开栏的话

当今世界，技术变革浪潮奔涌，商业逻辑加速重构，新的趋势与挑战层出不穷。但越是在纷繁复杂之际，越需洞察先机、把握本质。为此，我们推出“前沿观察”。本栏目将聚焦经济、商业、科技等领域的前沿动态与深层变革，力求在喧嚣中提供一份沉思。首篇文章聚焦人工智能时代品牌营销的范式转移，思考企业应对之策。

近日，《经济观察报》刊登的《AI时代营销变局：品牌主的挑战和机会在哪里》一文为当下品牌营销管理带来思考。文章指出，AI对营销的影响，已不只是效率工具升级，更是一场底层逻辑重塑的范式革命。

从“单点赋能”到“全局重构”

文章开篇即指出，AI对营销的渗透正在经历从“局部工具应用”向“全局逻辑重塑”的深度跃迁。当前，AI已实现“洞察、创意、投放到运营”的全链路覆盖，从头部品牌逐步渗透至中小品牌。

然而，这场变革的深层意义远不止于效率提升。文章认为，AI带来的根本性变化在于流量入口的转移与决策机制的重构。随着信息整合、筛选与决策能力的大幅提升，AI正进化为新一代的核心流量入口，并将掌握关键的信息分发权。这意味着品牌主既有的传播路径可能部分失效，陷入“机器可读资产”缺失下的被动局面。

更为深刻的是，随着AI Agent范式的闭环发展，用户体验与交互习惯或将被彻底重塑：用户购买的底层逻辑将从“品牌的情感链接”转向对“Agent评估下的算法信任”。这一信任机制的重构，不仅会弱化品牌与消费者的直接情感触达，也将引发品牌价值取向的深刻分化。

AI在营销全链路的四重渗透

文章详细阐述了AI在营销4个核心环节的现实赋能：

在机会洞察上，基于社媒互动、新闻热点、竞品动态、用户行为等海量多源数据，大模型能够理解非结构化内容，并结合上下文推理实时捕捉用户兴趣变化。但这一能力的落地仍面临两大瓶颈：数据分散于各生态的超级APP中，AI难以实现跨场景的完整画像建模；通用大模型缺乏垂直领域的结构化知识，难以满足行业特定的深度洞察需求。

在素材生产上，AIGC的核心价值在于支持品牌主持续输出较高水准的创意概念，实现低成本、规模化的生产力突破。然而，AI在当前阶段仍主要扮演辅助角色。生成效果存在“幻觉”问题，且模型往往倾向于复用高频创意，导致不同品牌产出的素材趋于相似，引发消费者对“AI味过浓”的负面反馈。因此，文章强调，尽管生产力爆发使得“以量取胜”成为可能，但品牌主更需要警惕同质化内容泛滥的风险。

在精准投放上，AI驱动的全自动化投放正在成为前沿解法。据巨量引擎统计，其自动投放功能在游戏、网服领域的应用下载跑量平均提升30%，ROI提升约20%，冷启动通过率提升10%。但问题依然存在：各大平台之间的“数据墙”难以打破，AI的优化能力只能在一个平台内部发挥作用。

在运营转化上，AI带来了数字人直播、智能客服、虚拟试妆等新颖的互动形式。但文章指出，AI擅长明确的目标优化，却缺乏深层的情感洞察能力，难以理解用户行为的底层动机。

从搜索引擎到生成式引擎

随着生成式AI应用加速落地，生成式引擎优化成为行业与资本关注的焦点。

长江商学院李洋副教授指出，与传统搜索引擎优化不同，生成式引擎优化的核心是影响大语言模型生成答案的信息来源与内容权重。在用户获取信息从“搜索”转向“对话”的背景下，营销竞争核心从“点击量”转向“答案份额”——让特定品牌、产品或观点被模型纳入答案生成的逻辑之中，并在多个信息源的综合判断中获得更高权重。

在中国市场，这一趋势尤为明显。各大平台引入大模型后，传统网页链接的重要性被进一步削弱，跨平台的“答案呈现”成为新的竞争焦点。

品牌的“去魅”与创新突围

AI对营销更深层的影响在于对品牌价值的重塑。过去，营销人员长期利用信息不对称创造价值——通过垄断货架空间、情感诉求等方式建立品牌忠诚度。而AI正在彻底打破这种格局。消费者将其作为“品牌破解”工具，打破了营销人员依靠信息不对称建立品牌忠诚度的传统格局。消费者不追求通过AI加深与品牌的互动，而是期待AI能带来更低的价格、保持距离的推荐、更快的配送以及更优质的客户服务。

系统性框架与战略取舍

当AI通过Agent范式实现从需求到履约的完整链路时，生活服务全流程可能被AI接管。消费者的决策依据将从人的品牌信任，转向对Agent客观、专业评估的算法信任，产生信任机制重构。 这一变革将驱动品牌两极分化：功能导向的标准化产品，品牌溢价被压缩，竞争趋向极致性价比；以情感、审美为卖点的品牌，溢价得以保持，甚至进一步强化。企业营销战略也随之分化：一是走数据权威与透明化路线，通过建立知识图谱、第三方背书等方式“说服AI”；二是聚焦情绪价值创造，打造AI难以复刻的情感联结。

文章呼吁各品牌企业，不仅需要在战略层面形成前瞻且系统的认知，更应尽快将认知转化为行动方案，基于自身资源禀赋进行清晰布局，主动参与这轮AI驱动的变革，从而构建可持续的品牌竞争优势。管新 整理