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7天干完3個月的活兒?如何理解「營銷Agent」?

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??深響原創(chuàng) · 作者|呂玥


當“AI營銷人員”Head將霸王茶姬在泰國的營銷活動從計劃的3個月驚人壓縮至7天,當“AI驅(qū)動的全球紅人營銷自動化平臺”CrowdCore將品牌與創(chuàng)作者的匹配精準度推至90%以上;當科技巨頭英特爾選擇將部分營銷業(yè)務直接外包給埃森哲,用AI代替人力……

這些看似分散的商業(yè)動作背后,實則涌動同一股力量——AI Agent。

AI營銷早已不是新鮮話題。過去幾年,AI快速滲透營銷領(lǐng)域各個環(huán)節(jié),從初期的AI自動生成圖文素材,到廣告投放的智能化、自動化,再到利用AI進行效果歸因與策略優(yōu)化等等,AI一步步解放營銷人的雙手。而今年被公認為 “Agent元年” ,Manus、Genspark一度帶動Agent熱潮,營銷領(lǐng)域被卷入后,也走到了一個新臨界點上——AI不再僅是營銷工具鏈上的一個高效零件,它似乎正在接過“方向盤”,嘗試在復雜環(huán)境中“自動駕駛”。

當技術(shù)演進從輔助人類轉(zhuǎn)向自主決策,整個營銷決策的底層邏輯勢必會重構(gòu)。我們探討營銷Agent的實質(zhì),已超越工具效率本身,更直指一個更核心的命題:AI是否真能“自主”包攬一切營銷動作? 當一切都能“自動化”,營銷工作的終極價值該錨定何處?品牌在營銷環(huán)節(jié)能否完全安享其成?

實戰(zhàn)拆解:營銷Agent的三類應用場景

不同于給一個Prompt就被動響應一次的大型語言模型,Agent更有“黑科技感”,仿佛既有大腦、又有手腳——能獨立運行,無需外部頻繁干預即做出決策;可與其他Agent或用戶進行協(xié)作,敏銳感知環(huán)境變化并實時響應;更重要的是還能主動調(diào)用各種外部工具(如數(shù)據(jù)庫、API、分析平臺等)驅(qū)動任務完成。

能實現(xiàn)這一切,主要是因為構(gòu)建營銷Agent的主流范式之一是“工作流(Workflow)”架構(gòu)。通俗理解就是有一個“規(guī)劃者”模塊負責制定多階段行動藍圖,再由“執(zhí)行者”模塊調(diào)用各類專業(yè)工具一步步落實計劃,并在執(zhí)行過程中根據(jù)實時反饋不斷調(diào)整策略,直至達成預設(shè)目標。

這種流程化設(shè)計,恰好就與同樣高度流程化的營銷充分適配。

比如通常做達人營銷,需要品牌先篩選達人、邀約談判,而后由達人輸出內(nèi)容創(chuàng)意,品牌審核后在渠道發(fā)布,最后做效果追蹤與歸因優(yōu)化。整體流程本身并不復雜,但因為中間環(huán)節(jié)多,需要多方溝通和配合,就導致一次活動周期動輒耗費數(shù)月。

而營銷Agent正好可“一手包辦”全流程。

以Head為霸王茶姬在泰國所做的營銷活動為例,營銷Agent先鎖定曼谷目標門店周邊的活躍創(chuàng)作者,而后基于預設(shè)規(guī)則(如必須帶有“珍珠奶茶/奶茶評論”標簽、歷史內(nèi)容點擊率高等)做深度篩選;在創(chuàng)作者參與后實時追蹤數(shù)據(jù),一旦發(fā)現(xiàn)下滑跡象或該創(chuàng)作者被標記為“廣告飽和”,便自動啟動淘汰機制,將預算迅速轉(zhuǎn)向表現(xiàn)更優(yōu)者。這樣一來,原本3個月的活動就被壓縮到了7天,整體合作效率提升了93%。



圖源:Head官網(wǎng)

營銷Agent此時發(fā)揮的核心作用,是解決了海外營銷時本地化資源篩選和匹配的難點,并自動化去動態(tài)優(yōu)化資源的配比。相比品牌在海外市場兩眼一抹黑的找達人,此時用營銷Agent自然是要性價比高的多。

達人營銷是要“找對人”,而社媒投放需“做對事”。事實上不僅是缺乏本地市場洞察與達人資源網(wǎng)絡(luò),出海做營銷存在不少難點,國內(nèi)品牌商家往往對TikTok、Instagram等各大海外社交媒體平臺上瞬息萬變的流行趨勢和投放規(guī)則也不夠熟悉,每走一步都充滿挑戰(zhàn)。若“跨平臺”做營銷就會更復雜,需要更專業(yè)且多人的團隊去同步追蹤海外平臺的挑戰(zhàn)賽趨勢、算法更新和實時熱點等等。

今年WAIC大會上,鈦動科技發(fā)布的AI Agent Navos就是針對這一問題。鈦動科技CEO李述昊表示,Navos能覆蓋營銷鏈路中的爆款洞察、素材診斷、素材制作、廣告投放監(jiān)控、廣告效果分析等多個環(huán)節(jié),滿足不同行業(yè)、不同規(guī)??蛻舫龊I銷過程中多樣化、個性化的需求,直接幫客戶交付營銷結(jié)果。

能看得出其核心突破在于構(gòu)建了跨平臺的“爆款內(nèi)容自主生產(chǎn)線”。即使品牌方對海外市場一無所知,Agent也能憑借數(shù)據(jù)學習與實時反饋能力,接管多平臺,快速搭建起多條高度本地化廣告投放流水線,降低市場進入門檻,相當于是用全流程自動化去對抗了營銷渠道的碎片化。



圖源:鈦動科技公眾號

如果說達人營銷與社媒投放解決當下流量獲取問題,那么AI搜索優(yōu)化則是更關(guān)乎于未來的生存權(quán)。

如今搜索行為本身被AI重構(gòu)——豆包、DeepSeek、Kimi等智能應用正逐步取代傳統(tǒng)搜索引擎,越來越多人在有疑問時會直接選擇“問AI”而不是“搜索一下”。這就意味著過去品牌們所依賴的“關(guān)鍵詞競價”搜索營銷策略正逐漸失效。

品牌到了一個需要跳出傳統(tǒng)SEO思維、在全新的對話場景中建立認知錨點的新階段。然而如何讓品牌信息更自然、高頻地融入AI生成的答案,這對大多數(shù)品牌來說是個完全陌生的新課題:許多人都尚未熟悉這些AI應用,更遑論去思考如何搶占AI對話中的心智份額。

此時,AI Agent的介入,正是在這片全新的對話戰(zhàn)場為品牌開辟航道。

以艾加營銷集團旗下iPowerAI元力科技開發(fā)的iGeo Agent為例,據(jù)官方介紹這是一個多Agent集群自驅(qū)動、自部署的系統(tǒng),主要就是用來提升品牌及產(chǎn)品在AI搜索引擎中的可見度、推薦度、信息準確率等。

Agent會先連接正在提問的用戶,理解其意圖,幫品牌找能夠植入進去對用戶心智產(chǎn)生影響的機會;而后基于跨模型語義分析,動態(tài)量化品牌在主流AI搜索引擎中的“認知能見度”。長期來看,AI還要更懂品牌,提升不同AI搜索引擎讀取品牌信息的準確率,構(gòu)建AI生態(tài)中的品牌知識庫,而不是短期內(nèi)去刷高品牌的“出鏡率”。艾加營銷集團元力科技首席戰(zhàn)略官Frank也舉了一個例子,“GEO最終不應該只處理‘平價電動牙刷哪款好’這類明確需求,而是在用戶表達‘牙疼’時,就能自然引出品牌內(nèi)容?!?/p>



圖源:iPowerAI元力科技公眾號

這三個案例雖然發(fā)生在找達人、投廣告、進入AI搜索場景,但營銷Agent所做的本質(zhì)是相同的:在信息爆炸、平臺林立、用戶偏好飛速變化、海外市場越來越復雜的當下,用AI去自主分析、快速決策、全天候工作,幫品牌降本增效地完成營銷任務。

營銷Agent為什么值得用

事實上行業(yè)內(nèi)已有共識:通用型Agent深度依賴基礎(chǔ)大模型能力,本質(zhì)是模型廠商勢力的延伸,其能力始終將跟隨模型的升級而進化,創(chuàng)業(yè)公司能施展的空間實屬有限。那么在營銷環(huán)節(jié),品牌為何不直接用如Manus等諸多明星級通用Agent,反而要選擇創(chuàng)業(yè)者新開發(fā)的營銷Agent?

關(guān)鍵點其實在于——營銷Agent所具備AI之外的能力。

營銷是個頗“復雜”的領(lǐng)域,有自成體系的行業(yè)黑話、獨特流程要求,也有一部分是非標、需要基于業(yè)內(nèi)經(jīng)驗和市場洞察的內(nèi)容創(chuàng)意,還有沉淀多年的、無法從公開渠道獲取的專有數(shù)據(jù),這些是通用Agent不一定具備的。同時,營銷領(lǐng)域的痛點、營銷人會關(guān)注的問題、真正影響廣告主預算投入的細節(jié),并不是技術(shù)開發(fā)者擅長的,所以也很可能并不在通用Agent的常規(guī)視野中。

而創(chuàng)業(yè)公司的破局點就在于此。很多營銷Agent只針對某一個垂直領(lǐng)域,如達人營銷、搜索廣告或者是信息流廣告投放,通過整合過去極為分散且不透明的、關(guān)于達人和用戶的一系列非顯性數(shù)據(jù)進行推理,去優(yōu)化營銷效率。

還有很多營銷Agent是基于企業(yè)閉環(huán)數(shù)據(jù)、依托營銷集團服務海量頭部品牌的數(shù)據(jù)經(jīng)驗、社交平臺上海量素材庫和效果反饋等等,即擁有了所謂的“行業(yè)Know-how”。這種垂直模式就會更具針對性地去解決傳統(tǒng)營銷中的“困境”。

首先就是傳統(tǒng)營銷中最突出的問題——人力密集。常規(guī)營銷環(huán)節(jié)細分,多個團隊人員打配合,耗時耗力;而營銷Agent無縫銜接全鏈條,將跨地域、跨知識/經(jīng)驗、甚至是跨國的團隊的能力壓縮為了可復制的、極度流程化的解決方案。

其次是解決強依賴于經(jīng)驗的問題。依賴某個人或者團隊的經(jīng)驗,就意味著存在主觀性與滯后性,而營銷Agent通過實時數(shù)據(jù)流構(gòu)建動態(tài)決策模型:持續(xù)監(jiān)測波動,自動關(guān)停低效計劃,并基于轉(zhuǎn)化率分配預算,這會使新手團隊獲得接近專業(yè)優(yōu)化師的結(jié)果輸出。

另外傳統(tǒng)廣告營銷會采用AB測試的方式,營銷Agent能夠?qū)⒃囧e過程前置為數(shù)據(jù)推演,通過歷史數(shù)據(jù)建模與實時趨勢捕捉,預判廣告?zhèn)鞑摿?,投放后秒級反饋?qū)動快速迭代,這樣一來就能降低無效投入。



更關(guān)鍵的是,驅(qū)動品牌快速接納營銷Agent的關(guān)鍵動力,源于其獨特的商業(yè)模式。

傳統(tǒng)軟件工具都是SaaS模式,其本質(zhì)是銷售工具,企業(yè)為軟件功能支付訂閱費。而AI時代的競爭邏輯已徹底轉(zhuǎn)向,正如紅杉資本曾提到的“下一代AI商業(yè)化核心是交付收益,而非工具”,技術(shù)的價值不再取決于自身先進性,而在于能否直接創(chuàng)造可量化的業(yè)務結(jié)果。

Agent的崛起,便是推動AI商業(yè)模式發(fā)生深刻轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵——其催生了RaaS(Result-as-a-Service,結(jié)果即服務)商業(yè)模式,并在AI領(lǐng)域形成浪潮,眾多AI產(chǎn)品應用都選擇采用。從“功能交付”躍遷至“結(jié)果交付”,底層邏輯是將Agent定位為 “AI勞動力” ,企業(yè)無需為技術(shù)本身預付成本。

這種模式也天然契合營銷領(lǐng)域“效果至上”的基因。Head等Agent服務商普遍采用 “按廣告消耗分成”或“以效果指標(如CPA/CPM/ROAS)結(jié)算”的收費模式。品牌方只需聚焦最終轉(zhuǎn)化目標,從根本上消除了“為未知能力預付”的決策阻力。并且當Agent的收益與品牌業(yè)績深度綁定,其角色從“工具供應商”轉(zhuǎn)變?yōu)椤霸鲩L合伙人”,這種利益共同體關(guān)系,會大幅降低品牌對新技術(shù)的學習與試錯門檻。



圖源:Head官網(wǎng)

當Agent成為可量化創(chuàng)收的數(shù)字勞動力,企業(yè)決策便從技術(shù)焦慮轉(zhuǎn)向價值投資,這才是營銷Agent快速進入品牌視野并落地應用的核心理由。

小心“硬幣另一面”

當然盡管營銷Agent展現(xiàn)出巨大潛力,其規(guī)?;瘧媚壳斑€是存在不少挑戰(zhàn)。

首當其沖的是數(shù)據(jù)驅(qū)動的透明度困境。

當Agent依賴歷史數(shù)據(jù)與封閉算法自動決策時,品牌方可能陷入更深的“黑盒焦慮”——AI為何選擇某位粉絲量平平的達人合作?為何在某個時刻突然調(diào)高某廣告組出價?這類關(guān)鍵決策缺乏可解釋性,品牌不僅難以理解內(nèi)在邏輯,更可能逐漸喪失對營銷策略的話語主導權(quán)。這種失控感在戰(zhàn)略級預算分配時會尤為尖銳。



其次是標準化效率與創(chuàng)意稀缺性的沖突。

Agent擅長基于數(shù)據(jù)流水線生成“安全牌”內(nèi)容——符合平臺算法偏好、經(jīng)過驗證的模板化素材,在信息流廣告等短平快場景中效果顯著。然而,對依賴品牌溢價的高創(chuàng)意行業(yè)(如奢侈品、高端美妝),過度標準化可能導致同質(zhì)化。當競品Agent都在推送類似風格的“網(wǎng)紅開箱視頻”,如何守護品牌獨特調(diào)性?當AI將“爆款公式”奉為圭臬,突破性創(chuàng)意反而可能被數(shù)據(jù)模型判定為“高風險”而遭淘汰。

更嚴峻的挑戰(zhàn),還有來自控制權(quán)讓渡伴隨的未知風險。

將營銷方向盤完全交給AI,一旦發(fā)生文化冒犯(如在齋月期間推送餐飲促銷)、價值觀偏差(生成刻板印象內(nèi)容)、甚至違規(guī)話術(shù)、誤觸法律紅線,責任該如何界定?品牌苦心經(jīng)營的聲譽可能在算法的一次失誤中就完全崩塌。

此外,對品牌商家來說,可能出現(xiàn)的人才結(jié)構(gòu)的斷層與數(shù)據(jù)資產(chǎn)鎖定問題也值得關(guān)注。

隨著基礎(chǔ)優(yōu)化師、素材編輯等崗位被自動化取代,傳統(tǒng)團隊面臨兩難:既需培養(yǎng)能駕馭AI的戰(zhàn)略型人才,又擔憂核心能力空心化。更棘手的是歷史決策數(shù)據(jù)的歸屬問題——當千萬級預算投放的優(yōu)化策略、用戶反饋全沉淀在某個Agent平臺,品牌切換成本將陡增。這種現(xiàn)象雖構(gòu)成服務商的壁壘,卻可能阻礙企業(yè)長期靈活性。長期以來,品牌商家所擔憂的不再是技術(shù)產(chǎn)品會不會用,而是AI供應商是否會漲價。

Agent的價值,核心在于其作為 “效率加速器” ,而非 “增長萬能藥” 。需要清醒認識到的是,AI的競賽遠未抵達終點線,今天的營銷Agent,仍是技術(shù)演進長河中的一個節(jié)點。模型能力的躍遷、新交互范式的出現(xiàn)、乃至監(jiān)管框架的完善,都可能會持續(xù)改寫游戲規(guī)則。

品牌擁抱AI的深層邏輯,在于保持開放心態(tài)、敏捷性以及批判性,一場關(guān)于效率邊界、人類角色的持久探索才剛剛開始。

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