作者｜乌塔

编辑｜李小天

" 如果预算小于 20 万，我的建议是把重点完全放在 AI 素材生成上，如果预算再高点，就可以考虑通过 AI 平台去沟通中尾部红人，效率肯定会比传统的人工联系要高。" 今年 7 月，在深圳一场 AI 出海营销分享会上，一位在北美从事了近十年营销的从业者对霞光社如此分享。

" 现在几乎不存在完全不使用 AI 进行出海营销的品牌。" 他肯定道。

IDC 一项覆盖全球 200 家出海企业及出海营销服务商的调研与他的判断基本相符：78.5% 的出海企业已经把 AI 嵌入营销核心环节，82% 的营销管理者认可 AI 智能体的创收价值。

但普及，并没有自动换来增长。同一份调研里提到了另一组数据，出海企业的合规与获客成本平均抬升了 32%。

AI 用得越普遍，增长的账反而越难算：营销动作的回报难以归因，策略制定依旧依赖试错；更隐蔽的是，AI 的产出本身也未必可靠——通用模型专业知识的幻觉率或在 30% 以上，少有 AI 生成的报告经得起推敲。

当近八成企业都已用上 AI，" 有没有 AI" 不再是竞争的分界线。出海营销正在进入 " 结果时代 "：竞争的重点：谁能用 AI 创造真正可验证的增长结果。

AI 营销的热潮，卡在 " 深水区 " 之外

这一年，AI 毫无疑问是出海营销里最热门的话题。仅近三个月，霞光社就接触到数十家 AI 营销平台，其中 AI 红人营销平台增速最快，因为海外红人生态复杂、对接困难，品牌又有着强烈的付费意愿，提效需求最为迫切。

平台越多，品牌反而越困惑。" 助力内容资产沉淀 "、"AI Native 平台 " ……标签层出不穷，功能落地却大多停留在浅水区：

在需求捕捉上，AI 营销平台大多选择单点突破，难以覆盖多样的营销需求。电商客户的核心诉求是销量转化，AI 主要用于素材生产、投放分析；品牌客户更关注市场格局与竞品动态，需要传播与销售联动的竞争策略——而多数平台走的是标准化 " 大通路 "，很难因地制宜。

在数据资产上，工具带来的业务增长难以被直观评估。平台倾向于交付一份品牌营销报告，而不是数据背后的归因和建议，单次营销很难沉淀为长期的有效参考和品牌自有数据库。

IDC 的调研数据印证了这种 " 高渗透、低纵深 " 的落差：内容创意与本地化、媒介投放与优化是 AI 渗透率最高的两个环节，分别达到 89.8% 和 82.2%；但仍有 35.5% 的受访对象认为营销策略制定困难，33.5% 的受访者感到投放效率遇到提升瓶颈。

工具在单点上的繁荣，并没有从根本上消解出海的不确定性。平台各说各话、标签满天飞，品牌在选择时缺乏可比较的依据——行业迫切需要一套公认的 AI 出海营销评判标准，打破这种困境。

2026 年 7 月，IDC 权威发布的《出海营销 AI 智能体成熟度与服务商能力白皮书》，试图给出这样一个答案：白皮书首次提出 AI 智能体出海营销全链路成熟度评估体系，为出海厂商提供一份更全面、更专业的行业图景解析。

白皮书预测，未来 12 个月品牌使用 AI 的优先场景 Top3，依次为内容创意与本地化（80.0%）、媒介投放与优化（76.7%）和合规风控与数据安全（66.7%）。在此基础上，评估体系在传统的内容、投放等基础环节外，扩充了战略洞察、整合协同和用户运营三大板块——这恰恰是当下绝大多数宣称 " 全链路 " 的 AI 营销平台尚未真正覆盖、但出海企业刚需极强的能力。

图片来源：《出海营销 AI 智能体成熟度与服务商能力白皮书》，数据来源：IDC Research on Maturity of Marketing AI Agent Applications for Overseas Marketing

以战略洞察为例，它对应本地化认知构建和策略建议两大核心流程。传统模式下，品牌需要付出极高成本开展市场调研、实地考察和投放试错；AI 若能补齐这一短板，将大幅降低品牌前期市场探索的成本。

白皮书还制定了 L0-L5 六级自动化成熟度标准，清晰定义了从人工主导、AI 单点辅助，到全流程自主执行的能力边界，为出海 AI 营销的工业化落地提供了一套简单、明确、可落地参考的坐标系。品牌可以对照标尺，直观判断自身营销工具所处阶段，跳出服务商 " 自卖自夸 " 的宣传陷阱，客观衡量 AI 营销服务商的真实能力水平。

图片来源：《出海营销 AI 智能体成熟度与服务商能力白皮书》

当用这套标尺去描绘行业图谱，明显的阶段性结构失衡浮出水面。目前只有媒介投放自动化进展较快：29.5% 实现部分流程智能化，33.3% 已将 AI 深度嵌入全流程，达到 L2 水平；创意内容本地化和战略洞察仍以 AI 单点辅助为主，虽进入 L2 基础自动化进程，核心创意和品牌安全仍需人工把关；整合协同、用户运营、合规风控则依赖人工主导，主要停留在 L1 工具辅助阶段。

也就是说，行业的 AI 能力大多集中在 " 执行的手脚 "，" 决策的大脑 " 仍然缺位。白皮书评估体系不仅帮助品牌方完成精细化选择，也为行业划定了清晰的进阶方向：出海 AI 营销的下一阶段竞争，不是单点素材工具的比拼，而将走向市场洞察、营销执行、数据归因、资产沉淀一体化的全链路智能时代。

真正的壁垒不是工具，而是闭环

全链路不是服务商的自我叙事，而是需求侧用预算投出的票。白皮书显示，" 效果 " 是企业选择出海营销服务商的第一标准，倾向占比达 85.5%；本地化能力、合规能力紧随其后，分别为 75.0% 和 74.5%。在 " 供需满足度 " 失衡的当下，企业正以效果为导向评判服务商，倒逼行业进化升级。

IDC 进一步指出，下一阶段服务商的壁垒，取决于 " 数据资产能否转化为 AI 闭环 "，而不只是 " 是否使用 AI 工具 " ——这要求 AI 营销提升对业务场景的理解和工具整合能力，用更深度的闭环执行，实现数据资产的有效沉淀。

以这个标准评估，IDC 判定行业先锋已经出现：飞书深诺 Meetsocial 依托洞察、创意、品效、媒介、优化、数智等一系列产品矩阵覆盖营销全链路，区别于垂类智能闭环型、执行服务型、资源 / 媒体代理型厂商，在创意生产、媒介投放和广告优化等环节呈现 L2 基础自动化特征，并具备向 L3 流程协同演进的基础。

7 月 23 日，飞书深诺正式发布新一代企业级出海营销 AgentOS —— Marvy 2.0，把这一判断落成了产品。

在架构设计上，Marvy 2.0 采用三层嵌套结构：顶层是任务调度 Agent，担任总指挥，负责理解用户意图、拆解子任务、判断依赖关系并调度执行；中间层是市场洞察、智能创意、媒介策略、智能投放、数据分析五大专业 Agent，各司其职、协同并行；底层则汇聚了 Gemini、OpenAI、Seedance 等顶尖大模型底座，数百位营销专家沉淀出的 1000 多个 Skills 体系，以及飞书深诺的 1.3PB 的真实营销数据资产。

这意味着，Marvy 2.0 并不是脱离数据经验的单纯技术进步，而是把视野放在实践需要的全链路流程中——尤其是此前行业薄弱的决策层面，以自组织多智能体架构重构出海营销全链路的深度协同。

在飞书深诺CTO陆鑫看来，AI 营销的真正壁垒，在于对客户的理解深度和引导准确度。

他提到，飞书深诺在做的工作其实是 " 帮品牌驾驭模型 "。信息传递中的结构性损耗难以避免，AI 对客户目标的理解程度很大程度上取决于表述方式而非思维理解——如何尽可能减少理解损耗，是提升品牌对 AI 营销信任度的重中之重。那些通过数据沉淀下来的可复用数据、对客户目标和上下文的准确理解、正在被验证的创意和假设，既是品牌重要的内容资产，也是飞书深诺的核心竞争力。

数据引导决策，决策反馈数据。这套全链路闭环导向的，是可以被量化验证的结果——在离中国近 10000 公里的非洲，它已经得到验证：某拓展非洲市场的手机企业，在接入 Marvy 2.0 后，只需输入简单的自然语言指令，系统就能输出完全对齐总部标准的文件，业务整体能效优化 74%，人工运营耗时下降 89%。

Marvy2.0 为客户提供的媒介打分

Marvy 2.0 的推出，也标志着飞书深诺正在引领出海营销冲出固有模式和思维认知。" 行业都在讲说要数据闭环，但其实我们觉得更重要的是因果闭环。当广告系统开始做决策，它的数据其实是同步影响着它的决策的，但在我们看来，使用者要拥有实施干预的权利，比如保留对照组、探索更多的未知策略，这些在飞书深诺里面都是可被实现的，" 陆鑫强调。

在飞书深诺的图景里，一个 AI 出海营销的愿景已经落地：数据突破全链路可追溯、交叉验证与冲突仲裁，每一项决策可视、可追溯，系统不再是不可信的黑箱，而是透明可靠的增长引擎。某种程度上，飞书深诺想要构建的，是 AI 时代全新的出海工作流程和营销生态。

飞书深诺，永远在制造 " 行业转折点 "

被问到 Marvy 2.0 的行业定位和目标时，飞书深诺 CTO 陆鑫给出的回答是：" 我们要让出海营销这件事情从不确定性变成确定性。"

这是对当下出海客户痛点最直接的回应。全球市场环境复杂、区域差异显著、决策链路拉长，营销效果不可预测、执行不可控、结果不可追溯，已成为行业普遍困境；而 AI 应用的普及还带来了新的问题——通用大模型的专业知识 " 幻觉 "。

如前所述，通用模型专业知识的幻觉率或在 30% 以上，AI 生成报告里可信的屈指可数。对服务商而言，不仅要深刻认知 AI 幻觉、尽可能弥合这种隐形的误差，还要看到用户的真实需求，哪怕对方并没有直接提出。而要做到这两点，平台在底层数据能力、营销和行业认知这些 " 基础建设 " 上的深度和广度，就格外重要。

这正是飞书深诺的底气所在。Marvy 2.0 的背后，不只是第三方数据平台的数据，还有飞书深诺服务的 17 万 + 企业、覆盖的 233 个国家和地区、日新增 6 亿条的二方媒体数据（客户在媒介平台产生的数据），以及十余年的真实经验。

早在 2015 年，飞书深诺就开始搭建营销行业的数据仓库，累计沉淀了超过 10 年的全品类、全区域、全周期的出海营销数据，每天处理的营销数据达到数 T 级别；在专业能力层面，12 大行业、128 个细分领域的数百位优化师和创意策略分析师，将方法论固化为可复用的 Skill。

与此同时，飞书深诺还具备独一无二的 " 培育土壤 "：产品往往先在内部 300 人团队的真实业务中跑通、验证，证明价值后再外溢给客户——把时间成本转化为有效经验，从实践中完成 " 内部验证→外溢客户 " 的闭环。

回顾 AI 出海营销，行业的每一次转折点似乎都和飞书深诺相关——而它制造转折点的方式始终一致：先一步看到方向，把方向做成产品，再用产品重新定义行业规则。

2022 年，是中国游戏出海的 " 分水岭 "。在此之前，游戏出海几乎是头部厂商的特权。那一年，飞书深诺推出 Meetgames，一站式服务出海游戏；平台开发的游戏 ROI 预测模型，可以在游戏出海前进行市场投放效果预测，着重解决缺乏出海经验的中小型游戏面临的资金、资源、经验、产品等种种问题——游戏出海营销的 AI 平权时代由此开启。

2026 年 5 月，飞书深诺完成对亚马逊广告服务平台 4KMILES 的战略并购，补上跨境电商领域的关键能力拼图，进一步打通从品牌营销到电商转化的全链路增长体系。一夜之间，" 全品类 AI 营销 "、" 全链路增长 " 成为所有服务商追逐的关键词，整个赛道的竞争维度被彻底拉高。

今年，Marvy 2.0 的推出不是一次产品迭代，更是一次行业基建的升级。它背后是飞书深诺对整个行业根本命题的认知更新——从 " 用 AI 做营销 " 到 "AI 主导营销决策 " 的范式跃迁。

从游戏出海到跨境电商，从单点工具到全链路生态，飞书深诺每一次出手，都在重新划定一条行业起跑线——然后让整个赛道沿着它划定的方向奔跑。

近几年，AI 快速介入大众的工作生活，在追逐技术赋能的同时，我们也不乏看见技术焦虑、技术迷茫和技术异化。从 2013 年到 2026 年的 13 年间，飞书深诺用持续落地的技术与产品，把不确定的营销，变成可掌控、可追溯、可增长的确定性——在风口里始终坚定自己的目标和初心，深耕真正的实用性提效，与出海行业、品牌共生。

在飞书深诺每一次制造 " 行业转折点 " 的背后，都是对出海企业的深刻理解、对产业痛点的长期坚守，和对技术真正使命的笃定践行：让 AI 回归业务，让增长回归本质，让中国品牌走向世界的每一步，都更稳健、更清晰、更有力量。

扫码下载《出海营销 AI 智能体成熟度与服务商能力白皮书》