如何用 AI 做营销：问题不是如何提效，而是底层打法变了

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文章摘要

AI 正从工作边界、规模化内容生产和策略方面彻底重构营销行业，Olivia Borsje 总结的「AI Playbook」梳理了营销领域 10 个核心问题，介绍了传统做法与 AI 阶段新做法。

品牌定位：传统定位需大量调研，确立后长时间不变。AI 使调研更易，市场变化快，品牌需实时了解动态。可借助 ChatGPT 调研对手，用 Listen Labs 招募用户，Evidensa 生成虚拟用户，持续收集用户反馈，并将定位调研常规化。

信息传递：传统文案主观静态，AI 可生成初稿并调整，还能判断打动客户群体的信息。新工具能持续调整测试网站信息，线下宣传采用优化后的内容。

品牌形象建立：品牌核心价值塑造应交由人类，AI 生成易与其他品牌「撞脸」，且在社交媒体有盲区，打造独特品牌需与创意机构合作。

市场推广：搜索领域变化大，需从 SEO 转向 GEO，不放弃 SEO，监控曝光，规模化生产内容，优化网站，创作与品牌直接相关内容，融入社交媒体和视频。付费搜索变化剧烈，需关注行业动态。付费社交工具炒作大于现实。自然流量社交中，AI 是辅助，可关注 Yuka 平台和虚拟网红趋势。基于客户账户的营销可借助 Clay 等公司，SDR 工作可使用 Lindy 等工具。电视、户外广告等渠道重回营销组合，用 AI 生成内容需技巧，建议与机构合作。

网页/登陆页面生成与优化：Flint 可生成网页并编辑，Coframe 用算法快速测试找到最优版本。

客户生命周期营销：传统方式细分粗糙，Wistara 等公司借助 AI 实现精准营销，重塑营销模式。

营销效果衡量：归因模型有缺陷，应利用营销组合模型和增量测试，摆脱「唯点击量论」。

团队架构：营销部门职责边界与其他部门关系需重新定义，应多协作。建议先试用工具和机构，再决定是否内部搭建。产品营销经理和创意总监更重要，可配备 AI 设计师，关注内容策略与 GEO 经理、AI 营销运营/市场推广工程师等新兴岗位。