核心观点 - 全球AI营销正从辅助工具迈向全链路自主决策的营销智能体阶段，企业营销是AI率先落地的场景[1] - 中国营销技术企业凭借工程师红利和技术可靠性，正重塑企业营销管理范式，并助力中国企业出海，降低其营销门槛和起步效率[1] - 营销智能体通过自动化执行创意生成、投放策略、效果监测与优化等任务，大幅提升企业营销效率和决策质量[4][15] 市场趋势与全球动态 - 市场面临三大变化：平台投放环境变化加速、隐私要求上升、企业加大数字营销投入[2] - 全球营销智能体应运而生，计算机技术在营销领域的应用从数据分析与辅助决策，演进为覆盖创意生成、投放策略、效果监测与优化的全链路营销自动化系统[4] - 海外品牌加速采用AI驱动的内容生成与广告投放方案，以提升广告相关性与转化效率[4] 营销智能体的发展演进 - 营销技术正经历从“工具”到“智能体”的重大转型，早期依赖单一投放平台手动操作，如今升级为具备自主学习与持续优化能力的营销智能体[11][13] - 发展历程可分为多个阶段：2000年左右监测网络广告，2010年预测品牌影响力，2016年预测投放效果，2020年预测收益趋势，当前阶段AI不仅能预测，还能直接执行自动化投放与优化动作[5] - 营销智能体定义：基于生成式AI或机器学习算法，能够自动或半自动执行营销相关任务，达到辅助或替代人工营销效果的产品[9] - 当前最接近该定义的产品包括DSP投放平台的自动化投放产品、CRM营销自动化产品以及生成式AI创意工具[9] 营销智能体的关键能力 - 市场洞察、内容生成、投放优化、评估报告生成是智能体的四大核心能力领域[15] - 四大能力模块相辅相成，使智能体成为自主学习、可持续优化的智能系统，能在多渠道、多市场环境下提供高效且可量化的营销增长方案[15] - 未来趋势是多智能体协作形成闭环体系，通过“创意智能体+投放智能体+分析智能体”的组合，在无人干预下实现创意生成—广告投放—数据反馈—策略调整的循环[17] - 大模型赋能智能体，借助其语言理解能力补齐跨国营销中的语言与文化差异短板[17] 中国企业出海营销的挑战与机遇 - 中国企业出海面临四大痛点：文化差异、渠道复杂、隐私与合规、跨境支付[6] - 过去五年，跨境电商、手游、品牌出海需求旺盛，但受上述问题制约[6] - 营销智能体为中国企业出海带来机遇，在素材制作、合规审查与本地化运营方面提供重要帮助[8] - 开源大语言模型的快速迭代，能批量生成符合海外用户偏好的广告文案、图片和视频脚本，并在文化差异、语言习惯、法律合规检查等环节提供即时辅助[8] - 跨境电商已成为中国企业出海最重要的驱动力之一，直接连接生产端与全球消费者，兼具规模效应与利润空间[29] - TikTok Shop、Shein、Temu等新一代出海平台与品牌的崛起，代表了中国跨境商业模式的重大转型[29] 全球与中国市场环境及参与者 - 全球与中国的AI+营销市场处于快速演进阶段，技术创新、监管政策与商业模式变化共同推动行业重构[22] - 国际市场在大模型和智能体技术上起步更早，强调算法透明和隐私合规；中国市场则依托庞大的电商与短视频生态，在应用场景落地和商业闭环方面走在前列[22] - 两者都呈现出从“工具化”向“智能化”的趋势转型[22] - 全球泛营销SaaS巨头如Adobe、Salesforce、Hubspot、Applovin等都为自己贴上了营销智能体的标签[1] - 中国企业的全球机会在于挑战现有巨头基于传统软件模式建立的体系，提供下一代、AI原生的自动化基础设施[45] - 中国企业的竞争优势在于独特的商业和人才结构，以及工程师红利带来的极致2B产品能力[45] 商业模式与货币化 - 营销智能体的典型收费方式包括：广告投放分成、平台订阅制、增值服务费[31] - 商业模式正从“单一软件订阅”演进为“多维度收益体系”，覆盖SaaS订阅、广告分成、增值服务三大板块，并为大型客户提供“全流程智能营销解决方案”[31] - 中国智能营销体通常采用“低订阅+增值服务”模式，订阅费用往往是北美SaaS软件的50%甚至更低，更具性价比定价优势[48] - 在AI货币化方面，SaaS公司形成较一致的商业模式：推行AI Credits，将AI功能与SaaS软件功能捆绑，用户按使用量/套餐档位消耗AI积分[19] - 然而，AI货币化预期保守，多数公司表示AI对26财年报表将无显著影响，Veeva甚至表示27财年也不会产生影响[19] - 北美SaaS公司正主动抛弃“SaaS + AI”的叙事，共识是AI会以无处不在的方式融入日常工具中[20] - Agent已经渗透了ServiceNow 80%的工作流，比人类更具协作性，更注重团队合作和成果[20] 市场规模与增长 - 中国智能营销体市场规模持续向好，预计2030年市场规模可突破千亿级别[34] - 2023年我国广告营销行业呈现蓬勃发展态势，AI渗透下的广告营销业增长强劲[34] - 2023年我国数字经济规模达到53.9万亿元，增长率为7.39%[36] - 产业数字化规模与2022年基本持平，为81.3%，成为数字经济发展的主要动力源[36] - AI相关能力的应用提升了企业营销数字化能力，加速营销行业数智化转型[36] 政策环境 - 中国已构建多层次政策体系推动“AI+营销”融合发展，涵盖战略引导、技术研发、行业应用、监管合规等多个维度[38] - 2025年8月国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出发展“模型即服务”、“智能体即服务”等，打造人工智能应用服务链[41] - 2025年3月《人工智能生成合成内容标识办法》细化了对AIGC内容的标识要求，直接规范AI营销内容合规性[41] - 2024年8月《互联网广告可识别性执法指南》规范互联网广告可识别性，要求无论内容人工或AI生成，只要具有商业属性必须显著标注“广告”[41] - 2023年7月《生成式人工智能服务管理暂行办法》强调生成内容需坚持社会主义核心价值观，并对数据安全、隐私、内容标识和算法歧视提出要求[41] 案例与具体应用 - Meta Advantage+：利用机器学习实现全流程广告活动自动化，大幅减少手动输入[52] - Advantage+ Shopping Campaign (ASC)：广告主设定预算，平台自动进行全盘投放寻求最大销售额，2023年第四季度ASC在零售类广告主的投放额度渗透率达到27%[53] - Audience功能：一项2023年测试显示，该功能使整体App产品销售成本下降13%，网站转化的中位数成本下降7%[53] - Creative功能：对Cost per result有3%的优化[53] - 可口可乐：与OpenAI合作推出“Create Real Magic”平台，让消费者与AI共创广告素材，该活动互动量比传统活动提升了3倍以上[5] - IBM：使用Adobe大规模制作广告素材，在一个试点中生成了约200张图片与超过1000种变体以测试不同渠道和受众，广告参与度提升约26倍[5] - ShopAtHome：使用Salesforce Einstein的Engagement Scoring功能预测用户行为，邮件开启率提升23%，点击率提升30%[5] - 硅谷案例Scrunch AI：构建“AI原生营销基础设施”，其Agent Experience Platform (AXP)为品牌创建针对大语言模型优化的机器可读版本内容，以应对AI搜索时代传统SEO指标意义发生根本性变化的挑战[60]