营销人的AI焦虑，我劝你先放一放

前段时间，一个做市场的朋友跟我吃饭。饭吃到一半，他忽然放下筷子问我：润总，公司上个月引进了生成式AI，团队里有人兴奋得睡不着，也有人担心自己要被裁了。你说，我们这些做营销的，到底该拿它怎么办？

我说，你先别急着焦虑，也别急着兴奋。我先给你看几个数字。

2022年，MIT Technology Review做过一项调查，只有5%的营销组织认为生成式AI对自己的业务"至关重要"。到了2025年，计划把它当作部门核心能力的营销高管，涨到了20%。还有44%的人，打算在各类场景里铺开使用。

三年时间，从"这是什么"到"怎么用好"。变化就是这么快。

再比如Salesforce在2023年调查了1000名营销人，超过一半已经在用，还有22%准备一年内上马。同年Statista的调查里，这个比例是73%。

73%。也就是说，你身边的营销同事里，十个有七个已经用上了。

这不是要不要用的问题，是怎么用的问题。

什么叫生成式AI？

先把概念说清楚。

过去的AI，主要用来"看"：帮你分析数据、找出规律。生成式AI不一样，它用来"做"：写文案、画图、配音频、剪视频，甚至写代码。

它是机器学习的一个分支。原理说穿了也不神秘——用一种叫"深度学习"的方法，模仿人脑建立关联的方式，从海量数据里学会了人类说话、写字、画画的套路。

所以它能干的活，恰恰和营销人的日常高度重合。

你想想看，市场部每天都在干什么？想创意、写内容、做个性化、定投放节奏。哪一样不是生成式AI擅长的？

但是，凡事总有反面。

它到底能帮你干什么？

我把营销里最常见的用法，归成三类。

第一类，干活。

这是最直观的。给它一个提纲或者一句提示，它能写出博客、邮件、社媒帖子的初稿。不止文字——用文字描述生成图片、把内容翻译成多语言、从数据生成图表、文字转语音、配免版权音乐、给长文写摘要、研究SEO关键词。

一个内容团队过去一周的产量，现在可能一天就出来了。

第二类，想事。

写不出东西的时候，很多内容营销人会拿它当"陪聊"。把目标人群和营销目标丢给它，让它抛一堆点子回来。点子未必能直接用，但足够把你从卡壳里拽出来。

第三类，懂人。

这是我觉得最值钱的一类。

过去的个性化，是"在邮件里加上客户的姓"。现在的个性化，是根据一个人浏览过什么、买过什么、和公司打过什么交道，实时生成只给他看的内容。A/B测试也一样，过去做两三个版本就到头了，现在可以让AI一口气生成几十个版本去试。

客服也变了。老式聊天机器人只会背台词，答非所问。装上生成式AI的客服，能用几十种语言给出像人一样的回答，甚至能通过"情绪分析"听出客户话里的火气，换一种口气来应对。

还有市场研究。让AI去啃海量非结构化数据，提炼洞察，预测流失率、预测需求、预测一场campaign的效果。这些活，过去要专门的数据科学家才干得了。

天呐。你发现没有，这三类合起来，几乎覆盖了市场部的一半工作。

没错。所以Deloitte在2023年调查了一群商业领袖，91%的人认为生成式AI会提升组织的生产力。

但同样是这份调查，只有29%的组织在战略层面使用它。

这个差距，就是机会所在。后面我会讲。

先别急着All in

讲了这么多好处，我必须泼一盆冷水。

用生成式AI，是有真实风险的。而且对营销人来说，风险恰恰集中在最要命的地方——它生成的那个"内容"上。

我列几个你可能没想到的：

它可能一字不差地吐出训练数据里的原文。这是抄袭。

它的训练数据里可能有假信息、有偏见，这些会原样渗进它写给你的文案里。

它可能是在公司没获得授权的数据上训练出来的。这是版权隐患。

用户输入的提示词，可能在自己不知情的情况下被收集了。这是隐私问题。

还有监管。欧盟已经划了红线：AI生成的内容要标识出来，模型要防止生成非法内容，训练数据里用了哪些版权材料要公布摘要。而且欧盟的规矩管得不只是欧洲公司——和欧盟做生意的美国、英国企业一样要遵守。美国这边，联邦贸易委员会管的是虚假和欺骗性商业行为，深度伪造迟早撞到它枪口上。

目前被起诉的，主要是造AI的那批公司——Microsoft、Google、Amazon、OpenAI、Apple、Nvidia、IBM这些科技巨头，官司集中在训练数据的版权和许可上。用AI的品牌方还没被告过。

但"还没"，不等于"不会"。品牌声誉一旦因为一篇抄袭文案受损，那点效率红利根本不够赔的。

AI能帮你干活，但它不替你坐牢。

那到底怎么用才对？

答案特别朴素：人得在场。

任何AI生成的内容，发布前必须有人审。审什么？审偏见、审事实、审版权风险。用之前，认真研究这个模型的数据来源干不干净、合不合法。先小范围试点，跑通了再全公司推广。发布AI生成的内容，加上声明。

再往上一步，是数据策略。很多公司还想到干脆自己训一个模型，用品牌规范和历史campaign数据做训练集，内容更贴、风险也更可控——Amazon SageMaker就是干这个的平台。但对大多数公司来说，这超纲了。更现实的路子，是拿GPT-4、Gemini这类公开模型做底座，用提示词工程和人工反馈不断调优。

工具本身不用太纠结。写内容，ChatGPT、Gemini、Claude各有拥趸；做图，DALL-E和开源的Stable Diffusion够用；做战略分析，Alteryx、DataRobot、Skai、Braze这些平台把过去数据科学家的活，变成了营销人点几下鼠标的事。

工具会一直换，方法不会变：

给它清晰的目标，给它干净的边界，给它一双人的眼睛。

真正的分水岭

回到开头那顿饭。

我最后跟朋友说了什么？我说，你现在焦虑的"会不会被取代"，其实问错了问题。

绝大多数公司今天用AI，图的是省时间、省成本。这没错，但省下来的时间用来干什么，才是分水岭。Deloitte那份调查的言外之意就在这里：九成公司用它提效，不到三成公司用它做战略——用它找新的细分市场、优化投放决策、重构客户旅程。

效率是防守，战略是进攻。

AI把"做内容"的成本打到地板价之后，稀缺的就不再是内容，而是判断：判断为谁做、做什么、为什么做。

这个判断，机器给不了。

取代你的不会是AI，而是那个先想明白这件事的同行。

祝你不是被拉开的那一个。