当机器开始像人类一样思考、创作甚至超越人类在特定领域的能力时，我们正站在一个前所未有的历史节点上。 从 1956 年达特茅斯会议首次提出人工智能概念至今，这项技术历经多次兴衰，终于在生成式人工智能的推动下迎来爆发时刻。大语言模型与转换器架构的突破，让机器不仅能理解语言，更能自主生成内容；生成对抗网络的发展，则使高质量图像生成成为可能。 这些技术进步不仅重塑了人工智能的发展轨迹，更在商业营销等领域掀起了底层逻辑的革命。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读系列1，从技术演进视角，剖析生成式人工智能如何从人类智能的梦想走向现实。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES： 2:18 第一章:新风口--人类智能的起点时刻，让机器像人类一样工作一直是人类的梦想。 4:53 从1960到2023年人工智能的发展经历了多次的爆发和寒冬。 5:38 1956年的达特茅斯会议上人工智能叫AI这个概念首次被提出。 6:04 20世纪50年代后期，逻辑理论学家用程序展示了这一时刻的雄心和创新。 7:06 20世纪70年代的，人工智能研究迎来了第一次寒冬。 8:10 1975年，机器学习和大数据的技术推动人工智能到新高峰期。 8:30 20世纪70和80年代，科学家将专家级的知识编写成程序，以解决特定问题。 9:19 20世纪90年代中期开始，探索通过数据驱动的方法来实现知识和建构模型支持。 12:53 2012年开始深层次人工智能带来的人工智能的大爆发。 14:05 大语言模型的发展，是今天人工智能实现规模化应用的关键推动力。 16:27. 2018年，GPT首次亮相，就采用了单向转换器的架构，专注于文本生成任务。 19:29 深层对抗网络推高了高质量图像生成技术的进步。 人工智能演进的三幕史诗：从规则编程到数据涌现 第一幕：基于规则的符号主义黄金时代（1956-1970s） 1956 年达特茅斯会议正式提出 AI 概念，开启了通过符号系统与逻辑推理模拟智能的探索。逻辑理论家程序成功证明数学定理，ELIZA 聊天程序实现基于规则的人机对话，这些突破建立在艾伦・图灵计算理论与初代计算机技术基础之上。 但这种 "人工编写规则" 的模式存在致命缺陷：1970 年代，AI 系统在面对动态环境时暴露出知识获取成本高、计算资源消耗巨大、系统脆弱性等问题，首次寒冬降临，AI 研究退回实验室场景。 第二幕：机器学习与大数据的拉锯战（1975-2010s） 1975 年机器学习与大数据技术推动 AI 进入新阶段，专家系统通过编码领域知识解决特定问题，如医疗诊断与工程设计。但这类系统依赖人工输入规则，缺乏自学习能力，1980 年代末再次陷入低谷。 1990 年代中期，支持向量机、贝叶斯网络与神经网络的应用带来第三次高峰，1997 年 IBM 深蓝击败国际象棋世界冠军成为标志性事件。然而数据标记成本高、统计方法解释性不足等问题，导致 AI 发展再次遇阻。 第三幕：深度学习引爆的生成式革命（2012 至今） 2012 年深度神经网络（DNN）突破，联合大数据与 GPU 算力，将 AI 带入爆发期。 2016 年 AlphaGo 通过深度学习与强化学习击败李世石，证明机器在复杂决策领域超越人类的可能；2017 年谷歌 Transformer 架构引入注意力机制，模仿人类 "认知聚焦" 模式，实现长文本高效处理；2018 年 GPT-1 凭借单向 Transformer 专注文本生成，至 GPT-3 以 1750 亿参数实现多任务学习，生成式 AI 迎来规模化应用拐点。 与此同时，2014 年生成对抗网络（GAN）通过生成器与判别器的对抗训练，将图像生成质量推向新高度。 生成式技术的底层突破：从大脑仿生到计算范式革命 神经元模型与计算规模的仿生学突破 1943 年麦克洛克 - 皮茨神经元模型首次提出人工神经元概念，为神经网络研究奠定基础。人类大脑超 800 亿神经元的协作机制，在 GPT-3 的 1750 亿参数规模中实现计算层面的映射 —— 这种 "用规模模拟生物智能" 的思路，突破了早期模型无法处理非线性问题的局限。 Transformer 的注意力机制更直接复刻人类认知特征：如同大脑通过 "注意力手电筒" 选择性加工信息，AI 模型通过注意力权重分配实现长序列高效处理。 从 "规则编程" 到 "数据涌现" 的范式转移 传统 AI 依赖专家预设规则（如语法规则、医学诊断标准），而生成式 AI 通过海量数据训练实现 "规则自涌现"。 在自然语言处理领域，GPT 不再需要人工标记语法规则，而是从互联网语料库中自动学习语言规律；图像生成领域，GAN 通过对抗训练让模型自主掌握图像特征，无需人工定义 "人脸结构" 等先验知识。这种 "数据驱动而非规则驱动" 的范式，使 AI 突破特定领域限制，获得跨场景泛化能力。 多模态生成的技术协同效应 生成式 AI 的革命性还体现在技术融合上：大语言模型（LLM）与视觉模型的协同，实现文本 - 图像 - 视频的跨模态生成。2018 年 GPT 专注文本生成，2021 年 DALL-E 实现文本生成图像，2023 年多模态模型已能同步处理文字、图像、语音等信息。 这种协同效应源自 Transformer 架构的通用性 —— 注意力机制不仅适用于语言处理，也可扩展至视觉特征提取，形成统一的多模态建模框架。 生成式 AI 重塑营销：从效率工具到价值创造引擎 营销技术底层逻辑的重构 技术始终是营销进化的核心驱动力，但生成式 AI 带来的不是工具升级，而是底层逻辑重构。传统营销依赖 "人工创意 + 数据分析" 的线性模式，生成式 AI 则实现 "创意生产 - 用户洞察 - 渠道优化" 的闭环自动化。 生成式技术正在成为商业运作的底层逻辑，其价值在于将营销从 "信息传递" 升级为 "价值共创"——AI 不仅能生成文案、设计海报，更能基于用户数据模拟消费场景，预测需求趋势。 生成式营销的三大颠覆性特征 * 个性化规模生产：基于大语言模型，品牌可针对每个用户生成专属沟通内容。如电商平台为不同消费者自动生成个性化产品描述，实现 "一人一策" 的精准触达，打破传统营销 "批量生产" 的局限。 * 多模态创意自动化：生成式 AI 覆盖文字、图像、视频全内容形态。广告公司可通过 AI 快速产出数百版营销素材，适配不同渠道与场景，将创意生产效率提升数十倍，同时降低内容制作成本。 * 实时互动智能进化：对话式 AI 结合生成技术，使客服、导购等场景实现自然语言交互。AI 客服能根据用户对话实时生成解决方案，甚至主动推荐产品，将被动服务转化为主动营销，重构用户体验流程。 技术与营销的深度耦合场景 在内容营销领域，生成式 AI 可基于产品数据自动生成差异化文案，如美妆品牌针对同一产品生成适合不同肤质人群的卖点描述；在用户运营层面，AI 能根据消费者行为数据生成个性化沟通策略，如电商平台为沉默用户定制专属召回方案；在广告投放环节，AI 可实时优化广告素材与投放策略，根据实时反馈调整创意方向，提升转化率。这种 "技术 + 营销" 的深度耦合，正在重塑商业价值创造的方式。 站在智能奇点的思考：当 AI 生成超越人类创意 从 1943 年人工神经元模型到 2023 年多模态生成模型，AI 用 80 年走完了人类大脑数百万年的进化历程。生成式技术的爆发不仅是技术奇点，更是商业思维的重构点 —— 当 AI 能自主生成创意、预测需求，营销人需要重新定义自身价值：从 "创意生产者" 转变为 "AI 训练师" 与 "价值校准者"，负责为 AI 提供优质数据、设定伦理边界、把控价值方向。 正如大脑神经元通过连接产生智慧，生成式 AI 正通过技术与商业的深度连接，开启智能时代的新篇章。理解这场变革的本质 —— 不是 AI 替代人类，而是人机协同创造新可能 —— 将成为企业在智能经济中占据先机的关键。 TAKEAWAY 1、1956 年达特茅斯会议首次提出 AI 概念，开启人类让机器像人一样工作的梦想。 2、人工智能发展历经多次爆发与寒冬，每次寒冬都为后续突破蓄积力量。 3、1943 年提出的人工神经元模型，奠定神经网络和现代人工智能研究基本框架。 4、2012 年深度学习推动人工智能进入黄金期，2016 年 AlphaGo 击败人类棋手成标志性事件。 5、2017 年谷歌 Transformer 架构引入注意力机制，革新自然语言处理技术。 6、2018 年 GPT 首次亮相，采用单向转换器架构专注文本生成，后逐步升级。 7、生成对抗网络（GAN）于 2014 年提出，推动高质量图像生成技术进步。 8、大语言模型是当前人工智能实现规模化应用的关键推动力。 9、生成式 AI 实现从 “规则编程” 到 “数据驱动” 的范式转移，无需人工定义过多规则。 10、生成式 AI 正重塑营销，带来个性化生产、多模态创意自动化等颠覆性变革。 思考点 1、人工智能发展经历了哪些关键阶段？各阶段的核心技术突破是什么？ 2、生成式 AI 与传统 AI 的本质区别是什么？其底层技术逻辑如何实现？ 3、生成式 AI 对营销领域带来了哪些颠覆性变革？未来还有哪些应用可能？

在社媒营销预算持续攀升的 2025 年，企业正面临 “投入增加而效率难升” 的关键挑战。数据显示，头部品牌社媒营销预算年增长率已达 42%，但超六成企业反馈 ROI 未达预期，凸显出精细化运营提效的迫切性。 本期播客，系统梳理社媒运营提效的底层逻辑与实操路径，围绕关键词战略、达人矩阵优化、跨域转化归因三大核心板块，结合宝洁、联合利华等品牌实战案例，拆解如何通过精准的认知占位、高效的达人投放与全链路效果追踪，构建社媒运营的提效闭环，为企业提供从理论到落地的系统化解决方案。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES： 1:27 社媒投资越来越大,要做内容，要理解圈层，社媒提效迫在眉睫。 3:50 社媒提效关键的战略叫关键战略，运营的最最核心的长期目标要有关键词。 9:22 品牌升级要用内容来控制，要围绕着几个关键词，要能占有它。 14:44 市场在发展，竞争是永恒的，要竞争市场份额，竞争货架份额。 20:04 在内容侧内容对于关键词的强化，会让品牌变成非常有明确的特征。 22:09 达人是另一个非常重要的事情，是今天在社媒营销里面花钱的大头。 27:43 全员营销越来越多，现在是老板要做KOB，。 31:37 企业开始做KOC就是粉丝量不高的新人，就对于体系化运作能力就要求更高了。 35:26 选择KOL的核心就三个原则：匹配、风险规避、效率算账（cost per engagement）。 35:56. 第一种匹配：目标人群匹配，粉丝跟品牌的目标人群一致。 36:21. 第二种匹配：调性匹配，KOL对品牌的风格和调性能起到一定的支撑作用。 36:36. 第三种匹配：内容匹配，跟热点跟世界有关系。 38:32 选择KOL第二点：风险规避，就是要规避爆雷的风险和虚拟数据的风险。 39:48 选择KOL第三点：效率，KOL在社交媒体上互动数据就是一个最关键的KPI。 一、关键词战略：占领心智的核心战役 品牌的核心资产是消费者心智中的认知占位，而关键词战略正是构建这一占位的核心工具。 以 Olay 为例，其从 “妈妈超市品牌” 向 “专业护肤品牌” 的升级，正是通过精准的关键词管理实现的 —— 舍弃 “玉兰油” 旧标签，聚焦 “烟酰胺”“小白瓶” 等新关键词，通过理性（成分功效）与感性（昵称记忆）双路径强化认知，仅用一年半时间便完成品牌调性的彻底转型。 （一）关键词占领的双重维度 * 心智占位：在消费者认知中建立品牌与特定关键词的强关联。如邦迪占据 “创可贴” 品类词，海飞丝占据 “去屑” 功能词，企业需通过内容持续强化这种关联，目标是使品牌在目标关键词的 “共同提及比例” 超过 50%，形成绝对优势。 * 搜索入口占领：在社媒搜索场景中实现 “霸屏率” 管理。当消费者搜索 “美白怎么办”“茶香香水推荐” 等场景词或品类词时，品牌内容需在前三屏结果中占据高比例。数据显示，小红书美妆品类搜索份额前 10 的品牌，70% 同时进入天猫销售前列，印证了搜索占位与转化的强相关性。 （二）关键词管理的实操策略 * 分层策略：区分 “品牌词”（如 Olay）、“品类词”（如美白精华）、“场景词”（如旅行护肤品），制定不同的占领目标。品牌词需追求 70% 以上的搜索占位，品类词则需达到 50%-60%。 * 动态监测：建立关键词 KPI 体系，实时跟踪 “声量份额（SOV）” 与 “互动份额（SOE）”，通过词云分析判断内容是否偏离核心关键词。如发现竞争对手抢占关键词，需通过加大内容投放或热点借势快速夺回阵地。 二、达人效率优化：从 “砸钱带货” 到 “精准匹配” 达人投放是社媒预算的主要支出项，但头部 KOL 价格高企与中小 KOL 效果不稳定的矛盾日益突出。高效的达人运营需遵循 “匹配 - 风险 - 效率” 三大原则，构建科学的投放矩阵。 （一）三维匹配原则 * 目标人群匹配：达人粉丝画像需与品牌目标客群高度重合。例如王石代言燕窝，可能正是看中其粉丝中中年女性群体的潜在消费力；而美妆品牌选择成分党 KOL，则是为了精准触达关注护肤功效的消费者。 * 调性匹配：达人风格需与品牌气质一致。舒肤佳为凸显 “专业抗菌” 形象，会选择医学背景或硬核测评类 KOL；凡士林打造 “大女主” 人设，则倾向于合作展现女性独立精神的内容创作者。 * 内容匹配：结合热点事件或场景需求选择达人。瑞幸与《黑神话：悟空》联名时，邀请游戏领域 KOL 进行创意测评；安吉尔签约肖战后，通过其粉丝群体集中的户外大屏投放，实现声量爆发。 （二）风险控制与效率核算 * 风险规避：建立达人 “白名单”，通过数据工具检测粉丝真实性（如无效粉丝比例），并规避有 “爆雷” 历史的达人。2024 年某头部主播翻车事件后，不少品牌开始将 “合规性审查” 纳入达人筛选流程。 * 效率指标（CPE）：以 “每互动成本（Cost Per Engagement）” 为核心指标，计算达人投放的性价比。不同平台 CPE 差异显著（小红书＞抖音＞B 站），品牌需根据自身行业积累基准数据，淘汰 CPE 高于平均值的达人。 三、跨域转化归因：打通 “种草 - 拔草” 全链路 社媒内容的价值不仅在于当下互动，更在于对后端转化的驱动。但用户 “抖音种草、淘宝下单” 的跨域行为，给效果归因带来挑战。某美妆品牌通过时间序列分析模型，将每个帖子与搜索增量关联，成功将单篇内容的获客成本从 117 元降至 26 元，搜索增量提升 785%，验证了科学归因的价值。 （一）归因模型与工具 * ID 匹配法：如小红书 “小红心” 功能，通过用户 ID 追踪从内容浏览到电商进店的全路径。 * 时间序列法：分析内容发布后的搜索量、进店量变化，建立 “内容发布 - 行为转化” 的时间关联模型，适用于跨平台场景。 （二）预算分配优化 * 内容采买与推流比例：根据行业经验，6:4 的 “内容采买：推流” 比例较为合理。推流虽能快速提升曝光，但需以优质内容为基础，避免陷入 “烧钱无转化” 的陷阱。 * ROI 反向优化：通过归因模型计算每类内容的 “CPUV（获客成本）” 或 “CPS（销售成本）”，将预算向高转化效率的内容类型倾斜。 四、趋势洞察：社媒运营的新战场 （一）全员营销体系化 雷军、董明珠等企业家化身 “KOB（Key Opinion Boss）”，华为、麻六记等企业推动员工全员发声，形成 “高管 - 员工 - 经销商” 的多层声量矩阵。某连锁品牌通过员工打卡发帖机制，实现门店声量增长 71%，证明组织化内容生产的潜力。 （二）KOC 与低粉达人崛起 随着头部 KOL 性价比下降，粉丝量 5 万以下的 “低粉达人” 因互动率高、成本低成为新宠。某宠物食品品牌通过 200 个员工账号产出 37 万条内容，积累 450 万粉丝，形成 “急刹车打塔” 效应，验证了长尾内容矩阵的价值。 （三）全球化与文化传播 TikTok 用户涌入小红书、“甲亢哥” 等外籍 KOL 的出圈，标志着社媒运营进入 “文化传播” 新维度。西湖轮胎、宠物食品品牌通过 “交猫税”“老外学中文” 等创意内容，将品牌融入文化热点，实现调性与声量的双重提升。 社媒运营提效不是单一技巧的优化，而是从关键词战略到达人矩阵、从内容生产到效果归因的全链路升级。 企业需建立 “长期资产思维”，将每一次内容投放都视为品牌认知的积累，通过科学的指标体系与动态优化，让社媒真正成为品牌增长的引擎。 在竞争愈发激烈的 2025 年，唯有掌握这三大核心策略，才能在社媒战场中实现 “赢在效率，胜在心智”。 TAKEAWAY 1、社媒提效应以关键词战略为核心，占领用户心智与搜索入口双重阵地 2、构建品牌词、品类词、场景词三层关键词体系，动态监测共同提及率超 50% 3、达人投放遵循 “匹配 - 风险 - 效率” 三原则，聚焦目标人群、调性与内容适配性 4、优化达人矩阵结构，从头部依赖转向 “超头破圈 + 腰部性价比 + 尾部矩阵” 组合 5、以 CPE（每互动成本）为核心指标核算达人效率，建立行业基准数据对比体系 6、跨域转化需通过 ID 匹配、时间序列模型打通 “种草 - 搜索 - 转化” 全链路归因 7、按 6:4 比例分配内容采买与推流预算，基于 ROI 反向优化投放策略 8、全员营销成新趋势，推动高管 KOB、员工账号构建组织化内容矩阵 9、低粉达人与 KOC 因高垂直度和互动率，成为社媒长尾流量运营核心 10、全球化传播借文化反差与热点互动破圈，提升品牌文化厚度与调性 思考点 1、如何通过关键词布局实现品牌心智占领？ 2、达人投放中如何平衡匹配度与投放效率？ 3、跨平台转化归因有哪些核心方法与指标？

在人工智能技术加速渗透商业领域的当下，生成式 AI 正以颠覆性力量重构营销行业的底层逻辑。一场从信息传播、内容生产到消费决策的全方位变革已悄然发生。 当 AI 从生产力工具演变为生活场景的主导者，营销人该如何应对消费者行为变迁、搜索引擎迭代、内容生态重构与购物模式革新？ 本期播客，深入解析生成式 AI 如何重塑营销生态的核心场景，并探寻从“影响消费者”到“影响 AI”的认知革命路径。这不仅是对当下营销困境的回应，更是对未来商业趋势的前瞻性探索。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES 0:33 《生成：AI生产力重构营销性范式》反复讲到：AI成为了营销的生产力。 2:54 AI在消费侧的应用不再是用于工作了，而是生活的场景。 5:23 回到消费侧，中国市场的消费者用AI的宽度、深度和广泛的程度冠绝全球。 7:26 AI的无点击搜索使得搜索引擎的搜索量应该会下降60%以上。 10:10 AI时代网站的和内容呈现的逻辑变了。 12:13 除了信息的呈现方式之外，购物的方式也会发生变化。 一、AI 驱动营销生产力：从工作到生活的场景拓展 在《生成：AI 生产力重构营销新范式》一书中，核心观点指出，生成式 AI 已成为营销领域的核心生产力。 这一变革不仅体现在工作场景中，如律师用 AI 撰写法律文书、医生借助 AI 辅助诊疗、企业员工通过 AI 生成周报等，更延伸至生活场景。 如今，全年龄段用户均深度依赖 AI，从小学生用 AI 辅助写作文、老人通过 AI 搜索健康知识，到消费者利用 AI 规划旅行、制定菜谱，AI 已渗透到生活的方方面面。 以微信为例，其搜索功能整合 Deepseek 后，用户无需频繁点击链接，AI 直接提供总结结果，满足 90% 的查询需求。 这种转变标志着 AI 从 “生产力工具” 向 “生活必需品” 的跨越，推动营销战场从单一的工作场景转向更复杂、多元的生活场景。 二、消费侧 AI 应用：中国市场的领先态势与认知反转 中国消费者在 AI 应用的广度和深度上已领先全球。过去，人们普遍认为中国 AI 技术落后于美国，但随着 Deepseek、Kimi 等本土 AI 工具的崛起，这种认知发生了根本性反转。 AI 成为全民工具，这种普及带来的不仅是技术应用的革新，更是营销逻辑的重构。当消费者习惯通过 AI 获取信息时，企业传统的内容呈现方式和流量获取策略面临挑战。如何在 AI 主导的信息传播链中占据先机，成为营销从业者的新课题。 三、无点击搜索时代：搜索引擎与内容生态的颠覆性变革 AI 对搜索引擎的冲击尤为显著。传统搜索模式下，用户需点击多条链接（平均 10 条以上）才能获取有效信息，搜索引擎依赖 “竞价排名” 和 “CPC 点击” 盈利。 但 AI 总结功能的出现，使 “无点击搜索” 成为主流 —— 用户仅通过 AI 摘要即可满足需求，导致搜索引擎点击量骤降，直接威胁谷歌、百度等平台的收入模式。 这一变革倒逼企业重构内容策略：官网不再是简单的信息展示平台，而需转型为 “语料中心”，通过高质量、结构化的内容输出，影响 AI 的信息抓取和改写逻辑。 同时，传统的 SEO（搜索引擎优化）重要性下降，而 “SLO（语义搜索优化）” 兴起，企业需更注重内容的语义相关性和知识密度，以适配 AI 的推理和总结逻辑。 四、内容呈现逻辑重构：从可控展示到 AI 改写的被动挑战 在 AI 时代，内容的呈现逻辑发生根本变化。过去，企业可通过标题、摘要等 “头部描述” 控制用户对品牌的认知，但如今 AI 会对原始内容进行改写和重组，并以索引信源的方式呈现。 这意味着企业失去了对品牌信息传播的绝对控制权 ——AI 可能基于算法偏好改写内容，甚至曲解原意。 这种被动性要求企业重新审视内容生产策略：一方面，需确保原始内容的准确性和价值密度，为 AI 提供优质改写素材；另一方面，需研究 AI 的内容生成逻辑，通过关键词优化、结构化数据输出等方式，引导 AI 对品牌信息进行正向呈现。 例如，博客、官网内容需提前撰写 “AI 友好型摘要”，主动适配 AI 的抓取和总结需求。 五、购物方式变革：从 “逛” 到 “精准决策” 的消费链路缩短 电商领域同样面临 AI 带来的深刻变革。阿里、京东、“什么值得买” 等平台推出的 “AI 购物助手”，可根据用户需求直接生成个性化购物清单，缩短决策路径。 传统电商依赖的 “展示广告”“活动页” 等营销手段吸引力下降，用户更倾向于相信 AI 的推荐，导致以广告为核心收入的平台（如天猫、亚马逊）面临转型压力。 这一变化促使电商模式分化：京东的 “进销存差价模式” 和拼多多的 “低价策略” 受影响较小，而依赖广告的平台需探索新的盈利模式，如加强私域流量运营、提升用户复购率等。 同时，企业需重新思考商品展示逻辑，从 “流量曝光” 转向 “价值精准传递”，通过 AI 工具直接触达目标用户，减少中间环节损耗。 六、营销新范式：从影响消费者到影响 AI 的认知革命 在生成式 AI 主导的营销环境中，核心逻辑已从 “直接影响消费者” 转变为 “通过影响 AI 间接触达用户”。 企业需思考：AI 凭什么改写我的品牌信息？如何引导 AI 以有利于品牌的方式呈现内容？这要求营销从业者掌握 “AI 影响力策略”，包括优化语料库、参与 AI 训练数据共建、研究算法逻辑等。 AI 时代的营销是 “科学与艺术的结合”—— 既要理解技术底层逻辑，又要洞察人性需求。 面对这场变革，企业唯有主动拥抱 AI，重构从内容生产到用户触达的全链条策略，才能在 “万物皆生成” 的新范式中占据先机。 TAKEAWAY 1、生成式 AI 成为营销生产力，推动供给侧变革，需应对消费者需求动态变化。 2、AI 在消费侧从工作场景延伸至全年龄段生活场景，应用广度深度全球领先。 3、无点击搜索导致搜索引擎流量骤降，企业需转型语料中心并优化语义传播。 4、AI 改写内容使企业失去信息呈现控制权，需构建适配 AI 的内容生态与信任体系。 5、电商购物助手缩短决策链路，依赖广告的平台面临转型，供应链模式更具韧性。 6、营销核心从影响消费者转向影响 AI，需研究 AI 数据逻辑与算法偏好。 7、企业需建立 “原生内容 + AI 适配内容” 双轨生产体系，应对内容传播逻辑变革。 8、搜索引擎优化重点从链接排名转向语义占领，需强化结构化数据与信源建设。 9、AI 重塑内容评估体系，需关注认知渗透率、语义正偏差与行动转化效率。 10、生成式 AI 倒逼营销范式革新，科学与艺术结合是应对生产力与体验升级的关键。 思考点 1、AI 如何影响营销内容的控制权与传播逻辑？ 2、无点击搜索时代，企业如何重构线上流量策略？ 3、生成式 AI 对电商购物模式及平台商业模式有何冲击？

在技术迭代与商业变革交织的浪潮中，生成式人工智能正以颠覆性力量重构营销领域的底层逻辑。从搜索引擎营销的式微到企业生产力的跃迁，从媒介形态的革新到营销范式的颠覆，这场由 AI 驱动的革命已渗透至商业链条的每一个环节。 谭北平与复旦大学管理学院教授金立印共同撰写的《生成：AI 生产力重构营销范式》，正是对这一变革的系统性回应。本书基于两年深度研究，融合实践洞察与理论思辨，首次提出 “生成式营销” 新范式，揭示 AI 如何从生产力层面重塑营销价值链，并进一步引发生产关系与商业模式的连锁变革。 我们将透过书中核心观点与前沿实践，解码生成式 AI 时代的营销生存法则 —— 这不仅是一次技术应用的探讨，更是对商业本质与组织进化的重新审视。当 AI 成为新的技术底座，营销者唯有主动拥抱范式革命，才能在 “人机共生” 的新竞争格局中占据先机。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES 1:26 《生成：AI 生产力重构营销范式》出版社很懂营销，书的出版就是产品的销售。 4:19 在书的出版上媒介发生巨变：由门户网站到直播、发布会、视频切片。 9:14 生成式人工智能，已经是整个社会最重要的技术底座。 13:50 AI对于媒介、对于体验、对于数字营销都是破坏性的。 15:43 《生成》面向的人群：各行各业的营销者，不管是管理者还是学生。 17:42 AI可以把你的能力复制出来，复制就是一种生产力。 22:02 企业得先做生产力的提升，在AI转型面前，人人平等。 26:35 企业怎么样用AI：全员必用，心智共享。 33:30 企业主都在积极的使用AI。，今天AI发展不是障碍问题，是竞争的问题。 34:54 在营销中，企业从数字化到AI化：是将大数据变成洞察，变成行动的问题。 一、技术底座颠覆：生成式 AI 如何解构传统营销逻辑 （一）从 "数字营销" 到 "生成式营销" 的范式迁移 生成式人工智能正以颠覆性力量重构营销的底层逻辑。生成式 AI 已成为社会最重要的技术底座，其对媒介、体验与数字营销的冲击堪称 "破坏性"。 传统数字营销的核心逻辑 —— 基于标签匹配的广告投放与搜索引擎营销（SEM/SEO）—— 正在被瓦解。例如，搜索引擎通过 AI 总结直接呈现答案的模式，导致落地页价值锐减，这一变化直接宣告了传统搜索营销的式微。 数字营销的本质是 "匹配"—— 将内容标签与用户标签进行机械对应，而生成式营销的核心则是 "共创"—— 在用户交互的瞬间动态生成个性化内容。 这种转变不仅是技术迭代，更是从 "库存式营销" 到 "实时响应式营销" 的范式革命。谭北平在书中提出 "数字营销已过时" 的论断，其核心逻辑在于：当 AI 能根据用户实时需求生成定制化内容时，基于历史数据标签的投放模式将彻底失效。 （二）媒介形态的颠覆性变革 媒介作为营销的载体，正经历从 "渠道为王" 到 "内容共生" 的转型。以书籍出版为例，传统的京东、当当渠道已让位于抖音直播、视频切片等新媒介形态。出版社对书籍的运营策略，如要求作者进行多场直播、制作短视频素材，已完全沿用数字营销的逻辑。 这种变化折射出一个深层趋势：所有行业的营销都必须适应 "媒介即内容，内容即生产力" 的新规则。 通过拆解书籍核心内容并以音视频形式传播，其本质是利用新媒介形态重构用户的购买决策路径。媒介的变革不再是简单的渠道拓展，而是通过技术与用户行为的共振，创造全新的内容消费场景。 二、生产力革命：AI 如何重塑营销价值链 （一）从 "人力依赖" 到 "能力复制" 的生产力跃迁 生成式 AI 对营销的首要冲击在于生产力层面。谭北平以农业机械化类比：当新疆棉花采摘从人工转向机械时，效率提升数百倍；如今，AI 正以同样的逻辑复制人类的脑力劳动。无论是内容创作、数据分析还是策略制定，AI 工具都能将 "高级白领" 的能力标准化、规模化复制。 例如，AI 可一键生成行业趋势报告、辅助新品选型，让过去需要团队协作的工作，如今单人即可高效完成。 这种生产力变革的本质是 "去专业化壁垒"。传统营销中依赖 "工匠精神" 的环节 —— 如文案撰写、消费者洞察 —— 正被 AI 工具解构。 企业若仍停留在 "人力制胜" 的思维，如同在汽车时代坚持骑自行车，终将被淘汰。绝味鸭脖的案例颇具说服力：通过 AI 店长助手，企业实现了万店员工培训效率提升 ，AI 不仅是工具，更是 "超级员工孵化器"。 （二）企业转型的 "四步法则" 与 AI 中台建设 对于企业而言，拥抱 AI 生产力需遵循 "全员必用 - 心智共享 - 任务优化 - 业务转型" 四步法则。 首先，全员普及 AI 工具使用，打破 "技术恐惧"；其次，通过培训与实践，让团队形成对 AI 的共识 ——AI 不是替代人类，而是增强人类能力；第三，针对营销全流程（如内容生产、广告投放、用户运营）进行 AI 赋能优化；最终，推动组织架构与业务模式的全面转型，将 AI 融入战略核心。 大型企业尤其需关注 AI 中台建设。过去企业构建数据中台需数百万投入，而如今 DeepSeek 一体机等工具将成本降至六七十万，使企业能够自主管理数据与模型，避免受制于外部平台。 这种 "数据主权" 的掌控，是企业在 AI 时代保持竞争力的关键 —— 当 OpenAI 等平台呈现 "智慧母虫" 垄断态势时，自建中台成为突破技术霸权的必要路径。 三、产业重构：生成式营销的新生态与竞争逻辑 （一）从 "流量争夺" 到 "AI 影响权" 的竞争升级 传统营销的终极战场是 "用户心智"，而生成式营销的核心则是 "AI 影响权"。当 AI 成为用户决策的主要影响者时，营销的重心将从 "直接影响人" 转向 "影响能影响人的 AI"。 例如，企业需优化 AI 的训练数据、调整提示词策略，确保品牌信息在 AI 生成内容中占据有利位置。这种竞争维度的转变，要求企业建立 "AI 原生" 的营销思维。 在应用场景层面，生成式 AI 正在重塑 90 多个营销环节。从深层洞察（如邀请 "虚拟乔布斯 + 孔子" 参与策略分析）到实时内容生成（如根据用户对话动态调整广告文案），AI 正在将营销从 "经验驱动" 推向 "算法驱动"。企业若不能快速接入这些场景，将在竞争中丧失先机。 （二）中小企业的破局之道：聚焦 "AI 平权" 与场景创新 对于中小企业而言，"AI 平权" 是关键机遇。AI 工具的普及正在消除技术鸿沟 —— 五六十分的员工借助 AI 可迅速提升至七八十分水平，这意味着中小企业无需依赖顶尖人才，即可实现效率跃迁。 例如，通过使用 AI 客服、自动化内容生成工具，小企业能以低成本构建与大企业相近的营销能力。 同时，中小企业应聚焦垂直场景创新。相较于大型企业的全流程改造，中小企业可优先在细分领域（如本地生活服务的个性化推荐、小众品类的 AI 选品）深度应用 AI，通过 "单点突破" 形成差异化竞争力。这种 "小而精" 的策略，正是生成式 AI 时代 "去中心化" 特征的体现。 四、理论突破：产学共创下的营销新范式建构 （一）从 "实践先行" 到 "理论闭环" 的范式升维 中国数字营销长期存在 "实践领先、理论滞后" 的问题，而《生成》一书通过产学共创模式填补了这一空白。 谭北平与金立印教授的合作，实现了从 "现象观察" 到 "本质提炼" 的跨越。例如，2023 年提出 "AI 核心是生产力变革"，2024 年进一步延伸至 "生产力变革引发生产关系重构"（如众包经济、零工模式的兴起），这种理论演进为营销实践提供了穿越周期的指导框架。 书中提出的 "生成式营销" 范式，并非简单的概念迭代，而是基于政治经济学逻辑的完整体系：生产力（AI 工具）→生产关系（组织形态变革）→上层建筑（营销模式创新）。这一逻辑链条揭示了 AI 对营销的影响绝非局部优化，而是从底层到顶层的系统性重构。 （二）面向未来的营销哲学：人机协同的 "超级共生" AI 不是人类的替代者，而是 "超级共生体"。绝味鸭脖的 AI 店长助手、营销中的 "虚拟专家智库"，本质上都是人机协同的产物。 未来的营销人才，需兼具 "AI 操作能力" 与 "人类独特价值"（如创造力、情感洞察）—— 前者确保效率底线，后者决定竞争上限。 这种共生关系要求企业重新定义 "人才标准"：能与 AI 协作的 "提示词工程师""AI 策略优化师 "等新兴岗位将成为主流，而单纯依赖经验或技术的单一型人才将面临淘汰。正如书中所言：" 在 AI 时代，不会使用 AI 的人，终将被会使用 AI 的人淘汰。" 五、生成式 AI 时代的营销生存法则 《生成：AI 生产力重构营销范式》的出版，恰逢生成式 AI 从技术爆发期转向产业渗透期的关键节点。不仅揭示了 "数字营销已死" 的残酷现实，更指明了 "生成式营销新生" 的路径。对于企业而言，生存法则可概括为三点： 1. 认知革命：摒弃 "AI 是工具" 的浅层认知，将其视为重构生产力与生产关系的核心要素； 2. 行动优先：立即启动 AI 应用，从全员培训、场景试点到中台建设分阶段推进，避免陷入 "完美主义陷阱"； 3. 生态构建：在拥抱技术的同时，坚守人类不可替代的价值（如文化共鸣、伦理判断），打造 "技术硬核 + 人文温度" 的复合竞争力。 生成式 AI 的浪潮正在改写商业规则，而唯有主动拥抱变革者，才能在这场范式革命中占据先机。正如书中所言："不是 AI 需要营销，而是营销需要 AI—— 一场从生产力到生产关系的全面重构，正在颠覆所有行业的底层逻辑。" TAKEAWAY 1、生成式人工智能已成为社会最重要技术底座，对媒介、体验和数字营销具破坏性影响。 2、数字营销面临终结，搜索引擎营销等模式因 AI 发展难以为继，生成式营销将成新趋势。 3、未来的营销人才，需兼具 "AI 操作能力" 与 "人类独特价值"（如创造力、情感洞察）。 4、企业需要推动组织架构与业务模式的全面转型，将 AI 融入战略核心。 5、AI 改变营销生产力，可复制人类能力，让员工效率提升，如辅助内容生产、分析洞察。 6、大型企业应用 AI 可采取全员必用、心智共享等四步策略，需关注数据与模型可控性。 7、企业应用 AI 营销障碍渐消，竞争成为关键，需比对手更快完成转型、利用新场景。 8、生成式 AI 在营销中带来深层洞察等机会，有 90 多个应用场景正逐步实现。 9、产学共创模式让实践升华为理论，书中提 AI 先改生产力再带生产关系变革等前瞻性结论。 10、AI 时代营销需人机协同，企业要拥抱变革，提升员工与 AI 协作能力以构建竞争力。 思考点 1、生成式 AI 如何具体颠覆传统数字营销模式？ 2、企业应用 AI 提升营销生产力的核心策略有哪些？ 3、生成式营销相较传统营销，本质差异体现在何处？