當營銷AI化，會發生哪些量變和質變？

  AI技術的飛速發展，特別是GPT大模型的問世，徹底改變了人機交互的原有格局；SableDifusion等技術的推出，為內容創作者解鎖了無盡的創意空間；而近期Sora的進展，使得通用人工智能的目標更加接近現實。站在這一全新的歷史轉折點上，預計在未來一段時間，AI將深刻影響并覆蓋到所有行業，重新定義產品、服務和企業運營的各個環節。

  這種顛覆性的創新力量為各行業帶來新質生產力，演進和變遷甚至可能實時發生。過去一年，AI迅速滲透到營銷行業，對企業營銷人員來說，Al從起初的獵奇變成必備工具。

  AI不僅提高了現有產業結構的生產效率，也在創造全新的產品、服務以及商業模式。從市場規模來看，根據研究機構的市場測算，2025年開始，隨著底層大模型完成對外開放，應用層蓬勃將帶動產業快速增長，到2030年中國AIGC產業市場規模將超萬億。而企業營銷位于熱門發展市場，其可變革程度較高，商業化空間較大，企業對AIGC營銷的支出也將持續增長。在Al的帶領下，全渠道營銷正逐步從"創意主導"過渡到"數據驅動"的新時代。

"Al是先進手段，數智化才是企業目標"

  AI技術的應用已成為未來營銷領域的發展趨勢，然而，我們必須認識到，數字化和智能化的推進才是我們利用工具提高效率的蕞終追求。AI作為推動數字化和智能化進程的加速器，無疑會對管銷行業的數字化轉型產生深遠的影響。

  在Al的助力下，營銷數字化的中心能力得到了明顯增強，數據處理的方法和效率得到了大幅提升；它有效地解決了營銷自動化中長期存在的“規模化”與“個性化”之間的矛盾。隨著AI技術的持續發展，企業將能夠更加精細地洞察消費者需求，精細化調整營銷策略，降低運營成本，提高作業效率，并在此基礎上，注入新質生產力元素。

  在此基礎上，垂直領域大模型的引入進一步強化了這一趨勢。以Maretingforce為例，垂直領域的Tforce營銷大模型能夠多維度賦能營銷數智化平臺升級。垂直大模型不僅能處理海量數據，還能結合行業特點提供定制化的解決萬案，進  步優化企業的決策過程。通過將AI和營銷大模型相結合，企業能夠實現從數據分析到策略執行的全鏈條智能化，推動數字化與智化的深度融合。

  這種新質生產力不僅優化了營銷流程，還創新了營銷模式，為企業的長期發展注入了新的活力和動力。通過不斷提升的數智化能力，企業將在激烈的市場競爭中獲得明顯的優勢，實現質的飛躍。

"當營銷Al化，會發生哪些量變和質變?"

No.1智能廣告投放：精細觸達與效果優化

廣告投放已成為品牌企業年度營銷預算中的重要組成部分，尤其在當今多元化的媒體渠道環境下，智能化廣告投放對AI能力的需求日益突出。傳統的相放式廣告投放由于缺乏可驗證的效果數據，難以滿足品牌企業對廣告效果的嚴格要求。且在當前經濟環境下，消費低 加刷了這種需求，使得智能化的廣告投放變得更加關鍵。隨著生成式AI技術的進步，廣告主也逐漸獲得了更多主動性，能夠直接利用AI技術進行智能化廣告投放。以搭載了Tforce大模型的Marketingforce平臺為例，在這其中，Al的賦能主要體現在兩大場景：

1、廣告創意內容生成與優化

基于需求描述和提示，Al能夠直接生成創意內容，如圖片、文字、視頻、音頻等形式；

在廣告投放過程中，Al通過分析用戶的反饋數據，實時優化投放策略，從而提升廣告的有效觸達率、點擊率和轉化率；Al還能分析用戶對不同內容的反應，動態調整廣告素材和文案，進一步增強廣告的吸引力和轉化效果；

2、智能廣告定向與個性化展示

Al通過分析用戶的歷史行為數據、基礎屬性、興趣偏好、地理位置及歷史購買行為等信息，精確圈定廣告目標受眾；基于這些綜合數據，Al能夠將廣告精細投放給符合預設條件的用戶群體，從而明顯提升廣告的投放效果；

No.2營銷分析與預測：占據市場先機

AI技術的引入大幅提升了數據處理效率，使得從海量數據中提取有價值信息(如用戶特征和行為數據)變得更加快捷。同時，AI不僅可以自動化處理重復性任務，還能夠通過深度融合營銷分析模型(如Tforce大模型),提供多維度的洞察和預測能力，極大地提升了營銷數據分析的效能。

根據Salesforces2024年洞察報告，85%的營銷人員表示生成式AI已經根本改變了他們的內容創建方式。Salesforce強調，營銷人員正利用AI來提高其活動的效率和效果，從而實現更個性化和數據驅區動的策略。

提升數據提取與整合效率

借助自然語言處理和文本挖掘技術，Al能夠理解并分析消費者評價、社交輿論等數據，并從中提取具有營銷價值的結論，包括主題、關鍵詞和標簽提取等。

改善數據分析與挖掘效果

Al在數據分析中，能夠實現自動化的數據收集、處理、集成和建模，并輸出關鍵洞察。這些洞察為制定精細營銷策略提供了可靠依據。

更科學地預測和分析趨勢

  Al通過機器學習和自然語言處理技術，自動構建預測模型，進行消費、銷量和市場發展趨勢的預則。這為企業提供了實時調整和優化營銷策略的能力，幫助企業在競爭中保持前列地位。

No.3客戶體驗和精細營銷：提升用戶滿意度

在營銷領域中，對AI個性化推薦工具的需求，成為蕞關鍵的應用場景之一。通過深入分析客戶的需求和偏好，企業可以提供更加個性化的推薦和定制化服務，從而提升客戶體驗和滿意度。Marketingforce在這種方法的應用中，不僅幫助企業建立更緊密的客戶關系，還能提高客戶的忠誠度。

智能客服與聊天機器人

  利用AI技術(如語音識別、語義理解),智能客服和聊天機器人能夠快速回答常見問題、提供產品信息、處理投訴，并實時互動，提升客戶的個性化服務體驗。同時還可以通過分析客戶的語言和行為數據，更精細地滿足客戶需求。

深度分析用戶行為

  分析用戶在網站、APP和社交媒體上的行為數據(如點擊、瀏覽、購買),企業可以深入了解用戶的興趣和決策路徑。通過AI建模和預測，企業能夠制定精細的營銷策略，提升營銷效果，并更好地洞察市場趨勢和客戶需求。

個性化推薦與定制化營銷

  通過數據分析生成個性化的推薦內容，如相關產品、優惠活動等，提高用戶的購買意愿，這種定制化的營銷策略可以針對特定人群，優化營銷活動，提升用戶參與度和轉化率，從而增強客戶黏性和推動銷售增長。

No.4社交媒體營銷：擴大品牌影響力

當社交媒體成為品牌與消費者互動的重要渠道，企業能夠借助AI高效地分析社交媒體上的大量數據，深入了解用戶對品牌和產品的態度，及時調整營銷策略，提升品牌的市場影響力。

社交媒體監測與分析

  對于社交媒體上的用戶反饋和輿論趨勢，AI能夠實時監測，幫助企業快速掌握市場動態。通過深入分析社交媒體數據，企業可以洞察用戶的真實感受，優化產品和服務，同時監測競爭對手的動態，制定差異化的營銷策略。

社媒內容生成與管理

  借助Marketingforce的AIGC能力，可以自動生成個性化的社交媒體內容，包括圖文和視頻，。這些內容不僅能夠吸引目標受眾，還可以通過智能化管理平臺，確保發布計劃的持續性和內容的時效性，從而增強品牌在社交媒體上的影響力。

影響力評估與提升

  AI能夠基于社交媒體數據，結合用戶行為分析和影響力模型，量化品牌或個人的影響力。通過數據驅動的評估，企業可以識別與品牌調性相符的關鍵意見帶領(KOL),并制定有效的合作策略，進一步擴大品牌曝光度和市場影響力。

結語

  從大模型到智能體，從營銷到AI營銷，Marketingforce的未來目標是提供更、更深入的自動化和智能化應用。這一過程將不僅改變企業的運作方式，也將對社會的方方面面產生深遠影響。通過智能體的廣泛應用，Al將不僅只是工具，而是能夠自主決策、不斷學習和進化的智能助手，帶領未來的技術潮流。