以阿里为例，阿里妈妈作为阿里巴巴旗下的数字营销中台，已构建覆盖“洞察-策略-内容-投放-归因”全链路的AI营销体系。
通过整合淘天集团内外10亿级消费者行为轨迹，构建“机会人群-品牌资产-转化路径”模型，实时挖掘高潜客群。美的空调通过AI互动组件分析用户留资意愿，精准触达潜在客户，618期间全店ROI提升40%。
在营销洞察方面，"货品全站推"通过AI智能选品自动筛选出有GMV增长空间的商品，包括优质新品、潜力品和机会爆品，差异化打标并分配资源。
在内容生成方面，从图片到视频全链路一键智能释放内容生产力。618期间，阿里妈妈AIGC创意能力累计助力超200万商家创意素材效率翻升。“AI图生视频”支持商家最多10张图从无到有快速生成视频；“AI即刻成片”助力服饰、快消、家电、3C数码、家装家居等多行业商家CTR至高提升170%。
在投放优化方面，Uni Desk的动态优化素材组合与跨媒体频控策略助力商家智能投放。"净成交出价"模式可通过AI识别拦截秒退用户，投放计划退款率降低18%。
在效果分析方面，Uni Desk实现"种草-搜索-成交-复购"的全生命周期管理。
阿里妈妈整个AIGX技术体系中，包括AIGB智能出价、AIGC创意、AIGE模拟投放环境等，已经全面且深入作用在电商各个环节中。
不只是电商，AI营销已经广泛渗透至游戏、快消、金融、出海等众多行业。尤其在电商和出海领域，多Agent协作已成为标配。
这主要得益于两方面优势。一方面，这些行业沉淀了十亿级用户行为数据，为 AI 精准预测提供了坚实基础；另一方面，其转化链路短，可实现“曝光-点击-支付”闭环，效果归因清晰直接。
02
巨头垄断与生态重塑
a.供给侧的权力游戏：赢家通吃与夹缝求生
云巨头、AI平台（如OpenAI、Anthropic）以及大型媒体平台（如Google、Meta、字节跳动）凭借其在技术、数据、算力和生态上的绝对优势，在营销服务供给方面形成了强大的垄断能力。
以亚马逊为例，其AI战略布局深度整合且极为广泛。从构建基础模型（如Nova）、销售底层计算能力（如Trainium芯片）、提供基础设施平台（如Bedrock），到将AI贯穿应用于Alexa智能助手、分销系统、广告业务乃至量子计算（如Ocelot芯片）。这种横跨AI技术栈各层的全面布局，使其显著区别于通常仅聚焦于单一领域的竞争对手。
从资源储备上看，亚马逊运营现金流强劲，自上一季度起达1130亿美元，并持有940亿美元现金。2025年第一季度业绩表现亮眼，营收同比增长9%至1557亿美元，净利润达171亿美元，同比大幅增长64%。强大的财务实力支撑了亚马逊在AI领域实现从芯片到应用的垂直整合。
从投入上看，公司第一季度资本支出高达243亿美元，2025年全年计划资本支出更达1000亿美元。其中，大部分将投入AI相关领域，包括数据中心建设、网络设备升级、AI硬件开发以及生成式AI能力建设等。该年度计划支出接近其去年总收入的六分之一。
显著的AI投入已开始转化为业务增长，其广告业务在第一季度实现19%的同比增长，营收达到139亿美元。
回看国内，腾讯近日首次公布了“AI产品应用全景图”，腾讯正构建覆盖AI营销全链路的自有基础设施。同时，坐拥微信、QQ两大国民级应用，其掌握的10亿级用户实时行为数据与流量入口，正大幅挤压中小营销服务商的生存空间。
面对巨头的垄断压力，中小营销服务商深陷三重困境：技术同质化、客户流失加剧、融资渠道收窄。
多数中小服务商依赖开源模型微调，功能多局限于文案生成等单点工具，普遍缺乏多Agent协同能力。尽管不少服务商宣称提供“全托管”方案，但实测表明其创意生成多样性仅达头部系统的30%。
随着头部品牌纷纷自建AI团队，中小服务商被迫向区域市场下沉寻求生存。例如，数商云转向东南亚市场，通过提供深度本地化的“语言-支付-物流”定制服务来稳固市场份额。
在此背景下，向垂直领域专业Agent转型已成为许多中小服务商的重要出路。
与此同时，对于文案、设计、优化师等基层执行岗位而言，被AI替代的裁员风险正日益加剧。
b.需求侧的数字鸿沟：品牌方的分层世界
在营销需求侧，巨头垄断同样导致数字鸿沟加剧。
头部品牌正加速拥抱数字化，将人工智能置于品牌战略核心。它们通过大规模投入，或自建AI能力，或与顶级平台深度合作，全面推进AI营销。
欧莱雅建立生成式AI美妆内容实验室CREAITECH，训练美妆垂类大模型，为TikTok和Instagram在欧洲、中东和非洲的20个市场提供本地化内容与创意；同时， 为革新研发，与IBM合作打造全球首个专为化妆品配方设计的AI基础模型，旨在提升可持续化妆品生产能力。
耐克收购消费者数据分析公司Celect，构建私有化需求预测引擎，牢牢掌握核心数据主权。
本质上，头部品牌正从单纯的“AI使用者”进化为“规则共谋者”——通过与平台深度合作，共同重塑流量分配算法与行业话语权。
同时，中小企业受限于自身数据量，难以有效利用数据资源，导致营销效果不佳，最终甚至沦为平台的免费数据燃料。
AI营销虽降低了技术使用门槛，却进一步拉大了资源差距造成的“数字鸿沟”。
c.流量入口的迁移：GEO成主流
随着生成式AI的兴起，AI搜索正迅速成为人们获取信息的主要途径。在这一背景下，生成式引擎优化（GEO）应运而生。
2024年6月，由印度理工学院、普林斯顿大学学者及独立研究者共同发表的论文《GEO: Generative Engine Optimization》，首次正式提出了GEO概念。
GEO与传统搜索引擎优化（SEO）存在本质区别：
一是目标对象不同。 SEO 针对百度、谷歌等传统搜索引擎，目标是提升网站在搜索结果页的链接排名；GEO 则面向 ChatGPT、DeepSeek 等生成式AI引擎，目标是让内容在AI生成的直接答案中被优先引用。
二是优化手段不同。SEO 侧重于优化网站结构、关键词布局等；GEO 则强调内容的结构化、权威性，并需适配AI的语义理解能力，更注重语义相关性。
三是结果呈现不同。SEO 优化结果是链接列表，用户需点击链接跳转查看；GEO 优化的内容则可能被AI引擎直接整合到其生成的结构化答案中。
根据Coherent Market Insights报告，全球人工智能搜索引擎市场规模预计将于2025年达到436.3亿美元，并在2032年增长至1088.8亿美元，2025-2032年的复合年增长率（CAGR）达14%。
从应用层面看，2025年网络搜索板块预计将占据全球市场最大份额（61.7%）；技术层面则显示，生成式人工智能将占据主导地位（54.2%）。
GEO的崛起标志着流量入口正从传统搜索引擎向AI原生交互场景迁移。其本质是用户获取信息的“去中介化”革命——当ChatGPT、社交推荐、场景导购等直接生成决策建议时，品牌必须重构内容策略，以争夺AI认知体系中的“信源主权”。
那么谁将在这场流量革命中获利呢？
一是开放式AI平台（如ChatGPT、DeepSeek等）。
作为算法中枢，它们掌控信息源，通过“知识检索→上下文融合→答案生成”三阶段流程直接推荐品牌产品实现商业化。更进一步，其AI代理能力，如亚马逊“Buy for Me”，可完成跨平台比价、支付全流程，实现“需求描述→交易闭环”的终极简化。
二是社交生态（如TikTok、微信等超级APP）。
它们占据“场景化入口”优势，凭借沉浸式推荐引擎无缝连接内容与消费。典型案例是TikTok Shop，通过“视频关键词+AI解说”即时触发购买行为。
三是垂类GEO服务商，专注于特定行业或场景。
以初创GEO服务商“Profound”为例。根据美通社数据，截至2025年6月，其平台每月处理的人工智能搜索查询量已突破1亿次，服务覆盖全球18个国家用户；更显著的是，其优化方案能在60天内将客户品牌在AI回答中的声量份额提升25%-40%。
然而，Profound这类GEO初创企业正面临双重夹击：
一是传统SEO转型企业的冲击。这些企业依托SEO时代积累的客户资源和成熟生态，向GEO领域拓展，具备先发优势。
二是与大模型平台的深层冲突。
GEO服务的本质与大模型平台存在天然的对抗性。这种对抗性源于GEO的核心运作模式。服务商通过分析关键词权重、生成优化内容、提升AI推荐概率，其整套策略都建立在对大模型底层算法的“揣摩”之上。
本质上，这是一种在现有算法框架内寻找“空子”的策略，而非对算法原理的根本性破解——更接近于对算法的“反向工程”；因此，大模型平台的每次核心算法升级，都可能使GEO服务商此前的优化努力瞬间失效。
这与SEO时代形成鲜明对比。谷歌、百度等传统搜索引擎的算法调整通常以月为单位，且规则相对透明；而如今大模型的迭代更新速度可能按周计算，且规则高度不透明，进一步加剧了GEO服务商的困境，并引出一个关键难题——效果归因模糊。当品牌在AI搜索结果中的曝光量增加时，究竟应归功于GEO的优化策略，还是大模型自身算法权重的调整？这变得难以厘清。
另外，GEO在引领流量革命的同时，其算法运作机制潜藏的“权力暗箱”必须引起高度警惕。
一是平台算法霸权的隐患。品牌可能通过特定标记操纵AI对“权威性”的判断，而普通用户仅能看到AI呈现的“客观”结论。这种规则的不透明性，本质上构成了一种数字强权。
二是资本驱动的信息垄断。大型品牌凭借天价预算买断垂直领域内的核心专业信源，导致中小企业甚至失去被AI“看见”的机会，加剧信息获取的不平等。
更值得警惕的是，若AI平台效仿搜索引擎，在生成式答案中悄然开放“竞价推荐”位（类似广告位），却刻意模糊推荐机制，则将形成“双重黑箱”。
用户误以为获得中立信息，实则接触的是付费玩家的软性广告。在医疗等关键领域，此类操作若未受监管，可能直接延误患者治疗，危及生命健康安全。
d.商业生态重构：传统巨轮VS新生力量
随着AI全面渗透至广告创意、内容生成、精准投放、智能客服等营销全链路，营销已不再是传统广告公司的专属领域。
科技巨头（如Meta、腾讯、字节跳动）凭借其数字化与智能化基础设施，正构建全新的营销生态。例如，Meta已宣布将依托Facebook和Instagram平台，将于2026年全面实现广告业务AI化。
与此同时，垂类AI营销公司的兴起，进一步挤压了传统4A公司的生存空间，导致其营收萎缩、市场份额下滑。在此压力下，裁员、业务收缩、合并与转型成为行业普遍趋势：
百年老店智威汤逊(JWT)与数字营销公司伟门合并；
宏盟集团(Omnicom)拟以130亿美元并购埃培智集团(Interpublic)；
阳狮集团(Publicis)加速AI转型，近一年内进行了12次收购，以图覆盖营销全链路；
WPP集团则因业绩下滑和客户流失，正进行裁员与业务重组。
面对垂直场景收缩，许多中小代理商被迫转向区域市场深耕，寻求差异化生存。例如，数商云聚焦东南亚市场，通过提供“语言-支付-物流”深度定制服务，构建本地化壁垒以抵御AI效率的冲击。
以全球广告巨头WPP为例，在市场失守、增长失速、与组织低效的多重挤压下，WPP正将AI视为生死存亡的关键破局点，全力推进转型。
鼎盛时期的WPP在12个国家设有超过3000个办公室，400多个独立运营的代理机构，形成了覆盖全球的服务网络。
而WPP当前处境艰难。
财报显示，2024年营收仅为184.26亿美元，同比下滑0.7%；区域市场全面受挫，在英国、北美以及其他地区均降幅分别为2.7%、0.7%和2.6%，中国区降幅尤为显著，达20.8%。
同时，还失去了可口可乐北美业务、玛氏集团媒体业务、派拉蒙业务等多个顶级客户。
截至2024年底，WPP员工总数是108044人，相比于2023年底的114173人减少了6129人。
2025年，WPP正面临生死存亡的转型挑战，将AI视为破局的关键战略。
此前WPP与科技巨头英伟达宣布合作，发布了一款基于Omniverse Cloud的AIGC内容引擎，表明WPP将从“人力密集型创意”转向“AI工业化生产”。
WPP每年将投入超4亿英镑用于AI建设，从自研AI营销系统WPP Open，到发布业内首个大营销模型 Open Intelligence，再到设立AI交付中心，WPP正以破釜沉舟之势押注AI转型。
另一方面，以垂直领域AI Agent为代表的新兴服务商正在快速崛起。
在2025年世界人工智能大会（WAIC）上发布的Navos，采用多Agent协同架构，专注解决出海营销全链路需求，涵盖策划、爆款分析、内容生成、智能投放及数据分析优化等。
以TikTok女装营销为例，Navos首先分析平台大盘数据与素材提炼爆款创意；随后批量生成针对性素材，如突出性价比的白领简约风30秒真人试穿视频；最后完成全自动投放与数据洞察优化。
三天可以搞定传统4A广告公司需要三个月完成的全案，预计可将人力资源效率提升数十倍。
有车科技为汽车行业提供从内容生成、智能剪辑到精准投放的全链路AI营销服务。
2025年1月1日，其为奇瑞高端品牌星途制作的AI创意广告大片，从策划到成品仅用10天。对比传统方式所需的6-8周周期，时间大幅压缩；制作成本更是仅为传统方式的零头。
与此同时，独立AI创意工作室正成为一股新兴潮流，其核心驱动力在于AI大幅降低了创意生产的技术门槛与成本。
在2025年WAIC展会上，可灵推出的创意工作台“灵动画布”，为创作者提供了强大的智能画布与创作辅助功能。
它支持多图参考生成与精准的角色一致性控制，实现从构思到成品的一站式创作体验。
借助此平台，个人创作者可独立完成以往需10人团队协作的多模态营销内容。
目前可灵AI全球创作者已突破4500万，覆盖149个国家和地区，印证了其模式的成功。
这种模式的核心在于角色转变。AI接管了传统执行工作，如基础内容生成、制作等，而工作室得以聚焦于更高价值的洞察提炼、创意构思与策略决策。
未来，几人制的独立AI创意工作室有望成为行业常态，尤其对资源有限的小微企业而言，它们将成为不可或缺的“创意引擎”。
03
人机协同：职业消亡与进化
AI对工作形态的重塑已清晰可见，微软内部代码库中，20%-30%的代码由AI生成。其CTO更公开预测，到2030年，这一比例将攀升至95%。
营销领域同样面临深刻变革。伴随AI对行业的重构，文案、设计、数据分析师、投放优化等基础执行岗位将被高效替代。
但这并非职业的终结，而是转型的契机——正如纸媒时代打字员可转型为文案编辑。
执行者转型为策略师/架构师， 需要具备全面的产品、技术及系统能力，聚焦于营销洞察、价值传递、情感塑造等AI难以替代的高阶领域。
执行者转型为AI训练师/调优师， 运用行业知识与品牌资产训练和优化AI模型，使其输出更精准、更具品牌调性。
底层执行工作的剥离，反而将人性的独特价值——创造力、策略思维、情感连接——推向核心。
当“分钟级产出碾压周级人力”成为常态，最大的职业风险并非被AI取代，而是固守旧模式，拒绝拥抱人机协同的新范式。
营销个体的进化，必然驱动营销组织架构的重构，核心体现在三大趋势。
一是构建跨职能敏捷团队，打破部门壁垒，实现营销+技术+数据能力的深度整合与敏捷协同。
二是强化全员AI素养， 将AI工具应用与数据洞察能力作为组织核心竞争力。
三是加速人力资源离岸外包。例如，菲律宾马尼拉已形成规模化“AI审核外包中心”，承接大量欧美品牌内容审核业务。据不完全统计，各大科技公司在菲外包内容审核员总数超10万人，仅Facebook在当地就雇佣约2万人。
04
AI营销的边界与伦理
AI营销的繁荣表象下，潜藏着深刻的伦理困境与价值断裂。
2023年3月，ChatGPT因技术漏洞导致用户聊天记录泄露，涉及姓名、邮箱及信用卡等敏感信息。OpenAI不仅未及时向监管机构报备，更在缺乏用户授权的情况下将数据用于模型训练，最终被GDPR处以1500万欧元罚款。
同期，作家发起集体诉讼，指控OpenAI、微软等企业未经许可使用数百万书籍训练AI模型，暴露出版权归属与数据使用的监管盲区。
此类事件折射出AI在发展过程中数据主权沦陷与监管挑战。
AI营销虽能提升效率，却可能以牺牲情感温度为代价。Twilio数据显示，87%的香港品牌部署AI客服以加速响应，67%企业认可其效率；但仅17%消费者认为品牌实现了个性化互动，74%的本地消费者会因AI客服不够通“人性”而放弃购买。
更严峻的是，AI生成内容的“真实性陷阱”加剧信任危机。单套成本仅5000元的AI数字人，通过预设“孤独老人话术库”、“健康焦虑脚本”等算法优化话术，精准诱导老年群体购买劣质商品。
这种技术工具理性对人性价值的碾压，使得营销从“价值传递”异化为“情感操控”。
GEO可能异化为“算法级垄断”工具。某地区建材市场头部企业通过行业白皮书植入，操控AI对“防水材料十大品牌”的推荐结果，形成算法级信息茧房；既误导消费者决策，又挤压中小企业生存空间。
算法推荐系统可能导致算法霸权崛起与公平失衡。
未来AI营销的局限性并非工具失灵，而是人性在算法中的系统性失语。当技术以"降本增效"之名成为商业信仰时，人类的情感温度、创造力与伦理判断正被边缘化。
05
未来：共生型营销生态
破解数据主权沦陷、情感温度剥离与算法霸权崛起的三重困境，AI营销的未来在于构建以“人”的智慧、温度与伦理为核心，AI为赋能引擎的“共生型营销”体系，实现人机协同进化。
a.多Agent协同成为营销基础设施
多Agent协同正成为AI营销引擎的基础设计，推动行业底层逻辑重构。其核心趋势是实现营销全链路的Agent化。
亿欧智库报告显示，2024年中国AI Agent营销及销售市场规模约442亿元；一方面AI Agent提升了SAAS服务的价值，另一方面AI Agent的定制化功能需求显著增长，预计未来五年将呈现爆发增长，达到万亿级市场规模。
