营销人，你真的会用 AI 吗？

最近看到一个数据，吓了我一跳。

Carvana，一家卖二手车的公司，用 AI 给每一位进站的客户，生成了一条专属视频。不是说拍了一条给所有人看，而是给每个人一条，画面、文案、推荐车型，全都不一样。

多少条？

130 万条。

130 万条，每一条都不一样。你想想看，如果靠人写脚本、人拍摄、人剪辑，得多少人、多少年？这事儿要是放在五年前，光想想就知道不可能。

但你今天打开 Carvana 的后台，这些视频还在源源不断地生成。

这就是生成式 AI 在营销里干的事。

不只是「写文案」这么简单

很多人一提到 AI 做营销，脑子里冒出来的第一个画面是：哦，用 ChatGPT 帮我写几条朋友圈文案。

没错。但只是很小的一块。

Spotify 做了另一件事。他们用 AI 把播客节目，自动翻译成不同语言。一个英语主播录的节目，能让拉美、日本、北欧的听众，直接听到自己母语的版本。市场一下就打开了。

你想想这意味着什么。以前做全球化内容，要么找翻译团队，要么重新录制，成本高得吓人。现在呢？AI 替你把「语言墙」给拆了。

所以问题来了：AI 在营销里，到底能干什么？

我给你拆三层。

第一层：拿来就用

最轻的一层，叫「预制工具」。

什么意思？就是那些你打开浏览器、注册个账号就能用的东西。ChatGPT 帮你写第一稿邮件，Adobe 的生成式填充帮你三秒钟把海报背景换掉。

这一层的好处是什么？快。

一个市场部文案，以前一天写 10 条产品描述，现在一天 100 条。省下来的时间干嘛？去做更需要人脑的事。

但这一层有个天花板：工具是通用的，不懂你的品牌、不懂你的客户、不懂你的产品调性。它给你的东西，你和竞争对手拿到的，差不多。

第二层：给它喂「你的东西」

所以聪明的公司，开始走第二步。

把自己的数据喂给模型。哪些数据？过往的客户对话、购买记录、广告投放效果、品牌话术手册。模型学了这些之后，吐出来的东西，就带上了「你的味道」。

这一层，IBM 做得比较深。他们有一套叫 Granite 的企业级模型，专门拿法律、金融、学术领域的数据来训练。这些领域的用词极精确，不能乱来。通用模型干不了这活，必须是「专才」。

麦肯锡讲过一个案例。家乐氏（Kellogg's），就是那个卖麦片的公司，用 AI 去扫社交媒体上流行的早餐食谱，看大家拿麦片搭配什么吃。AI 拿到这些数据后，自动生成创意素材和社交帖。什么口味最近火，什么搭配被讨论最多，一目了然，直接变成下一波广告的弹药。

这一层的核心是什么？是你的数据变成了壁垒。 别人的模型可能比你好，但他没有你的客户数据，吐出来的东西就没有你准。

第三层：重塑整个流程

再往上走，就到了最重的层面。

把整个营销链路拆了重建，AI 贯穿全程。从消费者看到你的第一眼、到下单、到售后，全打通。

比如说，消费者在你的网站上看了一双鞋，没买，走了。以前的逻辑是：等几天发一条折扣邮件。现在的逻辑是：AI 立刻分析这个人的浏览路径、停留时间、历史购买偏好，在几分钟内生成一条完全个性化的话术，甚至配一张他更可能心动的图，推送出去。

IBM 商业价值研究院（IBV）做过一项调研，超过一半的 CMO 打算用自己公司的数据，从头搭一个基础模型。不是小修小补，是推倒重来。

这就是三个层次的差别：拿来用、喂你的数据、重塑整个链路。

为什么营销部门最适合用 AI？

你想想看，营销这个岗位，天生就在生产数据。

每一次广告投放、每一条社交帖子、每一通客服电话、每一个客户的点击和停留，全都是数据。而且大部分是非结构化的。客户在微信里给你留的言、在小红书上发的评论、在直播间里刷的弹幕，全是文字、语音、图像。

传统工具处理不了这些「乱七八糟」的东西。AI 可以。

AI 能从这些看起来杂乱的信号里，扒出规律。某个客户最近连续三天看了你的母婴产品页面，还留言问了优惠券的事。AI 会告诉你：这个人是高意向客户，赶紧推一条限时优惠，转化率最高。

以前这种事叫「经验」。老市场人凭直觉判断。现在，AI 凭数据判断，比你快，比你准，还不用睡觉。

67% 和 86% 背后的真相

IBM 和 Momentive.ai 联合做过一项调查，对象是各公司的 CMO。

67% 的 CMO 说：未来 12 个月内，要上生成式 AI。86% 说：24 个月内一定要上。

这个比例，几乎是全员押注。

但有意思的地方在这儿。绝大多数公司现在拿 AI 干什么呢？省成本。 写产品描述省人力，自动化客服省人力，批量做素材省人力。都是冲着「省钱」去的。

真正拿 AI 去做创新、去找新增长点的，少。

这让我想起一件事。

每次技术变革来了，大家第一反应都是「拿它降本」。降本当然重要，但降本是防守，是底线。真正拉开差距的，是那些拿新技术去做原来做不到的事的人。

Carvana 做到了吗？130 万条个性化视频，这是「省了一个摄像师」的问题吗？这是「以前根本不可能做的事，现在做了」。

省成本是守，做新事是攻。只会守的公司，不会输，但也不会赢。

微分众化：从「一群人」到「一个人」

AI 在营销里带来的另一个变化，可能比效率更深远。

以前我们说市场细分，是按年龄、收入、地域来切。30-40 岁的女性、一线城市、月收入 2 万以上。切完之后，给这群人投同一套广告。

AI 能做什么？它能把人群细分到个体级别。不是一群人，是每一个人。

所以有人发明了一个词，叫「微细分」（micro-segmentation）。

什么意思？AI 看了这个人的购买历史、浏览行为、社交偏好、甚至最近的心情（从评论语气推断），然后为这一个人生成一条专属内容。不是从 A 和 B 里选一个，是从一万个选项里，选最适合他的那一个。

这个量级的个性化，人做不到。因为人处理不了这么多变量。

但 AI 可以。

上手之前，先想清楚三件事

说了这么多好处，但现实里踩坑的公司也不少。AI 不是买个工具就自动变强的。有件事必须想明白。

第一，数据质量。

AI 的输出，取决于你喂什么。垃圾进，垃圾出。如果你过往的客户数据本身就乱、有偏差、不完整，AI 学完之后，会把你的错误放大一万倍。所以很多公司在上 AI 之前，先花大力气清洗数据，甚至专门招数据工程师来做这件事。这步偷懒，后面全白费。

第二，隐私。

用客户数据做个性化，听起来很美。但用户的数据，你有没有权利拿来训练模型？不同国家法规不一样。一旦处理不当，罚款是小事，丢掉信任才是大事。信任这种东西，攒三年，毁三秒。

所以 IBM 在讲这件事的时候，反复强调两个词：透明和可解释。你得能说清楚，你的模型是怎么训练的，用了什么数据，怎么做的决策。说不清楚，客户就不敢信你。

第三，品牌一致性。

AI 写的东西，有时候很通顺，但读着不像「你说的」。品牌的语气、态度、调性，这些 AI 不会自动学到，需要你持续调。你不盯着，它写出来一篇文章，风格昨天是老干部，今天是网瘾少年，客户会一脸懵。

我的一点判断

这个领域变化太快了。今天写下的判断，可能三个月后就要更新。但有一个方向，我觉得短期内不会变。

AI 不会取代营销人，但会用 AI 的营销人，会取代不会用的。

这不是一句鸡汤。Carvana 那 130 万条视频，不是 AI 自己想出来要拍的，是有人想到了这个用法，然后把数据喂给它、把流程搭起来、把效果验证完。

AI 是放大器。你的洞察有多深，它放大的效果就有多强。反过来，你没有洞察，AI 放大的也只是噪音。

所以回到最初的问题：你真的会用 AI 吗？

不是「会不会用 ChatGPT」，而是：你有没有想过，在你现在的业务里，从哪个环节切入、用哪层工具、解决什么核心问题？

这个问题，值得每个营销人，认真想想。