营销人，你真的准备好用生成式 AI 了吗？

前几天我看到一个数字，愣了一下。

Carvana，一家美国的二手车电商公司，用 AI 生成了 130 万条定制视频。每一条都不一样，对应每一个用户在看车、选车过程中的不同行为。

130 万条。你想想，要是靠人剪，得养多少人的团队、熬多少个通宵？

但 AI 干了。而且不是粗制滥造，是根据每个用户的浏览轨迹，量身定制的。

这事让我开始认真想一个问题：生成式 AI 到底在怎么改变营销？

先说个扎心的事实

IBM 做过一项调查，问 CMO（首席营销官）们：你们打算什么时候上生成式 AI？

结果呢？67% 的人说 12 个月内。86% 的人说 24 个月内。

换句话说，绝大多数营销一把手都觉得这事不能再等了。

但你往下看就发现一个有意思的现象。咨询公司 Deloitte 的研究指出，绝大多数企业用 AI 干嘛？降本增效。写写产品描述，自动发发邮件，省点人力。

没人拿来创新。没人拿来增长。

这就像给你一台跑车，你只拿来买菜。

那么，AI 在营销里到底怎么用？

我从具体场景说起。

1、聊天机器人和客户体验

什么叫好的客服？

过去，客服是「你好，请问有什么可以帮您」，然后等人工转接。

现在，AI 驱动的虚拟助手，能 24 小时在线，用自然语言跟客户聊。客户问什么，它秒回。推荐什么产品、引导完成购买，一条龙搞定。

更有意思的是，这些 AI 还能「记住」跟每个客户的互动历史。客户三个月前问过一款产品，三个月后再来，AI 知道接着推荐关联商品。

这还是客服吗？这是一个从不休息、从不遗忘、365 天在线的销售员。

2、内容生成

写一篇公众号推文，从选题到完稿，多久？一天？两天？

AI 来做，几分钟。而且不只是文字。图片、短视频、广告文案，全都能自动生成。

Carvana 那 130 万条视频就是例子。Adobe 也出了 Generative Fill 这样的现成工具，输入几句话，创意素材就改好了。

对营销团队来说，这意味着什么？你可以一天产出过去一个月的创意素材量，然后 A/B 测试快速迭代。

3、个性化

以前做用户分群，按年龄、性别、购买历史，分成几个大类。

AI 来做，叫「微细分」。细到什么程度？细到可以给每一个单独的用户，实时生成专属内容。

一个用户刚买了牛排，AI 马上给他推红酒搭配建议。另一个用户搜索了乳糖不耐受，AI 立刻给他推无乳糖替代品。

过去是「千人千面」，现在 AI 做到了「一人千面」。

4、数据分析和预测

营销团队最不缺的就是数据。社交媒体留言、客服聊天记录、购买行为、浏览轨迹……堆成山。

但数据多不等于有用。你需要有人能从里面看出趋势、看出规律。

AI 特别擅长这个。尤其是非结构化数据，那些聊天记录、评论、社交帖子，过去人看了头疼，AI 读了如鱼得水。

它能预测哪些用户最有可能转化，帮你提前把资源投到对的地方。

5、流程自动化

社交媒体定时发布、邮件序列管理、多语言翻译、文件格式转换……这些重复性工作，AI 全部接手。

营销人终于可以从「搬砖」里解放出来，去做真正需要人脑的事。

6、创意生成

家乐氏（Kellogg's）做了一个有意思的事。他们用 AI 扫描社交媒体上的热门食谱，看哪些跟早餐麦片有关，然后生成新的创意内容和社交帖子。

AI 在这里是一个永远不缺灵感的创意搭档。

三层台阶，你在哪一层？

AI 在营销里的应用，大体分三个层次。

第一层：现成工具。 打开 ChatGPT 写个文案初稿，用 Adobe 的 Generative Fill 改张图。门槛低，上手快，个人和小团队就能用。

第二层：定制模型。 拿开源的基础模型，喂你自己的品牌数据进去：历史客户互动、产品信息、品牌话术，训练出一个懂你的 AI。IBM 的 Granite 系列就是面向企业场景设计的，用法律、金融、学术领域的数据做了专门训练。

第三层：大规模 AI 转型。 把多个 AI 技术组合起来，重构整个营销流程。这已经不只是工具升级，是组织变革。

IBM 商业价值研究院（IBV）的报告说，超过一半的 CMO 打算基于自家数据建基础模型。

也就是说，很多人已经在往第二层、第三层走了。

你呢？

三道坎

听起来很美好。但别急，有三道坎你必须跨过去。

第一道：数据质量。

AI 是吃什么长大的？数据。你的数据如果脏的、乱的、有偏见的，AI 产出的东西就是垃圾进、垃圾出。很多企业在这方面投入不够，尤其是中小企业，搞数据的钱和人都不够。

第二道：隐私和信任。

用客户数据做个性化推荐，听起来很好。但如果客户觉得你在偷窥他，信任就崩了。数据合规不是可选项，是底线。你的 AI 必须透明、可解释，客户得知道你用了什么数据、怎么用的。

第三道：品牌一致性。

AI 生成的内容，量大是大了，但每一条都符合你的品牌调性吗？语气统一吗？风格连贯吗？很多团队在这上面摔过跟头。AI 写的东西像「机器人」、不像「你」，用户一眼就看出来了。

最后说一句

生成式 AI 在营销领域的机会是真实的。Carvana 的 130 万条视频、Spotify 的跨语言播客翻译，已经有人跑通了。

但工具永远只是工具。真正决定胜负的，是你用 AI 解决了什么真问题。

67% 的 CMO 说 12 个月内要上生成式 AI。但有多少人想清楚了要用它做什么？

降本增效当然好。但如果只停留在这一步，你只用了 AI 十分之一的能力。

我前段时间跟一个做消费品营销的朋友聊，他说了一句话让我印象很深：AI 给我们最大的礼物，不是省了几个人的工资，是让我们终于敢想那些过去觉得「太费人力、想都别想」的营销玩法了。

也许这才是生成式 AI 对营销真正的意义。