AI營銷：全鏈路營銷進化

文迪，香港大學（HKU）IMBA，本科畢業於復旦大學。深和國際有限公司CEO，曾任麥當勞中國區副總裁，負責推動數字化點餐渠道、媒體、電商以及智能貨品規劃等多個關鍵業務領域並取得顯著成就，受到了業內的高度贊譽，在《哈佛商業評論》等主流媒體上獲得多次報道。曾在阿裏巴巴集團負責天貓大客戶部、天貓招商以及天貓商家工具等多個業務團隊。專註於營銷創新、全渠道數字化等專業領域。此外，文迪擁有超過10年的咨詢顧問經驗，曾服務於全球知名的咨詢公司埃森哲和麥肯錫，其間服務過歐萊雅中國、永輝超市、百事可樂、摩托羅拉等多家國際國內知名品牌的裏程碑項目。

第一部分  AI賦能數據鏈

第1章營銷轉型：AI營銷時代已經來臨 / 002

1.1數字化背景下營銷理論發展 / 003

1.1.1　品牌管理在數字化時代面臨的機遇與挑戰 / 003

1.1.2　服務營銷的崛起 / 004

1.1.3　行為營銷學和量化營銷學 / 007

1.2　感受AI營銷 / 008

1.2.1　傳統營銷之困：轉型是破局之道 / 009

1.2.2　推動AI營銷發展的因素 / 010

1.2.3　AI營銷當前階段及特點 / 012

1.3　AI變革營銷環境 / 014

1.3.1　強化：AIGC、大模型等技術升級 / 014

1.3.2　深化：傳媒生態迎來大變革 / 015

1.3.3　創新：AI營銷新版圖 / 016

1.4　AI變革營銷要素 / 018

1.4.1　從4P模型到4D模型 / 018

1.4.2　AI加速連接品牌與用戶 / 020

第2章AI數據采集：重塑數據精度與邊界 / 022

2.1　AI提高數據顆粒度 / 023

2.1.1　AI賦能：采集顆粒度更高的數據 / 023

2.1.2　“超細分戰略”成為現實 / 025

2.2　AI保證數據深度 / 027

2.2.1　初級：結構化數據采集 / 028

2.2.2　AI升級之非結構化數據采集 / 029

2.2.3　AI升級之營銷數據解讀 / 030

2.3　AI實現數據可視化 / 031

2.3.1　通過AI將數據轉化為圖表 / 031

2.3.2　自動生成直觀的數據報告 / 035

2.3.3　實戰：用DeepSeek生成行業數據報告 / 036

第3章AI洞察分析：用數據做全方位洞察 / 039

3.1　行業洞察：了解你的賽道 / 040

3.1.1　精準分析行業機會與熱點 / 040

3.1.2　AI捕捉流行信息，預測行業趨勢 / 041

3.1.3　知己知彼：通過AI看透競爭對手 / 042

3.2　品牌洞察：了解你的品牌 / 043

3.2.1　基於數據了解品牌現狀與優勢 / 043

3.2.2　AI讓品牌定位更加精準高效 / 044

3.2.3　通過AI實時監測品牌聲譽 / 045

3.3　用戶洞察：了解你的受眾 / 047

3.3.1　一鍵匹配標簽，生成用戶畫像 / 047

3.3.2　智能情感分析洞察消費心理 / 048

3.3.3　小米：通過智能算法深度了解用戶 / 050

3.4　產品洞察：了解你的產品 / 051

3.4.1　AI輔助產品創新 / 051

3.4.2　智能提取產品賣點 / 053

3.4.3　借助AI設計產品創新方案 / 054

第4章AI策略生成：實現策略效果最優化 / 056

4.1　AI定價策略 / 057

4.1.1　關於價格歧視的反思 / 057

4.1.2　基於數據的AI動態定價 / 058

4.1.3　基於數據的AI個性化定價 / 060

4.2　AI渠道策略 / 061

4.2.1　線上渠道：AI搜索+智能SEO / 062

4.2.2　線下渠道：門店設計+AI設備 / 063

4.2.3　陡然出現的AI美甲店究竟因何而起 / 064

4.3　AI促銷選品策略 / 065

4.3.1　依托數據鎖定熱銷產品 / 065

4.3.2　自動制訂促銷選品方案 / 067

4.3.3　多品類的產品組合投放 / 068

 

第二部分  AI賦能內容鏈

第5章AI內容創作：極速生成高質量內容 / 072

5.1　AIGC讓內容創作變得簡單 / 073

5.1.1　多形式輸出：文章+圖片+視頻 / 073

5.1.2　批量生成：創作成為高效的事 / 074

5.1.3　創意風暴：AI+用戶+創意+場景 / 075

5.1.4　飛鶴×AI：以小預算實現大奇跡 / 077

5.2　被AI重塑的內容創作鏈 / 078

5.2.1　靈感激發與碰撞 / 078

5.2.2　素材搜索與整理 / 079

5.2.3　內容審核與監測 / 080

5.3　自動生成多模態內容物料 / 081

5.3.1　爆款文案 / 081

5.3.2　品牌LOGO / 083

5.3.3　IP形象 / 085

 

第6章AI場景匹配：個性化內容輸出與發布 / 089

6.1　內容自動匹配不同場景 / 090

6.1.1　SEO標題與描述 / 090

6.1.2　微信公眾號軟文 / 092

6.1.3　知乎產品軟文 / 094

6.1.4　小紅書種草筆記 / 095

6.1.5　抖音短視頻選題/劇本 / 096

6.1.6　淘寶產品詳情圖 / 097

6.2　場景導向下的內容發布 / 101

6.2.1　根據內容類型推薦發布平臺 / 101

6.2.2　AI實現內容的精準發布 / 102

6.2.3　智能推廣：為內容投放流量 / 103

6.3　匯總：AI內容管理工具 / 105

6.3.1　即創 / 105

6.3.2　訊飛繪文 / 106

6.3.3　Sora / 108

第7章AI內容優化：助力營銷內容升級疊代 / 111

7.1　內容創作方向優化 / 112

7.1.1　根據用戶畫像推薦內容主題 / 112

7.1.2　實時熱點捕捉與內容選題生成 / 113

7.2　內容創作質量優化 / 114

7.2.1　語義分析：AI助力文案語法與邏輯校驗 / 115

7.2.2　情感計算：AI增強內容感染力 / 116

7.2.3　知識圖譜：AI強化內容專業性 / 117

7.3　內容形式創新 / 118

7.3.1　動態交互內容：AI驅動的個性化內容體驗

設計 / 119

7.3.2　沈浸式內容：AI融入虛擬場景構建 / 120

7.3.3　安慕希×火山引擎：打造專屬AI互動

貼紙 / 122

 

第三部分  AI賦能媒介鏈

第8章AI智能投放：高效應對大規模資源 / 126

8.1　傳統投放的挑戰與爭議 / 127

8.1.1　營銷廣告花費巨大而效果不明 / 127

8.1.2　資源、用戶、品牌訴求間的問題 / 129

8.2　創新：AI實現智能投放 / 132

8.2.1　精準投放：實現“千人千面” / 132

8.2.2　高效投放：從線性流程到同步執行 / 134

8.2.3　自動投放：根據目標與預算一鍵投放 / 135

8.2.4　多平臺投放：根據用戶特性的創意內容智能

分發 / 137

8.3　借助AI規劃和管理媒體新參與者 / 138

8.3.1　達人崛起帶來的挑戰和品牌的解題思路 / 138

8.3.2　智能達人篩號選號方案的探索 / 139

8.3.3　項目實踐的反思和展望 / 143

第9章AI效果監測：追蹤投放情況並調整 / 146

9.1　為什麼要監測投放效果 / 147

9.1.1　營銷成本高，容錯率低 / 147

9.1.2　熱點有時效性，投放必須跟上 / 149

9.1.3　AI效果監測：實時、精準、智能 / 151

9.1.4　知乎：依托AI進行廣告投放效果監測 / 153

9.2　多渠道歸因方法論 / 154

9.2.1　首次點擊歸因 / 155

9.2.2　末次點擊歸因 / 156

9.2.3　線性歸因 / 158

9.3　如何做好AI效果監測 / 159

9.3.1　Step1：監測並分析各平臺數據 / 159

9.3.2　Step2：形成可視化圖表與報告 / 161

9.3.3　Step3：根據分析結果調整投放策略 / 162

第10章AI媒介生態協同：跨平臺整合與價值重構 / 165

10.1　跨平臺媒介資源智能整合與協同 / 166

10.1.1　AI構建資源池：實現媒介資源全域聚合 / 166

10.1.2　媒介矩陣智能匹配：基於畫像的跨平臺

組合 / 169

10.1.3　協同投放：跨平臺、跨觸點的行為定向 / 170

10.2　AI賦能新型媒介投放 / 171

10.2.1　程序化創意：AI生成多版本素材適配場景 / 171

10.2.2　AI驅動的營銷組合模型：助力效果模擬與

預測 / 173

10.2.3　Xmars：借助AI實現廣告智能投放 / 177

 

第四部分  AI賦能用戶鏈

第11章AI建站：重構品牌與用戶連接線上門戶 / 180

11.1　必不可少的網站 / 181

11.1.1　營銷型網站有什麼特征 / 181

11.1.2　傳統建站模式及關鍵點 / 183

11.1.3　網站診斷：分析健康指標 / 185

11.2　AI實現極速建站 / 188

11.2.1　自動實現落地頁精準設計 / 188

11.2.2　多元化創作：網站配色、風格等 / 190

11.2.3　智能SEO優化 / 191

11.2.4　出海網站：AI實現多語言轉化 / 193

11.3　匯總：AI建站工具 / 194

11.3.1　Hocoos：模板驅動型AI建站工具 / 194

11.3.2　Pineapple Builder：語義生成型AI建站

工具 / 197

11.3.3　Dora.AI：3D交互型AI建站平臺 / 198

第12章AI智能客服：讓用戶享受更好體驗 / 200

12.1　走近智能客服 / 201

12.1.1　多輪對話：實現流暢的人機交互 / 201

12.1.2　多模態交互：語音、文字、圖像的全方位

溝通 / 202

12.1.3　京東雲言犀：宗旨是讓用戶滿意 / 204

12.2　智能客服提升服務效率與質量 / 205

12.2.1　分析用戶意圖，實現精準營銷 / 206

12.2.2　快速解決售後問題 / 207

12.3　智能客服的努力方向 / 210

12.3.1　強化預測模型，挖掘用戶潛在需求 / 210

12.3.2　個性化服務，給出專屬建議 / 211

12.3.3　邁向Agentic AI / 213

第13章AI用戶管理：推動用戶留存與轉化 / 216

13.1　AI為客戶關系管理帶來的改變 / 217

13.1.1　精準搜索並推薦潛在用戶 / 217

13.1.2　一鍵生成獲客方案 / 218

13.1.3　批量觸達用戶，提高留存率 / 220

13.2　數據反哺AI模型：兩類用戶資產管理平臺 / 222

13.2.1　DMP：數據管理平臺 / 222

13.2.2　CDP：客戶數據平臺 / 223

13.2.3　達摩盤：功能強大的數據管理平臺 / 225

13.3　AI營銷中的用戶行為與職業重構 / 227

13.3.1　消費行為影響流量入口選擇 / 227

13.3.2　AI參與的消費決策鏈路 / 228

13.3.3　AI參與的營銷職業演化 / 230