當(dāng)“AI營(yíng)銷人員”Head將霸王茶姬在泰國(guó)的營(yíng)銷活動(dòng)從計(jì)劃的3個(gè)月驚人壓縮至7天，當(dāng)“AI驅(qū)動(dòng)的全球紅人營(yíng)銷自動(dòng)化平臺(tái)”CrowdCore將品牌與創(chuàng)作者的匹配精準(zhǔn)度推至90%以上；當(dāng)科技巨頭英特爾選擇將部分營(yíng)銷業(yè)務(wù)直接外包給埃森哲，用AI代替人力……

這些看似分散的商業(yè)動(dòng)作背后，實(shí)則涌動(dòng)同一股力量——AI Agent。

AI營(yíng)銷早已不是新鮮話題。過(guò)去幾年，AI快速滲透營(yíng)銷領(lǐng)域各個(gè)環(huán)節(jié)，從初期的AI自動(dòng)生成圖文素材，到廣告投放的智能化、自動(dòng)化，再到利用AI進(jìn)行效果歸因與策略優(yōu)化等等，AI一步步解放營(yíng)銷人的雙手。而今年被公認(rèn)為 “Agent元年” ，Manus、Genspark一度帶動(dòng)Agent熱潮，營(yíng)銷領(lǐng)域被卷入后，也走到了一個(gè)新臨界點(diǎn)上——AI不再僅是營(yíng)銷工具鏈上的一個(gè)高效零件，它似乎正在接過(guò)“方向盤”，嘗試在復(fù)雜環(huán)境中“自動(dòng)駕駛”。

當(dāng)技術(shù)演進(jìn)從輔助人類轉(zhuǎn)向自主決策，整個(gè)營(yíng)銷決策的底層邏輯勢(shì)必會(huì)重構(gòu)。我們探討營(yíng)銷Agent的實(shí)質(zhì)，已超越工具效率本身，更直指一個(gè)更核心的命題：AI是否真能“自主”包攬一切營(yíng)銷動(dòng)作？ 當(dāng)一切都能“自動(dòng)化”，營(yíng)銷工作的終極價(jià)值該錨定何處？品牌在營(yíng)銷環(huán)節(jié)能否完全安享其成？

實(shí)戰(zhàn)拆解： 營(yíng)銷Agent的三類應(yīng)用場(chǎng)景

不同于給一個(gè)Prompt就被動(dòng)響應(yīng)一次的大型語(yǔ)言模型，Agent更有“黑科技感”，仿佛既有大腦、又有手腳——能獨(dú)立運(yùn)行，無(wú)需外部頻繁干預(yù)即做出決策；可與其他Agent或用戶進(jìn)行協(xié)作，敏銳感知環(huán)境變化并實(shí)時(shí)響應(yīng)；更重要的是還能主動(dòng)調(diào)用各種外部工具（如數(shù)據(jù)庫(kù)、API、分析平臺(tái)等）驅(qū)動(dòng)任務(wù)完成。

能實(shí)現(xiàn)這一切，主要是因?yàn)闃?gòu)建營(yíng)銷Agent的主流范式之一是“工作流（Workflow）”架構(gòu)。通俗理解就是有一個(gè)“規(guī)劃者”模塊負(fù)責(zé)制定多階段行動(dòng)藍(lán)圖，再由“執(zhí)行者”模塊調(diào)用各類專業(yè)工具一步步落實(shí)計(jì)劃，并在執(zhí)行過(guò)程中根據(jù)實(shí)時(shí)反饋不斷調(diào)整策略，直至達(dá)成預(yù)設(shè)目標(biāo)。

這種流程化設(shè)計(jì)，恰好就與同樣高度流程化的營(yíng)銷充分適配。

比如通常做達(dá)人營(yíng)銷，需要品牌先篩選達(dá)人、邀約談判，而后由達(dá)人輸出內(nèi)容創(chuàng)意，品牌審核后在渠道發(fā)布，最后做效果追蹤與歸因優(yōu)化。整體流程本身并不復(fù)雜，但因?yàn)橹虚g環(huán)節(jié)多，需要多方溝通和配合，就導(dǎo)致一次活動(dòng)周期動(dòng)輒耗費(fèi)數(shù)月。

而營(yíng)銷Agent正好可“一手包辦”全流程。

以Head為霸王茶姬在泰國(guó)所做的營(yíng)銷活動(dòng)為例，營(yíng)銷Agent先鎖定曼谷目標(biāo)門店周邊的活躍創(chuàng)作者，而后基于預(yù)設(shè)規(guī)則（如必須帶有“珍珠奶茶/奶茶評(píng)論”標(biāo)簽、歷史內(nèi)容點(diǎn)擊率高等）做深度篩選；在創(chuàng)作者參與后實(shí)時(shí)追蹤數(shù)據(jù)，一旦發(fā)現(xiàn)下滑跡象或該創(chuàng)作者被標(biāo)記為“廣告飽和”，便自動(dòng)啟動(dòng)淘汰機(jī)制，將預(yù)算迅速轉(zhuǎn)向表現(xiàn)更優(yōu)者。這樣一來(lái)，原本3個(gè)月的活動(dòng)就被壓縮到了7天，整體合作效率提升了93%。

圖源：Head官網(wǎng)

營(yíng)銷Agent此時(shí)發(fā)揮的核心作用，是解決了海外營(yíng)銷時(shí)本地化資源篩選和匹配的難點(diǎn)，并自動(dòng)化去動(dòng)態(tài)優(yōu)化資源的配比。相比品牌在海外市場(chǎng)兩眼一抹黑的找達(dá)人，此時(shí)用營(yíng)銷Agent自然是要性價(jià)比高的多。

達(dá)人營(yíng)銷是要“找對(duì)人”，而社媒投放需“做對(duì)事”。事實(shí)上不僅是缺乏本地市場(chǎng)洞察與達(dá)人資源網(wǎng)絡(luò)，出海做營(yíng)銷存在不少難點(diǎn)，國(guó)內(nèi)品牌商家往往對(duì)TikTok、Instagram等各大海外社交媒體平臺(tái)上瞬息萬(wàn)變的流行趨勢(shì)和投放規(guī)則也不夠熟悉，每走一步都充滿挑戰(zhàn)。若“跨平臺(tái)”做營(yíng)銷就會(huì)更復(fù)雜，需要更專業(yè)且多人的團(tuán)隊(duì)去同步追蹤海外平臺(tái)的挑戰(zhàn)賽趨勢(shì)、算法更新和實(shí)時(shí)熱點(diǎn)等等。

今年WAIC大會(huì)上，鈦動(dòng)科技發(fā)布的AI Agent Navos就是針對(duì)這一問(wèn)題。鈦動(dòng)科技CEO李述昊表示，Navos能覆蓋營(yíng)銷鏈路中的爆款洞察、素材診斷、素材制作、廣告投放監(jiān)控、廣告效果分析等多個(gè)環(huán)節(jié)，滿足不同行業(yè)、不同規(guī)模客戶出海營(yíng)銷過(guò)程中多樣化、個(gè)性化的需求，直接幫客戶交付營(yíng)銷結(jié)果。

能看得出其核心突破在于構(gòu)建了跨平臺(tái)的“爆款內(nèi)容自主生產(chǎn)線”。即使品牌方對(duì)海外市場(chǎng)一無(wú)所知，Agent也能憑借數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與實(shí)時(shí)反饋能力，接管多平臺(tái)，快速搭建起多條高度本地化廣告投放流水線，降低市場(chǎng)進(jìn)入門檻，相當(dāng)于是用全流程自動(dòng)化去對(duì)抗了營(yíng)銷渠道的碎片化。

圖源：鈦動(dòng)科技公眾號(hào)

如果說(shuō)達(dá)人營(yíng)銷與社媒投放解決當(dāng)下流量獲取問(wèn)題，那么AI搜索優(yōu)化則是更關(guān)乎于未來(lái)的生存權(quán)。

如今搜索行為本身被AI重構(gòu)——豆包、DeepSeek、Kimi等智能應(yīng)用正逐步取代傳統(tǒng)搜索引擎，越來(lái)越多人在有疑問(wèn)時(shí)會(huì)直接選擇“問(wèn)AI”而不是“搜索一下”。這就意味著過(guò)去品牌們所依賴的“關(guān)鍵詞競(jìng)價(jià)”搜索營(yíng)銷策略正逐漸失效。

品牌到了一個(gè)需要跳出傳統(tǒng)SEO思維、在全新的對(duì)話場(chǎng)景中建立認(rèn)知錨點(diǎn)的新階段。然而如何讓品牌信息更自然、高頻地融入AI生成的答案，這對(duì)大多數(shù)品牌來(lái)說(shuō)是個(gè)完全陌生的新課題：許多人都尚未熟悉這些AI應(yīng)用，更遑論去思考如何搶占AI對(duì)話中的心智份額。

此時(shí)，AI Agent的介入，正是在這片全新的對(duì)話戰(zhàn)場(chǎng)為品牌開辟航道。

以艾加營(yíng)銷集團(tuán)旗下iPowerAI元力科技開發(fā)的iGeo Agent為例，據(jù)官方介紹這是一個(gè)多Agent集群自驅(qū)動(dòng)、自部署的系統(tǒng)，主要就是用來(lái)提升品牌及產(chǎn)品在AI搜索引擎中的可見(jiàn)度、推薦度、信息準(zhǔn)確率等。

Agent會(huì)先連接正在提問(wèn)的用戶，理解其意圖，幫品牌找能夠植入進(jìn)去對(duì)用戶心智產(chǎn)生影響的機(jī)會(huì)；而后基于跨模型語(yǔ)義分析，動(dòng)態(tài)量化品牌在主流AI搜索引擎中的“認(rèn)知能見(jiàn)度”。長(zhǎng)期來(lái)看，AI還要更懂品牌，提升不同AI搜索引擎讀取品牌信息的準(zhǔn)確率，構(gòu)建AI生態(tài)中的品牌知識(shí)庫(kù)，而不是短期內(nèi)去刷高品牌的“出鏡率”。艾加營(yíng)銷集團(tuán)元力科技首席戰(zhàn)略官Frank也舉了一個(gè)例子，“GEO最終不應(yīng)該只處理‘平價(jià)電動(dòng)牙刷哪款好’這類明確需求，而是在用戶表達(dá)‘牙疼’時(shí)，就能自然引出品牌內(nèi)容。”

圖源：iPowerAI元力科技公眾號(hào)

這三個(gè)案例雖然發(fā)生在找達(dá)人、投廣告、進(jìn)入AI搜索場(chǎng)景，但營(yíng)銷Agent所做的本質(zhì)是相同的：在信息爆炸、平臺(tái)林立、用戶偏好飛速變化、海外市場(chǎng)越來(lái)越復(fù)雜的當(dāng)下，用AI去自主分析、快速?zèng)Q策、全天候工作，幫品牌降本增效地完成營(yíng)銷任務(wù)。

營(yíng)銷Agent為什么值得用

事實(shí)上行業(yè)內(nèi)已有共識(shí)：通用型Agent深度依賴基礎(chǔ)大模型能力，本質(zhì)是模型廠商勢(shì)力的延伸，其能力始終將跟隨模型的升級(jí)而進(jìn)化，創(chuàng)業(yè)公司能施展的空間實(shí)屬有限。那么在營(yíng)銷環(huán)節(jié)，品牌為何不直接用如Manus等諸多明星級(jí)通用Agent，反而要選擇創(chuàng)業(yè)者新開發(fā)的營(yíng)銷Agent？

關(guān)鍵點(diǎn)其實(shí)在于——營(yíng)銷Agent所具備AI之外的能力。

營(yíng)銷是個(gè)頗“復(fù)雜”的領(lǐng)域，有自成體系的行業(yè)黑話、獨(dú)特流程要求，也有一部分是非標(biāo)、需要基于業(yè)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)和市場(chǎng)洞察的內(nèi)容創(chuàng)意，還有沉淀多年的、無(wú)法從公開渠道獲取的專有數(shù)據(jù)，這些是通用Agent不一定具備的。同時(shí)，營(yíng)銷領(lǐng)域的痛點(diǎn)、營(yíng)銷人會(huì)關(guān)注的問(wèn)題、真正影響廣告主預(yù)算投入的細(xì)節(jié)，并不是技術(shù)開發(fā)者擅長(zhǎng)的，所以也很可能并不在通用Agent的常規(guī)視野中。

而創(chuàng)業(yè)公司的破局點(diǎn)就在于此。很多營(yíng)銷Agent只針對(duì)某一個(gè)垂直領(lǐng)域，如達(dá)人營(yíng)銷、搜索廣告或者是信息流廣告投放，通過(guò)整合過(guò)去極為分散且不透明的、關(guān)于達(dá)人和用戶的一系列非顯性數(shù)據(jù)進(jìn)行推理，去優(yōu)化營(yíng)銷效率。

還有很多營(yíng)銷Agent是基于企業(yè)閉環(huán)數(shù)據(jù)、依托營(yíng)銷集團(tuán)服務(wù)海量頭部品牌的數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)、社交平臺(tái)上海量素材庫(kù)和效果反饋等等，即擁有了所謂的“行業(yè)Know-how”。這種垂直模式就會(huì)更具針對(duì)性地去解決傳統(tǒng)營(yíng)銷中的“困境”。

首先就是傳統(tǒng)營(yíng)銷中最突出的問(wèn)題——人力密集。常規(guī)營(yíng)銷環(huán)節(jié)細(xì)分，多個(gè)團(tuán)隊(duì)人員打配合，耗時(shí)耗力；而營(yíng)銷Agent無(wú)縫銜接全鏈條，將跨地域、跨知識(shí)/經(jīng)驗(yàn)、甚至是跨國(guó)的團(tuán)隊(duì)的能力壓縮為了可復(fù)制的、極度流程化的解決方案。

其次是解決強(qiáng)依賴于經(jīng)驗(yàn)的問(wèn)題。依賴某個(gè)人或者團(tuán)隊(duì)的經(jīng)驗(yàn)，就意味著存在主觀性與滯后性，而營(yíng)銷Agent通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流構(gòu)建動(dòng)態(tài)決策模型：持續(xù)監(jiān)測(cè)波動(dòng)，自動(dòng)關(guān)停低效計(jì)劃，并基于轉(zhuǎn)化率分配預(yù)算，這會(huì)使新手團(tuán)隊(duì)獲得接近專業(yè)優(yōu)化師的結(jié)果輸出。

另外傳統(tǒng)廣告營(yíng)銷會(huì)采用AB測(cè)試的方式，營(yíng)銷Agent能夠?qū)⒃囧e(cuò)過(guò)程前置為數(shù)據(jù)推演，通過(guò)歷史數(shù)據(jù)建模與實(shí)時(shí)趨勢(shì)捕捉，預(yù)判廣告?zhèn)鞑摿Γ斗藕竺爰?jí)反饋驅(qū)動(dòng)快速迭代，這樣一來(lái)就能降低無(wú)效投入。

更關(guān)鍵的是，驅(qū)動(dòng)品牌快速接納營(yíng)銷Agent的關(guān)鍵動(dòng)力，源于其獨(dú)特的商業(yè)模式。

傳統(tǒng)軟件工具都是SaaS模式，其本質(zhì)是銷售工具，企業(yè)為軟件功能支付訂閱費(fèi)。而AI時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)邏輯已徹底轉(zhuǎn)向，正如紅杉資本曾提到的“下一代AI商業(yè)化核心是交付收益，而非工具”，技術(shù)的價(jià)值不再取決于自身先進(jìn)性，而在于能否直接創(chuàng)造可量化的業(yè)務(wù)結(jié)果。

Agent的崛起，便是推動(dòng)AI商業(yè)模式發(fā)生深刻轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵——其催生了RaaS（Result-as-a-Service，結(jié)果即服務(wù)）商業(yè)模式，并在AI領(lǐng)域形成浪潮，眾多AI產(chǎn)品應(yīng)用都選擇采用。從“功能交付”躍遷至“結(jié)果交付”，底層邏輯是將Agent定位為 “AI勞動(dòng)力” ，企業(yè)無(wú)需為技術(shù)本身預(yù)付成本。

這種模式也天然契合營(yíng)銷領(lǐng)域“效果至上”的基因。Head等Agent服務(wù)商普遍采用 “按廣告消耗分成”或“以效果指標(biāo)（如CPA/CPM/ROAS）結(jié)算”的收費(fèi)模式。品牌方只需聚焦最終轉(zhuǎn)化目標(biāo)，從根本上消除了“為未知能力預(yù)付”的決策阻力。并且當(dāng)Agent的收益與品牌業(yè)績(jī)深度綁定，其角色從“工具供應(yīng)商”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;增長(zhǎng)合伙人”，這種利益共同體關(guān)系，會(huì)大幅降低品牌對(duì)新技術(shù)的學(xué)習(xí)與試錯(cuò)門檻。

圖源：Head官網(wǎng)

當(dāng)Agent成為可量化創(chuàng)收的數(shù)字勞動(dòng)力，企業(yè)決策便從技術(shù)焦慮轉(zhuǎn)向價(jià)值投資，這才是營(yíng)銷Agent快速進(jìn)入品牌視野并落地應(yīng)用的核心理由。

小心“硬幣另一面”

當(dāng)然盡管營(yíng)銷Agent展現(xiàn)出巨大潛力，其規(guī)模化應(yīng)用目前還是存在不少挑戰(zhàn)。

首當(dāng)其沖的是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的透明度困境。

當(dāng)Agent依賴歷史數(shù)據(jù)與封閉算法自動(dòng)決策時(shí)，品牌方可能陷入更深的“黑盒焦慮”——AI為何選擇某位粉絲量平平的達(dá)人合作？為何在某個(gè)時(shí)刻突然調(diào)高某廣告組出價(jià)？這類關(guān)鍵決策缺乏可解釋性，品牌不僅難以理解內(nèi)在邏輯，更可能逐漸喪失對(duì)營(yíng)銷策略的話語(yǔ)主導(dǎo)權(quán)。這種失控感在戰(zhàn)略級(jí)預(yù)算分配時(shí)會(huì)尤為尖銳。

其次是標(biāo)準(zhǔn)化效率與創(chuàng)意稀缺性的沖突。

Agent擅長(zhǎng)基于數(shù)據(jù)流水線生成“安全牌”內(nèi)容——符合平臺(tái)算法偏好、經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的模板化素材，在信息流廣告等短平快場(chǎng)景中效果顯著。然而，對(duì)依賴品牌溢價(jià)的高創(chuàng)意行業(yè)（如奢侈品、高端美妝），過(guò)度標(biāo)準(zhǔn)化可能導(dǎo)致同質(zhì)化。當(dāng)競(jìng)品Agent都在推送類似風(fēng)格的“網(wǎng)紅開箱視頻”，如何守護(hù)品牌獨(dú)特調(diào)性？當(dāng)AI將“爆款公式”奉為圭臬，突破性創(chuàng)意反而可能被數(shù)據(jù)模型判定為“高風(fēng)險(xiǎn)”而遭淘汰。

更嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，還有來(lái)自控制權(quán)讓渡伴隨的未知風(fēng)險(xiǎn)。

將營(yíng)銷方向盤完全交給AI，一旦發(fā)生文化冒犯（如在齋月期間推送餐飲促銷）、價(jià)值觀偏差（生成刻板印象內(nèi)容）、甚至違規(guī)話術(shù)、誤觸法律紅線，責(zé)任該如何界定？品牌苦心經(jīng)營(yíng)的聲譽(yù)可能在算法的一次失誤中就完全崩塌。

此外，對(duì)品牌商家來(lái)說(shuō)，可能出現(xiàn)的人才結(jié)構(gòu)的斷層與數(shù)據(jù)資產(chǎn)鎖定問(wèn)題也值得關(guān)注。

隨著基礎(chǔ)優(yōu)化師、素材編輯等崗位被自動(dòng)化取代，傳統(tǒng)團(tuán)隊(duì)面臨兩難：既需培養(yǎng)能駕馭AI的戰(zhàn)略型人才，又擔(dān)憂核心能力空心化。更棘手的是歷史決策數(shù)據(jù)的歸屬問(wèn)題——當(dāng)千萬(wàn)級(jí)預(yù)算投放的優(yōu)化策略、用戶反饋全沉淀在某個(gè)Agent平臺(tái)，品牌切換成本將陡增。這種現(xiàn)象雖構(gòu)成服務(wù)商的壁壘，卻可能阻礙企業(yè)長(zhǎng)期靈活性。長(zhǎng)期以來(lái)，品牌商家所擔(dān)憂的不再是技術(shù)產(chǎn)品會(huì)不會(huì)用，而是AI供應(yīng)商是否會(huì)漲價(jià)。

Agent的價(jià)值，核心在于其作為 “效率加速器” ，而非 “增長(zhǎng)萬(wàn)能藥” 。需要清醒認(rèn)識(shí)到的是，AI的競(jìng)賽遠(yuǎn)未抵達(dá)終點(diǎn)線，今天的營(yíng)銷Agent，仍是技術(shù)演進(jìn)長(zhǎng)河中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)。模型能力的躍遷、新交互范式的出現(xiàn)、乃至監(jiān)管框架的完善，都可能會(huì)持續(xù)改寫游戲規(guī)則。

品牌擁抱AI的深層邏輯，在于保持開放心態(tài)、敏捷性以及批判性，一場(chǎng)關(guān)于效率邊界、人類角色的持久探索才剛剛開始。