在 AI 技术重构商业生态的今天，营销归因早已超越单纯的效果核算范畴，成为决定企业资源配置、战略方向的核心竞争力。 当媒介 3.0 迈向 5.0 焕新阶段，“AI 即媒体” 的认知深入人心，传统依赖平台的归因模式已然崩塌。企业唯有挣脱平台霸权，搭建专属的 AI 归因体系，才能在混沌中找到确定性，实现从流量驱动到价值驱动的本质跨越。 SHOWNOTES： 2:24 在AI迅猛发展下，传统归因模型失效，需重构建适应新时代的归因体系。 8:32 平台自身作为归因裁判存在利益冲突，导致企业丧失独立判断能力。 10:33 组织结构壁垒是实现统一归因的关键障碍，建议打通销售与营销权限。 13:03 AI驱动的多层次归因创新：内容与策略解码。 19:54 AI能融合定性定量数据进行复杂建模，并通过真实数据验证预测准确性。 29:52 企业在AI时代必须重构营销范式，不能仅关注提示词工程等表层技巧。 35:58 尽管内容可被拆解为原子级要素，但企业仍需保持战略定力 41:07 企业必须摆脱平台归因束缚，建立独立的AI归因体系。 41:24 AI时代企业要坚持组织先行、内容优先的实操路径。 一、传统归因困局：平台主导下的价值扭曲与能力丧失 传统归因体系的核心矛盾，在于平台既当 “运动员” 又当 “裁判” 的利益冲突。数字时代的多触点归因（MTA），本是为解决 “消费链路中谁贡献最大” 的核心问题 —— 消费者可能先在优酷看到广告，后在淘宝完成下单，归因的初衷是公平核算各环节价值。但现实中，淘宝、抖音等平台的归因模型天然偏向自身，将成交功劳尽数揽入怀中，形成 “有私欲的公器”。 这种偏向性直接导致两大恶果：一是企业预算分配失衡，盲目将资源集中于成交渠道，忽视品牌认知、内容种草等前期关键环节；二是企业逐渐丧失独立归因能力，在平台的正强化诱导下，沦为 “平台打工人”，失去对营销本质的判断。 更致命的是，随着搜索引擎等传统流量入口失效，依赖单点数据的传统归因模型已无法适配全域营销场景，部门墙林立的组织架构进一步加剧困局 —— 小红书运营看不到内容对销售的贡献，电商团队忽视前期种草价值，最终陷入 “钱花在哪都不知道” 的营销迷思。 二、AI 赋能：归因从 “触点核算” 到 “三维解码” 的升维 AI 技术的爆发，让营销归因实现了从单一触点核算到 “触点 - 内容 - 策略” 三维解码的根本性升维，为企业突破困局提供了核心武器。 （一）触点归因：从 “平台数据茧房” 到 “全域链路穿透” 传统触点归因局限于平台内部数据，形成数据孤岛。而 AI 技术能够打破平台壁垒，实现全域消费链路的穿透式追踪。通过多源数据整合、用户 ID 打通等技术，AI 可完整还原消费者从品牌认知、内容互动到最终成交的全路径，精准核算每个触点的真实价值，彻底摆脱 “平台只报喜不报忧” 的数据陷阱。 （二）内容归因：原子化解码与反馈闭环的构建 AI 让内容归因从 “模糊感知” 走向 “精准拆解” 成为可能。借助 AI 的内容解码（decoding）能力，可将海量短视频、社交内容拆解为故事脉络、视觉符号、情感节奏、产品呈现方式等原子级要素，如同解析内容的 DNA。再通过用户点击、停留、转化等反馈数据，反向建立 “内容要素 - 用户响应” 的对应关系，精准识别哪些内容元素真正驱动用户决策，让内容创作从 “凭经验” 变为 “靠数据”。 （三）策略归因：AI 模拟与胜率验证的科学决策 策略归因是 AI 时代归因的最高维度。借鉴 AI 数字货币交易比赛的逻辑 ——6 个 AI 模型在相同资源条件下，因策略不同产生天壤之别（ChatGPT 追涨杀跌亏 60%，千问单点高倍赚 120%，DeepSeek 组合稳健盈利），营销策略归因同样可通过 AI 进行模拟与验证。AI 能够融合定性与定量数据，通过时序预测、多专家系统等技术，对 “海量内容 vs 精品内容”“头部 KOL vs 尾部 KOC” 等不同策略进行胜率测算，让企业在小规模试错中找到最优战略方向。 三、破局关键：组织先行 + 私器构建，摆脱平台依赖 AI 时代的有效归因，绝非单纯的技术应用，而是 “组织变革 + 系统搭建” 的双重革命，核心是让归因从 “平台公器” 回归 “企业私器”。 （一）组织变革：打通 “营销 - 销售” 壁垒是前提 归因的落地，首先需要组织架构的支撑。当前企业的部门墙是归因最大障碍，解决方案在于推行 CPO（首席增长官）模式，打通营销与销售的权限，实现 “流量 - 内容 - 转化” 全链路的统一管理。正如实战案例所示，当小红书运营与电商业务由同一团队负责时，才能建立内部专属的归因工具，清晰核算内容种草到电商成交的转化价值，避免 “各说各话” 的内耗。 （二）系统搭建：打造企业专属的归因 “秘密武器” 真正有效的归因体系，必须是企业独有的 “私器”。每个行业、品类、产品的目标受众、消费习惯都存在差异，只有企业自身最清楚业务本质。平台提供的归因工具仅能作为参考，企业需结合自身数据库、行业经验与 AI 技术，搭建单向透明的归因系统 —— 既要利用 AI 的高效算力进行大规模数据分析，实现超级高效版的 AB 测试；又要融入企业的知识库与经验沉淀，让归因结果更贴合实际业务场景，彻底摆脱对平台的依赖。 四、核心坚守：技术为器，战略为魂，不丢营销本质 在 AI 赋能归因的浪潮中，企业最容易陷入 “技术至上” 的误区。但无论技术如何迭代，营销的核心本质从未改变，归因体系的搭建必须坚守两大核心。 （一）战略定力：拒绝碎片化，锚定品牌核心 AI 对内容的原子化拆解，并非导致营销碎片化的理由。企业需保持战略定力，明确品牌的核心定位与价值主张，所有的内容创作、触点布局、策略选择都应围绕品牌核心展开。归因的最终目的，是优化资源配置以强化品牌价值，而非陷入 “数据细节” 迷失方向。 （二）能力根基：AI 是工具，人文与专业不可替代 AI 是先进的生产力工具，但无法替代营销的核心能力。优质内容的创意内核、对消费者人性的洞察、品牌建设的长期主义思维，这些都需要企业自身的专业积累。只有将正确的战略、优质的创意、真实的用户数据输入 AI，才能让归因系统发挥价值；反之，脱离了核心能力的 AI 工具，不过是 “无的之矢”。 五、归因革命背后的商业主权回归 AI 时代的营销归因革命，本质上是一场商业主权的回归 —— 企业从平台的 “流量附庸”，重新掌握营销决策的主导权。当企业通过组织变革打破壁垒，借助 AI 技术实现三维解码，搭建起专属的归因私器，就能在万亿数字营销范式崩溃的浪潮中，找到确定性的增长路径。 未来，真正的营销强者，必然是那些不被平台数据绑架、不沉迷表层技术，而是以战略为魂、以 AI 为器，将归因融入企业核心竞争力的组织。他们将通过科学的归因体系，让每一分营销投入都产生确定性价值，在 AI 驱动的商业新范式中，构建起不可复制的增长引擎。 Takeaway 1、AI 时代营销归因，核心是打破平台霸权，重掌商业决策权。 2、传统多触点归因已失效，需构建 “触点 - 内容 - 策略” 三维体系。 3、组织变革是归因落地前提，必须打通营销与销售协同壁垒。 4、企业专属归因 “私器”，是 AI 技术 + 自身数据 + 行业经验的融合。 5、内容归因的关键，在于 AI 原子化解码与用户反馈的闭环验证。 6、策略归因可通过 AI 模拟试错，沉淀适配自身的最优营销逻辑。 7、归因不是单纯算效果，而是贯穿全链路的价值管理核心。 8、AI 是归因工具而非目的，品牌本质与用户洞察不可替代。 9、拒绝数据碎片化陷阱，以战略定力锚定品牌核心价值。 10、归因革命的本质，是企业从流量附庸到价值驱动的转型。 思考题 1、企业搭建专属 AI 归因体系，最核心的壁垒是技术、组织还是战略？ 2、如何平衡 AI 内容原子化解码与品牌战略的整体性？ 3、脱离平台数据依赖后，中小企业该如何低成本构建归因能力？

当黄仁勋在华盛顿将 AI 定义为国家级基础设施，当 Gemini3 以一种近乎”王者归来”的方式破土重生，我们必须承认：互联网时代结束了，智能物理世界的元年已至。 2025 年不仅仅是一个年份的更迭，它是全球科技商业版图发生“板块漂移”的关键时刻。在美国，OpenAI 和英伟达正在用万亿美金堆砌一座通天塔；在中国，从深圳的智能座舱到东北的无人农场，AI 正在经历一场沉默而剧烈的“下沉”。 这不是一场单纯的技术竞赛，而是一场关于生存权、叙事权与认知权的终极博弈。 SHOWNOTES： 1:30 AI的商业风向标与全球技术格局形成。 4:22 探讨AI发展的三大核心方向：技术突破、市场格局演变与国家战略重构。 06:26 AI在中国聚焦垂直领域落地与产业融合。 8:58 AI智能体（Agent）的概念及其对行业的深远影响。 12:19 现在中国也面临着 AI 的商业转型，数字化的转型。 14:20 AI在中国农业领域的实际应用与战略意义。 19:14 AI正从工具演变为国家级、企业级和个人级的智能基础设施。分 21:45 AIGC在音乐、视频等内容创作领域的突破性进展。 26:30 AI引擎已经成为重要的媒介入口，最终考验的是品牌的系统化构建能力。 01. 大分流：硅谷的“炼丹术”与中国的“精耕细作” 如果是《经济学人》来观察当下的 AI 格局，它会敏锐地发现中美两国在战略路线上的**“大分流”**。 美国正在经历一场资本的狂欢与基建的狂飙。OpenAI 估值万亿，英伟达市值冲破 5 万亿，马斯克手握 8.5 万亿的机器人帝国蓝图 。硅谷的逻辑是**“重硬件，轻落地”** 。这像极了一场现代炼丹术——七姐妹（Magnificent Seven）通过互相投资、互相购买算力，在股市上玩着“左脚踩右脚”的升值游戏，试图通过构建绝对的算力霸权来封锁未来 。黄仁勋甚至要将 AI 算力与 6G 通讯结合，打造国家级的超级算力工厂 。 而中国的逻辑则截然不同。如果说美国在造“神”，中国则在造“人”——造干活的人。 从 DeepSeek 解决算法平权开始，中国的 AI 正在疯狂地寻找“湿润的土壤” 。这不是关于参数的炫技，而是关于垂直领域的降维打击。在商业模式上，我们看到了小模型的遍地开花；在战略重构上，我们看到了举国体制下的新基建 。 正如播客嘉宾 Kant 所言，这是一场**“技术突破、市场格局与战略重构”**的三维战争 。美国在赌未来十年的上限，中国在夯实未来十年的底线。 02. 智能体（Agent）：杀死的不是工作，是“平庸的组织” DeepSeek 的真正革命意义，在于它让算法不再是少数人的特权，它让**“说人话”**成为了最高级的编程语言 。 这直接催生了 2025 年最大的商业物种——智能体（Agent）。 请忘掉 ChatGPT 的聊天框。真正的 Agent 是一个不知疲倦、无需睡眠、拥有深度思考能力的超级员工 。以前，你需要一个由调研员、统计师、策略总监组成的 5 人营销团队；今天，一个营销 Agent 可以在几秒钟内遍历几百个网页，完成数据清洗、洞察挖掘并输出策略 。 这不仅仅是降本增效，这是组织形态的瓦解。 正如 Maggie 所观察到的，工作流（Workflow）的重构将导致大量中间层岗位的消失 。但这并不意味着人的淘汰，而是**“人机共生”**时代的开始。未来，你的价值不取决于你会干什么，而取决于你如何定义问题，并指挥 Agent 军团去解决它。 03. 隐秘的战线：当 AI 开始“种地” 在所有关于 AI 的讨论中，最被低估、却最具战略意义的领域，是农业。 这听起来不性感，但这很“中国”。过去十几年，中国在种业上默默突破了西方的封锁，解决了主粮安全问题 。而现在，AI 正在接管这片土地。 在西北和东北的广袤大地上，无人农场正在悄然运行。从番茄大棚里的光谱分析、自动灌溉，到农机的自动耕种，AI 已经将农业变成了一个精密的工业过程 。你餐桌上的每一颗西红柿，背后可能都是算法在控制着光照与二氧化碳浓度。 这是一个极具《连线》风格的赛博朋克场景：在大洋彼岸，马斯克在用 AI 规划火星殖民；在黄土高原，中国的算法正在计算每一粒种子的埋藏深度 。这才是真正的“科技平权”——不仅让精英用上 GPT，更让土地长出更多的粮食。 04. 认知主权：GEO 时代的品牌生死局 互联网时代，我们争夺流量（SEO）；AI 时代，我们争夺认知（GEO - Generative Engine Optimization） 。 这是一个恐怖的转变。未来的消费者不会再一个个点击蓝色的超链接，他们会直接问 AI：“最好的电动车是谁？”、“最健康的牛奶是什么？”。 AI 成了人类认知的唯一入口，也是最强的媒体 。 如果你的品牌没有被 AI 的“可信任链接”所捕获，你在商业世界里就相当于“数字性死亡”。正如 Maggie 指出的，你不能贿赂 AI，你只能通过系统化地构建品牌资产、权威报道和社交口碑来“喂养”AI 。 这是一场关于叙事权的争夺。谁掌握了 AI 的答案，谁就掌握了新世界的真理。 05. 结语：进化，或者成为化石 我们正站在两个时代的断裂带上。 互联网已经成为传统行业，手机 APP 正在成为过去式 。未来的世界，算力是能源，智能体是劳动力，而认知是唯一的货币。 无论你是企业主、营销人还是普通个体，不要做那个被浪潮拍死在沙滩上的观望者。去拥抱这个“残酷”的新世界，因为在 AI 的商业宇宙里，没有中立国，只有进化者和淘汰者。 Takeaways： 1. 1.基础设施 vs. 落地应用：中美 AI 战略已分道扬镳。美国在堆万亿级的硬件与算力基建（OpenAI, Nvidia），中国在深耕垂直领域的落地应用（农业、医疗、企业级服务）。 2. 2.科技平权与算法普及：DeepSeek 的出现是全球 AI 浪潮的转折点，它解决了算法门槛问题，标志着从“提示词工程”向“自然语言交互”的质变 。 3. 3.智能体（Agent）崛起：Agent 不再是简单的聊天机器人，而是具备深度思考、能独立完成“调研-统计-策略”全链路工作的超级个体，将替代传统的流水线团队 。 4. 4.组织效率革命：AI 原生工作流（Native Workflow）正在重塑企业。搭建好的工作流可以替代 4-5 人的工作量，效率提升 30%-50%，企业人员结构将面临深度优化 。 5. 5.农业的 AI 跃迁：中国农业已进入 2.0 时代。从种业自主研发到大棚内的全自动化（声光电控制、自动灌溉），AI 正在保障 14 亿人的粮食安全 。 6. 6.GEO 取代 SEO：AI 已成为最强媒体和认知入口。品牌营销的核心从搜索排名转向“生成式引擎优化”，必须构建系统化的品牌资产以被 AI 抓取和信任 。 7. 7.具身智能爆发：从特斯拉 Optimus 到小鹏的机器人，人形机器人正从展示品变为家庭和工厂的必需品，未来家庭可能人均拥有 2 个机器人 。 8. 8.算力即国力：AI 基础设施建设已上升为国家战略。算力将与 6G 通讯结合，成为类似电力、水利的新型国家基建 。 9. 9.内容生产的颠覆：AI 音乐人已打入 Billboard 榜单，Sora 2 正在重塑视频行业。AI 正在从辅助创作变为独立创作者，甚至担任公司 CEO 。 10. 10.人机共生新常态：未来不是 AI 淘汰人，而是“会用 AI 的人”淘汰“不会用的人”。个人需要深耕专业领域，与 AI 智能体建立“共创、共建、共生”的伙伴关系 。

在激烈的市场竞争中，企业唯有不断求新求变，适应时代要求才能持续发展壮大。而谈到商业化转型，人工智能正成为一个不可忽视的重要因素。随着技术的迅速发展和应用领域的不断扩展，AI在帮助企业实现商业化转型方面发挥着越来越关键的作用。 本期播客从数据分析到个性化营销，从供应链优化到新产品开发，AI正引领着品牌企业走向更智能、高效、创新的未来。而那些率先拥抱AI的企业，必将收获科技赋能的时代红利与巨大发展契机。 [图片] 一、从人智到数智 商业化转型走出雾里看花 在促进企业商业化转型方面，人工智能有着人力无法比拟的诸多优势： 数据分析和洞察力提升：AI可以处理大规模的数据，从中挖掘出有价值的洞察力。品牌企业可以通过AI分析消费者行为、偏好、趋势等数据，更好地了解市场需求，精准定位目标受众，并做出基于数据的决策。 个性化营销和客户体验：AI可以根据消费者的个人偏好和行为，提供个性化的营销和客户体验。企业可以利用AI来发送定制化的推荐、优惠券，以及与客户互动的聊天机器人，从而增强客户忠诚度并提高销售额。 供应链优化：AI可以分析供应链数据，优化库存管理、预测需求、降低成本，并提高物流效率。企业可以通过AI预测销售趋势，准确地安排生产和配送，从而避免库存积压或缺货问题。 创新和产品开发：AI可以加速新产品开发过程。它可以分析市场趋势和竞争对手数据，帮助企业识别新的机会，并预测消费者对新产品的反应。此外，AI在设计、原材料选择和生产流程方面的应用也可以促进创新。 预测性维护：对于涉及物理产品的企业，AI可以通过监测设备传感器数据，预测设备故障和维护需求，从而实现更高的设备可用性，减少停机时间，并提高生产效率。 市场营销和广告优化：AI可以分析广告投放数据，优化广告策略，确保广告投资产生更高的回报。通过AI，品牌可以实时监测广告效果，根据数据调整广告内容、投放渠道和定位，以获得更好的市场表现。 风险管理和安全性：AI可以用于检测潜在的品牌声誉危机、欺诈行为和安全威胁。它可以监控社交媒体、在线评论和新闻，帮助品牌企业及时做出反应，保护品牌声誉。 销售预测：AI可以基于历史销售数据、市场趋势和其他因素，预测未来销售表现。这有助于品牌进行有效的库存管理、生产计划和营销策略调整。 二、奈飞 沃尔玛 阿里巴巴 AI如何加速企业商业化转型 Netflix：从内容平台到个性化娱乐引擎 Netflix作为全球知名的内容平台，提供了大量的影视作品供用户选择。然而，用户需要在庞大的内容库中寻找自己喜欢的影片，这导致了用户体验的局限性，也限制了订阅和观看的增长。 随着AI的应用，Netflix逐步实现了从内容平台到个性化娱乐引擎的蜕变。他们引入了个性化推荐系统，该系统基于用户的观看历史、评分和偏好，为每个用户定制推荐影片。 这个智能系统大大提高了用户的观影体验，用户不再需要花费大量时间在浏览和选择上。根据数据，超过80%的观看量直接归因于个性化推荐系统的成功应用，用户满意度也显著提升。 根据Netflix披露的数据，个性化推荐系统的实施使得用户平均会花费近80%的时间观看推荐的内容，而仅有20%的时间用于搜索浏览。 同时，因为用户更多地沉浸在喜好的影片中，其订阅时长和留存率也显著提升。这使得Netflix的收入大幅增长，从而促进了其商业化转型的成功。 [图片] 阿里巴巴：从电子商务到智能供应链 电子商务巨头阿里巴巴虽然有着强大的在线购物平台，但供应链和物流的效率问题在某种程度上限制了他们的发展。交通拥堵、物流成本等问题使得订单送达时间难以保证，限制了用户的购物体验。 阿里巴巴引入了AI和智能物流技术，实现了从电子商务到智能供应链的转变。他们开发了“ET-Auto”项目，该项目利用AI算法分析订单数据、交通流量等信息，实现智能的配送路径规划。 在实际应用中，该项目使得送货时间平均缩短了约30%，物流成本降低，用户的满意度也显著提升。 阿里巴巴曾公开透露，引入AI智能物流后，订单的平均配送时间从过去的48小时缩短到了33小时，这对于电商领域来说是一项显著的突破。 此外，通过AI的智能调度，配送的准确性也得到了提升，进一步增强了用户体验。这些改进不仅提高了用户的购物满意度，也加速了阿里巴巴的商品流通速度，促进了其商业模式的转型和增长。 Walmart：从传统零售到智能商店 沃尔玛作为传统零售业的代表，一直面临着竞争激烈和效率低下的挑战。传统零售模式下，需要大量人力进行清洁、收银等工作，效率较低。 后来，沃尔玛引入了自动化和机器人技术，实现了从传统零售到智能商店的演变。他们在商店引入了自动化的清洁机器人，使得商店的清洁维护更高效。 此外，他们还在一些商店实验性地引入了自动收银系统，大大加速了购物流程，提升了用户体验。这些智能化的引入使得沃尔玛的商店效率得到显著提升，也提高了顾客的满意度。 引入自动收银系统后，顾客平均等待时间减少了近40%，而误差率也下降了超过50%，提高了结账的速度和准确性。 这不仅减轻了顾客的等待压力，还为员工腾出了更多时间，用于提供更高价值的服务，如咨询和产品建议，进一步增强了顾客的满意度。 三、六大发展趋势 超级个性化体验+情感智能应用 未来，随着人工智能技术的不断发展和成熟，它将继续推动品牌企业转型，并在商业领域产生更多的积极影响： 超级个性化体验：随着AI技术的进一步成熟，企业将能够为每位消费者提供更加精准和超级个性化的体验。通过深度学习和数据分析，企业可以更好地了解消费者的喜好、习惯和需求，从而为其量身定制产品、服务和营销策略。 情感智能的应用：未来的AI将更加注重情感智能的应用。品牌可以利用情感识别技术来分析消费者的情感状态，从而更好地理解他们的情感需求，提供更具共鸣的产品和服务，进一步加强品牌与消费者的情感连接。 智能供应链的演进：AI将继续在供应链领域发挥作用。预测性分析、自动化仓储和智能物流将进一步提高供应链的效率和可靠性。智能供应链可以更准确地预测需求、优化库存，从而降低成本、提高响应速度，并为品牌企业创造竞争优势。 AI创新和新产品开发：未来AI将成为创新的重要驱动力。企业可以利用生成式AI来设计新产品、探索新的创意方向。通过分析市场数据和趋势，AI可以帮助企业发现新的机会，并预测消费者对创新产品的反应。 增强现实（AR）和虚拟现实（VR）融合：AI与AR、VR等技术的结合将创造更加沉浸式的消费体验。品牌可以借助AI技术开发个性化的AR/VR应用，让消费者能够更深入地了解产品、尝试虚拟购物，并加强与品牌的互动。 [图片] 可持续发展和社会责任：AI在可持续发展和社会责任方面的应用也将成为未来的发展趋势。品牌企业可以利用AI分析数据，优化资源利用、减少浪费，从而实现更加可持续的商业模式。此外，AI还可以用于监测供应链的道德和环境问题，帮助企业更好地履行社会责任。 未来AI将在企业转型中继续发挥关键作用。超级个性化体验、情感智能等方面的发展趋势，将使品牌更加灵活适应不断变化的市场，实现可持续增长，并为消费者带来更优的体验。品牌需要密切关注这些趋势，结合自身实际制定相应的策略，以确保其在未来的竞争中保持优势，一马当先。

在 AI 大模型持续迭代的浪潮中，从谷歌 Gemini Nano Banana 的创意产出，到 Midjourney、Sora 等工具的视觉生成能力，AI 已彻底打破传统美学边界，催生出以超现实主义为核心的 “AI 新美学”。 本期播客探讨AI新美学不仅重塑了广告、艺术、音乐等领域的创作范式，更成为品牌在注意力稀缺时代破局的关键。基于对 AI 新美学相关讨论的深度梳理，可从核心矛盾、本质特征、实践路径与未来方向四个维度，解析其对品牌与商业的变革价值。 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： 0:38 AI创作追求与人类相同还是创造独特美学。 4:56 AI内容创作中的超现实主义倾向，改变了审美偏好，促使创意方向发展。 8:28 超现实美学与AI融合，探索视觉、音乐与叙事的跨媒介创新。 13:01 AI重塑广告创意，企业应积极拥抱AI创造的超现实主义。 16:53 超现实主义广告，吸引现代消费者注意力的关键。 18:08 在广告创作中，AI通过算法学习艺术史，创造出前所未有的风格。 24:24 AI拓宽了美学表达范畴，包括超现实、古代感等多元风格。 29:01 现实美学与AI融合，探索多模态下的品牌创新。 30:58 AI美学对品牌视觉的影响，寻找独特风格并将其转化为品牌资产。 33:46 AI美学与超现实主义，共创未来创意新趋势。 一、核心矛盾：AI 创作的 “复刻陷阱” 与 “创新突围” AI 美学发展的起点，始终围绕一个关键命题：是让 AI 复刻人类作品，还是让 AI 创造独属于自身的美学表达？ 这一矛盾在品牌实践中已得到鲜明验证。 可口可乐的两次 AI 广告尝试堪称典型案例。2023 年，其推出的 AI 美术馆广告片，让《呐喊》《戴珍珠耳环的少女》等经典画作中的人物 “活过来”，与可乐瓶互动，凭借 “打破艺术与现实边界” 的创新感收获市场好评；而 2024 年，其用 AI 复刻几十年前的经典圣诞节广告，虽制作水平达到 “超越过往的专业水准”，却因 “缺乏新意” 导致实际传播效果惨淡。 这一对比揭示出 AI 美学的核心认知：AI 的价值不在于 “模拟过去的真实”，而在于 “创造未来的可能”。正如艺术史中 “摄影技术诞生后，艺术从‘追求写实’转向‘抽象主义’” 的规律，AI 时代的美学逻辑已发生根本转变 —— 老一代 AI 专家所坚守的 “AI 需模拟真实” 的理念，已难以适配当下需求。对品牌而言，若陷入 “用 AI 复刻传统创意” 的陷阱，只会浪费技术潜力；唯有推动 AI 突破人类经验边界，才能释放新美学的商业价值。 二、本质特征：超现实主义的 “真实与荒诞共生” AI 新美学的最显著标签，是视觉真实性与逻辑荒诞性的深度融合，这一特征直接承袭并升级了达达主义、超现实主义的艺术传统，形成独特的 “AI 超现实风格”。 从表现形式看，这种超现实主义有三大典型特质： * 细节逼真性：AI 生成的内容在纹理、光影、材质等细节上高度拟真，如广告中产品的质感、场景的光影效果，足以让受众产生 “视觉真实感”； * 逻辑反常规：突破物理法则与常识认知，如 “人转身瞬间切换到古代战场”“悬浮的汉堡搭配预制薯条”“固态石头流动化” 等场景，打破时空、比例、物种的传统逻辑； * 元素拼贴感：将陌生元素创造性组合，如 “小红帽场景与六代机场景融合”“古代人物讲解现代选择题”，通过 “熟悉元素 + 陌生组合” 制造认知冲击。 这种 “看似真实却不可能” 的美学表达，恰好契合了当下消费者的审美需求 —— 在信息过载的环境中，传统广告的 “标准化叙事” 已让受众麻木，而 AI 超现实美学通过 “认知冲突” 激发探索欲，成为抓住注意力的关键。正如讨论中提及的研究数据：含超现实元素的广告点击率，比传统广告高 17.5%，这一数据直接印证了新美学的商业有效性。 三、实践路径：品牌拥抱 AI 新美学的三大关键动作 对品牌、企业与创意公司而言，AI 超现实美学不是 “选择题”，而是 “生存题”。要将其转化为商业竞争力，需落实三大核心动作： （一）打破 “创意公式”，主动拥抱超现实表达 传统广告的 “流程化叙事” 已失效 —— 相同的结构、相似的话术，在碎片化媒体环境中只会被受众 “一键划过”。品牌需跳出 “复刻传统创意” 的思维，让 AI 超现实美学成为核心表达手法： * 在内容侧，可借鉴短剧的超现实叙事逻辑，如通过 “反常识剧情”（如 “普通人与外星生物合作创业”）增强故事吸引力； * 在视觉侧，运用 AI 生成 “突破物理法则的场景”，如 “牛奶从天空瀑布中流淌进牛奶盒”“产品在古代宫殿与未来太空间穿梭”，用视觉冲击留住受众注意力。 （二）构建 “风格资产”，平衡 “陌生感” 与 “识别度” AI 创作的 “无限可能性” 可能导致品牌风格混乱，因此需在 “超现实表达” 中建立 “可识别的风格资产”： * 保留核心一致性：如品牌可固定 “超现实场景中的色彩体系”（如某品牌始终用 “赛博朋克蓝 + 复古金”）或 “元素符号”（如某饮料品牌在超现实场景中必出现 “悬浮的水果粒子”），让消费者看到 “超现实内容” 就能联想到品牌； * 拒绝 “盲目创新”：避免每次创作都完全颠覆风格，可采用 “70% 一致性 + 30% 微创新” 的模式，既保持品牌辨识度，又持续给受众新鲜感。正如艺术大师成名后会保持风格一致性，品牌的 “超现实风格” 也需成为独特的 “资产标签”。 （三）借力 “多模态融合”，降低试错成本 AI 新美学的优势在于 “跨媒介协同”—— 视觉、音乐、声音、动态可实现一体化生成，品牌可借助多模态工具，在社交媒体平台开展低成本试错： * 在小红书发布 “超现实风格的产品笔记”，通过点赞、收藏数据测试消费者偏好； * 在哔哩哔哩推出 “AI 生成的超现实音视频播客”，吸引年轻群体互动； * 在直播中融入 “超现实场景”，如将主播形象替换为古代人物、背景切换为奇幻世界，打破传统直播的 “叫卖式乏味感”。椰树牌椰汁曾以 “突破‘白又瘦’审美” 的超现实直播风格出圈，正是 “多模态 + 超现实” 的成功实践。 四、未来方向：AI 新美学驱动创意生态重构 随着 AI 技术的持续进化，AI 新美学将不再局限于 “工具层面的创新”，而是推动整个创意生态的重构： * 创作主体泛化：“审美民主化” 趋势将进一步凸显，普通人可通过 AI 工具成为超现实内容的创作者，品牌可开展 “用户共创超现实创意” 活动，拉近与消费者的距离； * 行业边界模糊：超现实主义将渗透更多领域 —— 好莱坞已将 AI 超现实技术融入电影工业，国内短剧市场也将凭借 “短周期、高创意” 的优势，成为超现实叙事的核心载体； * 评价标准升级：“是否符合真实逻辑” 将不再是美学评价的核心，“是否创造独特体验”“是否传递品牌个性” 将成为关键指标，这要求创意人彻底摆脱 “传统创意公式”，与 AI 协同探索新边界。 AI 新美学的核心不是 “技术炫技”，而是 “用超现实主义重构品牌与消费者的连接方式”。在注意力成为稀缺资源的时代，品牌唯有主动拥抱这种 “真实与荒诞共生” 的新美学，将其转化为独特的风格资产，才能在商业竞争中实现 “可持续增长”—— 这既是 AI 技术赋予的机遇，也是品牌必须面对的时代命题。 TAKEAWAY 1、AI 美学发展的核心矛盾是复刻人类作品，还是创造独属于 AI 的全新美学表达。 2、AI 美学呈现显著超现实主义倾向，核心是视觉真实性与逻辑荒诞性的融合。 3、AI 超现实美学承袭达达主义等艺术传统，通过算法实现高度风格融合与创新。 4、含超现实元素的内容能制造认知冲突，吸引注意力，其广告点击率高于传统广告。 5、AI 美学推动跨媒介融合，在视觉、音乐、叙事等领域均有创新实践。 6、品牌应主动拥抱 AI 超现实美学，而非陷入传统创意的 “复刻陷阱”。 7、品牌需在 AI 超现实表达中构建独特风格，并将其转化为可识别的品牌资产。 8、借助多模态工具在社交媒体开展低成本试错，是品牌应用 AI 美学的有效路径。 9、AI 新美学将推动 “审美民主化”，让普通人也能参与超现实内容创作。 10、未来 AI 新美学将重构创意生态，模糊行业边界，升级美学评价标准。 思考点 1、AI 超现实美学核心是 “视觉真实与逻辑荒诞融合”，在实际创作中如何平衡二者比例以避免过度荒诞削弱信息传递？ 2、品牌需将 AI 超现实风格转化为 “可识别资产”，具体可通过哪些方法在保持风格一致性的同时，避免创意同质化？ 3、“审美民主化” 下普通人可借 AI 创作超现实内容，这一趋势会对专业创意从业者的核心竞争力提出哪些新要求？