过去，营销人员需要花费数周时间来制定营销活动方案。一个想法可能需要数百个变体。测试过程漫长而繁琐。审批流程也一拖再拖。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。
本文通过真实案例、清晰结果和实用应用，探讨了生成式人工智能如何改变市场营销和品牌推广。.
生成式人工智能对营销的意义
生成式人工智能基于学习到的模式生成新的信息。这项技术利用在海量数据集上训练的大型语言模型来创建文本、图像、视频和音频。.
传统人工智能基于数据进行预测，而生成式人工智能则能实际生成事物。这一区别至关重要，因为生成事物一直是营销运营领域最大的挑战。超过37%的营销部门已将人工智能融入其战略的核心组成部分。这项技术可以处理三项关键的营销任务：
内容生成功能可自动完成文案撰写、图像制作、广告版本控制和创意测试，其规模之大，人工难以企及。个性化功能可根据个人而非群体调整信息，并自动将一个营销方案转化为多个版本。优化功能可对结果进行 A/B 测试，并立即部署效果最佳的方案，无需人工干预。
这项技术尚未完全成熟。American Eagle首席营销官Craig Brommers也指出，人工智能生成的“通用创意”可能会损害品牌独特性。仍然需要大量人工干预来确保质量并指导战略。.
领先品牌如何应用生成式人工智能
最成功的应用是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“创造真实魔力”（Create Real Magic）项目。该项目鼓励参与者将经典的可口可乐广告艺术与ChatGPT和DALL-E等人工智能技术相结合，创作出全新的作品。可口可乐还利用FIFA世界杯，部署人工智能平台，为足球迷制作定制内容，将消费者的姓名和照片嵌入可口可乐品牌模板中，制作了超过12万个个性化视频。.
为了迎接2024年的圣诞季，可口可乐打造了“创造真实魔法”（Create Real Magic）平台，该平台利用对话式人工智能技术，以3D数字孪生的形式呈现了其1931年经典圣诞老人的形象，并能用26种语言与用户进行互动。这些营销活动展示了人工智能如何实现以往传统制作方式无法企及的体验。
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，他们一直在利用运动员的私人表现数据训练一个专有的人工智能模型，并借助3D打印、虚拟现实和计算设计，以创纪录的速度创建原型。成立50周年，耐克制作了一则名为“永不止步，不断进化”的广告，广告中人工智能生成了一场网球比赛，比赛双方分别是1999年首次赢得大满贯冠军的年轻塞雷娜·威廉姆斯和2017年澳网公开赛上同时代的塞雷娜·威廉姆斯。
Nike Fit 应用融合了人工智能和增强现实技术，用户可以扫描双脚，获得精准测量数据并获取完美鞋款推荐。这些应用表明，人工智能更多地是为创新提供支持，而非取代人类的判断。.
吉百利：高度个性化的名人营销
吉百利印度公司还发起了一项营销活动，让店主们能够制作自己的视频广告，广告中甚至可以出现宝莱坞巨星沙鲁克·汗。人工智能会根据特定店铺的名称调整沙鲁克·汗的声音和形象。这项活动让小型企业无需花费巨资就能获得堪比明星的影响力，证明了人工智能可以以前所未有的规模实现个性化营销。.
H&M：时尚营销中的数字孪生
在他们的广告宣传活动中，H&M 开发了 30 个由人工智能生成的真人数字孪生模型。首席创意官 Jorgen Andersson 表示，这旨在改进他们的创意过程，但他们方法的其余方面仍然是以人为本。.
亨氏：人工智能驱动的视觉品牌塑造
亨氏利用DALL-E和其他生成式人工智能程序开展了一项营销活动，要求人工智能绘制番茄酱图案。最终生成的图像与社交媒体、数字广告和包装上常用的标志性番茄酱瓶身图案高度相似。此次活动通过人工智能自动识别亨氏在该品类中的视觉主导地位，从而强化了品牌形象。.
Nutella：货架层面的大规模个性化
为了让产品包装成为一种可收藏的体验，Nutella 找到了一种新方法，委托其生成算法设计了 700 万个独特的罐子标签，这些标签全部售罄。.
Etsy：人工智能驱动的礼物发现
Etsy推出了“礼物模式”，根据用户的偏好，为收礼人分配200多个角色中的一个，并提供个性化的礼物推荐。这项技术也解决了电子商务面临的一个常见挑战，即如何让顾客轻松做出购买决策。.
实际营销应用
这些应用涵盖所有内容格式和营销职能。.
1. 大规模内容创作
生成式人工智能不仅限于文本，它还能让营销人员轻松制作视频、音乐、三维内容和其他互动内容。Gartner 的报告显示，各大品牌正转向人工智能，以快速增强、加速和开发新内容，包括博客文章、短视频和产品图片。早在 2018 年，阿里巴巴的 AI 写作平台就已经能够在极少人工干预的情况下创作出引人入胜的文案。此后，这项技术取得了长足的发展。.
2. 超越人口统计的个性化
个性化体验正从基于人口统计数据的通用体验，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提升高达 25%）与强有力的隐私和道德保障之间取得平衡。
3. 广告系列优化与测试
MetaAds 和 Google Ads 都推出了动态标题和创意、AI 生成的建议以及动态再营销功能，这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受众特征定位，AI 现在能够实现基于情感和情境的实时情感分析定向。.
4. 第一方数据和人工智能集成
AI 无需使用 cookie 即可分析购物习惯、偏好沟通渠道和互动趋势等模式，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群体。.
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存在的，哪些是人们想象出来的。.
1. 投资回报率和收入影响
使用人工智能驱动的个性化营销的品牌可获得 5-15% 的额外收入，并提高 10-30% 的营销支出效率。尝试使用人工智能驱动的定向营销活动的零售商，其广告支出回报率可提高 10% 至 25% 。
2. 采纳率和满意度
贝恩公司对180多家美国大型企业进行的调查发现，27%的受访者表示，生成式人工智能在营销方面的表现超出或远超预期。超过37%的营销团队已将人工智能作为其战略的核心组成部分。.
3. 消费者行为变化
Statista 估计，到 2027 年，预计将有超过 9000 万人将人工智能作为其主要搜索方式。微软的研究发现，在与 Copilot 交互后的 30 分钟内，购买行为增加了 53%。.
4. 内容表现
超过80% 的观看内容是由其人工智能驱动的推荐系统驱动的，而这又为其社交媒体广告提供了依据。
实施的战略价值领域
四个营销领域最具部署生成式人工智能的潜力：
- 工作流程简化，从而简化了创意概念草案、图像制作、内容翻译、品牌合规性检查和资产标记等流程。
- 内容创作和个性化功能可自动完成文案撰写、图像制作、广告版本控制和其他创意任务，其规模之大，仅靠人类团队是无法实现的。
- 客户洞察与智能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。
- 营销活动优化和测试能够实现持续优化，而不是周期性的测试，人工智能会分析结果并自动实施效果最佳的方案。
主要实施挑战
营销团队必须克服一些实际障碍，才能成功推广产品。.
质量和真伪问题
根据尼尔森IQ (NIQ) 于2024年12月，消费者普遍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”。美国鹰牌首席营销官克雷格·布罗默斯(Craig Brommers)表示担忧，人工智能会导致“千篇一律的创意”，这可能会影响那些重视多元化和包容性的品牌的真实性。过度依赖人工智能生成的内容会让受众感到品牌不够真实，甚至疏远他们。
平台和工具过多
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
对于那些重视知识产权的大型营销商而言，将宝贵的素材拱手让给大型语言模型和机器学习算法仍然是一个令人望而却步的前景。“所有权是其中最关键的问题，而且目前仍不明朗，”人们担心价值数十亿美元的品牌会因此失去关于其品牌和计划的具体信息。.
多样性和偏见问题
NIQ旗下Bases Advertising副总裁梅根·贝尔登表示：“这个故事确实体现了多样性和包容性。人工智能会从所有现有资源中提取信息，但并不总是能做到最佳的代表性。”.
来自领先实施项目的最佳实践
取得显著成功的公司都遵循特定的模式。.
1. 平衡自动化与人工监督
对于人工智能生成的内容和最终产品的外观，应该有相当程度的人工监督，由优秀的营销人员对人工智能生成的内容进行微调，以确保其质量上乘，并符合企业的审美、基调和预期印象。.
营销人员应采用混合方法，利用人工智能工具扩展流程，同时保持受众所关注的真实性、情感联系和深度。.
2. 先从低风险应用入手。
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. 专注于品牌专属培训
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专家既是工程师，又是早期采用者和故事讲述者。可口可乐将他们 1990 年代的电影作为简报，因为他们知道自己有权使用该电影作为创作灵感。.
4. 设定可衡量的目标
首席营销官应该设定可衡量的、有雄心的目标（无论是运营目标、以客户为中心的目标还是财务目标），并让团队承担责任，而不是只关注个别用例。.
对比：传统营销与人工智能增强型营销
| 方面 | 传统营销 | 人工智能增强型营销 |
| 活动策划 | 4-8周 | 2-5天 |
| 内容变化 | 3-5 手动创建 | 100+ 自动生成 |
| 个性化 | 细分市场级别（10-20 个组） | 个人层面（千人） |
| 测试周期 | 每次测试需 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 | 提升10-30% |
2026年及以后的新兴趋势
三大变革正在重塑营销人员使用生成式人工智能的方式。.
多模态人工智能集成
多模态人工智能整合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脚本生成音频。检索增强生成 (RAG) 技术允许企业使用自身数据定制人工智能响应，在通用训练的基础上补充公司和市场特定的洞察。.
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、人工智能生成的互动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用户参与度、情绪和消费者偏好，而人工智能提供深入、可操作的消费者行为洞察的能力正在呈指数级增长。新兴公司 Aaru 的旗舰模型“Lumen”采用多智能体方法，通过配置受众群体来预测客户画像的行为，该方法基于尚未发生的事件创建模拟。.
实际实施框架
根据成功的品牌推广经验，请遵循以下步骤：
- 通过审核当前人工智能的使用情况、发现差距以及分析团队接受人工智能的准备情况，来分析现有能力。.
- 在将人工智能应用于面向客户的营销活动之前，第一步应该是高影响、低风险的，例如内容撰写、图像变体或研究工作。.
- 投资于培训团队，使其能够快速响应工程、质量管理、合乎道德地使用人工智能，并更具战略性地思考人工智能在哪些情况下有用，以及在哪些情况下需要人类的创造力。.
- 规范数据基础设施，清理数据源，并开发基于人工智能的系统以获取高质量信息。.
- 建立人工智能相关的品牌原则，例如语音参数、视觉风格原则以及人工智能应遵循的信息传递原则。.
- 通过严格监控渠道、创意和细分市场层面的生产力提升、内容表现、广告活动投资回报率和团队满意度来衡量影响。.
- 在发布人工智能生成的内容之前，始终要有人对内容进行审核，以发现错误并保持品牌一致性。.
前进之路
生成式人工智能已经改变了营销的需求，更成熟的团队已经在考虑合作伙伴生态系统的未来，迎接基于链接的搜索的终结，并构思面向机器人的营销会是什么样子。.
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。.
常见问题解答
人工智能营销究竟能将营销活动的效果提升多少？
零售商尝试基于人工智能的定向广告活动后，广告回报率提高了10%至25%；品牌利用人工智能流程实现个性化后，营销支出回报率分别提高了5%至15%和10%至30%。绩效提升幅度取决于实施质量和应用场景的选择。.
在营销中使用人工智能的最大风险是什么？
根据尼尔森IQ的研究，消费者普遍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”。此外，消费者还担心创意过于通用会影响品牌真实性；人工智能会随意取材，缺乏适当的代表性，从而导致多元化和包容性问题；以及将品牌特定信息分享给人工智能模型会引发知识产权方面的担忧。.
消费者对人工智能生成的广告有何反应？
2024年，消费者对生成式人工智能的热情有所减退，因为运用这项技术制作的广告屡遭嘲讽。谷歌和苹果等科技巨头纷纷撤下发出反乌托邦警报的广告，而可口可乐的假日广告活动也引发了尤为激烈的争议。然而，成功与否取决于执行质量和品牌真实性。.
目前有多少比例的营销团队使用人工智能？
根据 IAB 发布的《2026 年视频广告支出与策略报告》，86% 的广告主表示他们正在使用或将要使用生成式人工智能来制作视频广告，超过 37% 的营销团队已将人工智能纳入其核心策略。而且，人工智能的普及率仍在持续增长。.
人工智能会取代人类营销人员和创意专业人员吗？
许多繁重的工作可以由人工智能完成，但才华横溢、判断力敏锐的营销人员可以对人工智能生成的内容进行微调，使其质量上乘，并完美契合企业的审美、基调和认知。人工智能很可能会成为共同创作者，承担繁重的工作，而人类团队则可以专注于营销活动的策略和情感深度。这项技术并非取代人类的创造力和战略思维，而是对其进行增强。.
