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   导读   

AI 并没有让营销变得更简单。相反，它让营销回到了更本质的问题：谁在做决策？谁在影响认知？谁在创造信任？AI 不是营销人的替代品，而是一次迫使营销人、组织和行业重新进化的机会。

作者 | 袁宁

来源 | 网易科技《后厂村 AI 派》

过去一年，AI 从 " 尝鲜工具 " 快速进入企业经营现场：营销团队开始用大模型写方案、做素材、跑投放；品牌开始关心自己在豆包、DeepSeek、千问、ChatGPT 中的可见度；平台开始用 AI 理解用户意图、重构品效链路；大型企业也不再满足于单点提效，而是尝试把 AI 嵌入流程、组织和业务战略之中。

5 月 10 日，网易科技与中欧国际工商学院北京校区联合举办主题沙龙《AI 时代的营销变革：从工具应用迈向智能生态》。分别来自营销科技服务、GEO 服务、内容平台与大型品牌企业，包括蓝色光标 Blue AI 内容宇宙总经理虞旸、PureblueAI 清蓝创始人兼 CEO 鲁扬、快手磁力引擎品牌数据产品中心负责人刘晓葳、联想集团中国数字化转型部高级总监孙炜等围绕 AI 营销展开了热烈讨论。

这种热度并不意外。

如今，AI 给营销带来的变化，已经不只是 " 帮人快一点完成任务 "，而是重新定义了三个问题：

——消费者在哪里被影响？

——品牌如何被看见？

——组织凭什么继续创造价值？ 

当搜索入口、内容分发、购买决策和交易链路都被 AI 重新组织，营销行业正在从 " 工具应用阶段 " 走向 " 智能生态阶段 "。

蓝色光标虞旸：营销人只会用 AI 已经不够了，要成为 AI Builder

蓝色光标 Blue AI 内容宇宙总经理虞旸首先带来了关于 AI 重构营销行业的系统分享。他直言，蓝色光标从 2023 年开始推动 AI 战略转型，到今天已经积累了大量业务实践。他表示，蓝标 AI 驱动收入规模正在快速增长，AI 生成视频、A to A 协同任务、推理模型调用等指标也呈现出明显增长。

但在虞旸看来，真正重要的并不是企业用了多少 AI 工具，而是行业底层逻辑已经被重写。他用一个非常形象的判断概括当下变化：" 这个行业的旧地图烧光了，彻底烧光了。"

他认为，AI 带来的不是单点效率提升，而是对个人能力、组织协作和行业商业模式的系统性冲击。过去，营销行业中的很多岗位依赖的是 " 把事干漂亮 " 的执行力；但当 AI 能够生成方案、制作视频、整理内容、分析数据，单纯执行力不再是护城河。 

虞旸提出，AI 时代个人能力正在出现三个层级：

第一层是使用 Chatbot，完成单次任务；

第二层是拥有具备记忆、上下文和跨任务调度能力的 AI 助手；

第三层则是真正让数字员工参与业务流程。

他特别强调，今天的分水岭已经不再是 " 用不用 AI"，甚至不是 " 用得多不多 "，而是能不能从使用者变成构建者。

在蓝标内部，一些年轻员工已经开始围绕视频生成、品牌调性封装、产品知识封装等场景构建 Agent，将过去依赖多人协作的内容生产流程重新组织起来。虞旸认为，这种 " 超级个体 " 会越来越多地出现，而一旦一个人或一个小团队可以完成过去十几个人的工作，组织的价值就必须被重新定义。

因此，他抛出了一个值得所有企业管理者思考的问题：" 当超级个体成为普遍，组织的价值到底在哪里？"

在组织层面，虞旸进一步指出，AI 原生组织中不应再存在过多 " 结构性冗余 "。过去层级是为了解决信息传递和汇报问题而存在，但当 AI 能够实时感知业务状态、汇总信息、辅助决策，组织协作方式将从 " 人与人协作推动事情发生 "，转向 " 人与 Agent 协作，人只在关键判断节点出现 "。

他提到，蓝标正在从三个方向推动组织 AI 化：

一是对人才提出新的 AI 能力要求，甚至推行 "No AI，No Bonus，No Promotion"；

二是优先选择离 AI 更近的业务场景先跑起来，例如策略大脑、达人营销平台等；

三是建设面向数字员工和 AI 协作的企业级底座，包括动态知识库、Agent 中枢、Skill Market 和 Agent Cloud 等。

在营销行业本身，虞旸提出了两个重要变化。第一，AI 正在成为消费者认知链路中的过滤层。过去营销漏斗建立在 " 内容可以被 Push 给用户 " 的基础上，曝光可以通过预算购买；但今天用户 " 遇事不决问 AI"，品牌是否能出现在 AI 回答中，甚至品类是否还能被 AI 提及，都变成了新的不确定性。

虞旸表示：" 不是品牌消失了，是品类可能先消失了。" 他举例说，一个助眠产品过去竞争的是 " 助眠成分心智 "，但当用户问 AI" 我最近失眠怎么办 "，AI 可能推荐看医生、换枕头、调整作息，品牌所在的品类未必会出现。零食品牌也面临类似问题：用户问 " 晚上看剧吃点什么 "，AI 可能推荐的是其他零食，薯片这个品类本身就可能消失。

第二，广告内容也会从 " 被策划、被制作 " 转向 " 实时生成 "。虞旸认为，" 不只是工具变了，是整张地图正在被重画。" 他表示，未来广告可能是在用户看到的那一刻生成的，每个人看到的内容都不同。创意人的任务也将从 " 讲好一个故事 "，转变为 " 设定一个故事模式 "，让不同用户在不同互动中都能获得符合品牌世界观的体验。

PureblueAI 创始人鲁扬：Prompt 就是新货架，要做 AI 友好的内容

第二位分享嘉宾是 PureblueAI 清蓝创始人兼 CEO 鲁扬。他曾在字节跳动负责火山引擎和豆包大模型的市场业务，也亲自操刀了豆包大模型上市以及 Token 降价的过程。创办清蓝后，他和团队较早进入 GEO 领域，见证了国内 GEO 从几乎无人理解，到需求爆发，再到行业乱象出现的全过程。

鲁扬的分享聚焦一个核心问题：当消费者开始通过 AI 搜索、比较、决策甚至下单，品牌该如何被 AI 理解、采信和推荐？

他首先指出，"AI 正在成为商业组织触达终端用户的中间桥梁。" 商业环境正在从过去的 B2B、B2C，变成 B2AI2B、B2AI2C。AI 正在成为企业触达终端用户的中间桥梁，也正在成为新的流量入口和数据载体。

他观察到，AI 消费闭环正在加速形成。ChatGPT、豆包、千问等产品都在尝试将搜索、推荐、跳转、交易甚至支付逐步打通。过去电商平台分别掌握搜索、内容推荐、交易决策、下单支付等链路，而今天 AI 试图把这些环节重新聚合到自己这一侧。

因此，鲁扬认为，"AI 不仅仅是取代搜索，它要成为新的商业底层操作系统。"

在这个逻辑下，传统 " 人货场 " 也会被重塑。互联网把交易场所从线下搬到线上，移动互联网把交易场所搬到一个个 App 中，而 AI 时代的新货架，则变成了 Prompt。

所谓 Prompt，就是用户每天如何向 AI 提问。用户问 " 什么空调值得买 "" 送妈妈什么礼物好 ""30 万元适合家庭用的新能源车推荐 "，每一个问句背后都对应着一个新的消费场景和潜在交易入口。品牌要争夺的，不再只是搜索关键词排名，而是在这些 Prompt 背后能否被 AI 推荐出来。

鲁扬进一步梳理了企业营销的三个阶段：

1.0 时代，品牌主要面对电视、广播、纸媒、户外等传统媒介，竞争的是媒介资源；

2.0 时代，品牌面对搜索引擎、社交平台、内容平台，竞争的规则变成了竞价排名；

3.0 时代，品牌面对 AI 平台，包括 Chatbot、AI Overview、In-App AI、Agent 和各种原生 AI 应用，竞争的是 AI 推荐。

在 AI 推荐时代，位置更稀缺。搜索引擎时代，即使品牌没有排在第一页，理论上仍然能在后面几页被找到；但 AI 回答通常只推荐几个品牌，如果没有被推荐出来，用户可能根本不知道你的存在。" 如果 AI 对你的品牌没有认知，你就在数字空间里‘赛博逝世’了。"

那么，GEO 到底优化什么？鲁扬解释， GEO 的核心，就是帮助企业优化品牌内容，让这些内容以更高概率被 AI 采信，从而提升品牌在 AI 回答中的推荐率、排名率和准确率。

在方法论上，鲁扬强调清蓝坚持 " 科学 GEO"，而不是依赖手工经验。国内很多 GEO 实践仍停留在 " 写稿、发稿、碰运气 " 的阶段，但大模型每天都在变化，仅靠人工经验难以持续有效。因此，清蓝将 GEO 发展分为三个阶段：经验驱动、数据驱动和模型驱动。

鲁扬表示：" 对于企业营销来说，GEO 已经不再是过去的美术题和语文题。GEO 本质上是一个数学题。"

他解释，模型驱动 GEO 的核心是用算法学习：什么样的内容会在 AI 检索、分析、排序和答案生成的漏斗中留到最后，并被 AI 引用。企业要做的不是影响大模型本身，而是学习大模型采信内容的特征结构，并复刻这种 AI 可辨识度。

最后，鲁扬也提醒行业警惕 GEO 黑灰产。他将不规范做法概括为 " 假、大、黑 "：假是捏造销量第一、唯一认证等虚假信任状；大是海量刷稿；黑是通过黑公关踩踏竞品。这些手段短期可能有效，但长期会反噬品牌信任。

他强调，真正的 GEO 不是跟大模型对抗，而是与大模型同频：" 未来 AI 只会推荐它认为对的东西和好的东西。企业要做的，是把对的内容和好的内容，做成 AI 友好的内容。"

快手刘晓葳：AI 让营销人真正有机会理解消费者

第三位分享嘉宾是快手磁力引擎品牌数据产品中心负责人刘晓葳。他的分享从平台侧出发，展示了快手如何将 AI 能力嵌入品牌营销全链路，尤其是在用户理解、内容生成、种草信号应用、转化归因和营销复盘等环节实现品效协同。

刘晓葳曾在智能客服、语音识别、声纹识别等 AI 方向进行创业，后来进入大型平台负责品牌营销数据产品，也曾参与小红书灵犀、百度指数等产品建设。正因为既懂 AI 技术，也长期深耕数字化营销，他对 AI 如何改变营销链路有着非常清晰的判断。

在他看来，AI 时代用户行为变化的主线，是意图承接方式发生了迁移。早期用户通过搜索引擎表达需求，后来大量生活类搜索迁移到内容平台，因为用户希望看到更真实、更目的化的内容。

现在，AI 进一步承接用户意图，因为它不仅能理解问题，还能基于上下文、记忆和个性化偏好给出答案。

刘晓葳认为，AI 对营销最核心的价值，不是替代某一个工具，而是把 " 理解用户—生成内容—沉淀信号—推动转化—复盘优化 " 这条链路真正连起来。过去营销平台也在谈用户旅程、消费者决策链路，但受限于数据、计算和模型能力，很多时候只能用粗粒度标签和预设阈值来定义人群资产。

例如，一个用户看了三次品牌内容、点了一次赞、评论了一次，就被认为进入某个人群资产阶段。但真实的消费者决策路径远比这复杂：他可能先被达人内容触达，再在评论区看到其他用户种草，随后搜索更多信息，进入直播间听讲解，最后完成购买。

过去，这种复杂路径很难被计算和还原。刘晓葳直言，原因很简单：" 以前不是不想算，是算不动，也算不准。"

算不动，是因为用户日志数据量巨大；算不准，是因为真正完成转化的样本在内容平台中相对稀缺。但大模型出现后，平台可以通过知识推理和样本校准，更好地还原用户决策路径，理解消费者到底被什么内容、什么触点、什么信号所影响。

刘晓葳进一步提出，下一阶段的人群资产，不应再只是粗暴阈值或简单标签，而应是对用户意图和决策旅程的理解。"AI 让我们真正有机会回到营销人最初想做的那件事：理解消费者为什么会买。"

在快手的实践中，这种能力首先体现在 " 找人 " 上。传统 DMP、CDP 更多依靠静态标签，但用户需求越来越细分，标签越拆越细后反而失去解释性。AI 可以补齐平台外部知识，结合生活方式、地域市场、产品卖点和消费场景，更自然地识别目标用户。

他举了一个出海美妆产品的例子：一款主打熬夜提亮、去黄气的修护精华，如果面向东南亚市场，仅靠平台标签很难直接得出有效洞察；但 AI 可以综合东南亚湿热气候、年轻人夜生活丰富、第二天通勤状态等因素，帮助品牌生成更贴合当地场景的内容策略。

其次，AI 也在帮助品牌生成更精准的内容脚本。理解用户之后，平台可以进一步结合产品卖点，生成内容主题、分镜建议和传播表达，让品牌内容更符合用户当下的场景和情绪。

在品效协同方面，刘晓葳强调，平台需要把种草场和经营场真正打通。种草阶段产生的用户兴趣、互动、评论、搜索等信号，如果能够进入电商场域，就可以在直播间、货架、推荐流中提高转化效率。

这也回应了长期困扰品牌营销的一个难题：Marketing 预算和 EC 预算往往分属不同部门，前者关注品牌认知，后者关注 ROI 和 GMV，两套体系相互割裂。但 AI 可以通过意图识别、智能归因、智能洞察和自动化投放，把前后链路更紧密地连接起来。

在通过 AI 改造营销链路的同时，作为快手 AI 能力的重要代表，可灵 AI 的能力也在多种营销创意场景发挥作用。在营销应用中，AI 视频生成可以帮助品牌制作过去实拍成本高、难度大、周期长的内容，也能让用户参与到品牌互动中，生成个性化表达。

刘晓葳最后总结，AI 并没有改变营销的终极目标。营销人依然希望理解消费者、打动消费者、影响消费者决策。但 AI 让这些目标第一次有可能被系统化、规模化和可计算地实现。

联想孙炜：AI 转型是战略、流程、数据、组织到绩效的系统工程

最后一位分享嘉宾是联想集团中国数字化转型部高级总监孙炜。她从大型企业数字化转型实践出发，分享了联想如何将 AI 融入营销、销售、服务乃至组织变革之中。

孙炜首先回顾了联想过去二十多年的转型历程。从收购 IBM PC 业务、推进全球化，到收购 IBM 服务器业务和摩托罗拉手机业务，再到近年提出 "AI for All" 和智能化转型，联想已经从传统 PC 企业发展为覆盖端、边、云、网、智的多元化科技公司。

她特别强调，中国区一直是联想转型的试验田和排头兵。近年来，联想中国区非 PC 业务占比持续提升，背后正是长期数字化和智能化转型的结果。

" 我们不是为了用 AI 而用 AI，而是先追问价值。" 在孙炜看来，联想推动 AI 转型有一个鲜明特点：不是从零散工具开始，而是从顶层设计开始。企业必须先想清楚 AI 要创造什么价值，再去找高价值场景、重构流程、建设智能体和组织能力。

她介绍，联想会从企业流程入手，梳理研、产、供、销、服等端到端价值链，并进一步拆解到四级流程。只有在流程中识别出高价值机会点，才会判断哪些场景适合用 AI 重塑。

这背后对应的是联想智能化转型的整体框架：上层是战略价值、运营价值和社会价值；中间是业务流程和高价值场景；底层是 AI 基础设施、数据底座和组织人才能力。

在营销侧，孙炜首先介绍了联想打造的 " 乐享 " 超级智能体。传统官网是企业私域的重要入口，但官网天然受限于页面结构、流量来源和触点分散。联想希望通过乐享，将其打造为统一的私域入口，不仅服务产品咨询和购买，也能承接客服、营销、招聘、品牌信息等各类与联想相关的问题。

她提到，乐享上线后，周活和 GMV 持续增长，已经成为联想私域中非常重要的新入口。同时，联想也在与豆包等大模型合作，希望通过外部 AI 入口带来新的流量和品牌露出。

第二个重点，是联想营销体系的长期数字化建设。早在 2017 年，联想就开始建设自己的 DSP、DMP 和统一客户 ID 体系。对于一家拥有多个业务单元、设备线和客户触点的大型企业来说，统一客户 ID 并不容易，因为各业务部门都掌握自己的客户数据，推动数据统一本身就是组织工程。

但正是这些数据基础，让联想后续可以建立更精准的用户标签、画像和投放能力。到 2021 年，联想进一步升级 Marketing Technology 平台，将 B2C 和 B2B 业务统一纳入营销技术体系中。再到 2024 年，联想开始在集团内部上线营销智能体，从人群圈选、投放策略生成，到效果回收，都逐步引入 AI 协作。

孙炜提到，随着 MCP 等技术成熟，联想也开始尝试让智能体不仅提供建议，还能帮助执行策略。到了今年，联想希望进一步探索全域流量模型和流量策略分发。

她分享了一个很现实的场景：几年前，业务负责人曾问，能不能让 AI 告诉我们 618 大促应该投多少钱、投在哪里、什么渠道 ROI 最高。那时她觉得这几乎是天方夜谭，但今天，这件事已经开始具备可尝试的基础。

在内容生产方面，联想也在用大模型和微调模型提升效率。孙炜提到，通用大模型能够提供创意，但要真正生成符合品牌调性、产品细节和营销场景的素材，还需要基于企业自身内容资产做微调和模板化工作。联想通过训练 LoRA、沉淀内容模板和工作流，让过去需要三四十人完成的素材工作，由更小团队实现更高产出。

在 B2B 营销侧，孙炜指出，最大的痛点是找到关键联系人和识别高质量线索。联想将 B2B 营销链路拆解为市场洞察、市场策略、营销赋能和需求项目等阶段，并通过 AI 追踪线索从 IQL、MQL 到 SQL，再到商机和订单的转化过程。对企业内部来说，这些转化指标不是 " 展示数据 "，而是业务负责人每周、每月都会追踪的经营指标。

最后，在组织层面，孙炜分享了联想对 AI 原生组织的探索。她认为，AI 转型不能只看工具，还必须同步重构流程、岗位、绩效和人才能力。联想正在推进 AI 场景专家、智能体使用者、数字员工等新角色设计，并通过认证和激励机制培养内部 AI 人才。

她特别强调，" 我们从来没有想过说 AI 就是为了裁多少人，我们更关心它能给企业创造什么新价值。" 联想做 AI 原生组织并不是为了裁员，而是为了重新设计人机协同下的价值创造方式。

孙炜的分享表明，真正的企业 AI 转型不是营销部门买几个工具，也不是员工自发使用几个模型，而是从战略、流程、数据、组织到绩效的系统工程。

AI 营销的下一站，是商业生态和组织能力的整体重构

过去，营销行业追求的是更多曝光、更低成本、更高转化；今天，新的问题正在出现：品牌能不能被 AI 正确理解？消费者的真实意图能不能被识别？内容能不能实时生成并个性化匹配？种草和转化能不能真正打通？组织能不能为数字员工和超级个体重新设计协作方式？

AI 并没有让营销变得更简单。相反，它让营销回到了更本质的问题：谁在做决策？谁在影响认知？谁在创造信任？

当 AI 成为用户决策的新入口，营销的竞争也从 " 抢流量 " 进入 " 抢认知 "" 抢信任 "" 抢解释权 " 的阶段。未来，企业要赢得的不只是消费者的点击，更是 AI 系统对品牌的理解、采信和推荐。

也正如本次沙龙嘉宾们共同传递出的判断：AI 不是营销人的替代品，而是一次迫使营销人、组织和行业重新进化的机会。谁能率先理解这张新地图，谁就有机会在 AI 时代重新定义增长。

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