AI不是你的工具，是你的新客户

当AI成为消费者决策的入口，品牌增长从“向人营销”转向“向AI营销”。本文基于13位高管洞察，拆解GEO、AI投放、智能体系统如何重塑品牌竞争力。

“没有洞察，AI可能只是更快地生产平庸。”——吕香凝，EternityX力恒CEO

这句话像一盆冰水，浇在每一个正为AI提效而兴奋的营销团队头上。2026年的营销世界呈现出一种诡异的对称：一方面，AI让图片、视频、文案的产出成本无限趋近于零，所有品牌似乎都获得了“内容自由”；另一方面，品牌之间的差异非但没有拉大，反而在快速模糊。当所有人都能一键生成“高品质内容”时，品牌反而发现自己正在被平均化。

这背后藏着一个被大多数人忽略的关键转折——品牌竞争的裁判席上，多了一个新的主角。它不是消费者，至少不是传统意义上的消费者。它叫AI。当消费者开始把自己的消费决策外包给豆包、DeepSeek、ChatGPT，当“被AI推荐”成为新的商业入口，品牌的增长逻辑就必须彻底重构。Morketing在年中盘点中对谈了13位头部企业高管，我们从中梳理出一幅清晰的图景：AI时代的品牌增长，已经从“向人营销”的1.0版本，悄然滑入“向AI营销”的2.0深水区。这场比赛，拼的不再只是谁用AI更快地生产内容，而是谁能让AI真正理解、信任并愿意推荐自己。

一、内容平权终结了吗？品牌正被推向“平均化”悬崖

Bigo Ads全球销售副总裁Alfa Tsai的观察直击要害：营销团队不再缺少执行力，反而更缺少判断力。AI正在把营销从“生产力不足”带进“判断力不足”的阶段。的确，过去品牌焦虑的是“不够快、不够多”，现在焦虑的是“一样快、一样多，然后呢？”

当所有品牌都能通过AI在几秒内生成一组符合审美的广告物料，当短视频脚本和产品文案的差异化越来越难以用肉眼分辨，品牌真正独有的东西是什么？Alfa Tsai给出的答案是：那些不能被稀释的品牌价值。语气、审美、核心卖点——这些看似抽象的维度，恰恰是AI内容泛滥时代唯一的锚点。品牌如果只是把AI当作一个更高效的“内容印刷机”，而不去定义哪些表达能够形成品牌记忆，那么它很快就会发现，自己生产的内容越多，面目就越模糊。

Liftoff高级副总裁Casie Jordan带来了一个更形象的比喻：创意总监正在从“创作者”转变为“AI创意流程的导演”。AI可以承担大量生成和迭代的工作，但团队里必须有人清楚地知道，什么时候AI是在放大创意的价值，什么时候它只是在抹平差异、制造流水线上的精致平庸。这个“导演”的角色，考验的恰恰是品牌长久以来积累的判断力——对用户的理解，对品牌边界的把握，对内容有效性的直觉。而这些，AI目前给不了。

这里藏着品牌最深层的一个焦虑转变。Alfa Tsai进一步指出，品牌焦虑已经从“如何跟上AI”转向“如何不被AI平均化”。稳定而清晰的品牌记忆，正在变得比单次创意的新鲜感更稀缺。因为新鲜感可以靠AI一键生成，但品牌记忆需要日复一日、在每一个内容接触点上持续巩固，而且不能被AI的自动化流程冲散。换句话说，当技术让所有人跑得一样快，真正能让品牌最终胜出的，是它到底想跑到哪里去。

二、向AI营销：品牌的新战场是AI的认知

如果说上文讨论的还是“人看的内容”，那么2026年一个更为隐蔽却更具决定性的战场已经浮出水面：AI搜索引擎和智能助手正在成为新的商业入口。PureblueAI清蓝创始人兼CEO鲁扬抛出了一个令所有CEO后背发凉的概念——“赛博逝世”。意思是，如果AI不理解、不认可、不推荐你的品牌，那么在AI主导的消费路径里，你就相当于不存在。

这不是危言耸听。鲁扬分享了一组数据：在某些滋补保健品牌的项目中，经过GEO（生成式引擎优化）优化后，DeepSeek和豆包的优先推荐率超过了95%，并且超过80%的优化意图可以直接触发电商平台的商品卡片。更值得关注的是，2026年7月15日，抖音电商新版《商家技术服务费管理规范》正式生效，豆包与抖音商城App并列成为官方认定的“特定成交渠道”。这意味着“AI推荐-点击-成交”的闭环被端到端地打通，而且这个动作已经不再是试验，而是平台生态的正式规则。品牌如果不主动构建自己在AI那里的“知识身份”，就相当于放弃了一条正在高速成型的新商业通道。

那么，GEO到底是什么？鲁扬纠正了一个普遍的误解：GEO不是多发文章、多铺内容。数量不等于效果。它的核心，是让品牌信息被AI准确理解，并在不同用户的搜索意图下进入推荐结果。这需要从三个方向入手：

第一，先梳理品牌知识图谱。品牌是谁，服务哪些用户，产品解决什么问题，核心差异化优势是什么。这些信息过去常常以碎片化的形式散布在官网、电商详情页、小红书笔记和客服话术里，而且可能随着每一轮营销活动不断变化。GEO要求品牌系统化地整理这些知识，并持续更新，形成一个AI能够稳定读取的“品牌底座”。

第二，围绕用户意图建设内容。品牌不能只回答“我是谁”，还必须回答用户会问什么、想解决什么问题。鲁扬提到的一个健康滋补品牌案例显示，通过优化，一篇高质量文章最多可以覆盖16个不同的用户意图，从而让内容不只被AI看到，还能进入不同场景的推荐流中。这是典型的从“品牌自述”到“需求应答”的思维转换。

第三，把GEO放进整体营销体系。GEO不是一项独立的、边缘的实验动作，而应该像双11、618一样被纳入年度营销节奏。春节、母亲节、健康季等节点都可以同步布局，让品牌内容与具体消费场景连接，最终沉淀为品牌可以反复调用的长期内容资产。

特赞科技首席运营官谭屹则从另一个维度补充了这一观点。品牌过去积累的大量内容、用户洞察和业务经验，往往散落在不同的数字系统里，在AI时代，这些沉睡的知识必须被重新整理、结构化和激活，变成AI能理解和调用的“上下文”（Context）。这才是品牌面对AI时真正的护城河。因为大模型可以买，工具会快速普及，但企业独有的业务认知和品牌记忆无法复制。

力恒CEO吕香凝的总结更是直接：消费者已经开始将筛选和决策交予自己的AI助手，许多购买行为由AI比较、挑选乃至下单。品牌第一次要面对一个全新的对象——不仅要让人喜欢你，更要让AI理解你、信任你、愿意推荐你。当“向AI营销”从理念落地为平台规则和消费行为，品牌增长的底层逻辑就已经翻篇了。

三、投放革命：人机分工正在重写增长规则

内容端与认知端的变革，最终都会指向同一个地方——投放。而投放领域的AI化，也正在经历一场静默但激烈的“去控制化”运动。

Liftoff的Casie Jordan指出了一个悖论：很多广告优化师习惯不断增加定向条件，把受众范围越缩越窄，以为这样就能更精准。但现实是，条件越多不一定越精准，反而可能减少模型可学习的信号，让系统错过潜在的高价值用户。“真正的精准，有时来自少一点控制。”这句话值得许多习惯了“精细调控”的营销负责人深思。

但“少一点控制”绝不等同于“放弃把控”。未来的投放价值，更多体现在“人定义边界，模型持续学习”的新分工里。Casie Jordan认为，营销人员的核心任务不再是反复调整投放参数，而是定义业务的目标和边界，理解品牌的战略意图。西红柿互动媒介商务与市场负责人张茜则从信号的角度给出判断：营销竞争的重心，正在从“买到更多流量”转向“给平台提供更有效的信号”。这些信号是什么？是差异化的品牌内容，是真实的创作者表达，是清晰的转化数据，是及时的市场反馈。品牌不再是单纯的需求方，而正在变成平台算法生态中一个高质量的信号贡献者。

数据也在支撑这一趋势。eMarketer数据显示，2026年全球AI赋能程序化广告规模预计达到3120亿美元，AI优化后的点击率平均提升38%，单用户获客成本降低24%。但卢燕提醒，“降本”立竿见影，“增效”仍然在路上。真正的“效”，需要AI与高质量数据、精准策略的深度结合，而不是把投放完全交给一个黑箱。郑大为的警示更加直白：“AI能放大你本来就做对的事，也会放大你本来就存在的问题，还会放大你‘讲不清楚故事’这个短板。”品牌在拥抱AI投放之前，首先要做的，是把数据治理、合作关系和内部决策链路理顺。否则，AI只会让你更快地撞向错误的终点。

四、沉淀与系统：从“项目制”走向“增长飞轮”

如果前面三个章节探讨的是“怎么做”，那么这一章要回答的，是“怎么才能越做越好”。AI降低内容生产和测试成本之后，一个更隐蔽的陷阱出现了：很多品牌做了大量测试，却没有真正形成积累。一个市场跑出了好结果，换一个团队或平台，一切又得从头开始。

Alfa Tsai在复盘时提到，品牌在测试中不能只问“哪个素材效果最好”，而要去追问“为什么这个效果更好”。因为点击率最高的素材，未必带来质量最高的用户；经验里总结出的市场偏好，也未必符合真实的消费需求。如果不把这些背后的“为什么”挖掘出来，测试就只是消耗预算的一次性动作，而不是增长的燃料。

芸星跨境联合创始人贾雯茜则从经营角度给出了一个精准的判断：品牌正在从“寻找增长”转向“制造增长的确定性”。一次爆发可以带来增长，但只有可复制的能力才能留住增长。这意味着，营销的每一次测试，无论是用户反馈、素材实验还是市场差异，都需要被结构化地记录下来，变成团队可调用的知识资产。她把这一思路概括为三个变化：营销越来越前置，在产品规划阶段就开始进入市场验证；快速验证、小步迭代成为常态；营销和经营的边界越来越模糊，营销不再是“把产品讲出去”，而是“帮助产品找到该怎么做”。

神策数据创始人桑文锋的视角更加体系化。他认为，企业真正需要的不是单点工具，而是一套能连接数据、判断和执行的增长能力。AI的竞争正从“谁会用工具”转向“谁能把AI变成业务能力”。他观察到，未来半年AI将优先影响达人营销、用户运营与增长工作流、GEO和广告投放四个核心环节。那些能够把每一次营销动作都沉淀为系统能力的品牌，将在这个转换中建立起真正的壁垒。

五、从Copilot到Agentic：智能体重构品牌组织

也许整个对话中最具前瞻性的部分，来自特赞科技的谭屹。他用19世纪末美国工厂的电气化做了一个类比：早期工厂只是简单地把电动机替换了蒸汽机，却发现生产效率并没有明显提升。直到人们围绕电力重新设计整个生产流程——从集中传动变为分布式驱动，电气化的巨大价值才真正释放。

在AI落地上，商业世界正在经历一个完全相同的阶段。谭屹的判断是：99%的企业还没有从AI中获得真正的商业回报，问题不在技术，而在组织模式。企业把AI当成一个“更聪明的工具”塞进旧流程，而真正需要做的，是围绕AI重新设计工作方式。他提出的三个转变，直指本质：从“做内容”转向“建上下文”——企业长期积累的认知是无法被复制的护城河；从“一个个项目”转向“持续运行的系统”——增长不再靠单次campaign，而靠一个24小时运转的智能体系；从“人用AI”转向“AI用人”——未来的最小经营单位可能从“工具+人”变成完整的智能体。

一个案例让这个判断变得非常具体。某3C品牌出海，用AI运营着500个社交媒体账号，覆盖50个国家，月曝光量达12亿次。这个体系不是简单地批量生成内容，而是基于品牌长期积累的Context和实时热点，持续完成内容策划、生产、分发和优化的闭环。人在这里的角色，已经从操作者变成了设计系统规则并做出关键判断的“导演”。

谭屹由此给出一个关键节点：从Copilot到Agentic（智能体化）的临界点，将在2026下半年到来。其标志是从“AI帮我生成内容”到“AI帮我运行增长系统”，从追求产出（Output）到追求业务结果（Outcome），从采购工具到订阅一套完整的能力系统。迈富时合伙人兼CMO尹思源分享的文旅企业实践，也印证了这一方向：企业通过搭建知识问答、产品推荐、营销内容、销售跟进等多个智能体的协同体系，覆盖了从客户咨询到成交转化的完整链路。品牌未来的竞争力，将同时体现在数据资产、智能体协同能力和组织拥抱AI的意愿这三个层面。

桑文锋补充了一个颇具深意的观察：大多数人容易高估AI直接交付商业结果的能力，却最容易低估它在具体工作中的渗透能力。他举例说，现在一份高质量PPT已经可以完全由AI辅助甚至直接生成。那种“AI还做不了复杂工作”的错觉，正让很多企业错失将AI嵌入日常流程、逐步积累组织能力的最佳窗口期。

而郑大为给品牌负责人的建议，完全可以作为这篇文章的落脚点——“AI能放大你本来就做对的事，也会放大你本来就存在的问题，还会放大你‘讲不清楚故事’这个短板。先把数据、合作关系和内部决策链路理顺，再谈AI怎么帮你跑得更快。”这不是保守，而是一种清醒的战略自觉。当AI把所有人的生产力拉平，真正的胜负手，就回到了品牌最古老的命题上：你到底是谁，你为谁解决什么问题，以及你为什么值得被选择。只是这一次，你必须不仅让人懂得，还要让AI也懂得。