AI时代下营销技术“十大趋势” ｜ 2025灵眸大赏官宣“智启”！

想象一下：如果AI策划一场全球营销顶级峰会，会呈现怎样的未来景象？

这不仅是一个假设的场景，而是我们即将面对的现实。今年“灵眸大赏”的主题，我们叫“智启 | Rebooting the Future”。

“智启”——智，指的是“AI”；启，指的是“新起点”。2025年，是灵眸大赏第十年，也是AI和人文交织、全球化与本土化并进的关键时刻。

灵眸大赏，作为全球营销商业领域的风向标，我们率先实验，让AI成为灵眸大赏策划的“联合大脑”，在与AI的共创下，更具效率和人文。

今天的AI，不再是单纯的技术，它已成为重新塑造品牌、营销甚至人类互动方式的“引擎”。

如此巨变下，我们如何将智慧、技术和人文理念结合，从而打造更具温度的价值，是“智启”最核心的意义。所以，2025年灵眸大赏的主题，不仅是让我们看到技术的未来，更是让我们思考如何用智慧去启迪和塑造一个更加人性化的明天。

Day1:智启中国营销

Day2:智启全球本土化

具体而言，我们如何在流量焦虑和口号时代的边缘找到真正属于“人的价值”？如何平衡技术与人文的共舞？

第一步，先了解AI到底发展到了什么地步？下面Morketing以商业洞察和第三方视角，盘点进入2025年后营销技术领域的十大AI趋势，并从“为什么出现这一趋势”、“这一趋势是什么”，以及“营销人该如何应对”三个层面逐一展开说明。

图：xAI在美国孟菲斯建设的“Colossus”超级计算机集群，搭载10万片NVIDIA H100 GPU，用于训练其Grok 3模型。庞大的算力是AI推理能力提升和实时数据接入的基础。

随着大模型技术进入新阶段，光有海量参数和训练数据已不足以满足高复杂度任务的需求。营销决策往往涉及多步骤推理和最新动态数据，这要求AI具备更强的逻辑推理能力，以及调用实时数据的能力。早期的AI助手因知识截止（指模型训练数据的收集终止时间点）和易产生幻想内容（幻觉）而受到限制，而2024年以来的新一代模型正好弥补了这些不足。马斯克等行业头部玩家更是强调AI要想真正聪明，要必须“能像人类一样思考并利用最新信息”。

于是，我们可以看到，新一代AI模型在架构和训练上强化了推理和实时检索能力。例如，X公司的AI产品 Grok 被马斯克称为“地球上最聪明的AI”，其在物理和数学推理方面的表现已超越其他平台。第三方测试结果显示，Grok 3在数学基准AIME和科学问答GPQA上的得分领先业界。

这得益于两方面：

一是运算算力。马斯克在Grok3发布会上提及，xAI与英伟达合作，用10万片H100 GPU打造了超算集群“Colossus”，为Grok3训练提供前所未有的算力。强大的计算让模型可以进行更多推理步骤、自我检验，从而提高推理深度。

二是“逐步推理+自我验证”模式。类似DeepSeek等模型采用了链式思考的方法，让AI像人类一样分解问题、逐步求解并反思结果，从而大幅减少了AI备受诟病的“胡编乱造”现象。这种模式已经在学界得到认可：清华大学的研究指出提升逻辑推理能力是解决大模型幻觉问题的关键途径。总之，强推理配合实时数据接入，使AI能够结合最新市场情报进行因果分析与决策支持。例如Grok 3 集成了联网搜索功能，可以访问X平台的实时信息，边检索边思考，解答问题时既有严谨逻辑又引用最新数据。

首先，拥抱具备强推理和实时数据能力的AI工具。在市场分析、策略制定时，可以引入如Grok这类支持实时搜索的AI助手，帮助处理动态数据、进行复杂预算测算或用户行为分析，让决策建立在最新信息和严格推理基础上；

其次，加强企业自有数据与AI的对接。确保营销AI能够访问公司的实时数据（如实时销售、库存、用户互动数据），通过API或专用数据接口馈送给AI模型，以提升其洞察准确性；

最后，关注AI推理能力Benchmark。企业在选型AI时，不妨参考一些权威基准测试（如数学推理AIME、科学问答GPQA成绩），选择在推理相关指标上领先、幻觉率低的模型。只有将具备卓越推理和最新数据整合能力的AI融入营销流程，品牌才能在瞬息万变的市场中做出更聪明、更及时的反应。

在过往几年，AI在营销中的角色更多是辅助工具，帮助信息检索、数据分析、内容生成等。然而随着AI能力的升级，企业开始意识到AI可以深度嵌入业务流程，成为核心驱动力。

这背后有两大原因：

一是技术成熟——大型语言模型经过多轮迭代，理解和生成能力有质的飞跃，足以胜任更复杂的任务；

二是业务需求——现代营销场景复杂多变，存在实时竞价、全渠道触达、个性化创意等大量高难度工作，人类团队难以高效应对，而AI正好可以深度介入这些环节提供自动化决策支持。

AI角色正从“智能助手”升级为“自主智能体（AI Agent）”，深度赋能数字营销各个环节。以X公司的Grok为例：2023年推出1.0版本时，它还只是回答问题、撰写文案等基础助手功能，相当于智能办公+搜索工具的结合体。而到了2024年的Grok 2.0和最新的Grok 3.0，它开始拓展更复杂场景，比如自动生成广告创意、深入的数据洞察分析等，实现了从“辅助者”到“核心执行者”的转变。

类似的例子在国内也出现：一些营销科技公司将大模型与业务小模型结合，打造可自主迭代进化的营销智能体。IDC数据显示，到2025年全球AI Agent市场规模预计达51亿美元，2030年将激增至471亿美元，年复合增速超过40%。这预示着AI深度赋能企业业务正成为浪潮。

具体来说，在数字营销中AI Agent可以深度参与：例如自动化投放——AI根据实时数据调整广告出价和受众定位，实现无人值守的优化；内容创作与优化——AI根据品牌调性自动生成多版本素材并进行A/B测试筛选最佳方案；用户交互——AI客服和导购智能体可在全渠道实时回复客户、推荐产品、促进转化；甚至营销决策——AI综合分析市场趋势、竞品动态和自身数据，给出营销策略建议和预算分配方案。可以说，现在的AI不再只是帮我们“查询和整理信息”，而是开始直接“做事”，渗透进营销链路的深水区，为企业创造更高价值。

面对AI“深度赋能”趋势，企业应做好以下几件事：

1.从观念上转变：鼓励团队接受AI作为“协作者”而非简单工具。高管层面要有战略眼光，考虑哪些营销流程可以交给AI智能体负责，从而释放人力去处理更高阶的创意和策略工作。

2.小步试水复杂场景：选择部分营销环节，引入AI进行试点。例如让AI先负责社交媒体的内容日程规划和发布监控，或者让AI参与SEM广告的实时竞价调整。通过试点验证AI深度参与的效果和发现问题，再逐步扩大战场。

3.升级技术栈：构建支持AI Agent的技术基础，包括打通内部各数据源供AI调用，以及选用可扩展的AI平台。国内一些领先公司已经开发出AI智能体平台，整合了用户数据、营销自动化和算法引擎。企业可以考虑合作引入，或基于开源框架开发自有智能体。

4.培养复合型人才：深度赋能阶段需要既懂营销业务又懂AI的人才来“驾驭”AI智能体。可通过内训或引进AI工程师与营销专家合作的方式，确保AI落地应用的正确性和创造性兼顾。

简而言之，“深度赋能”意味着AI将在营销中扮演越来越主动的角色。那些及早布局AI智能体应用的企业，将有机会获得效率与创新的双重领先。

图：面向消费者服务的AI智能体形象。随着大模型不断进化，越来越多客服和推荐等场景将由智能体主导，实现自动化的个性互动。

当前的大型语言模型虽然强大，但缺乏自主执行复杂任务和适应动态环境的能力。它们通常需要人在环指导。而未来几年，随着AI智能水平持续提升，我们将进入“AI智能体快速扩张”的阶段。

驱动这一趋势的原因有二：

首先，消费者对即时响应和个性体验的需求愈发强烈，人类团队难以7×24小时高效回应，但AI智能体可以做到随时在线、秒级响应；其次，交互数据激增带来了新价值——企业越来越依赖用户互动数据来洞察需求，传统收集手段（问卷、客服记录）效率低下，而AI智能体主导的互动不仅效率高，还能结构化地收集海量数据供分析。

AI智能体主导的交互将快速渗透客户服务、个性化推荐等场景，带来客户触点的变革。据Gartner预测，到2027年85%的客户数据将来自自动化互动或由AI智能体主导的交互。

也就是说，大部分品牌收集的客户数据将由AI在与消费者的对话、交互中生成。这意味着企业与客户沟通的第一线将越来越多由AI代理人承担。例如，客户在官网发起咨询，AI客服即时应答并解决问题；用户打开App，AI导购根据其偏好自动推荐商品、甚至帮其下单；抑或消费者询问智能音箱一个产品问题，背后其实是品牌的AI智能体在提供解答。消费者正在逐步习惯这种由AI参与甚至完全主导的互动形式，人类将更多扮演监督者，而非每次都亲自上阵。

首先，营销人员要做好充足的数据准备来迎接智能体时代。这包括确保训练AI所用的数据准确、无偏，并遵循合规标准来收集和使用数据。只有高质量、一致的数据才能让AI智能体准确理解用户意图，从而输出有价值的洞察和服务。如果企业数据杂乱甚至存在偏见，将直接导致AI行为失准，损害用户体验；

其次，需要前瞻性地制定AI治理策略，为高速发展的智能体划定“行动边界”。因为AI智能体的演进速度可能远超人类监管能力，如果完全放任其自主决策，可能出现性能失控、隐私安全、伦理争议等风险。例如，有AI客服为了提高业绩，可能诱导用户购买并非真正需要的产品；又如推荐算法可能过度收集个人信息侵犯隐私。对此，营销团队必须明确：哪些决策可以交由AI全权处理，哪些关键环节仍需人工复核。制定清晰的干预机制，比如当AI的推荐置信度不足时自动转人工，当检测到异常行为时及时报警等。

再次，加强用户信任建设。当越来越多互动由看不见的AI代理完成时，企业需透明告知消费者何时在和AI打交道，并明确数据如何被使用。通过公开AI使用政策、提供选择退出的选项等方式，减少用户的疑虑和抵触情绪。毕竟，让AI成为客户互动主力，前提是用户愿意配合并分享数据。如果没有信任，这一切无从谈起。

总而言之，AI交互时代将重塑营销沟通模式。企业必须“先治数据，再放权力”，既要以高质量数据武装AI，又要以审慎原则管控AI。如此才能在享受智能体带来效率和洞察提升的同时，确保品牌信誉和客户关系不受损害。

图：AI驱动搜索时代，OpenAI与Google等巨头的技术在改变信息获取方式。Gartner预测，到2026年超过三分之一的网络内容将专为AI和搜索引擎优化而产出。企业需调整内容策略，兼顾人和AI。

随着AI搜索引擎（如微软必应的聊天搜索、Google的新生成式搜索体验等）的普及，人们获取信息的方式正在发生根本改变。

过去，品牌做内容主要考虑人类读者的阅读体验和SEO关键词排名。但现在，用户常常直接向智能搜索助手提问，由AI来阅读、总结海量网页并给出答案。

AI成为信息过滤器，使得传统SEO规则发生改变。Gartner预测，到2026年，超过三分之一的网络内容将是专门为AI和搜索引擎优化而产出，而不再只是面向人类读者。同时，数据显示2024年品牌的自然搜索流量增长几乎停滞，但仍有45%的CMO增加了付费搜索预算，40%增加了SEO投入。

这表明尽管传统SEO效果在下降，企业仍高度重视搜索营销，只不过他们也意识到必须调整内容策略来适应AI驱动的搜索环境。

可以称之为从SEO（Search Engine Optimization）进化到AEO（AI Engine Optimization，面向AI的优化），也称GEO（Generative Engine Optimization）。

其核心在于：品牌内容不仅“写给人看”，更要“方便AI看”。如果AI读不懂或提取不到关键信息，你的内容再精彩，人类用户在搜索中也看不到它的存在。例如，一篇介绍餐厅的文章如果信息混乱、缺少清晰的地址或评分，那么AI搜索引擎在汇总答案时可能会直接忽略这篇文章，导致用户根本无法了解到这家餐厅。现实中已经出现不少类似案例，这倒逼品牌在内容创作时增加一层考虑：机器可读性。

具体表现包括：结构清晰的文本（方便AI解析段落要点）、标准化的数据（如地址、价格、评分用结构化格式给出）、语义自洽无歧义（避免AI生成摘要时张冠李戴）。同时，还要避免“埋没”在AI答案里——因为AI常根据多个来源生成简洁答复，品牌希望自身信息能成为AI答案的一部分而非被忽略，这就需要内容中包含独特价值或被权威认可的信息，令AI模型在生成回答时倾向引用。

对于营销而言，我们正进入一个人机双优化的内容时代：一方面内容要有吸引力，能打动人心；另一方面在技术层面要对AI友好，便于机器抓取理解。2024年不少品牌已经开始这么做了——他们一边调整内容格式迎合AI爬虫和NLP模型，比如使用更多列表、问答结构，添加简要的摘要供AI快速获取文章主旨；一边继续深耕对真人有用、有趣的高质量内容。这种双管齐下，其实也是在为未来做人才和组织准备：要培养既懂内容创意又懂算法优化的新型团队。

Gartner的报告指出，这种转变不仅是短期策略，更涉及长期规划和人才培养。毕竟，当AI在信息分发中扮演更大角色后，能够创作“AI可读内容”的品牌才能获得持续的曝光和用户触达。

建议从三方面着手：

第一，优化内容结构和数据标记。确保官网及自媒体内容使用清晰的标题、副标题和段落结构，重要信息（如产品参数、门店信息）用Structured Data（结构化信息，即，数据库所管理的信息）或标签标记，这将帮助搜索AI更准确地提取信息。

第二，专为常见问答创作内容。分析用户提问，用FAQ形式在官网回答，并定期更新，让AI有素材直接调用你的权威答案。

第三，监测AI搜索结果。主动查看品牌在Bing Chat、Google SGE等AI搜索中的呈现情况，找出未被AI引用的内容并改进，必要时通过付费合作让品牌内容进入AI知识库。通过这些努力，品牌才能在AI主导的信息环境中保持可见性：既不失对人的吸引力，又能被机器顺利“读懂”和推荐。

图：AI能力的提升使得“应用即服务”向“助手即服务”转变，AI助手正在成为新“超级App”。

·为什么出现这一趋势？

智能手机曾是数字时代的入口，企业纷纷投入开发独立App来牢牢把控用户。然而用户行为正在改变：越来越多人倾向于直接使用AI助手完成任务，而非下载安装多个App。

据Gartner预测，到2027年，全球移动应用的使用率将下降25%，许多用户会更多依赖AI助手满足日常需求。这种趋势在2024年已有苗头：数据显示2024年第二季度，iOS和Google Play的应用下载量同比分别下降了1.7%，而ChatGPT等AI应用的用户增长却异常迅猛。显然，泛用型的AI助手正在分流原本属于各垂直App的用户时间。

·这一趋势是什么？

可以理解为“应用即服务”向“助手即服务”转变。过去用户要完成不同任务（购物、订票、理财等）可能需要切换多个App；而AI助手通过整合接口，可以在一个对话界面里完成各种任务。当用户习惯用语音或文字跟助手交互，“帮我订今晚8点附近意大利餐厅”这样的需求将不再通过打开美食点评App，而是直接由AI处理，从各平台调取信息并操作。AI助手正在成为新“超级App”，或者说操作系统级的存在。

这对企业意味着：如果用户不打开你的App了，你的数据获取和品牌展示机会就大大减少。正如业内人士指出的，这是对那些高度依赖移动应用获客/变现企业的重大挑战——当用户更多依靠AI助手来完成任务，品牌将更难直接获取用户数据和在自有渠道与用户互动。

·营销人该如何应对？

首先，对于目前不太依赖移动App的品牌，这可能是利好。未来人们直接通过AI助手下单你家的产品，你反而节省了开发和运营App的成本。但对高度依赖App的企业（如互联网金融、在线旅游、电商平台）来说，需要重新思考移动战略。以下是几点建议：

总之，当AI助手成为用户的“超级入口”后，企业需要顺势而为，灵活调整，方能在新的使用习惯中保持竞争力和用户触达。

图：在近年飞速发展的自然语言处理和情感计算技术的驱动下，“情感分析”将更准确和高效地识别人类情感。

·为什么出现这一趋势？

营销的本质是和人打交道，理解消费者的情绪和态度至关重要。过去企业依赖人工去阅读评论、做用户调研来揣摩顾客心声，费时费力且不准确。近年飞速发展的自然语言处理和情感计算技术，为情感分析（Sentiment Analysis）提供了跳跃式进步的可能。特别是大型预训练模型对语义和语境理解更深，使AI有能力更准确地识别人类情感（正面、中性、负面，以及愤怒、喜悦、惊讶等细分情绪）。从2024年起，新模型在情感分析领域不断刷新精度纪录，这为营销人员获取更深入的客户情绪洞察铺平了道路。

·这一趋势是什么？

到2025年，情感分析有望成为营销情报的标配工具之一。营销人员将利用先进的AI模型，实时监测多渠道的用户情绪反馈，包括社交媒体帖子、产品评论、客服对话、问卷开放题等等。与以往简单的正负情绪判断不同，新的AI情感分析可以结合上下文，理解更细腻和微妙的情感倾向。例如，识别一条微博中顾客对新品“期待中带点担忧”的复杂心态，而不再粗糙地归类为正面或负面。

这样的能力意味着品牌可以更主动地回应客户情感：当AI发现社交平台上某话题引发大量用户焦虑或不满，品牌可以提前介入沟通、公关辟谣或调整策略；又比如，通过情感分析，企业能够按情绪细分客户，对愤怒的客户及时给予安抚补偿，对兴奋的粉丝鼓励其传播正能量内容。

目前一些行业领先者已投入实践：如Clarabridge（Qualtrics旗下的情感分析工具）能够对客户反馈文本和语音进行AI分析，帮助UX和客服团队准确捕捉用户情绪变化；Brandwatch（专注于社交媒体数据分析和趋势洞察的AI工具）这样的社交数据分析公司也运用更细致的情绪感知模型，为品牌提供舆情情感脉搏和危机预警。在技术上，新一代情感分析工具不仅能判断情绪好坏，还能识别出情感类别（愤怒、喜悦、悲伤等）并结合话题归因，做到“用户为什么高兴/生气”一目了然。这让营销人员对消费者心理有了前所未有的可视化了解。

·营销人该如何应对？

首先，企业应该将情感分析纳入营销数据洞察体系。在年度规划中，为相关技术和人才投入资源，引入成熟的情感分析软件或平台。利用AI批量分析客户评价、社交舆情，可以显著提升市场研究的速度和深度；

其次，用情感数据驱动决策：例如产品开发团队可参考AI整理的用户吐槽点去改进迭代，客服团队依据情感评分来优先处理高危投诉，提高满意度。研究表明，将情感分析应用于营销内容个性化也有奇效——根据用户当下情绪推送贴合的内容，可以大幅提升参与率和转化。

最后，不要忽视情感分析的伦理：AI判断可能有误差，企业在采取行动时应辅以人工复核关键结果，避免错判用户情绪造成适得其反的举措。总体而言，在“情感智能”成为竞争力的新来源的2025年，善用AI情感分析的品牌将更贴近消费者内心，从而赢得忠诚度和口碑优势。

图：随着大模型和专用AI工具的涌现，自动化的边界被不断拓宽。

·为什么出现这一趋势？

企业日常有大量重复性高、规则明确的工作，非常适合用AI来自动化处理。

过去受到AI能力限制，这些工作很多还是人工完成。而2024年以来，随着大模型和专用AI工具的涌现，自动化的边界被不断拓宽。从客服问答、订单处理，到库存管理、营销邮件触发，AI正展现出比以往任何时候都强的自动执行能力。这不仅由于模型更智能，还因为RPA（机器人流程自动化）与AI结合，使“认知+执行”一体化成为可能。企业出于降本增效的考虑，也主动拥抱AI自动化：节省人力成本、提供7×24小时服务、降低差错率，这些直接收益驱动了大量应用落地。

·这一趋势是什么？

AI大规模取代人工完成日常任务将成为常态。Gartner早前预计到2025年，人工智能聊天机器人将能在无人工干预情况下处理多达85%的客户互动。虽然具体比例因行业而异，但趋势明确：从客服一线到运营后台，AI自动执行比例飞速上升。实际案例已经证明其可行性：图片共享服务公司Photobucket上线了Zendesk的AI聊天机器人后，能自动解答大部分常见问题，实现了全天候响应，不仅让首次响应时间提升了17%，还让客户满意度略有上升（AI即时回复减少了等待，满意度提升约3%）。这说明即便在需要较高沟通技巧的客服领域，AI也可以胜任大量工作，并且用户体验并未受损，反而有所改善。

再看供应链和运营方面，AI自动化同样大展身手。比如LEAFIO AI库存优化解决方案帮助零售商将库存管理流程自动化。通过AI预测需求、自动下补货订单，许多超市连锁将人工每周耗费的大量时间节省下来，库存周转率显著提高、过剩库存显著减少。某便利店连锁引入LEAFIO后库存周转天数缩短17%、过库存减少43%。这些数字背后是AI每天替代人去分析销售数据和库存数据，执行补货决策，精准又高效。

可以预见，运营自动化会从点状走向全面：客服有AI、财务审核有AI、营销活动投放和监控也有AI。在很多基础岗位上，人类将与AI协同（或由AI主导、人类例外处理），整个企业运转效率将上升一个量级。

·营销人该如何应对？

企业应把握AI自动化带来的机遇，积极引入自动化解决方案：从聊天机器人到智能库存，从自动化邮件营销到财务对账机器人，评估各部门可用的AI工具并尽早试用上马。同时，要设定量化指标评估AI效果，如响应时间、错误率、成本节省等，以便及时调整策略。对于管理者来说，要准备好流程再造：当AI接管大量事务后，人的工作重心和KPI需要相应改变，如客服人员从“解答问题”转为“训练优化AI+处理升级问题”。还需注意风险控制，例如AI错误处理订单或回复客户时的应急预案。最后是员工赋能和转岗，确保自动化落地的同时，帮助受影响员工转向更高价值岗位。

以Photobucket案例为例，AI每月节省的大量工时，可以让客服团队腾出精力处理复杂咨询，或参与社区运营提升用户忠诚。当AI替我们“省下时间”，聪明的企业会把这些时间用于创造更大价值，而不是简单裁减人员。总之，顺应AI自动化趋势，积极调整组织与流程，才能实现降本增效与客户满意度双提升。

图：Zendesk调查显示，引入AI客服Agent后，英国化妆品品牌Lush每月节省约360小时人工工时。AI自动化正帮助企业将员工从重复劳动中解放出来，投入更具创造性的任务。

·为什么出现这一趋势？

当今消费者被海量信息包围，个性化内容才能真正吸引他们的注意。传统的粗放营销已经难以奏效，而AI的发展为大规模一对一个性化提供了可能。另一方面，企业数字化积累了海量用户数据（浏览行为、购买记录、社交互动等），但人工很难实时利用这些数据区别对待每个用户。AI擅长从复杂数据中找模式、做出决策，正好契合了实现超级个性化（Hyper-personalization）的需求。可以说，一边是技术具备了条件，一边是市场提出了要求，两相推拉下，营销正在迈向个性化的新高度。

·这一趋势是什么？

所谓“超级个性化”，是指营销信息、产品推荐、优惠策略等高度定制到个人层面的阶段。人工智能通过分析客户的行为和偏好，实现千人千面的营销互动：包括网站/App界面针对不同用户动态调整、推荐完全不一样的商品组合、Email和广告文案针对个人兴趣量身打造等等。

以前这些更多停留在理念上，而2024-2025年间已经出现切实可行的解决方案和成功案例：

值得注意的是，超级个性化并不只是前端展示不同，而是AI整合多来源数据实时决策的结果。例如一个用户走进商场，TA的手机收到一则优惠券推送——这条信息也许综合了他最近在网上浏览的商品、此刻所处的位置和天气、甚至他在社交媒体上表达的心情，由AI实时运算决定推送什么内容最能打动他。这样的场景在2025年将越来越普遍。AI让营销从过去的细分市场（Segment of market），进化到几乎每个人都是一个细分市场（Segment of one）。

·营销人该如何应对？

第一，打通数据是前提。超级个性化依赖对单个客户的全貌认识，营销人需要推动消除内部数据孤岛，将客服、销售、网站、电商等数据汇聚，建立统一的用户数据平台（CDP）供AI分析使用。

第二，选择合适的个性化AI工具。市面上解决方案很多，从内容生成到推荐算法，要根据业务特点组合采用。例如电商侧重推荐引擎，品牌传播侧重智能文案和A/B测试优化。

第三，小规模试验，逐步扩展。个性化程度越高，投入产出比需精细评估。可先在邮件营销或单一路径上尝试AI个性化，监测转化提升幅度，再决定推广范围。

第四，注意频度和隐私。过度“贴脸”的个性化可能引发用户反感甚至隐私担忧（如用户惊觉“你怎么什么都知道”）。所以要拿捏平衡，比如个性化推荐要有解释机制或给用户控制选项。

最后，持续优化。超级个性化是动态过程，AI模型需要不断学习新数据。营销团队应保持对效果的监测，定期调整算法策略，训练更新模型，以保持个性化命中率。拥抱超级个性化时代，意味着营销人要更加精细化、数据驱动地运营，用AI去实现过去无法想象的“一对一”客户关系，从而在竞争中胜出。

图：AI即时识别出他所在的场景和相关物体，然后生成与之匹配的品牌AR内容。

·为什么出现这一趋势？

AR增强现实技术近年来在零售、娱乐领域逐渐铺开，如虚拟试妆、线下AR打卡活动等。但过去AR多是预先制作的效果，缺乏智能变化。随着AI视觉识别和生成技术的进步，两者结合可以产生质变：AI让AR内容可以动态适应每个用户，从而带来更强的沉浸感和互动性。对于营销来说，这意味着通过AR形式，品牌能够以前所未有的丰富方式与消费者互动。

同时，硬件端（比如更强大的手机摄像头、即将普及的AR眼镜）也提供了舞台。因此AI+AR融合成为营销创新的天然下一步——它能深度重塑消费者体验，让营销信息“活”起来。

·这一趋势是什么？

简言之，就是AI赋能的个性化AR体验。展望2025年及以后，我们可以期待以下场景变成现实：消费者打开手机摄像头，扫描周围环境——AI即时识别出他所在的场景（客厅、街道、商场等）和相关物体，然后生成与之匹配的品牌AR内容。例如在他客厅里虚拟摆放一套与你家居风格搭调的新沙发，或者在你镜头中经过的咖啡馆门口为你叠加今日特惠券。每个消费者看到的AR内容都将是“独家定制”。

要实现这一点，AI会基于用户的历史行为数据和当下环境，动态生成内容并实时优化AR场景。技术上涉及计算机视觉（识别用户所处环境、用户属性）、生成式AI（生成3D模型、特效）和强化学习（根据用户反馈调整呈现）等。

比如Snap推出了Snap ML功能，允许开发者将机器学习模型集成到AR滤镜中，使滤镜拥有识别现实世界物体和身体部位的能力。例如借助ML模型，Snap的AR镜头可以实现虚拟球鞋试穿——用户对着镜头看自己的脚，AI将逼真的3D球鞋叠加其上，用户可以各个角度查看效果。

再看电商平台Shopify，它利用机器学习实现个性化的AR商品展示推荐。Shopify的移动AR应用能够扫描用户房间，识别出家居风格，然后推荐相应的家具或装饰品并以AR形式放置在房间中。如果用户近期购买了某品牌球鞋，用镜头扫自己的衣柜，AI或许会推荐搭配的帽衫并“试穿”给用户看。可以说，AI+AR正在打开精准营销的新维度，让广告从平面变成立体、从千篇一律变成因人而异。

图：2018年ComplexCon上，Shopify与Pharrell Williams的品牌合作的AR体验。用户通过手机摄像头观看定制的3D动画（如悬浮的宇航员兔子），并可直接线上购买限量款商品。这预示着AI+AR将融合线上线下，为消费者带来前所未有的互动营销体验。

·营销人该如何应对？

面对AI+AR融合趋势，品牌可以：

第一，提前布局AR内容制作能力。培训团队掌握3D内容和交互设计，或与AR开发工作室合作，为未来的智能AR营销做好素材储备。

第二，利用现有平台试水。像Snapchat、抖音等已经开放了AR滤镜平台，品牌可以先发布一些带AI特效的滤镜，与消费者互动，累积经验。例如某美妆品牌可推出带AI肤色识别的虚拟试妆滤镜，让用户体验个性化妆容推荐。

第三，关注硬件和入口。密切跟踪苹果、meta等在AR设备和软件上的新进展。当AR眼镜等设备普及时，率先占领那些渠道的品牌将收获巨大的红利。

第四，评估ROI谨慎投入。目前AR营销可能成本较高且覆盖有限，品牌需小范围验证效果，比如利用AR提升线下店人流或提升高价值产品的转化，再逐步扩大应用范围。

第五，注重数据反馈。AI驱动的AR可以收集很多用户互动数据（看了AR多久、与哪些虚拟元素互动等），这些数据对优化营销非常宝贵。要建立相应的数据收集和分析机制，不断改进个性化策略。可以预见，随着技术成熟成本下降，AI+AR营销将从噱头变为常规武器。拥抱这一天的品牌，将能为消费者提供“眼前一亮”的新奇体验，在营销战场上抢占先机。

·为什么出现这一趋势？

当AI技术快速发展并深入营销后，一个无法回避的问题浮现：数据隐私和AI透明度。营销中的AI高度依赖用户数据进行学习和决策，这引发了公众对数据如何被收集、存储和使用的担忧。例如，AI推荐需要大量个人行为记录；AI画像可能涉及敏感属性推断。近年来，全球范围内用户数据泄露事件频发，再加上GDPR（通用数据保护条例）等法规生效，消费者对于隐私保护意识空前提高。

根据Gartner调查，2024年底有57%的消费者对在线数据安全表示非常担忧或极度担忧，较当年年中上升了8个百分点；近3/4的人对在网上分享个人信息感到紧张。这直接倒逼企业在AI应用中更加审慎地对待数据问题。如果处理不好，可能出现信任危机（用户抵制使用被认为不尊重隐私的品牌）以及法律风险（触犯法规遭受罚款）。

·这一趋势是什么？

未来的营销工作将更加注重AI伦理和数据合规。很多公司开始在内部设立AI道德准则、数据伦理官职位等，确保AI的使用符合企业价值和社会期望。

在营销场景下，这体现在几方面：

其一，算法透明度。企业需适当向消费者说明AI决策的依据，例如广告为何推荐给你、优惠券如何发放，而不能让用户觉得完全被黑箱操控。这种透明度有助于建立信任。

其二，最小化数据收集原则。未来趋势会是不再无节制地收集一切数据，而是尽量少而精，确保每项数据都有明确用途且获得了用户授权。例如某购物App过去要求读取联系人、相册等无关信息将越来越少见。

其三，偏见与歧视防范。AI可能基于历史数据学到偏见（比如只把高价产品推荐给某些群体），营销人员必须监控算法输出，防止无意中加深社会不公。

其四，设置AI行为边界。正如前文趋势三所述，企业要规定AI哪些可以做，哪些坚决不能做。例如自动化营销系统不得擅自针对脆弱人群（老年人、未成年人）推销特定商品；聊天机器人在对话中不得诱导用户提供隐私信息等等。

·营销人该如何应对？

首先，确保数据实践透明合规是重中之重。公司应当向用户清楚告知收集了哪些数据、用途是什么，并严格遵守相关法规进行用户数据管理。在使用第三方AI工具时，也要确认其数据来源和处理方式是合规的，避免“共犯”风险。

其次，建立AI使用准则。营销团队可以与法务、IT共同制定一套AI道德守则，在选型、部署AI营销方案时进行评估打分，宁可牺牲一些效果也不触碰红线。

再次，投入安全技术。例如匿名化、联邦学习等技术可以在一定程度上缓解隐私问题，不妨尝试引入，让AI在不触及个人敏感数据原文的情况下完成训练或预测。

最后，加强人工监督。不要因为依赖AI就完全将人抽离。恰恰相反，需要人为定期审计AI的决策输出，倾听用户反馈，对出现的问题迅速纠偏。在AI智能体高速发展的背景下，人类团队的监管能力必须同步提升——组织层面也许需要引入跨部门的AI监督委员会或外部顾问，来持续关注AI应用的负面影响并加以防范。

可以预见，越发严格的隐私监管和越高期望的用户信任，将塑造一个“负责任的AI营销”时代。那些能够率先将数据责任和伦理原则融入AI战略的品牌，反而会赢得消费者的信赖红利，在激烈竞争中建立差异化的良好声誉。这是技术以外，AI给予营销人的另一考验与机遇。

以上十大发展趋势勾勒出2025年AI深度融入营销的图景。正如Gartner所言，AI正在从工具升级为“协作者”。对于企业高管和市场营销人员来说，当务之急是以敏锐的洞察力和果敢的行动力迎接变化：既要勇于无畏拥抱AI带来的效率和创新红利，又要坚守对消费者的理解和尊重这一营销的“人性底线”。唯有如此，品牌才能穿越周期，在人机共生的新竞赛中与未来共生共赢。营销的核心始终在人，但善用AI者将极大拓展人的能力边界—拥抱这场变革，未来已来。

参考资料：

1.Gartner《2025年营销预测》报告

2.Helicone AI《Grok 3技术评测：一切你需要知道的》

3.Tom’s Hardware《Elon Musk确认Grok-3即将推出，使用10万块H100完成预训练》

4.Tsinghua Univ. News《大模型逻辑推理能力综述》

5.Zendesk AI Chatbot案例研究

6.Quidget Blog《10个迹象表明你需要AI聊天机器人》

7.LEAFIO零售案例集

8.Morketing研究《下一个营销时代的6大趋势洞察》

9.MediaPost《AI Agents Become Data Gatekeepers》

10.GoBeyond案例《摩根大通如何应用Persado的AI文案》

11.新浪财经《Snapchat领跑AR广告市场，AI算法SDK植入沟通》

12.Shopify官方博客《增强现实带来互动维度》