研究背景：数字营销的机会、困境与技术挑战 - 广告行业面临传统媒介增速放缓、增长动力减弱的挑战，数字营销以大数据技术为依托满足广告主预算调整需求[5] - 广告营销生态存在明显不平衡：头部平台（如抖音、小红书）拥有海量数据和全面生态系统，在生产力和生产资料上占优；代理商和服务商自动化水平低，依赖人工操作，数据量与平台方存在不对等[6] - AI技术对行业变革至关重要，但需深度融入数字营销业务底层以打破生产力和生产资料不均衡的僵局[7] 行业趋势：大体量、低增速、新业态 - 2023年全国广告业务收入达13120.7亿元，数字营销市场规模10500亿元（占整体80%），内容营销规模4000亿元（占数字营销36%）[8] - AIGC内容营销领域2023年市场规模50亿元，预计2030年增至1000亿元[8] - 新业态包括短视频广告、直播带货、程序化广告和AI驱动的智能广告，依托算法推荐和实时互动实现精准触达[9] 数字化基建：生态内部差异显著 头部平台侧 - 头部平台（字节跳动、阿里巴巴、腾讯、快手）数字化基建完善，拥有海量数据、强大算法和中台体系，实现高度自动化和智能化[15][17] - 字节跳动采用"大中台、小前台"模式，KA客户定制化采购广告位，中小客户通过巨量引擎程序化购买；阿里巴巴通过阿里妈妈提供多元产品服务；腾讯利用广点通沉淀广告数据；快手通过磁力引擎构建全链路营销服务[15][17] - 平台通过开放数据产品和API接口赋能合作伙伴，促进行业生态循环和规范发展[18] 代理商和品牌方侧 - 中小代理商和传统广告代理商技术能力有限，缺乏数字化工具，数据管理不足，营销策略单一[20] - 品牌方数字化进程两极分化：大型品牌自主开发数字化平台，整合数据资源；中小品牌受资金技术限制，数字化程度低，依赖第三方平台和代理商[20] - 中小品牌面临缺乏实践经验、数据系统不完善、服务商选择困难等挑战，数字化布局推进受阻[21] AI在中国广告行业的应用现状及特征 - AI应用呈散点式和低渗透特征，仅集中于广告投放精准度和个性化等个别环节，未全面覆盖业务全流程[23] - AI在内容营销中仅用于达人筛选等节点，创意生成和效果预测仍依赖人工，工具性特征明显[23] - 行业需探索AI深度赋能以破解生产力和生产资料不足的困境，推动向智能化营销转型[24] 解决方案：打造"数据+AI"营销新范式 夯实数字化基建 - 数字化基建通过业务系统将信息转化为可读数据，为AI学习提供依据和赋能接口[27] - 数据沉淀使AI能自动化完成营销动作（如素材投流），突破对人类生产力的依赖[27][30] 技术-产品-业务一体化架构 - 架构核心包括内容生产（AIGC Engine）、效果预测（Prediction）、媒介管理（Channel）和投放监测（EC）等模块，灵活适配不同业务类型[29][34] - Social DAM 2.0作为"数据大脑"，整合品牌内部和三方数据资产，通过AI打标签赋能内容生产和投放侧[31][32] 实践案例 - KOL数据管理：AI对达人分级、匹配创作元素、动态淘汰低效KOL，提升资源利用效率[35][37][40] - KOL营销：AI拆解品牌brief、多维度筛选达人（平台标签+非标需求+私域数据），Social DAM系统监控全链路数据并反馈优化[41][43] "数据+AI"营销的价值体现 - 提供新生产资料（数据桥梁联动创新要素）和新生产力（AI工具自动化执行营销活动），未来AI Agent可独立决策用户体验环节[44][45] - 满足个性化需求，提升品牌决策精度：AI智能匹配广告内容，优化预算分配和效果监控[46] - 缓冲人员流动和经验密集型风险：数字化存储项目经验降低依赖，自动化工具减少对人工经验的需求[47]