AI对品牌营销行业的变革影响 - 生成式AI目前主要是大语言文本模型爆发 多模态和视频模型爆发预计还需两三年时间[2] - AI在自然语言理解能力上具有革命性突破 能够实时洞察消费者反馈和内部视角 但市场高估了其生成能力[3] - 随着AI技术成熟 优质内容和人才将出现回流 独特思考和直击人心的内容将更加稀缺[3] 品牌本质与AI应用关系 - 品牌本质未因AI改变 仍是为用户提供功能性价值、情绪价值和社交价值[4] - 企业需回归人本质需求和企业核心价值 再利用AI在垂直领域做数据沉淀和价值放大[8] - 技术不是企业灵魂 品牌建设的第一性原理不能丢给AI创造 需保留纯粹内容并叠加AI技术[9] AI营销体系建设路径 - 需要底层数据重构、工作流改写和品牌本质重新定义 而非仅引入工具[1] - 高质量洞察和捕捉人心能力已非常成熟 结合多模态生成和沉浸式交互可形成工作流闭环[9] - 数据需沉淀到私有化平台进行二次学习 但当前数字化建设较好的企业样本量很少[7] 智能体的角色与实施 - 智能体是AI基础模型的重要延伸 能解决业务场景端到端问题 适合作为企业AI化试错方式[16][17] - 垂直场景数据差异化是AI时代实现差异化的前提 需构建自有知识库和工作流[18][19] - 蓝色光标已建立100多个智能体 提效明显 但更关注准确性、差异化和人工比例[18] 行业现状与实施挑战 - 约70%企业有意愿尝试AI 但多停留在工具层面 仅少数进行组织变革和流程改造[26] - 最大痛点是战略选择 需平衡短期生存与长期投入 一把手认知是关键障碍[26][27] - 大企业因现有OKR/KPI体系转向AI成本较重 个体和初创公司原生使用效率更高[31] 未来趋势与方向 - 品牌信息投放对象可能从人转向智能体 叙事逻辑和搜索模式将发生根本性变革[14][15][16] - 内容成为品牌差异化核心机会 AI让所有企业在用户洞察环节站在新起跑线[16] - 真正的AI营销闭环需包含多面洞察、实时内容生成和商品匹配的全程调优学习[21]