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生成式人工智能如何重新定义营销和品牌

过去，营销人员需要花费数周时间来打造营销活动。一个创意可能需要数百个变体。测试耗时漫长，审批流程也一波三折。但现在情况不同了。零售商利用人工智能进行定向广告投放，广告投入回报率提高了 10% 到 25%，预计到 2026 年，全球在人工智能营销技术上的支出将达到 820 亿美元。这项技术改变了一切……

2025年10月20日 | 最多阅读13分钟

营销人员曾经需要数周时间来打造营销活动。一个想法需要数百种变化。测试拖延，审批也迟迟不决。现在不一样了。

零售商利用人工智能进行定向广告投放，广告投入回报率提高了10%到25%，预计到2026年，全球在人工智能营销技术方面的支出将达到820亿美元。这项技术在不到两年的时间里，就从一项新兴技术发展成为一项至关重要的技术。

本文通过真实的例子、清晰的结果和有用的应用程序探讨了生成式人工智能如何改变营销和品牌。

生成式人工智能对营销意味着什么

生成式人工智能基于学习到的模式生成新信息。该技术利用基于海量数据集训练的大型语言模型来创建文本、图像、视频和音频。

传统人工智能提供数据预测。而生成人工智能则真正地生成事物。这种差异至关重要，因为生成事物一直是营销运营领域的最大障碍。超过 37% 的营销部门将人工智能纳入战略的组成部分。该技术负责三项关键的营销工作：

内容生成功能可实现文案撰写、图片制作、广告版本控制和创意测试的自动化，其规模是手动操作无法实现的。个性化功能会根据个人而非群体修改信息，并自动将一个营销活动创意转换为多个版本。优化功能会根据结果进行 A/B 测试，并即时部署成功方案，无需任何人工干预。

这项技术尚未完全完善。American Eagle 首席营销官 Craig Brommers 也指出，人工智能生成的“通用创意”可能会损害品牌的独特性。为了确保质量并指导策略，仍然需要大量的人工干预。

领先品牌如何实施生成式人工智能

最成功的实施将人工智能能力与强大的品牌战略和人类创造力相结合。

可口可乐：多渠道人工智能整合

可口可乐与贝恩公司和OpenAI合作开展了“创造真正的魔法”（Create Real Magic）计划。该计划鼓励参与者将经典的可口可乐广告艺术与ChatGPT和DALL-E相结合，创作出新的作品。可口可乐利用世界杯部署人工智能平台，为球迷制作定制内容，制作了超过12万个个性化视频，并在可口可乐品牌模板中嵌入了消费者的姓名和照片。

为迎接2024年的圣诞季，可口可乐打造了“创造真魔法”平台，该平台由对话式人工智能驱动，打造了其1931年原版圣诞老人的3D数字孪生模型，可以用26种语言与人们对话。这些活动展示了人工智能如何实现传统生产方式无法实现的体验。

耐克：人工智能驱动的产品开发和故事讲述

耐克首席创新官透露，他们一直在利用私人运动员的表现数据训练一个专有的人工智能模型，并使用3D打印、VR和计算设计，以创纪录的速度创建原型。耐克制作了一则“Never Done Evolvin g”的广告，其中有一场由人工智能创造的网球比赛，比赛双方分别是1999年首次获得大满贯赛冠军的年轻球员塞雷娜·威廉姆斯和2017年澳大利亚网球公开赛上现役球员塞雷娜·威廉姆斯，以纪念耐克成立50周年。

Nike Fit 应用程序融合了人工智能 (AI) 和增强现实 (AR) 技术，允许用户扫描脚部，获得精准测量的完美鞋款推荐。这些部署表明，人工智能不仅取代了人类的判断，更能助力创新。

吉百利：超个性化的名人营销

吉百利印度公司还开展了一项活动，让店主能够制作自己的视频广告，其中包括宝莱坞演员沙鲁克·汗的加盟。AI 会调整演员的声音和形象，以使用特定商店的名称。这项活动让小型企业无需花费明星的预算，就能触达明星般的规模，这证明了 AI 可以实现前所未有的个性化。

H&M：时尚营销的数字孪生

在他们的广告活动中，H&M 以数字双胞胎的形式开发了人工智能生成的 30 个真实人体模型，首席创意官 Jorgen Andersson 表示，这是为了改进他们的创作过程，但他们方法的其余方面是以人为本的。

亨氏：人工智能驱动的视觉品牌

亨氏通过 DALL-E 和其他生成式 AI 程序开展了一项活动，要求 AI 绘制番茄酱，生成的图像与社交媒体、数字广告和包装中使用的标志性包装瓶在图形上相似。该活动通过 AI 自动识别品牌在番茄酱品类中的视觉优势，强化了品牌形象。

Nutella：货架层面的大规模个性化

为了找到一种新方法，使产品包装成为一种可收藏的体验，Nutella 委托其生成算法设计了七百万个独特的罐子标签，这些标签已全部售罄。

Etsy：人工智能驱动的礼品发现

Etsy 推出了“礼物模式”，根据用户的喜好，为收礼人提供超过 200 种角色，并提供定制化的礼物推荐。这项技术还解决了电商面临的一个常见挑战，即让顾客更容易做出决策。

现实世界的营销应用

这些应用程序涵盖了每种内容格式和营销功能。

1. 大规模内容创作

生成式人工智能并不局限于文本，它能让营销人员以最少的投入制作视频、音乐、三维内容和其他互动内容。Gartner 报告显示，各大品牌正转向人工智能，以快速增强、加速和开发新内容，包括博客、短视频以及产品视觉效果。2018 年，甚至像阿里巴巴的 AI 写手这样的平台也已经能够以极少的人工投入创作出引人入胜的文案。自那时起，这项技术已取得了长足的发展。

2. 超越人口统计的个性化

个性化正在从基于人口统计的一般体验演变为基于独特搜索意图、偏好和情境的高度个性化互动。麦肯锡警告称，品牌需要在高度个性化的营销（可能将广告支出回报率(ROAS) 提高高达 25% ）与强有力的隐私和道德保障之间取得平衡。

3. 活动优化和测试

Meta 和 Google Ads 都提供了动态标题和创意、AI 生成的建议以及动态再营销功能，对数字营销活动的效果和成功产生了巨大影响。营销活动正在超越基本的人口统计定位，AI 现在可以实现基于情感、情境化的定位，并由实时情绪分析驱动。

4. 第一方数据和人工智能集成

人工智能无需使用 cookie 即可分析购物习惯、首选沟通渠道和参与趋势等模式，将第一方数据与人口统计或地理信息相结合，并根据新数据或客户行为的变化动态调整受众。

可衡量的业务成果

调查数据和行业报告揭示了哪些好处是真实的，哪些好处是想象的。

1. 投资回报率和收入影响

采用人工智能驱动的个性化营销的品牌可获得 5-15% 的增量收入，并提高 10-30% 的营销支出效率。尝试人工智能驱动的定向营销活动的零售商，广告支出回报率可提高 10% 至 25% 。

2. 采用率和满意度

贝恩对180多家美国大型公司的调查发现，27%的受访者表示，生成式人工智能已经超出或远远超出了市场营销的预期。超过37%的营销团队已将人工智能作为其战略的核心部分。

3. 消费者行为变化

Statista 估计，到 2027 年，预计将有超过 9000 万人使用人工智能作为主要搜索方式。微软研究发现，在与 Copilot 互动后的 30 分钟内，购买行为增加了 53%。

4. 内容表现

以上的内容是由其人工智能推荐系统驱动的，这为他们的社交媒体广告提供了信息。

实施的战略价值领域

四个营销领域为生成式人工智能的部署提供了最大的潜力：

工作流程简化简化了创意概念起草、图像制作、内容翻译、品牌合规性检查和资产标记。
内容创作和个性化可以自动化文案撰写、图像制作、广告版本控制和其他创意任务，而这些任务的规模是仅靠人类团队无法实现的。
客户洞察和情报提供实时分析和细分，人工智能模拟客户行为并预测未来需求。
活动优化和测试可以实现持续优化，而不是定期的测试周期，AI 可以自动分析结果并实施获胜者。

关键实施挑战

营销团队必须解决真正的障碍才能成功采用。

质量和真实性问题

根据尼尔森智商 (NIQ) 于 2024 年 12 月，消费者一致认为人工智能生成的视频广告比传统广告更“烦人”、“无聊”和“令人困惑”。美国鹰牌 (American Eagle) 首席营销官克雷格·布罗默斯 (Craig Brommers) 表示，人们担心人工智能生成的“千篇一律的创意”可能会影响注重多样性和包容性的品牌的真实性。过度依赖人工智能生成的内容可能会在受众中滋生一种不真实感，并可能疏远他们。

平台和工具不堪重负

多位专家都用“压倒性”一词来形容人工智能市场的现状。他们预计，随着那些打造行业专属且功能全面的生成式人工智能产品的公司脱颖而出，2026年市场格局将会出现一些变化。那些在人工智能模型训练方式上保持透明的平台，可能会赢得规避风险的营销人员的青睐。.

知识产权和法律问题

对于注重知识产权的大型营销人员来说，将宝贵的素材移交给大型语言模型和机器学习算法仍然是一项艰巨的任务。“所有权是其中最重要的部分，而且目前仍不明确”，人们担心数十亿美元的品牌会失去有关其品牌和计划的具体信息。

多样性和偏见问题

“这个故事确实体现了多样性和包容性。人工智能正在从所有现有资源中汲取灵感，但并不总是能够做到最好，”NIQ 旗下 Bases Advertising 副总裁 Megan Belden 表示。

领先实施的最佳实践

取得可衡量成功的公司遵循特定的模式。

1. 平衡自动化与人工监督

人工智能生产的内容和最终产品的外观应该受到人类的严格监督，优秀的营销人员应对人工智能生成的内容进行微调，以确保其质量上乘，符合商业审美、基调和期望的感知。

营销人员应该采用混合方法，使用人工智能工具来扩展流程，同时保持受众所涉及的真实性、情感联系和深度。

2. 从低风险应用程序开始

生成式人工智能在实现最终创意产品方面可能还不够成熟，但它对生产流程其他方面的影响将在 2026 年上升，早期阶段的任务（如简报、研究和故事板）将得到提升。.

3. 专注于品牌特定培训

可口可乐与三家不同的工作室合作，这些工作室的创意技术人员都是工程师、早期采用者和讲故事的人，可口可乐将 20 世纪 90 年代的电影作为简介，因为他们知道他们有权使用它作为提示。

4. 设定可衡量的目标

CMO 应该设定可衡量的、雄心勃勃的目标（无论是运营、以客户为中心还是财务），并让他们的团队承担责任，而不是关注个别用例。

比较：传统营销与人工智能增强营销

方面	传统营销	人工智能增强营销
活动开发	4-8周	2-5天
内容变化	3-5 手动创建	100+ 自动生成
个性化	段级（10-20组）	个人层面（千人）
测试周期	每次测试 2-4 周	实时连续
ROAS改进	基线	高出10-25%
收入提升	标准	5-15% 增量
营销效率	基线	10-30% 的改善

2026年及以后的新兴趋势

三大转变正在重塑营销人员使用生成式人工智能的方式。

多模式人工智能集成

多模态人工智能 (RAG) 整合了来自不同模态的上下文信息，提供更丰富的洞察。系统能够跨模态生成内容，例如文本转图像、根据文本描述生成视频摘要以及根据书面脚本生成音频。RAG（检索增强生成）技术允许企业使用自身数据定制 AI 响应，并以公司和市场特定的洞察补充通用训练。

语音和对话式人工智能

随着人工智能语音助手、智能显示器和可穿戴设备越来越融入日常生活，营销需要超越静态内容，通过语音搜索优化、人工智能生成的交互式体验和人工智能驱动的客户互动重新定义品牌的沟通方式。

预测分析和客户智能

人工智能驱动的洞察使营销人员能够精准快速地追踪消费者的参与度、情绪和偏好，而人工智能提供深入且可操作的消费者行为洞察的能力正在呈指数级增长。新公司 Aaru 的旗舰模型“Lumen”利用多智能体方法，根据尚未发生的事件创建模拟，从而配置受众以预测客户角色行为。

实际实施框架

根据成功的品牌部署，请遵循以下步骤：

通过审核当前的 AI 使用情况、发现差距以及分析团队接受 AI 的准备情况来分析现有能力。
在面向客户的活动中部署人工智能之前，第一步应该是高影响力、低风险的，例如内容起草、图像变化或研究工作。
投资培训团队，使其能够快速响应工程、质量管理、人工智能的道德使用，并更具战略性地思考人工智能有用的情况和需要人类创造力的情况。
标准化数据基础设施，清理数据源并开发人工智能系统以获取高质量信息。
建立与人工智能相关的品牌原则，例如人工智能应该遵守的语音参数、视觉风格原则和消息传递原则。
通过监控渠道、创意和细分层面的生产力改进、内容表现、活动投资回报率和团队满意度，以严格的方式衡量影响。
在发布之前，始终对 AI 生成的内容的审查方式进行人工控制，以识别错误并保持品牌连续性。

前进的道路

生成式人工智能已经改变了营销的需求，更成熟的团体已经在考虑合作伙伴生态系统的未来，准备结束基于链接的搜索，并设想机器人营销会是什么样子。

人工智能系统的未来不仅在于执行任务，更在于影响2026年的营销策略和创意决策过程。人工智能在营销领域的应用正处于关键时刻，过去被视为前沿的技术如今已成为保持竞争力的必备条件。.

2026年能够胜出的品牌，未必都是那些运用最尖端人工智能工具的品牌。真正能够将人工智能的效率与人类的创造力和战略思维相结合，同时又能保持品牌真实性和客户信任的品牌，才是真正能够脱颖而出的品牌。.

常见问题

人工智能营销实际上对营销活动效果有多大改善？

零售商尝试基于人工智能的定向营销活动，其广告回报率可提高 10% 至 25%，品牌采用基于人工智能的个性化流程，其回报率可提高 5% 至 15%，营销支出回报率则可提高 10% 至 30%。绩效的提升取决于实施质量和用例的选择。

在营销中使用人工智能的最大风险是什么？

根据尼尔森智库 (NielsenIQ) 的研究，消费者一致认为 AI 生成的视频广告比传统广告更“烦人”、“无聊”和“令人困惑”。此外，消费者还担心 AI 生成的视频广告创意千篇一律，会影响品牌的真实性；AI 会从所有现有内容中抽取素材，却没有进行恰当的呈现；此外，消费者还担心与 AI 模型共享品牌细节会引发知识产权方面的担忧。