团队的能力边界。

• 核心路径：一方面，AI 承接数据处理、内容排版等重复性工作，让员工聚焦创意、策略等核心任务；另一方面，通过 AI 工具实现 “一岗多能”，例如蒙牛巴黎奥运营销中，员工借助 AI 热点创意助手运营 “一人新闻社”，同时赋能 500 万终端门店的个性化营销，实现 “一人赋能千人” 的突破。
• 组织价值：推动团队从 “人力密集型” 转向 “智能协同型”，部分企业通过 AI 培训工具实现员工 “7×24 小时学习”，快速提升团队专业能力。

（四）资产建设：沉淀 “不可复制” 的长期壁垒

当生成式 AI 成为行业通用工具，企业的差异化竞争力将从 “品牌” 转向 “核心资产”，“数据、知识、模型资产” 是未来营销的 “护城河”。

• 资产类型：包括营销全流程数据（消费者行为、投放效果等）、行业知识沉淀（方案库、案例库等）、企业定制化 AI 模型（适配内部流程与价值观的专属模型）。
• 核心逻辑：传统营销中，品牌是核心资产，但 AI 让 “品牌打造” 趋于平权（小企业也能快速生成品牌内容）；而专属资产具有 “不可复制性”—— 例如某企业通过积累 10 年营销数据训练的模型，能更精准预测消费者需求，这是竞争对手无法短期模仿的。

二、生成式营销的四大应用趋势：从 “试点探索” 到 “全面渗透”

根据可口可乐、美的等企业实践，总结出生成式营销的四大趋势，反映出技术从 “尝鲜” 到 “常态” 的落地进程，为企业布局提供参考。

（一）从 “尝鲜式应用” 到 “常态化融入”

2023 年是生成式营销元年，如今头部品牌已将其纳入日常流程：可口可乐每年推出 AI 驱动的大型营销活动，美的将 AI 融入社媒内容生产，实现 “每月千条 AIGC 内容” 的稳定输出。这一趋势表明，生成式 AI 不再是 “加分项”，而是企业营销的 “基础能力”。

（二）从 “图文内容” 到 “多模态升级”

早期 AI 营销以海报、平面广告等图文为主，当前已拓展至视频、音频、数字人等多模态形态：短视频广告可通过 AI 自动生成脚本与剪辑，数字人直播实现 “7×24 小时互动”，甚至催生出 “AI 美学”—— 例如某手机品牌用 AI 生成的视频广告，因 “视觉风格年轻化” 获得 Z 世代青睐。

（三）从 “单点突破” 到 “全流程覆盖”

AI 应用不再局限于 “内容生成” 等单一环节，而是贯穿营销全链路：从 “用户洞察”（AI 分析评论情绪）到 “内容生产”（自动生成文案与视频），再到 “投放优化”（实时调整渠道策略），最终到 “效果评估”（量化 ROI），形成 “端到端” 的智能支持。

（四）从 “业务提效” 到 “组织赋能”

初期 AI 核心价值是 “降本增效”（如减少外包成本），如今已升级为 “组织转型工具”：通过 AI 改造流程（如将审批流程内化至智能体）、参与战略制定（提供多场景战略选项）、赋能员工能力（AI 培训与考试），推动营销部门从 “执行单元” 升级为 “战略支撑单元”。

三、AI 时代的营销组织转型：三大核心命题亟待解决

生成式 AI 的普及，不仅改变营销方法，更倒逼企业重构组织架构、人才定位与资产认知。

（一）组织架构：从 “分工明确” 到 “一岗多能 + AI 管理”

未来营销部门将呈现两大特征：一是 “一岗多能”，员工需掌握 “AI 工具操作 + 策略制定” 复合能力；二是 “AI 管理职能”，需专人负责 “优化 AI 流程、训练专属模型”，例如某企业设立 “AI 营销总监”，统筹内部模型训练与流程适配，实现 “AI 与业务深度融合”。

• 两种转型模式：部分企业选择 “精简内核 + 外部智库”（保留 5-10 人核心团队，外包非核心工作）；另一部分企业选择 “全流程内化”（将 agency 工作收归内部，通过 AI 提升效率），两种模式均需以 “AI 管理能力” 为基础。

（二）人才价值：从 “执行者” 到 “AI 领导者”

AI 不会完全取代人类，但会重新定义人类角色：如同程序员从 “写代码” 转向 “提需求”，营销人员需从 “做内容、算数据” 转向 “定策略、控方向”，核心是培养 “AI 领导力”—— 即 “驾驭 AI 工具、判断 AI 输出、优化 AI 流程” 的能力。例如某品牌营销经理通过 AI 生成 10 套方案后，聚焦 “筛选符合品牌调性的方案”，效率提升 5 倍。

（三）核心资产：从 “品牌” 到 “数据 + 知识 + 模型”

传统营销中，品牌是企业最核心的资产；但在 AI 时代，“品牌稀缺性” 减弱（小企业可通过 AI 快速打造品牌），而 “数据、知识、模型资产” 成为新壁垒：

• 数据资产：消费者行为、投放效果等数据，可优化 AI 预测精度；
• 知识资产：内部方案库、案例库，能让 AI 更理解企业需求；
• 模型资产：定制化 AI 模型，可实现 “千人千面” 的营销适配。
  这些资产无法通过短期投入获得，需企业长期积累，成为 “不可复制的竞争力”。

四、生成式 AI 不是 “工具”，而是营销的 “新底层逻辑”

生成式 AI 正在重构营销的 “底层逻辑”—— 它不仅是提升效率的手段，更是重塑战略、运营、组织与资产的核心支点。对于企业而言，唯有主动拥抱这一变革：将 AI 融入营销全流程、沉淀专属核心资产、培养 “AI + 营销” 复合型人才，才能在未来的竞争中占据主动。

每一次营销实施都应成为资产积累，每一次沟通都应形成可复用的知识，这正是生成式 AI 时代，企业营销的生存与发展之道。

TAKEAWAY

1、生成式 AI 可从新颖性、可行性等多维度量化评估营销方案，为企业战略制定提供科学决策支撑，解决传统人力调研成本高、周期长的问题。

2、生成式营销的核心应用框架包含四大板块，形成 “营销战略制定 - 营销运营赋能 - 员工赋能 - 资产建设” 的完整闭环，覆盖营销全场景。

3、营销运营赋能板块覆盖广告、社媒、内容等六大流程，主流平台已推出全流程解决方案，实现从创意生成到投放优化的自动化支持。

4、生成式 AI 能推动员工向 “超级员工” 转型，承接重复性工作，助力员工聚焦创意与策略，甚至实现 “一人赋能多人 / 多门店” 的效能突破。

5、当生成式 AI 成为行业通用工具，企业核心资产将从传统品牌转向数据资产、知识资产与模型资产，这类资产是构建长期差异化壁垒的关键。

6、生成式营销呈现四大应用趋势，即从尝鲜式应用到常态融入、从图文内容到多模态升级、从单点突破到全流程覆盖、从业务提效到组织赋能。

7、AI 时代营销组织架构需向 “一岗多能 + AI 管理” 转型，部分企业采用 “精简内核 + 外部智库” 或 “全流程内化” 模式，核心是强化 AI 流程管理能力。

8、人类在 AI 营销中的角色将从执行者转变为 “AI 领导者”，需具备驾驭 AI 工具、判断 AI 输出、优化 AI 流程的 “AI 领导力”。

9、生成式 AI 可整合客户多维度数据自动构建详细画像，通过多模态分析识别客户情绪倾向，帮助企业精准把握客户需求与优化服务。

10、生成式 AI 不仅是营销效率提升工具，更是重构营销战略、运营、组织与资产的底层逻辑，企业需主动融入以适应新竞争格局。

思考点

1、企业在推进生成式 AI 融入营销全流程时，需重点突破哪些环节，才能让 “数据、知识、模型资产” 有效转化为差异化竞争力？

2、面对 “一岗多能 + AI 管理” 的营销组织转型趋势，企业应如何设计人才培养体系，快速提升员工的 “AI 领导力”？

3、生成式 AI 覆盖营销全流程后，如何平衡 AI 的自动化决策与人类的创意判断，避免陷入 “效率优先但创意同质化” 的困境？

在 AI 大模型持续迭代的浪潮中，从谷歌 Gemini Nano Banana 的创意产出，到 Midjourney、Sora 等工具的视觉生成能力，AI 已彻底打破传统美学边界，催生出以超现实主义为核心的 “AI 新美学”。

这种新美学不仅重塑了广告、艺术、音乐等领域的创作范式，更成为品牌在注意力稀缺时代破局的关键。基于对 AI 新美学相关讨论的深度梳理，可从核心矛盾、本质特征、实践路径与未来方向四个维度，解析其对品牌与商业的变革价值。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

0:38 AI创作追求与人类相同还是创造独特美学。

4:56 AI内容创作中的超现实主义倾向，改变了审美偏好，促使创意方向发展。

8:28 超现实美学与AI融合，探索视觉、音乐与叙事的跨媒介创新。

13:01 AI重塑广告创意，企业应积极拥抱AI创造的超现实主义。

16:53 超现实主义广告，吸引现代消费者注意力的关键。

18:08 在广告创作中，AI通过算法学习艺术史，创造出前所未有的风格。

24:24 AI拓宽了美学表达范畴，包括超现实、古代感等多元风格。

29:01 现实美学与AI融合，探索多模态下的品牌创新。

30:58 AI美学对品牌视觉的影响，寻找独特风格并将其转化为品牌资产。

33:46 AI美学与超现实主义，共创未来创意新趋势。

一、核心矛盾：AI 创作的 “复刻陷阱” 与 “创新突围”

AI 美学发展的起点，始终围绕一个关键命题：是让 AI 复刻人类作品，还是让 AI 创造独属于自身的美学表达？ 这一矛盾在品牌实践中已得到鲜明验证。

可口可乐的两次 AI 广告尝试堪称典型案例。2023 年，其推出的 AI 美术馆广告片，让《呐喊》《戴珍珠耳环的少女》等经典画作中的人物 “活过来”，与可乐瓶互动，凭借 “打破艺术与现实边界” 的创新感收获市场好评；而 2024 年，其用 AI 复刻几十年前的经典圣诞节广告，虽制作水平达到 “超越过往的专业水准”，却因 “缺乏新意” 导致实际传播效果惨淡。

这一对比揭示出 AI 美学的核心认知：AI 的价值不在于 “模拟过去的真实”，而在于 “创造未来的可能”。正如艺术史中 “摄影技术诞生后，艺术从‘追求写实’转向‘抽象主义’” 的规律，AI 时代的美学逻辑已发生根本转变 —— 老一代 AI 专家所坚守的 “AI 需模拟真实” 的理念，已难以适配当下需求。对品牌而言，若陷入 “用 AI 复刻传统创意” 的陷阱，只会浪费技术潜力；唯有推动 AI 突破人类经验边界，才能释放新美学的商业价值。

二、本质特征：超现实主义的 “真实与荒诞共生”

AI 新美学的最显著标签，是视觉真实性与逻辑荒诞性的深度融合，这一特征直接承袭并升级了达达主义、超现实主义的艺术传统，形成独特的 “AI 超现实风格”。

从表现形式看，这种超现实主义有三大典型特质：

• 细节逼真性：AI 生成的内容在纹理、光影、材质等细节上高度拟真，如广告中产品的质感、场景的光影效果，足以让受众产生 “视觉真实感”；
• 逻辑反常规：突破物理法则与常识认知，如 “人转身瞬间切换到古代战场”“悬浮的汉堡搭配预制薯条”“固态石头流动化” 等场景，打破时空、比例、物种的传统逻辑；
• 元素拼贴感：将陌生元素创造性组合，如 “小红帽场景与六代机场景融合”“古代人物讲解现代选择题”，通过 “熟悉元素 + 陌生组合” 制造认知冲击。

这种 “看似真实却不可能” 的美学表达，恰好契合了当下消费者的审美需求 —— 在信息过载的环境中，传统广告的 “标准化叙事” 已让受众麻木，而 AI 超现实美学通过 “认知冲突” 激发探索欲，成为抓住注意力的关键。正如讨论中提及的研究数据：含超现实元素的广告点击率，比传统广告高 17.5%，这一数据直接印证了新美学的商业有效性。

三、实践路径：品牌拥抱 AI 新美学的三大关键动作

对品牌、企业与创意公司而言，AI 超现实美学不是 “选择题”，而是 “生存题”。要将其转化为商业竞争力，需落实三大核心动作：

（一）打破 “创意公式”，主动拥抱超现实表达

传统广告的 “流程化叙事” 已失效 —— 相同的结构、相似的话术，在碎片化媒体环境中只会被受众 “一键划过”。品牌需跳出 “复刻传统创意” 的思维，让 AI 超现实美学成为核心表达手法：

• 在内容侧，可借鉴短剧的超现实叙事逻辑，如通过 “反常识剧情”（如 “普通人与外星生物合作创业”）增强故事吸引力；
• 在视觉侧，运用 AI 生成 “突破物理法则的场景”，如 “牛奶从天空瀑布中流淌进牛奶盒”“产品在古代宫殿与未来太空间穿梭”，用视觉冲击留住受众注意力。

（二）构建 “风格资产”，平衡 “陌生感” 与 “识别度”

AI 创作的 “无限可能性” 可能导致品牌风格混乱，因此需在 “超现实表达” 中建立 “可识别的风格资产”：

• 保留核心一致性：如品牌可固定 “超现实场景中的色彩体系”（如某品牌始终用 “赛博朋克蓝 + 复古金”）或 “元素符号”（如某饮料品牌在超现实场景中必出现 “悬浮的水果粒子”），让消费者看到 “超现实内容” 就能联想到品牌；
• 拒绝 “盲目创新”：避免每次创作都完全颠覆风格，可采用 “70% 一致性 + 30% 微创新” 的模式，既保持品牌辨识度，又持续给受众新鲜感。正如艺术大师成名后会保持风格一致性，品牌的 “超现实风格” 也需成为独特的 “资产标签”。

（三）借力 “多模态融合”，降低试错成本

AI 新美学的优势在于 “跨媒介协同”—— 视觉、音乐、声音、动态可实现一体化生成，品牌可借助多模态工具，在社交媒体平台开展低成本试错：

• 在小红书发布 “超现实风格的产品笔记”，通过点赞、收藏数据测试消费者偏好；
• 在哔哩哔哩推出 “AI 生成的超现实音视频播客”，吸引年轻群体互动；
• 在直播中融入 “超现实场景”，如将主播形象替换为古代人物、背景切换为奇幻世界，打破传统直播的 “叫卖式乏味感”。椰树牌椰汁曾以 “突破‘白又瘦’审美” 的超现实直播风格出圈，正是 “多模态 + 超现实” 的成功实践。

四、未来方向：AI 新美学驱动创意生态重构

随着 AI 技术的持续进化，AI 新美学将不再局限于 “工具层面的创新”，而是推动整个创意生态的重构：

• 创作主体泛化：“审美民主化” 趋势将进一步凸显，普通人可通过 AI 工具成为超现实内容的创作者，品牌可开展 “用户共创超现实创意” 活动，拉近与消费者的距离；
• 行业边界模糊：超现实主义将渗透更多领域 —— 好莱坞已将 AI 超现实技术融入电影工业，国内短剧市场也将凭借 “短周期、高创意” 的优势，成为超现实叙事的核心载体；
• 评价标准升级：“是否符合真实逻辑” 将不再是美学评价的核心，“是否创造独特体验”“是否传递品牌个性” 将成为关键指标，这要求创意人彻底摆脱 “传统创意公式”，与 AI 协同探索新边界。

AI 新美学的核心不是 “技术炫技”，而是 “用超现实主义重构品牌与消费者的连接方式”。在注意力成为稀缺资源的时代，品牌唯有主动拥抱这种 “真实与荒诞共生” 的新美学，将其转化为独特的风格资产，才能在商业竞争中实现 “可持续增长”—— 这既是 AI 技术赋予的机遇，也是品牌必须面对的时代命题。

TAKEAWAY

1、AI 美学发展的核心矛盾是复刻人类作品，还是创造独属于 AI 的全新美学表达。

2、AI 美学呈现显著超现实主义倾向，核心是视觉真实性与逻辑荒诞性的融合。

3、AI 超现实美学承袭达达主义等艺术传统，通过算法实现高度风格融合与创新。

4、含超现实元素的内容能制造认知冲突，吸引注意力，其广告点击率高于传统广告。

5、AI 美学推动跨媒介融合，在视觉、音乐、叙事等领域均有创新实践。

6、品牌应主动拥抱 AI 超现实美学，而非陷入传统创意的 “复刻陷阱”。

7、品牌需在 AI 超现实表达中构建独特风格，并将其转化为可识别的品牌资产。

8、借助多模态工具在社交媒体开展低成本试错，是品牌应用 AI 美学的有效路径。

9、AI 新美学将推动 “审美民主化”，让普通人也能参与超现实内容创作。

10、未来 AI 新美学将重构创意生态，模糊行业边界，升级美学评价标准。

思考点

1、AI 超现实美学核心是 “视觉真实与逻辑荒诞融合”，在实际创作中如何平衡二者比例以避免过度荒诞削弱信息传递？

2、品牌需将 AI 超现实风格转化为 “可识别资产”，具体可通过哪些方法在保持风格一致性的同时，避免创意同质化？

3、“审美民主化” 下普通人可借 AI 创作超现实内容，这一趋势会对专业创意从业者的核心竞争力提出哪些新要求？

在营销行业数字化转型的浪潮中，生成式人工智能（AIGC）不再是简单的工具升级，而是对营销生产力的根本性重构。

本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第八章，我们可清晰看到，生成式 AI 正从洞察、创意、媒介三大核心能力切入，打破传统营销的效率瓶颈，推动行业从 “资源驱动型” 生产力向 “心智驱动型” 生产力跨越，同时引发工作模式、分工体系与核心竞争力的深层变革。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

0:32   《生成》第八章：生产力重构洞察创意和媒介能力的狂飙。，

2:34   生成式人工智能加持之后，营销会变成一种叫心智生产力。

6:40   生成式人工智能革新营销生产力：洞察、创意与媒介沟通的全面升级

9:09   痛点挖掘就是识别消费者在使用产品和服务时遇到的困难和产生的不满。

12:13   媒介沟通能力是营销生产力的重要构成。

15:47   AIGC赋能内容生产：从BGC到PUGC的效率革命

20:13   人工智能洞察能力：从情绪识别到客户体验管理的全面升级

24:13   人工智能重塑个性化服务与营销生产

29:53   生成式AI深刻改变营销领域的生产力，提升了效率同时重构了工作流程。

33:35   在设计领域，AI既可能取代普通设计工作，也是设计师提升效率和创新的工具。

35:49   学校教育作为预科性质，不能直接获得职场技能，持续学习和独立练习很重要。

一、营销生产力的本质：三大核心能力构筑行业基石

要理解生成式 AI 的变革价值，首先需明确营销生产力的核心构成。根据经济学中 “生产力” 的定义（亚当・斯密在《国富论》中提出，强调分工与专业化对生产力的提升作用），营销生产力可界定为 “企业在特定时间内创造营销活动的数量与质量”—— 相同资源投入下，能完成更多高质量、高转化营销活动的企业，其生产力更具优势。

而支撑营销生产力的关键，是三大不可替代的核心能力，这三大能力的强弱直接决定企业营销成效：

1. 洞察能力：营销的 “决策大脑”，指通过数据、信息分析，挖掘消费者需求、趋势、痛点与情感的能力。例如对 “消费者为何喝牛奶” 的洞察，可从 “日常食品” 深入到 “补钙育儿”“节日礼品” 等深层需求，为策略制定提供依据。
2. 创意能力：营销的 “内容引擎”，涵盖广告构思、文案撰写、视觉设计等内容生产能力。传统模式下，创意依赖专业人员经验与复杂工具，且需耗费大量时间（如品牌生产内容 BGC 需几周至数月）。
3. 媒介能力：营销的 “传播桥梁”，包括媒介渠道运营、目标受众触达与沟通互动能力。现代营销 90% 的预算投向媒介，但传统媒介沟通存在单向性、人力成本高、触达精度低等问题。

二、生成式 AI 的颠覆性价值：三大能力的效率革命与体验升级

生成式 AI 对营销生产力的重构，并非简单提升效率，而是从 “流程优化” 到 “能力重塑” 的全面突破，其影响贯穿三大核心能力的全链条。

（一）洞察能力：从 “耗时分析” 到 “实时智能”，精准度与颗粒度双提升

传统营销洞察存在 “数据处理慢、分析维度浅、人力成本高” 的痛点 —— 一份月度行业竞争报告需分析师数天完成案头研究与数据整理。而生成式 AI 通过 “智能体（Agent）协同” 模式，彻底改变这一现状：

• 效率飞跃：借助 AI，分析师可在几分钟内读取海量社交媒体数据，生成趋势、竞争对比等多维度报告；智能体技术进一步将报告生成时间压缩至 10-30 分钟（如分工明确的 AI 分别承担资料查找、质量检查、报告撰写任务）。
• 深度升级：AI 能精准识别消费者情绪与场景差异，例如在 “小明见妈妈哭泣” 案例中，AI 可区分 “见到妈妈本人的喜悦兴奋” 与 “见到妈妈照片的思念悲痛”，为情感营销提供精细化依据。
• 场景落地：在客服领域，Salesforce 的 Service GPT 可自动理解客户查询意图并生成精准回复；腾讯飞书会议系统能实时总结会议要点、分析参会者未被满足的需求，实现 “洞察即服务”。

（二）创意能力：从 “专业垄断” 到 “全民赋能”，内容生产效率 10 倍提升

传统创意生产存在 “门槛高、周期长、质量不稳定” 的问题 —— 非专业人员难以参与，专业人员一天仅能完成 1-2 个设计作品。生成式 AI 打破了 “创意专属权”，实现 “专业与大众双赋能”：

• 专业人员效率倍增：专业美工借助 AI 工具，工作量可提升至过去的 10 倍，且能探索超现实美学等新风格（如可口可乐 “美术馆广告” 中，AI 让名画人物与现实交互，大幅降低动画制作成本）。
• 普通人员创意觉醒：缺乏文案、设计能力的店长、服务人员，可通过 AI 制作客户答谢卡片、感恩视频；大学生借助 AI 开展的奥运主题营销活动中，70 人周期内发帖 1200 条，总互动 23 万，爆帖率达 15%（小红书单帖最高互动超 7 万）。
• 模式迭代：内容生产从 “BGC（品牌生产）→PUGC（专业用户生产）” 转向 “AIGC（AI 生产）”，生成时间从几周缩短至几分钟，且质量可控，无需品牌方大量人力审查。

（三）媒介能力：从 “单向传播” 到 “个性互动”，实现 “24 小时无间断服务”

传统媒介沟通存在 “人力极限、触达粗放、体验单一” 的瓶颈 —— 一个主播最多照看 2 个账号，每天直播 7-8 小时；电话客服因外包导致口音问题，影响用户体验。生成式 AI 通过 “数字人 + 智能交互” 模式，重构媒介能力：

• 效率突破：借助 AI 数字人，一个人可同时照看 20 个直播账号，实现 24 小时不间断直播；AI 客服可第一时间响应美团、淘宝等平台的客户需求，远超人工响应速度。
• 体验升级：实现 “一对一个性化服务”，如家乐福的 Hopla 聊天机器人可根据客户预算、饮食偏好推荐产品并制定膳食计划；屈臣氏借助 AI 辅助美丽顾问（BA）管理线上私域社群，维系消费者关系。
• 成本优化：无需依赖海外外包客服，AI 可生成自然语音与个性化回复，既降低成本，又避免 “口音体验差” 的问题。

三、深层重构：不止效率提升，更是营销生态的全面变革

生成式 AI 对营销生产力的影响，远超 “工具升级” 层面，而是引发 “工作流程、分工体系、核心竞争力” 的深层变革，这也是 “生产力重构” 的核心内涵。

（一）工作流程：从 “线性分工” 到 “人机协同”

传统营销流程呈 “线性递进” 模式（如拍摄短剧需层层分包给组织公司、演员工会、剧本团队），环节多、沟通成本高。而 AI 可整合多环节工作，例如企业无需外包即可通过 AI 完成剧本生成、视觉设计、视频剪辑，流程从 “多环节协作” 转向 “人机实时协同”，大幅缩短项目周期。

（二）分工体系：从 “垂直专业” 到 “能力重组”

传统营销行业分工高度垂直（如媒介人员仅对接媒介总监，无法参与品牌决策），而 AI 让 “跨领域能力整合” 成为可能。例如媒介人员借助 AI 可同时具备基础创意生成、消费者洞察分析能力，传统 “专业壁垒” 被打破；部分低价值重复性工作（如基础修图、文案初稿）可能被 AI 替代，行业将涌现 “AI + 专业” 的新型岗位（如 AI 创意指导、AI 媒介策略师）。

（三）核心竞争力：从 “技能依赖” 到 “创新驱动”

过去，营销人员的核心竞争力依赖 “工具技能”（如 PS 修图、数据分析软件操作），而 AI 让这些基础技能贬值（如手机 AI 可自动完成修图）。未来，核心竞争力将转向 “AI 无法替代的创新能力”—— 例如设计师需探索 AI 难以实现的独特风格，营销人员需结合 AI 洞察制定差异化策略，“创新 + AI 应用能力” 将成为职场核心壁垒。

四、应对变革：个人与企业的破局之道

生成式 AI 带来的不仅是机遇，更是 “不进则退” 的竞争压力。无论是个人还是企业，都需主动拥抱变革，才能在生产力重构中立足。

（一）个人：从 “技能学习者” 到 “AI 协同者”

• 摒弃 “工具依赖”：基础技能（如文案撰写、简单设计）需与 AI 结合，提升效率；重点培养 “AI 无法替代的能力”（如策略思考、情感洞察、创新构思）。
• 保持 “持续学习”：学校教育更多是 “预科性质”（如课本中的 AI 知识可能滞后半年以上），需主动学习智能体、AIGC 新工具，在实践中提升 AI 应用能力。

（二）企业：从 “资源投入” 到 “能力重构”

• 重构营销团队：打破传统部门壁垒，培养 “洞察 + 创意 + 媒介” 的复合型团队，让 AI 工具贯穿营销全流程；
• 聚焦 “心智生产力”：借助 AI 深入挖掘消费者心智需求，从 “大规模传播” 转向 “个性化体验”，例如通过 AI 实现 “一人一策” 的私域运营，提升客户忠诚度。

生成式 AI 对营销生产力的重构，是行业从 “传统粗放” 向 “智能精细” 转型的必然趋势。它不仅让洞察、创意、媒介能力实现效率飞跃，更推动营销生态从 “资源驱动” 转向 “创新驱动”。对于营销人而言，唯有将 AI 视为 “能力放大器” 而非 “替代者”，主动探索 “人机协同” 的新模式，才能在这场生产力狂飙中抓住机遇，实现个人与企业的可持续增长。TAKEAWAY

1、营销生产力核心由洞察、创意、媒介三大能力构成，其水平取决于特定时间内营销活动的数量与质量。

2、生成式 AI 打破营销三大核心能力瓶颈，推动营销生产力从 “资源驱动” 向 “心智驱动” 跨越。

3、生成式 AI（含智能体技术）让营销洞察效率大幅提升，报告生成时间从数天缩短至 10-30 分钟，还能精准识别消费者情绪与场景差异。

4、生成式 AI 赋能创意生产，专业人员工作量可提升 10 倍，普通人员也能参与创意，内容生产模式从 BGC、PUGC 转向 AIGC，周期缩至几分钟到几小时。

5、生成式 AI 革新媒介能力，实现 24 小时不间断直播、一对一个性化服务，突破人工服务的人力与成本极限。

6、生成式 AI 对营销的影响不止效率提升，更重构工作流程，使线性分工转向人机协同，缩短项目周期。

7、生成式 AI 打破营销行业垂直分工壁垒，推动分工体系从专业细分向能力重组转变，催生 “AI + 专业” 新型岗位。

8、营销核心竞争力从依赖工具技能转向创新驱动，“创新 + AI 应用能力” 成为个人与企业的关键壁垒。

9、个人应对变革需摒弃工具依赖，培养 AI 难替代的能力，并持续学习 AI 新工具，学校教育更多是基础认知铺垫。

10、企业需重构复合型营销团队，借助 AI 聚焦心智生产力，从大规模传播转向个性化体验，实现可持续增长。

思考点

1、生成式 AI 推动营销洞察、创意、媒介能力效率提升的同时，对营销行业传统工作流程的具体重构路径有哪些？

2、面对生成式 AI 带来的营销核心竞争力从 “工具技能” 向 “创新 + AI 应用能力” 的转变，营销从业者需重点培养哪些 AI 难以替代的能力？

3、企业在借助生成式 AI 聚焦 “心智生产力”、转向个性化营销时，可能面临哪些实践挑战，又该如何突破？

在营销领域的演进历程中，技术底座的变革始终是驱动范式升级的核心力量。从工业经济时代依赖实体店与规模化生产，到数字经济时代依托互联网与大数据实现精准触达，营销操作系统不断迭代。如今，生成式人工智能的崛起正引发新一轮革命，推动营销从数字时代迈入生成式时代。

本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第七章，深入剖析营销操作系统的重构逻辑：规模经济向范围经济的转变，消费者需求识别从 “猜测” 到 “共创” 的升级，以及媒介生态与竞争模式的根本性变化。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

1:55 《生成》第七章：营销操作系统的重构，从数字营销到深成式营销。

3:43 营销操作系统由工业时代的规模经济正逐渐演变为人工智能时代的范围经济。

6:36 人工智能时代，营销模式将再度进化。

7:56 工业时代营销操作系统依赖实体店，数字经济时代依赖互联网、电商平台。

12:00 人工智能时代，营销市场营销的理论和实践将被重塑。

13:54 生成式营销作为一种新的范式，它与数字营销各个方面都有显著性差异。

20:03 生成式营销除了具有数字营销的特征之外，还发展出以下特征：主动发起。

28:30 AI平台已经逐渐取代了一些媒体的角色。

33:22 生成式人工智能先有生成能力，再有推理能力，可以揣测人的行为。

35:27 生成式人工智能核心点就在于他有预测预判能力，生产力会极度丰富。

39:02 人工智能时代，用户的需求水平在上升，消费者永远需要关心自己。

一、营销操作系统的进化：从 “规模至上” 到 “范围突围”

营销操作系统的迭代始终与技术底座紧密绑定，而经济逻辑的转变则是其核心驱动力。

• 工业经济时代：规模经济主导的 “猜测式营销”
  这一时期的营销操作系统以实体店、高速公路和品牌建设为核心，企业通过大规模生产降低单位成本，依托广泛分销触达消费者。但本质上，企业并不真正了解消费者需求，只能通过市场调研 “猜测” 需求，营销模式停留在 “我生产什么，你就买什么” 的生产观念阶段。典型场景如家庭开车去沃尔玛购买宝洁产品，体现的是标准化生产与规模化分销的协同。
• 数字经济时代：数据驱动的 “响应式营销”
  互联网与大数据重塑了营销操作系统，电商平台、搜索引擎成为核心载体。消费者通过点击、收藏、购买等行为 “主动告知” 需求，企业基于数据算法实现精准触达，例如用户搜索关键词后收到相关商品推荐。但此时的营销仍以 “被动响应” 为主，依赖标签化的群体细分（如阿里巴巴将用户分为八大人群），个性化停留在 “千人千面” 的初级阶段。
• 人工智能时代：范围经济主导的 “共创式营销”
  生成式人工智能推动营销操作系统向 “范围经济” 转型 —— 通过共享资源（如 AI 模型、算力）服务多样化需求，实现 “高效率的个性化”。消费者与 AI 聊天机器人持续互动，从 “企业猜需求”“用户告需求” 升级为 “双方共探需求”。典型场景如消费者通过 AI 助手明确护肤需求，获得定制化方案并完成购买，体现的是个体需求与资源协同的深度融合。

二、生成式营销与数字营销：范式层面的本质差异

生成式营销并非数字营销的延伸，而是基于全新技术底座的范式革命，二者在六大核心维度呈现显著差异：

1. 理论基础：从 “计算科学” 到 “认知科学 + 算力”

数字营销以数据算法为核心，将用户行为量化为数据，通过优化模型提升转化效率（如电商平台基于浏览记录推送商品）。生成式营销则融合数据算法、算力与认知科学，AI 通过模拟人类感知、思维能力，理解用户动机与情感（如化妆品公司用 AI 生成个性化护肤建议并通过聊天机器人互动）。

2. 营销对象：从 “群体标签” 到 “个体颗粒度”

数字营销依赖用户标签与群体细分，例如将用户划分为 “新锐白领”“小镇青年”。生成式营销则实现 “个体化营销”，通过分析用户心理特征、生活方式等深层维度，为每个独特个体生成动态内容（如 AI 根据用户情绪推荐解压产品）。

3. 沟通方式：从 “被动触发” 到 “主动预判”

数字营销是 “用户行为→算法响应” 的被动模式（如搜索 “跑鞋” 后收到相关广告）。生成式营销则能主动发起互动，基于对用户需求的洞察预判行为（如 AI 察觉用户深夜情绪低落，主动推荐治愈系内容）。

4. 协作方式：从 “人主导工具” 到 “人机协同”

数字营销中，人是决策核心，工具（如 DMP、CDP）仅为辅助。生成式营销中，AI 自主完成数据收集、内容生成、投放优化等闭环任务，人转型为 “监督者与管理者”，类似工业领域 “黑灯工厂” 中人类的角色。

5. 流程特征：从 “点状割裂” 到 “端到端自动化”

数字营销工具多处理单点任务，需人工协调流程（如先通过 CDP 分析数据，再手动生成文案）。生成式营销实现全流程自动化，例如 AI 自动生成广告素材、投放并实时优化，无需人工干预。

6. 竞争模式：从 “争夺流量” 到 “争夺注意力与 AI 推荐权”

数字营销的核心是抢占用户注意力与数据资源。生成式营销中，竞争延伸至 “AI 注意力”—— 企业需说服 AI 优先推荐自身产品，同时通过深层次情绪影响打动个体化用户（如用 AI 生成触动 Z 世代的情感化内容）。

三、媒介生态的重构：AI 成为 “新中介” 与 “能力放大器”

生成式人工智能正在重塑媒介的角色与形态，推动营销场景发生根本性变化：

• AI 作为 “新中介”：替代部分媒体功能
  过去，媒体的核心是信息呈现（如电视播放广告、搜索引擎展示结果）；如今，AI 直接承担决策与规划功能。例如用户通过 AI 规划旅行或挑选礼物时，AI 不仅推荐商品，还能整合预算与需求形成完整方案，甚至一键下单，实现 “思考 - 决策 - 购买” 的闭环。
• 传统媒介的 “AI 赋能”：从 “信息载体” 到 “智能伙伴”
  数字电视、社交平台、公众号等传统媒介通过整合 AI 获得新能力：数字电视根据用户情绪推荐剧集，微信搜索借助 AI 深化内容理解，公众号 AI 助手可总结文章要点甚至生成 PPT。媒介不再是被动的 “内容管道”，而是能主动理解用户需求的 “智能伙伴”。

四、企业的应对：从 “适应工具” 到 “重构能力”

面对生成式营销的浪潮，企业需从底层逻辑重构营销能力：

• 从 “流量思维” 到 “个体价值思维”
  不再追求规模化的流量覆盖，而是通过 AI 深入理解个体需求，提供 “超个性化” 服务（如私人银行服务通过 AI 普及至大众市场）。
• 从 “技术应用” 到 “人机协同”
  营销人员需转型为 “AI 协作者”，聚焦目标设定、进度监控与结果评估，而非手动执行流程。正如 “紫领工人” 在工业领域的角色，营销人员的核心竞争力将是与 AI 共创的能力。
• 从 “内容生产” 到 “情感共鸣”
  由于 AI 降低了内容生产门槛，企业需转向创造 “触动人心” 的内容，通过情绪精准触达建立深度连接（如用 AI 生成贴合用户当下心境的营销文案）。

生成式营销的本质，是通过人工智能重构营销的 “生产力” 与 “生产关系”。它不仅改变了营销的工具与方法，更重新定义了企业与消费者、人与技术的关系。对于企业而言，唯有深刻理解这一范式变革，才能在从数字营销到生成式营销的转型中抢占先机。

TAKEAWAY

1、生成式人工智能重构营销操作系统，推动营销范式从数字营销转向生成式营销。

2、营销操作系统随时代演进，从工业经济的规模经济转向人工智能时代的范围经济。

3、消费者需求识别历经 “猜测”“告知” 到 “共创” 的升级，实现超个体化服务。

4、生成式营销与数字营销在理论基础、对象、沟通等多维度存在本质差异。

5、生成式营销以数据算法、算力及认知科学为基础，更注重理解用户深层动机。

6、营销对象从群体细分转向个体化，实现以人为颗粒度的精准互动。

7、沟通方式从被动触发升级为主动发起，具备预判用户需求的能力。

8、人工智能时代，媒介生态巨变，AI 平台逐渐替代部分媒体角色，传统媒介也在 AI 赋能下升级。

9、生成式营销流程高度自动化，人需转型为 AI 的协作者、监督者与管理者。

10、竞争模式从争夺用户注意力转向争夺 AI 推荐权与个体化用户的情感认同。

思考点

1、生成式营销如何具体实现从规模经济到范围经济的转型？

2、相比数字营销，生成式营销在满足个体化需求上有哪些不可替代的优势？

3、面对营销流程自动化，从业者需培养哪些核心能力以适应角色转变？

在数字技术与人工智能加速重塑商业生态的当下，营销作为连接企业与消费者的核心纽带，正经历从传统模式向智能化、精准化的深刻转型。

本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第六章，围绕 “营销场景闭环与消费者深度连接” 展开，系统梳理了现代企业营销的六大核心场景与三大关键特征，为理解技术驱动下的营销变革提供了清晰框架。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

2:09 营销新范式：AI与生产力重构下的六大营销场景

2:37 中国数字营销四大板块：广告、社媒、内容生产与电商

5:36 社媒营销是从用户体验出发，通过互动搭建起品牌和用户有效沟通的途径。

6:53 内容生产则是贯穿在各种营销方式的一种横向的能力。

8:01 电商平台除了媒体属性之外，还有消费属性，拥有快速转化为实际消费的基础。

10:11 用户管理是数字化技术的发展，让企业摆脱了中间代理商。

12:12 一个企业要发展，它的最大两个动力是营销和创新，其余都是成本。

13:33 在技术的前提下，营销就会展示出精准、互动和个性化这三个特征。

14:59 人群精准可以通过分析用户的行为数据，可以识别出目标群体。

15:50 位置精准与很多企业的服务就与位置精准是息息相关的。

16:23 上下文精准其抓住消费者的瞬间。

17:25 再定向是追踪用户在网站上的行为匹配对应的营销策略。

19:22 互动营销技术创造了与用户深度互动的各种方式。

22:06 个性化的内容就包括：个性化互动、个性化广告投放、定制化的产品和服务。

23:36 营销闭环与数据驱动：归因分析、频次分析、路径分析、内容优化。

28:20 大品牌六大营销场景都做，且做的很好，中小品牌可以在一两个点上做深度的突破。

六大营销场景：构建营销体系的核心支柱

营销场景的划分并非简单的功能切割，而是基于企业资源配置与用户接触路径的系统性梳理，六大场景既独立运作又相互协同，共同构成完整的营销生态。

1. 广告：规模化触达的不可替代力量

广告作为营销领域的 "基础设施"，其核心价值在于规模化覆盖效率。尽管数字时代催生了多元营销手段，但广告仍是企业快速占领市场的核心武器 —— 头部企业若想进入行业前列，广告投入是必然选择。

从苹果的户外广告到新能源汽车的全渠道投放，案例证明广告在建立品牌认知、覆盖大众市场方面的效率无可替代。

中国数字广告市场规模已达 6000 亿 - 1 万亿人民币，涵盖搜索广告（百度、谷歌）、电商广告（阿里妈妈）、户外广告（分众传媒）等多元形态，其规模效应与精准度的平衡，仍是企业战略布局的关键。

2. 社媒营销：用户互动的情感连接器

与传统广告的单向传播不同，社媒营销以深度互动为核心，通过抖音、小红书、微信等平台构建品牌与用户的情感纽带。其运营逻辑包含三重维度：自有账号的日常运营塑造品牌人格、KOL 合作实现圈层渗透、用户生成内容（UGC）激发传播裂变。

直播电商的爆发、社群运营的精细化，进一步强化了社媒营销的 "即时反馈" 优势，使品牌能实时捕捉用户需求变化，这种灵活性是传统营销难以比拟的。

3. 内容生产：贯穿全场景的横向能力

内容生产是营销体系的 "血液"，其独特性在于跨场景适配性—— 它不像广告、电商那样聚焦特定渠道，而是渗透到所有营销环节。从平面视觉符号到 IP 联名活动，从官网文案到多模态声音设计，内容的质量直接决定用户注意力的捕获效率。

在碎片化传播时代，内容生产已从 "一次性创作" 升级为 "动态迭代系统"，需根据不同渠道特性与用户反馈持续优化，这种横向整合能力成为企业营销竞争力的隐性壁垒。

4. 电商：品效合一的转化枢纽

中国电商的独特价值在于媒体属性与消费属性的双重融合。与单纯的销售渠道不同，电商平台（淘宝、抖音、美团等）既是用户浏览内容的媒体，又是完成交易的场所，这种 "边看边买" 的场景极大缩短了转化路径。

从货架电商（淘宝）到兴趣电商（抖音）再到即时电商（美团），中国电商形态的迭代速度远超全球，其核心驱动力正是 "营销 - 交易 - 数据" 的闭环设计，使每一分营销投入都能快速转化为实际业绩。

5. 用户管理：私域资产的价值挖掘

数字化技术打破了企业与用户之间的 "中间商壁垒"，用户管理的核心是构建品牌自有数据资产池。瑞幸咖啡的案例极具代表性：通过 APP / 小程序实现 100% 订单可追踪，利用裂变券激发用户拉新，针对沉睡用户推送个性化优惠，形成完整的用户生命周期管理体系。

这种 "D2C（直接触达消费者）" 模式，使企业摆脱对平台流量的依赖，通过会员体系、企微社群等私域阵地，实现用户价值的持续挖掘。

6. 创新管理：营销与研发的协同进化

德鲁克提出的 "企业两大动力 —— 营销与创新" 在数字时代实现深度融合。创新管理不再局限于产品研发，而是通过用户数据反哺创新，使营销端的洞察直接指导产品设计。

例如，美妆品牌通过社媒评论分析用户对色号的偏好，快速调整生产线；家电企业基于电商搜索数据优化产品功能，这种 "营销 - 创新" 闭环大幅提升了创新成功率。

三大核心特征：技术赋能下的营销升级方向

技术与营销的融合，催生了精准、互动、个性化三大特征，它们并非孤立存在，而是层层递进的关系 —— 精准是基础，互动是手段，个性化是终极目标。

1. 精准：从 "广撒网" 到 "精准打击"

精准营销的本质是资源效率最大化，通过多维维度实现精准触达：

• 人群精准：基于用户行为数据（浏览、购买、社交）勾勒标签，识别高潜力群体；
• 位置精准：结合 LBS 技术，为线下门店周边用户推送即时优惠；
• 上下文精准：捕捉用户实时场景（如深夜浏览健康内容时推送保健品）；
• 再定向精准：针对浏览未购买用户，通过跨平台追踪实现二次触达（如 TEMU 的海外营销策略）。

2. 互动：从 "单向传播" 到 "双向共生"

互动营销重构了品牌与用户的关系，核心在于提升用户参与感：

• 点击互动：以点击率为指标优化广告内容，实现初步筛选；
• 社交互动：通过内容点赞、转发、评论，激发用户自发传播；
• 社群互动：依托微信、B 站等社群，构建用户归属感，形成长期粘性。
  这种互动不仅是传播手段，更是用户需求的 "探测仪"，为后续运营提供决策依据。

3. 个性化：从 "标准化" 到 "千人千面"

个性化是营销的高阶形态，体现在全链路体验定制：

• 推荐个性化：如抖音的算法推荐，基于用户偏好推送内容；
• 广告个性化：同一款产品，向不同用户展示差异化卖点；
• 服务个性化：从会员权益到售后沟通，匹配用户独特需求。
  个性化的背后是用户数据的深度挖掘，其终极目标是让用户感受到 "品牌懂我"，从而建立情感忠诚。

营销闭环：数据驱动的持续优化机制

营销的终极价值在于可循环、可优化，数据驱动的闭环体系是实现这一目标的核心：

• 归因分析：识别各触点对转化的贡献（如首次点击 vs 最后点击），科学分配预算；
• 频次分析：平衡广告曝光次数，避免用户疲劳；
• 路径分析：还原用户从认知到购买的全旅程，优化关键节点；
• 内容优化：基于用户反馈迭代内容形式，提升吸引力。

这种闭环能力使营销从 "经验决策" 转向 "数据决策"，例如第三方数字广告监测的普及，让中国数字广告占比远超传统媒体，印证了闭环优化的实效。

场景与特征的协同是营销破局关键

无论是大品牌的全场景布局，还是中小品牌的单点突破（如瑞幸的用户管理、美妆品牌的直播电商），其成功的核心在于对六大场景与三大特征的深刻理解。

在生成式 AI 崛起的背景下，营销的形态可能继续演变，但场景的协同性与特征的本质（精准、互动、个性化）将始终是企业破局的关键。未来的营销竞争，终将是 "场景覆盖广度" 与 "特征落地深度" 的综合较量。

TAKEAWAY

1、现代营销以技术为根基，是企业与消费者的核心连接器。

2、营销可分为广告、社媒营销、内容生产、电商、用户管理、创新管理六大场景。

3、广告仍是规模化覆盖目标用户的高效营销手段。

4、社媒营销侧重通过深度互动搭建品牌与用户的沟通桥梁。

5、内容生产是贯穿各类营销方式的横向能力，支撑多渠道分发。

6、电商兼具媒体与消费属性，能实现营销投资的快速转化。

7、用户管理助力企业直连用户，沉淀私域数据资产。

8、创新管理通过数字化手段融合营销与研发，提升创新效率。

9、技术赋能下，营销呈现精准、互动、个性化三大核心特征。

10、数据驱动的归因、频次、路径分析及内容优化，构成营销闭环的关键。

思考点

1、六大营销场景中，哪类场景最易与生成式 AI 结合产生颠覆性效果？

2、精准、互动、个性化三大特征，在数据碎片化环境下如何协同落地？

3、中小品牌在资源有限时，应优先突破哪类营销场景以形成竞争壁垒？

技术浪潮正以前所未有的力量重塑营销行业。从互联网与大数据的普及，到生成式人工智能的崛起，每一次技术突破都在改写营销的运营逻辑，催生新的产业生态。

本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第五章，聚焦营销运营的重塑历程：解析大数据、可寻址、云计算如何构成数字营销的技术基石，探讨广告技术（Adtech）与营销技术（Martech）的生态演变，揭示技术平权化带来的行业变革，以及生成式人工智能对营销生产关系的重构。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

1:13 《生成》第五章：营销运营的重塑，不断涌现的营销新技术的发展和普及。

2:26 大数据、可寻址和云计算在数字营销中的应用与发展。

4:43 可寻址的在中国市场上也有非常多的应用，但可寻址技术和隐私是密切相关的。

7:55 云计算是通过互联网按需提供可扩展计算资源的服务模式。

8:54 数字化技术发展首先影响的是广告产业。

17:27 中国的营销技术生态是一个多元化和深层次的过程。

21:25 生成式人工智能将给营销带来了营销的变革，改变了营销的生产关系。

23:22 从效果型营销，到电商营销，再到社媒营销，中国从追赶者变成并驾齐驱。

25:25 随着人工智能的发展，平权化可能会更加的走向极致。

29:06 一定不要走到技术的对面去，技术的发展是不可逆的潮流。

一、数字营销的三大技术支柱：重构营销的 “基础设施”

数字营销的爆发并非偶然，而是建立在大数据、可寻址与云计算三大技术的协同之上。这三大技术如同营销的 “水电煤”，为精准化、智能化运营提供了底层支撑。

1. 大数据：让营销从 “模糊猜测” 到 “精准洞察”

大数据并非简单的 “数据量大”，而是涵盖数据采集、预处理、分析的完整技术体系，其 “大量、多样、高速、真实” 的特性，彻底改变了营销的决策方式。

• 在营销场景中，企业通过社交媒体、用户日志、交易记录等多渠道采集数据，经清洗后挖掘出用户偏好、行为规律等关键信息，进而实现用户画像绘制、精准推送等应用。例如，电商平台通过分析用户浏览轨迹，能在毫秒级时间内推送其潜在感兴趣的商品。
• 更重要的是，大数据让 “用户行为可追溯” 成为可能，为后续的广告归因分析、营销策略优化提供了数据依据。

2. 可寻址：实现 “人与设备” 的精准连接，但暗藏隐私博弈

可寻址技术的核心是为用户或设备分配唯一标识符，让企业能跨场景识别同一用户，是 “千人千面” 营销的前提。

• 其应用早已渗透到生活中：手机号作为最基础的标识符，通过加密和用户授权机制，支撑了短信营销、会员体系等场景；智能电视则通过广告可见度、完播率等指标，实现了跨设备的统一测量。
• 但这把 “双刃剑” 也引发争议：微信生态中，同一用户在不同小程序的 ID 被隔离，正是平台为平衡精准营销与隐私保护的妥协，反映了技术发展中 “效率” 与 “伦理” 的永恒博弈。

3. 云计算：为营销降本增效的 “隐形引擎”

云计算通过互联网按需提供算力和存储服务，让中小企业也能享受巨头级的数据处理能力。

• 阿里云为商家提供的市场趋势预测、腾讯云的个性化推荐，本质上都是通过云计算将大数据能力 “普惠化”。企业无需自建复杂机房，即可快速部署营销自动化工具，大幅降低技术门槛。
• 更关键的是，云计算与大数据、AI 的融合，推动营销从 “事后分析” 转向 “实时响应”，例如直播电商中，系统能根据实时成交数据动态调整推荐商品。

二、广告技术与营销技术：构建营销的 “产业生态网”

技术的落地催生了庞大的产业生态。广告技术（Adtech）与营销技术（Martech）的崛起，分别从 “流量交易” 和 “用户运营” 两个维度，构建了营销的新型协作网络。

1. Adtech：广告产业的 “数字化交易革命”

广告技术的核心是通过程序化交易提升广告投放效率，其生态由需求方平台（DSP）、供应方平台（SSP）、广告交易平台等角色构成，形成了一套精密的 “广告买卖机制”。

• DSP 代表广告主，通过算法在海量库存中锁定目标用户；SSP 代表媒体，负责广告位的最优价售卖；而实时竞价（RTB）机制则让每一次广告展示都能以市场最优价成交。
• 这种模式彻底颠覆了传统 “排期购买” 的粗放模式，例如 Lumapartner 的广告技术全景图所揭示的，全球广告产业已形成万亿级规模的数字化交易网络。

2. Martech：企业与用户的 “直接连接通道”

与 Adtech 聚焦 “流量购买” 不同，Martech 更强调企业通过自有触点（官网、APP、社交账号）与用户直接互动，其核心是 “客户资产私有化”。

• 营销自动化工具让邮件、社交帖子等内容能按预设规则自动推送，大幅提升运营效率；客户关系管理（CRM）系统则像 “客户档案库”，记录每一次互动历史，支撑个性化服务；客户数据平台（CDP）则整合多渠道数据，构建统一的客户视图。
• 中国企业在此领域已展现领先优势：阿里通过 CDP 整合电商、支付数据，帮助品牌实现 “从认知到复购” 的全链路运营；腾讯的社交营销工具则让品牌能在微信生态内完成 “种草 - 转化 - 留存” 的闭环。

三、技术平权与 AI 革命：营销的 “去中心化” 未来

技术的终极意义不仅是提升效率，更是打破壁垒。从数字化到智能化，营销正经历 “权力再分配”，而生成式 AI 将加速这一进程。

1. 平权化：让 “人人皆可做营销” 成为现实

营销技术的普及正在瓦解 “技术垄断”：过去只有大企业能负担的用户分析工具，如今通过 SaaS 化服务向中小企业开放；一线销售、门店经理能通过简单操作，基于本地数据定制营销活动。

• 这种平权甚至催生了 “DToC 品牌” 的崛起 —— 中小品牌无需依赖传统渠道，通过私域运营、内容营销就能直接触达消费者，蚕食宝洁等巨头的市场份额。未来，“一人公司” 运营品牌的场景将不再遥远。

2. 生成式 AI：重塑营销的 “生产关系”

生成式 AI 不止是工具，更是营销生产关系的重构者：

• 它提升了营销的 “生产力”：文案生成、图像设计等基础工作可由 AI 完成，营销人员得以聚焦策略与创意；
• 它改变了 “组织架构”：去中心化的营销模式下，每个员工都能成为品牌传播节点，企业通过知识共享平台让一线洞察快速转化为营销策略；
• 它重构了 “生态博弈”：掌握数据与 AI 能力的平台方话语权增强，但企业可通过私域建设（如餐饮品牌的会员系统）掌握自主数据，避免被平台 “卡脖子”。

技术不是对立面，而是 “进化伙伴”

从电视台时代的 “大众传播”，到互联网时代的 “精准投放”，再到 AI 时代的 “个性化交互”，营销的每一次飞跃都源于对技术的拥抱。

面对不可逆的技术潮流，企业和营销人需牢记：技术的价值不在于 “替代人”，而在于让人的创意与洞察更高效地落地。唯有将技术视为 “进化伙伴”，才能在营销的变革浪潮中始终立于潮头。

TAKEAWAY

1、数字化技术持续重塑营销运营方式，已成不可逆潮流。

2、大数据、可寻址、云计算是数字营销的核心支撑技术。

3、大数据实现用户行为记录与分析，支撑精准营销应用。

4、可寻址技术实现精准连接，但伴随隐私保护争议。

5、云计算助力营销高效化、个性化，降低企业技术门槛。

6、广告技术生态通过程序化交易提升广告投放效率与精准度。

7、营销技术聚焦企业与消费者直接连接，核心模块协同运作。

8、中国营销技术生态呈现多元化、智能化、人性化发展特点。

9、技术平权化让更多人参与营销，专业营销人员价值升级。

10、生成式人工智能将全面变革营销生产力与生产关系。

思考点

1、大数据、可寻址和云计算如何协同推动营销从传统模式向数字化转型？

2、技术平权化在营销领域的具体体现是什么，对行业角色分工有何影响？

3、生成式人工智能相比过往技术，将从哪些核心层面改变营销的生产关系？

营销作为企业经营的核心环节，其内涵与边界始终随时代演进。

从生产观念主导的 “以产定销”，到整合营销时代的 “以客为中心”，再到数字营销与社会责任营销的兴起，营销理念的迭代始终呼应着市场环境与技术变革。无论是企业管理者关注的销售、渠道等实操环节，还是理论界强调的客户导向，其核心始终围绕 “价值创造” 这一主线。

本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第四章，通过梳理营销的演进历程、战略实践流程，以及技术冲击下的变与不变，为理解当代营销提供了清晰框架，也为思考 AI 时代营销的新范式奠定了基础。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

0:37 《生成》第四章：营销观念的演变，新时代营销的变与不变。

1:37 营销本质是为顾客创造价值的活动、制度、流程与系统。

5:33 在营销管理体系上，营销是为企业创造客户，为客户创造价值的系统

8:32 随着市场环境，营销的理念也在不断的演进，以适应时代的要求。

15:40 品牌理想：品牌的投资人，他更关心企业的理想，想把企业带到哪个方向上去。

17:34 企业营销战略的实践流程包括了在特定营销观念指导下的一系列活动。

21:22 STP的流程，就是定位的流程：包括市场的细分segment，目标市场选择targeting和市场定位position 三个环节。

26:28 大量的企业要在市场中拼搏，找到自己的位置、定位，并实现与客户的双赢。

28:24 关系营销的核心在于，识别出每位客户在未来的周期里面能够给企业带来的价值。

35:45 引领和满足客户的需求：一种叫做满足客户的需求，一种叫做引领客户的需求。

一、营销的本质：从 "销售" 到 "价值创造" 的认知跃迁

营销（Marketing）的核心争议往往始于概念混淆 —— 企业管理者常将其等同于销售、广告等具象动作，而理论界则直指其本质是 "以客户为中心的价值创造系统"。管理学大师彼得・德鲁克的论断尤为精辟：客户决定企业的存在，只有当客户愿意付费时，资源才能转化为财富，物品才能成为产品。

美国市场营销协会的定义进一步明确：营销是创造、传播、传递和交换对多方有价值的市场供应物的活动与系统。这一系统包含四大职能：

• 感测：洞察客户是谁、需求是什么（对应德鲁克 "客户在哪" 的追问）
• 定位：设计差异化价值主张，回答 "能否比竞争者做得更好"
• 交换与增长：建立长期互利的交易关系，实现企业与客户的双赢

二、营销观念的演进：从 "企业中心" 到 "生态协同" 的范式转移

营销理念的迭代始终跟随市场环境与技术发展的步伐，呈现清晰的进化轨迹：

（一）传统导向阶段：从生产到销售的单向思维

• 生产观念（19 世纪末 - 20 世纪初）：供给短缺时代的核心逻辑是 "量产降本"，典型如福特 T 型车的 "任何颜色都是黑色"。
• 产品观念（20 世纪初 - 中叶）：竞争加剧催生 "酒香不怕巷子深" 的执念，企业沉迷于产品质量提升却忽视客户真实需求。
• 销售观念（20 世纪中叶 - 末）：买方市场形成后，促销与广告成为主流，企业试图通过 "说服购买" 解决库存问题。

（二）现代导向阶段：从客户中心到生态价值

• 整合营销（20 世纪 80 年代起）：首次将客户需求置于战略核心，通过 4P 策略（产品、价格、渠道、沟通）的协同实现价值传递。
• 关系营销（21 世纪初）：基于 "80% 利润来自 20% 客户" 的帕累托法则，聚焦客户终身价值管理，通过 CRM 系统维系长期关系。
• 数字营销与社会责任营销（21 世纪以来）：数字化实现 "人货场" 全链路打通，而 ESG 理念推动企业将社会责任融入营销，例如通过可持续包装传递品牌价值观。

三、营销战略实践：从市场洞察到动态迭代的闭环体系

有效的营销实践需遵循科学流程，形成 "洞察 - 决策 - 执行 - 优化" 的完整闭环：

（一）市场研究：框架的全方位扫描

• 宏观环境分析（PEST 模型）：识别政治、经济、社会、技术等因素的长期影响
• 客户分析：穿透表象需求，挖掘 "为什么买" 的深层动机（如盲盒消费者的收藏癖好）
• 竞争分析：不仅关注对手的产品策略，更需预判其资源与能力的演变

（二）STP 战略：精准定位的核心工具

• 市场细分（Segment）：按需求差异划分群体，如咖啡市场可分为功能性需求（提神）与情感性需求（社交）
• 目标市场选择（Target）：结合企业资源锁定高价值群体，避免 "全客群通吃" 的陷阱
• 市场定位（Position）：在客户心智中建立独特认知，如 "瑞幸 = 高性价比咖啡"

（三）策略组合：4P 与竞争动态的平衡

产品服务需超越功能价值，融入情绪价值（如偶像联名款引发的粉丝认同）；价格策略需兼顾成本与客户感知价值；渠道布局要实现线上线下无缝衔接；沟通媒介则需匹配客户的信息获取习惯（如 Z 世代偏好短视频而非传统广告）。

四、变与不变：技术浪潮下的营销本质坚守

数字技术与 AI 正在重塑营销形态：社交媒体拓展了渠道边界，大数据实现了精准投放，算法推荐优化了个性化体验。但这些变革始终围绕一个核心 ——客户价值的创造与传递。

不变的底层逻辑包括：

• 以客户为中心的经营哲学（德鲁克命题的当代验证）
• 差异化竞争的必要性（避免陷入同质化红海）
• 价值交换的双向性（企业与客户的共赢机制）

而变化的只是实现路径：从传统调研到 AI 驱动的客户洞察，从大众传播到私域流量的精细化运营，从功能满足到情绪价值的深度挖掘。客户未必能清晰表达需求，但营销的使命正是通过洞察与创新，将潜在需求转化为真实价值。

TAKEAWAY

1、营销本质是为顾客创造价值的活动、制度、流程与系统。

2、理论界对营销的核心认知是 “客户”，而非仅局限于销售、广告等动作。

3、德鲁克指出，客户决定企业的存在，企业需聚焦客户需求与价值交换。

4、营销管理体系包含感测、定位、交换与增长四大职能，聚焦双向价值。

5、营销观念历经生产、产品、销售、整合营销到关系营销等阶段的演进。

6、数字营销实现全链路管理、精准投放等，社会责任营销与 ESG 紧密关联。

7、营销战略实践始于市场研究（5SEED 框架），经 STP 流程定位，终以策略组合落地。

8、4P 策略（产品、价格、渠道、沟通）是整合营销的关键构成。

9、技术发展改变营销渠道与手段，但以客户为中心等核心观念不变。

10、营销需平衡满足与引领客户需求，从功能价值向情绪价值拓展。

思考点

1、营销观念从生产导向演进到数字营销时代，其核心逻辑的延续性体现在哪里？

2、结合 STP 流程，如何在供给过剩的市场中设计差异化的客户价值？

3、数字技术重塑营销手段的背景下，企业应如何平衡技术应用与以客户为中心的本质？

在信息爆炸的当下，AIGC（AI 生成内容）正以惊人的效率重塑内容生产 ——15 分钟生成广告片、秒级产出专业报告已成为现实。

然而，内容生成的低成本与高效率，反而让决策陷入新的困境：企业面对 AI 生成的海量方案无从筛选，个人被繁杂建议裹挟而迷失方向。

正是这种困境催生了 AIGD（AI 生成决策）的崛起。不同于 AIGC 聚焦内容产出，AIGD 以生成能力为基础，叠加推理与判断能力，直指 “如何在信息洪流中做出精准选择” 的核心命题。

从企业的战略布局、选品营销，到个人的职业规划、生活决策，AIGD 正在重构决策逻辑，成为连接信息与行动的关键枢纽。这场从内容生成到决策智能的进化，既是挑战，更是重塑商业与生活的新机遇。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI 联合主播／秒针营销科学院院长

钱峻 — 营销科学艺术家 MSAI 联合主播／MSAI M360 创＋平台创始人

杨志华 — 品牌实战派专家/钱钱品牌局 联合主播

莫胜晖－MSAI 营销科学家

SHOWNOTES

1:23  AIGC今天的内容生成的效率在快速的提升，而成本在快速的下降。

2:37  当你面对无数生成的内容，你的决策就变成一个非常重要的挑战。

3:22  在这个充满AI 的时代，你拿到了很多的信息以后反而迷茫了。

5:53  AI的决策的底层和生成的底层是一致的，推理能力再加上判断能力。

9:50  AIGD体现在你思考做决策的过程。

14:42  AIGD可以分析心理因素，动机因素去选品。

26:22  AI有很强的叫互动能力和底层情绪感染的能力。

31:29  AI决策上，他至少他能够理解你的偏好，个性化的偏好和安排。

36:03  AI强的是对于未来的市场的预测从过去的历史中中筛选出更正确的模式。

从内容爆炸到决策困境：AIGD 的诞生必然性

AIGC（AI 生成内容）的效率革命带来了前所未有的信息洪流。当前 AI 不仅能生成图文、报告，还能产出广告片、产品创意，甚至网站落地页，且成本持续下降。

但随之而来的是决策的巨大挑战：企业面对 AI 生成的完美方案无从筛选，研究生被 AI 撰写的研究设计淹没却无法解释逻辑，普通人在 AI 提供的海量建议中陷入迷茫。

这种困境的根源在于，AIGC 解决了 “内容有无” 的问题，却未触及 “决策对错” 的核心。

拿到一堆信息后反而更迷茫，没有经验和方法论就无法判断关联与价值。

因此，以生成能力为基础，叠加推理（Reasoning）与判断能力的 AIGD，成为突破困境的必然方向。

重塑企业决策链：从选品到战略的全场景渗透

AIGD 在企业决策中的应用已展现出强大实力，覆盖从日常运营到战略布局的全链条。

高频交易与营销决策的自动化：DeepSeek 在量化交易中的实践堪称典范，其 AI 系统能自动完成每秒上万次的买入卖出决策，且以盈利为明确导向。

在营销领域，AI 对广告片是否上线、投放渠道选择等决策的准确率持续提升，传统投手岗位正逐步被自动化系统替代，腾讯、快手等平台已推出 AI 自动投手功能。

选品与市场决策的精准化：亚马逊的 AI 选品实践显示，传统模式下 20 个产品能成功 5-6 个已属优秀，而 AI 介入后成功率可提升至 50%。其核心在于 AI 不仅能快速处理数据，更能挖掘底层规律 —— 如分析产品成功的心理动机、市场趋势等共性因素，而非简单模仿爆款。

以盲盒品牌为例，AI 能穿透设计表象，直指 “多巴胺刺激”“圈层归属” 等核心驱动因素。

战略决策的辅助与模拟：在趋势预判领域，AI 已展现出媲美专家的能力。AI 对 “职业受 AI 影响程度” 的预判与 60 位专家结论高度一致。

对于企业 “做什么不做什么” 的战略决策（如华为是否自研汽车），AI 可通过市场沙盘模拟，预估不同选择的潜在结果，为决策者提供数据支撑。

赋能个体决策：从人生规划到日常选择的个性化升级

AIGD 不仅服务于企业，更在个人生活中构建起 “决策助手” 生态。

职业与人生规划的智能化：针对大学生 “考研还是考公”“实习选择” 的迷茫，AI 可通过分析性格特质、能力短板及市场需求，提供个性化建议 —— 从选修课程推荐到实习机会匹配，甚至辅助简历投递。

对于职场新人的软实力提升、情感困惑等私密问题，AI 的 “高倾听能力” 与 “情绪感染能力” 能提供更安全的疏导空间。

生活场景的个性化决策：在旅行规划中，AIGD 展现出超越传统旅行社的优势：它能基于用户对 “道教文化” 的偏好或 “避开热闹景点” 的需求，自动编排行程、预订票务，并结合真实评价优化体验，且完全以用户价值为导向，而非旅行社的利益返点。

养老院场景中，AI 通过分析老人身体与心理状态，规划每日活动，弥补其体力与脑力不足。

AIGD 的核心价值：效率、客观与人类协同的平衡

AIGD 的颠覆性在于其重构了决策的底层逻辑：

• 效率跃升：量化交易中每秒上万次的决策、选品成功率翻倍，印证了 AI 处理复杂信息的速度优势；
• 减少偏见：企业决策中，AI 可规避 “老板权重过高”“人情干扰” 等问题，基于指标客观分析；
• 人机协同：通过 “Human in the loop” 模式，人类保留战略决策与情感判断的核心角色，AI 则承担信息处理、方案生成等基础工作，形成 “增强人类能力” 的闭环。

“若不能驾驭 AI，AI 就会驾驭你。” AIGD 的终极目标不是替代人类，而是成为人类体力与脑力的延伸。

拥抱 AIGD，决胜智能决策时代

从 AIGC 到 AIGD，标志着 AI 从 “内容工具” 进化为 “决策伙伴”。对于企业，它是商业增长的引擎；对于个人，它是人生导航的指南针。

未来，AIGD 将渗透更多领域，但核心始终是 “服务人类决策”。把握 AIGD 带来的机遇，学会与 AI 协同决策，将是个体与企业在智能时代的核心竞争力。

TAKEAWAY

1、AIGC 极大提升内容生成效率、降低成本，但海量内容加剧了决策难度。

2、AIGD（AI 生成决策）基于生成能力，叠加推理与判断能力，成为新的解决方向。

3、若无法驾驭 AI，人可能沦为其 “复读机”，被 AI 反向驾驭。

4、AI 在趋势预判上的能力可媲美专家，曾与 60 位专家判断方向高度一致。

5、商业决策中，AI 能提升选品、广告投放等决策的成功率，如选品成功率可翻倍。

6、量化交易等高频决策场景，AI 已实现完全自动化，且以盈利为明确结果导向。

7、AI 辅助个人决策覆盖职业规划、旅行规划等，能提供个性化、私密化建议。

8、企业决策中，AI 可规避人情干扰，基于底层指标做客观分析，同时也能适配企业特征与偏好。

9、AIGD 的核心是人机协同，人类在战略、情感判断等领域仍起关键作用。

10、AIGD 是未来重要趋势，将重塑企业经营与个人生活的决策逻辑。

思考点

1、面对 AI 生成的海量信息，人类该如何保持决策主导权？

2、AIGD 在提升决策效率的同时，可能带来哪些潜在风险？

3、个人与企业应如何调整自身能力，以适应 AIGD 带来的决策模式变革？

生成式人工智能的浪潮正以前所未有的力量冲击着营销领域的传统范式。当图灵测试不再是挑战，当 AI 绘画能斩获艺术大奖、AI 生成的摄影作品能骗过专业评委，当 GPT-4 在各类考试中超越绝大多数人类考生，甚至在高考中取得可上顶尖学府的成绩时，我们不得不直面一个核心问题：当人类在诸多能力上被 AI 超越，营销该何去何从？

本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第三章，聚焦生成式 AI 带来的新红利与挑战，从 AI 能力边界的突破、营销创造力的重构、消费者态度的博弈到行业应对策略，解析 AI 如何从工具升级为企业智力资源，以及营销从业者应如何在这场变革中找到破局之道。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

1:23 《生成》第三章新红利--人类被超越时，营销该怎么做？

3:40 图灵测试对于深层次的人工智能已经不再是挑战。

6:15 人工智能在其他知识领域具备比肩甚至超过人类的全科能力。

8:16 从2024到2025年，AI的能力从文科生已经逐渐转变成为了理科生。

11:45 AI已经能够深刻洞察市场的趋势，并基于趋势来创造合适的广告方案。

14:53 人工智能新产品创意上，人工智能已经超越了顶尖商学院的工商管理硕士。

18:43 人工智能不止于生成内容，它能够表达情感、感受情感。

19:18 大众对于人工智能生成内容的态度存在算法厌恶的倾向。

24:37 AI推理的过程再加上混合专家模型，等效工作年限可能超过八年。

27:16 反驳是人类也是人类智慧进化的一个部分，AI也是同理。

31:31 AI有多模态识别的能力，看得懂你的视觉表达的效果，而且给效果准确的命名。

34:25 AI法律层面，工具不拥有版权，使用工具的人可以声称拥有版权，

一、AI 已突破智能边界：从工具到企业核心智力资源

图灵测试的本质是对机器 "类人交流能力" 的验证，但如今的生成式 AI 早已突破这一框架。2022 年 AI 绘画《太空歌剧院》斩获艺术大奖、2023 年 AI 生成摄影作品《虚假记忆电工》获国际赛事认可，证明在视觉创作领域，专家已无法区分人机作品。

这种 "不可区分性" 并非偶然 ——AI 的能力已从内容生成延伸至情感创造，既能表达温度，也能精准捕捉人类情绪，成为真正意义上的 "智力资源"。

这种转变的核心在于，AI 不再是被动工具，而是可与人力资源并列的企业核心资产。正如 GPT-4 在统一律师资格考试中超越 90% 应试者、在 SAT 考试中击败 93% 考生，其展现的知识储备与逻辑能力，已相当于顶尖专业人才。

2025 年国内 AI 大模型在高考理科卷突破 650 分的成绩，更印证了其从 "优秀文科生" 向 "全能型人才" 的进化。

二、营销创造力的代际更替：AI 已实现多维超越

在营销的核心创造力领域，AI 的表现呈现 "碾压式进步"：

• 广告文案能力：2023 年 AI 文案等效工作经验为 2.47 年，2024 年提升至 3.6 年，2025 年借助混合专家模型（MoE）技术，已接近 8 年专业水准。双盲测试显示，消费者完全无法区分人机文案，而 AI 作品在洞察市场趋势方面甚至超越资深从业者。
• 新产品创意：宾夕法尼亚大学沃顿商学院的实验极具颠覆性 ——AI 生成的大学生群体产品创意中，前 16 名全为 AI 作品，目标用户购买意愿显著高于 MBA 团队。这意味着在 "创造用户真正需要的价值" 上，AI 已掌握更精准的密码。

这种超越的底层逻辑，在于 AI 实现了 "量与质的双重突破"：既能通过海量数据训练形成精准洞察，又能通过思维链推理、多智能体协作（Agent 化）模拟人类团队的共创过程，最终产出兼具创新性与落地性的方案。

三、消费者认知博弈：破解算法厌恶的关键路径

尽管 AI 能力卓越，但消费者对其仍存在 "算法厌恶" 的隐性壁垒。复旦大学研究显示，当消费者感知内容由 AI 生成时，购买意愿会显著下降，核心症结在于 "可信度质疑"。但这一困境存在破局点 ——人机协作模式能完全消除这种厌恶。

数据表明，标注 "人机共创" 的营销内容，不仅能提升消费者信任度，更能强化品牌的 "创新形象" 与 "效率感知"。这提示营销从业者：AI 的应用需兼顾能力释放与消费者心理，透明化人机协作过程，将技术优势转化为品牌资产。

四、行业应对策略：从被动适应到主动掌控

面对 AI 的加速进化，营销行业需构建新的能力体系：

• 技术层面：拥抱混合专家模型（MoE）与 Agent 化趋势。AI 已从 "单兵作战" 升级为 "多智能体协同"，能模拟消费者反馈、整合艺术专家与法律专家视角，实现广告片 "分秒帧级" 的优化，这要求从业者掌握 AI 团队的管理逻辑。
• 教育层面：院校需重构课程体系。正如 "汽车时代无需苦练奔跑"，营销教学应从 "培养创意生产者" 转向 "培养 AI 协作者"，开设 AI 工具应用、多模态内容优化等实战课程。
• 法律层面：明确权责边界是前提。当前法律框架下，AI 作为工具不具备版权，使用者需承担创作成果的全部权利与责任，这要求企业建立 AI 内容合规审查机制，规避侵权风险。

生成式 AI 带来的不是替代危机，而是营销行业的 "进化契机"。当 AI 能承担基础创意、数据洞察等工作时，人类的价值将向战略决策、情感共鸣、伦理判断等更高维度迁移。未来的顶级营销人，必然是那些既能驾驭 AI 能力，又能守住人性温度的 "混合体"。

TAKEAWAY

1、生成式 AI 已突破图灵测试，成为企业核心智力资源。

2、AI 在艺术创作领域，专家难分人机作品。

3、AI 具备全科能力，考试成绩超越多数人类。

4、AI 文案等效工作年限快速增长，逼近资深从业者水平。

5、AI 新产品创意受消费者青睐度超顶尖商学院人才。

6、消费者对纯 AI 内容存在算法厌恶，人机协作可化解。

7、人机共创内容能提升品牌创新与效率形象。

8、AI 呈现 agent 化趋势，多智能体协同能力堪比人类团队。

9、法律层面，AI 生成内容版权归使用者，责任由使用者承担。

10、行业需转型，聚焦 AI 工具运用与协作能力培养。

思考点

1、当 AI 在营销创造力上持续超越人类，营销从业者的核心竞争力应向何处迁移？

2、如何平衡 AI 生成内容的效率优势与消费者的算法厌恶心理？

3、人机协作模式下，营销行业的人才培养体系需做出哪些根本性调整？

在数字技术飞速迭代的当下，生成式人工智能正以前所未有的力量重塑着营销领域的底层逻辑。《生成》第二章围绕 “新的推动力 —— 揭秘生成式人工智能” 展开深度探讨，为我们揭开了这项技术如何从原理层面向应用层面渗透，并最终重构营销范式的神秘面纱。

从大语言模型的海量学习、概率赋权到文本生成，从基于人类反馈的强化学习（RLHF）到适配企业需求的绩效反馈强化学习（RLPF），生成式人工智能的技术内核逐渐清晰。它不仅实现了内容的海量生产，更推动营销从 “工具升级” 迈向 “生产力革命”，催生出从生产到消费的全链条变革。

本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第二章，深入解析生成式人工智能的工作机制、与企业的融合路径，以及它对营销范式的颠覆性影响，为理解这一 “新推动力” 提供全景视角。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

1:26 《生成》第二章---新的推动力揭秘生成式人工智能。

2:31 AI完成内容生成第一步：学习，通过海量文本训练语言模型。

4:37 AI完成内容生成第二步：赋权，计算词语之间的概率关系。

5:16 AI完成内容生成第三步：生成，基于输入词预测下一个最可能的词。

10:23 RLHF(基于人类反馈的强化学习)结合了人类反馈技术，优化人工智能表现。

16:01 RLPF绩效反馈会训练出一个符合企业需求的模型。

17:34 提示词本身是一个是人类与人工智能互动的一个方法。

21:30 人工智能需要用户尝试不同的措施才能得到满意。

27:05 重构营销范式本质上就是生产力的变革。

29:58 今天所有行业都在应用生成式人工智能

32:31 人工智能的第一把刀是砍了人工智能的创造者。

37:20 在不久的将来，人工智能负责所有，工作不是一种必须，而是一种选择。

41:27 成本越稀化了，它越来越普遍化和大量的供给了，就生产力的爆发。

43:33 创造就是整个世界充满了无限的可能性，你用AI去探索。

50:30 AI的生产力，它改变了这种就是我们过去的委托中介的这种模式。

52:14 内容在海量生产之中，筛选是未来企业做事情的一个点。

一、生成式 AI 的技术内核：从 "学习" 到 "生成" 的三阶跃迁

生成式人工智能的运作遵循着精密的逻辑链条，其核心工作流程可拆解为三个递进阶段，共同构建起与人类交互的基础能力。

学习阶段是技术的根基。以 GPT 为代表的大语言模型（LLM）通过读取海量文本数据，涵盖书籍、文章等多元内容，借助 Transformer 神经网络架构，捕捉语言中的复杂模式与结构规律。这一过程如同人类的 "广泛阅读"，最终形成庞大的语言知识库，为后续生成提供素材储备。

赋权阶段是逻辑的核心。模型通过计算词语间的概率关联，建立 "词与词" 的排序系统。借助深度学习中的反向传播算法，模型不断优化权重参数，从而精准预测句子结构的合理性 —— 这种能力类似人类说话时对 "下一个词" 的潜意识判断，是生成连贯内容的关键。

生成阶段是价值的输出。当用户输入提示词（Prompt）后，模型基于前两阶段的积累，预测下一个最可能出现的词，并通过 "温度（Temperature）" 参数调控输出风格：低温（接近 0）生成确定保守的内容，高温（大于 1）则呈现更多随机性与创造力，如同人类多巴胺分泌对思维活跃度的影响。

二、人机协同的进化逻辑：从 RLHF 到企业定制化训练

生成式 AI 之所以能贴合人类需求，核心在于 "基于人类反馈的强化学习（RLHF）" 机制。

这一过程通过三步闭环实现：模型生成多元答案后，人类评审员依据连贯性、易懂性、无害性等标准排序；基于排序结果训练 "奖励模型"，使其掌握人类偏好；最终通过强化学习算法持续优化，让 AI 输出更符合人类预期的内容。这种机制赋予 AI"讨好性人格"，使其如同人类沟通者般预判听众感受。

当技术下沉到企业场景，"绩效反馈的强化学习（RLPF）" 成为定制化关键。

如同新员工需通过绩效反馈融入企业文化，企业可将业务指标作为训练信号，让通用大模型进化为贴合自身需求的专属工具。这种从 "通用" 到 "专属" 的转化，正是 AI 落地企业的核心路径。

三、营销范式的重构：从 "工具升级" 到 "生产力革命"

生成式 AI 对营销的影响绝非简单的效率提升，而是引发生产关系变革的 "范式重构"，其核心体现在三个维度的颠覆。

生产侧的变革最为直观。过去一人一天产出 1 篇营销文案已属高效，如今借助 AI 可实现百篇级量产，这种生产力飞跃类似工业革命中 "从手工到流水线" 的转变。更关键的是，内容生产不再依赖专业团队，企业可通过 AI 快速生成广告创意、图文素材乃至视频内容，彻底打破创作壁垒。

消费侧的互动模式被重塑。传统数字营销依赖 "标签匹配 + 程序化投放"，而 AI 能根据用户实时特征生成个性化内容 —— 不再是 "千人一面" 的物料推送，而是 "千人千面" 的实时服务。这种从 "被动匹配" 到 "主动响应" 的转变，重构了品牌与用户的连接方式。

商业逻辑的颠覆尤为深刻。AI 催生了 "先生产后交易" 的新模式：创作者利用 AI 批量生产文化元素与品牌的碰撞内容（如青铜器汉堡创意），通过社交媒体测试热度后再对接甲方，彻底改变了传统 "委托 - 创作" 的中介模式。这种 "用生产力试错，用市场筛选" 的逻辑，让营销创新更具爆发力。

四、企业的破局之道：在海量生产中锚定 "筛选权"

面对 AI 带来的内容爆炸，企业的核心竞争力正从 "生产能力" 转向 "筛选能力"。当 AI 可批量生成千篇内容时，筛选出符合品牌调性、契合用户偏好、能转化为商业价值的优质内容，成为决定营销效果的关键。

这种筛选并非简单的人工判断，而是要建立一套融合企业价值观、业务指标与用户反馈的评估体系，如同 RLHF 机制中 "奖励模型" 的作用。

提示词工程（Prompt Engineering）则是提升筛选效率的工具。通过精准描述需求（如 "撰写小红书风格的环保文案"）、设定边界条件（如 "禁止虚构数据"）、预留交互窗口（如 "不清楚时可反问"），企业能引导 AI 生成更贴合需求的内容，从源头降低筛选成本。如今的提示词已从短句指令进化为万字级策略，成为人机协同的核心技能。

生成式 AI 正在书写营销行业的新篇章。它不仅是技术工具，更是重新定义生产关系、商业逻辑与竞争壁垒的 "新推动力"。对企业而言，理解其技术原理、把握其应用逻辑、锚定其核心机遇，才能在这场变革中实现从 "适应" 到 "引领" 的跨越。

TAKEAWAY

1、生成式人工智能通过学习、赋权、生成三步流程完成内容创作。

2、温度参数控制生成内容的随机性与创造性，类似人类多巴胺的作用。

3、RLHF（基于人类反馈的强化学习）让 AI 更贴合人类期望。

4、RLPF（绩效反馈的强化学习）可训练出符合企业需求的模型。

5、提示词是人机互动的关键，其工程正不断升级复杂化。

6、生成式 AI 重构营销范式，本质是生产力变革引发的连锁反应。

7、人工智能已渗透各行业，营销领域几乎所有流程都可应用。

8、未来工作可能成为选择，AI 或承担大部分生产任务。

9、AI 催生 “先生产后交易” 的新营销模式，颠覆传统中介逻辑。

10、内容海量生产时代，企业核心竞争力在于筛选符合自身需求的内容。

思考点

1、生成式 AI 的温度参数与人类多巴胺系统的相似性，对优化人机协作有何启示？

2、从 RLHF 到 RLPF 的演进，如何影响企业对 AI 工具的定制化路径？

3、内容海量生产时代，企业该如何建立独特的筛选标准以保持竞争力？

生成式人工智能正以颠覆性力量重塑科技与商业的底层逻辑。当 DeepSeek 以周级速度刷新 ChatGPT 用户增长纪录，当中国 AI 产品数量突破 307 个且用户日均使用时长激增，这些数据印证的不仅是技术迭代，更是一场跨越创新鸿沟的社会范式变革。

从文生图的跨模态突破到通用智能的终极愿景，生成式 AI 正沿着 “技术突破 - 市场渗透 - 产业重构” 的轨迹，推动人类文明向智能时代加速迈进。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第一章（下）。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

2:21 文字生视频引入了深度学习中的注意力机制和时序卷积网络。

4:46 用户规模的扩大是帮助深层次人工智能跨越创新鸿沟方面的重大意义。

6:07 创新鸿沟理论是指早期采用者和早期大众之间存在巨大的差异。

9:08 中国用户在人工智能产品上的总访问市场也显著性增长。

11:35 起点时刻的到来---科技快速发展可能到带来的质变的时刻。

12:41 人工智能可以分为分析式人工智能、深层次人工智能以及通用人工智能。

14:35 生成式人工智能有三个核心能力：创造能力、推理能力、互动能力。

18:45 生成式人工智能的发展，使得通用人工智能的时代到来不断加速。

20:09 生成式人工智能跨越了创新鸿沟，未来目标是通用人工智能。

21:54 人工智能高峰是全部人类都在使用AI，场景上会持续的拓张。

一、技术破壁：从跨模态映射到认知能力进化

1. 多模态生成的底层突破

2021 年 OpenAI 推出的 Dall・e 模型，通过转换器架构实现文本到图像的精准映射，其核心在于跨模态深度学习对 “语言 - 视觉” 联合概率分布的学习。

这种机制如同人类画家将文字描述转化为画面的过程，但借助对抗网络与算力优势，AI 能以指数级效率完成 “创作 - 优化” 循环 —— 当系统接收到 “落日熔金的海边城堡” 指令时，会通过判别器不断校准画面的光影、比例与意境，直至输出符合语义的视觉内容。

视频生成领域的演进更凸显技术跃迁。早期模型因分辨率与时序连贯性缺陷，只能生成碎片化动态画面，而引入注意力机制与时序卷积网络后，如今的文生视频技术已能处理 10 分钟以上短片。

通过捕捉 “人物行走 - 场景变换” 的时空逻辑，实现动态内容的语义一致性。这种从静态到动态的跨越，标志着 AI 从 “符号映射” 向 “场景理解” 的认知升级。

2. 推理能力：从语言生成到逻辑演绎

DeepSeek 等模型展现的推理能力，打破了生成式 AI “语言表达工具” 的局限。传统文生图技术本质是语言能力的视觉转化，而推理能力让 AI 具备了 “思维链” 构建能力 —— 例如根据 “城市交通拥堵” 数据，不仅能生成拥堵场景图，还能推演 “增加地铁线路 - 分流私家车” 的解决方案。

这种能力使 AI 从 “内容生产者” 进化为 “问题解决者”，正如人类从学会说话到掌握逻辑推理的认知进阶。

二、市场破局：创新鸿沟理论与用户规模革命

1. 跨越鸿沟的关键转折

杰弗里・摩尔的创新鸿沟理论指出，早期采用者与早期大众间的认知断层是技术普及的最大障碍。VR/AR 等技术因无法说服早期大众 “实用价值”，至今困于 “创新者陷阱”，而生成式 AI 凭借用户规模的指数级扩张实现突破：2024 年底用户从早期大众扩散至晚期大众，2025 年更渗透至老年与儿童群体。

ChatGPT 突破 2 亿月活的纪录被 DeepSeek 以 “周级速度” 刷新，全球 1757 个 AI 产品的供给侧爆发，印证了技术从 “小众玩具” 到 “大众基础设施” 的质变。

2. 中国市场的范式引领

中国在这场变革中展现独特优势：307 个本土 AI 产品构建起完整生态，用户日均使用时长超工作场景，形成 “生活娱乐 - 工作学习” 的全场景渗透。

这种 “供给 - 需求” 的双向繁荣，源于中国消费者对 AI 的高信任度与企业的激进拥抱 —— 当制造业用 AI 优化设计流程，农业通过生成式模型预测病虫害，中国正成为全球 AI 应用的 “超级试验场”，其经验将为全球技术扩散提供范式参考。

三、产业重构：从生产力工具到文明塑造者

1. 制造业的设计革命

生成式 AI 与 CAD 软件的融合，彻底颠覆工业设计流程。传统模式中，设计师需手动绘制数十版方案，而 AI 能基于参数生成数千个创新设计，例如根据 “轻量化汽车部件” 需求，同步输出材料组合、结构形态与应力分析报告。

更前沿的应用中，AI 已能直接操控 CAD 软件自动建模，将 “创意构思” 到 “工程实现” 的周期压缩 80%。这种变革不仅提升效率，更突破人类思维局限，催生如 “分形结构建筑”“仿生机械臂” 等超越传统认知的设计。

2. 营销领域的认知重构

生成式 AI 的三大核心能力（创造、推理、互动）正在重塑商业逻辑：

• 创造能力：自动生成千人千面的营销文案、海报，甚至根据用户画像动态调整广告剧情；
• 推理能力：通过分析用户浏览轨迹，推演消费动机并生成个性化推荐策略；
• 互动能力：情感陪伴机器人能识别儿童情绪并生成安抚故事，老年陪伴 AI 可根据对话内容自动检索时政新闻。

这种 “数据驱动 + 创意生成” 的模式，让营销从 “经验主义” 迈向 “科学艺术融合”，例如某美妆品牌用 AI 生成 10 万组包装设计，通过用户测试快速锁定爆款方案，新品研发周期缩短至传统模式的 1/5。

四、未来图景：通用智能的机遇与奇点思考

1. 从生成式到通用智能的跃迁

当前 AI 发展正沿 “分析式 - 生成式 - 通用式” 路径演进：分析式 AI 如车牌识别，仅能基于数据做判断；生成式 AI 能归纳演绎创造新内容；而通用人工智能（AGI）将具备跨领域学习能力 —— 从预订机票、管理智能家居到操控汽车，甚至自主研发科学理论。

OpenAI 首席执行官预言 AGI 将在 “2.7 年内” 到来，马斯克更认为 “两年内实现”，这种乐观源于深度学习对 “数据模式无限捕捉” 的潜力。

2. 奇点时刻的文明挑战

当 AI 从 “工具” 进化为 “智能体”，社会结构将面临深层变革。

制造业中，AI 设计 + 机器人生产可能使 80% 流水线岗位消失；服务业中，智能客服与陪伴机器人或将重构人机交互模式。

这种变革伴随 “奇点时刻” 的争议 —— 当机器智能超越人类，科技发展将进入不可预测的加速期，正如数学家维纳所言：“我们正在创造与人类认知水平相当的智能，而它们的进化速度将远超我们。”

在变革前夜做理性的激进者

生成式 AI 的爆发不是技术周期的偶然，而是智能文明的必然。对企业而言，需在 “效率提升” 与 “范式创新” 间找到平衡点 —— 既用 AI 优化现有流程，更需重构组织架构以适应 “人机协作” 新生态；对个人而言，从 “AI 使用者” 升级为 “AI 协同者”，培养 “技术理解 + 创意洞察” 的复合能力，将成为穿越变革的核心竞争力。

毕竟，当 AI 开始具备推理与创造能力，人类的价值将更聚焦于 “不可被算法替代的人性光辉”—— 这既是挑战，更是文明跃迁的契机。

TAKEAWAY

1、生成式 AI 通过跨模态技术实现文生图、文生视频，推动多模态交互发展。

2、用户规模从技术狂热者扩散至普通大众，标志生成式 AI 跨越创新鸿沟。

3、创新鸿沟理论揭示早期大众需实证案例才接受新技术，VR 等技术仍未突破。

4、生成式 AI 与 CAD 结合颠覆工业设计，实现方案自动生成与精准建模。

5、生成式 AI 具备创造、推理、互动三大核心能力，重塑营销与服务模式。

6、中国成全球 AI 应用高地，产品数量与用户时长增长凸显市场开放度。

7、技术正从生成式 AI 向通用人工智能演进，目标实现人类级跨领域智能。

8、通用人工智能可能在数年内到来，引发关于机器智能超越人类的奇点讨论。

9、生成式 AI 推动产业全链条变革，从制造业设计到生活娱乐场景全面渗透。

10、拥抱 AI 需理解技术脉络，从工具使用者升级为智能协同时代的创新参与者。

思考点

1、生成式 AI 跨越创新鸿沟的关键因素是什么？

2、生成式 AI 的三大核心能力如何重塑产业？

3、通用人工智能到来将引发哪些社会变革？

当机器开始像人类一样思考、创作甚至超越人类在特定领域的能力时，我们正站在一个前所未有的历史节点上。

从 1956 年达特茅斯会议首次提出人工智能概念至今，这项技术历经多次兴衰，终于在生成式人工智能的推动下迎来爆发时刻。大语言模型与转换器架构的突破，让机器不仅能理解语言，更能自主生成内容；生成对抗网络的发展，则使高质量图像生成成为可能。

这些技术进步不仅重塑了人工智能的发展轨迹，更在商业营销等领域掀起了底层逻辑的革命。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第一章（上），从技术演进视角，剖析生成式人工智能如何从人类智能的梦想走向现实。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

2:18 第一章:新风口--人类智能的起点时刻，让机器像人类一样工作一直是人类的梦想。

4:53 从1960到2023年人工智能的发展经历了多次的爆发和寒冬。

5:38 1956年的达特茅斯会议上人工智能叫AI这个概念首次被提出。

6:04 20世纪50年代后期，逻辑理论学家用程序展示了这一时刻的雄心和创新。

7:06 20世纪70年代的，人工智能研究迎来了第一次寒冬。

8:10 1975年，机器学习和大数据的技术推动人工智能到新高峰期。

8:30 20世纪70和80年代，科学家将专家级的知识编写成程序，以解决特定问题。

9:19 20世纪90年代中期开始，探索通过数据驱动的方法来实现知识和建构模型支持。

12:53 2012年开始深层次人工智能带来的人工智能的大爆发。

14:05 大语言模型的发展，是今天人工智能实现规模化应用的关键推动力。

16:27. 2018年，GPT首次亮相，就采用了单向转换器的架构，专注于文本生成任务。

19:29 深层对抗网络推高了高质量图像生成技术的进步。

人工智能演进的三幕史诗：从规则编程到数据涌现第一幕：基于规则的符号主义黄金时代（1956-1970s）

1956 年达特茅斯会议正式提出 AI 概念，开启了通过符号系统与逻辑推理模拟智能的探索。逻辑理论家程序成功证明数学定理，ELIZA 聊天程序实现基于规则的人机对话，这些突破建立在艾伦・图灵计算理论与初代计算机技术基础之上。

但这种 "人工编写规则" 的模式存在致命缺陷：1970 年代，AI 系统在面对动态环境时暴露出知识获取成本高、计算资源消耗巨大、系统脆弱性等问题，首次寒冬降临，AI 研究退回实验室场景。

第二幕：机器学习与大数据的拉锯战（1975-2010s）

1975 年机器学习与大数据技术推动 AI 进入新阶段，专家系统通过编码领域知识解决特定问题，如医疗诊断与工程设计。但这类系统依赖人工输入规则，缺乏自学习能力，1980 年代末再次陷入低谷。

1990 年代中期，支持向量机、贝叶斯网络与神经网络的应用带来第三次高峰，1997 年 IBM 深蓝击败国际象棋世界冠军成为标志性事件。然而数据标记成本高、统计方法解释性不足等问题，导致 AI 发展再次遇阻。

第三幕：深度学习引爆的生成式革命（2012 至今）

2012 年深度神经网络（DNN）突破，联合大数据与 GPU 算力，将 AI 带入爆发期。

2016 年 AlphaGo 通过深度学习与强化学习击败李世石，证明机器在复杂决策领域超越人类的可能；2017 年谷歌 Transformer 架构引入注意力机制，模仿人类 "认知聚焦" 模式，实现长文本高效处理；2018 年 GPT-1 凭借单向 Transformer 专注文本生成，至 GPT-3 以 1750 亿参数实现多任务学习，生成式 AI 迎来规模化应用拐点。

与此同时，2014 年生成对抗网络（GAN）通过生成器与判别器的对抗训练，将图像生成质量推向新高度。

生成式技术的底层突破：从大脑仿生到计算范式革命

神经元模型与计算规模的仿生学突破

1943 年麦克洛克 - 皮茨神经元模型首次提出人工神经元概念，为神经网络研究奠定基础。人类大脑超 800 亿神经元的协作机制，在 GPT-3 的 1750 亿参数规模中实现计算层面的映射 —— 这种 "用规模模拟生物智能" 的思路，突破了早期模型无法处理非线性问题的局限。

Transformer 的注意力机制更直接复刻人类认知特征：如同大脑通过 "注意力手电筒" 选择性加工信息，AI 模型通过注意力权重分配实现长序列高效处理。

从 "规则编程" 到 "数据涌现" 的范式转移

传统 AI 依赖专家预设规则（如语法规则、医学诊断标准），而生成式 AI 通过海量数据训练实现 "规则自涌现"。

在自然语言处理领域，GPT 不再需要人工标记语法规则，而是从互联网语料库中自动学习语言规律；图像生成领域，GAN 通过对抗训练让模型自主掌握图像特征，无需人工定义 "人脸结构" 等先验知识。这种 "数据驱动而非规则驱动" 的范式，使 AI 突破特定领域限制，获得跨场景泛化能力。

多模态生成的技术协同效应

生成式 AI 的革命性还体现在技术融合上：大语言模型（LLM）与视觉模型的协同，实现文本 - 图像 - 视频的跨模态生成。2018 年 GPT 专注文本生成，2021 年 DALL-E 实现文本生成图像，2023 年多模态模型已能同步处理文字、图像、语音等信息。

这种协同效应源自 Transformer 架构的通用性 —— 注意力机制不仅适用于语言处理，也可扩展至视觉特征提取，形成统一的多模态建模框架。

生成式 AI 重塑营销：从效率工具到价值创造引擎营销技术底层逻辑的重构

技术始终是营销进化的核心驱动力，但生成式 AI 带来的不是工具升级，而是底层逻辑重构。传统营销依赖 "人工创意 + 数据分析" 的线性模式，生成式 AI 则实现 "创意生产 - 用户洞察 - 渠道优化" 的闭环自动化。

生成式技术正在成为商业运作的底层逻辑，其价值在于将营销从 "信息传递" 升级为 "价值共创"——AI 不仅能生成文案、设计海报，更能基于用户数据模拟消费场景，预测需求趋势。

生成式营销的三大颠覆性特征

• 个性化规模生产：基于大语言模型，品牌可针对每个用户生成专属沟通内容。如电商平台为不同消费者自动生成个性化产品描述，实现 "一人一策" 的精准触达，打破传统营销 "批量生产" 的局限。
• 多模态创意自动化：生成式 AI 覆盖文字、图像、视频全内容形态。广告公司可通过 AI 快速产出数百版营销素材，适配不同渠道与场景，将创意生产效率提升数十倍，同时降低内容制作成本。
• 实时互动智能进化：对话式 AI 结合生成技术，使客服、导购等场景实现自然语言交互。AI 客服能根据用户对话实时生成解决方案，甚至主动推荐产品，将被动服务转化为主动营销，重构用户体验流程。

技术与营销的深度耦合场景

在内容营销领域，生成式 AI 可基于产品数据自动生成差异化文案，如美妆品牌针对同一产品生成适合不同肤质人群的卖点描述；在用户运营层面，AI 能根据消费者行为数据生成个性化沟通策略，如电商平台为沉默用户定制专属召回方案；在广告投放环节，AI 可实时优化广告素材与投放策略，根据实时反馈调整创意方向，提升转化率。这种 "技术 + 营销" 的深度耦合，正在重塑商业价值创造的方式。

站在智能奇点的思考：当 AI 生成超越人类创意

从 1943 年人工神经元模型到 2023 年多模态生成模型，AI 用 80 年走完了人类大脑数百万年的进化历程。生成式技术的爆发不仅是技术奇点，更是商业思维的重构点 —— 当 AI 能自主生成创意、预测需求，营销人需要重新定义自身价值：从 "创意生产者" 转变为 "AI 训练师" 与 "价值校准者"，负责为 AI 提供优质数据、设定伦理边界、把控价值方向。

正如大脑神经元通过连接产生智慧，生成式 AI 正通过技术与商业的深度连接，开启智能时代的新篇章。理解这场变革的本质 —— 不是 AI 替代人类，而是人机协同创造新可能 —— 将成为企业在智能经济中占据先机的关键。

TAKEAWAY

1、1956 年达特茅斯会议首次提出 AI 概念，开启人类让机器像人一样工作的梦想。

2、人工智能发展历经多次爆发与寒冬，每次寒冬都为后续突破蓄积力量。

3、1943 年提出的人工神经元模型，奠定神经网络和现代人工智能研究基本框架。

4、2012 年深度学习推动人工智能进入黄金期，2016 年 AlphaGo 击败人类棋手成标志性事件。

5、2017 年谷歌 Transformer 架构引入注意力机制，革新自然语言处理技术。

6、2018 年 GPT 首次亮相，采用单向转换器架构专注文本生成，后逐步升级。

7、生成对抗网络（GAN）于 2014 年提出，推动高质量图像生成技术进步。

8、大语言模型是当前人工智能实现规模化应用的关键推动力。

9、生成式 AI 实现从 “规则编程” 到 “数据驱动” 的范式转移，无需人工定义过多规则。

10、生成式 AI 正重塑营销，带来个性化生产、多模态创意自动化等颠覆性变革。

思考点

1、人工智能发展经历了哪些关键阶段？各阶段的核心技术突破是什么？

2、生成式 AI 与传统 AI 的本质区别是什么？其底层技术逻辑如何实现？

3、生成式 AI 对营销领域带来了哪些颠覆性变革？未来还有哪些应用可能？

在社媒营销预算持续攀升的 2025 年，企业正面临 “投入增加而效率难升” 的关键挑战。数据显示，头部品牌社媒营销预算年增长率已达 42%，但超六成企业反馈 ROI 未达预期，凸显出精细化运营提效的迫切性。

本期播客，系统梳理社媒运营提效的底层逻辑与实操路径，围绕关键词战略、达人矩阵优化、跨域转化归因三大核心板块，结合宝洁、联合利华等品牌实战案例，拆解如何通过精准的认知占位、高效的达人投放与全链路效果追踪，构建社媒运营的提效闭环，为企业提供从理论到落地的系统化解决方案。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

1:27 社媒投资越来越大,要做内容，要理解圈层，社媒提效迫在眉睫。

3:50 社媒提效关键的战略叫关键战略，运营的最最核心的长期目标要有关键词。

9:22 品牌升级要用内容来控制，要围绕着几个关键词，要能占有它。

14:44 市场在发展，竞争是永恒的，要竞争市场份额，竞争货架份额。

20:04 在内容侧内容对于关键词的强化，会让品牌变成非常有明确的特征。

22:09 达人是另一个非常重要的事情，是今天在社媒营销里面花钱的大头。

27:43 全员营销越来越多，现在是老板要做KOB，。

31:37 企业开始做KOC就是粉丝量不高的新人，就对于体系化运作能力就要求更高了。

35:26 选择KOL的核心就三个原则：匹配、风险规避、效率算账（cost per engagement）。

35:56. 第一种匹配：目标人群匹配，粉丝跟品牌的目标人群一致。

36:21. 第二种匹配：调性匹配，KOL对品牌的风格和调性能起到一定的支撑作用。

36:36. 第三种匹配：内容匹配，跟热点跟世界有关系。

38:32 选择KOL第二点：风险规避，就是要规避爆雷的风险和虚拟数据的风险。

39:48 选择KOL第三点：效率，KOL在社交媒体上互动数据就是一个最关键的KPI。

一、关键词战略：占领心智的核心战役

品牌的核心资产是消费者心智中的认知占位，而关键词战略正是构建这一占位的核心工具。

以 Olay 为例，其从 “妈妈超市品牌” 向 “专业护肤品牌” 的升级，正是通过精准的关键词管理实现的 —— 舍弃 “玉兰油” 旧标签，聚焦 “烟酰胺”“小白瓶” 等新关键词，通过理性（成分功效）与感性（昵称记忆）双路径强化认知，仅用一年半时间便完成品牌调性的彻底转型。

（一）关键词占领的双重维度

• 心智占位：在消费者认知中建立品牌与特定关键词的强关联。如邦迪占据 “创可贴” 品类词，海飞丝占据 “去屑” 功能词，企业需通过内容持续强化这种关联，目标是使品牌在目标关键词的 “共同提及比例” 超过 50%，形成绝对优势。
• 搜索入口占领：在社媒搜索场景中实现 “霸屏率” 管理。当消费者搜索 “美白怎么办”“茶香香水推荐” 等场景词或品类词时，品牌内容需在前三屏结果中占据高比例。数据显示，小红书美妆品类搜索份额前 10 的品牌，70% 同时进入天猫销售前列，印证了搜索占位与转化的强相关性。

（二）关键词管理的实操策略

• 分层策略：区分 “品牌词”（如 Olay）、“品类词”（如美白精华）、“场景词”（如旅行护肤品），制定不同的占领目标。品牌词需追求 70% 以上的搜索占位，品类词则需达到 50%-60%。
• 动态监测：建立关键词 KPI 体系，实时跟踪 “声量份额（SOV）” 与 “互动份额（SOE）”，通过词云分析判断内容是否偏离核心关键词。如发现竞争对手抢占关键词，需通过加大内容投放或热点借势快速夺回阵地。

二、达人效率优化：从 “砸钱带货” 到 “精准匹配”

达人投放是社媒预算的主要支出项，但头部 KOL 价格高企与中小 KOL 效果不稳定的矛盾日益突出。高效的达人运营需遵循 “匹配 - 风险 - 效率” 三大原则，构建科学的投放矩阵。

（一）三维匹配原则

• 目标人群匹配：达人粉丝画像需与品牌目标客群高度重合。例如王石代言燕窝，可能正是看中其粉丝中中年女性群体的潜在消费力；而美妆品牌选择成分党 KOL，则是为了精准触达关注护肤功效的消费者。
• 调性匹配：达人风格需与品牌气质一致。舒肤佳为凸显 “专业抗菌” 形象，会选择医学背景或硬核测评类 KOL；凡士林打造 “大女主” 人设，则倾向于合作展现女性独立精神的内容创作者。
• 内容匹配：结合热点事件或场景需求选择达人。瑞幸与《黑神话：悟空》联名时，邀请游戏领域 KOL 进行创意测评；安吉尔签约肖战后，通过其粉丝群体集中的户外大屏投放，实现声量爆发。

（二）风险控制与效率核算

• 风险规避：建立达人 “白名单”，通过数据工具检测粉丝真实性（如无效粉丝比例），并规避有 “爆雷” 历史的达人。2024 年某头部主播翻车事件后，不少品牌开始将 “合规性审查” 纳入达人筛选流程。
• 效率指标（CPE）：以 “每互动成本（Cost Per Engagement）” 为核心指标，计算达人投放的性价比。不同平台 CPE 差异显著（小红书＞抖音＞B 站），品牌需根据自身行业积累基准数据，淘汰 CPE 高于平均值的达人。

三、跨域转化归因：打通 “种草 - 拔草” 全链路

社媒内容的价值不仅在于当下互动，更在于对后端转化的驱动。但用户 “抖音种草、淘宝下单” 的跨域行为，给效果归因带来挑战。某美妆品牌通过时间序列分析模型，将每个帖子与搜索增量关联，成功将单篇内容的获客成本从 117 元降至 26 元，搜索增量提升 785%，验证了科学归因的价值。

（一）归因模型与工具

• ID 匹配法：如小红书 “小红心” 功能，通过用户 ID 追踪从内容浏览到电商进店的全路径。
• 时间序列法：分析内容发布后的搜索量、进店量变化，建立 “内容发布 - 行为转化” 的时间关联模型，适用于跨平台场景。

（二）预算分配优化

• 内容采买与推流比例：根据行业经验，6:4 的 “内容采买：推流” 比例较为合理。推流虽能快速提升曝光，但需以优质内容为基础，避免陷入 “烧钱无转化” 的陷阱。
• ROI 反向优化：通过归因模型计算每类内容的 “CPUV（获客成本）” 或 “CPS（销售成本）”，将预算向高转化效率的内容类型倾斜。

四、趋势洞察：社媒运营的新战场

（一）全员营销体系化

雷军、董明珠等企业家化身 “KOB（Key Opinion Boss）”，华为、麻六记等企业推动员工全员发声，形成 “高管 - 员工 - 经销商” 的多层声量矩阵。某连锁品牌通过员工打卡发帖机制，实现门店声量增长 71%，证明组织化内容生产的潜力。

（二）KOC 与低粉达人崛起

随着头部 KOL 性价比下降，粉丝量 5 万以下的 “低粉达人” 因互动率高、成本低成为新宠。某宠物食品品牌通过 200 个员工账号产出 37 万条内容，积累 450 万粉丝，形成 “急刹车打塔” 效应，验证了长尾内容矩阵的价值。

（三）全球化与文化传播

TikTok 用户涌入小红书、“甲亢哥” 等外籍 KOL 的出圈，标志着社媒运营进入 “文化传播” 新维度。西湖轮胎、宠物食品品牌通过 “交猫税”“老外学中文” 等创意内容，将品牌融入文化热点，实现调性与声量的双重提升。

社媒运营提效不是单一技巧的优化，而是从关键词战略到达人矩阵、从内容生产到效果归因的全链路升级。

企业需建立 “长期资产思维”，将每一次内容投放都视为品牌认知的积累，通过科学的指标体系与动态优化，让社媒真正成为品牌增长的引擎。

在竞争愈发激烈的 2025 年，唯有掌握这三大核心策略，才能在社媒战场中实现 “赢在效率，胜在心智”。

TAKEAWAY

1、社媒提效应以关键词战略为核心，占领用户心智与搜索入口双重阵地

2、构建品牌词、品类词、场景词三层关键词体系，动态监测共同提及率超 50%

3、达人投放遵循 “匹配 - 风险 - 效率” 三原则，聚焦目标人群、调性与内容适配性

4、优化达人矩阵结构，从头部依赖转向 “超头破圈 + 腰部性价比 + 尾部矩阵” 组合

5、以 CPE（每互动成本）为核心指标核算达人效率，建立行业基准数据对比体系

6、跨域转化需通过 ID 匹配、时间序列模型打通 “种草 - 搜索 - 转化” 全链路归因

7、按 6:4 比例分配内容采买与推流预算，基于 ROI 反向优化投放策略

8、全员营销成新趋势，推动高管 KOB、员工账号构建组织化内容矩阵

9、低粉达人与 KOC 因高垂直度和互动率，成为社媒长尾流量运营核心

10、全球化传播借文化反差与热点互动破圈，提升品牌文化厚度与调性

思考点

1、如何通过关键词布局实现品牌心智占领？

2、达人投放中如何平衡匹配度与投放效率？

3、跨平台转化归因有哪些核心方法与指标？

在人工智能技术加速渗透商业领域的当下，生成式 AI 正以颠覆性力量重构营销行业的底层逻辑。一场从信息传播、内容生产到消费决策的全方位变革已悄然发生。

当 AI 从生产力工具演变为生活场景的主导者，营销人该如何应对消费者行为变迁、搜索引擎迭代、内容生态重构与购物模式革新？

本期播客，深入解析生成式 AI 如何重塑营销生态的核心场景，并探寻从“影响消费者”到“影响 AI”的认知革命路径。这不仅是对当下营销困境的回应，更是对未来商业趋势的前瞻性探索。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES

0:33 《生成：AI生产力重构营销性范式》反复讲到：AI成为了营销的生产力。

2:54 AI在消费侧的应用不再是用于工作了，而是生活的场景。

5:23 回到消费侧，中国市场的消费者用AI的宽度、深度和广泛的程度冠绝全球。

7:26 AI的无点击搜索使得搜索引擎的搜索量应该会下降60%以上。

10:10 AI时代网站的和内容呈现的逻辑变了。

12:13 除了信息的呈现方式之外，购物的方式也会发生变化。

一、AI 驱动营销生产力：从工作到生活的场景拓展

在《生成：AI 生产力重构营销新范式》一书中，核心观点指出，生成式 AI 已成为营销领域的核心生产力。

这一变革不仅体现在工作场景中，如律师用 AI 撰写法律文书、医生借助 AI 辅助诊疗、企业员工通过 AI 生成周报等，更延伸至生活场景。

如今，全年龄段用户均深度依赖 AI，从小学生用 AI 辅助写作文、老人通过 AI 搜索健康知识，到消费者利用 AI 规划旅行、制定菜谱，AI 已渗透到生活的方方面面。

以微信为例，其搜索功能整合 Deepseek 后，用户无需频繁点击链接，AI 直接提供总结结果，满足 90% 的查询需求。

这种转变标志着 AI 从 “生产力工具” 向 “生活必需品” 的跨越，推动营销战场从单一的工作场景转向更复杂、多元的生活场景。

二、消费侧 AI 应用：中国市场的领先态势与认知反转

中国消费者在 AI 应用的广度和深度上已领先全球。过去，人们普遍认为中国 AI 技术落后于美国，但随着 Deepseek、Kimi 等本土 AI 工具的崛起，这种认知发生了根本性反转。

AI 成为全民工具，这种普及带来的不仅是技术应用的革新，更是营销逻辑的重构。当消费者习惯通过 AI 获取信息时，企业传统的内容呈现方式和流量获取策略面临挑战。如何在 AI 主导的信息传播链中占据先机，成为营销从业者的新课题。

三、无点击搜索时代：搜索引擎与内容生态的颠覆性变革

AI 对搜索引擎的冲击尤为显著。传统搜索模式下，用户需点击多条链接（平均 10 条以上）才能获取有效信息，搜索引擎依赖 “竞价排名” 和 “CPC 点击” 盈利。

但 AI 总结功能的出现，使 “无点击搜索” 成为主流 —— 用户仅通过 AI 摘要即可满足需求，导致搜索引擎点击量骤降，直接威胁谷歌、百度等平台的收入模式。

这一变革倒逼企业重构内容策略：官网不再是简单的信息展示平台，而需转型为 “语料中心”，通过高质量、结构化的内容输出，影响 AI 的信息抓取和改写逻辑。

同时，传统的 SEO（搜索引擎优化）重要性下降，而 “SLO（语义搜索优化）” 兴起，企业需更注重内容的语义相关性和知识密度，以适配 AI 的推理和总结逻辑。

四、内容呈现逻辑重构：从可控展示到 AI 改写的被动挑战

在 AI 时代，内容的呈现逻辑发生根本变化。过去，企业可通过标题、摘要等 “头部描述” 控制用户对品牌的认知，但如今 AI 会对原始内容进行改写和重组，并以索引信源的方式呈现。

这意味着企业失去了对品牌信息传播的绝对控制权 ——AI 可能基于算法偏好改写内容，甚至曲解原意。

这种被动性要求企业重新审视内容生产策略：一方面，需确保原始内容的准确性和价值密度，为 AI 提供优质改写素材；另一方面，需研究 AI 的内容生成逻辑，通过关键词优化、结构化数据输出等方式，引导 AI 对品牌信息进行正向呈现。

例如，博客、官网内容需提前撰写 “AI 友好型摘要”，主动适配 AI 的抓取和总结需求。

五、购物方式变革：从 “逛” 到 “精准决策” 的消费链路缩短

电商领域同样面临 AI 带来的深刻变革。阿里、京东、“什么值得买” 等平台推出的 “AI 购物助手”，可根据用户需求直接生成个性化购物清单，缩短决策路径。

传统电商依赖的 “展示广告”“活动页” 等营销手段吸引力下降，用户更倾向于相信 AI 的推荐，导致以广告为核心收入的平台（如天猫、亚马逊）面临转型压力。

这一变化促使电商模式分化：京东的 “进销存差价模式” 和拼多多的 “低价策略” 受影响较小，而依赖广告的平台需探索新的盈利模式，如加强私域流量运营、提升用户复购率等。

同时，企业需重新思考商品展示逻辑，从 “流量曝光” 转向 “价值精准传递”，通过 AI 工具直接触达目标用户，减少中间环节损耗。

六、营销新范式：从影响消费者到影响 AI 的认知革命

在生成式 AI 主导的营销环境中，核心逻辑已从 “直接影响消费者” 转变为 “通过影响 AI 间接触达用户”。

企业需思考：AI 凭什么改写我的品牌信息？如何引导 AI 以有利于品牌的方式呈现内容？这要求营销从业者掌握 “AI 影响力策略”，包括优化语料库、参与 AI 训练数据共建、研究算法逻辑等。

AI 时代的营销是 “科学与艺术的结合”—— 既要理解技术底层逻辑，又要洞察人性需求。

面对这场变革，企业唯有主动拥抱 AI，重构从内容生产到用户触达的全链条策略，才能在 “万物皆生成” 的新范式中占据先机。

TAKEAWAY

1、生成式 AI 成为营销生产力，推动供给侧变革，需应对消费者需求动态变化。

2、AI 在消费侧从工作场景延伸至全年龄段生活场景，应用广度深度全球领先。

3、无点击搜索导致搜索引擎流量骤降，企业需转型语料中心并优化语义传播。

4、AI 改写内容使企业失去信息呈现控制权，需构建适配 AI 的内容生态与信任体系。

5、电商购物助手缩短决策链路，依赖广告的平台面临转型，供应链模式更具韧性。

6、营销核心从影响消费者转向影响 AI，需研究 AI 数据逻辑与算法偏好。

7、企业需建立 “原生内容 + AI 适配内容” 双轨生产体系，应对内容传播逻辑变革。

8、搜索引擎优化重点从链接排名转向语义占领，需强化结构化数据与信源建设。

9、AI 重塑内容评估体系，需关注认知渗透率、语义正偏差与行动转化效率。

10、生成式 AI 倒逼营销范式革新，科学与艺术结合是应对生产力与体验升级的关键。

思考点

1、AI 如何影响营销内容的控制权与传播逻辑？

2、无点击搜索时代，企业如何重构线上流量策略？

3、生成式 AI 对电商购物模式及平台商业模式有何冲击？

在技术迭代与商业变革交织的浪潮中，生成式人工智能正以颠覆性力量重构营销领域的底层逻辑。从搜索引擎营销的式微到企业生产力的跃迁，从媒介形态的革新到营销范式的颠覆，这场由 AI 驱动的革命已渗透至商业链条的每一个环节。

谭北平与复旦大学管理学院教授金立印共同撰写的《生成：AI 生产力重构营销范式》，正是对这一变革的系统性回应。本书基于两年深度研究，融合实践洞察与理论思辨，首次提出 “生成式营销” 新范式，揭示 AI 如何从生产力层面重塑营销价值链，并进一步引发生产关系与商业模式的连锁变革。

我们将透过书中核心观点与前沿实践，解码生成式 AI 时代的营销生存法则 —— 这不仅是一次技术应用的探讨，更是对商业本质与组织进化的重新审视。当 AI 成为新的技术底座，营销者唯有主动拥抱范式革命，才能在 “人机共生” 的新竞争格局中占据先机。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES

1:26  《生成：AI 生产力重构营销范式》出版社很懂营销，书的出版就是产品的销售。

4:19   在书的出版上媒介发生巨变：由门户网站到直播、发布会、视频切片。

9:14    生成式人工智能，已经是整个社会最重要的技术底座。

13:50   AI对于媒介、对于体验、对于数字营销都是破坏性的。

15:43    《生成》面向的人群：各行各业的营销者，不管是管理者还是学生。

17:42   AI可以把你的能力复制出来，复制就是一种生产力。

22:02  企业得先做生产力的提升，在AI转型面前，人人平等。

26:35  企业怎么样用AI：全员必用，心智共享。

33:30  企业主都在积极的使用AI。，今天AI发展不是障碍问题，是竞争的问题。

34:54  在营销中，企业从数字化到AI化：是将大数据变成洞察，变成行动的问题。

一、技术底座颠覆：生成式 AI 如何解构传统营销逻辑

（一）从 "数字营销" 到 "生成式营销" 的范式迁移

生成式人工智能正以颠覆性力量重构营销的底层逻辑。生成式 AI 已成为社会最重要的技术底座，其对媒介、体验与数字营销的冲击堪称 "破坏性"。

传统数字营销的核心逻辑 —— 基于标签匹配的广告投放与搜索引擎营销（SEM/SEO）—— 正在被瓦解。例如，搜索引擎通过 AI 总结直接呈现答案的模式，导致落地页价值锐减，这一变化直接宣告了传统搜索营销的式微。

数字营销的本质是 "匹配"—— 将内容标签与用户标签进行机械对应，而生成式营销的核心则是 "共创"—— 在用户交互的瞬间动态生成个性化内容。

这种转变不仅是技术迭代，更是从 "库存式营销" 到 "实时响应式营销" 的范式革命。谭北平在书中提出 "数字营销已过时" 的论断，其核心逻辑在于：当 AI 能根据用户实时需求生成定制化内容时，基于历史数据标签的投放模式将彻底失效。

（二）媒介形态的颠覆性变革

媒介作为营销的载体，正经历从 "渠道为王" 到 "内容共生" 的转型。以书籍出版为例，传统的京东、当当渠道已让位于抖音直播、视频切片等新媒介形态。出版社对书籍的运营策略，如要求作者进行多场直播、制作短视频素材，已完全沿用数字营销的逻辑。

这种变化折射出一个深层趋势：所有行业的营销都必须适应 "媒介即内容，内容即生产力" 的新规则。

通过拆解书籍核心内容并以音视频形式传播，其本质是利用新媒介形态重构用户的购买决策路径。媒介的变革不再是简单的渠道拓展，而是通过技术与用户行为的共振，创造全新的内容消费场景。

二、生产力革命：AI 如何重塑营销价值链

（一）从 "人力依赖" 到 "能力复制" 的生产力跃迁

生成式 AI 对营销的首要冲击在于生产力层面。谭北平以农业机械化类比：当新疆棉花采摘从人工转向机械时，效率提升数百倍；如今，AI 正以同样的逻辑复制人类的脑力劳动。无论是内容创作、数据分析还是策略制定，AI 工具都能将 "高级白领" 的能力标准化、规模化复制。

例如，AI 可一键生成行业趋势报告、辅助新品选型，让过去需要团队协作的工作，如今单人即可高效完成。

这种生产力变革的本质是 "去专业化壁垒"。传统营销中依赖 "工匠精神" 的环节 —— 如文案撰写、消费者洞察 —— 正被 AI 工具解构。

企业若仍停留在 "人力制胜" 的思维，如同在汽车时代坚持骑自行车，终将被淘汰。绝味鸭脖的案例颇具说服力：通过 AI 店长助手，企业实现了万店员工培训效率提升 ，AI 不仅是工具，更是 "超级员工孵化器"。

（二）企业转型的 "四步法则" 与 AI 中台建设

对于企业而言，拥抱 AI 生产力需遵循 "全员必用 - 心智共享 - 任务优化 - 业务转型" 四步法则。

首先，全员普及 AI 工具使用，打破 "技术恐惧"；其次，通过培训与实践，让团队形成对 AI 的共识 ——AI 不是替代人类，而是增强人类能力；第三，针对营销全流程（如内容生产、广告投放、用户运营）进行 AI 赋能优化；最终，推动组织架构与业务模式的全面转型，将 AI 融入战略核心。

大型企业尤其需关注 AI 中台建设。过去企业构建数据中台需数百万投入，而如今 DeepSeek 一体机等工具将成本降至六七十万，使企业能够自主管理数据与模型，避免受制于外部平台。

这种 "数据主权" 的掌控，是企业在 AI 时代保持竞争力的关键 —— 当 OpenAI 等平台呈现 "智慧母虫" 垄断态势时，自建中台成为突破技术霸权的必要路径。

三、产业重构：生成式营销的新生态与竞争逻辑

（一）从 "流量争夺" 到 "AI 影响权" 的竞争升级

传统营销的终极战场是 "用户心智"，而生成式营销的核心则是 "AI 影响权"。当 AI 成为用户决策的主要影响者时，营销的重心将从 "直接影响人" 转向 "影响能影响人的 AI"。

例如，企业需优化 AI 的训练数据、调整提示词策略，确保品牌信息在 AI 生成内容中占据有利位置。这种竞争维度的转变，要求企业建立 "AI 原生" 的营销思维。

在应用场景层面，生成式 AI 正在重塑 90 多个营销环节。从深层洞察（如邀请 "虚拟乔布斯 + 孔子" 参与策略分析）到实时内容生成（如根据用户对话动态调整广告文案），AI 正在将营销从 "经验驱动" 推向 "算法驱动"。企业若不能快速接入这些场景，将在竞争中丧失先机。

（二）中小企业的破局之道：聚焦 "AI 平权" 与场景创新

对于中小企业而言，"AI 平权" 是关键机遇。AI 工具的普及正在消除技术鸿沟 —— 五六十分的员工借助 AI 可迅速提升至七八十分水平，这意味着中小企业无需依赖顶尖人才，即可实现效率跃迁。

例如，通过使用 AI 客服、自动化内容生成工具，小企业能以低成本构建与大企业相近的营销能力。

同时，中小企业应聚焦垂直场景创新。相较于大型企业的全流程改造，中小企业可优先在细分领域（如本地生活服务的个性化推荐、小众品类的 AI 选品）深度应用 AI，通过 "单点突破" 形成差异化竞争力。这种 "小而精" 的策略，正是生成式 AI 时代 "去中心化" 特征的体现。

四、理论突破：产学共创下的营销新范式建构

（一）从 "实践先行" 到 "理论闭环" 的范式升维

中国数字营销长期存在 "实践领先、理论滞后" 的问题，而《生成》一书通过产学共创模式填补了这一空白。

谭北平与金立印教授的合作，实现了从 "现象观察" 到 "本质提炼" 的跨越。例如，2023 年提出 "AI 核心是生产力变革"，2024 年进一步延伸至 "生产力变革引发生产关系重构"（如众包经济、零工模式的兴起），这种理论演进为营销实践提供了穿越周期的指导框架。

书中提出的 "生成式营销" 范式，并非简单的概念迭代，而是基于政治经济学逻辑的完整体系：生产力（AI 工具）→生产关系（组织形态变革）→上层建筑（营销模式创新）。这一逻辑链条揭示了 AI 对营销的影响绝非局部优化，而是从底层到顶层的系统性重构。

（二）面向未来的营销哲学：人机协同的 "超级共生"

AI 不是人类的替代者，而是 "超级共生体"。绝味鸭脖的 AI 店长助手、营销中的 "虚拟专家智库"，本质上都是人机协同的产物。

未来的营销人才，需兼具 "AI 操作能力" 与 "人类独特价值"（如创造力、情感洞察）—— 前者确保效率底线，后者决定竞争上限。

这种共生关系要求企业重新定义 "人才标准"：能与 AI 协作的 "提示词工程师""AI 策略优化师 "等新兴岗位将成为主流，而单纯依赖经验或技术的单一型人才将面临淘汰。正如书中所言：" 在 AI 时代，不会使用 AI 的人，终将被会使用 AI 的人淘汰。"

五、生成式 AI 时代的营销生存法则

《生成：AI 生产力重构营销范式》的出版，恰逢生成式 AI 从技术爆发期转向产业渗透期的关键节点。不仅揭示了 "数字营销已死" 的残酷现实，更指明了 "生成式营销新生" 的路径。对于企业而言，生存法则可概括为三点：

1. 认知革命：摒弃 "AI 是工具" 的浅层认知，将其视为重构生产力与生产关系的核心要素；
2. 行动优先：立即启动 AI 应用，从全员培训、场景试点到中台建设分阶段推进，避免陷入 "完美主义陷阱"；
3. 生态构建：在拥抱技术的同时，坚守人类不可替代的价值（如文化共鸣、伦理判断），打造 "技术硬核 + 人文温度" 的复合竞争力。

生成式 AI 的浪潮正在改写商业规则，而唯有主动拥抱变革者，才能在这场范式革命中占据先机。正如书中所言："不是 AI 需要营销，而是营销需要 AI—— 一场从生产力到生产关系的全面重构，正在颠覆所有行业的底层逻辑。"

TAKEAWAY

1、生成式人工智能已成为社会最重要技术底座，对媒介、体验和数字营销具破坏性影响。

2、数字营销面临终结，搜索引擎营销等模式因 AI 发展难以为继，生成式营销将成新趋势。

3、未来的营销人才，需兼具 "AI 操作能力" 与 "人类独特价值"（如创造力、情感洞察）。

4、企业需要推动组织架构与业务模式的全面转型，将 AI 融入战略核心。

5、AI 改变营销生产力，可复制人类能力，让员工效率提升，如辅助内容生产、分析洞察。

6、大型企业应用 AI 可采取全员必用、心智共享等四步策略，需关注数据与模型可控性。

7、企业应用 AI 营销障碍渐消，竞争成为关键，需比对手更快完成转型、利用新场景。

8、生成式 AI 在营销中带来深层洞察等机会，有 90 多个应用场景正逐步实现。

9、产学共创模式让实践升华为理论，书中提 AI 先改生产力再带生产关系变革等前瞻性结论。

10、AI 时代营销需人机协同，企业要拥抱变革，提升员工与 AI 协作能力以构建竞争力。

思考点

1、生成式 AI 如何具体颠覆传统数字营销模式？

2、企业应用 AI 提升营销生产力的核心策略有哪些？

3、生成式营销相较传统营销，本质差异体现在何处？

在营销发展的长河中，新技术的涌现往往意味着变革。生成式 AI 的出现，它不是对现有模式的修修补补，而是一场彻彻底底的颠覆性革命。

即将于 5 月 30 日发布的《生成：AI 生产力重构营销新范式》一书，深入探讨了生成式 AI 给营销领域带来的全新变革。

与以往认为 AI 只会替代体力劳动者的观念不同，生成式 AI 展现出了强大的 “心智生产力”。它不再局限于简单的重复劳动，而是能够像人类一样思考、创作，且速度惊人。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES

1:13    AI对于营销意味着什么：新的媒介，新的沟通方式，新的信息呈现方式。

2:56   生产内容不是营销的全部，洞察力在生产内容之前非常重要。

5:53   洞察力是发现社会在表面之下与众不同的新现象。

9:11   AI既可以对内容进行洞察，也可以使用虚拟的人进行洞察。

10:25  KOL在AI帮助下有了写稿的能力，品牌能够用网红粉丝来进行传播。

11:45  绝味内部的AI使用的核心点：赋能店长做了店长AI助理。

17:03  企业用AI做了大量的场景的培训，让企业的员工变成了超级员工。

营销生产力的三维重构：洞察、内容与媒介

传统观念中，营销的核心在于内容生产，如拍片子、写文案、起名字等。但在生成式 AI 时代，这种认知需要被彻底更新。营销生产力应被重新定义为三个关键维度：洞察力、内容生产能力和媒介触达能力。

（一）洞察力：营销的灵魂与起点

洞察力是穿透表象、发现社会潜在新现象的能力，是营销活动的灵魂与起点。没有洞察力支撑的内容生产，如同无源之水、无本之木，只是空洞的文字堆砌。生成式 AI 在洞察力领域的应用，正在颠覆传统的市场研究模式。

借助多模态内容识别技术，AI 能够快速分析内容中的情绪与情感。更令人惊叹的是，通过自组织 agent 技术，AI 可以生成模拟的虚拟消费者。

这些虚拟消费者能够模拟不同身份、性格的真实用户，与专家式 AI 进行对话，从而实现 “左右互搏” 式的深度洞察。这一技术的应用，使得传统的消费者访谈、焦点小组等调研方式受到挑战。

AI 不仅能避免人类在调研中可能存在的主观偏见和情绪干扰，还能通过大规模模拟，快速、全面地挖掘消费者需求背后的本质，为产品测试和营销策略制定提供更精准的依据。

（二）内容生产：从 “量的爆发” 到 “质的提升”

AI 在内容生产领域的生产力提升是显而易见的。曾经需要人工撰写 100 篇文案，如今借助 AI 可轻松生成 10000 篇。但在信息爆炸的时代，单纯的 “量” 已不再是竞争的关键，“质” 的提升才是核心。

AI 不仅能提高内容生产效率，更能赋能更多人成为创作者。过去，网红、KOL、KOC 等群体可能因缺乏专业的文案写作能力而受限，如今 AI 为他们插上了翅膀，使其能够轻松产出高质量内容，成为社交媒体营销的主体力量。

这一变化正在重塑营销内容生产的格局，让更多元化的声音参与到营销传播中。

（三）媒介触达：从 “大众传播” 到 “圈层渗透”

媒介触达能力是将营销内容传递给目标受众的关键。在生成式 AI 时代，媒介触达正从传统的大众媒体主导，向社交媒体圈层渗透转变。联合利华 “全面向社交媒体转型” 战略，正是这一趋势的典型体现。

品牌不再依赖电视、大型网站等传统渠道，而是通过赋能 KOL、KOC 及其粉丝，利用他们的社交影响力进行传播。这种传播方式更贴近消费者的日常生活圈层，能够实现更精准、更有效的触达。

实战案例：AI 如何重塑企业营销模式

（一）绝味鸭脖：AI 赋能店长，激活终端营销力

绝味鸭脖在 AI 应用方面的实践，为传统零售企业提供了宝贵的借鉴。针对全国数万家门店的店长群体，绝味为每位店长配备了 AI 助理。

这些 AI 助理具备语音理解能力，能够通过视频、语音等形式，及时向店长传达总部活动信息，解答私域拉新等营销相关问题。

AI 助理的存在，不仅解决了店长因缺乏专业营销知识而面临的文案撰写、活动理解等难题，更通过构建触达中心、素材中心、共创中心和能力中心，实现了全国门店营销活动的高效统一管理。这一案例充分展现了 AI 在赋能基层员工、提升企业整体营销效率方面的巨大潜力。

（二）美容院：AI 培训打造超级员工，提升服务温度

在服务行业，一家美容院通过 AI 进行场景化培训，实现了员工能力的跨越式提升。以往，企业向客户发送的邀约短信多为格式化模板，缺乏个性化和情感共鸣。

借助 AI，企业能够根据客户身份、需求，生成富有共情力和感染力的沟通内容，为客户提供更具温度的服务。

AI 在培训中的应用，让普通员工能够快速掌握专业的沟通技巧和服务理念，变身 “超级员工”。这种转变不仅提升了客户体验，更增强了企业的市场竞争力，印证了 AI 在提升企业软实力方面的重要作用。

全员营销时代：AI 助力企业培养超级员工

生成式 AI 的发展，催生了 “全员营销” 的新范式。在传统模式下，全员营销面临着信息传递误差大、员工能力参差不齐等难题，而 AI 的介入彻底改变了这一局面。

企业通过为员工提供 AI 工具和环境，无需依赖员工个体的超强能力，即可让普通员工迅速成长为 “超级员工”。

AI 帮助员工突破能力瓶颈，实现 “力出一孔”（力量集中）和 “利出一孔”（利益一致）的高效管理模式，让企业在市场竞争中能够凝聚全员力量，实现协同发展。

从洞察到内容生产，从媒介触达到全员营销，生成式 AI 正在重塑营销领域的各个环节。它不仅是一种技术工具，更是一种全新的思维范式。

随着《生成： AI 生产力重构营销新范式》的发布，相信会有更多企业认识到 AI 的价值，拥抱这场生产力革命，在 “AI + 商业” 的新范式中抢占先机，实现可持续增长。

TAKEAWAY

1、生成式 AI 推动营销从工具升级转向生产力体系与商业范式的全面重构。

2、营销生产力解构为洞察力、内容生产、媒介触达三维度，AI 重塑各环节效率与逻辑。

3、虚拟消费者模拟技术颠覆传统调研模式，实现低成本、高效率的深层需求洞察。

4、AI 赋能全民内容创作，瓦解广告精英垄断，企业竞争力转向创意策源与质量把控。

5、媒介触达从 “大众广播” 进化为 “圈层穿透”，用户成为传播节点，推动品牌传播共创。

6、全员营销借 AI 落地，普通员工通过 “数字外骨骼” 变身超级员工，提升组织整体效能。

7、营销部门职能转型为 “生态构建者”，聚焦战略、数据与工具赋能，而非基础执行。

8、生成式 AI 重塑营销人才结构，AI 协作、创意评估等新技能成核心竞争力。

9、企业需警惕 AI 伦理风险、技术依赖与组织惯性，建立 “人机协作” 的可持续模式。

10、营销未来将走向 “人机共生”，AI 承担重复工作，人类聚焦战略与情感价值创造。

思考点

1、生成式 AI 如何平衡营销效率提升与人类创意不可替代性？

2、传统企业该如何突破组织惯性，构建「液态型」AI 营销体系？

3、人机共生时代，营销人才需掌握哪些核心技能以应对范式变革？

你是否在社媒营销中陷入 “质量与数量之争”？想知道为何有的品牌靠几千篇内容就能引爆市场，而有的精雕细琢却石沉大海？当消费者被海量信息包围，如何让你的内容突破算法屏障、直抵人心？在 AI 技术颠覆创作逻辑的今天，品牌又该如何平衡 “机器效率” 与 “人性温度”？

带着这些行业共性困惑，本期MSAI从社媒内容生产的底层逻辑、多元化策略、优质内容标准及技术赋能路径展开，揭示一套可复制的内容增长方法论。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

1:59  社媒内容质量重要还是数量重要？数量是第一位。

3:59  做质量的前提是一定有大量生产的能力。

7:53  今天的另一趋势，大量之外就是多元化。

11:31  品牌的矩阵账号要去控制，去思考，拓圈子的时碰撞出新内容。

12:46  产品内容是要做前后的衍生的，在场景上去做延伸。

16:35  品牌主要有平台，平台要有KOL，有内容生产能力。

19:15  粉丝群的共创，“领航员模式”，用户去发表内容，去分享。

19:58  “Jobs To Be Done” 焦糖布丁理论：消费者购买是买任务的解决方案。

22:15  什么是优质内容？四有三友好：有关系、有好处、有意思、有期待；算法友好、习惯友好、圈层习惯友好。

25:05  内容传播上和平台方是密切密不可分的，平台算法友好。

28:20  用户习惯友好上，有一些自我的表达。

29:10  塑造的情绪非常重要，每个平台是有不同的语境的。

31:35  AI可以按照“四有三友好”的原则建成样本库，并且能给出打分。

一、内容生产的底层逻辑：数量优先，兼顾多元与效率

社媒内容生产的首要原则是 “大量、多元、速度、成本” 的有机统一。在资源有限的情况下，数量是内容迭代的基础。只有通过高频次的内容输出，才能快速测试用户偏好，锁定爆款因子。

例如，卡斯在 618 期间通过小红书 7500 帖、抖音 1600 条等总计超万篇内容，构建起内容矩阵的护城河，其核心逻辑在于以量取胜，通过规模效应提升算法推荐概率。

多元性是突破用户圈层的关键。内容需围绕核心主题拓展多元视角，涵盖痛点解析、效果对比、热点关联等维度。

如蒙牛借势《哪吒》IP，通过产品包装植入电影元素，将核心功能（奶粉营养）与娱乐场景结合，推动销量增长 100%。

同时，内容生产需兼顾速度与成本 —— 紧跟热点话题，并通过标准化流程降低单篇内容制作成本。

二、多元化策略：构建全链路内容生态

（一）内容生产模式的立体布局

社媒内容生态需融合多重生产模式：

• BGC（品牌生产内容）：奠定专业基调，如产品说明书、品牌价值观宣导，但需避免自说自话，可通过品牌矩阵（如华为分部门视频号、余承东个人 IP）增强亲和力；
• UGC（用户生产内容）：激发自发传播，以高颜值包装（三顿半咖啡）、打卡属性（草莓品牌三角形包装）等设计驱动用户主动分享；
• PGC/PUGC（专业 / 半专业生产内容）：深化专业认知，邀请专家拆解技术细节（如 B 站汽车博主元器件解析）、KOL 定制差异化内容（美的空调联合知乎博主解读科技体验），通过 “亲历者视角” 提升说服力；
• AIGC（人工智能生产内容）：提升效率，结合热点与品牌价值观生成规模化内容，但需规避套路化，强调 “洞察驱动” 而非机械拼凑。

（二）跨圈层碰撞与场景延伸

突破单一产品视角，通过跨圈层合作激活内容创意。三顿半咖啡与美食圈层 KOL 合作，衍生出 “西柚冰咖”“豆奶拿铁” 等场景化内容，将产品融入生活方式叙事；Uber/Didi 以 “跑车接单”“直升机通勤” 等反差场景制造话题，拓展内容边界。

品牌需挖掘产品的 “第二使用场景”，如功能属性之外的社交属性、情感属性，让内容与用户生活产生多维联结。

三、优质内容标准：“四有三友好” 打造传播护城河（一）创作侧：建立用户心智连接

• 有关系：精准锚定目标人群，通过地域（上海徐汇区）、身份（研究生群体）、兴趣（科技爱好者）等标签强化受众代入感；
• 有好处：清晰传递价值主张，如功能利益（产品性能提升）、情绪价值（缓解焦虑）或社交货币（可炫耀的谈资）；
• 有意思：突破常规表达，以反差梗（光纤科普视频的 “发明天才的真是一根光纤”）、洗脑词（蜜雪冰城主题曲）制造记忆点；
• 有期待：设置悬念或系列化叙事，如 “下期揭秘产品彩蛋”“每周更新实验数据”，提升用户留存率。

（二）传播侧：适配平台生态规则

• 算法友好：主动抓取热点 BGM、话题标签，如借势节日、赛事或社会事件设计内容，提升平台推荐权重；
• 习惯友好：尊重用户认知惯性，抖音侧重强视觉冲击与情绪共鸣，知乎 / B 站强调逻辑深度与知识增量，小红书聚焦生活方式种草；
• 语境友好：契合平台文化，如 B 站 “技术参数详解” 可获高关注，而抖音更适合轻量化、娱乐化表达。

四、AI 技术赋能：从内容生产到效果评估的全流程升级

AI 正重塑社媒内容产业链：

• 生产端：基于 “四有三友好” 原则构建评估模型，如 “小红书文案打分助手”，通过 AI 自动检测标题与正文的受众匹配度、场景清晰度等指标，生成优化建议；
• 评估端：以历史数据训练模型，预测内容的点赞、转发等后效指标，辅助品牌筛选优质内容。某案例显示，引入 AI 评估后，内容互动率提升超 50%；
• 策略端：结合品牌价值观与市场洞察，AI 可解码热门内容 DNA，生成适配不同平台的差异化版本，实现 “一次创作，多平台分发” 的效率跃升。

社媒内容生产既是数据驱动的科学，也是创意迸发的艺术。品牌需以 “大量多元速度成本” 为基石，以 “四有三友好” 为标尺，借助 AI 技术提升效率，同时保留人性温度 —— 让每一篇内容既符合算法逻辑，又能触达用户情感深处。

TAKEAWAY

1、社媒内容生产需遵循 “大量、多元、速度、成本” 原则，以数量为基础驱动迭代。

2、多元内容需覆盖痛点、热点、场景等多维度，避免单一视角，如蒙牛借势 IP 拓展娱乐场景。

3、构建 BGC/UGC/PGC/PUGC/AIGC 立体生产矩阵，激活品牌、用户、专业创作者协同价值。

4、跨圈层碰撞是内容破圈关键，如三顿半咖啡融合美食场景，让产品融入生活方式叙事。

5、优质内容需满足 “四有”（有关系、有好处、有意思、有期待），以用户心智为核心。

6、传播需适配平台特性：抖音重视觉冲击，知乎 / B 站重知识深度，小红书重生活方式种草。

7、AI 技术可构建 “四有三友好” 评估模型，自动检测内容质量，提升互动率超 50%。

8、内容生产需以品牌价值观为内核，如可口可乐聚焦 “欢乐家庭” 调性，避免调性冲突。

9、UGC 传播的核心是设计 “自发分享点”，如高颜值包装、打卡属性降低用户创作门槛。

10、社媒内容是科学与艺术的平衡：用 AI 提升效率，以创意触达情感，实现流量与品牌价值双沉淀。

思考点

1、如何在 “内容数量优先” 与 “品牌调性把控” 间找到动态平衡点？

2、当 AI 生成内容同质化加剧时，如何保留人类创意的不可替代性？

3、不同平台用户行为差异显著，品牌该如何构建跨平台内容策略的协同性？

在数字化时代，社交媒体已成为商业营销的核心阵地。众多企业纷纷投身其中，期望借助社交媒体的力量扩大品牌影响力、提升产品销量。

然而，实际营销过程中却问题频出。不少企业盲目跟风，在各个社交媒体平台随意投放内容，却未考虑不同平台用户群体和营销模式的差异，导致营销效果不佳。还有些企业沿用传统营销思维，忽视社交媒体平台算法的不断变化，使得投入的大量资源难以转化为实际收益。这些问题的根源在于企业对社交媒体平台的本质、算法逻辑以及技术生态缺乏深入理解。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

3:39   品牌思考三件事：面对什么样的目标圈层，用什么样的产品，提供什么样的价值。

5:44   品牌核心的点就是深度了解消费者，而深度了解消费者的重要的办法就是圈层。

7:32   很多品牌在回答目标圈层阶段就停住了，依然不够细分。

9:17   社交媒体的大数据，给整个的用户分层带来一个新的解决办法。

20:24  圈层除了精准和定义价值之外，还有重要一点就是情绪价值。

22:24  中国消费者的兴趣圈层现状图: 任何一个商品，在圈层选择上可以做的还很多。

32:19  产品的圈层计划，珀莱雅和藿香正气水的年轻化推演。

36:13  圈层一定要找到消费者的价值，才能够做出一个更好的产品。

38:53  今天可以把圈层拿出来通过AI数字人的办法与全程对话。

40:46  圈层的最终的办法：去挖掘消费者的这种小众的趋势和情绪。

认识圈层：社媒营销的新钥匙

（一）圈层的定义与演变

“圈层” 一词由来已久，其定义在不同时期有所变化。过去，它常与社会阶层挂钩，后来逐渐涉及消费行为相似的人群。在当下社交媒体发达的时代，圈层更多地基于共同的兴趣爱好形成。在社交媒体出现之前，人们即便有相同兴趣爱好，也因地域等因素难以聚集。如今，社交媒体打破了这一限制，让有共同爱好的人能够汇聚在一起，形成一个个独特的圈层。

（二）圈层的特征剖析

圈层具有多方面显著特征。从外部看，社交媒体平台通过用户的浏览、点赞、评论等行为为用户贴上兴趣标签，这些标签成为圈层的外在标识。从内部来看，圈层有着独特的价值观、黑话和文化属性。以二次元圈层为例，鬼畜文化、独特的弹幕语言等都是其文化载体和表达方式，并且新的黑话不断涌现。此外，圈层内存在特定的权利体系，“是否是圈内人” 在一定程度上影响着交流与互动。同时，圈层中还活跃着意见领袖（KOL），他们在圈层内具有较高的影响力，企业可以借助他们实现精准营销。

圈层营销：成功案例解析

（一）奥妙：突破传统，精准触达新群体

奥妙洗衣粉过去将目标人群主要定位为家庭主妇，但在社交媒体时代，这种传统定位和沟通方式逐渐失效。为了拓展消费群体，奥妙联合二次元网红，抓住汉服兴起的趋势，提出 “汉服要穿出去，由奥妙洗衣凝珠守护” 的核心主张。这一营销活动取得了显著成效，引发微博热搜 “汉服自由”，产品销量大幅增长，成功吸引了主妇以外的年轻人购买，为品牌注入新的活力。

（二）必胜客：跨界联动，融入热门圈层

必胜客与游戏《原神》联动，通过打造与游戏相关的场景、推出联名产品等方式，吸引了大量原神玩家。这种联动不仅提升了产品销量，还为玩家带来独特的消费体验，使产品和品牌在二次元圈层中获得高度认可，体现了产品与圈层价值的深度融合，为品牌拓展了新的消费市场。

（三）三顿半：另辟蹊径，小众平台成就品牌

三顿半咖啡早期并未选择大众平台进行营销，而是在专注于分享做饭经验的社交媒体平台发力。通过与该平台用户的互动，契合用户生活场景，成功吸引目标消费群体，为品牌发展奠定基础，展示了小众平台在圈层营销中的潜力，证明了找到与品牌契合的圈层对于营销的重要性。

中国消费者兴趣圈层：现状与营销启示

（一）圈层丰富多样，蕴含无限商机

中国消费者的兴趣圈层丰富多样，通过大数据绘制的圈层图涵盖 170 多种不同兴趣爱好。从图中可以看出，不同区域分布着不同类型的圈层，年轻化女性的兴趣爱好包括乙女游戏、韩漫、JK、载舞等；男性可能对军事、电竞等更感兴趣。每个圈层都有其独特的特征、影响力者（influencers）和黑话，企业可以通过研究这些特征，精准定位目标用户。

（二）以乙女游戏圈层为例：深度洞察与精准营销

以乙女游戏圈层为例，像《光与夜之恋》《未定事件簿》等游戏深受年轻女性喜爱。通过对这一圈层的深入洞察，不仅能了解到玩家的性别、常用社交平台（多集中在小红书）等基本信息，还能掌握她们的兴趣偏好，如渴望爱情、喜欢虚拟艺人、女频小说等，以及消费行为，如购买周边、参与线下打卡等。基于这些洞察，企业可以制定针对性的营销策略，如开发相关联名产品、选择合适的 KOL、精准投放广告等，实现从洞察到行动的闭环营销。

产品与圈层：适配策略与创新思考

（一）冰感降温空调：满足不同圈层的多元需求

不同产品在选择目标圈层时需要深入思考。例如，冰感降温空调，从功能上看，它似乎适合运动圈层、体力劳动者、露营人群等。但进一步分析会发现，不同圈层对产品的需求侧重点不同。运动圈层可能更享受出汗过程，对降温需求不高；体力劳动者核心诉求是降温且追求经济实惠；而露营人群除了需要降温功能，更看重产品在使用时拍照好看、方便舒适，这背后体现的是产品为露营活动带来的情绪价值，让露营显得更高大上、更专业。因此，企业在进行产品营销时，不能仅从功能导向出发，还需深入挖掘产品在不同圈层中的情绪价值和文化意义，根据圈层需求对产品进行优化和定位。

（二）珀莱雅：聚焦年轻圈层，传递品牌新声

珀莱雅提出 “趁年轻去发现它” 的核心故事，通过聚焦年轻人的兴趣圈层，如国潮圈、看展圈、电影圈等，与品牌内容和文化进行深度连接，传递统一的品牌语言，增强品牌在年轻人群体中的影响力和认同感。这表明企业针对年轻市场时，不能简单以年龄划分目标群体，而是要深入了解年轻人的兴趣爱好，通过圈层营销与他们建立紧密联系。

（三）老品年轻化：开拓新圈层，焕发新活力

对于像藿香正气水这样的传统产品，想要实现年轻化，就需要思考如何结合年轻和养生的概念，挖掘夏季欢聚等场景，同时对产品包装和应用形态进行改进，以适应目标圈层的需求。马应龙推出眼霜实现年轻化，为老品营销提供了借鉴，老品可通过创新产品形态、挖掘新的消费场景和目标圈层，实现品牌的年轻化转型。

挖掘消费者价值观与情绪价值：营销的新方向

（一）情绪感知地图：洞察消费者内心世界

消费者对品牌和产品的价值观可以通过情绪感知地图来呈现。这张地图基于大量品牌研究绘制，将人们对品牌和产品的常见中文描述进行分类，如高档的、科技感的、有用的等。从宏观上看，消费者价值观分为传统和现代两个方向，现代感价值观又可细分为理性和感性两类。理性的现代感注重科技感、高档感、专业感；感性的现代感则追求新颖、前沿、时尚、个性。企业需要明确自身品牌在这张地图中的位置，避免仅停留在追求实用、性价比的层面，因为这样容易陷入同质化竞争。

（二）AI 助力：精准把握消费者需求

借助 AI 技术，企业可以更高效地研究圈层消费者的特性和属性。通过构造虚拟数字人，模拟不同圈层的真实用户，企业可以向他们提问，了解消费者购买或不购买某产品的原因、选择产品的方法等。例如，询问妈妈群体不购买一款纸尿布的原因，数字人可以基于真实帖子和用户反馈进行推理，为企业提供有价值的参考，帮助企业快速了解目标圈层的需求和偏好。

圈层与小趋势：挖掘潜在市场机会

（一）小趋势的力量：影响未来的潜在变革

小趋势是决定未来大变革的潜在力量，一个占人口 1% 的群体，只要具有相同或近似的价值观、生活方式等，就可称为一种小趋势。通过社交媒体数据和圈层分析，企业能够挖掘出众多小趋势。在饮食领域，近年来抹茶味、伯爵红茶味、海盐奥利奥味等新兴口味流行，开心果味、香菜味等小众口味也逐渐受到关注，还有彩虹味、海洋味等新奇口味不断涌现。这些趋势不仅反映了消费者口味的变化，还为食品企业在产品研发和营销方面提供了方向。

（二）满足情绪需求：产品创新的新契机

同时，消费者的情绪状态也值得关注。如今消费者在情绪上存在一定的孤单感，一些带有情趣味的商品，如 Jellycat、迪斯尼周边等，以及像乐乐茶的发疯营销，都在一定程度上满足了消费者的情绪需求。企业可以从这些方面入手，思考如何为产品增加情绪价值，更好地契合消费者需求，在产品研发和营销中融入情感元素，提升产品的吸引力和竞争力。

社交媒体营销中的圈层营销蕴含着巨大的潜力。企业通过深入理解圈层的特点、挖掘消费者的价值观和情绪价值、把握小趋势，能够更精准地定位目标消费者，实现产品与圈层的深度融合，从而在激烈的市场竞争中赢得先机，为品牌发展和产品营销开辟新的道路。

TAKEAWAY

• 社媒营销框架与圈层重要性：社媒营销需综合考虑行业、社会、媒介和消费者趋势，明确营销目标。而深度了解消费者是关键，其中圈层是重要途径，它能帮助企业精准定位目标群体，制定有效营销策略。
• 圈层定义与特征：圈层概念不断演变，如今多基于共同兴趣爱好形成。圈层具有明显特征，外部有可识别的兴趣标签，内部有独特价值观、黑话和文化属性，还存在权利体系和意见领袖，这些特征为企业精准营销提供了方向。
• 圈层营销案例启示：从奥妙联合二次元网红推广洗衣产品，到必胜客与《原神》联动，再到三顿半在特定平台起步等案例可知，企业应挖掘产品与圈层的契合点，借助圈层文化和意见领袖，开展针对性营销活动，能取得良好效果。
• 中国消费者兴趣圈层现状：中国消费者兴趣圈层丰富多样，通过大数据绘制的圈层图包含 170 多种兴趣爱好。不同区域分布着不同类型的圈层，如年轻化女性的兴趣爱好包括乙女游戏、JK 等，企业可据此找到目标用户的兴趣爱好，开展精准营销。
• 产品与圈层适配策略：产品在选择目标圈层时需深入思考，不同圈层对产品需求不同。例如冰感降温空调，运动圈层、体力劳动者和露营人群对其需求和关注点各异，企业应根据圈层需求优化产品和营销定位。
• 挖掘消费者价值观与情绪价值：消费者对品牌和产品的价值观可通过情绪感知地图呈现，分为传统和现代两个方向，又各有理性和感性细分。企业要明确品牌位置，借助 AI 技术研究圈层消费者特性，满足其价值需求。
• 圈层与小趋势挖掘：小趋势是决定未来大变革的潜在力量，通过社交媒体数据和圈层分析可挖掘。如饮食领域的口味趋势，为企业产品研发和营销提供方向，企业还可关注消费者情绪需求，增加产品情绪价值。
• 社媒平台核心算法变革：社交媒体平台核心算法历经从程序化交易、基于订阅关系到以内容为核心的变革。以抖音为例，基于流量池的去中心化分发机制注重用户反馈数据，促使企业和创作者回归内容质量。
• 社媒营销技术生态与图谱：社媒营销技术生态涉及品牌主、达人、媒体平台三方博弈，创意生产愈发关键。技术图谱涵盖策略实施层、工具层、基建层、服务等多个层面，为企业提供营销框架和发展机遇。
• 企业应对策略与发展方向：企业在社媒营销中，要精准把握各平台特点，顺应算法变革，充分利用技术生态。根据不同平台的用户群体、内容生态和营销模式，制定个性化策略，积极拥抱技术变革，提升营销精准度和效率。

思考问题

1、如果要推广一款智能养生壶，你认为它更适合在哪个社交媒体平台进行营销？并说明选择该平台的依据，以及相应的营销思路。

2、不同圈层有独特的价值观和黑话，假设你负责一款潮牌服装的营销，你会如何深入了解目标圈层的文化，以更好地进行品牌传播和产品推广？

3、随着社交媒体的发展，新的兴趣圈层不断涌现。对于企业来说，如何及时发现并抓住这些新兴圈层的营销机会？

注：本系列由秒针营销科学院授权，未经授权，禁止转载！（完整报告关注“媒介三六零”公众号 并回复“赢在社媒”或 添加media360微信号备注“赢在社媒”获取）

在数字化浪潮的席卷下，社交媒体早已不是简单的社交工具，而是摇身一变，成为商业营销的关键阵地。从微信微博的全民普及，到抖音的火爆全球；从小红书的种草文化，到 B 站的年轻社群崛起，社交媒体平台呈现出百花齐放的态势。然而，这看似繁华的背后，实则暗潮涌动，充满了机遇与挑战。

当下，许多企业虽投身社交媒体营销，却常常不得要领。有些盲目跟风，在各个平台上广撒网，却忽略了不同平台间的巨大差异；有些过度依赖传统营销思维，忽视了平台算法的变革，导致投入大量资源却收效甚微。这些问题的根源，就在于企业未能深入理解社交媒体平台的本质、算法逻辑以及技术生态。

因此，深入剖析社交媒体平台，探究平台差异、算法逻辑与营销技术生态之间的关系，对于企业来说迫在眉睫。这不仅是在社交媒体营销中取得突破的关键，更是在激烈市场竞争中占据一席之地的必由之路。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

1:58 中国市场上总体来说，社交媒体平台相对稳定的，马太效应显著。

7:53 B站的是做新品，做年轻化，也做交易转化的一些很重要的场景。

9:47 微博是社交平台里媒体属性最强烈的一个平台。

11:25 小红书买手电商，抖音兴趣电商，微信社交电商，快手是信任电商， B站会员电商。

14:03 小红书是种草心智最强的平台，搜索成为了种草入口。

17:48 小红书只要把种草做好，你的电商的转化是有保证的。

19:52 抖音群在电商的经营方法论上升级多，核心逻辑是要去用全域的内容。

23:35 微信从前端的引流到私域，到转化到企业微信，社群有独特的优势。

24:37 微博在内容生态上面这个热点永远是他非常强势的内容。

25:37 快手的半熟人的这个社区生意场，有很多高度忠诚的用户。

26:24 B站，还是最年轻的平台，有很强的这种内容的合作的模式。

28:18 媒体平台的核心算法从程序化交易到订阅关系，现在以内容为核心的机制。

34:35 平台要避免重复的出现，内容的生产的效率就至关重要。

36:18 品牌在内容上的重要策略一定要有大量的内容为基础。

38:33 社媒生产流量不重要的情况下，创意的生产数量就更重要了。

43:09 社交媒体，社媒营销的平台的技术图谱的三方博弈：品牌组、达人和媒体平台。

一、各平台差异化特点鲜明

中国社交媒体市场格局相对稳定，微信以庞大用户基数占据重要地位，但抖音后来居上，成为收入最高的平台。此外，微博、快手、小红书、B 站等平台也各具特色，共同构成丰富多样的社交媒体生态。

小红书凭借 “种草经济” 独树一帜，是种草心智最强的平台，搜索作为种草入口，每天有 6 亿次搜索量，涵盖众多垂类。用户通过搜索获取生活指南，实现从种草到购买决策的转化。其电商模式为买手电商，强调生活方式与种草推荐。

对于企业而言，在小红书做好内容运营、占领搜索心智，即便不开店，也能通过站外电商平台实现良好转化。这意味着小红书打破了传统电商 “王婆卖瓜” 式的营销模式，真正以用户需求为导向，构建起一种信任经济。

企业应抓住这一特性，摒弃单纯的产品推销思维，深入了解用户在不同场景下的需求，创作真实、有用的内容，才能在这个平台上收获成功。

抖音以 “记录美好生活” 为理念，核心逻辑是全域内容，致力于打通线上线下，本地生活服务发展迅猛。

其兴趣电商模式，凭借新奇、独特的内容吸引用户，销售转化能力强。同时，抖音不断升级电商经营方法论，发力新品种草，注重与用户的情绪共振，积极开展各类活动。

但需注意，部分商品在抖音价格可能高于其他平台，存在流量溢出效应。这反映出抖音在电商领域的创新虽取得显著成效，但也面临着价格竞争等挑战。

对于企业来说，在抖音营销不能仅依赖价格优势，更要在内容创新和用户体验上下功夫，打造具有差异化的产品和营销内容，才能在竞争中占据优势。

微信是人们生活中不可或缺的社交工具，融合私域与公域，具备多种电商模式，如货架电商、图文带货、直播电商等。春节推出的送礼服务，展现出微信在电商领域的探索。

其独特优势在于从前端引流到私域转化，再到企业微信社群运营的完整生态，未来增长潜力巨大。

微信的这一生态优势为企业提供了深度运营用户的机会。企业可以借助微信的社交属性，构建紧密的用户关系，通过个性化的服务和精准的营销，提高用户的忠诚度和复购率，实现私域流量的价值最大化。

快手打造 “拥抱每种生活” 的社区，以信任电商为特色，“老铁文化” 浓厚，主播与用户关系稳定，用户粘性高。

平台聚焦半熟人社区生意场，拥有大量忠诚用户，在营销科学的护航下，为品牌提供精准种草的机会。

快手的成功表明，在社交媒体营销中，情感连接和信任关系是不可忽视的力量。企业在快手营销时，应尊重和融入当地的文化特色，与主播建立良好合作，利用这种信任关系进行产品推广，往往能取得事半功倍的效果。

B 站是年轻人的社群，核心定位年轻化，平均新用户年龄 22 岁。它不仅是娱乐平台，还是新品推广、年轻化营销的重要阵地，会员电商是其电商模式。

B 站能够兼容长视频和深度内容，内容合作模式丰富，像家电拆解展示参数的内容就能直接带来销售转化。这显示出 B 站用户对深度内容的接受度和对新鲜事物的探索欲望。

企业在 B 站营销时，要深入了解年轻用户的兴趣和需求，采用符合他们语言习惯和审美趣味的方式创作内容，才能与年轻用户建立有效沟通。

微博媒体属性最强，是热点事件的发酵地，多元电商模式下，允许自有电商和外链。

对于品牌来说，微博是制造声量、建设品牌心智、打造热搜 IP 的重要平台，在大型活动与社会事件联动方面具有独特价值，不能单纯以销售量考核。

微博的这一特点决定了它在品牌传播中的重要地位。企业应善于利用微博的媒体属性，策划具有话题性的营销活动，借助热点事件提升品牌知名度和影响力，为品牌的长期发展奠定基础。

二、核心算法变革引领内容推荐新方向

社交媒体平台的核心算法历经变革。早期广告时代，程序化交易是主流，出价高者获得广告展示机会，消费者处于被动接收状态。后来基于订阅或关注关系推送内容，粉丝数量影响内容曝光。如今，多数平台转向以内容为核心的推荐机制，如基于流量池的去中心化分发。

以抖音为例，内容上传后，机器会进行关键词检测，违规或重复内容将获得低流量推荐。通过检测的内容会被推送给 200 - 300 个在线用户，平台根据点赞率、评论率、转发率、完播率、关注比例等数据反馈，决定是否叠加推荐到更高流量池。

在这个过程中，早期完播率尤为重要，因此许多视频会在开头设置亮点以吸引用户。

此外，平台会避免内容重复，这就要求内容生产者不断提高生产效率，产出大量、多元的内容。虽然投流可以提升内容曝光，但仅能提升一两个台阶，难以将普通内容推至极高流量。

这种算法变革看似增加了内容创作的难度，但实际上是一种良性的竞争机制。它促使企业和创作者摆脱对粉丝数量和投流的过度依赖，回归到内容本身的质量和价值。

只有真正创作出能够吸引用户、满足用户需求的优质内容，才能在激烈的竞争中获得高推荐和高流量。

三、技术生态构建营销新基建

社交媒体营销已形成复杂且完善的技术生态，涉及品牌主、达人、媒体平台三方博弈。

与传统广告不同，社交媒体营销中达人数量众多，交易金额较小，需要强大的技术支持才能有效管理。在这个生态中，流量的重要性逐渐让位于创意，创意生产的数量、效率和前后流程管理变得至关重要。

企业在社交媒体营销中，既需要外部技术供应商的支持，也可搭建内部技术管理平台。

社交媒体营销技术图谱涵盖多个层面，从策略实施层的整合策划、电商运营，到工具层的营销自动化、BI 看板，再到基建层的 VR、AR、元宇宙、AI 集成开发等，还包括舆情管理、危机管理等服务。

整个图谱不断发展更新，为企业提供了清晰的营销技术框架，也蕴含着众多发展机遇，助力企业在社交媒体营销领域实现国际化发展，提升内部运营效率。

这一技术生态的形成，标志着社交媒体营销进入了一个专业化、精细化的时代。企业不能再凭借传统的营销思维和手段在社交媒体上取得成功，而要积极拥抱技术变革，利用先进的技术工具和方法，提升营销的精准度和效率，才能在这个快速变化的市场中立足。

社交媒体平台的多样性和复杂性，为企业带来挑战的同时，也创造了无限可能。企业只有精准把握各平台特点，顺应算法变革，充分利用技术生态，才能制定出高效的营销策略，在社交媒体营销的赛道上取得成功。

TAKEAWAY

1、中国社媒平台格局稳定，马太效应明显，微信用户多，抖音收入高，各平台差异显著。

2、小红书种草心智强，搜索是关键入口，做好种草可保障站外电商转化。

3、抖音兴趣电商突出，致力于全域内容发展，重视线上线下融合，举办活动能提升销量。

4、微信融合私域公域，电商模式多样，从引流到转化的生态优势明显，未来增长潜力大。

5、快手凭借信任电商和 “老铁文化”，在半熟人社区形成稳定用户群体，主播与用户关系紧密。

6、B 站聚焦年轻化，是新品推广和交易转化的重要平台，内容合作模式丰富，适合年轻化品牌营销。

7、微博媒体属性强，热点和 IP 营销是优势，在品牌声量打造和心智建设方面作用突出。

8、社媒核心算法从程序化交易、订阅关系转向以内容为核心，基于流量池分发，注重用户反馈数据。

9、社媒营销技术涉及三方博弈，创意生产愈发关键，企业需内外结合构建技术平台提升效率。

10、社媒营销技术图谱涵盖多层面，包括策略、工具、基建和服务等，为企业提供营销框架和机遇。

思考问题

1、各社交媒体平台算法不断变化，企业应如何动态调整内容策略，以适应不同平台的推荐机制并持续获取流量？

2、社媒营销技术图谱日益复杂，中小企业资源有限，怎样精准选择和利用技术工具，实现投入产出比最大化？

3、不同社交媒体平台用户群体和文化差异大，品牌如何打造跨平台通用且能精准触达各圈层用户的营销内容？

注：本系列由秒针营销科学院授权，未经授权，禁止转载！（完整报告关注“媒介三六零”公众号 并回复“赢在社媒”或 添加media360微信号备注“赢在社媒”获取）

在科技飞速发展的当下，AI 逐渐成为影响教育领域变革的重要力量。本期播客围绕 AI 对教育产业和大学教育的变革展开深度讨论：AI 如何改变大学教育的传统模式？如何引导学生合理利用 AI 进行学习与研究？在 AI 时代，大学教育应培养学生哪些关键能力？

共谈嘉宾：

庞菊爱 — 宁波大学月湖文化与品牌传播研究院院长 &“对话广告人”公益平台创始人 谭北平 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

3:23 今天研究生用AI读文献，重新思维整理的过程已经外包给AI了。

7:14 AI第一个影响就是, 深度思考和阅读被消亡了。

10:15 AI可以快速提升文献阅读的速度。

15:39 社媒中微小错误的内容，互动效果更好。

19:14 酒精是从猿到人的推动过程，而媒介是从地球人到宇宙人的进化过程。

23:58 AI会在解决方案上整合大量的信息，且偏好相对复杂的信息。

29:54 人变弱小了，AI用它庞大知识量进行了碾压式的攻击，学生很难发起质疑。

AI 冲击下大学教育的变与忧

AI 深度介入大学教育，尤其是研究生教育，对传统文献阅读学习模式产生巨大冲击。在新媒体研究课程中，以往学生需要花费大量时间阅读英文文献，自行解决语言难题，梳理文献框架并制作 PPT ，这一过程既培养了知识获取能力，又锻炼了团队协作能力。但 AI 工具出现后，学生只需一键操作，就能完成翻译和 PPT 生成，导致深度阅读和思考的机会减少，外文学习训练也被削弱。团队协作方面，过去 3 - 4 人组成的团队才能完成的课题，如今单人借助 AI 即可完成，学生之间的交流讨论大幅减少。这种变化虽然提高了任务完成效率，却牺牲了学生多方面能力的培养，反映出 AI 带来便利的同时，也让教育面临新的困境。

利用 AI 创新教学的探索

面对 AI 带来的挑战，嘉宾们所在团队积极探索新的教学方式。他们鼓励学生使用 AI，并引导学生运用 AI 提升学习效果。例如，推荐使用 Meta 工具，该工具能帮助学生从众多文献中提取理论框架，在研究 AI 对市场影响等课题时，可快速获取技术接受模型、资源基础观等相关理论。为帮助学生找到有价值的新命题，还教授了多种方法。逆向思维法，即让学生询问 AI 的知识盲区，挖掘潜在研究方向；对比法，通过让 AI 用不同理论解释同一现象，找出理论间的矛盾点，为研究提供切入点；跨界嫁接法，将不同领域的理论联系起来，像分析酒精、人类进化和媒介的关系，拓展研究视野。这些方法借助 AI 的强大功能，为学生提供了更广阔的研究思路。

学生使用 AI 面临的问题

在学生使用 AI 的过程中，出现了不少问题。AI 提供的信息海量且繁杂，学生缺乏筛选和判断能力，容易在信息洪流中迷失，将大量未经思考的信息堆砌在一起，难以形成明确的研究主题和独特观点。部分学生盲目引用 AI 内容，在不同观点间频繁切换，对研究命题缺乏深入思考和坚持，反映出批判性思维和独立思考能力的缺失。此外，AI 跨学科整合信息的特点对学生跨学科思维提出高要求，但学生在这方面能力不足，难以对 AI 的论断进行有效质疑和挑战，这也限制了学生充分利用 AI 进行深入学习和研究。

AI 时代大学教育的应对策略

在 AI 时代，大学教育需要从多方面进行变革。在工具使用技能上，应培养学生熟练运用 AI 工具的能力，让学生能够根据学习和研究需求，精准选择和操作合适的工具。在内容理解与反思方面，着重培养学生对 AI 生成内容的批判性思维，使其能够辨别信息的准确性和价值，不盲目跟从。实操能力培养也不容忽视，加强团队协作训练，模拟真实工作场景中的项目实践，提升学生解决实际问题的能力。跨学科思维培养同样关键，打破学科壁垒，鼓励学生融合不同学科知识，更好地适应 AI 时代对复合型人才的需求。同时，借鉴国外经验，提前开展高校职业化教育，使教育内容与工作实际紧密结合，让学生毕业后能迅速适应职场环境。

TAKEAWAY

• AI 改变了研究生文献阅读和学习模式，冲击深度思考、阅读及团队协作，教育者需正视这一变化。
• 教育者应引导学生利用 AI 工具，如 Meta、Taro 等，提升学习和研究效率，提取理论框架和管理文献。
• 逆向思维法、对比法、跨界嫁接法等可借助 AI 帮助学生寻找新研究命题，拓展研究思路。
• 学生使用 AI 时易被信息淹没，缺乏筛选判断能力，大学教育要培养学生信息处理和批判性思维能力。
• 学生盲目引用 AI 内容，缺乏对研究命题的坚持和价值判断，需加强这方面的训练。
• AI 跨学科整合信息，学生跨学科思维不足，大学应加强跨学科教育，提升学生综合素养。
• 未来研究生教育要提升学生 AI 工具使用、内容理解反思和实操协作等能力，促进全面发展。
• 高校可提前开展职业化教育，加强教育与工作场景融合，让学生更好适应职场 AI 应用。
• 文科教育在 AI 时代有更大发展空间，应探索新的教学模式和研究方向，培养文科学生的独特优势。
• 数字游民兴起，反映出新一代对共创、协作等能力的需求，大学教育要注重培养学生的软实力，如领导力、沟通力等，以适应未来社会发展。

互动思考：

1. 1.怎样平衡 AI 辅助学习和学生自主能力培养？
2. 2.如何引导学生在 AI 提供的跨学科信息里构建知识体系？
3. 3.怎么让 AI 教育与现实社会需求接轨？

在当今快速变化的商业环境中，营销领域正经历着前所未有的变革。美国营销科学学会（MSI）每两年颁布的课题和项目方向，聚焦行业前沿问题，为营销从业者和研究者提供了极具价值的指引。

MSI 研究的四大板块 —— 营销分析、消费者体验、利益相关者以及创新，本期播客将深入剖析后三大板块，带你了解当下营销领域的关键议题与发展趋势。 

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

2:48   消费者体验的管理已经成为营销里面非常重要的话题。

6:03   对体验需求的分析问题会涉及到个性化的数据和targeting。

8:57   体验的第二部分：消费者的旅程。

9:52   体验的第三个问题，大量的微型决策和微型交易增加了不忠诚和冒险性。

12:57  营销技术：品牌如何在数字世界与人互动。

16:34  第三板块利益相关者：整合的利益相关者视角，组织引导，教育和沟通。

20:20  组织导航：人工智能来驱动内部的洞察和构种解决方案高。

24:03  营销创新：今天还是强调人工智能和数字技术的持续创新。

一、消费者体验：个性化与复杂性并存

如今，体验管理已成为营销的核心。消费者购物不再局限于产品功能，产品和媒体体验、个性化参与成为影响购买决策的重要因素。豪华酒店致力于打造独特体验，涵盖线下与线上，人工智能的发展更为体验带来新变数。

研究消费者体验，需先关注期望值。消费者感受与期望的落差，直接影响其对产品或服务的评价。以无人机视频为例，海外观众和中国观众反应大相径庭，凸显出不同群体期望的差异。

此外，年轻一代对体验的需求愈发多样化，旅行不再满足于美景美食，文化体验和打卡集卡等活动成为新追求。

实现个性化体验时，企业面临数据隐私保护难题。收集和利用个性化数据虽能提升服务精准度，但可能引发消费者反感。企业还需确保消费者价值体系与品牌目标体系的一致性，同时考虑 ESG 因素对产品设计、包装和信息的影响，如蚂蚁森林将价值观与产品使用整合，提升消费者体验。

消费者旅程也是研究重点。社交媒体和网红网络对消费者观念和决策影响深远，中国在社交媒体发展方面更具经验。衡量消费者体验与销售利润增长的关系至关重要，NPS 等理论不断发展以应对此挑战。

碎片化的客户旅程带来微型决策和微型交易，增加了消费者不忠诚和冒险性，人工智能平台的崛起又进一步改变了消费者搜索和决策模式，订阅型经济系统下的客户价值和忠诚度也成为新的研究课题。

二、利益相关者：拓展营销视野

传统营销多关注顾客，而 MSI 此次强调利益相关者研究，包括整合视角、组织引导、教育和沟通四个方面。在复杂的市场环境中，品牌的市场参与者众多，涉及媒介、网红、监管机构等。企业需精准识别真正影响生意的相关者，例如医药行业，药品的真正顾客在医保改革后变为医保机构。

企业倡导价值观营销时，要谨慎处理与各方利益相关者的关系。如澳洲羊肉广告因文化传播不当引发抵制，说明品牌愿景和社会责任需契合目标消费者价值观。数据隐私和数字化转型带来的安全性问题也不容忽视。

组织导航方面，企业应利用人工智能驱动内部洞察和解决方案，打破部门孤岛，促进跨部门协作。教育新从业者掌握新工具和技术，加强组织内不同级别以及内外部利益相关者之间的沟通，达成营销目标和战略共识，避免企业短视行为。

三、创新：技术驱动营销变革

创新板块聚焦人工智能和数字技术的持续创新，这为营销角色和管理带来重大变革。新技术影响客户互动和数据分析，如何测量人工智能营销活动效果成为关键问题。

企业实施新技术时，需平衡隐私安全、消费者信任方面的风险和影响。欧洲部分机构对在营销中使用 AI 较为谨慎，而中国消费者对此持欢迎态度。

在研发环节，企业要管理产品组合，分析产品创新特性和结构，将技术整合到产品和服务创新中。组织发展方面，营销工作涉及多工种协作，企业需平衡增长思维和节约思维，发展组织内人员能力，决定是自主构建还是外部采购相关服务。

此外，培养创造和敏捷的文化，引入新的学习方法论，以适应快速变化的市场环境。

MSI 研究的四大板块揭示了营销领域的多元变革。从消费者体验的深度挖掘，到利益相关者关系的全面考量，再到创新驱动的营销转型，这些前沿问题为营销从业者指明了方向。在科技飞速发展的当下，企业只有紧跟趋势，不断探索和实践，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现商业可持续增长。

TAKEAWAY

1、体验管理成为营销核心，消费者购物受产品、媒体体验及个性化参与影响，企业应重视塑造全方位体验。

2、消费者期望与体验落差影响其对产品或服务的评价，企业需深入研究消费者期望，尤其关注年轻一代体验需求变化。

3、实现个性化体验时，企业面临数据隐私保护难题，必须平衡个性化服务与隐私保护，保障消费者信任。

4、社交媒体和数字化改变消费者旅程，微型决策和交易增加不忠诚风险，企业需借助技术洞察消费者旅程，增强粘性。

5、营销的利益相关者涵盖多方，企业要精准识别关键相关者，像医药行业需明确各方在产业链中的作用和决策影响。

6、价值观营销要谨慎，充分尊重不同群体文化和信仰，避免因文化传播不当引发负面效应，确保营销包容性。

7、企业内部需打破部门壁垒，借助人工智能实现跨部门协作，加强员工培训，提升新技术应用能力。

8、人工智能和数字技术推动营销创新，改变互动方式，但企业面临评估营销效果、保障数据安全和隐私等挑战。

9、产品和服务创新要结合新技术挖掘消费者潜在需求，打造全生命周期营销服务体系，提升售后体验。

10、营销创新需培养跨领域团队，平衡增长与节约关系，营造创新敏捷文化，以快速响应市场变化。

互动思考

1、企业如何在保障数据隐私前提下，最大化利用个性化数据提升消费者体验？

2、面对利益相关者的多元化，企业应建立怎样的沟通机制来达成营销共识？

3、在营销创新中，如何平衡新技术应用带来的风险与提升客户互动的收益？

在当下，社交媒体影响力不断扩大，深度改变了人们的生活与消费习惯。企业察觉到这一趋势，纷纷把大量营销预算投入社媒领域，期望在这个新市场中占据优势。但实际情况是，很多企业在社媒营销上投入大量资源后，并未获得预期回报，投入和产出失衡，导致企业在社媒营销过程中面临诸多困惑。社媒营销到底是什么，其核心价值体现在哪里？企业要怎样做才能借助社媒突破当前困境，实现品牌增长和价值提升？

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

1:53   2025在社交媒体的博弈过程中，平台越来越强势，有越来越多的数据。

4:35   社交媒体三个重点: 第一用好KOL，第二官方账号运营，第三搜索优化。

6:14   社交媒体是直接获得消费者声音和消费者反馈的非常重要的途径。

10:18  今天有社媒的数据已经是新产品新需求发酵的灵感资源。

13:45  营销不是销售，不是打广告，不是卖货，其实它是一个完整的闭环。

16:04  如何紧跟潮流，快速产品迭代，是未来社媒营销里非常重要的能力。

25:32  社媒营销的管理动作是一个持续的不停的优化和管理的动作。

31:43  社交媒体不只是正面的，也有负面事件。

36:31  品牌增加销量，必须要增加互动量。

39:56  社媒营销不是一个销售渠道，不是有产品，卖出去就可以了。

核心要点

• 社媒营销的现状与趋势。
• 社媒营销如何实现洞察与创新。
• 社媒营销对企业增长的推动作用。
• 社媒营销中的舆情管理与用户体验。
• 企业开展社媒营销的策略与要点。

社媒营销：企业增长新引擎的全面解析

在当今数字化时代，社交媒体已深度融入人们的生活，成为信息传播和社交互动的重要平台。随之而来的社媒营销，也成为企业营销战略的关键组成部分。众多企业纷纷加大在社媒营销方面的投入，然而，效果却参差不齐。深入剖析社媒营销的各个方面，对企业在竞争中脱颖而出具有重要意义。

社媒营销的现状与趋势

企业营销预算正大规模向社交媒体平台转移，抖音、快手、B 站等平台成为企业营销的新阵地。这一转变背后，是社交媒体日益增长的影响力以及消费者行为的深刻变化。2025 年中国泛社交媒体趋势白皮书《2025，重获品牌主权》的发布，揭示了在社交媒体博弈中，企业面临的品牌主权挑战。平台凭借大量数据占据强势地位，企业若仅盲目遵循平台规则，可能会沦为缺乏特色的 “白牌”，因此重获品牌主权成为众多企业的重要目标。

社媒营销的洞察与创新价值

社媒营销为企业提供了直接获取消费者反馈的渠道，成为洞察消费者需求、驱动产品创新的重要源泉。优趣优品通过与在线网民互动，共同产生新产品创意，从传统工厂转型为拥有 300 多万粉丝的创意品牌。小米也借助社交媒体，捕捉到用户对于洗衣机和空调的创新需求，推出上下双滚筒洗衣机和上出风空调等产品。对于大企业而言，社媒数据是新产品、新需求发酵的灵感资源。通过对社媒数据的统计趋势分析，企业能够挖掘市场趋势，如油干、黄桃味等小众口味的兴起，为产品研发提供方向。

社媒营销推动企业增长

社媒营销在企业增长方面发挥着重要作用，尤其在新品上市和品牌传播阶段。小米 SU7 上市时，80%-90% 的资源投入社媒营销，通过多平台互动营销，成功提升品牌知名度和产品销量。蒙牛在体育营销中，借助社媒反馈驱动的敏捷优化体系，捕捉热点、调整内容，实现品牌影响力的提升。此外，研究表明，在美妆行业，互动量与销量增长高度相关，互动量高的品牌市场份额增长可能性更大，这充分彰显了社媒营销在促进销售增长方面的关键作用。

社媒营销中的舆情管理与用户体验

社媒营销中，负面舆情的管理至关重要。钉钉在面对小学生集体打低分的负面舆情时，通过发布幽默的求饶视频，以年轻人易懂的语言进行沟通，成功扭转舆情。而宝马冰淇淋事件则因负面舆情处理不当，给品牌形象造成极大损害。这表明企业需要建立有效的舆情管理机制，及时、恰当应对负面信息。同时，社媒营销注重用户体验，良好的用户体验是新锐品牌成长的关键因素。品牌在社交媒体上的互动和内容展示，能够增强用户对品牌的认同感和忠诚度。

企业开展社媒营销的策略要点

企业开展社媒营销，需要明确目标，包括品牌建设、种草、销售、体验、公关、舆情管理等。在品牌方面，要理解社交媒体场景下的目标受众，提供合适的产品创新和消费者价值。内容创作要多方参与，提高内容生产效率，满足快速消耗的需求。运营上，注重留下长期资产，合理分配预算，进行量化管理。例如花西子以小红书为核心，通过薪资种草打造产品力，构建东方彩妆概念，实现品牌快速发展。

TAKEAWAY：

1. 营销预算转移：企业大量营销预算转向社交媒体平台，如抖音、快手、B 站等，这是当下营销领域的重要趋势，反映出社交媒体在企业营销战略中的地位日益重要。

2. 品牌主权问题：在社交媒体博弈中，平台强势且数据丰富，企业若仅迎合平台规则易成 “白牌”，重获品牌主权成为企业亟待解决的关键问题。

3. 社媒营销工作多元：社媒营销工作内容广泛，涵盖 QL 内容营销、种草监测、达人直播、品牌自播、官方账号运营、搜索关键词优化等，远超传统广告工作范围。

4. 消费者共创价值：企业可借助社交媒体与消费者共创产品，像优趣优品通过与网民互动产生新产品创意，拥有大量粉丝并实现产品创新，这种模式有助于提升产品契合度和降低库存压力。

5. 社媒数据洞察趋势：社媒数据是新产品、新需求的灵感源泉，企业可运用统计趋势分析挖掘数据，如分析口味趋势、产品需求增长趋势等，为产品研发和营销决策提供依据。

6. 助力新品上市与品牌传播：社媒营销在新品上市阶段作用显著，小米 SU7 上市时将大部分资源投入社媒营销，通过多平台互动实现品牌与产品的广泛传播，提升影响力和销量。

7. 互动促进销售增长：在美妆行业，互动量与销量增长紧密相关，当品牌互动量高于市场份额时，未来有 70% 的可能性实现增长，强调了社媒互动在营销中的重要性。

8. 舆情管理的重要性：社媒营销中负面舆情难以避免，钉钉和宝马冰淇淋事件分别展示了有效和无效的舆情管理结果，企业需重视舆情管理，优化用户体验。

9. 明确营销目标与规划：企业开展社媒营销要明确目标，涵盖品牌建设、种草、销售、体验、公关、舆情管理等，并从品牌、内容、运营三方面进行规划，平衡各方面目标。

10. 注重长期资产积累：社媒营销要注重长期资产积累，合理分配预算，进行量化管理，例如花西子打造 “东方彩妆” 概念，形成长期资产，推动品牌持续发展 。

社媒营销已成为企业发展的重要驱动力。然而，企业在社媒营销过程中仍面临诸多挑战。为了更好地利用社媒营销实现企业目标，以下问题值得思考：

如何在社媒营销中精准衡量品牌建设效果，确保品牌价值的持续提升？

面对不同社交媒体平台的差异，企业应如何制定针对性的营销策略？

在社媒营销中，如何平衡短期销售增长与长期品牌建设的关系？

注：本系列由秒针营销科学院授权，未经授权，禁止转载！（完整报告关注“媒介三六零”公众号 并回复“赢在社媒”或 添加media360微信号备注“赢在社媒”获取）

在风云变幻的全球营销领域，企业该如何精准把握行业走向，在激烈竞争中突出重围？美国营销科学研究院（MSI）每三年发布的研究议题，犹如一座指引方向的灯塔，聚焦营销从业者的核心痛点与关键难题，为行业发展提供重要参考。与此同时，中国营销界也在积极探索，MSAI也即将面向企业和广告主发布相关课题。

那么，MSI 报告中究竟隐藏着哪些全球营销的前沿趋势？

这些趋势又会给中国营销行业带来怎样的机遇与挑战？

中国营销行业又该如何从中汲取经验，在全球化浪潮中实现弯道超车？

深入剖析这份报告，或许就能找到答案。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

1:17   中国营销的痛苦抉择都来到了一个无人之境了。

4:07   MSI的50%以上的议题都与AI有关系，在中国市场上，估计占到了80%。

5:35   市场分析的四个板块:人工智能,模型,测量和传播。

9:33   全球化的过程中，可能叫领导力文化领导力变成一个至关重要的事情。

20:27  商业模型第一问：在短效的指标和长效指标之间的权衡。

22:02  商业模型第二问：在这种动态的数字环境下如何容纳我们各类数据变化。

24:31  商业模型第三问：是否能够把顶级的战略模型和战术模型能融合在一起。

26:09  商业模型第四问：模型能否预测营销投资的效果，并且打动财务决策者。

28:43  测量第一问：能否发展出测量KPI捕捉整个营销生态系统的变化。

30:03  测量第二问：怎么样将消费者的旅程和体验整合到营销分析中去。

30:39  测量第三问: 能否将marketing的测量和归因和多媒介做整合。

31:23  测量第四问:  是否能测量长期的品牌价值，并量化增强品牌的长期资产。

一、中美营销领域的异同与机遇

MSI 研究议题涵盖市场分析、客户体验、利益相关者和创新四大板块。

这些议题揭示了全球营销者面临的共性问题，这意味着在许多新兴问题上，中国与美国处于相似的探索阶段，这无疑是中国营销行业进步的体现。

中国数字化发展迅猛，在营销领域展现出独特优势，这为中国营销类媒体和企业出海竞争提供了坚实基础。

对比中美市场，AI 在营销领域的应用热度极高。在美国 ARF 会议中，超半数议题与 AI 相关，而中国市场对 AI 的应用更为广泛和深入，这反映出 AI 在全球营销变革中扮演着关键角色。

中国营销行业应借助自身在 AI 应用方面的优势，在国际舞台上展现中国智慧，提升国际影响力。

二、MSI 市场分析板块深度解读

（一）人工智能驱动营销变革

人工智能的快速发展正重塑营销分析模式。传统基于调查研究撰写分析的方法逐渐被淘汰，动态、预测性的模型崭露头角。企业必须审视自身系统是否过时，积极适应这一变革。

在市场分析中，人工智能面临两大关键任务：一是融入市场分析体系，替换过时指标和系统，优化决策过程；二是整合多源数据，将客户数据、非结构化定性数据等融合，构建全面的数据视图。这不仅需要技术支持，更需要企业打破数据壁垒，创新数据管理模式。

（二）商业模型的挑战与创新

商业模型板块中，短效指标与长效指标的平衡问题凸显。中国市场上，企业多倾向于短效指标，虽能获取短期利益，但不利于长期品牌资产积累，美国市场亦面临同样困境。全球营销者都需探索两者的最佳平衡点，实现企业可持续发展。

此外，在复杂的数字环境下，数据隐私、个体追踪和第一方数据策略不断变化，传统分析框架难以适应。企业需寻找新框架，整合各类数据，确保数据资产的有效利用。

同时，将战略模型与战术模型融合，开发能精准预测营销投资绩效、说服财务决策者的高级模型，是商业模型创新的重要方向。

（三）测量与沟通：营销的核心环节

在营销测量方面，企业需紧跟营销生态变化，挖掘新的指标与 KPI，以适应社媒营销、短剧营销等新兴营销形式。

将消费者旅程和体验融入营销分析，实现跨人群、跨媒体的精准测量与归因，是提升营销效果的关键。

寻找测量长期品牌价值的有效方法，以及合理管理海量数据、保障数据质量，也是营销测量的重要任务。

沟通在营销中至关重要。营销不应过度技术化，而应确保消费者和利益相关方理解营销分析的价值。企业需整合不同数据源的分析结果，形成统一的营销视图，避免信息孤岛。

同时，将市场指标与财务投资人有效关联，以清晰的方式传递企业价值，赢得投资人和董事会的支持。

三、MSI 报告对中国营销行业的启示

MSI 报告为中国营销行业提供了宝贵经验。中国企业应在追求短期利益的同时，强化长期品牌价值塑造，制定科学的长期指标体系。

在数据和模型应用上，加大人工智能投入，提升数据融合与分析能力，构建符合中国市场特点的营销模型。

未来，中国营销行业应立足本土优势，借鉴国际经验，将科学与艺术有机结合，探索创新营销模式，推动商业可持续发展。在全球化进程中，中国营销行业有望凭借技术优势和创新精神，引领全球营销行业发展新潮流。

MSI 报告为中美营销行业搭建了交流与学习的桥梁。中国营销者应深入研究报告内容，把握行业趋势，积极应对挑战，在全球营销舞台上展现中国实力，推动中国营销行业迈向新高度。

TAKEAWAY

1、MSI 报告聚焦营销从业者痛点，是全球营销行业的关键风向标，对中国营销行业意义重大。

2、中美在营销领域面临相似新兴问题，中国数字化优势为营销类媒体和企业出海竞争提供支撑。

3、AI 在中美营销领域应用广泛，中国应借此优势提升国际影响力，推动行业变革。

4、人工智能重塑营销分析模式，企业需更新系统，融入 AI 并融合多源数据。

5、商业模型面临短效与长效指标平衡难题，中美企业均需探索平衡点，创新分析框架和模型。

6、营销测量要紧跟生态变化，挖掘新指标，整合消费者体验，管理好数据。

7、营销沟通需避免过度技术化，整合数据源结果，关联市场与财务指标。

8、中国企业应借 MSI 报告经验，强化长期品牌价值，优化数据和模型应用。

9、中国营销行业要立足本土、借鉴国际，结合科学与艺术创新营销模式。

10、中国营销者应深入研究 MSI 报告，把握趋势，提升中国营销行业国际竞争力 。

互动思考

1、中国企业在利用 AI 进行营销分析时，如何克服数据融合与管理的难题，以构建更具竞争力的营销体系？

2、面对短效与长效指标的权衡难题，中国营销行业应如何制定科学合理的评估机制，实现品牌的可持续发展？

3、在全球化背景下，中国营销行业如何借助自身优势，打破国际营销沟通壁垒，提升国际影响力？

在当今数字化时代，社交媒体的影响力无远弗届，它已然成为人们生活中不可或缺的一部分。社交媒体营销也顺势成为众多品牌竞相角逐的关键领域。据相关数据显示，不少大品牌在社交媒体营销上的投入占比高达 1/3 - 1/2，中小品牌更是在这方面倾注了七八十的预算。然而，在这片看似繁华的营销战场上，品牌们的收获却不尽人意。投入与产出失衡的情况屡见不鲜，许多品牌在社交媒体的浪潮中迷失方向，陷入迷茫与困惑。这不禁让人深思：社交媒体营销的本质究竟是什么？品牌又该如何在这片充满挑战的领域中找到正确的路径，实现突破与发展？

回首社交媒体的发展历程，从早期的 BBS、人人网，到如今炙手可热的抖音、小红书，其变化可谓翻天覆地。社交媒体营销也在这一过程中不断演变，但其定义却始终模糊不清。这就如同在迷雾中前行，品牌们虽忙碌奔波，却常常难以找到明确的方向。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

0:54 社交媒体营销已经变成中国每个品牌都必须做的基本事情。

5:13 Web1.0是单向传播的静态互联网，Web 2.0是多向的交互式的互联网。

8:30 Web 3.0时代的标志是什么？很重要的标志是Facebook改名为meta。

14:37 社交媒体的营销是用社交媒体的各种的工具来实现营销的全目的。

17:56 广告是统一的内容制作，社交媒体一定是多元化的内容。

23:12 消费者永远在随着平台的属性的变化而变化, 中国的消费者经历了认知加速。

26:07 社交媒体平台搜索引擎化，搜索的电商化，内容的种草化。

37:20 声量比互动重要，互动基础之上才会有转化 。

42:17 社媒最重要的是效率，大量、多元、速度、成本。

社交媒体营销：概念与现状的迷雾

社交媒体营销的概念，至今尚无一个精准、统一的定义。从早期与之相关的社会化营销，逐渐发展演变为如今的社交媒体营销，中国市场在这一领域展现出了强大的创新活力，种草、直接带货等全新模式不断涌现，使得传统的营销定义难以适配。

从全球数字媒体的发展脉络来看，Web 1.0 时代是静态互联网的天下，雅虎、谷歌、百度等巨头崛起，平台牢牢掌控着内容的创造、发布和收益，用户大多只是信息的被动接收者。到了 Web 2.0 时代，交互式互联网兴起，用户开始参与内容创作，但平台依旧紧握核心权益。如今，人们对 Web 3.0 时代满怀期待，渴望实现去中心化，让用户真正成为内容的主人，Facebook 改名 Meta 就是对这一愿景的大胆尝试，只不过目前仍处于探索阶段。中国的社交媒体平台在 Web 2.0 时代实现了跨越式发展，抖音、小红书等不仅连接了人与人，还将商业、商品和企业紧密相连，释放出巨大的商业潜力 。

然而在实际操作中，品牌面临着诸多难题。微信朋友圈广告到底属于传统广告，还是社交媒体营销？在国际上，以往基于 POE 框架（付费媒体、自有媒体、赚得媒体）的社交媒体营销思维也在发生变化，“付费的社交媒体” 现象日益凸显，中国市场媒体沟通成本的管理也成为品牌必须直面的挑战。

与广告的本质差异：底层逻辑的碰撞

广告遵循大众传播中的 “枪弹论”，传播者试图用简单独特的卖点，通过高频次的反复触达，在受众脑海中占领一席之地，实现从知晓到购买的转化。这种模式追求统一的精品内容，强调广泛覆盖。而社交媒体营销与之截然不同，它是基于人际互动的增长工具，内容呈现多元化，借助 KOL 和社交圈层进行传播。以哪吒电影为例，在社交媒体上，不同圈层的观众从细节、情感等不同角度参与讨论，互动量成为衡量营销效果的关键指标。

两者的差异还体现在多个方面。广告追求最优创意，以覆盖量为导向；而社交媒体营销注重效率，遵循 “大量多元、速度成本” 原则，更强调内容的多元性、创作速度和成本控制。广告基于人群流量优化，社媒营销则依赖 KOL 和内容的组合。在品牌建设上，广告依靠 USP（独特销售主张）占领心智，社媒营销更注重占领关键词，与消费者建立深度互动和情感连接。

形态发展：多要素驱动的变革

社交媒体营销的形态发展受多种要素驱动。平台演进方面，各社交媒体平台差异巨大，“跟风者死” 成为铁律。抖音以短视频娱乐为核心，小红书聚焦生活方式种草，微博则是信息快速传播与话题讨论的阵地。平台的寡头效应明显，每个平台的规则、用户群体和运营模式独特，品牌需精准适配。

媒体形态日益丰富，图文帖、短视频、短剧、直播连线互动、音频等百花齐放。短视频从双链模式发展到单刷模式，不仅提升用户沉浸感，还大幅增加广告库存量。微短剧异军突起，2025 年预计规模达634亿，超越中国电影全年票房，成为新的营销热点。直播连线互动不断创新，肥娟卖小吃通过直播火爆出圈，美团点餐也融入店铺直播，为品牌营销开辟新路径。

消费者行为变化深刻影响社交媒体营销。认知加速使消费者对内容耐心锐减，30 分钟的长视频在短视频平台需剪成片段、加快语速才能吸引关注。跨域转化成为常态，消费者在小红书种草后，可能在淘宝、京东等其他电商平台下单，品牌需构建全域营销体系以适应这一变化。

作用机制：从漏斗到号角的转变

传统广告的漏斗模型，是将优质内容广泛传播，层层筛选受众实现转化。社交媒体营销的作用机制更像号角图，内容量是基础，大量内容产生声量，但声量并非关键，互动量才是核心。消费者的点赞、收藏、评论等互动行为，表明他们对内容的认可和参与。

以雷军为例，他在微博上频繁发布造车相关内容，积极回应网友评论，引发大量互动，不仅实现产品推广，还强化了品牌形象，聚集了粉丝群体。这种互动带来的转化不仅是直接的销售增长，还包括品牌力提升和粉丝资产积累，实现从互动到销售、品牌建设的多元价值转化 。

工作内容与品牌主权：复杂挑战与破局之道

社交媒体营销工作繁杂多样。品牌一方面要与优质 KOL 合作发布内容，这是核心工作也是主要成本所在；另一方面，需进行种草监测、达人直播、品牌自播等工作。自播成为品牌营销的重要手段，雷军、董明珠等企业家亲自下场直播，未来甚至可能成为企业管理者的必备技能。

此外，官方账号运营、社群私域流量管理、关键词优化、信息流推流、电商融合以及圈层营销等工作相互交织，品牌营销目的也呈现多元化，包括品牌传播、带货转化和种草。种草作为重要目的，分为提供解决方案和确认选择两个阶段，贯穿消费者购买决策过程。

TAKEAWAY：

1. 社交媒体营销的重要性与定义模糊性：社交媒体营销已成为中国品牌营销的必备手段，但目前其定义并不明确，且处于不断演变中。它起源于社会化营销，中国市场在应用上有诸多创新，与传统营销定义不匹配。

2. 数字媒体发展脉络与中国平台优势：数字媒体历经 Web 1.0、2.0、3.0 时代，中国社交媒体平台在 Web 2.0 时代领先，不仅连接人，还连接商业等。Facebook 改名 Meta 反映对 Web 3.0 的探索，但仍处于早期阶段。

3. 与广告的核心差异：广告基于大众传播的 “枪弹论”，追求统一精品内容和广泛覆盖，以占领心智；社交媒体营销是互动增长工具，内容多元，通过人际互动传播，以互动量为核心指标。

4. 社交媒体平台的独特性：社交媒体平台具有显著差异化，不存在完全相同的平台，各平台运作模式差异大，寡头效应明显，品牌需根据平台调性调整策略。

5. 媒体形态的多样性与发展：媒体形态多样，包括图文帖、短视频、短剧、直播、音频等。短视频从双链到单刷模式的发展，增加了广告库存量；微短剧发展迅速，规模可观。

6. 消费者行为变化的影响：消费者行为变化体现在认知加速和跨域转化。认知加速使消费者对内容耐心降低，跨域转化导致消费者在不同平台种草和购买，品牌需适应这些变化。

7. 社交媒体营销的作用机制：作用机制类似号角图，内容量是基础，产生声量，互动量是核心，互动带来直接和间接转化，有助于品牌建设和粉丝聚集，与广告的漏斗模型不同。

8. 社交媒体营销工作的复杂性：工作涵盖与 KOL 合作、种草监测、达人直播、品牌自播、账号运营等多方面，营销目的包括品牌传播、带货转化和种草，种草分提供解决方案和确认选择两个阶段。

9. 品牌主权面临的挑战：品牌在社交媒体营销中面临平台规则主导、流量和资金恶性竞争、数据主权难以保障等问题，品牌搜索数据可能被平台利用推荐竞品。

10. 品牌重获主权的策略：品牌可从圈层视角出发，成为圈层文化符号；挖掘新小平台价值；优化达人管理；构建科学内容体系等方面入手，重获品牌主权，实现可持续发展。

在社交媒体营销的浪潮中，品牌主权面临严峻挑战。平台规则主导品牌营销节奏，品牌易陷入流量和资金的恶性竞争，数据主权也难以保障。品牌搜索数据可能被平台利用，推荐竞品，损害品牌利益。

品牌要重获主权，需从多方面发力。在圈层视角下，努力成为圈层文化符号，提升品牌认同感和忠诚度，避免低价竞争。积极挖掘潜力新小平台，寻找价值洼地，拓展营销渠道。优化达人管理策略，整合内外部资源，提升营销效率。构建科学的内容体系，以品牌核心价值为基础，融入多种氛围和情绪元素，创作更具吸引力和感染力的内容。

社交媒体营销是一片充满机遇与挑战的广阔领域。品牌只有深入理解其底层逻辑，把握形态发展趋势，优化营销工作策略，才能在这片浪潮中破局出圈，重获品牌主权，实现可持续发展。在未来，随着技术进步和消费者需求演变，社交媒体营销将不断革新，品牌需保持敏锐洞察力和创新精神，方能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

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在当下这个商业蓬勃发展却又竞争白热化的时代，营销领域正经历着前所未有的变革。对于品牌而言，找到精准的定位，无异于在复杂多变的市场中握住了开启成功之门的钥匙。在过往的品牌定位中，价格和功能曾是主要的衡量标准，众多品牌纷纷在这两个维度上发力，试图塑造差异化优势。但随着市场的发展，产品同质化现象日益严重，消费者的需求愈发多元且难以捉摸，这种传统定位方式的局限性逐渐凸显。

在这样的背景下，一种全新的营销理念 —— 认知图谱，悄然兴起。它打破了传统思维的禁锢，从消费者认知的深层次出发，为品牌定位提供了一个全新的视角和有效的工具。认知图谱究竟是什么？它又如何引领品牌定位的变革？在实际的商业场景中，它能发挥多大的能量？带着这些疑问，让我们一同深入探索认知图谱在品牌定位中的奥秘，揭开它为品牌发展带来的无限可能。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI 联合主播／秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学艺术家 MSAI 联合主播／MSAI M360 创＋平台创始人

SHOWNOTES

0:41  品牌的更高级的定位是认知的定位。

3:23  消费者是有价值观和个性的，这些个性和特点，最终会体现到词汇和语言上。

6:15  大五人格的理论的基础应用到品牌的定位研究里面来了。

13:30 感知地图到体验图: 左边理性，右边感性；下边传统保守，上面是现代进取。

一、突破传统定位困局，探寻品牌定位本质

在当今竞争激烈的商业世界，品牌定位无疑是企业成功的关键。传统的基于价格和功能的定位方式，正逐渐被市场的浪潮所淹没。在这场营销的变革中，认知图谱作为一种全新的定位工具，正崭露头角，为品牌的发展开辟新的路径。今天，就让我们深入探讨认知图谱在品牌定位中的重要作用。

品牌定位，绝非简单的价格与功能的划分。许多品牌试图通过标榜高端或低价、强调独特功能来脱颖而出，但这种定位极易被模仿和超越。当市场上众多品牌都追逐性价比或科技感时，竞争便陷入同质化的泥沼。真正的品牌定位，应深入到消费者的内心，基于他们的认知、价值观和个性。

二、认知图谱：开启品牌深度定位之门

认知图谱，正是实现这一深度定位的有力武器。它基于消费者的需求、价值观和个性，将这些要素转化为具体的词汇，并揭示词汇之间的内在关系。就拿豪华车市场来说，宝马、奔驰和奥迪虽同属豪华车阵营，但它们各自的 “豪华” 内涵却大相径庭。而如今的新能源豪华车，又为 “豪华” 赋予了新的定义。通过认知图谱，品牌可以清晰地了解消费者对自身及竞品的认知差异，从而精准定位，塑造独特的品牌形象。

三、绘制认知图谱：从心理学理论中汲取智慧

那么，如何绘制这张神奇的认知图谱呢？这就要借助心理学中的大五人格理论。该理论基于 “词汇假设”，认为人的认知建立在词汇基础之上。研究者从大量英语词汇中筛选出常用词汇，通过测试构建起词汇与人的联系，进而总结出开放性、尽责性、外向性、宜人性和神经质这五个维度，以此描绘人的特征。

在品牌定位研究中，我们可以借鉴类似方法，收集消费者对品牌的感受和需求相关的词汇，分析词汇间的关联，构建品牌定位地图。例如，通过研究发现 “高端” 与 “有设计感” 的距离较近，而与 “性价比” 较远，品牌在定位时就可以据此做出更符合消费者认知的决策。

四、认知图谱上的品牌坐标：洞察市场趋势

绘制出认知图谱后，品牌便能在这张 “地图” 上找准自己的位置。图谱中的词汇分布蕴含着丰富的信息，从左到右、从下到上呈现出不同的趋势和特点。左侧词汇代表理性、沉稳，如 “可信”“耐用”；右侧词汇则充满感性、梦幻，像 “好奇”“有趣”。下方体现传统价值观，是保守型定位；上方则代表现代感与进取精神。

这张图谱不仅能帮助品牌定位，还能解释许多市场现象，比如代沟问题。父母辈可能更倾向于实用、稳定的产品，而年轻人则追求惊喜和时尚，品牌需要根据不同目标群体的需求在图谱上找到合适的定位。

五、认知图谱驱动品牌实战：华为、小米的成功启示

在实际的市场竞争中，认知图谱的作用尤为显著。以华为为例，十年前华为更侧重于功能性和实用性，处于认知图谱的左下角。随着技术的发展，华为逐渐走向科技感领域，但由于政治因素经历了一些波折。其 P 系列和 Mate 系列分别向左、向右拓展定位，P 系列面向时尚女性，更偏感性；Mate 系列则强调权威、专业和效率。而新推出的 Pure X，为了吸引更多消费者，在产品表现和体验上开始向右侧偏移，追求精致时尚和个性化。

小米同样如此，借助汽车业务和雷军形象的转变，品牌定位也在不断向上提升，塑造出更具现代感和浪漫主义的形象。

六、展望未来：认知图谱助力品牌决胜市场

认知图谱为品牌定位提供了一种科学、系统的方法，帮助品牌摆脱价格和功能竞争的红海，进入消费者心智竞争的蓝海。在未来的营销中，品牌应充分利用认知图谱，深入了解消费者需求，找准自身定位，塑造独特的品牌形象，在激烈的市场竞争中脱颖而出。

最后，留给大家一个思考问题：在传统与现代、理性与感性之外，你认为还有哪些维度能够影响品牌定位呢？欢迎大家积极讨论，一起探索品牌定位的无限可能。

TAKEAWAY

1、传统基于价格和功能的品牌定位易被模仿超越，应深入消费者内心，基于其认知、价值观和个性进行定位。

2、认知图谱基于消费者需求、价值观和个性，将相关要素转化为词汇并揭示其关系，助品牌精准定位、塑造独特形象。

3、大五人格理论的 “词汇假设” 认为人的认知建立在词汇基础上，可用于构建品牌定位地图。

4、通过分析词汇间的关联，如 “高端” 与 “有设计感”“性价比” 的距离差异，能辅助品牌做出符合消费者认知的定位决策。

5、认知图谱中的词汇分布从左到右、从下到上呈现不同趋势，可分为理性感性、传统现代等维度，为品牌定位提供参考。

6、认知图谱能解释市场现象，如代沟问题，品牌需根据不同目标群体需求在图谱上找准定位。

7、华为通过不同系列产品在认知图谱上拓展定位，小米借助业务和形象转变提升品牌定位，均体现认知图谱在实战中的作用。

8、认知图谱帮助品牌摆脱价格和功能竞争红海，进入消费者心智竞争蓝海，是科学系统的定位方法。

9、未来营销中，品牌应充分利用认知图谱，深入了解消费者需求，塑造独特品牌形象，以在竞争中脱颖而出。

10、除传统与现代、理性与感性外，探索其他影响品牌定位的维度，有助于挖掘品牌定位的无限可能。

MSAI X《AI元宇宙》联合播出，在媒介发展的长河中，每一次变革都深刻重塑着人类社会。从印刷术的发明打破知识垄断，到广播电视的兴起重塑信息传播格局，再到如今 AI 媒介的蓬勃发展，人类正处于前所未有的媒介变革浪潮之中。回溯传播学的历史，加拿大传播学家麦克卢汗的理论在这一浪潮中始终闪耀着智慧的光芒，为我们理解媒介与人类的关系提供了深邃视角。深入探究其理论，并结合当下 AI 媒介的发展，我们能够更好地把握未来媒介发展的脉络。

本期播客聚焦于麦克卢汗的媒介理论及其在 AI 时代的延伸与发展问题。探讨媒介的本质，即媒介是人的延伸这一核心观点，以及由此衍生出的媒介即讯息、地球村、延伸意味着截除等理论对社会文化的影响。同时，结合当下 AI 技术的发展，深入研究 AI 媒介的特性，如它如何成为人的脑力延伸、实现认知代理化和创造力工业化，以及 AI 媒介对未来营销竞争和人类社会发展的影响，思考在 AI 时代人和媒介的关系变化，和如何从更高层面理解未来媒介的发展趋势。

共谈嘉宾：谭北平 — 营销科学家 MSAI 联合主播／秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学艺术家 MSAI 联合主播／MSAI M360 创＋平台创始人

SHOWNOTES

0:33 媒介是人的延伸，任何一种新媒介都延伸了人体的生理器官的功能。

2:47 媒介即信息，你在什么媒介上说话，那媒介就是信息本身。

4:54 AI的媒介是变成人的大脑的本身的延伸。

5:58 延伸意味着解除，媒介会产生替代性。

7:57 今天人本身也变成媒介是基于人的延伸的往下的一个延伸。

麦克卢汗最为人熟知的理论便是 “媒介是人的延伸”。在他所处的时代，电视电波刚刚兴起，报刊杂志影响力渐盛。他敏锐地指出，印刷媒介延伸了人的视觉，让人们突破了时空限制，得以获取更广泛的知识；广播媒介延伸了听觉，以声音传递信息，丰富了人们的信息接收维度；电子媒介则延伸了人类神经中枢，加快了信息处理与传递速度。这种对媒介功能的深刻洞察，颠覆了以往仅从平台或工具层面理解媒介的思维方式，将人们的关注点引向媒介的核心价值与意义。

“媒介即讯息” 同样是麦克卢汗极具影响力的论断。该论断强调，媒介本身就是有意义的信息，而非仅仅是信息的载体。不同媒介的形式和特征会对社会和文化产生深远影响。早期，大喇叭作为权力象征，仅村长能用，信息单向传递，受众处于被动接收状态；后来，电视台出现，记者、主持人成为信息传播的主导者；而如今，互联网和社交媒体让人人都能成为发言人、批判者和倡议者。媒介形式从单一走向多元，极大地改变了信息传播模式，进而重塑了社会文化生态。

“地球村” 概念的提出，更是展现了麦克卢汗的前瞻性。在他看来，媒介的发展使地球变得越来越小，人们之间的联系愈发紧密，信息传播打破了地域界限。如今，互联网和移动通讯技术的普及，让全球信息得以即时共享，世界真正成为一个紧密相连的 “地球村”。

麦克卢汗还提出 “延伸意味着截除” 的观点。随着媒介的发展，新媒介带来的便利在延伸人体功能的同时，也导致了人类某些功能的退化。例如，有了 AI 之后，人们获取信息变得更加便捷，却在一定程度上削弱了自身主动获取信息的能力；过度依赖 AI 进行写作、分析，也可能使人类的辩证性思考能力下降。就像人类学会穿衣服后，体毛逐渐退化一样，媒介带来的变革是一把双刃剑。

随着时代的发展，AI 媒介应运而生，它正以前所未有的速度重塑着媒介格局，深刻影响着人类的生活和社会发展。

从麦克卢汗理论的视角来看，AI 媒介不仅是人的感官延伸，更是整体的认知代理化和创造力工业化的过程。AI 媒介通过认知代理化，实现了记忆与决策的外包。人们借助 AI 助手快速获取信息、做出决策，这在提高效率的同时，也改变了人类的认知模式。在创造力工业化方面，AI 能够辅助甚至参与艺术创作、文案撰写等工作，重塑人类的本质能力结构。这与工业革命时期机械化延伸体力劳动相似，都对人类社会产生了深远影响。

在营销领域，AI 媒介的发展正重塑着行业竞争格局。随着 AI 在内容创作、数据分析等方面的广泛应用，重复性、规律性的工作逐渐被 AI 取代。未来的营销竞争将围绕人类不可被截除的核心能力展开，如战略洞察、伦理判断、情感共鸣等。企业需要在这些方面培养和提升员工能力，以适应新的竞争环境。同时，AI 媒介的发展也催生了新的人机共生模式，人主导规则，AI 执行操作，双方相互协作，共同推动营销行业的创新发展。

AI 媒介在为人类带来诸多便利的同时，也引发了一系列值得关注的问题。从伦理层面来看，AI 决策的公正性和透明度面临挑战。例如，在招聘、贷款审批等场景中，AI 算法可能存在偏见，导致不公平的结果。从隐私保护角度出发，AI 在收集和处理大量用户数据时，如何确保用户隐私不被泄露成为亟待解决的问题。此外，随着人类对 AI 媒介的依赖加深，可能会出现人类自身能力退化的风险，如过度依赖 AI 写作导致写作能力下降，过度依赖 AI 决策导致决策能力弱化等。

面对 AI 媒介带来的机遇与挑战，我们需要以积极的态度加以应对。在教育领域，应注重培养学生的批判性思维和创新能力，引导学生正确使用 AI 工具，使其成为学习和成长的助力而非阻碍。例如，教师可以设计基于 AI 工具的项目式学习活动，让学生在利用 AI 获取信息的同时，学会对信息进行分析、筛选和整合，培养独立思考和解决问题的能力。在社会层面，需要建立健全相关法律法规和监管机制，规范 AI 的开发和应用，确保其在合法、合规、道德的框架内发展。同时，加强公众对 AI 的认知和理解，提高公众的数字素养，使人们能够更好地适应 AI 媒介时代的生活。

10点TAKEAWAY

• 1. 媒介是人的延伸：麦克卢汗提出媒介是人的延伸，印刷媒介延伸眼睛功能，广播媒介延伸耳朵功能，电子媒介延伸人类神经中枢功能，改变了对媒介的传统认知。
• 2. 媒介即讯息：该理论强调媒介本身是有意义的信息，其形式和特征决定社会和文化变化，从早期大喇叭到如今的社交媒体，媒介形式的变化重塑了信息传播和社会文化模式。
• 3. 地球村概念：麦克卢汗提出的 “地球村” 概念指出，媒介发展使地球变小，信息传播打破地域限制，如今互联网和移动通讯技术的发展印证了这一点。
• 4. 延伸意味着截除：媒介产生的替代性工具会导致人类自身功能退化，如 AI 发展可能使人类获取信息和辩证思考能力下降，就像人类穿衣导致体毛退化一样。
• 5. 媒介是人体和意识的延伸：有学者进一步发展理论，认为媒介不仅是人体的延伸，也是人意识的延伸，传播者角色发生变化，人自身也成为媒介。
• 6. AI 媒介是脑力延伸：基于麦克卢汗理论和与 Deepseek 的探讨，AI 媒介被认为是脑力的延伸，通过认知代理化，实现记忆与决策外包，重塑人类本质能力结构。
• 7. 创造力工业化：AI 媒介带来创造力工业化，与工业革命时期机械化延伸体力劳动相似，深刻促进人类认知与创造领域的底层改造。
• 8. 未来营销竞争核心：未来营销竞争将围绕人类不可被截除的核心能力展开，如战略洞察、伦理判断等，因为 AI 可替代部分重复性工作。
• 9. 人机共生模式：形成人主导规则、AI 执行操作的新共生关系（人机共谋），人类和 AI 在这种模式下相互协作，共同发展。
• 10. 麦克卢汗理论的价值：麦克卢汗的理论在传播学中具有底层思维的重要地位，能预判互联网及 AI 媒介时代的人类社会状况，对理解媒介发展和社会变化有重要指导意义。

展望未来，AI 媒介将持续深入地融入人类生活的各个领域，其发展前景充满无限可能。随着技术的不断进步，AI 媒介可能会更加智能化、个性化，能够精准满足不同用户的需求。例如，在医疗领域，AI 媒介可以辅助医生进行疾病诊断、制定个性化治疗方案；在交通领域，AI 媒介可以实现智能交通管理，提高交通效率。同时，AI 媒介与其他新兴技术，如虚拟现实（VR）、增强现实（AR）的融合，将创造出更加沉浸式、互动性强的体验，进一步拓展人类的感知和认知边界。

麦克卢汗的理论为我们理解媒介发展提供了坚实的理论基础，在 AI 媒介时代，其理论依然具有强大的解释力和指导意义。我们应深入研究和借鉴麦克卢汗的理论，把握 AI 媒介发展的规律，充分发挥其优势，积极应对其带来的挑战，让 AI 媒介更好地服务于人类社会的发展，共同开创人机和谐共生、协同创新的美好未来。

书籍推荐：

在当今的商业环境中，企业间的竞争愈发激烈，而理解消费者需求成为了企业在这场激烈角逐中脱颖而出的关键。但消费者的需求复杂多样且不断变化，如同隐藏在重重迷雾后的神秘宝藏，难以轻易探寻。华为问界的智能大灯凭借独特功能收获消费者的好评，蜜雪冰城即便遭遇产品卫生方面的争议，却依旧拥有一批稳定的消费群体。这些现象引发了众多企业和营销人员的思考：消费者需求的底层逻辑究竟是什么？如何才能精准地把握这些需求，进而在市场中站稳脚跟？

带着这些疑问，本期播客聚焦于消费者需求这一关键议题，深入探讨 KANO 模型这一强大工具。这一模型能够帮助企业和营销人员更清晰、更系统地理解消费者需求，为满足消费者需求、提升产品竞争力提供切实可行的方法和思路。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI 联合主播／秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学艺术家 MSAI 联合主播／MSAI M360 创＋平台创始人

SHOWNOTES

2:38 KANO需求分析模型: 通过分类用户需求的优化集来指导产品优化。

7:45 基本性需求是做的差不多就可以，当他提高后，满意度并不会提高。

9:18 魅力性需求：当没有的时消费者的满意度并不会降低；有的时候，他的满意度就会快速的上升。

13:42 AI做头脑风暴时，可以引入KANO需求分析模型。

一、KANO 模型：消费者需求的 “解码器”

KANO 模型由东京理工大学的狩野纪昭教授在 1984 年提出，经过多年的实践检验，在当今的市场环境下依然具有不可忽视的价值。该模型将消费者需求细致地划分为基本性需求、期望型需求和魅力型需求三大类，为企业和营销人员理解消费者内心的真实诉求搭建了一个清晰的框架。通过这个框架，企业能够更有条理地分析和应对消费者的各种需求，避免在产品开发和服务优化过程中迷失方向。

二、基本性需求：商业大厦的稳固地基

基本性需求是产品或服务得以立足市场的根本。以餐饮行业为例，食品安全和卫生是典型的基本性需求。蜜雪冰城柠檬隔夜事件就充分展示了基本性需求的重要性及其特点。当产品在食品安全方面出现问题时，消费者会明显表达出不满；而当产品在这方面达到中等水平时，消费者虽然能够接受，但他们的满意度并不会因此大幅提升。这就意味着，企业必须把满足基本性需求作为首要任务，只有夯实这个基础，产品或服务才有可能在市场上站稳脚跟。如果忽视基本性需求，企业可能会面临消费者流失、口碑受损等严重后果。

三、期望型需求：追求卓越的 “升级赛道”

期望型需求紧密关联着产品或服务的核心功能。在不同的行业，消费者对期望型需求有着不同的关注点。在手机行业，消费者通常期望手机的电池续航能力更强，这样可以减少频繁充电带来的不便；在汽车领域，消费者往往希望车内空间更加宽敞舒适，以提升驾乘体验；在奶茶行业，消费者则追求口味的丰富多样，满足自己不断变化的味蕾需求。企业如果能够在期望型需求方面不断优化和提升，就能增强产品的竞争力，吸引消费者持续购买，从而在市场中占据更有利的位置。相反，如果企业在这方面表现不佳，就很容易被竞争对手超越。

四、魅力型需求：创造惊喜的 “魔法按钮”

魅力型需求具有独特的魅力，它能为消费者带来超出预期的惊喜体验。华为问界智能大灯的投影功能，在车辆转弯时可以投射出方向符号，遇到行人时还能显示斑马线，这种创新功能让消费者眼前一亮。海底捞的特色等位服务，为顾客提供免费小吃、美甲服务等，让原本枯燥的等待过程变得有趣。小放牛餐厅为小朋友提供编小辫和手工活动，给带孩子的家庭带来了额外的乐趣。这些都属于魅力型需求的范畴。这类需求在消费者的常规预期之外，一旦得到满足，能极大地提升消费者对产品或服务的满意度和忠诚度，帮助企业在市场竞争中脱颖而出，打造出与众不同的竞争优势。

五、AI 助力 KANO 模型：开启需求洞察新时代

在实际的市场调研和产品研发过程中，将 KANO 模型与 AI 工具相结合，能够发挥出巨大的效能。以无糖口香糖的研发为例，借助 Deepseek 等 AI 工具，企业可以快速、全面地列出大量潜在需求。从具有创意的 10 种以上猎奇口味分层夹心设计，到添加益生菌、纳米级核心肽的健康配方，甚至还有互动盲盒包装、温感变色包装等新奇创意。然后，通过 KANO 模型对这些需求进行分类，企业可以清晰地明确产品的发展方向。确定哪些需求是必备的，哪些属于期望型需求，哪些能够成为产品的魅力点，同时识别出那些对消费者影响较小的无差异性需求或可能产生负面影响的反向型需求，从而做出更科学、合理的决策。这种结合方式大大提高了企业洞察消费者需求的效率和准确性，为产品的成功研发提供了有力支持。

10点TAKEAWAY

• 1.KANO 模型分类：KANO 模型将消费者需求分为基本性需求、期望型需求和魅力型需求。基本性需求是产品或服务的基础，不满足会导致消费者不满，满足后提升满意度效果有限；期望型需求与产品核心功能相关，表现越好消费者满意度越高；魅力型需求能给消费者带来惊喜，没有时消费者不会抱怨，有了则满意度大幅提升。
• 2.基本性需求的重要性：基本性需求是产品或服务立足市场的前提，如餐饮行业的食品安全和卫生。企业必须保证基本性需求达到一定水平，否则可能失去消费者信任，即使在其他方面表现出色也难以挽回局面。
• 3.期望型需求的影响因素：不同行业的期望型需求不同，手机的电池续航、汽车的车内空间、奶茶的口味多样等都属于期望型需求。企业应根据自身行业特点，持续优化期望型需求，以增强产品竞争力，吸引消费者持续购买。
• 4.魅力型需求创造差异化：魅力型需求能让企业在市场中脱颖而出，如华为问界智能大灯的投影功能、海底捞的等位服务、小放牛餐厅为小朋友提供的特色活动等。企业通过满足魅力型需求，可打造独特的竞争优势，提升消费者忠诚度。
• 5.KANO 模型的提出背景：KANO 模型由东京理工大学狩野纪昭教授于 1984 年提出，经过多年实践，在当今市场仍具有重要价值，为企业理解消费者需求提供了有效的框架。
• 6.结合 AI 进行需求分析：在产品研发中，利用 AI 工具（如 Deepseek）可快速列出大量潜在需求，再结合 KANO 模型进行分类，能帮助企业明确产品方向，确定必备、期望、魅力型需求，识别无差异性或反向型需求，提高决策的科学性和合理性。
• 7.案例分析的启示：从蜜雪冰城柠檬隔夜事件可知，基本性需求一旦出现问题，即使产品有其他优势，也可能引发消费者争议；从华为问界、海底捞、小放牛等案例可看出，满足魅力型需求能提升消费者好感度，为企业带来积极影响。
• 8.不同需求的优先级：企业在产品研发和服务优化时，应先确保基本性需求得到满足，这是基础；再着力提升期望型需求，增强产品竞争力；最后根据自身资源和市场定位，选择合适的魅力型需求进行打造，创造差异化优势。
• 9.市场变化与需求演变：消费者需求会随市场环境变化而演变，企业需持续关注市场动态，灵活运用 KANO 模型，及时调整产品和服务策略，以适应消费者不断变化的需求。
• 10.KANO 模型的应用价值：KANO 模型为企业提供了一种系统分析消费者需求的方法，帮助企业深入了解消费者内心诉求，合理分配资源，在市场竞争中精准定位，实现可持续发展。

在竞争日益白热化的商业世界里，消费者需求始终处于动态变化之中，企业想要在这样的环境中取得成功，精准把握消费者需求是关键所在。KANO 模型为企业提供了一种科学、有效的分析方法，而 AI 工具则进一步提升了企业运用该模型的效率和精准度。通过两者的结合，企业能够更深入地了解消费者需求的不同层次，更高效地进行市场调研和产品研发。

未来，随着市场环境的持续变化，消费者需求也会不断演变，企业只有持续关注市场动态，灵活运用 KANO 模型，才能在复杂多变的商业浪潮中把握机遇，为消费者提供更贴合需求、更优质的产品和服务，进而在市场竞争中始终保持领先地位。

MSAI X《AI元宇宙》联合播出，在这个瞬息万变的时代，AI不再是科幻的代名词，而是我们身边触手可及的现实力量。尤其在教育领域，AI的介入正以前所未有的速度和深度重构整个系统。它不仅是老师的助手，学生的伴学者，更是家长的“智慧搭子”。

共谈嘉宾

谭北平 — 营销科学家 MSAI 联合主播／秒针营销科学院院长

方茜 - ESOMAR中国区代表 / 小蜗牛社区文化中心创始人

钱峻 — 营销科学艺术家 MSAI 联合主播／MSAI M360 创＋平台创始人 前瞻钱瞻主理

今天这期播客，我们将聚焦一个深刻的问题：

AI究竟如何重构教育？它只是提高效率的工具，还是人类认知和能力进化的加速器？

我们将从小学生写作文，到高中解题训练，从英语单词背诵，到大学与职场能力提升，一步步探讨AI在教育全场景中的落地与未来趋势。

01:40AI原住民时代已经到来

今天的孩子，不只是数字原住民（Digital Natives），他们是真正的AI原住民（AI Natives）。

他们用AI查植物、做策展、背单词、写作文，甚至进行自我训练和反思。他们天然习惯和AI协作，是第一代与AI共同成长的世代。

AI不再是冰冷的程序，而是他们学习生活的“第二大脑”和成长伙伴。

03:10 AI正在解决传统教育的三大痛点1）作文批改

AI已可自动批改手写作文，指出错别字、标注写作技巧、给予润色建议，极大解放了老师与家长的时间，也提升了学生的写作信心。

2）复杂题目的推理训练

理科题如函数、几何、物理等，AI通过推理模型（如DeepSeek）实现详细解题链路讲解，帮助学生真正理解概念，而不是机械刷题。

3）英语单词记忆情境化

AI可将背诵单词自动生成进故事中，通过语境化理解，帮助学生更深刻掌握词义。

06:20自适应学习真正实现“因材施教”

AI教育的最大突破，在于它实现了教育的“定制化”与“个性化”。

• 根据孩子答题结果推送难度适宜的题目；
• 自动识别易错知识点；
• 针对弱项反复生成训练题；
• 实现“跳一跳够得着”的螺旋式成长；

这一过程，不只是提分，更是在训练元认知能力和学习策略。

09:30 激发非学霸的自信心与内驱力

AI的另一个价值，是在心理层面赋能——它不会羞辱你“考不好”，而是让你永远有一道“你可以完成”的题，逐步建立成就感。

很多学习障碍并非智力问题，而是“被否定感”过早发生。AI能够通过动态评估和反馈机制，保护孩子的学习动力，打造真正的“成长型学习环境”。

11:45家长角色重构——从“陪学者”到“设计者”

过去家长需要手动讲绘本、检查作业、陪写作文，现在，AI可以：

• 模拟父母声音讲故事；
• 自动生成10种版本的故事情节；
• 参与学习数据的分析反馈；
• 甚至根据孩子特点定制学习计划。

家长从“手把手”逐渐变成“战略后援”，释放精力，重塑亲子关系。

14:00老师角色转型——从讲授者到设计师

老师不再是知识的唯一传递者，而是学习路径的设计者。

AI帮忙批改作业、出题、诊断错因，老师则可专注在更高阶的陪伴、价值观引导、创造力激发上。

教育系统逐步由“灌输知识”转向“激发潜能”。

16:10大学教育的三重结构 + AI的映射

大学教育的本质可分为三部分：

1. 知识拓展：开眼界，了解人类已知与未知；
2. 思维链构建：通过问题→逻辑→方法→解法的推演；
3. 刻意练习：反复练习中打磨表达、解决、协作能力。

AI现在可以精准支持这三部分，比如生成思维路径图、自动构建学习笔记系统、模拟真实项目演练场景。

18:00终身学习时代的“增强人类”教育模型

教育的最终目的是增强人类的“可适应力”、“协作力”、“创造力”。

在AI的加持下，我们正走向Human+（增强人类）的教育新范式：

• AI是工具，更是认知的外脑；
• 人是多模态的媒介，是价值与目标的提出者；
• 教育将不再终止于学校，而是贯穿一生。

20:00 未来的教育，不是被AI取代的教育，而是与AI共生共创的教育。真正的转变，不是技术的迭代，而是思维方式的跃迁：

• 从“考得好”到“学得会”；
• 从“学什么”到“想去学”；
• 从“被动吸收”到“主动探究”。

AI是一场工具革命，也是一场教育哲学的升级。让我们不只是为AI而教，而是通过AI，更好地激发人的潜能，守护学习的热爱。

�10个TAKEAWAY 总结AI让作文不再是灾难：自动批改、结构分析、个性化点评，全面提升写作体验。AI推理模型重塑理科学习：可解释的逻辑链，帮助孩子真正理解概念。个性化学习路径成为现实：动态出题、诊断盲点、自适应推题精准高效。AI提升非学霸的学习信心：题目难度匹配，鼓励机制重建学习动力。AI帮家长讲故事，用的是父母声音：真实感与亲密感并存，解放陪伴时间。英语单词背诵进入语境化新阶段：AI自动生成故事，联结记忆更深刻。家长和老师的角色正在重构：从执行者转为“学习生态设计师”。大学教育=知识+思维链+刻意练习：AI为每一步提供智能支持。职场训练将由AI反复反馈辅助完成：演讲、写作、汇报均可定制练习。未来教育的本质是增强人类能力（Human+）：AI是外脑，人是核心，终身学习成为主旋律。

�感谢你的收听，如果你喜欢本期内容，欢迎订阅《AI元宇宙》，也欢迎关注我们的伙伴栏目《MSAI 营销科学艺术》。下一期我们将深入探讨AI如何赋能文化与创意产业，敬请期待！

在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，营销领域正经历着前所未有的变革。随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，内容营销作为连接品牌与消费者的关键桥梁，也面临着全新的机遇与挑战。2025 年，如何在 AI 的浪潮中精准把握内容营销的科学与艺术，成为众多企业亟待解决的难题。

本期播客围绕 “内容的营销科学艺术” 展开深度探讨，一同剖析在 AI 浪潮下，内容营销面临的挑战、创新策略以及未来的发展方向，为企业在这片充满变数的领域中提供宝贵的指引。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI 联合主播／秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学艺术家 MSAI 联合主播／MSAI M360 创＋平台创始人

SHOWNOTES

0:55   品牌内容方面，今年很大的挑战，是AI内容的生产力大幅度提升。

4:24   消费者的价值分为三个价值：功能性价值，情绪性价值，经济价值。

5:47   营销不是简单的卖货，是要给你的商品附加价值才。

11:18  海量内容，怎么判断打分？需要一个和品牌价值观对齐的AI审核器。

15:58  内容制作在数量上不能输，同时在洞察驱动上跟情感连接。

18:01  内容侧要大量，多元。不只讲核心功能，还要讲跟你相关的故事。

20:20  什么叫好内容：有关系，有好处，有意识，有期待。

AI 驱动下内容营销的新困境

AI 技术的崛起，极大地提升了内容生产的效率。曾经需要耗费大量人力和时间的文案撰写、视频制作和图文设计，如今借助 AI 工具，能够在短时间内轻松完成。这看似是内容营销的福音，然而，硬币的另一面却是内容的泛滥与同质化。企业老板和品牌管理者们陷入了内容的 “信息洪流” 之中，难以对海量内容进行有效的筛选和管理。

更令人担忧的是，市场上大量的品牌内容陷入了低价优惠、折扣促销的怪圈。这种单一的内容策略不仅无法凸显品牌的独特价值，还会导致消费者对品牌的认知逐渐固化，使品牌在消费者心中的价值锚点不断降低。长此以往，企业将陷入价格战的泥沼，利润空间被不断压缩，品牌发展也会受到严重阻碍。

情绪价值：内容营销的新引擎

面对这些困境，企业需要重新审视内容营销的核心价值。谭北平指出，除了产品的功能型价值和经济价值，情绪价值已成为影响消费者购买决策的关键因素。蒙牛与哪吒 IP 的合作堪称经典案例。通过在奶制品包装上融入哪吒元素，并推出购买送哪吒贴纸的活动，蒙牛成功地将产品与消费者对哪吒的喜爱之情联系起来，激发了消费者的购买欲望。这一举措不仅提升了产品的销量，还为品牌注入了情感内涵，增强了消费者对品牌的认同感。

泡泡玛特、名创优品和胖东来等品牌，也都通过不同的方式为消费者提供了丰富的情绪价值。泡泡玛特的盲盒模式，满足了消费者的好奇心和探索欲；名创优品以时尚、有趣的产品设计，吸引了追求潮流的年轻消费者；胖东来则凭借无微不至的关怀服务，赢得了消费者的信赖和口碑。这些案例充分证明，在产品功能和价格日益趋同的今天，能够触动消费者情感的内容，将成为品牌脱颖而出的关键。

AI 赋能洞察驱动的内容生产

AI 虽然给内容营销带来了挑战，但同时也是一个强大的赋能工具。企业可以借助 AI 技术，深入挖掘消费者的需求和情感痛点，实现洞察驱动的内容生产。通过对海量消费者数据的分析，AI 能够精准地描绘出消费者的价值画像，帮助企业了解不同消费者群体的喜好、需求和购买动机。

以宠物吸尘器为例，AI 分析发现消费者对宠物健康的关注度极高。于是，企业在营销内容中突出产品能够除螨虫、保护宠物和家人健康的特点，为消费者创造了一个充满关怀的使用场景。这样的内容不仅让消费者感受到产品的实用价值，更在情感上与他们产生了共鸣，使得消费者更愿意为其买单。

此外，AI 还可以帮助企业寻找与消费者情感共鸣的微小时刻，创造出更多有吸引力的内容场景。通过对消费者反馈的实时监测和分析，企业能够及时捕捉到消费者的需求变化，调整内容策略，使内容更加贴近消费者的实际需求。

释放员工创造力，实现内容多元化

在内容生产过程中，人的创造力依然是不可替代的。海信员工为肥娟小吃店送电视机的故事，充分展现了员工创造力在内容营销中的巨大潜力。这位新员工关注到肥娟小吃店的开业需求，向领导提出赠送电视机的创意，并得到了领导的支持。这一小小的举动，不仅为肥娟小吃店带来了帮助，也为海信品牌赢得了良好的口碑，实现了品牌与社区的深度互动。

这启示企业，要充分激发员工的创造力，为员工提供广阔的创新空间。每个员工都可能成为内容营销的创意源泉，他们的独特视角和生活经验，能够为品牌带来新鲜、有趣的内容。企业应该建立鼓励创新的企业文化，让员工敢于提出创意，并为员工提供实现创意的资源和支持。

构建品牌价值对齐的内容审核体系

随着内容数量的不断增加，企业需要建立一套科学的内容审核体系，确保内容与品牌价值保持一致。谭北平强调，品牌要有明确的核心价值观，并借助 AI 技术，对内容进行价值观打分和审核。这就如同为品牌内容装上了一个 “智能过滤器”，能够快速筛选出符合品牌价值观的优质内容，避免不良信息的传播。

通过这种方式，企业能够在保证内容表达多元性的同时，维持品牌内核的一致性。在 AI 的辅助下，品牌管理者可以更高效地管理海量内容，确保每一条内容都能够准确传达品牌的价值和形象，提升品牌在消费者心中的美誉度。

践行 “大量多元速度成本” 策略，提升内容竞争力

在内容营销的实践中，企业需要遵循 “大量多元速度成本” 的策略。“大量” 意味着企业要保证内容的产出量，以满足多平台传播的需求。在当今数字化时代，消费者活跃在不同的社交媒体和内容平台上，企业只有通过大量的内容输出，才能提高品牌的曝光度，增加与消费者接触的机会。

“多元” 要求企业的内容不仅要涵盖产品的核心功能，还要包括产品的周边故事、使用场景、用户体验等多方面内容。这样的多元化内容能够满足不同消费者的需求，让消费者从多个角度了解品牌和产品，增强品牌的吸引力。

“速度” 强调企业要具备敏锐的热点捕捉能力和快速的反应能力。在信息传播瞬息万变的今天，热点事件往往能够吸引大量消费者的关注。企业要善于抓住热点，结合品牌特点，迅速创作出相关内容，借助热点的流量提升品牌的知名度。美食博主用 Deepseek 创造不存在的菜品并进行制作和品尝，就是一个巧妙蹭热点的案例。这种创意不仅吸引了消费者的关注，还为品牌带来了话题性。

“成本” 则要求企业在内容生产过程中注重效率，合理控制成本。企业可以借助 AI 技术提高内容生产效率，优化资源配置，降低生产成本。在保证内容质量的前提下，尽可能地提高生产效率，实现经济效益的最大化。

“四有三有好”：优质内容的评判标准

判断优质内容也有一套明确的标准，即 “四有三有好”。“有关系” 是指内容要与特定场景或人群相关，让消费者产生强烈的共鸣。一款车的营销内容可以针对养猫人群，突出车辆对宠物友好的设计；也可以针对滑雪爱好者，强调车辆在冬季行驶和装载滑雪装备的便利性。

“有意思” 要求内容表达新颖独特，能吸引消费者的注意力。这可以体现在语言表达上，如运用倒装句、新词汇等；也可以体现在内容形式上，如采用独特的叙事方式、创意的表现手法等。

“有好处” 是指内容能为消费者提供实际利益或价值。这既可以是物质上的折扣、赠品，也可以是精神上的知识收获、情感满足等。消费者观看内容后，能够从中获得一些有价值的东西，这样的内容才更具吸引力。

“有期待” 则是通过设置悬念、卖关子等方式，激发消费者对后续内容的兴趣，让他们持续关注。企业在创作内容时，可以适当保留一些悬念，引发消费者的好奇心，促使他们主动去了解更多信息。

10点TAKEAWAY

• 1. 内容生产力提升带来管理难题：2025 年，AI 助力内容生产力大幅提升，企业内容产出量剧增，远超品牌管理者的处理能力，传统内容管理模式亟待变革 。
• 2. 低价内容危害品牌价值：市场上大量品牌内容聚焦低价优惠，易使消费者对品牌形成低价认知，损害品牌价值，导致企业利润下滑，陷入恶性竞争。
• 3. 重视情绪价值的挖掘：消费者购买决策受功能型、情绪型和经济型价值影响，当下企业应更注重挖掘和提供情绪价值，如蒙牛借哪吒 IP、胖东来靠关怀服务吸引消费者。
• 4. AI 助力洞察驱动内容生产：AI 可通过分析消费者数据，挖掘情感共鸣点，制作价值画像，辅助企业创造更具吸引力的内容场景，像宠物吸尘器的营销。
• 5. 鼓励员工参与内容创新：企业应充分授权员工，激发其创造力，支持员工提出内容营销创新想法，海信员工为小吃店送电视机的创意就是成功范例。
• 6. 建立品牌价值对齐机制：品牌需明确核心价值观，借助 AI 对内容进行价值观打分审核，确保内容与品牌价值一致，解决内容管理难题 。
• 7. 遵循 “大量多元速度成本” 策略：企业内容营销要保证内容数量，实现多元化，快速追踪热点并与品牌关联，同时注重成本控制，提高内容生产效率。
• 8. 优质内容具备 “四有三有好” 特点：优质内容要与特定场景或人群 “有关系”，表达 “有意思”，能给消费者带来实际 “好处”，并通过设置悬念让消费者 “有期待”。
• 9. 热点营销需巧妙关联品牌：企业追热点时要找到热点与品牌的关联，像美食博主用 Deepseek 创造不存在的菜品进行制作和品尝，为品牌带来话题性。
• 10. 内容营销对企业发展至关重要：在 AI 影响下，企业做好内容营销能提升品牌竞争力，实现商业可持续增长，应重视并不断优化内容营销策略。

2025 年，内容营销正处于变革的关键时期。企业要在 AI 的浪潮中找准方向，充分挖掘情绪价值，借助 AI 技术赋能内容生产，激发员工创造力，构建科学的内容审核体系，践行 “大量多元速度成本” 策略，打造符合 “四有三有好” 标准的优质内容。只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现品牌的可持续发展。

在全球化浪潮的席卷下，世界市场紧密相连，商业竞争早已突破地域限制，呈现出前所未有的激烈态势。当下，全球消费市场规模持续扩张，新兴市场消费潜力不断释放，为各国品牌提供了广阔的发展空间。但与此同时，市场竞争也趋于白热化，品牌想要脱颖而出愈发困难。中国品牌，正积极投身于这股出海热潮之中。

近年来，中国经济稳步增长，在全球经济格局中的地位愈发重要，为中国品牌出海奠定了坚实基础。中国制造业实力强劲，在全球产业链中占据关键位置，“中国制造” 的产品遍布世界各地。然而，在品牌建设层面，中国品牌与国际老牌劲旅相比，仍存在一定差距。出海之路，对中国品牌而言，既是拓展国际市场、提升全球竞争力的战略选择，也是传播中国文化、展现大国形象的重要契机。但不同国家和地区间巨大的文化差异，成为了中国品牌出海途中必须跨越的难关。“文化适配性是否是中国品牌出海的最大挑战” 这一问题，引发了广泛关注与深入探讨。

本期播客围绕 “中国品牌出海的最大挑战是文化适配性吗” 这一极具探讨价值的话题展开深度剖析，通过丰富的案例和深入的思考，为中国品牌出海的发展路径提供了全新的视角与见解。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI 联合主播／秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学艺术家 MSAI 联合主播／MSAI M360 创＋平台创始人

SHOWNOTES

1:31    今天中国的企业已经从产品出海到了品牌出海程度了。

3:14    品牌出海跨文化的传播适应的重要理论--赫尔编码解码理论。

5:46    品牌全球化重要的不是文化适配性，重要的应该是文化领导力。

11:28   中国品牌，中国文化背后的基因已经包含了大量先进的现代感的要素。

16:15   领导力才是做跨国跨全球的品牌成功的关键。

19:43   什么是领导力？领导力首先要提供一种现代性的价值。

22:18   中国的年轻人是最有领导力的消费者，是最能够接受新鲜事物的人。

中国品牌出海：成绩与困境并存

在出海征程中，中国品牌取得了不少令人瞩目的成绩。海信的国际收入占比达到 46%，彰显了其在国际市场的强大竞争力；众多中国企业收购日本家电品牌，改写了相关行业的国际格局。然而，品牌出海之路绝非坦途，其中跨文化传播的难题尤为突出。不同国家和地区存在着语言、宗教信仰、风俗习惯等多方面的文化差异，这些差异如同隐藏在暗处的礁石，稍不留意就可能让品牌在海外市场触礁搁浅。

重新审视文化适配性：是关键，还是陷阱？

传统观点认为，文化适配性是品牌出海的关键所在。依据赫尔编码解码理论和霍夫斯泰德文化维度理论，理解不同国家在权力距离、不确定性规避、个人主义与集体主义等六个维度的文化差异，进而制定本地化策略，似乎是品牌在跨文化传播中实现有效沟通的 “标准答案”。但实际情况却并非如此简单，澳大利亚羊肉广告的失败就是一个典型的反面案例。该广告将不同宗教的神灵放在一起吃羊肉，本意是营造众生狂欢的氛围，却因忽视了印度教的文化禁忌，引发了印度教徒的强烈抗议。这一事件表明，即使品牌出于好意，若对文化差异缺乏深入了解和尊重，也可能弄巧成拙。

深入研究国际品牌在中国市场的成功经验，我们会发现文化适配性并非品牌成功的决定性因素。麦当劳进入中国时，麦当劳叔叔的形象对中国小孩来说较为陌生，甚至有些吓人，其快餐食品与中国传统饮食文化也大相径庭。但麦当劳凭借汉堡、薯条等具有差异化和创新性的产品，以及背后所代表的美国文化，迅速在中国市场站稳脚跟。特斯拉也是如此，它在中国受到众多科技企业大佬和消费者的追捧，并非因为其文化与中国适配，而是其创新的新能源技术和先锋派的理念吸引了追求科技与品质生活的消费者。

文化领导力：品牌出海的核心驱动力

由此可见，相较于文化适配性，文化领导力才是品牌出海的核心要素。文化领导力意味着品牌要有坚定的自信，相信自身代表着世界一流的产品、引领潮流的生活方式和前所未有的消费体验。以华为为例，它在国内手机市场展现出强大的领导力，即使面临美国制裁，在海外市场也依然凭借技术实力和品牌影响力赢得了消费者的认可。

如今，中国品牌在海外的形象已发生了显著变化。曾经 “低质廉价” 的刻板印象逐渐被打破，取而代之的是科技感、神秘感等积极的形象。通过与 AI 的对话可知，海尔在美国消费者心中是高效创新、质量可靠的代表；泡泡玛特在熟悉潮流文化的美国消费者眼中是创新和前卫的象征。这充分说明中国品牌和中国制造已具备了强大的实力，足以支撑起文化领导力。

强化文化领导力：中国品牌的破局之道

那么，中国品牌应如何强化文化领导力呢？首先，要提供具有现代性价值的产品和服务，这包括现代感性和现代理性两个方面。现代感性体现在时尚、前卫的设计和体验上，泡泡玛特的盲盒模式就是很好的例证，它满足了消费者对新奇、独特的追求；现代理性则表现为高效、科技等产品特性，海尔的智能家电凭借先进的技术和卓越的性能赢得了国际市场的认可。其次，要充分挖掘和运用中国元素。中国文化源远流长、博大精深，蕴含着丰富的文化符号和价值观念，这些元素在海外市场往往具有独特的吸引力。“哪吒” 所代表的中国神话故事，以及 “悟空” 所蕴含的勇敢、智慧等精神内涵，都是中国文化的瑰宝。在翻译和传播这些文化符号时，应坚持中国文化的主体性，像 “悟空” 不应简单地翻译成 “MONKEY KING”，“龙” 翻译成 “LOONG” 而非 “Dragon”（避免恶龙的负面含义），这样才能更好地传递中国文化的精髓。最后，文化适配应建立在文化强势表达的基础上。品牌在尊重不同文化差异的同时，要敢于展现自身的文化特色，而不是一味地迎合。

抓住关键群体：中国年轻人助力品牌出海

值得注意的是，中国年轻人在品牌出海中扮演着重要的角色。他们成长于信息爆炸的时代，对新鲜事物充满好奇，对技术和数字化有着天然的亲近感。中国品牌若能赢得中国年轻人的青睐，在他们心中建立起强大的品牌领导力，就有可能凭借年轻人的影响力和传播力，进一步征服全球市场。

10点TAKEAWAY

• 1. 出海趋势与现状：中国品牌出海已从产品输出迈向品牌输出阶段，部分企业如海信国际收入占比达46%，且收购了不少国外品牌，在国际市场崭露头角，但也面临诸多挑战 。
• 2. 文化适配性的局限：虽然文化适配性常被视为品牌出海关键，但澳大利亚羊肉广告因未考虑文化禁忌引发抗议，表明简单适配可能失败。国际品牌如麦当劳、特斯拉在中国成功并非因文化适配，而是产品创新与差异化。
• 3. 文化领导力的提出：相较文化适配性，文化领导力对品牌出海更关键。它指品牌坚信自身代表优质产品、全新生活方式和独特体验，华为在手机行业的成功就是例证 。
• 4. 中国品牌海外形象转变：中国品牌在海外形象已显著改善，不再是“低质廉价”的代名词。海尔在美国消费者心中是高效创新、质量可靠的代表，泡泡玛特在熟悉潮流文化的美国消费者眼中是创新和前卫的象征。
• 5. 强化文化领导力的策略 - 提供现代性价值：品牌应提供兼具现代感性与现代理性的产品和服务。泡泡玛特盲盒满足了消费者对新奇独特的追求，体现现代感性；海尔智能家电凭借先进技术和卓越性能，展现了现代理性。
• 6. 强化文化领导力的策略 - 挖掘中国元素：充分利用中国文化元素，能为品牌增添独特魅力。翻译中国文化符号时，应坚持主体性，像“悟空”“龙（LOONG）”的翻译，更好地传递了中国文化精髓。
• 7. 强化文化领导力的策略 - 文化适配与表达：文化适配应建立在文化强势表达基础上，品牌要敢于展现自身文化特色，而非一味迎合。奢侈品品牌在全球流行，虽有文化适配，但核心是文化领导力。
• 8. 年轻人的关键作用：中国年轻人对新鲜事物接受度高，是最具领导力的消费者群体。品牌若能赢得中国年轻人的认可，建立起现代理性或感性的领导力，有望借此征服全球年轻人，进而拓展全球市场。
• 9. 品牌出海的文化思考：品牌出海时，文化适应性的把握十分复杂。以哪吒在不同文化地区上映时角色形象的调整为例，说明在坚持文化领导力的同时，需恰当处理文化差异 。
• 10. 未来展望：中国品牌出海应坚持文化领导力，在国内市场先建立强大品牌影响力，再拓展海外。随着中国经济发展和文化自信增强，中国品牌有能力在全球市场取得更大成功 。

中国品牌出海前景广阔但也充满挑战。随着全球经济的数字化转型加速，线上消费市场不断拓展，为中国品牌提供了新的增长机遇。同时，可持续发展理念在全球范围内深入人心，注重环保、社会责任的品牌更易获得消费者青睐，中国品牌可以此为切入点，打造差异化竞争优势。

中国品牌不应再局限于文化适配性的传统思维，而应以文化领导力为核心驱动力。持续提升产品与服务质量，加大科技创新投入，挖掘并运用中国文化元素，积极与全球消费者进行文化交流与价值共鸣。相信在全体中国企业的共同努力下，中国品牌定能在全球市场上大放异彩，实现从 “中国制造” 向 “中国创造”“中国品牌” 的转变。在世界商业舞台上，中国品牌将凭借卓越品质、独特文化魅力和强大的品牌领导力，赢得全球消费者的尊重与喜爱，为全球经济发展注入新的活力，书写属于中国品牌的辉煌篇章。

近年来，AI领域不断冲破传统边界，而 manus 的横空出世正是这一变革浪潮中的一枚重磅炸弹。作为一款以实用主义为核心驱动的新型AI产品，manus不仅突破了单纯语言模型的局限，更通过整合多种行动器与插件系统，将理论转化为切实的工作效率与商业价值。

共谈嘉宾

谭北平- 营销科学家 ，秒针营销科学院 院长钱峻- M360 MSAI & 创+平台创始人 & 前瞻钱瞻 主理人

SHOWNOTES

1:24 Manus是实用主义者的胜利。

3:56 Manus的本质就是浓厚的实用主义。

4:50 Manus是一个极度武装行动的AI。

8:25 实用主义背后的智慧，其实是中国产业升级的智慧。

10:44 Manus用户群一直都是to c和to小B。

14:02 不要污名化炒作，炒作是热点建建构的能力。

15:46 实用主义一定是把赚钱放在第一位的。

17:42 找壁垒是一个非常重要的定位和战略的过程。

23:01 Manus没有强调自主性，这是对的，他的定位还是人的助手。

26:20 AI时代，企业一定要在专精的领域里面要有独特的优势的。

29:26 个人一定要躬身入局做实践派，培养战略性的思维。

1. 实用主义为核心的落地思维

manus 的设计理念摒弃了追求“终极智能”的空洞口号，而是聚焦于解决实际工作场景中的痛点。通过将大语言模型与各类行动工具高效整合，manus实现了从“思考”到“执行”的无缝对接，直接提升用户的操作效率和业务转化能力，彰显了实用主义的巨大价值。

2. 多元行动器的生态整合

不同于传统仅依靠语言理解与生成的AI产品，manus构建了一个涵盖海量行动器的平台，实现了PPT自动生成、网页解析、数据处理等多种实际应用场景的联动。这种多元化集成不仅弥补了大模型在“行动力”上的不足，更为用户提供了一个灵活且高效的工具生态系统。

3. 成熟插件系统与用户基础的战略优势

manus团队依托于早期在中国市场表现优异的插件系统，已经成功累积了庞大的用户群体。这种坚实的技术底层和用户基础，为 manus 未来全球化扩展提供了有力保障，即使团队主要以中文为工作语言，但产品已提前推出英文版，展现出强烈的国际视野。

4. 盈利与实践并举的商业模式

在当前技术创新与商业化并行的市场环境下，manus团队始终秉承“边做边赚钱”的原则。从产品研发到商业变现，manus迅速走出了一条切实可行的盈利路径，这不仅证明了技术落地的重要性，也为同行提供了宝贵的商业模式借鉴。

5. 全球化战略与中国制造精神的完美结合

manus 的推出不仅代表了一项技术创新，更体现了中国制造在全球化浪潮中的智慧与韧性。通过依托产业链集群效应和协同整合，manus为全球市场提供了低成本、高效率的智能解决方案，成为中国企业走向国际舞台的重要典范。

6. 颠覆传统营销与企业运营模式

通过全场景必用的AI战略，manus不仅在企业内部流程自动化上展示出巨大潜力，同时也为营销和品牌传播构建了全新的数字化生态。企业借助 manus 能够显著降低重复劳动成本，激发内部创新与知识共享，进而实现组织效能的倍增。

7. 构建“行动力壁垒”的独特竞争优势

在众多AI产品中，manus独辟蹊径，强调“行动力壁垒”而非单纯的模型性能。产品不仅能理解和生成语言，更能迅速转化为实际行动，这种独特优势在规模化竞争中为 manus 保持长期市场领先地位提供了有力支撑。

8. 用户价值最大化驱动的产品演进

从大企业到小微个体，manus始终围绕用户的实际需求不断迭代升级。通过优化产品功能，帮助用户从单打独斗向团队协作转变，manus显著提升了工作效率和体验感，进一步强化了产品的用户粘性和市场竞争力。

9. 促进产业生态升级与协同创新

manus不仅是一个单点产品，更是整个产业生态升级的重要节点。通过整合各类零散工具与平台，manus打造了一个高度协同的智能生产体系，这种模式对传统产业链的整合升级和全球市场竞争格局的重塑具有深远影响。

10. 战略性思维引领未来AI竞争格局

最终，manus所传递的不仅仅是技术突破，更是一种战略性思维的体现。在AI时代，竞争已不再仅依赖单一技术的较量，而是整体产业生态、全球视野与实际应用场景的综合比拼。只有具备前瞻性的战略规划，才能在未来的市场竞争中脱颖而出。

10个关键Takeaways

• 实用主义驱动：manus聚焦实际应用场景，解决现实问题，而非追求遥不可及的终极智能。
• 多元行动器集成：通过整合多种行动工具，实现语言理解与实际执行的高效联动。
• 坚实用户基础：依托成熟插件系统积累的庞大用户群，为产品全球化奠定坚实根基。
• 商业变现路径清晰：坚持边做边赚钱的原则，技术落地与盈利模式实现双赢。
• 全球化战略融合本土优势：在全球市场布局中融入中国制造的集群效应，打造低成本高效率方案。
• 颠覆传统企业模式：通过全场景AI应用，推动企业内部流程自动化与营销体系革新。
• 构建行动力壁垒：将产品优势转化为独特壁垒，使 manus 在规模竞争中保持领先。
• 用户价值最大化：不断优化产品以满足各层级用户需求，从个体到团队均能大幅提升效率。
• 产业生态升级：通过智能工具整合，打造高度协同的智能生产体系，推动整个产业链升级。
• 战略思维引领未来：在AI竞争中，综合布局全球资源与生态系统整合是制胜关键。

manus作为一款以实用主义为核心驱动力的AI产品，通过整合大语言模型与多元行动器，致力于将理论优势迅速转化为实际操作能力。本文将从顶级分析师的视角，深入解析manus的技术架构、商业模式以及全球化战略，探讨其在当前及未来市场竞争中如何形成独特优势，推动企业和产业链的高效升级。

在人工智能的宏大版图中，演绎推理能力是衡量模型智能化程度的关键指标。DeepSeek 作为该领域的重要参与者，其演绎推理技术备受瞩目。深入剖析 DeepSeek 的演绎推理机制，不仅有助于我们理解其技术优势，还能洞察人工智能技术的发展趋势，以及对各行业带来的变革与机遇。

本期播客围绕 DeepSeek 的演绎推理展开深度探讨，从其推理机制、技术应用、面临的挑战，到对人工智能行业的影响，全方位剖析这一 AI 领域的重要成果。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI 联合主播／秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学艺术家 MSAI 联合主播／MSAI M360 创＋平台创始人

SHOWNOTES

1:43   “知识蒸馏” 不需要去学习基础的所有的外在的表达和现象。

7:58   DeepSeek很聪明用别的模型来询问获得60万条思维链。

10:44  应用它思维链的过程使用“MOE”模型，混合专家模型。

14:49  人工智能大模型在推理版本之后，必须要变成专业化、专门化。

16:26  正确的策略是在动态平衡之中的，永远会有倾向性。

17:24  OpenAI是规模法则的疯狂鼓吹者，迷信规模法则，会变成“虫族“社会。

一、DeepSeek 演绎推理的技术架构解析

突破规模法则的模型蒸馏

传统大语言模型发展遵循规模法则，试图通过海量数据提升性能，然而 DeepSeek 却另辟蹊径，采用模型蒸馏技术。这一技术基于 Transformer 机制构建起多语言理解的底层基础，即 V3 base 版。与传统模式不同，模型蒸馏不再单纯依赖大规模语料库，而是精准提炼关键知识。DeepSeek 通过向其他模型询问，获取约 60 万条思维链，这些思维链涵盖各领域的核心知识和思考逻辑，如数学领域的勾股定理，以少量精华知识实现高效推理，大幅降低对大规模数据的依赖，提升了推理效率和精准度。

思维链整合与推理强化

思维链是 DeepSeek 演绎推理的核心要素。这些思维链类似于人类解决问题时的逻辑步骤，是从大量知识和实践中提炼出的关键推理路径。DeepSeek 将获取的思维链进行整合，形成推理版本（RE 版本）。在解决具体问题时，模型会依据不同的思维链进行层层推理。在判断物体能否通过特定空间时，先确定空间最长距离，再根据空间形状运用相应几何定理计算，通过这种多步骤、多思维链的推理方式，DeepSeek 能够处理复杂问题，模拟人类的深度思考过程，展现出强大的演绎推理能力。

二、混合专家模型（MOE）在演绎推理中的关键作用

多思维链协同决策

混合专家模型（MOE）是 DeepSeek 演绎推理的重要支撑。当面对问题时，MOE 会同时搜索多条相关思维链，进行并行推理。在为产品命名时，模型会从谐音梗、创始人名字、组词法等多种思维链出发，分别生成命名方案，然后对这些方案进行竞争和对比，最终选择最合适的结果。这种多思维链协同决策的方式，充分利用了不同思维链的优势，避免单一思维的局限性，使 DeepSeek 在处理复杂任务时更加灵活、智能，提升了演绎推理的质量和准确性。

基于人类反馈的动态优化

DeepSeek 结合基于人类反馈的增强学习（RLHF）机制，进一步优化演绎推理过程。模型在生成多个推理结果后，会依据人类的反馈和偏好，通过长期奖赏机制筛选出最符合人类期望的答案。在与用户交互过程中，模型会根据用户的反应和评价，不断调整推理策略，使后续的推理结果更符合用户需求，实现演绎推理的动态优化，增强了模型与人类的交互体验和实用性。

三、DeepSeek 演绎推理的应用优势与潜在挑战

多领域的高效应用

DeepSeek 的演绎推理在多个领域展现出显著优势。在智能客服领域，它能够快速理解用户问题，通过演绎推理提供准确、全面的解答，提升客户满意度；在智能写作方面，模型可以根据给定的主题和要求，运用演绎推理组织逻辑清晰的内容，生成高质量的文章；在智能辅助决策领域，DeepSeek 能够分析大量数据，基于演绎推理为企业提供有价值的决策建议，助力企业优化运营策略，提升竞争力。

潜在问题与应对策略

尽管 DeepSeek 的演绎推理表现出色，但也面临一些潜在问题。由于其推理过程模拟人类思维，可能会出现类似人类的偏见，不同思维链的选择和组合可能导致对同一问题产生不同的结论，在企业应用中还可能受到企业决策风格的影响。为应对这些问题，需要在技术层面进一步优化算法，引入更多客观的评价指标和验证机制；在应用层面，加强对模型输出结果的审核和人工干预，确保推理结果的公正性和准确性。

四、DeepSeek 演绎推理对人工智能行业的深远影响

推动行业技术创新

DeepSeek 的演绎推理技术为人工智能行业带来了新的思路和方法。其模型蒸馏和思维链整合技术，启发其他企业和研究机构探索更高效的知识提炼和推理方式，推动行业从单纯依赖数据规模向注重知识质量和推理效率转变。同时，混合专家模型和基于人类反馈的增强学习机制的应用，也为人工智能的发展提供了新的技术方向，促进了相关技术的研究和创新。

重塑行业竞争格局

DeepSeek 的崛起对人工智能行业的竞争格局产生了深远影响。作为行业的新兴力量，它以创新的技术打破了传统巨头凭借规模优势主导市场的局面。面对 DeepSeek 的挑战，像 OpenAI 等行业巨头也不得不调整策略，推出新的推理版本并改变收费模式。这种竞争促使行业内各企业加大研发投入，不断提升技术水平，推动整个行业朝着更加多元化、创新化的方向发展。

10点TAKEAWAY

• 1. 技术创新打破传统局限：DeepSeek的模型蒸馏技术突破了规模法则，不再过度依赖海量语料库，通过Transformer机制构建V3 base版底层基础，以少量关键知识实现高效推理。
• 2. 思维链整合提升推理能力：DeepSeek通过获取约60万条思维链并整合，形成推理版本（RE版本），模拟人类解决问题的逻辑步骤，如在数学、物理等领域运用核心定理，提升复杂问题的推理能力。
• 3. 混合专家模型实现多链协同：混合专家模型（MOE）在DeepSeek中发挥关键作用，面对问题时能搜索并整合多种相关思维链，通过层层推理和结果对比，做出更灵活、智能的决策。
• 4. 人类反馈机制优化推理结果：基于人类反馈的增强学习（RLHF）机制，使DeepSeek能根据人类偏好筛选推理结果，通过长期奖赏机制不断优化，增强与人类的交互体验和实用性。
• 5. 多领域应用展现强大实力：DeepSeek的演绎推理在智能客服、智能写作、智能辅助决策等多领域表现出色，可快速理解问题、生成高质量内容、提供有价值的决策建议。
• 6. 潜在问题引发技术反思：DeepSeek存在潜在问题，可能产生类似人类的偏见，不同思维链选择会导致不同结论，在企业应用中还可能受企业决策风格影响，需优化算法和加强人工审核。
• 7. 推动行业技术创新发展：DeepSeek的技术为人工智能行业提供了新的思路和方法，推动行业从单纯依赖数据规模向注重知识质量和推理效率转变，促进相关技术的研究和创新。
• 8. 重塑行业竞争全新格局：DeepSeek的崛起打破了人工智能行业传统巨头凭借规模优势主导市场的局面，促使行业内企业加大研发投入，推动行业朝着更加多元化、创新化的方向发展。
• 9. 免费模式引发行业价格调整：DeepSeek的免费模式对行业产生冲击，使得OpenAI等推出免费推理版本，百度等也进行价格调整，改变了行业的收费模式和竞争态势。
• 10. 动态平衡理念指引AI方向：借鉴自然界动态平衡理念，人工智能应走向多元化、专业化发展道路，避免追求全能，根据不同场景和需求提供差异化服务，以适应复杂多变的社会环境

DeepSeek 的演绎推理技术在人工智能领域展现出强大的实力和潜力。通过对其技术架构、应用优势和行业影响的深度剖析，我们可以看到它为人工智能技术的发展带来的创新和变革。虽然面临一些挑战，但随着技术的不断完善和优化，DeepSeek 有望在未来的人工智能领域发挥更加重要的作用，推动各行业的智能化升级，为人类社会创造更多的价值。

在科技飞速迭代的当下，人工智能作为引领新一轮产业变革的战略性技术，正以前所未有的速度融入人们的生活与工作，深刻改变着社会的运行模式和经济结构。从智能语音助手到图像识别技术，从自动驾驶汽车到智能医疗诊断系统，人工智能的应用无处不在，为各行业带来了显著的效率提升和创新机遇。在这一蓬勃发展的浪潮中，新的人工智能模型和技术不断涌现，每一次突破都备受瞩目，成为科技领域乃至全社会热议的焦点。DeepSeek 的出现引发了广泛关注，成为人工智能领域的热门话题。

本期播客聚焦于 DeepSeek，围绕其技术特性、应用表现、面临的问题以及未来发展方向展开深入探讨。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI 联合主播／秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学艺术家 MSAI 联合主播／MSAI M360 创＋平台创始人

SHOWNOTES

1:10   欧洲国家在DeepSeek推出之后，才有勇气来召开有关人类的AI大会。

2:58   人工智能的发展它是一条单行道吗？往着超高推理、超强知识方向发展。

9:20   未来AI的模型的发展一定是像人的分工一样，有个性的发展和分工。

15:03  AI变成不是一个问答的模式，变成了一种组织的模式了。

15:57  AI人才第一阶段超级个体，第二阶段超级团队。

19:22  DeepSeek是一个很强的推理模型。

22:19  未来的人工智能模型只有一条路？不是的，一定会专业化和分工化。

DeepSeek：技术优势与行业影响

DeepSeek 在人工智能领域具有显著的技术优势，尤其是其开源特性，为 AI 技术的普及和创新提供了新的可能。传统的 AI 研发往往依赖大规模的算力支持和复杂的集群系统，这不仅提高了研发门槛，也限制了技术的广泛应用。DeepSeek 的开源，使得更多的开发者、研究机构能够参与到 AI 技术的创新中，降低了研发成本，加速了技术迭代。通过开源，不同的开发者可以基于 DeepSeek 进行二次开发，针对特定领域的需求进行优化，推动 AI 技术在各个行业的应用拓展。

在推理能力方面，DeepSeek 表现出色。它能够处理复杂的逻辑推理任务，在面对专业领域的问题时，通过强大的算法和模型，深入分析并给出合理的解决方案。在自然语言处理任务中，DeepSeek 可以理解复杂的语义结构，生成逻辑连贯的文本，为智能客服、智能写作等应用提供了有力支持。这种推理能力的提升，使得 DeepSeek 在多个领域具有潜在的应用价值，吸引了众多行业的关注，推动了 AI 技术在实际场景中的应用进程。

不容忽视的 “幻觉” 问题

尽管 DeepSeek 有诸多优势，但 “幻觉” 问题成为其发展过程中需要面对的重要挑战。“幻觉” 指的是 AI 模型在生成内容时，出现与事实不符的虚假信息。在 DeepSeek 与 ChatGPT 的国际象棋对弈实验中，DeepSeek 编造棋子可横着走等违背规则的内容，这一行为体现了其在信息处理过程中存在的不准确性。在专业知识问答场景下，DeepSeek 也出现过虚构数据和案例的情况，例如在回答关于深层式营销相关问题时，引用并不存在的数据供应商和未推出的数据联邦生态，这对于依赖其提供信息进行决策的用户来说，可能产生严重的误导。

“幻觉” 问题的产生，与 AI 模型的训练机制和数据处理方式密切相关。在训练过程中，模型通过对大量数据的学习来构建知识体系，但当遇到数据缺失或模糊的情况时，模型可能会根据已有的知识进行推测和填充，从而产生不符合实际的内容。模型在生成内容时，可能更注重逻辑的连贯性，而忽视了内容的真实性，导致 “幻觉” 的出现。这一问题不仅影响了 DeepSeek 在实际应用中的可靠性，也引发了人们对 AI 技术准确性和可信度的担忧。

AI 发展的多元路径思考

从更宏观的角度来看，人工智能的发展不应局限于追求单一的技术目标。以生物进化为例，生物在进化过程中形成了多样化的生存策略和能力特征，以适应不同的环境。人类社会的发展也是如此，不同的组织形式和管理模式在不同的历史时期发挥着作用。在企业管理和项目执行中，不同性格和技能的人承担着不同的角色，共同推动任务的完成。

在人工智能领域，不同的 AI 模型也应具备多样化的特性，以满足不同场景的需求。并非所有的应用场景都要求模型具备绝对准确、无幻觉的特性。在创意生成、艺术创作等领域，一定程度的 “创造性” 和 “灵活性” 可能更为重要。而在医疗诊断、金融风险评估等对准确性要求极高的领域，则需要模型具备高度的可靠性和精确性。因此，未来的 AI 发展应朝着多元化的方向前进，根据不同的应用场景和需求，开发具有不同特性和优势的 AI 模型，形成一个多样化、互补的 AI 生态系统。

AI 应用模式的变革与发展

随着人工智能技术的不断发展，其应用模式也在发生深刻的变化。传统的问答式应用模式逐渐向多智能体协作的组织模式转变。在这种新的模式下，多个 AI 智能体相互配合，共同完成复杂的任务。在智能物流系统中，不同的 AI 智能体分别负责运输路线规划、库存管理、车辆调度等任务。负责运输路线规划的智能体通过分析实时交通数据和地理信息，为货物运输规划最优路线；库存管理智能体则根据销售数据和库存水平，预测货物需求，进行合理的库存调配；车辆调度智能体根据运输任务和车辆状态，安排车辆的使用和调配，提高运输效率。

在广告营销领域，多智能体协作模式同样发挥着重要作用。一个广告项目可能涉及市场分析、创意设计、效果评估等多个环节，不同的 AI 智能体在这些环节中各司其职。市场分析智能体通过收集和分析市场数据、消费者行为数据等，为广告策略提供依据；创意设计智能体根据市场分析结果，生成具有吸引力的广告创意；效果评估智能体则对广告投放后的效果进行监测和分析，为后续的优化提供建议。这种多智能体协作的模式，能够充分发挥不同 AI 智能体的优势，提高任务执行的效率和质量，适应复杂多变的业务需求。

AI 时代的人才需求与培养

在人工智能技术快速发展的背景下，人才的需求和培养方向也发生了变化。AI 时代需要具备 “超级个体” 能力的人才，这类人才不仅要精通某一专业领域的知识和技能，还要能够熟练运用 AI 工具解决实际问题。数据分析师需要掌握数据分析的专业知识，同时要善于利用 AI 数据分析工具，对海量数据进行处理和挖掘，提取有价值的信息。

随着多智能体协作模式的发展，打造 “超级团队” 成为关键。团队成员需要具备协同多人和多个 AI 智能体的能力，能够根据任务需求合理分配工作，实现高效协作。在软件开发项目中，团队成员需要与负责代码编写、测试、优化等不同任务的 AI 智能体密切配合，提高软件开发的效率和质量。

领导者应具备 “超级领导” 能力。在 AI 时代，领导者不仅要有战略眼光和决策能力，还要能够理解和运用 AI 技术，为团队设定明确的目标和方向。领导者要能够把握 AI 技术的发展趋势，将其融入到企业的战略规划中，带领团队利用 AI 技术实现创新和发展。

DeepSeek 的企业应用策略与前景

对于企业而言，在应用 DeepSeek 时需要采取合理的策略，以充分发挥其优势，同时应对 “幻觉” 等问题。在使用过程中，企业可以通过优化提示词的方式，引导 DeepSeek 更加准确地理解问题和生成答案。在涉及事实性信息的问题时，要求 DeepSeek 提供数据来源和依据，进行交叉验证，以提高信息的准确性。企业可以将 DeepSeek 与其他可靠的数据源相结合，对其输出的内容进行核实和补充，降低 “幻觉” 带来的风险。

未来，DeepSeek 有望与不同的专业领域深度融合，实现专业化和差异化发展。企业可以借助外挂知识库（RAG）或微调模型的技术手段，将 DeepSeek 与企业内部的专业知识和数据相结合，开发出适用于特定业务场景的 AI 应用。在金融领域，企业可以将 DeepSeek 与金融知识库相结合，为客户提供更精准的投资建议和风险评估服务；在教育领域，通过微调模型，使其能够根据学生的学习情况提供个性化的学习辅导。

在企业接入 DeepSeek 方面，有多种方式可供选择。对于需求较为简单、技术实力有限的企业，可以通过 API 接入云服务的方式，快速获取 DeepSeek 的基础能力，满足日常业务中的一些基本需求。而对于具备一定技术实力和算力的企业，则可以选择自行安装和部署 DeepSeek，并结合企业的实际需求进行优化和定制，将企业内部的知识库整合到模型中，实现更个性化、高效的服务。

10点TAKEAWAY

• 1. 开源激发创新活力：DeepSeek的开源特性打破了AI研发壁垒，降低研发门槛，吸引全球开发者参与，加速技术迭代，为AI创新提供了新的可能，推动各行业AI应用拓展。
• 2. 推理能力应用广泛：其强大的推理能力在自然语言处理、专业问题解答等多领域发挥作用，能深入分析复杂问题，生成逻辑连贯的内容，为智能客服、智能写作等应用提供有力支持 。
• 3. “幻觉”问题影响可靠性：DeepSeek存在“幻觉”现象，会生成与事实不符的虚假信息，如编造国际象棋规则、虚构数据案例等，影响其在实际应用中的可靠性，误导用户决策。
• 4. AI发展应多元化：人工智能不应追求单一发展模式，不同AI模型应具备多样化特性。在创意和艺术领域，一定的“创造性”更重要；在医疗、金融等领域，则需高度准确可靠 。
• 5. 应用模式向多智能体协作转变：AI应用从传统问答模式向多智能体协作的组织模式转变。在智能物流、广告营销等领域，不同AI智能体分工合作，提高任务执行效率和质量，适应复杂业务需求。
• 6. AI时代人才需多能力融合：AI时代需要“超级个体”，这类人才既要精通专业知识，又要熟练运用AI工具。数据分析师需掌握数据分析知识，并能利用AI工具挖掘数据价值。
• 7. 团队协作要求提升：要打造“超级团队”，团队成员需具备协同多人与多个AI智能体的能力，根据任务合理分配工作，如在软件开发项目中，成员与不同功能的AI智能体紧密配合。
• 8. 领导者需适应AI时代变革：领导者应具备“超级领导”能力，不仅要有战略眼光和决策能力，还要理解和运用AI技术，把握技术趋势，将其融入企业战略，带领团队创新发展。
• 9. 企业应用DeepSeek有策略：企业应用DeepSeek时，可通过优化提示词、要求提供数据依据、与可靠数据源结合等方式，引导其准确理解问题，交叉验证信息，降低“幻觉”风险。
• 10. DeepSeek企业接入方式多样：企业接入DeepSeek有多种选择。需求简单、技术实力有限的企业可通过API接入云服务获取基础能力；具备技术实力和算力的企业可自行安装部署并优化定制，整合企业知识库，实现个性化服务 。

DeepSeek 的出现为人工智能的发展带来了新的思路和机遇，同时也让我们更加清晰地认识到人工智能技术在发展过程中面临的挑战。通过对 DeepSeek 的深入探讨，我们明确了人工智能多元化发展的重要性，以及在应用模式、人才培养和企业应用等方面的发展方向。在未来，随着技术的不断进步和创新，人工智能将在各个领域发挥更加重要的作用，我们需要不断探索和实践，以推动人工智能技术与人类社会的协同发展。

在当今科技蓬勃发展的时代，人工智能领域的每一次突破都能引发广泛关注，而 DeepSeek 的横空出世与迅速走红，无疑是其中的焦点事件。它在全球范围内掀起热潮，从其在法国巴黎 AI 峰会上以全息投影演讲引发的热烈反响，便能感受到其火爆程度。这一现象不仅彰显了 AI 技术的巨大潜力，也吸引了众多行业的目光，大家纷纷探索如何将其应用于自身领域，以获取新的发展机遇。

然而，在 DeepSeek 光芒万丈的背后，隐藏着一个困扰整个 AI 领域的难题 ——“幻觉”。这一问题不仅对 DeepSeek 的实际应用产生了重大影响，更引发了人们对 AI 未来发展的深度思考。

本期播客围绕近期在 AI 领域爆火的 Deepseek 展开深入探讨，从其优势与弱点切入，着重剖析 AI “幻觉” 现象，进而对 AI 模型能力、应用场景及未来发展方向展开思考。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI 联合主播／秒针营销科学院院长

钱峻 — 营销科学艺术家 MSAI 联合主播／MSAI M360 创＋平台创始人

SHOWNOTES

1:39   DeepSeek的幻觉是它引用的数据和引用的文章存在编造。

6:48   AI“睁眼说瞎话”的本事是非常之大的，关键他睁眼说瞎话还能够有理有据。

8:34   幻觉的本质是推理面上的补白。

11:37  幻觉是可以避免的吗？前端加了实性的验证去降低幻觉。

一、DeepSeek “幻觉” 现象大揭秘

（一）棋局 “耍赖”，惊现规则 “创造”

一场别开生面的 DeepSeek 与 ChatGPT 国际象棋对决，为我们揭开了 “幻觉” 现象的神秘面纱。在这场特殊的对弈中，DeepSeek 做出了令人意想不到的举动 —— 凭空编造规则。它宣称棋子可以横着跳，这种违背国际象棋基本规则的说法，让人瞠目结舌。而 ChatGPT 似乎未能识别这一虚假规则，竟信以为真，最终 DeepSeek 凭借这些不合理的规则赢得了比赛。这一事件看似荒诞不经，却生动形象地展现了 DeepSeek 的 “幻觉” 问题。它表明，在缺乏真实信息支撑的情况下，DeepSeek 会自行编造信息来推进任务，而这种行为可能导致严重的错误判断。

（二）专业问答，虚构数据案例

当涉及到专业性问题时，DeepSeek 的 “幻觉” 问题同样暴露无遗。在被问及深层式人工智能与营销结合的相关问题时，它给出的回答乍一看专业且详实。它提到了数据要素生态，声称能够提升传统产业链中边缘数据供应商的价值，并以明略科技的数据联邦生态为例，详细阐述了跨行业数据交换网络如何实现数据要素贡献率从 2020 年的 12% 跃升至 2025 年的 38%。然而，经过深入核实，所谓的数据供应商根本不存在，明略科技也从未推出过相关的数据联邦生态。这些虚构的内容，对于那些不具备专业知识、无法核实信息真实性的普通用户来说，极具误导性。他们可能会基于这些虚假信息做出错误的决策，这无疑凸显了 “幻觉” 问题的严重性。

二、“幻觉” 根源深度剖析

（一）推理补白：AI 的 “脑补” 机制

“幻觉” 的本质其实是推理面上的补白，这一现象在人类和 AI 身上都有所体现。以人类为例，当我们接收错误信息，或者大脑试图使逻辑保持自洽时，就会不自觉地进行脑补。比如，我们在做梦时，大脑会对随机产生的神经活动进行合理化解释，从而构建出各种奇幻的梦境，这就是一种典型的幻觉表现。AI 模型的工作原理与之类似，当它们面对不完整或模糊不清的信息时，为了生成看似合理连贯的回答，会自动编造内容来填补逻辑上的空白。这种 “脑补” 行为虽然在一定程度上能够让回答看起来完整，但也正是导致 “幻觉” 产生的根源。

（二）模型特性：架构影响 “幻觉” 程度

DeepSeek 采用的混合专家模型（MOE）在处理问题时，具有独特的运行机制。该模型包含多个专家模块，在面对具体问题时，会优先调用某些特定的专家模块。以数学问题为例，数学专家模块会被优先启用。这种机制在处理一些常规数学问题时，能够发挥出高效准确的优势。然而，在某些复杂情境下，过度依赖特定专家模块可能会导致问题。比如在一些需要综合考虑多种因素的场景中，模型可能会因为过于专注于数学逻辑，而忽略了实际情况，从而引发 “幻觉”，给出不符合实际的答案。这表明，模型架构在一定程度上影响了 “幻觉” 的产生概率和表现形式。

三、“幻觉” 的双面性

（一）创意激发：“幻觉” 的积极一面

尽管 “幻觉” 存在诸多问题，但在某些特定领域，它也能发挥积极作用。在艺术创作、广告创意等需要丰富想象力和创新思维的领域，“幻觉” 能够突破传统思维的束缚，带来意想不到的创意灵感。以 AI 绘画为例，AI 可能会因为 “幻觉” 产生一些独特的元素或组合方式，这些元素在现实中可能并不存在，但却为绘画作品增添了新奇感和艺术魅力。在广告创意设计中，AI 的 “幻觉” 可以激发创作者的灵感，创造出更具吸引力和冲击力的广告内容，从而吸引消费者的注意力。

（二）风险隐患：关键领域的致命缺陷

然而，在许多对准确性和可靠性要求极高的关键领域，“幻觉” 却犹如一颗隐藏的 “定时炸弹”，随时可能引发严重后果。在自动驾驶领域，AI 系统需要对路况进行精准判断，以确保行车安全。一旦 AI 产生 “幻觉”，错误地判断前方路况，比如认为前方存在本不存在的道路或障碍物，就可能导致车辆失控，引发严重的交通事故，危及乘客和行人的生命安全。在医疗诊断领域，“幻觉” 同样是一个巨大的威胁。AI 辅助诊断系统如果提供虚假的诊断信息，可能会导致医生做出错误的治疗决策，延误患者的病情，甚至造成不可挽回的后果。在金融风险评估领域，错误的信息可能会导致投资者做出错误的投资决策，引发巨大的经济损失。

四、应对 “幻觉” 的策略探索

（一）产品开发：多版本测试权衡

在基于 DeepSeek 开发产品时，我们可以采取多版本测试的策略来应对 “幻觉” 问题。具体来说，就是推出降低、保持、增强 “幻觉” 的不同版本。对于一些对准确性要求极高的产品，如医疗诊断辅助工具、金融数据分析软件等，我们应选择低 “幻觉” 版本，通过严格的算法优化和数据校验，最大限度地减少 “幻觉” 的出现，确保产品提供的信息真实可靠。而对于艺术创作辅助工具、创意启发类产品等，我们可以适度容忍甚至在一定程度上增强 “幻觉”，以激发更多的创意灵感。通过对不同版本进行大量的用户测试和反馈收集，我们可以根据产品的应用场景和目标用户需求，找到最佳的 “幻觉” 平衡点。

（二）技术优化：引入验证机制

为了有效降低 “幻觉” 的影响，我们可以借鉴部分 AI 模型的成功经验，在 DeepSeek 前端增加事实性验证环节。这一验证机制可以通过多种方式实现，比如与权威的数据库进行比对，确保 AI 生成的信息与已知的事实相符；运用逻辑校验算法，对 AI 的回答进行逻辑合理性检查，及时发现并纠正不合理的内容。当 AI 回答一个科学问题时，验证机制可以自动检索专业的科学数据库，核实答案中的数据和理论依据；在处理历史事件相关问题时，与权威的历史文献进行比对，确保信息的准确性。通过这种方式，我们可以在一定程度上提升 DeepSeek 生成内容的准确性和可靠性。

五、展望 AI 发展新方向

（一）平衡能力与可靠性

在 AI 的发展过程中，我们不能盲目追求其功能的全面性和强大性，而忽视了可靠性的重要性。开发者需要根据不同的应用场景，精心设计 AI 的能力边界。在一些对安全性和准确性要求极高的领域，如航空航天、军事防御等，应将可靠性放在首位，通过严格的测试和验证机制，确保 AI 系统在复杂环境下能够稳定、准确地运行。而在一些对创新和创意要求较高的领域，可以在保障基本可靠性的前提下，适当发挥 AI 的创造性。只有在功能强大与可靠性之间找到平衡，AI 才能在各个领域得到广泛应用和认可。

（二）协同人类社会发展

AI 的进化方向应紧密围绕人类社会的需求展开，实现与人类的协同发展。未来的 AI 不应是取代人类的存在，而是人类的得力助手。在教育领域，AI 可以根据学生的学习情况提供个性化的学习方案，辅助教师进行教学；在科研领域，AI 可以帮助科学家处理海量的数据，加速科研成果的转化；在日常生活中，AI 可以为人们提供便捷的服务，如智能家居控制、智能健康管理等。通过与人类的紧密协作，AI 能够更好地发挥其优势，为人类社会创造更多的价值，实现人机和谐共生的美好愿景。

10点TAKEAWAY

1. 发展需多阶段沉淀：AI产品从研发到火爆需经历探索、积累、创新等阶段，ChatGPT就是例证。

2. 交互影响普及度：简单自然的交互能提升AI产品普及度，如ChatGPT 3.5的对话式交互。

3. 聚焦需求求突破：聚焦用户需求实现单点突破，可助AI产品跨越创新鸿沟，Kimi聚焦长文本分析是成功案例。

4. 推广助力获用户：强大推广体系和合理商业模式，像豆包借助抖音推广和免费经济，利于AI产品获取用户。

5. 场景融合增实力：AI技术与场景深度融合能增强产品竞争力，豆包融合多种场景提升用户体验。

6. 技术实力是基础：强大技术实力是AI产品成功的根基，DeepSeek推理能力强，让用户更信任。

7. 情绪营销引共鸣：挖掘情绪价值可引发大众共鸣，提升AI产品吸引力，DeepSeek激发民族自豪感。

8. 品牌故事拉近距离：独特品牌故事能拉近AI产品与用户的距离，DeepSeek逆袭故事增添品牌魅力。

9. 跨越鸿沟拓市场：AI产品要跨越创新鸿沟，针对不同阶段用户制定策略，扩大市场份额。

10. 持续优化保竞争：依据用户反馈持续优化产品，是AI产品保持竞争力的关键。

DeepSeek 的 “幻觉” 问题为 AI 的发展敲响了警钟，它让我们深刻认识到，虽然 AI 技术具有巨大的潜力，但在其发展过程中，我们必须正视存在的问题。通过深入剖析 “幻觉” 的根源，我们可以有针对性地采取措施加以应对。同时，我们也应从更宏观的角度思考 AI 的发展方向，努力实现 AI 能力与可靠性的平衡，推动 AI 与人类社会的协同发展。在未来，随着技术的不断进步和创新，我们有理由相信，AI 将逐渐克服 “幻觉” 等问题，在各个领域发挥更大的作用，为人类社会的发展带来更多的福祉，开启更加美好的智能时代新篇章。

在竞争日益激烈的商业环境中，营销效果的评估与归因分析成为了企业决策的关键环节。如何科学地评估营销活动的效果，准确地将业绩归因于具体的营销策略，是每个营销人员都需面对的挑战。本期播出客《归因很难，归因必做：现代营销效果归因方法辨析》的内容，探讨现代营销效果归因方法的演变、挑战及其在实践中的应用。

SHOW NOTES:

00:01 我们最大的陷阱反而是平台特别清楚，广告别做了，因为广告没用

01:15 因为广告没用我觉得这里面归因分析是营销产业的一直有老命题，也是个新命题，所以我还是要从历史的回顾的角度帮大家讲几种营销归因的方法。大家一定要听到最后我们会对这些方法来进行一些评判，帮助你进行选择

02:30 在没有大数据之前最常用的一种办法，我们把它叫做我们每一个品牌的抗命的k型的威尔尼斯，就是你的传播的认知的渠道，和你对于品牌资产的这些认知之间结合在一起来做这个方法

03:05 我们第二个方法就是我们来到了一种叫做时间序列的方法

04:09 这些 4P上的变化，一定会在销售变化上有所反应，你做的动作相对上有贡献，那销量的贡献有多少来自于你的这些投资，这个时候就有一个方法论，这叫做MAKETING MIX MODELING 。中文也叫做营销混合模型

05:27 所以这个市场上时间训练方法就是基于刺激和反应来建立起来的，我们把无数的投资的刺激和销量上的反应建立关联，这种关联起来最终就变成了一种方法叫MARKETING MIX MODELING (MMM)

06:34 第三个方法，就是说这是数字化里面来的方法，数字化当我们能够发现每一个人接触到的广告，每一个人产生的购买，这边就会产生一个方法叫做HBO线，也才真正有归因这个词儿，或者叫做Multipal touch point。叫做多触点归因，这是什么意思？就像市场上的球队的球员一样，这个进球了，这是最终的销售。

11：17 所以这里面很核心的一点，我们在做归因的时候，一定要从理解各种方法的优劣势，各种方法的点，如果你是一个短期的快速的消费的产品，比如说游戏，比如说APP下载是刚才的那些multiple touch point都是非常有效的

14:19 现在的归因方式确实是自控性的企业还不少

16:05 而且每一件事情分开来算的很明白，当中它当中的心理就是协同整合的效用和互相作用的效用，其实也是很难去做归因和预测的

21:15 对我们最大的陷阱反而是平台特别清楚，你还甚至不如平台清楚

21:26这叫一个全透明的市场，全透明的市场里面，这个时候我们的问题就已经不是归因的问题了，而是人人都可归因的时候，你的顾客会被抢走，你的流量会被分配，我们经常在一个平台上，就当你收了一个商品之后，你先别急着急下单，过一会儿平台就会推同类的几个不同的商品推给你，不能说这个不好，作为消费者来说这挺好的，但是作为企业端来说，相当于你的透明化被再次转卖掉了，你的数据被再次转卖掉了

23:01而且我们当时在做媒体预算的时候，给很多世界大牌做的时候，他们有一个可口可乐还是蛮先进的，他说我可以有10%的预算去投创新项目

32:07 怎么可以打破部门墙，我们到底用什么样的系统可以去做营销效果评估和归因分析的

32:51数据战略部重新会需要一个中心化的部门来做这件事情，这个可能会变成因为这件事情某种程度上企业内部要完成数据的集中统一，也要完成整个基于企业所谓的战略方向，战略方向，既包括销售的战略方向，也包括资产品牌资产或者是各种内容资产，或者是叫做用户资产累积的战略方向的统一

41:48 对，如果我们每一个媒介都要有一个相对的过程管理的指标，这是第一步。然后在综合层面，我们建议要么用自控的归因的方式就是点到点归因或者是时间虚拟的归因，去搞清楚你的各项投资综合的竞争优势上或者销售反应上面是不是有贡献把它找出来，然后再用到721这种方式去做整个预算的分配，我觉得这可能是一个相对合理的体系

MSAI TAKE AWAY 观点：

• 建立独立透明的数据系统：建议企业构建独立的、自控的归因分析体系，将外部平台数据与内部数据相结合，确保数据的准确性和透明性。

• 灵活选择归因方法：根据企业的具体情况和市场环境，选择最合适的归因方法，如时间序列分析、营销混合模型（MMM）或多触点归因（MTA）。

• 重视数据整合与跨部门协作：打破组织内部的数据壁垒，建立统一的数据战略部门，实现数据的集中化管理，提升归因分析的有效性。

• 投资创新项目：在市场不确定的环境下，建议通过减少传统渠道的预算，将资金投入到创新项目中，以探索新的市场和机会。

• 关注高参与度产品的长链路决策：对于奢侈品和其他高参与度商品，建议采用营销混合模型（MMM），以确保品牌的市场声量和持续影响力。

• 谨慎使用AI技术进行归因分析：尽管AI技术具有潜力，但目前在归因分析中的应用仍然有限，建议企业在使用AI时保持谨慎，同时重视传统分析方法。

• 适应消费者行为的变化：建议企业灵活调整营销策略，以应对快速变化的消费者行为和市场环境，从而保持竞争力。

• 整合多平台营销策略：建议企业从整体视角出发，进行多平台整合营销，通过过程和结果的全面管理，确保各渠道之间的协同效应。

• 利用数据分析获取长期竞争优势：建议企业构建长期可持续的归因系统，通过持续的数据分析，保持在市场中的竞争优势。

• 鼓励组织内的创新与勇敢的精神：建议企业在营销投资中保持一定的创新与勇敢的精神，不要过于依赖可量化的短期回报，而是注重长期战略性投资。

营销效果归因是提升企业营销效率和效果的关键环节。随着大数据和数字化的发展，归因方法不断迭代和革新。企业应根据自身特性和数据掌控能力选择合适的归因方法，并结合AI技术和消费者行为变化进行持续优化和创新。同时，打破内部壁垒，建立中心化的数据管理体系，以实现更精准的营销效果评估和归因分析。

主播： 谭北平 钱峻

制作顾问： ANGELA LUO

项目经理： YILIN 

后期： 江一宁

随着数字技术的发展和消费者行为的转变，品牌营销的核心正在从传统的广告驱动模式转向更加以消费者为中心的策略。现代消费者旅程日益复杂，品牌要在激烈的市场竞争中脱颖而出，必须深刻理解消费者的需求，巧妙运用数字化工具，以及通过创新的服务设计提供卓越的体验。本期MSAI 营销科学艺术播客如何通过共谈消费者旅程和科学与艺术，为品牌在数字时代建立竞争优势。

SHOWNOTES

00:33 对消费者旅程的理解本来就是营销创新的非常重要的一环

01:14 最终发现所有的消费者为什么会去冲动的去买一个口香糖呢？在什么场景下是最好的呢？就只有在别站那个出口的位置。

02:25 消费者越来越不耐烦，我也不耐烦啊。所以我们的一个习惯就是我进店之前我一定要点好餐。

03:23 屈臣氏今天有一半的销售额都来自于在线了，他自己开了网店吗？他没法开网店，他不可能跟天猫、淘宝竞争，因为他们是不可能在上面再去开一个网店，也不可能成为一个基础平台。

05:09 你通过对消费者的理解可以绘制出一个消费者旅程图，这里面可以把它的买的过程分为阶段，可以去描绘出他的每个阶段他想解决的问题，以及在这个阶段你的情绪是什么样子。

05:47一类任务是我希望能够快速的找到想买的商品，并且用最低价买到最合适的商品，对吧？当然还有一种可能性是无聊，我恰好就在淘宝里面，我就想看一看有没有让我惊动的可以买的商品。

09:06 这个应该可以分为两个不同的部分，有一部分是叫做战略级别的。

10:42 这样子它可以在适当的时机识别出消费者，也可能是一个经常购买的用户。那今天三天没来了，他马上推一个优惠券。

15:33 因为不同的媒体都有一个自己的动机，就希望在消费者的旅程之中占据更重要的位置。

22:20 私域最核心的 KPI 应该是体验，这个才是我们今天最重要的一件事情。

TAKEAWAY

1. 深刻理解消费者需求：品牌必须深入研究消费者的购买行为和偏好，以便在每个阶段提供相应的支持和引导。2. 运用消费者旅程地图：绘制详细的消费者旅程地图，有助于品牌识别不同阶段的关键接触点及消费者的情感和功能需求。3. 利用数字化工具进行个性化互动：借助消费者数据平台（CDP）和营销自动化（MA）工具，品牌能够实时追踪和分析消费者行为，制定精准的营销策略。4. 强化多渠道一致性：通过数字化工具，品牌可以在不同的接触点上保持一致性和相关性，增强消费者体验。5. 打造卓越的服务设计：优化每个消费者接触点的体验，通过个性化的服务设计提高用户满意度和品牌忠诚度。6. 创造难忘的品牌体验：通过创新的服务和体验设计（如定制化的活动和互动），品牌可以建立更深层次的情感联系。7. 提高社群互动参与度：利用社群平台进行个性化互动，如提供专家建议和实时支持，增强客户粘性和品牌认同感。8. 灵活应对平台差异化：理解消费者在不同平台上的行为和需求差异，调整品牌的营销策略和内容创作。9. 利用数据驱动的决策：通过数据分析，品牌可以更好地预测消费者需求，优化决策过程，并在竞争中取得先机。10. 持续创新和适应市场变化：品牌必须不断创新和调整策略，以适应快速变化的市场环境和不断演变的消费者需求。

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已成为推动各行各业变革的重要力量。在数据营销领域，AI的应用更是带来了前所未有的机遇与挑战。本期播客将重点共谈 AI 和营销人协作及共创能力升级。

SHOWNOTES

00:21 AI 正在改变这一切，包括商业创新、生产力以及模式的创新，AI 也是生成了大量的内容。

01:07 AI 已经成为我们这个时代的最大的变量，最大的技术底座的变化。

02:04 你看看我们的工作，日常工作之中有大量的开会、写纪要。

02:15 每家公司都有大量的 daily work，那写公众号，审批小红书，写小红书这个写策划案。

02:30 甚至一个广告公司，就算是一个以创意为核心的广告公司，真正做创意的部分应该只占他时间的 30% 左右。

02:58 我们的营销的这所谓的我们的白领，我们的脑力劳动者，今天我们的工作很大部分都正在被 AI 覆盖。

03:35 AI 它其实我们还是狭义的说，就是应该叫做深层次人工智能。"

04:28 我们的生产力是开会吗？我们生产力是 PPT 吗？或许都是啊。

06:30 AI 已经让我们的能力大大的爆发。

07:31 首先是我们在去年的时候，关于深圳市 AI 我们还有很多焦虑，有一个焦虑叫做算力焦虑，说中国没有芯片，中国算力怎么办？

08:08 我们第二个问题是说当我们的大模型是不是一个问题？

08:50 一个月用几百块钱就能雇一个 2.5 年工作经验的人。

09:06 今年我们继续的这个实验，但我们很关心到底过去一年了，这个人工智能的工龄，对，到底涨了多少？

10:14 我们去年讲的时候，我们创造了一个新的职业，叫提示词工程prompt engineer。

11:33 这意味着理解力增强了。

13:24 在职业上也是一样，就是因为中国市场刚才说了，中国市场是对于创新技术、创新应用一直都是高度的接受和迅速的推动的。

14:33 既然是生产力的变化，不可避免的就会有生产关系的变化。

15:23 还有其实今天每个企业都需要有自己的新的这种的所谓自有的 AI 的能力。

一、AI在数据营销中的现状
近年来，AI技术逐渐渗透到数据营销的各个环节，从客户画像构建、精准营销到营销效果评估，无一不彰显着AI的强大力量。参考资料中，谭北平与钱钱的对话揭示了AI在营销人日常工作中的广泛应用，如处理大量数据、撰写文案、制作PPT等，极大地提高了营销效率。据谭北平估计，AI已能覆盖营销人员日常工作的80%，这一比例在过去几年内显著提升。

二、AI赋能数据营销的具体案例
精准营销与个性化推荐：AI通过大数据分析能力，帮助企业精准描绘客户画像，实现个性化推荐。这不仅提升了用户体验，还显著提高了营销转化率。
内容创作与生产：从简单的文案撰写到复杂的广告片剪辑，AI正逐步取代部分人工工作。例如，AI可以自动生成广告文案、设计关键帧和场景，甚至进行虚拟拍摄，大大降低了创意成本和时间。
工作流优化与自动化：AI通过优化工作流程，实现了会议记录、文件审批等日常工作的自动化处理，减轻了营销人员的负担，使其能够更专注于核心创意工作。

三、AI在数据营销中的成效与挑战
成效：
效率提升：AI的自动化处理显著提高了营销工作效率，减少了重复劳动。
成本控制：通过替代部分人工工作，AI降低了企业的运营成本。
效果优化：基于大数据分析的精准营销，提升了营销活动的针对性和有效性。
挑战：
人机协同：如何平衡AI与人工的关系，实现人机高效协同是当前面临的主要挑战。
数据安全与隐私保护：在利用大数据进行营销时，如何确保数据安全与用户隐私不被侵犯也是亟待解决的问题。

四、未来展望
随着AI技术的不断成熟和应用的深入，未来数据营销领域将呈现以下趋势：

AI能力进一步爆发：随着模型算力的提升和算法的优化，AI在数据营销中的应用将更加广泛和深入。
个性化体验升级：通过更加精准的用户画像和实时数据分析，AI将为用户提供更加个性化的营销体验。
人机协同新模式：探索出更高效的人机协同模式，实现AI与人工的优势互补，共同推动数据营销的创新发展。
数据安全与隐私保护强化：在享受AI带来便利的同时，企业和用户将更加重视数据安全与隐私保护问题，推动相关法规和技术的不断完善。

AI在数据营销中的应用已经取得了显著成效，但未来仍面临诸多挑战。作为营销人员和企业决策者，我们应积极拥抱AI技术，不断探索其在数据营销中的新应用和新模式，以应对市场的快速变化和挑战。同时，我们也需要关注数据安全与隐私保护等问题，确保AI技术的健康发展。

现时产品创新已成为企业发展的关键驱动力。然而，新产品的成功率却不到三成，如何打破越创新越早死的魔咒，实现产品的成功突围，是每个企业都面临的重要课题。

共谈嘉宾介绍：

谭北平    《MSAI 营销科学∞艺术》联合主播／营销科学家 秒针营销科学院 院长

JASMINE 杨志华   《钱钱品牌局》联合主播／品牌实战派专家 前百胜餐饮集团市场副总裁

钱峻      《MSAI营销科学∞艺术》《钱钱品牌局》联合主播 主理人／ M360 MSAI ＆ 创＋平台 创始人

莫胜晖   MSAI 营销科学家

吴康军  M360 智库副总经理

品创新需要把握市场需求，尤其是现代性的需求。这意味着企业要关注年轻人的喜好，与新的文化和技术趋势相配合。

快人一步是产品创新的重要方法论。企业需要从众多的社交媒体数据中获取灵感，与消费者共创，了解他们的需求和想法。

大数据的分析可以帮助企业将需求、口味、风格、颜色等量化为体系化的结构，从而更好地把握消费者的趋势。

敏捷迭代是产品创新的另一个关键。企业要能够快速创造新产品的概念和想法，利用人工智能等技术进行创新设计。

衔接市场是产品创新的重要环节。企业需要改变传统的观念，提前进行市场测试和共创。

对于企业来说，产品创新不仅仅是技术或生产部门的事情，更是企业管理者，甚至是老板需要亲自思考的问题。在当今中国市场，供应链丰富，企业应敢于尝试，将新产品的创意数量作为一个重要的指标。同时，企业要建立有效的筛选机制，快速筛选出有潜力的产品。

SHOWNOTES

04:08  到底新产品和产品创新如何能够突围？

05:52  就是用一些新颖的数据分析的方法，而且是大数据的一些观察，每天晚上那么多信息对吧？怎么能够给自己的行业或者你的产品创新增加一些动力。

08:41  今天的市场上的数据非常多，如果说到产品创新的方法论，我可能有三个词儿，第一个词儿其实应该是怎么做到快人一步，第二个敏捷的去迭代。

21:03  整个大数据的分析也好，其实从产品的创新角度来讲，对调研这块也是一个我觉得是一个天翻地覆的改变。

26:16  做产品创新，尤其是叫创造性的产品创新，我们一定会要分析市场的需求，但市场需求无穷多非常多，你要分析什么样的需求。

27:47  这是一种设计美学的东西，我觉得这也是永远是在的。

29:17  可能你会这个创新，不见得是在茶叶本身，有可能在配置包装、卖杯子。

29:36  今天闭门造车已经几乎不可能了。

36:46  现在可能有两三次调研的成本，就能建一个体系化的东西，所有的大企业小企业你可以看到中小企业就得自己上。

38:11   如果你只管了财务，你就没有财务收入。

39:59  今天不管是大商品小商品，都是有很多办法去做这种快速的衔接的。

40:05  不管是你甚至是在某种程度上，是不是有可能在社交媒体上做一些概念的宣讲，去看市场的反馈也是可以去做得到。

40:51   他把马戏里面的这种价值链重新去构造了，他重新思考的一个问题，我的马戏有没有可能更加的规模化？

43:42   像《经济学人》他其实这本杂志它还是一本相对就杂志上非常不好，它还是一个相对盈利的杂志。

46:28   其实可以看到新锐品牌的增长过程之中，其实我们今天正好聊的是新品创造，其实跟新品创造的思维是很贴近的。

49:34   一个就是说产品创新，我们谈到就是说产品创新前端对市场对消费者的需求的把握或者筛选也好，或者是研究也好，有很多新的技术手段。

50:02   实际上这个产品创新，它等于说某种程度上改变着企业这个组织架构的调整。

50:46   将来无论新锐企业号讲，还是一些普通的常规的企业号来讲，可能从CEO的角度来重新去审视这个产品，创新这个战略在整个企业发展战略中的地位的问题了。

10 个 TAKE AWAY 的点：

产品创新要关注现代性需求，包括年轻人喜好、新的文化和技术趋势快人一步需要从社交媒体数据中获取灵感，与消费者共创，如茶企二代通过直播寻找新产品灵感、玩偶制造商根据消费者建议生产产品。大数据分析能帮助企业量化需求、口味、风格、颜色等，把握消费者趋势。敏捷迭代要求企业快速创造新产品概念，利用人工智能等技术创新，并根据市场反馈调整产品，如一加手机 “猛男粉” 的案例。衔接市场需要改变传统观念，提前进行市场测试和共创，如希音的设计销售生产模式、汽车预售等。

中小企业可通过直播、倾听和沟通等个人化方式贴近市场，在社交媒体上进行概念宣讲并观察反馈也是有效方式。产品创新是企业管理者甚至老板要亲自思考的问题，中国市场供应链丰富，企业应敢于尝试，增加新产品创意数量并建立筛选机制。产品创新对企业组织架构提出挑战，需打破线性流程，让参与创新的人直接与消费者沟通，可能需要调整组织架构。CEO 等企业灵魂人物要高度重视产品创新，将其提升到企业发展战略的重要地位。产品创新需在快人一步、敏捷迭代和衔接市场等方面努力，与消费者共创，不断调整优化产品，以提高成功率，实现企业可持续发展。

节目监制：ANGELA LUO

项目管理： 璇璇

后期：M360 青年创力团队