（文章來(lái)源：AI營(yíng)銷新鮮事）

作為營(yíng)銷總監(jiān)的Michelle周一晨會(huì)，AI用五分鐘分析了全渠道數(shù)據(jù)，并給出了“華東市場(chǎng)新品促銷建議投放方案”，而在以前，這個(gè)議題還因數(shù)據(jù)復(fù)雜被認(rèn)為需要一周時(shí)間研究。

AI帶給大眾的驚喜不僅是內(nèi)容生成工具，而是逐漸趨向于自主決策的“智能員工”。

近期，復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院、秒針營(yíng)銷科學(xué)院與明略科技聯(lián)合發(fā)布的《生成式營(yíng)銷產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告：從AIGC到AIGD》（以下簡(jiǎn)稱“報(bào)告”）談到了這一轉(zhuǎn)變。報(bào)告指出，AI營(yíng)銷正從內(nèi)容生成階段邁向決策智能階段。

96頁(yè)的報(bào)告內(nèi)容詳實(shí)，體系宏大。受篇幅與小編學(xué)識(shí)所限，下文將僅圍繞其提出的“AIGD三層決策框架”這一核心骨架，嘗試做一次通俗化的梳理與學(xué)習(xí)，這遠(yuǎn)非報(bào)告的全部精華。以期拋磚引玉，共同學(xué)習(xí)，未來(lái)我們也會(huì)持續(xù)關(guān)注更多AIGD決策框架的落地實(shí)踐。（報(bào)告原文附文末）。

01

當(dāng)下AI營(yíng)銷所面臨的環(huán)境：內(nèi)容過(guò)剩與決策缺失

在談報(bào)告核心發(fā)現(xiàn)之前，我們可以先來(lái)看看當(dāng)下企業(yè)營(yíng)銷市場(chǎng)面臨的新環(huán)境。

如今企業(yè)營(yíng)銷面臨的核心矛盾，不再是內(nèi)容生產(chǎn)能力不足，而是決策能力與內(nèi)容生產(chǎn)規(guī)模不匹配。有數(shù)據(jù)顯示，AI可以秒級(jí)產(chǎn)出240條多模態(tài)內(nèi)容，1分鐘短視頻成本低至500元。

AIGC降低了內(nèi)容生產(chǎn)門檻，內(nèi)容創(chuàng)作不再是瓶頸，決策卻成了新難題。根據(jù)公開報(bào)道顯示，小紅書在2025年上半年處置了320萬(wàn)篇虛假筆記，其AI謠言診斷模型半年攔截了60萬(wàn)篇疑似虛假內(nèi)容。

微播易的報(bào)告也印證了這一現(xiàn)象：AI營(yíng)銷行業(yè)2025年預(yù)計(jì)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)669億元，但企業(yè)真正需要的是應(yīng)對(duì)“供給過(guò)剩但決策模糊”的挑戰(zhàn)。

AIGC解決了“怎么做內(nèi)容”的問(wèn)題，而AIGD要解決的是“做什么內(nèi)容、給誰(shuí)看、何時(shí)停”的戰(zhàn)略決策問(wèn)題。

對(duì)所有的企業(yè)而言，這場(chǎng)變革的本質(zhì)是營(yíng)銷核心價(jià)值的轉(zhuǎn)移，當(dāng)內(nèi)容生成像水電一樣普及，真正的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)將來(lái)自“在正確時(shí)間、用正確內(nèi)容、影響正確人群”的決策能力。

IDC研究顯示，到2030年AI技術(shù)將為全球經(jīng)濟(jì)帶來(lái)19.9萬(wàn)億美元累計(jì)影響，每1美元AI投入可帶動(dòng)4.6美元綜合產(chǎn)出。然而，這一收益的實(shí)現(xiàn)取決于企業(yè)是否能夠?qū)I從內(nèi)容生成工具升級(jí)為決策支持系統(tǒng)。

02

報(bào)告：AIGD三層決策框架系統(tǒng)改變企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式

營(yíng)銷決策層級(jí)的重構(gòu)是報(bào)告的核心發(fā)現(xiàn)。AIGD系統(tǒng)能夠在戰(zhàn)略規(guī)劃、資源分配、內(nèi)容優(yōu)化和效果評(píng)估等層面生成高質(zhì)量決策建議，幫助企業(yè)在海量營(yíng)銷選擇中快速識(shí)別最優(yōu)解。

報(bào)告揭示了AI在營(yíng)銷環(huán)節(jié)中一個(gè)關(guān)鍵變化：企業(yè)AI應(yīng)用焦點(diǎn)正從AIGC（AI生成內(nèi)容）轉(zhuǎn)向AIGD（AI生成決策）。這一轉(zhuǎn)變標(biāo)志著AI時(shí)代的營(yíng)銷從不止于提升“效率”，更要保證“效果”。

AIGD與傳統(tǒng)AIGC的區(qū)別是什么？

如果把AIGC（內(nèi)容生產(chǎn)員）理解為一個(gè)一線超級(jí)內(nèi)容生產(chǎn)員，AIGD（AI生成決策）就是一個(gè)能駕馭指揮內(nèi)容在內(nèi)的各個(gè)環(huán)節(jié)的總控，在AI的加持下，它不是替代人，而是把經(jīng)驗(yàn)式拍板，轉(zhuǎn)為系統(tǒng)化、可驗(yàn)證的決策支持，幫助企業(yè)在不確定中更穩(wěn)地前行。

AIGC解決了內(nèi)容生產(chǎn)的效率問(wèn)題，而AIGD則解決了營(yíng)銷決策的有效性問(wèn)題。現(xiàn)代管理學(xué)認(rèn)為，管理的本質(zhì)是決策，營(yíng)銷管理也不例外，即使進(jìn)入AI時(shí)代，決策仍是核心。

如何將效率變成效果，即將決策從“經(jīng)驗(yàn)拍板”邁入“系統(tǒng)化推演”，報(bào)告用三層決策框架給出了答案，AIGD嵌入戰(zhàn)略—定位—運(yùn)營(yíng)三層級(jí)。

戰(zhàn)略層“定航向”：AI通過(guò)整合市場(chǎng)、競(jìng)品、政策等多維數(shù)據(jù)，進(jìn)行全局資源配置的量化推演；定位層“定坐標(biāo)”：AI用合成數(shù)據(jù)模擬不同人群對(duì)品牌價(jià)值主張的反應(yīng)，幫助團(tuán)隊(duì)選出最可能打動(dòng)目標(biāo)客群的表達(dá)方式；運(yùn)營(yíng)層“定執(zhí)行”：將執(zhí)行動(dòng)作拆解成可實(shí)驗(yàn)的“小步快跑”，比如先用AI生成多版創(chuàng)意內(nèi)容，在小流量池測(cè)試后再放大。

03

對(duì)于企業(yè)而言，AIGD框架系統(tǒng)如何運(yùn)轉(zhuǎn)？

咱們把AIGD三層決策框架系統(tǒng)運(yùn)行方式用”大白話“翻譯一下，用一個(gè)開飯館的例子來(lái)比喻，就相對(duì)比較直觀了。

假如，你現(xiàn)在是飯館老板，以前做生意主要靠“感覺(jué)”和“經(jīng)驗(yàn)”，這叫 “經(jīng)驗(yàn)拍板” 。比如：“我覺(jué)得華東地區(qū)人多，咱們?nèi)ツ莾洪_個(gè)分店吧！” 行不行？有可能行，但風(fēng)險(xiǎn)大，純靠賭。

現(xiàn)在呢，AI營(yíng)銷新鮮事從報(bào)告揭示的趨勢(shì)告訴你，別賭了，咱們用AI來(lái)一次 “系統(tǒng)化推演” ，就像打仗前先在沙盤上推演一遍。AIGD系統(tǒng)它把這個(gè)推演分成了三步：

第一步先“定航向”，決定“店”往哪開，幫你做最關(guān)鍵、最燒錢的大決定，心里有底：讓你決定是把錢投到開新店，還是裝修老店，或者是多請(qǐng)幾個(gè)廚師。它就像一個(gè)超級(jí)軍師，把全市的外賣數(shù)據(jù)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的菜單價(jià)格、甚至未來(lái)的政策規(guī)劃（比如哪里要建新地鐵）都算進(jìn)去。

第二步“定坐標(biāo)”，決定飯館主打什么招牌菜，幫你找到最能打動(dòng)目標(biāo)顧客的那個(gè)“賣點(diǎn)”：航向定了（去華東開分店），那你的飯館主打什么來(lái)吸引客人呢？是叫賣“食材最新鮮”？還是強(qiáng)調(diào)“媽媽的味道”？還是說(shuō)“環(huán)境最優(yōu)雅”？

第三步“定執(zhí)行”，決定具體怎么吆喝、怎么上菜：讓AI快速生成5個(gè)不同風(fēng)格的宣傳單（比如一個(gè)突出菜品、一個(gè)突出優(yōu)惠、一個(gè)突出環(huán)境），先不大量印刷，就在新店周邊的小范圍區(qū)域（比如先發(fā)1000張）測(cè)試一下，看哪個(gè)版本吸引來(lái)的客人最多，最后發(fā)現(xiàn)“突出優(yōu)惠”的那版效果最好，好，那就放大，照著這個(gè)方式全面推廣。

AI帶來(lái)營(yíng)銷生產(chǎn)力大爆發(fā)，面對(duì)海量且迭代迅速的營(yíng)銷供給，企業(yè)的挑戰(zhàn)隨之而來(lái)——如何去粗取精、去偽存真，快速篩選，并做出高質(zhì)量決策？人工的評(píng)估和篩選勢(shì)必不能滿足需求，人智協(xié)同的決策才是出路。

04

面對(duì)AIGD趨勢(shì)，企業(yè)需構(gòu)建四大核心能力

面對(duì)報(bào)告提出了AIGD的方法框架這一趨勢(shì)，企業(yè)需系統(tǒng)性構(gòu)建四大核心能力。

決策流程的可AI化能力。這不僅意味著引入AI工具，更是對(duì)企業(yè)既有工作流和知識(shí)管理的重塑。企業(yè)需系統(tǒng)性地梳理關(guān)鍵決策節(jié)點(diǎn)（如預(yù)算分配、媒介選擇、創(chuàng)意方向），將其標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)化，形成AI可理解和優(yōu)化的“思維鏈”。

組織與人才的協(xié)同能力。明略科技集團(tuán)副總裁、秒針營(yíng)銷科學(xué)院院長(zhǎng)譚北平建議，品牌市場(chǎng)部可能不再按“創(chuàng)意、媒介、數(shù)據(jù)”分工，而是圍繞“戰(zhàn)略假設(shè)—實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證—資源分配”重新組隊(duì)。

企業(yè)組織架構(gòu)需從傳統(tǒng)模式向“人類核心+AI擴(kuò)展” 轉(zhuǎn)型，員工需掌握數(shù)字化溝通范式，并從專注于專業(yè)技能轉(zhuǎn)向提升“AI管理能力”。未來(lái)，預(yù)計(jì)25%的職能將融入“AI增項(xiàng)能力”。企業(yè)應(yīng)將AI使用深度納入考核體系，具體指標(biāo)可包括：AI工具滲透率、流程改造程度、AI技能認(rèn)證以及AI生成結(jié)果的采納率等。

一項(xiàng)針對(duì)全球300家不同規(guī)模企業(yè)的調(diào)研顯示，營(yíng)銷人員按AI應(yīng)用程度可分為三類：已使用智能體AI的“采用者”（21%）、計(jì)劃1年內(nèi)使用的“規(guī)劃者”（33%）、計(jì)劃2年內(nèi)使用的“觀察者”（40%），且三類群體在AI成熟度與收益上差距顯著。

AI友好的內(nèi)容架構(gòu)能力。這要求企業(yè)的內(nèi)容資產(chǎn)（如產(chǎn)品介紹、品牌故事、成分說(shuō)明）本身是結(jié)構(gòu)化、標(biāo)簽化、機(jī)器可讀的。這并非為了給人看，而是為了便于AI智能體（Agent）快速抓取、理解和組合，以響應(yīng)個(gè)性化的用戶需求場(chǎng)景。例如，建設(shè)基于消費(fèi)者“場(chǎng)景化對(duì)話”的細(xì)分場(chǎng)景內(nèi)容矩陣，并針對(duì)當(dāng)前AI“強(qiáng)理性弱情感”的局限，建立理性信任體系與情感語(yǔ)料庫(kù)雙軌并行。

企業(yè)應(yīng)積極擁抱生態(tài)伙伴。大多數(shù)企業(yè)無(wú)需自研底層大模型。更明智的策略是積極擁抱生態(tài)伙伴，把握生成式AI帶來(lái)的普惠機(jī)遇。IDC建議企業(yè)優(yōu)先從高價(jià)值場(chǎng)景切入，如AI Agent聚焦供應(yīng)鏈優(yōu)化、客戶服務(wù)，生成式AI深耕內(nèi)容創(chuàng)意與精準(zhǔn)投放，結(jié)合自有數(shù)據(jù)與廠商技術(shù)構(gòu)建”數(shù)據(jù)-模型-應(yīng)用”閉環(huán)。

05

邁向AIGD之路：不可忽視的挑戰(zhàn)與風(fēng)險(xiǎn)

然而，企業(yè)邁向AIGD的旅程并非一片坦途，至少面臨三大核心挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)安全與隱私合規(guī)性：AIGD系統(tǒng)依賴海量?jī)?nèi)外部數(shù)據(jù)進(jìn)行決策。如何在利用數(shù)據(jù)的同時(shí)，嚴(yán)格遵守相關(guān)法規(guī)，避免數(shù)據(jù)濫用和泄露，是企業(yè)必須跨越的首道門檻。

模型偏差與決策盲區(qū)：AI的決策基于歷史數(shù)據(jù)和算法模型。若訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身存在偏見（如地域、人群偏好偏差），或遇到未預(yù)見的“黑天鵝”事件（如突發(fā)輿情、政策調(diào)整），AI可能做出有缺陷的決策或無(wú)法應(yīng)對(duì)。人類的監(jiān)督和校準(zhǔn)機(jī)制至關(guān)重要。

組織變革與文化阻力：這或許是最大的挑戰(zhàn)。AIGD意味著決策權(quán)從“經(jīng)驗(yàn)拍板”轉(zhuǎn)向“系統(tǒng)化推演”，這觸及了傳統(tǒng)組織的權(quán)力結(jié)構(gòu)和文化。中層管理者可能視其為威脅，一線員工可能缺乏信任。成功部署AIGD不僅是一場(chǎng)技術(shù)革命，更是一場(chǎng)深刻的組織變革管理（Change Management）考驗(yàn)。

AI營(yíng)銷新鮮事了解到，不少企業(yè)在初期推進(jìn)時(shí)，會(huì)先選擇一些非核心業(yè)務(wù)進(jìn)行試點(diǎn)，用成果來(lái)逐步化解團(tuán)隊(duì)的疑慮，這一策略值得參考。

06

未來(lái)展望：從決策支持到自主營(yíng)銷的演進(jìn)

AIGD的終局是營(yíng)銷的高度自主化。未來(lái)，具備自我優(yōu)化能力的營(yíng)銷系統(tǒng)將成為領(lǐng)先企業(yè)的標(biāo)配。

AIGD的發(fā)展將推動(dòng)營(yíng)銷向自主化方向發(fā)展。報(bào)告預(yù)測(cè)，未來(lái)幾年內(nèi)，具有自我優(yōu)化能力的營(yíng)銷系統(tǒng)將成為領(lǐng)先企業(yè)的標(biāo)配。

多智能體協(xié)作將成為AIGD演進(jìn)的重要方向。IDC報(bào)告指出，企業(yè)級(jí)Agent應(yīng)用正呈現(xiàn)三大核心特征：多模態(tài)能力融合處理跨系統(tǒng)任務(wù)、具身智能滲透物理場(chǎng)景、多智能體協(xié)作網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)全流程自動(dòng)化。

微播易的報(bào)告也指出，AI重構(gòu)用戶關(guān)系資產(chǎn)，驅(qū)動(dòng)品牌運(yùn)營(yíng)從被動(dòng)觸達(dá)、隨機(jī)響應(yīng)、服務(wù)離散的“概率性影響”，升級(jí)為實(shí)時(shí)感知、主動(dòng)預(yù)判、全鏈路陪伴的“確定性陪伴”。

根據(jù)Gartner預(yù)測(cè)，到2028年，70%的客戶旅程將通過(guò)“零界面”完成。未來(lái)的交互不再局限于屏幕點(diǎn)擊，而是通過(guò)語(yǔ)音、場(chǎng)景感知和智能體的主動(dòng)響應(yīng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。這意味著互聯(lián)網(wǎng)正在從“以界面為中心”轉(zhuǎn)向“以對(duì)話和結(jié)果為導(dǎo)向”的新范式。

對(duì)于企業(yè)而言，從AIGC到AIGD的躍遷，絕非簡(jiǎn)單的技術(shù)升級(jí)，而是一場(chǎng)深刻的營(yíng)銷范式革命。競(jìng)爭(zhēng)的勝負(fù)手，不再取決于誰(shuí)的內(nèi)容更多、更快，而取決于誰(shuí)的決策更智能、更精準(zhǔn)。現(xiàn)在，正是重新思考并布局這場(chǎng)變革的關(guān)鍵時(shí)刻。

當(dāng)技術(shù)平權(quán)使每個(gè)企業(yè)都能用AIGC批量生產(chǎn)營(yíng)銷素材時(shí)，單純的內(nèi)容生成已不再是競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。AI生成決策（AIGD）正成為企業(yè)營(yíng)銷的新競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)。