当AI遇见营销:从战略拐点到生产力革命 ​| 第十四期AI极客夜话实录

我爱免费

作者：微信文章
点“蓝字”关注▲金融茶社SH▲，一起观察商业、投资未来

hi，伙伴们！晚上好！

昨晚我有幸参加了第十四期模速极客夜话，这场由模速空间与ThinkInAI社区联合打造的AI主题交流活动，邀请了两位深耕AI营销一线的专家：

星图比特营销产品负责人和王官中 AI营销规模化落地专家Greg

他们分别从战略范式与工程落地两个维度，拆解了一个核心命题：

当AI成为营销的基础设施，行业正在经历怎样的不可逆变革？


🔍 AI驱动的营销新范式：战略拐点与落地路径

王官中老师先带大家回顾了营销的进化史。1950年代，德鲁克奠定营销的底层逻辑——创造顾客；1960年代，科特勒提出4P模型（产品、价格、渠道、促销），让营销从生产导向转向需求导向；2000年后，关系营销、精准营销相继崛起，谷歌、Facebook用数据让营销从人力驱动变成数据驱动。



但这些变革，本质都是工具迭代，直到AI出现——它带来的是范式转移。王老师强调，传统营销的核心是流量：企业买流量、筛用户、促转化，像漏斗一样层层过滤，但成本越来越高，用户注意力却越来越分散（视频完播率从几秒降到不到1秒）。

而AI营销的核心是智能逻辑：用大数据和算法构建超级用户画像，不仅包含静态标签（年龄、地域），更融入动态信息（实时行为、社交关系、对话情感）。

如果说传统营销是捕鱼——撒网捞鱼，运气好能捞到大的；AI营销就是养鱼——知道鱼爱吃什么、什么时候浮出水面，精准投喂。

三个不可逆趋势：AI如何重塑营销全链路？

王老师用三个案例，拆解了AI在营销中的落地路径：



趋势一：从经验决策到数据预测

星图比特服务的一家服装企业，曾靠设计师拍脑袋决定新款是否量产——直到CEO（技术背景）拍了桌子：凭什么你的经验比数据更准？

现在，他们把新品图片挂到官网预售，通过点击率（CPI）和转化率判断是否生产。

数据不会说谎，王老师补充，预测性问题（比如哪款衣服会火），AI比人更擅长——因为它能处理10万+用户行为数据，而设计师的经验最多覆盖几百个案例。

趋势二：从单点创意到规模化个性化



YouTube Music用模型做音乐推荐，不仅看用户跳过/收藏，还结合环境上下文——在图书馆听劲爆音乐的权重会降低。

这就是AI的魔力：既能批量生成内容（每分钟2.7万条素材），又能给每个人定制封面。

王老师举例，海外某视频平台通过AI生成个性化封面，点击率提升80%，未来没有一条广告打天下，只有一人一策的精准触达。

趋势三：从资源密集到效率革命



传统营销是资源游戏：拍一条视频投流占成本60%。AI让创意生产成本骤降——星图比特的精简营销方案，能让中小商家用1/10的成本生成图文、视频素材，过去请外包拍30秒视频要3000元，现在AI生成+人工微调，500元就能搞定，还能适配抖音、小红书等10个平台。

别做AI工具的堆砌者

很多企业说我们在用AI，其实只是买了几个生成式工具——这不是AI营销，是工具堆砌。

王老师直言，真正的AI营销需要系统化思维：从需求洞察（NLP提取用户需求）、内容生成（AIGC批量生产）、智能投放（实时优化渠道）到数据回流（闭环迭代策略），形成「飞轮效应」。



他特别提到星图比特产品的奇点魔方：我们给游乐场做营销，不仅生成文案视频，还会调取天气数据——雨天推室内项目套餐，晴天推漂流项目，这才是AI的智能逻辑。



💡 当营销遇见内容工程：AI如何让创意变成规模化生产力？



Greg曾在字节跳动搭建广告素材平台、现跨境电商AI营销负责人，Greg先晒出一组数据：2024年美区应用商店新上架APP数量达3.7万（ChatGPT发布前稳定在2.3万），AI生成素材每分钟2.7万条，但用户日均手机使用时长增加20%，视频完播率却从黄金3秒跌到不足1秒。



这就是内容通胀——供给无限，注意力有限。Greg解释，传统营销靠单点爆款（比如一条视频投3个月），现在一条AI生成视频可能3天就失效，用户阈值被不断拉高：19年卡点视频能火，21年要单人口播，23年要多人情景剧，甚至直升机道具都用上了。

怎么办？Greg的答案是内容工程：用工程化思维让创意可拆解、可复制、可优化。

三个落地案例：从实验室到生产线的跨越

案例1：服装图片换色——从30分钟/张到「秒级处理」



Greg所服务过的公司，每款衣服有20+颜色，设计师用PS换色需30分钟/张，且容易出错（比如只换正面、漏换袖口）。

他们先用AI换色，成功率不到50%，后来重构拍照任务管理系统——拍摄时标注衣领/袖口等关键区域，AI换色准确率提升到85%，现在设计师每天处理100张图，以前只能处理10张，剩下的时间做创意设计。

案例2：多语言视频翻译——从机翻垃圾到85%准确率



面对西班牙语、德语等小语种翻译需求，外部工具要么「翻译错误」（把「性价比高」翻成「价格低」），要么「时长不匹配」（英语30秒的文案，德语要35秒）。

Greg团队的解法是：自建「行业术语对照表」（比如「爆款」对应西班牙语「Éxito viral」），用AI调整音视频速度（±10%不违和），插入「视频块」（比如产品特写镜头）填补时长差。「现在100条视频，85条能直接用，剩下15条人工微调——成本降了60%，效率提升3倍。」

案例3：从「评论里挖需求」到「设计反推」



他们用NLP从商品评论和竞品详情页提取设计元素：比如用户说喜欢碎花但嫌领口太高，就把碎花+低领作为新元素输入设计系统。

以前设计师凭感觉，现在数据告诉他『用户要什么』——这就是内容工程的本质：让创意有『数据锚点』。

给甲方的执行手册：工具要嵌入流程，别做炫技玩具



别做单点工具：早期他们做了个AI图片生成工具，设计师不用——因为要从PS切出去用。

后来嵌入新品测试流程：预售数据达标后，自动触发套图生成，工具要无感融入流程，而不是增加步骤。



先做80分再上线：C端产品可以70分迭代，但内部工具不行，第一次上线如果难用，用户再也不会碰。

视频翻译工具打磨了3个月，宁愿慢一点，也要让用户说『哇，比人工好用』。



数据闭环是生命线：生成的素材投出去后，要追踪点击率、转化率，反推「哪种模板更有效」。

比如发现『红色背景+产品特写』的模板转化率高，就把这个规律喂给AI，让它优先用这个模板——数据越用越聪明，形成『自优化闭环』。

现场干货很多，文字无法详细描述，推荐大家关注后续活动。

刘润老师常说：趋势就像台风，站在风口上，猪都能飞——但先要知道风往哪吹。

这场极客夜话，让我看到AI营销的风：它不是工具升级，而是生产力革命。

用数据预测替代经验决策，用规模化个性化打破流量依赖，用内容工程让创意可复制。

未来的营销等式，或许是：AI（效率）× 人性（情感连接）= 增长。

毕竟，AI能生成1000条文案，但打动人心的，永远是懂你的那一句。

而对于创业者和从业者，最好的战略，就是现在就跳进这场变革——因为当风停了，站在原地的人，会摔得最痛。

感谢两位老师的分享，感谢ThinkInAI社区组织，行胜于言，期待第十五期。

感谢ThinkInAI社区共创者的付出，在你们身上看到了坚持的力量，利他的精神。

相信在这份坚持与利他的指引下，ThinkInAI 社区会持续迸发创造力，走得更远、更稳。向每一位共创者致敬！

此外，我用了Fellou AI浏览器制作了本期歌曲，请大家欣赏。
歌词完整版：在这个数字时代拍脑袋，ThinkInAI引领着变革。数据说话不再是梦，AI营销一人一策更精准。ThinkInAI让效率飙升，成本降低不再遥不可及。AI做效率，人做温度，在ThinkInAI社区飞。我们一起探索新天地，科技创新与社区精神。梦想在这里起飞，未来由我们来定义。从零开始不畏惧，ThinkInAI为我们铺路。拍脑袋不再盲目，数据说话让决策更清晰。在ThinkInAI社区里，我们共同成长进步。科技创新带来希望，梦想在这里起飞。ThinkInAI让效率飙升，成本降低不再遥不可及。AI做效率，人做温度，在ThinkInAI社区飞。ThinkInAI让效率飙升，成本降低不再遥不可及。AI做效率，人做温度，在ThinkInAI社区飞。

未来已来，你准备好了吗？

希望这篇文章能为你的决策和行动提供一些启示！

欢迎留言分享你的看法。

点赞👍 转发、关注我，获取更多商业观察，一起探索AI时代的无限可能！

以上仅供学习参考，不构成投资建议。若想获取更多信息，可联系作者⽴善：DavidFranklin25。