多数未连接真实数据的AI营销工具导致了低效的工作流程。
作者｜Cynthia
最近，我发现尽管市面上越来越多的AI营销解决方案涌现出来，但企业获取客户的成本却并未减少；用户接触更多广告的同时，真正想购买的商品数量却没有相应增加。
特别是市场营销领域，当一家公司决定加大投放力度时，通常并不是找到了更优的方法来吸引客户，而是因为竞争对手也增加了投入。因此，在这种流量焦虑的环境下，所有的人都陷入了相互猜疑和竞争的局面：只有通过投入大量的成本才能避免落后于人。
更糟糕的是，分散在各处的技术工具没有统一的目标导向，导致技术虽然提高了生产效率，但同时也放大了平庸的表现。
因此，面对这样的情况，我们不禁要问自己，AI营销到底带来了哪些实质性的改变？
01
面对环环相扣的Martech困境
在与众多品牌主和专业媒介及合作方接触后，我始终不解为何在如此精明且专业的环境下，仍然只能达到勉强合格的效果。
4A公司的员工都是经过激烈竞争选拔出来的营销专家；头部KOL则能通过一条视频让你笑或哭。而企业市场部的工作人员也是对各种技术和产品了如指掌的专业人士。
然而在实际操作中，媒介的时间往往花在寻找合作人和传递信息上；公司品牌部门的人则忙于制作汇报材料并参加会议。KOL们也必须花费时间理解诸如品牌定位、核心卖点等陌生术语。
每个环节都充满等待与协调，最终结果并不理想。
这种低效的流程是如何形成的呢？
实际上，让营销回归简单，并非难以实现的目标，但能够达成此目标的企业却寥寥无几。这需要具备三个关键要素：数据、平台和技术。
以品星云AI营销为例，它背靠的是抖音超过六亿日活用户的生态系统，覆盖了从内容消费到交易决策的全链路用户行为数据。
数据碎片化是Martech领域长期以来面临的一个难题。然而，品星云AI营销的独特优势在于其内部的数据可以在巨量引擎平台中无缝对接使用。
技术方面也不可忽视。例如，云图AiMars通过复杂多智能体架构来完成目标理解、任务拆解和内容执行等步骤，涵盖了新品上市和大促节点等多种场景的营销需求。
这些技术背后的机制包括检索增强生成（RAG）技术，它能将底层的语言模型与云图独有的商业数据资产深度融合。这意味着AI输出的战略建议不仅基于预训练知识库，还利用了实时的云图商业数据库来确保策略的有效性和可执行性。
还有一个重要的技术创新是千万级Token的复杂上下文工程。这解决了传统AI模型记不住长对话的问题，使得营销洞察能够综合分析竞品内容策略、市场趋势、人群特征和历史数据等因素。
除了上述技术突破外，云图AiMars还研发了两项专利技术来提高数据获取效率与准确性，显著减少了虚假信息的产生。
回顾之前的问题：AI营销到底带来了哪些变革？
02
品牌建设的核心原则始终不变，即在恰当的时间、以恰当的方式向合适的人传达正确的消息。
然而，AI技术使得实现这一目标变得更加容易。它消除了信息传递中的损耗和环节之间的等待时间等不必要的摩擦。
随着这些阻碍被消除，品牌竞争的焦点将重新聚焦于对用户理解的深度上。
这种变化也促使品牌的营销组织架构进行重组：传统模式下有大量执行层、一定数量的中间层和少数顶层决策者。而在AI时代，系统会转向少量高素质策略决策人员与强大执行系统的结合，并辅以关键创意控制人员。
这会导致简单重复岗位需求减少，而对具有战略眼光的人才需求增加。
从这个角度来看，“让决策回归简单”包含了两层含义：一是流程简化和效率提升；二是当技术处理了不必要的复杂性之后，人在这个系统中扮演的角色是什么？
在这种变革下，你认为AI营销将会如何发展？
相比普通大模型，agent 可以通过外接知识库、配置 skills 文件，让模型掌握更多的企业知识，与外部的软件、平台打通；而相比简单的单 agent 架构，多智能体架构，则可以把目标理解、任务拆解、内容执行和反馈优化不同环节动态的编排在一起，共同为最终的效果负责，从而避免出现 0.9*0.9*0.9*0.9*0.9=0.59 的尴尬。
前两年，要想实现这一点，企业得自己搭智能体，搭业务看板，做信息同步，结果还不一定能彻底打通不同平台之间的数据。
但大模型时代，最大的特点之一就是，有些技术只要你愿意慢点学，就自然有更好的东西在后面等着你。营销工作也不例外，前不久，行业就等来了巨量引擎的品星云 AI 营销的升级。
对市场团队来说，无论是做转化、做品牌，抖音都是绕不过的一环。但用好抖音的不同后台，却并不容易。
但最近，在巨量引擎中，品星云 AI 营销把这些环节借助 AI 实现了真正的打通。
首先，品星云 AI 营销处理出了常见的营销四大环节：策略、创作、投放、复盘。借助 AI把单一环节做到极致的同时，品星云 AI 营销还让不同环节之间被打通串联，共同为同一个结果负责。
具体来说，在洞察策略环节：品星云 AI 营销推出的云图AiMars能够基于品牌在巨量云图的全量数据资产与官方商业化知识库，融合大语言模型检索、分析、生成能力，为品牌自动输出可直接落地的 AI 营销策略。
可以看到，品牌只需要在云图AiMars输入营销目标，就能输出灵感洞察与营销场景方案
策略环节搞定之后，接下来进入内容创作板块。小星 AI 会根据策略目标，完成对应的达人筛选与建联。
最重要的是，小星 AI 接下来还会借助对甲方策略、平台以及创作者的数据打通优势，辅助内容创作者完成选题的自动生成。一直以来，营销需要创意表达，而找灵感，通常需要大量的阅读，但借助小星 AI，工具自己就会依托日均 500 万 + 内容挖掘、10 亿 + 搜索数据分析能力，快速输出品类趋势、热点内容等洞察，从而让内容创作方向既符合客户需求，同样与达人风格高度一致，并稳稳抓住平台的趋势热点。甚至在审核环节，小星 AI 还能通过智能预审提前识别风险画面、违规台词，给出优化建议，保证商单能够合规落地。
至此，内容端从策略到生产之间环节之间的壁垒被打通了。信息不再需要翻译才能传递，因为系统理解每个环节在做什么、输出什么、需要什么输入。
内容生产完成之后，是广告投放环节。传统投放模式的核心困境是信息不对称：平台知道用户在搜索什么、点击什么、购买什么，但品牌只知道我投了多少量、花了多少钱、带来了多少转化。中间的黑箱——用户为什么会点击、为什么会转化、什么样的内容更容易激发用户的兴趣，却始终是个谜。
在品星云 AI 营销的投放体系，他们试图用 AI 能力打开这个黑箱。整个环节一共分为两个步骤：
第一步，理解人，借助「知意（AI 有刷）」，品星云 AI 营销能够深度解析用户全链路行为与消费意图，定制追投策略、实时判定用户购买意愿，精准触达高意向用户，大幅提升目标人群渗透率；
第二步，依托「AI 人群智投」，让 AI 精准找到人，它能打破传统固定标签的定向限制，实现从卖点解析、人群策略制定到一键投放的全流程自动化，兼顾品牌精细化运营需求与人群触达的精准可控。
此外，考虑到短剧市场如今蓬勃的增长态势，品星云 AI 营销还打造了短剧营销 AI 矩阵，可以通过 AI 植入（AI 智能识别短剧画面，做无缝插入与替换）、AIX 剧可点（智能匹配剧情高光节点投放）、AI 创意 - 小剧场（无需实拍即可生成 AI 短片）等方式实现爆剧热度向品牌经营价值的长效转化。
完成了策略、创作、广告三大核心动作之后，最后的复盘环节同样由 AI 辅助完成闭环。过去，项目完成后，从媒介到达人，再到投手，往往会各说各话，每个人都有自己的叙事框架，但没有人能说清楚自己到底是什么起了作用，是否达成预期。而在品星云 AI 营销，提供的结案报告是全链路打通的，云图AiMars的「问数」，还会负责结做品牌整体结案，此外，平台还提供星图结案报告、品广投放复盘，让整个内容链路的——所有数据都被打通在同一个系统里，可以被关联、被追溯、被归因。
看起来，这些还是在给已有工具不断做功能的加法，但当所有数据都汇总在同一个系统里，所有环节与动作就能因此变得可以被关联、被追溯、被归因。
然后借助多个 Agent 之间的动态协作，策略 Agent 输出的结论，自动传递给数据 Agent 去验证；数据 Agent 发现的问题，反馈给策略 Agent 重新调整，让所有动作都能直接在系统层面去衡量最终效果
而环环相扣的 AI agent，相比环环相扣的人类，最大的优点就在于，降低了信息、理念传递过程中的摩擦与损失，让每个环节效率都大大提升，所有节点也都在共同围绕一个目标做优化。
03
不同环节为什么会这么难？
当然，让营销回归简单，让一切动作为结果负责，这不是什么复杂的逻辑，只不过能做成这件事的玩家却是凤毛麟角。
因为它同时需要三个前提：数据、平台、技术。
先说数据。品星云 AI 营销背靠的是抖音超六亿日活用户生态，覆盖用户从内容消费、社交互动到交易决策的全链路数据。这为 AI 精准洞察真实兴趣和深层需求提供了连贯的场景支撑。
再看平台，数据碎片化是 Martech 行业的老大难问题，工具很多，但数据散在各处，互相不认。品星云 AI 营销的优势恰恰在于，它的数据在巨量引擎中是原生打通的，不需要东拼西凑。
最后说技术，这也是最容易被忽视的部分。
以云图AiMars为例，它能做到客户输入需求，直接生成灵感洞察报告和营销场景报告。这背后是一套复杂的多智能体架构：系统可以像团队一样完成目标理解、任务拆解、内容执行和反馈优化，覆盖新品上市、大促节点等复杂场景。
这个过程中，洞察的产生需要依靠大量真实数据。云图AiMars采用检索增强生成（RAG）技术，可以将底层大语言模型与云图独有的商业数据资产、品牌历史投放行为深度融合。这意味着 AI 输出的策略，调用的不仅是预训练知识，还有实时的云图商业数据库，从而保障了从洞察到创意的精准与可执行。
还有一个技术细节很关键：千万级 Token 的复杂上下文工程。
传统的 AI 模型有个致命缺陷，记不住太长的对话。但营销洞察需要市场人不只看竞品的内容策略，还得把它跟市场趋势、人群特征、历史数据放在一起分析，才能得出有效结论。这个复杂度的上限，远超普通 AI 的记忆上限。千万级 Token 上下文工程解决的正是这个问题。
关于技术，还有另外一个突破值得聊聊：AI 极其容易产生幻觉，当一些任务获取数据失败后，大部分模型经常会编出一套模拟数据来应付用户。云图AiMars为此专门研发了两项专利技术，通过 GUI 操作增强和页面图谱与多智能体自动化协同，显著提升了数据获取的效率和准确性。根据官方口径，这套技术在跟市场上同类产品的测试中，处于绝对领先地位。
04
结尾
回到开头那个问题：AI 营销，到底改变了什么？
品牌建设的第一性原理从来没有变过，永远是在对的时间、用对的方式、向对的人、说对的话。
但 AI 让做对的门槛在发生变化。它消弭了那些本不应该存在但不得不存在的摩擦：信息传递的损耗、环节之间的等待、重复性的执行工作。当这些摩擦被消除之后，品牌之间的竞争，就会真正回到谁对用户的理解更深这个根本命题上。
于是，品牌的营销组织架构必然面临重构。传统模式下的营销层级是漏斗型：大量的执行层（数据整理、内容制作、素材生产）→一定的 中间层（策略策划、项目管理）→ 极少数的顶层（决策判断）。执行层占用了最多的人力资源，但产生的价值相对有限。AI 时代，这套系统会倒置为：少量但高素质的策略决策层→ 强大的 AI 执行系统 → 少量但关键的创意把控层。换句话说，品牌不需要那么多人做执行，但需要更少但更优秀的人做判断。
这会带来一个连锁反应：简单重复类型的岗位的需求会大幅减少，但对策略型营销人才的需求会大幅增加。
这也恰恰是 AI 无法替代的部分。
从这个意义上说，品星云 AI 营销一直强调的「让决策回归简单」有两层含义：
第一层是字面意思，流程简化、效率提升。第二层是更深的含义，当技术替你处理了那些不创造价值的复杂性之后，人的付出，究竟对系统创造了什么价值？
*头图
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