北京易观数智科技_2026年中国营销智能体生态与厂商能力全景报告_20260809.pdf

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摘要

1易观分析发布2026年中国营销智能体生态报告，指出AI营销正从效率工具向战略资产跃迁。
2预计2025年中国AI营销Agent市场规模达471亿元，2030年将增至1747亿元。
3报告深度解析了平台构建者（腾讯、阿里、字节）、垂直技术突破者（迈富时、深演智能、科大讯飞、智推时代）及传统转型者（蓝色光标、利欧数字、省广集团）三大阵营的竞争格局与AI升级路径，强调ROI成为核心衡量标准，行业进入规模化应用阶段。

文本

![](page=0,bbox=[1419, 65, 1892, 297])

2026年

中国营销智能体生态与厂商能力全景报告

易观分析

2026年8月

核心概念界定与研究范围

![](page=1,bbox=[1553, 69, 1891, 229])

AI营销：依托人工智能（特别是生成式AI与AI智能体）等前沿技术，对营销全链路（洞察、策略、内容、投放、互动、转化、归因）进行智能化升级，创造新的消费者交互场景与体验，发现、创造并持续满足消费需求的营销新模式

分析定义

平台/工具层：位于模型层之上、应用层之下，提供标准化、可复用的AI能力组件、开发框架或集成平台，帮助开发者或企业快速构建、部署和管理AI营销应用，包括AI智能体开发平台、数据中台/CDP平台、AIGC内容生成平台、营销自动化（MA）平台等

应用/服务层：直接面向企业终端用户，解决具体营销业务场景问题的AI应用产品或专业服务，包括AI原生应用、AI增强型 SaaS、AI营销专业服务等

AI原生媒体：从诞生之初就将人工智能作为核心驱动力和底层操作系统，而非后期添加的工具或功能，并以此重构内容的生产、分发、消费和商业模式的媒体形态

直接服务于企业营销活动的AI技术产品与解决方案，涵盖策略洞察、内容生产、媒介投放、用户互动、销售转化、数据分析等营销全链路

分析范畴

核心分析对象：平台/工具层与应用/服务层的市场参与者，AI原生媒体不在本次报告分析范围内

数据来源

易观根据市场企业访谈、用户问卷调研、市场公开信息、易观自有监测数据以及易观研究模型估算等方式获得

![](page=2,bbox=[1550, 67, 1891, 230])

CONTENTS

01 AI营销技术革命与生态重构

02 AI营销市场发展现状与产业生态

03 营销智能体生态核心玩家分析

04 趋势展望与战略建议

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01 AI营销技术革命与生态重构

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研究背景：从“效率革命”到“战略资产”，AI驱动营销范式革命

AI对营销的影响，正经历从“效率革命”到“战略资产”的深刻跃迁。效率革命是基础，它让营销变得更快、更省；战略资产是未来，它让营销变得更聪明、更有壁垒。当前，行业正处于这一跃迁的关键窗口期。这场革命的本质，是营销从“经验驱动”的有限游戏，进化为“智能驱动”的无限游戏。

![](page=4,bbox=[86, 1173, 307, 1390])

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效率革命

核心特征是“+AI”，即在现有营销流程和工具中嵌入AI能力，以提升效率、降低成本。其价值是显性、可量化的。

AI的价值主要体现在执行层的效率提升。它让营销活动变得更快、更准、更省，但并未从根本上改变营销的战略逻辑和商业模式。

战略资产

核心特征是“AI+”，即AI不再仅仅是嵌入现有流程的工具，而是从底层重构营销的逻辑、战略和生态。

AI的价值从“提效工具”跃迁为“战略资产”。它不再仅仅是优化现有流程，而是重新定义了营销的逻辑、竞争的核心、组织的形态和价值的衡量标准，这是一场真正的范式革命。

企业面临的共同挑战：技术迷雾、厂商林立、选型困难

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在AI营销的浪潮中，企业普遍面临一个核心矛盾：深知其战略价值，但普遍陷入“技术迷雾”与“厂商林立”的双重困境。一方面，AI技术迭代极快，能力边界模糊，缺乏统一的效能评估标准，导致企业难以判断技术成熟度与业务匹配度；另一方面，市场上AI营销工具数量爆炸但同质化严重，厂商背景复杂、定价模式各异，企业缺乏科学的“能力标尺”进行横向对比。这种“选型困难、验收无凭、迭代无方”的窘境，使得许多企业即便投入巨大资源，也难以找到真正能驱动增长的合作伙伴，陷入“工具堆砌却价值缺位”的困局。

选型困难：

缺乏评估框架，决策风险高

技术迷雾：能力边界不清，落地路径模糊

“效能黑箱”与科学、统一、可量化的评估标准缺失

  • AI技术日新月异，迭代过快，企业难以跟上技术更新速度，导致在技术选型时容易陷入 “追新” 陷阱，无法判断哪些技术真正成熟、适合自身业务
  • 企业难以识别高价值的AI应用场景，市场上充斥着“万能AI”的宣传，但实际落地时往往发现通用模型无法解决特定业务问题

厂商林立：产品同质化严重，选择成本高

  • 市场上AI营销工具层出不穷，但功能高度雷同，同质化严重
  • “工具堆砌”而非“价值交付”：许多AI营销产品只是单点工具，缺乏全链路整合能力。企业需要同时采购多个工具，导致数据割裂、流程断裂，反而增加了管理复杂度
  • 厂商背景复杂，标准不一：不同厂商的技术路线、数据安全策略、定价模式差异巨大，企业难以横向对比

研究目标：绘制生态地图、建立评估标尺、提供决策路径

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本报告直面企业在AI营销选型中面临的“技术迷雾、厂商林立、选型困难”三大核心挑战，旨在通过系统性的生态解构、多维度的能力评估和可操作的决策路径，帮助企业决策者（CEO/CMO/CIO）和营销运营团队：

![](page=6,bbox=[191, 851, 580, 1242])

看清全局

绘制中国AI营销技术生态全景地图，厘清市场格局与玩家定位

![](page=6,bbox=[800, 850, 1195, 1239])

建立标尺

构建科学、可量化的厂商能力评估模型，穿透“技术黑箱”与 “营销话术”

![](page=6,bbox=[1407, 859, 1802, 1236])

做出决策

提供分阶段、分场景的选型实施路径，降低试错成本，提升AI投资回报确定性

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02 AI营销市场发展现状与产业生态

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拥抱AI是必选项，不是可选项， AI+营销成为企业数字营销部门必备核心能力

今天，市场竞争愈发激烈，消费者的需求也日益多样化和个性化。AI的出现为企业数字营销带来了前所未有的机遇和挑战，使其从可选项转变为必选项。相应地，AI+营销所能够带来的价值也要求企业的数字营销部门快速具备AI部署与应用的能力。

更多广告主认可AI营销价值

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广告主AI工具使用频率

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2024年：摩根斯坦利与eMarketer，2024年7月，全球CMO使用/测试AI工具比例

2025年：秒针营销科学院，《2025年中国数字营销趋势报告》， 85%的广告主认同“营销中应用 AI工具或大模型对我的公司极其迫切”

广告主AI工具使用频率：秒针营销科学院，《2025年中国数字营销趋势报告》

总体上，企业AI营销的核心价值模型可概括为：通过“降本增效、体验升维、商业闭环”三大杠杆，实现从传统被动投放向智能主动获客的范式迁移。

![](page=9,bbox=[1555, 70, 1891, 228])

AI营销投资进入规模化阶段，投资回报（ROI）成为核心衡量标准

中国AI营销市场规模投入持续加大，就AI营销Agent市场规模而言，2025年市场规模为471亿元，预计到2030年将达到1747亿元。另外，AI原生媒体广告价值也将在未来呈现爆发式增长。

2022年-2030年中国AI营销Agent规模

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数据定义：中国AI营销SaaS，包括营销/广告投放平台增加AI能力市场价值，以及独立AI营销Agent市场规模

数据来源：市场公开信息，上市公司财报数据，专家访谈，易观分析测算

$ \textcircled{c} $易观分析

www.analysys.cn

当前，AI营销投资已从早期的概念验证和试点阶段，全面进入规模化应用和投资扩张阶段。与此同时，投资回报率（ROI）已从“可选项”转变为“必选项”，成为企业评估AI营销成效、指导战略决策和获取持续预算支持的核心标尺。这一转变标志着AI营销从“技术探索”走向“价值驱动”的商业化深水区。

AI营销发展阶段：处于高速发展期

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中国AI营销行业正处于“高速发展期”的关键节点一一技术平权（开源模型）正在降低门槛，但生态分化和战略差距正在加速形成。企业应用渗透路径呈现明显的“从高到低、从头部到尾部”特征，即先行者（大企业/龙头） $ \rightarrow $行业追随者（消费品/零售/科技） $ \rightarrow $中小企业SaaS化跟进 $ \rightarrow $全面普及。

中国AI营销行业AMC应用曲线

应用价值

探索期

(2015-2022)

市场启动期

(2023-2024)

高速发展期

(2025-2028)

应用成熟期

(2028-)

AI营销概念初步形成，市场认知度低，技术以机器学习、深度学习、NLP为主，应用场景局限于程序化广告投放、基础智能客服等单点环节

生成式AI（AIGC）与大模型技术取得突破性进展，AI营销概念迅速普及，市场教育完成，应用场景从单点向全链路扩展

AI营销从“工具应用”迈向“战略资产”，AI Agent（智能体）成为核心范式，实现从辅助到自主决策的跃迁，市场进入“价值深耕”阶段，领先者与跟随者差距拉大，生态竞争加剧

AI营销成为企业标配，市场进入稳定增长期，技术趋于成熟，多模态、Agentic AI成为基础设施，商业模式以按效果付费（RaaS）为主，价值评估体系标准化

少数先行者，如大型互联网企业或数字化基础好的行业龙头（如金融、电商）开始尝试

ChatGPT发布，成为史上用户增长最快的应用；国内“百模大战”爆发

DeepSeek-R1发布并开源，推动技术平权；Manus发布，引发Agent热潮

领先企业将AI营销提升至战略高度，设立专项预算和跨部门团队，从采购单点工具转向构建体系化AI能力平台，中小企业通过SaaS化AI工具快速跟进

GPT-3发布，展示强大文本生成能力，为生成式AI奠定基础

大量企业（尤其是消费品、零售、科技行业）开始关注并尝试AI营销，预算开始专项化

$ \textcircled{c} $易观分析

www.analysys.cn

AI营销产业生态图谱

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流媒体平台

触点/媒介生态

搜索引擎

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AI原生应用

bilibili

QIYI 爱勾艺

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自建触点

社交/社区平台

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官网APP/小程序

交易平台

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社群

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平台账号/官方店

Agent（智能体）

AI+营销核心生态

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WPPP

整合营销与全案代理

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OMNICOM MEDIA GROUP

省广集团

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INSIGHT 因赛集团

LEO Digital利欧数字

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AI+广告投放

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迈富时

百度营销京准通

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钛镁AI PERCENT 百分点

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磁力引擎

AiDSO爱搜

讯飞AI营销

达人营销

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奇点云

Convertlab

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聚光

whale 唯惺

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![](page=11,bbox=[1315, 1520, 1711, 1664])

出海营销

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美团 美团

美团营销平台

AI+销售赋能

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深演智能

BROKER ZERO

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![](page=11,bbox=[974, 1872, 1215, 1945])

iSales

Meetsocial

飞书网课

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语核科技 LangCore

![](page=11,bbox=[1338, 1914, 1470, 1981])

Tec-Do2.0钛动科模

SINObase赛诺贝斯

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AI+洞察与策略

AIGC

analysys易观激发科技与创新活力

神策数据

SENSORS Data

智能交互

爱特 ∧\wedge sphere 生数 ShengShu

观远数据

GOANDATA.COM

爱设计

ISHEJICOM

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创客贴

XMOV

嘉业科贸

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明略科技®

MININGGLAMP TECHNOLOGY

DATASTORY

数据故事

KAWO

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奥创光年

中科环自

Bioresource

飞瓜数据

WISERS 慧科

Advertise Research Group

M 魔镜洞察

Property Planning Magazine

Mobvista

稿定设计

让设计更简单

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VSINGER

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meitu美图

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mjHoYo

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激发科技与创新活力

AI营销技术生态核心阵营

![](page=12,bbox=[1551, 68, 1891, 229])

AI营销技术生态中主要包括三类核心参与者，即平台生态构建者、垂直技术突破者、传统能力转型者，他们各自基于不同的资源禀赋与战略逻辑，形成了差异化的竞争路径与生态位。

01

核心定位为“AI时代的操作系统与基础设施提供者”其战略目标是成为整个AI营销生态的“水电煤”，通过掌控底层技术与流量入口，主导价值分配

平台生态构建者 （科技巨头）

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核心定位为“特定营销场景的专家与极致产品提供者”，其战略目标是深耕一个或几个垂直场景，通过技术深度和产品体验构建差异化壁垒

垂直技术突破者 （AI原生/独立技术商）

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核心定位为“AI时代的整合营销战略顾问与落地服务商”，其战略目标是利用AI技术赋能和升级传统服务能力，从“执行者”转型为“赋能者”

传统能力转型者 （营销服务商/代理商）

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LEO Digital利欧数字

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![](page=13,bbox=[1551, 69, 1891, 228])

随着AI技术从“辅助工具”演进为“核心生产引擎”，三方阵营之间的力量对比、价值主张和博弈关系，正在经历一场结构性的重塑。起点源自于三大阵营的资源优势、核心焦虑与扩张方向。

维度

平台生态构建者(科技巨头)

垂直技术突破者(AI原生/独立技术商)

传统能力转型者(营销服务商/代理商)

资源禀赋

流量场景差异化生态内数据和转化闭环全栈技术能力资本与生态号召力

垂直场景深度与行业Know-How跨平台中立性(打破平台数据孤岛)技术专注与创新敏捷性产品标准化与易用性

品牌客户信任关系行业策略与创意把控能力跨平台AI调度与应用能力(部分)

核心焦虑

传统流量增长见顶，AI原生流量未见分晓AI能力同质化生态开放两难

“上下夹击”的生存压力缺乏自有流量与数据，高度依赖平台生态客户获取成本高，付费意愿不足

“中介价值”被AI替代媒介返点模式难以为继AI转型的“真伪困境”

AI野望

从“流量批发商”升级为“全链路智能增长引擎”，内化更多服务，降低对代理商的依赖

抢占“新技术标准制定权”，成为AI营销某个环节的“必选基础设施”，与平台博弈或合作

利用AI实现“人力密集型→技术驱动型”转型，从执行方升级为“增长咨询+AI产品商”

![](page=14,bbox=[1551, 70, 1891, 226])

三方阵营动态博弈的关键战场在于，其一，“流量分发权”与“策略主导权”之争，其二，“技术颠覆权”与“生态收编权”之争，其三，“能力补位”与“地位争夺”之争。

![](page=14,bbox=[197, 576, 1802, 1501])

“能力补位”VS“地位争夺”

战场一：平台vs.营销服务商一一“流量分发权”与“策略主导权”之争

核心矛盾在于平台希望将预算和决策权留在自己手里，实现“广告主→平台”的直达；而服务商的价值在于“选择、组合、优化”平台能力，为广告主提供独立策略。从而呈现如下趋势：

  • 平台“去中介化”压力加剧：平台通过提供直接面向广告主的工具和服务（特别是AI驱动的自助投放），绕过代理商，压缩其传统"媒介差价"利润。
  • 服务商“逆袭”路径：服务商必须将自身角色从“执行者”升级为 “决策者”。核心是：从帮客户“买流量”转向帮客户“建品牌”和“管资产”。利用AI自研平台，将服务经验产品化，形成与平台 “工具”的差异化。

![](page=15,bbox=[1552, 70, 1890, 228])

战场二：AI原生技术服务提供商vs.平台一一“技术颠覆权”与“生态收编权”之争

核心矛盾在于垂直技术商利用新技术创造新的价值增量，动摇平台传统的 “流量分配规则”；而平台或通过收购、或通过封杀、或通过自研快速跟进，来消除这种威胁。从而呈现如下趋势：

  • 技术商的“先发优势”窗口期短：AI技术迭代极快，平台一旦发现某个新技术的商业价值，可迅速通过资源倾斜、大规模资本投入和生态兼容来追赶或复制。
  • “依附”与“独立”的路径抉择：技术商的未来路径有三条： $ \textcircled{1} $被平台收购，成为其生态的一部分； $ \textcircled{2} $与平台深度捆绑，成为核心 ISV； $ \textcircled{3} $保持独立，但生存空间被挤压。

战场三：营销服务商vs. AI原生技术服务提供商一一“能力补位”与“地位争夺”之争

AI原生技术商提供产品，代理商提供服务交付和客户关系，这是三类角色中最清晰的合作分工模式，但是头部代理商开始自研AI工具，从独立技术商的"客户"变成"竞争者"；独立技术商也直接签约品牌客户，绕开代理商。合作与竞争同时存在。从而呈现如下趋势：

  • 服务商“技术补课”需求迫切：营销服务商必须通过投资、合作或自研，快速补齐AI场景能力，否则将被广告主质疑专业度。
  • 技术商“向服务延伸”的冲动：垂直技术商发现，单纯卖工具缺乏客户粘性。他们开始尝试提供“工具+轻度代运营”服务，从技术商转为服务商，与服务商形成直接竞争。
  • “能力互补型合作”是主流：最健康的模式是，服务商“架桥”（基于其行业经验和客户关系），技术商“提供弹药”（提供最先进的AI能力），共同服务大客户。

![](page=16,bbox=[1551, 70, 1892, 228])

上述三方阵营的博弈最终可能推动AI营销生态从“金字塔形”（少数巨头+大量代理商/技术服务提供商）向“哑铃形”演变，如下：

![](page=16,bbox=[376, 499, 721, 1157])

极少数“超大规模AI操作系统”（由平台进化而来）

传统的、缺乏技术壁垒的综合营销公司，其生存空间将被显著挤压

大量“小而美的AI场景专家”（由垂直技术驱动者进化而来）

对于企业/广告主而言，需要建立一个动态的、组合式的“AI营销生态战略管理”视角，根据企业核心诉求进行营销规划，如下所示：

广告主类型

核心诉求

AI营销规划方向

头部品牌

品牌增值、规模增长、数据主权

构建“多AI生态”，防止被单一平台锁定，同时保持技术前沿

腰部商家

降本提效、ROI最大化

追求极致效率，让专业的人（技术商）做专业的事，让平台成为简单的交易场

中小卖家

零门槛、低成本、快速启动

利用平台的规模优势，在初期避免复杂选择

![](page=17,bbox=[1551, 66, 1891, 231])

03营销智能体生态核心玩家分析

3.1平台生态构建者

![](page=18,bbox=[1551, 70, 1891, 228])

平台生态构建者，以自有流量/数据生态为基础的超级平台，构建全栈AI营销闭环。在AgenticAI时代，从“流量基础设施”向“智能增长中枢”演进，陆续推出自有AI Agent产品，从流量层下探至工具/策略层，并进一步增加通过“智能体平台”构建AI时代的生态锁定。

平台的核心资源与能力在于其构筑的“三层飞轮”，如下：

自研大模型+推荐算法，投放效率提升的引擎，持续迭代的护城河

![](page=18,bbox=[620, 833, 1346, 1559])

广告消耗的基本盘，广告主不得不投的 “必选项”

用户行为数据/交易数据/社交关系数据，AI模型训练的核心燃料，不可复制的竞争壁垒

平台应对AI的核心策略在于用AI加固流量护城河一一以AI提升广告效率和内容产能，吸引更多预算，再用预算反哺AI研发，基于此，其策略展开如下：

用AI“锚定”用户一一深度个性化提升流量价值

不再满足于“千人千面”的标签匹配，而是实现“一人千面”的意图理解与即时生成，从而提升用户对平台广告的接受度和转化率，具体行动如下：

  • 多模态意图理解：AI融合视频、行为、位置、情绪等多维信号，实时判断用户深层需求，替代单一关键词解析
  • 生成式召回：打破关键词匹配，由AI基于意图理解实时“生成/组装”适配广告，而非从库中选筛
  • 动态创意优化（DCO）：依画像与场景自动组合标题、图文、CTA，生成千级个性化版本，实现“千人千面”投放。

![](page=19,bbox=[1553, 70, 1890, 227])

用AI“武装”广告主一一降低门槛、提升效率、锁定预算

向广告主提供“最趁手的武器”，将平台打造成“营销基础设施”，使其产生依赖性，具体行动如下：

  • AIGC内容超级工厂：字节即创、腾讯妙思、阿里绘蛙等平台型工具，低价/免费批量产商品图、短视频与文案，破中小商家内容瓶颈，平台升维为“生产资料供应商”
  • AI智能投放：千川·乘方、万相台等按目标自动分配预算、调出价、优人群与素材，替代人工复杂操作
  • 全链路AI智能体：腾讯妙问等提供 $ 7 \times2 4 $诊断/策略/账户辅导，平台服务从“自助”走向“智能托管”，降本提效

用AI“重塑”价值分配一一从“卖流量”到“卖增长”

改变与广告主和代理商之间的博弈关系，建立更牢固的价值共同体，具体行动如下：

  • 效果分账可行：AI精准归因使CPA兜底、GMV分润、AI主播按成交抽成落地，流量与效果边界模糊，广告主转向“为结果付费”
  • 代理商再定义：平台AI工具去中介化中小客户，同时以API开放赋能头部代理商做二次开发；代理商从“买量中介”转向“策略顾问 +AI工具集成商”
  • 数据资产化+隐私计算：联邦学习/联合建模实现一方与三方数据 “可用不可见”，重构品牌-平台信任，驱动CRM等核心数据共建

用AI“监控”生态安全一一构建可信合规的广告环境

在AI内容泛滥的时代，建立“人无我有、人有我优”的安全审核和合规治理能力，保护平台长期声誉，具体行动如下：

  • AI审核与合规：平台自研AIGC检测引擎，多模态识别AI生成内容，自动比对广告法与标识新规，拦截虚假/歧视/绝对化表述
  • 可信共治：联合监管、协会、品牌、第三方建AI广告标识规范、快速响应与透明度报告机制，将“合规能力”转化为差异化竞争优势，吸引重声誉广告主

典型企业分析：腾讯AI营销

![](page=20,bbox=[1553, 69, 1891, 229])

腾讯AI营销战略目标是，以自研混元大模型为技术基座，通过内部产品矩阵（如腾讯元宝、ima、企业微信）和外部生态（腾讯云、广告平台）双轮驱动，将AI能力注入营销全链路，最终实现“向智能化要产业效率，向全球化要收入规模”的目标。

N个触点（流量与场景）

以微信/QQ为超级入口，元宝/ima为先锋，企微/会议为B端工具，实现AI场景无缝融合

超级应用入口

微信、QQ作为国民级入口，正从功能AI化迈向Agent化：搜一搜深度思考、原生助手小微调度小程序+微信支付闭环，叠加公众号AI总结 /AI分身客服，使微信成为AI营销的最大潜在流量池与任务执行场

AI原生应用

腾讯元宝（含ima）、 QQ浏览器等，直接向用户提供AI搜索、写作、知识管理服务，是AI营销的先锋阵地

企业服务应用

企业微信、腾讯会议等SaaS全面接入AI，渗透办公协作场景，为B端营销提供工具支撑

三大平台（变现与增长）

依托云智能体平台（开发）、腾讯元器（分发）、广告平台（AIM+/妙思变现），构建B端AI营销闭环

腾讯云智能体平台

企业级AI Agent开发平台，支持构建营销、客服、销售等智能体，是B端变现核心引擎

腾讯元器

一站式零代码智能体创作与分发平台，可创建并一键分发至微信、 QQ等全域渠道

腾讯广告平台

集成AI能力，通过AIM+（全自动智能投放）与妙思（AIGC创意生成），实现生成式推荐、智能创意与精准投放，提升广告效果与ROI

技术基座

自研MoE架构大模型，支持256K长上下文与原生Agent工具调用（MCP），驱动全链路智能化

混元大模型系列

![](page=21,bbox=[1552, 70, 1891, 226])

腾讯AI营销核心产品覆盖用户全生命周期，腾讯广告平台是“流量入口”，依托微信、QQ、腾讯视频等全域流量，利用AI实现广告的精准触达与高效转化，解决企业“找到客户”的问题；腾讯企点营销云是“运营中枢”，基于企业微信、小程序等私域生态，通过AI驱动客户数据平台（CDP）、营销自动化（MA）等工具，解决企业“留住并增值客户”的问题。两者结合，实现从公域曝光→私域沉淀→精细化运营→数据反哺公域的完整闭环。

公域流量交易与投放平台

腾讯广告平台，高效连接广告主与用户，实现流量变现与精准触达，主要AI赋能对象为企业市场部、媒介/投放团队等。

典型适用场景：新品上市引爆、大型促销、品牌形象广告、效果广告拉新等

AI技术能力与产品：

AIM+智能投放产品矩阵：实现定向、出价、版位、创意的全流程自动化决策

AIGC创意平台（妙思）：基于大模型自动生成与优化广告素材

生成式推荐系统：解决广告冷启动，提升推荐相关性

企业私域智能营销与客户运营平台

腾讯企点营销云，沉淀并运营私域客户资产，提升客户终身价值与复购，主要AI赋能对象为用户运营/会员增长部、CRM团队等。

典型适用场景：会员生命周期管理、个性化营销活动、线上线下会员一体化运营、导购赋能等

AI技术能力与产品：

Magic Agent全链路智能体：五大Agent（机会挖掘、活动策划、内容生成、用户互动、复盘分析）覆盖营销全流程

Customer AI营销决策引擎：驱动用户价值分层、复购预测、流失预警等智能模型

营销Skill框架：支持Agent调用平台原子化技能（Skill），实现灵活的任务执行与扩展”或“支持将业务逻辑封装为Skill，供AI智能体调度

![](page=22,bbox=[1551, 70, 1891, 229])

AI已成为腾讯营销服务增长的核心引擎，2025年腾讯营销服务收入达1450亿元，同比增长19%，第四季度单季收入411亿元，同比增长17%，这已是该业务连续第十二个季度实现双位数增长。AI对营销的贡献正从“工具化”迈向“系统化整合”，AIM+智能投放、妙思AIGC与企点营销云Magic Agent深度嵌入全链路。腾讯混元大模型3.0（Hy3）正式版于2026年7月6日发布，支持256K长上下文与原生Agent工具调用（MCP），并作为混元家族调度大脑，协同HunyuanImage3.0、HunyuanVideo等完成多模态生成与理解，将进一步强化广告意图识别、动态创意生成与私域运营决策的智能化水平。

核心优势

  • 生态数据壁垒：腾讯生态覆盖社交、支付、内容、交易全场景，形成最完整的用户行为数据闭环，为AI模型训练提供高质量燃料
  • 技术-产品-场景闭环：混元大模型（技术层） $ \rightarrow $ AIM+/企点营销云（产品层） $ \rightarrow $ 微信/视频号/小程序（场景层）形成正向循环，AI优化效果可实时反馈至模型迭代
  • “营销+交易”融合优势：企点营销云与云Mall打通，形成“营销大脑+经营阵地”双轮驱动，帮助企业实现触达→转化全链路增长

未来挑战

  • 市场竞争白热化：巨头均在加速AI营销布局，特别是在生成式AI创意、智能投放等领域展开直接竞争
  • 技术迭代压力：大模型技术快速演进，需持续投入保持技术领先，腾讯在2026年7月发布混元3.0，需验证其营销场景应用效果
  • 商业化平衡：需在提升广告加载率与保持用户体验间取得平衡，目前腾讯广告加载率“低于同业”，但长期增长需寻找新平衡点
  • 出海挑战：企点营销云海外版虽已发布，但需应对本地化运营、数据合规等挑战，真正实现“全球化标准，本地化交付”

典型企业分析：阿里AI营销

![](page=23,bbox=[1553, 69, 1891, 229])

阿里AI营销战略核心是：以自研LMA广告大模型为经营智能体基座、通义大模型为集团级AI能力协同，依托阿里生态及阿里妈妈广告矩阵，打通 “种草-搜索-转化”的品-效-销全链路，通过AI万相多智能体协同重构营销生产力，最终实现用AI重构经营范式，以全域数据驱动商业增长的目标。

N个触点（流量与场景）

聚焦“淘内交易+全域外投+LBS本地生活”，构建全域触点闭环

核心交易场域（淘内）

淘宝/天猫作为终极转化场，聚合搜索、推荐、直播等全链路营销行为

全域外投场域

UniDesk打通全网媒体，实现站外种草到站内转化的数据闭环

生态协同场域

高德、支付宝等提供LBS与本地生活场景，实现差异化地域触达

三大平台（变现与增长）

以阿里妈妈（LMA营销）、品牌数据银行（数据引擎）、瓴羊（数智服务）三大平台实现标准化变现

阿里妈妈（营销核心）

集成AI能力，实现生成式推荐、智能创意生成、精准投放，提升广告效果与商家ROI

品牌数据引擎，支持人群圈选、多标签自由组合，联动多渠道投放，以及后链路追踪

达摩盘（数据驱动引擎）

瓴羊（企业数智化服务）

提供CDP、MA、智能客服等产品，帮助品牌构建一方数据能力，实现全域用户增长

技术基座

通义大模型+LMA双轮驱动

通义大模型（集团通用底座）+LMA（广告垂直专精模型），实现精准“人-货”匹配

AIGX技术体系

覆盖AIGC（创意）、AIGR（推荐）、 AIGB（出价）等，构建“策划-创意-投放 -优化”全链路AI能力

![](page=24,bbox=[1552, 69, 1891, 228])

阿里AI营销体系的核心是阿里妈妈，依托淘系电商交易数据与LMA大模型，为品牌提供“人-货-场”精准匹配的全域智能营销解决方案，实现从站外种草到站内成交的全链路闭环。它的独特之处在于，广告投放效果可直接归因至电商交易（GMV）。

达摩盘（DMP）一一数智人群策略中枢

全域消费者数据管理与AI圈人平台，阿里妈妈所有投放产品的“策略大脑”

典型适用场景与AI能力： $ \textcircled{1} $ AI圈人：自然语言描述目标人群，系统自动生成投放人群包； $ \textcircled{2} $ 资产诊断与货品洞察：品牌人群资产诊断、跨品类Lookalike扩展、AI透视货品增长规律； $ \textcircled{3} $ AI管家：7x24小时自然语言经营助手，支持人群/货品/竞争分析

万相台AI无界效果投放引擎

一站式AI智能效果投放平台覆盖搜索/推荐/内容全场景典型适用场景： $ \textcircled{1} $新品冷启动； $ \textcircled{2} $大促人群拉新； $ \textcircled{3} $直播间引流； $ \textcircled{4} $全站货品推广 AI技术能力与产品：万相四大Agent：智识（策划）、智品（文案）、智造（创意）、智投（调优）

人群包/策略下推

阿里妈妈百灵品牌推广引擎

淘内品牌强曝光与心智占位，实现“看到-搜到-买到”品效协同

典型适用场景： $ \textcircled{1} $品牌新享； $ \textcircled{2} $超级品牌专区； $ \textcircled{3} $开屏/首屏信息流 AI技术能力与产品： AI辅助人群意图捕捉与内容匹配；与达摩盘联动AIPL再营销

UD智汇投全域外投引擎

站外媒体（抖音/微信/B站 /OTT）智能投放与淘内归因，打破淘系流量墙典型适用场景： $ \textcircled{1} $站外引流淘内成交； $ \textcircled{2} $品牌联合营销； $ \textcircled{3} $线下户外数智屏 AI技术能力与产品： RTA实时决策、跨媒体预算分配、全域IDMapping （站外人群归一至达摩盘）

![](page=24,bbox=[883, 2152, 1114, 2245])

创意AIGC（万相妙应Mio）一一创意生产引擎

一站式AI素材生产与智能创意优选平台，解决大促素材瓶颈典型适用场景与AI能力： $ \textcircled{1} $策略洞察：一句话生成行业热点、竞品分析、人群画像全案； $ \textcircled{2} $素材生产：AI一键生成图文/视频，支持数字人代播； $ \textcircled{3} $ Agent2.0：跨任务记忆+竞品洞察+趋势套图，越用越懂商家

![](page=25,bbox=[1552, 70, 1891, 228])

阿里营销根植于其“AI驱动的电商交易闭环”，拥有唯一可直接归因至 GMV的数据体系和成熟的全链路AI营销产品矩阵，具体分析如下：

核心优势

  • 独一无二的交易数据闭环：广告曝光/点击可直接归因至淘宝/天猫最终成交，ROI可用真实交易额衡量，而非仅用曝光或点击等代理指标，这是阿里妈妈最核心、最难以被模仿的护城河
  • 电商场景深耕与AI能力：依托自研LMA（Large Model for Advertising）大模型，实现“人-货-场”精准匹配。万相台AI无界整合搜索、推荐、内容全场景，达摩盘支持AI圈人与AIPL/DEEPLINK全链路人群运营，将AI深度嵌入经营全链路
  • 庞大的生态规模：CMR年规模超3200亿元（2025财年），服务千万级活跃商家，海量数据反哺模型迭代，形成强大“数据飞轮”

未来挑战

  • 流量天花板与站外争夺：淘系站内流量增速放缓，大促GMV增幅收窄，品牌种草预算向抖音、小红书、微信等内容平台倾斜，阿里妈妈需证明 UD智汇投的站外引流真实增量价值，避免沦为“收割工具”
  • 内容化转型滞后：抖音/小红书原生内容生态强绑定广告，而阿里妈妈在UGC内容规模与创作者生态上仍显薄弱，影响品牌“内容种草+广告加热”的一体化操作体验
  • 新兴模式的颠覆性冲击：GEO（生成式引擎优化）和AI Agent正在改变用户购物路径一一用户可能通过AI助手直接完成购买，绕过传统搜索和推荐广告模型，这对阿里妈妈依赖的搜索/推荐广告商业模式构成根本性挑战

典型企业分析：字节AI营销

![](page=26,bbox=[1553, 69, 1891, 228])

字节AI营销的战略目标是以自研豆包大模型系列为技术基座，通过内部产品矩阵和外部生态双轮驱动，将AI能力注入内容创作、流量分发、效果转化全链路，最终实现商业目标，其核心在于：AI能力深度嵌入“内容推荐引擎”这一核心基因。

N个触点（流量与场景）

将AI能力与字节庞大的内容生态无缝融合，让用户在日常浏览、创作、互动中自然接触并依赖AI，实现AI营销规模化

超级应用入口

抖音、红果短剧、番茄小说、汽水音乐等，7亿+ DAU超级流量池，推荐引擎是AI营销最大分发网络

AI原生应用

内容创作应用

豆包（C端助手）、扣子 （Coze，B端Agent平台）直接面向用户提供AI交互服务，是AI营销“对话式”新入口

剪映、即梦、醒图等，降低内容创作门槛，让中小商家批量生产优质素材，是AI营销“内容工厂”

三大平台（变现与增长）

将内部验证的“爆款逻辑”转化为B端标准化产品，直接服务于广告变现和电商增长

巨量引擎

一站式数字化营销服务平台，品牌主在字节生态内广告投放与商业增长的核心阵地

巨量云图

字节生态的内容资产与人群资产管理平台，是品牌科学营销决策的 “大脑”，强调内容资产运营

火山引擎/扣子智能体平台

ToB智能体开发与分发平台，面向开发者提供智能体开发与分发，支撑字节AI生态繁荣

技术基座 豆包系列大模型

AI基座强调“极致性价比”与“多模态理解”，依托自研大模型家族，旨在摆脱对外部算力和模型的依赖，同时支撑每日数亿级内容审核与投放决策

![](page=27,bbox=[1552, 69, 1891, 228])

字节跳动营销体系以巨量引擎（Ocean Engine）为投放中枢，整合抖音、头条、穿山甲联盟流量，通过巨量千川实现电商深度转化目标出价与抖店归因闭环；配套巨量云图（Ocean Insight）提供基于5A模型的品牌人群资产诊断、内容热度洞察与投后效果拆解，形成“洞察→投放→归因→再营销”的全域数智经营闭环。其余营销产品包括巨量星图（达人撮合）、抖音企业号/来客（本地生活）、DOU+（内容加热）及搜索广告等，覆盖从内容种草、达人合作到本地团购与搜索拦截的完整营销链路。

巨量引擎（投放中枢）

巨量千川

电商专属投放工具，深度打通抖店，支持按支付 ROI目标出价与商品库自动拉创意

AI技术能力与产品：

巨量搜索/品牌广告/穿山甲

电商深度转化模型、商品理解引擎、与巨量云图 5A人群双向同步、直播间人气/互动预测模型辅助追投

覆盖抖音站内与站外的高意向流量，通过关键词竞价、品牌展示或联盟分发捕获用户，实现心智占位与效果转化

AI技术能力与产品：

搜索Query理解+NLU再营销、智能版位推荐、穿山甲场景匹配+流量质量预估+跨平台归因

巨量星图

官方达人/创作者撮合与内容交易平台，保障品牌种草预算合规执行与数据可归因

AI技术能力与产品：

达人智能推荐、CPE/CPM预估模型、粉丝质量评分、内容标签自动识别

巨量云图（Ocean Insight）

品牌数智经营与人群资产平台，基于5A模型做抖音/头条行为人群诊断、内容洞察与投后效果拆解

AI技术能力与产品：5A人群自动分层算法、内容热度趋势预测（上升词/音乐/达人）、 GTA缺口归因模型、一方数据Lookalike扩展、投后数据回流至巨量引擎DMP

巨量创意+剪映·即梦AI

巨量创意是独立AIGC创意生产平台，与剪映/即梦AI协同，提供自动生成/A-B测试能力；成品可导入巨量创意或直接挂千川计划一一二者互补，素材殊途同归进入投放闭环，共同构成字节对广告主的 AIGC素材生产解决方案

![](page=28,bbox=[1551, 70, 1890, 229])

AI已成为字节跳动商业化的核心基建。巨量千川已服务超百万级商家； AIGC素材生成功能自2023年起逐步开放，降低素材制作门槛并提升多样性。即梦AI（JimengAI）与巨量云图的人群-创意联动功能于2024年逐步灰度，推动创意生产与投放洞察闭环化。具体分析如下：

核心优势

  • “内容+流量”双壁垒驱动的极致效率：依托抖音等庞大内容生态，AI推荐引擎实现“人-内容-商品”精准匹配，转化路径极短。
  • 强大的AI内容生成与生产能力：拥有“即创/即梦”等AIGC平台，集成豆包大模型，能低成本、批量生产多模态广告素材。
  • 技术-产品-场景的深度工程化闭环：形成“数据飞轮”效应，从底层大模型（豆包）到投放产品（巨量引擎、巨量云图）再到应用场景（抖音/头条）的深度协同。
  • 全球化的规模效应：通过TikTok Ads和CapCut将国内成功的AI营销模式复制至全球。

未来挑战

  • 数据“黑盒”与效果归因信任危机：投放系统为“黑盒”模式，广告主难以独立验证ROI，效果归因信任度下降。
  • 流量成本长期上升与竞争内卷：存量竞争加剧，AI虽提升效率，但无法改变宏观流量稀缺带来的竞价成本上涨。
  • “AI内容泛滥”带来的同质化与用户体验风险：大量品牌使用AI生成同类素材，可能导致用户疲劳，需在效率与内容多样性间找平衡。

![](page=29,bbox=[1548, 68, 1894, 230])

小结：腾讯做心智与私域，阿里做成交与复购，字节做兴趣激发与拉新一一按品牌阶段与增长目标分配预算

评估维度

腾讯

阿里(阿里妈妈)

字节(抖音集团)

流量匹配与AI决策价值

★★★☆大众心智+私域信任

★★★★电商转化+精准意图

★★★★兴趣激发+冲动消费

AI投放效率与覆盖率

★★★☆私域链路出色投放预算消耗力较弱

★★★★全链路AI成本低但流量稀缺

★★★★投放引擎效率极高但归因黑盒

成本结构与全生命周期

★★★☆短期适中,长期私域有积累

★★★☆短期高,长期锁定在淘系体系

★★☆☆短期持续上升,长期迁移成本高

生态绑定与数据主权

★★★★开放性最高,品牌资产归品牌所有

★★☆☆数据聚焦淘系,迁移困难

☆☆☆☆生态最封闭,迁移成本极高

合规与伦理安全

★★★★审核成熟,监管风险低

★★★★数据安全能力强,合规体系完善

★★★★审核压力大,全球化合规挑战突出

![](page=30,bbox=[1552, 68, 1891, 227])

3.2垂直技术突破者（AI原生技术提供商）

在 Agentic AI时代，垂直技术突破者正从“工具提供商”向“智能体平台”跃迁一一以 Agentic AI 重构产品形态（从 SaaS 工具到自主执行的AI Agent），依托中立性与场景深度构建护城河，全链路AI智能体平台成为核心产品形态，并逐步在细分赛道建立品牌认知。营销技术提供商的核心资源与能力可归纳为四大支柱：

01

垂直场景深度（核心护城河）

深耕 CDP、MA、智能客服、GEO、出海营销、私域等细分赛道，构建“比平台更懂场景、比代理商更懂技术”的独特数据模型与算法

02

跨平台整合能力（差异化壁垒）

对接抖音、微信、小红书、淘宝等多流量平台，及投放系统、数据分析工具等，打破“数据孤岛”，实现跨域协同

03

产品标准化（规模化基础）

提供开箱即用、低学习成本的AI营销产品，避免“靠流量倒逼用户使用”，是通过极致易用性推动AI营销工具的 “平民化”

04

行业数据积累（飞轮效应）

服务客户 $ \rightarrow $积累行业场景数据 $ \rightarrow $优化模型与算法 $ \rightarrow $提升产品效果 $ \rightarrow $吸引更多客户，形成难以复制的“数据飞轮”

营销技术提供商应对AI的核心策略在于以AI做深场景壁垒一一利用大模型能力提升产品的智能化水平，在深度场景中建立数据飞轮，其策略展开如下：

产品AI原生重构与智能体（Agent）化转型

  • 重塑底层逻辑（AI原生）：打破“AI插件化”的拼凑思维，不再局限于在旧产品上嫁接AI功能，而是从底层重构，以用户体验、数据流和任务流为出发点，打造以AI为核心的原生架构
  • 升级产品形态（Agent化）：推动产品从“被动响应”的工具进化为“主动决策”的智能体（Agent），如将传统的客服工具升级为能主动识别用户意图、提供产品推荐并促成转化的销售Agent

![](page=31,bbox=[1552, 70, 1890, 228])

深耕垂直场景与构建行业认知模型

  • 聚焦高价值垂直场景：放弃泛化通用服务，深度切入特定行业，精准理解其业务逻辑、痛点及合规要求
  • 沉淀行业/企业知识库：将行业术语、业务规则、最佳实践等结构化，形成专有知识图谱，确保AI Agent输出基于准确、实时的业务知识，有效降低幻觉
  • 训练行业专属“小模型”：显著提升模型在特定领域的专业性与准确性，兼具更强的性能优势与成本控制能力

构建“数据飞轮”闭环产品与服务体系

  • 内嵌数据能力：在设计产品时，规划好用户行为、业务结果及反馈数据的自动化采集机制
  • 提供量化价值验证：帮助客户直观证明数据飞轮的实际业务价值
  • 建立反馈闭环：将A/B测试、用户行为等数据自动回流至模型训练或知识库更新流程，实现模型的持续迭代与自优化

构建开放生态与“AI中台+Agent”模式

  • 做连接器，而非孤岛：在平台主导的生态下，聚焦打通跨平台数据与工具，与企业现有CDP、CRM、ERP及主流投放平台集成，扮演 “全域智能编排中枢”的角色
  • 打造“AI中台”与“Agent工厂”：为大型客户或行业构建统一的AI能力平台，不仅提供模型调用，更提供低门槛的Agent开发环境，支持企业基于自身业务需求“组装”出AI门店助手、客服、销售助理等各类场景Agent

![](page=32,bbox=[1551, 66, 1888, 306])

典型企业分析：迈富时Marketingforce

迈富时（Marketingforce,02556.HK）定位为全球领先的AI应用平台。其以“全栈Token工厂”战略，聚焦企业智能体，通过自研的Tforce营销大模型和AI原生平台，为企业提供覆盖研发、生产、供应链、营销、销售、服务、经营分析等全链路的智能化产品矩阵。公司截至目前累计服务企业客户超21万家，产品已落地上千个行业细分场景，2025年AI相关业务收入 14.9亿元，较2024年同比增长76.5%。

迈富时（Marketingforce）AI营销智能体矩阵与技术支撑

![](page=32,bbox=[94, 973, 1889, 2665])

激发科技与创新活力

![](page=33,bbox=[1552, 69, 1891, 225])

迈富时以企业智能体为核心，覆盖企业营销、销售、商业、服务、研发、供应链、经营分析、办公等八大领域。其中在营销领域打通了场景壁垒，形成“洞察-内容-获客-跟进-转化-分析”的全面闭环：

$ \textcircled{1} $AI市场洞察

AI整合行业情报/竞品动态/地域需求/政策，自动生成市场分析报告，并且通过消费者模拟研究完成前瞻性市场预判报告

![](page=33,bbox=[160, 807, 916, 1195])

$ \textcircled{3} $AI获客

通过GEO智能助手、短视频/直播获客Agent、 KOS矩阵号运营Agent、AI出海获客Agent等产品精准定位目标客户，提升转化效率

![](page=33,bbox=[138, 1539, 933, 1903])

$ \textcircled{5} $AI陪练

销售陪练Agent通过智能生成剧本、情景式对练和效果追踪，快速提升销售人员的综合能力

![](page=33,bbox=[131, 2210, 400, 2620])

![](page=33,bbox=[422, 2210, 676, 2624])

![](page=33,bbox=[706, 2211, 950, 2624])

$ \textcircled{2} $AI内容营销

多语言多面孔的图文/视频智能生成，智能体内容中台实现一站式的内容生产-发布-管理

![](page=33,bbox=[1052, 764, 1846, 1186])

$ \textcircled{4} $AI销售

多个销售助手Agent串联，实现智能应答、需求引导、产品推荐、客户回访的闭环提效

![](page=33,bbox=[1058, 1482, 1833, 1906])

$ \textcircled{6} $AI经营分析

Data Agent基于Ontology本体语义模型深入理解业务，提供可溯源、准确可靠的决策支持

![](page=33,bbox=[1054, 2191, 1844, 2627])

![](page=34,bbox=[1552, 70, 1890, 224])

综上，迈富时本质上是一家AI原生的营销智能体提供商。对企业（品牌方）而言，其核心价值并在于将公域获客、私域运营、销售转化及经营决策纳入统一的可审计、可迭代的智能化闭环。基于此，企业应摒弃零散的战术采购思维，从如下维度进行系统性评估与规划：

迈富时AI营销应用策略建议

核心优势认知：技术原生+全链路产品化

  • 技术原生底座：自研AI-Agentforce企业级智能体中台，KnowForce知识中台、 MAS多智能体协同平台，拥有中国首个本体驱动的AI原生操作系统GenAIOS，不依赖第三方API拼接，具备从底层算力调度到上层业务编排的全栈自主可控能力
  • 全链路产品化闭环：覆盖六大核心环节，各环节 Agent 共享 KnowForce知识库，线索从公域触达至私域成交全流程数据不导出系统，打破传统 MarTech 模式工具之间的数据孤岛
  • 垂直行业Know-How沉淀：累计服务超过21万家企业的深厚经验，落地上千个细分场景，构建200+行业知识图谱，针对零售消费、汽车、医药大健康、金融、文旅、电子、本地生活、以及B2B、外贸出海等场景预置成熟算法模型与行业专属模板，大幅降低企业AI落地门槛与试错成本

迈富时AI营销三维价值与落地应用建议

维度

核心关注

迈富时核心产品能力

价值衡量指标

管理层(决策层)

看清全局科学决策合规兜底

Data Agent(对话式分析)KnowForce(知识中枢)Agentic DAM智慧内容中台

决策效率提升数据实时分析企业知识共享

营销/销售团队(业务层)

降本增效提升转化率缩短成单周期

GEO智能助手短视频/直播AgentKOS矩阵号运营AgentMirror World用户镜像GTM Agent销售助手Agent销售陪练Agent

线索转化率(CVR)获客成本(CAC)成单周期缩短

出海与全球化(特殊业务线)

突破时空限制本地化适配全球协同

Nora(AI视频营销)Eva(AI外贸专家)GEO智能助手(外贸版)

本地化内容成本海外询盘量全球各区域ROI

典型企业分析：深演智能

![](page=35,bbox=[1551, 69, 1891, 229])

深演智能是一家营销技术（MarTech）服务商，致力于通过技术、智能算法和系统产品提升企业数字化营销中的自动化和智能化水平，其主营业务是为大中型企业级客户提供一站式数字营销中的智能决策系统及运营服务。深演智能的AI营销战略核心是围绕“数据+算法+场景”构建全链路智能决策能力，其产品矩阵覆盖从公域投放、私域运营到AI智能体协作的全流程。

基石型产品智能投放管理平台 AlphaDesk

主要用于跨媒体平台进行实时程序化竞价，利用机器学习模型实时评估广告展示机会，在毫秒级时间内自动完成竞价决策与素材匹配，并根据客户设定的KPI自动分配广告预算

深演智能营销产品矩阵

核心赋能产品用户数据运营平台 AlphaData

![](page=35,bbox=[600, 1227, 730, 1544])

汇聚全渠道用户数据，并通过“福尔摩斯AI”模型，分析用户行为、预测偏好、细分人群，产出可行动的策略，提供一体化智能营销解决方案，帮助企业解决数据治理难题，提升转换率、LTV、ROI等关键业务指标

战略增长产品企业AI智能体系统 Deep Agent

![](page=35,bbox=[1252, 1220, 1389, 1542])

基于开源大语言模型与特定行业模型构建，包含销售助手、内容推荐及活动诊断等模块，主要用于执行生成消费者洞察报告、自动化辅助销售对话等具体任务

$ \textcircled{1} $将高质量用户画像与策略标签，实时供给给AlphaDesk进行精准投放

$ \textcircled{2} $将交互过程中获取的“深层次”数据反馈给AlphaData，丰富用户画像，形成数据闭环

$ \textcircled{3} $为Deep Agent提供丰富背景知识，使其对话和报告更具针对性

$ \textcircled{4} $将投放过程中的曝光、点击、转化等实时效果数据回流至 AlphaData，用于优化模型和策略

数据流

AlphaDesk、Alphadata，以及DeepAgent构成了一个“数据-决策-执行反馈”的完整智能营销与运营闭环，协同效应显著。对于企业而言，也可

![](page=36,bbox=[1553, 70, 1890, 227])

以灵活组合，应用于不同的业务场景和成熟度阶段，参考如下：

深演智能产品应用场景与价值

品牌广告主(如快消、汽车等)

·实现从品牌曝光到销售线索全链路数字化追踪与优化，从而提升营销ROI

·通过AlphaData整合线上线下会员、广告、电商数据，构建全景用户视图，利用AlphaDesk进行跨媒体程序化广告冲击，提升曝光与转化，Deep Agent进行策略分析

效果类广告主(如电商、游戏等)

·低用户获取成本，提升用户留存和生命周期价值

·依赖AlphaDesk进行以转化为目标的实时竞价，直接驱动GMV，利用AlphaData分析不同渠道用户的LTV，优化AlphaDesk的出价策略和预算分配，通过Deep Agent进行活动推送和商品描述，以及自动回答产品咨询

高客单价、长周期客户(如金融等)

·提升销售效率，缩短成单周期，实现规模化精准获客

·AlphaData用于精细化管理销售漏斗，识别高意向客户，Deep Agent的销售助手可7x24小时进行初步沟通和需求筛选，并将高意向客户自动分配给人工销售与策略赋能，AlphaDesk则用于对潜客人群进行精准的品牌再营销

在引入深演智能营销产品的过程中，可以考虑根据企业自身业务需求与场景，进行分阶段引入，并参考如下关键决策点：

  • 数据整合能力：评估自身数据系统与 AlphaData的对接成本与可行性，数据质量决定最终效果的上限
  • 组织协同：使用这些产品需要市场、销售、数据部门紧密协作，明确内部负责团队和流程是关键
  • ROI衡量：为每个产品设定清晰的KPI，例如，AlphaDesk看CPA/ROAS；AlphaData看用户画像覆盖率、策略自动化率；Deep Agent看线索转化率、人工坐席效率提升等

典型企业分析：科大讯飞AI营销

![](page=37,bbox=[1553, 69, 1891, 228])

科大讯飞的AI营销业务，是其基于自研“星火大模型”打造的全球化智能营销平台，品牌名为“讯飞AI营销（AIMarX）”。该业务始于2014年，旨在以AI技术重构营销全链路，推动行业从“经验驱动”向“数据智能”和 “价值交付”跃迁，目前业务已覆盖全球100多个国家和地区，累计服务超过1800家品牌客户。其AI营销核心业务与产品矩阵如下：

科大讯飞AI营销业务&产品矩阵

讯飞AI营销（AIMarX）

科大讯飞集团以AI技术能力底座为基石，构建了覆盖创意、投放、分析、场景的多元化营销平台矩阵，全面赋能其AI营销四大核心业务板块，实现智能增长

程序化广告

红人营销

媒体代理

营销SaaS

基于AI算法进行智能竞价、人群定向、创意优化，提供从品牌曝光到效果转化的一

提供从红人AI洞察、智能匹配、商单管理到效果分析的全链路服务

作为国内外主要媒体代理商，为客户提供专业的媒体采买与投放服务

软硬件一体的智慧营销解决方案，用于需要实现全域、自动化投放的中大

GrowOne全球化数字广告平台

iFLYTalent红人营销平台

营销SaaS平台

讯飞智投品牌广告平台

独立站运营平台

智效效果广告平台

AITD全域投放平台

GEO营销平台

营销SuperAgent智能体平台

讯飞绘镜（Typemovie）

一站式AI视频创作平台

AI技术底座

讯飞星火大模型基座

讯飞核心AI能力

营销大模型

星辰Agent平台

![](page=38,bbox=[1552, 70, 1890, 226])

站在甲方（品牌方/广告主）的视角，科大讯飞AI营销的核心价值在于“以AI技术深度驱动，专注于高价值行业的营销结果交付”。其本质是将自身作为AI技术公司、营销服务商乃至品牌用户（如讯飞自有产品）的三重经验，转化为一套可规模化、可度量的智能营销操作系统。甲方可以从以下三个层面进行系统性评估与应用：

科大讯飞AI营销应用策略建议

核心优势认知：技术原生能力+用户/服务商双重身份

  • 技术原生能力：讯飞是AI native的公司，其AI营销产品不是简单的“营销+AI”，而是从AI技术中生长出来的（如Super Agent应用框架），技术底层较为扎实
  • 共情与实战经验：讯飞自身也是品牌方（拥有AI相框、翻译机等产品），这意味着作为服务商，他们能深刻理解品牌方在增长、效率、数据打通等方面的真实痛点，其AI产品经过实战验证，服务视角更贴近业务

主要应用场景建议：优先聚焦高价值行业的出海营销

  • 出海营销面临跨文化内容创作、本地化红人资源匮乏、多市场协同效率低、效果归因复杂等核心痛点，讯飞AI能力恰好能系统性解决这些问题
  • 核心武器：iFLYTalent程序化红人交易平台，聚合千万级红人资源库，通过AI实现从红人洞察、智能匹配、自动化建联到履约管理全链路提效
  • 适合行业：消费电子、智能家居、新能源汽车、跨境电商、游戏、金融科技等

效果预期与合规考量

  • 效果交付：讯飞强调“交付营销结果”，并持续用AI优化效率（如内容生成效率提升 100%-200%）和效果（如ROI、获客成本）
  • 数据与内容合规：讯飞在数据合规上采用了本地化存储（数据存在当地的云服务器，不回国），内容上通过模型预审+本地知识库+人工复核的三层机制，对于品牌安全敏感的甲方，这提供了较好的合规保障

![](page=39,bbox=[1551, 67, 1891, 233])

典型企业分析：智推时代GenOptima

智推时代GenOptima是一家聚焦全球高价值领域的AI搜索生态优化（GEO）服务提供商，公司致力于从传统的“数据驱动”（2.0）升级为“模型驱动”（3.0），其核心使命是“让品牌进入AI的答案和推荐路径”，而非仅仅优化网页在搜索引擎中的排名。依托自研的GENO系统，构建了GEO智能监测、用户意图分析、多模态内容生成与知识图谱增强四大核心产品矩阵。公司计划以国内市场为训练场，战略重心转向海外，并布局生成式营销 （GM）。

智推时代GenOptima GEO产品矩阵与技术能力

服务层

构建“监测-生成-反馈-优化”的自动化闭环，实现营销效果螺旋式上升

$ \textcircled{3} $分级响应

应用层

星枢监测智能体

采集AI问答与信源数据，监测提及率、排名、情感及异常波动

星穹智脑智能体

汇总投放和监测结果，完成归因分析、趋势预测与策略迭代

![](page=39,bbox=[678, 1526, 1309, 2157])

星图决策智能体

识别意图、平台和信源缺口，生成内容与渠道优先级

星核创生智能体

基于品牌知识库生成结构化、合规、可追溯的内容及渠道版本

AI技术底座 GENO专家模型引擎

基于143项GEO专家SOP和8大行业Know-how，构建了6大细分专家模型，将算法能力转化为可规模化、可复用的行业知识，支撑上层应用的智能决策

全链路归因与感知

时序化叙事引擎预测性策略生成

![](page=40,bbox=[1551, 69, 1891, 228])

GENO专家模型引擎通过六大技术模块，将GEO专家经验与行业知识转化为可预测、可执行、可量化的智能系统，支撑智推时代实现“预测胜率、模型闭环、自动化执行”三大核心能力，最终帮助品牌在AI生成内容中占据有利位置。

预测胜率

引擎中的“预测性策略生成”模型直接负责预测哪条内容或策略更可能被AI模型引用或推荐，能够对未发布内容和未验证信源组合进行反事实预测，评估其边际收益，

筛选出高胜率路径

![](page=40,bbox=[625, 573, 1358, 1291])

自动化工作流

数据与模型闭环

引擎中的“时序化叙事引擎”和“全链路归因与感知”为Agent执行提供策略方向和效果归因能力，使自动化流程具备智能决策显著降低边际交付成本，使客户成功经验可复制

引擎中的“跨模型适配语义工程”和“多模态知识图谱”负责理解、处理和关联海量数据（query、信源、段落样本），确保模型闭环持续演进，使系统越用越强，形成长期壁垒

20%-40%

预计首轮命中率提升

30%-50%

50%+

预计低效试错减少

目标策略生产提速

30%-60%

目标边际交付成本下降

解决冷启动问题：即使是新品牌、新行业、新内容组合，也能基于历史学习预测边际增益

可规模化：每个新客户都能复用历史学习，实现跨项目复用

![](page=41,bbox=[1551, 70, 1890, 228])

智推时代GenOptima专注于GEO服务，提供“效果保证”的后付费模式一一达成品牌提及率、品牌排名等约定效果后再收费。企业/甲方可以从以下三个层面进行系统性评估与应用：

智推时代GenOptima AI营销应用策略建议

核心优势认知：以“效果对赌”商业模式驱动的实战型GEO服务商

  • 行业先发与客户积累：国内最早布局GEO赛道的企业之一，已服务400+头部KA客户，覆盖22+行业
  • 效果交付确定性：采用“效果对赌”模式（达成约定效果后再收费），合同转化为收入的成功率达 93% ，零坏账，10-15天首批见效，甲方可以低风险验证其效果，降低决策门槛
  • 技术能力：全栈自研GENO系统（4大智能体+6大专家模型引擎），具备48小时算法适配能力，143项GEO专家Skill，能快速响应AI平台迭代，自动化程度高

应用行业建议：首选教培、汽车、美妆、金融等成功案例验证过的行业

  • 高优先级：教培与汽车等行业，拥有丰富的客户案例和行业Know-how，可以考虑采用其Lite增长套餐快速上线，利用其行业经验快速见效
  • 中优先级：消费决策场景（美妆、金融），约20+行业覆盖，具备跨行业迁移能力，可以考虑开展POC测试，重点评估其“转化率提升”和“获客成本降低”数据
  • 试探性：跨境出海企业，利用其分布在全球7个国家的15个办公节点和 15+主流AI平台覆盖能力，针对目标市场的本地AI模型和合规要求 （GDPR），进行多语种、地域化的GEO优化

应用场景建议：侧重“品牌在AI答案中被看见”营销目标

  • 新品发布与心智占领：当推出新产品（如眼霜“S肽小红笔”、高端机器人）时，短期内大量铺设结构化语料（成分/技术解读、权威背书），抢占AI在“XX推荐”问题中的第一答案，实现“上市即心智”

![](page=42,bbox=[1551, 69, 1891, 227])

小结：营销技术提供商AI升级路径

传统营销技术提供商处于“存量客户+行业Know-how+第一方数据”的中间地带一一夹在AI Native初创工具（技术新但无客户和数据）与平台巨头广告系工具（流量+数据闭环但封闭）之间，优势与挑战并存如下：

01

核心优势

$ \textcircled{1} $客户关系资产：普遍已服务数百至数千家付费客户，拥有持续续费关系和深厚信任基础，形成稳定的收入与口碑护城河

$ \textcircled{2} $场景深度：在特定场景（如CDP数据治理、MA旅程编排、SCRM私域运营）深耕多年，积累了丰富的行业Know-how与最佳实践

$ \textcircled{3} $数据积累：沉淀了大量行业数据、运营策略模板、标签体系等结构化知识，数据资产复用价值高，模型调优基础好

$ \textcircled{4} $实施与服务能力：具备从需求调研、实施部署到运营指导的完整交付能力，确保客户从“买到”到“用好”的全链路落地

$ \textcircled{5} $合规与安全：多数已通过等保三级、ISO27001等认证，满足金融、医疗等高合规行业的准入要求，安全信任壁垒强

02

主要挑战

$ \textcircled{1} $ AI能力差距：大多不自研大模型，依赖API调用，能力天花板受制于上游，难以形成差异化壁垒

$ \textcircled{2} $平台挤压：字节巨量云图、阿里瓴羊、腾讯有数等平台自带 CDP/MA功能且低价/免费，蚕食独立SaaS生存空间

$ \textcircled{3} $ AI原生冲击：AIGC工具可直接完成文案/设计，GEO Agent可替代部分SEO规划，传统SaaS的业务场景正被逐步切割和替代

$ \textcircled{4} $商业模式承压：传统SaaS订阅制在经济下行期续费率承压，AI能力需额外付费但客户付费意愿不明，收入稳定性受挑战

$ \textcircled{5} $人才流失：AI人才薪资被大厂和 AI创业公司推高，营销SaaS企业难以溢价吸引，技术和产品迭代速度受限

![](page=43,bbox=[1551, 70, 1890, 224])

面对AI浪潮，传统营销技术企业既有结构性优势，也面临多重挑战。基于上述判断，本报告提出以下AI升级框架，旨在为企业提供一条从能力评估到路径选择的系统性参考路径。

维度一：产品方向一一AI能力深度嵌入谱系

产品AI化升级呈渐进式，阶段越高，对技术投入与架构重构的要求越大

P1 AI功能内嵌

P2 AI Agent化

P3 全链路增长OS

P4 AI原生重构

维度二：商业方向一一从“订阅计费”到“价值共创”的商业模式演进商业模式从“按使用时长/订阅收费”向“按业务成果/效果付费”演进，四者可单选或组合

A.订阅+AI消耗

B.托管运营服务

C. 按效果付费

D. 平台生态分成

维度三：能力方向一一AI能力深度进阶谱系 AI能力逐级深化，数据飞轮作为贯穿L0至L3阶段的核心驱动力

L0通用API调用

L1 RAG知识库

L2垂类模型微调

L3自研行业模型

+ 数据飞轮

营销技术企业应基于资源禀赋、客户结构与战略目标，在三维坐标系中选定适配的“转型组合”，并遵循以下原则：

  • 阶梯式演进：避免断层式跳跃，建议从L1产品+A模式+L0/L1能力的稳健组合起步，验证现金流与客户价值后，再向高阶演进。
  • 三维对齐：产品形态、商业模式与技术能力须相互匹配，杜绝“L1产品配C模式”或“L0能力支撑L3产品”的错配。
  • 价值锚定：商业模式创新须以真实客户价值为前提；对效果分成等结果导向型模式，须配套成熟的归因能力与风险兜底机制。

![](page=44,bbox=[1553, 68, 1889, 228])

3.3传统能力转型者（营销服务商/代理商）

传统能力转型者，从传统广告/公关/媒介代理转型。在AgenticAI时代，从 “执行外包商” 向“品牌AI增长中台”与“效果兜底者”进化，以"人机协同"重构服务价值链：AI生成初稿→人工把控策略与品牌调性→交付规模化内容资产，通过效果分账模式与客户共担风险。整体上正在经历剧烈的 “二八分化”：头部通过自研AI工具+效果分账模式保持竞争力，腰部/尾部加速淘汰。

营销服务商/代理商的核心资源与能力在AI时代发生如下变化：

过往资源

![](page=44,bbox=[783, 1048, 889, 1186])

  • KA客户资源与策略能力
  • 媒介采购（平台直客化，返点压缩）
  • 基础执行（AI自动化替代）
  • 信息不对称（平台数据透明化，信息差消失）

![](page=44,bbox=[1032, 1028, 1889, 1705])

营销服务商/代理商应对AI的核心策略在于用AI重构服务价值链一一从“媒介采购执行”升级为“AI营销策略与运营伙伴”。其策略展开如下：

自研AI工具与平台一一将AI能力内化为核心竞争力

  • 投资建设或深度定制AI工具，如AI创意生成平台、AI智能投放系统、AI数据分析仪表盘等，这些工具并非简单的API调用，而是将内部多年的广告创策、程序化投放、内容生产等流程与AI大模型深度融合，沉淀为专属的智能工作流

推行“AI+人协同”工作模式一一重塑生产流程与人才价值

  • 定义人类与AI的分工：AI负责“体力活”（批量产出、数据初筛、多版本迭代），人类负责“脑力活”（定策略、控调性、做判断）

![](page=45,bbox=[1554, 70, 1890, 229])

  • 形成标准化的协作流程：如创意环节，AI负责海量生成不同的视觉草稿和文案变体，人类设计师和文案则负责筛选、精修、注入品牌灵魂，从中优选出最具潜力的方向

扮演“AI工具选型顾问”角色一一成为品牌方的技术导航

  • 组建独立的AI技术咨询团队，为客户提供工具选型建议、技术架构设计、集成方案规划以及效果评估报告等服务，帮助客户降低试错成本，加速AI营销落地

深化垂直场景一一在细分领域建立深度护城河

  • 在平台巨头提供标准化AI营销能力的背景下，代理商的机会在于做深而非做宽。放弃泛化的通用服务，选择自身最擅长的1-2个行业（如汽车、快消、金融）或业务场景（如内容营销、社媒运营等）进行深度扎根，构建该领域的专属知识库、策略模型和案例资产

构建自有数据能力一一掌握AI时代的“燃料”与“资产”

  • 投资建设数据中台或数据治理能力，打破不同数据源之间的孤岛，重点不在于“拥有海量数据”，而在于对数据的清洗、治理、结构化能力，以及从中提炼出可指导营销决策的高价值洞察

典型企业分析：蓝色光标

![](page=46,bbox=[1552, 69, 1891, 228])

蓝色光标以国际/国内品牌全案代理（媒介、创意、公关）为基石，核心新业务聚焦AIGC内容工厂与出海多语言内容包。其AI转型核心在于通过内容包订阅模式重构毛利率与交付逻辑，实现从“人力驱动”向“技术驱动”的跃迁，其AI升级核心动作如下：

蓝色光标 All in AI

从“人力密集型代理商”向“技术驱动型AI营销集团”转型

技术底座 Blue AI技术中台

  • 多模态AI能力底座，赋能全业务线
  • 对内提效+对外客户定制化输出

产品载体销博特AI营销平台

  • 面向品牌主的AIGC内容运营SaaS
  • 限账号开放订阅，轻量化介入

交付模式 AIGC内容工厂

  • 内容即服务 （CaaS），流水线化交付
  • 包月/包季订阅制，规模化降本

核心优势

  • 商业化爆发：2025年AI驱动收入达37.25亿元，同比增长210%+， Token调用量破万亿级，验证“技术变现”可行性。
  • 先发卡位：率先喊出“All in AI”并完成组织配套，成为客户RFP中的差异化加分项。
  • 全球化交付：依托海外网络+多语言AIGC模板，具备跨区域、多语言一站式内容包交付能力（行业稀缺）

发展挑战

  • 质量与信任爬坡：完全AIGC化存在质量波动风险，品牌方对“无人工精修”内容的接受度仍需培育
  • 技术自主性局限：底层模型高度依赖外部（如OpenAI等），自研聚焦于应用层与行业模板；需警惕国际API政策变动及调用成本上升带来的供应链风险

典型企业分析：利欧数字

![](page=47,bbox=[1553, 69, 1890, 229])

利欧数字主营效果广告程序化投放与电商/游戏客户买量服务。AI转型目标是将AdTech平台AI能力产品化对外服务，以技术差异化对抗媒体直客蚕食，提升平台服务费占比，其AI升级核心动作如下：

利欧数字 数字营销业务板块

将AI嵌入自研程序化平台（Argus），形成可对外售卖的技术产品

Argus DSP+AI模块

  • 自研程序化广告投放引擎，其中AI模块部分嵌入Argus，解决效果优化
  • 平台服务费+可选技术服务费

AI创意工场

  • 批量素材生成与A/B测试
  • 随账户赠送或按量计费

核心优势

  • 效果类客户高度契合：游戏、电商客户对ROI极度敏感，AI出价与反作弊直接关联客户续约率
  • 可对外产品化潜力：Argus平台可按白标/API提供给品牌主或中小代理，与省广、蓝标的纯代理模式形成差异

发展挑战

  • 程序化市场竞争白热化：字节巨量引擎直客、腾讯ADQ直客持续蚕食市场份额，中小代理生存空间受压
  • 模型效果依赖客户数据回传：AI模块精度高度依赖客户允许回传转化数据一部分品牌因隐私顾虑不愿回传，影响模型迭代效果
  • 创意工坊偏模板化：目前仍偏模板化批量生成，达到高端品牌要求仍需持续研发投入

典型企业分析：省广集团

![](page=48,bbox=[1552, 69, 1890, 228])

省广主营汽车/快消/金融品牌媒介代理（字节/腾讯/分众一级代理）及品牌全案服务，AI转型目标是以AI提效巩固4A代理护城河与头部媒介关系，不将AI作为独立对外产品线，其AI升级核心动作如下：

省广集团 数字营销业务

将AI作为内部提效工具，巩固媒介代理护城河，不改变代理商业模式

AI创意中台 （内部工具）

  • 内部AIGC辅助工具链
  • 内部使用，不单独售卖

省广智脑BI （增值服务）

  • 媒介ROI透明化诊断与优化建议
  • 作为大客户增值服务，不单独计价

媒介工具深度集成 （增值）

  • 优先内测平台AI新功能，赋能客户
  • 作为代理差异化优势，不单独计价

核心优势

  • 强媒介关系与“早鸟”红利：作为字节巨量引擎一级代理、腾讯广告铂金代理，优先获得平台AI Beta功能，客户享“早鸟”红利
  • 大客户服务经验与信任：在汽车、快消等大预算行业积累深厚，省广智脑提供ROI透明佐证

发展挑战

  • AI自研深度较浅：中台多为封装调用外部LLM API，技术壁垒不高，易被竞品代理模仿
  • 不改变代理费率模型：AI主要用于内部提效+增值服务，毛利仍受媒体返点政策挤压，未创造独立新收入来源
  • 规模化内容生成非卖点：创意生产仍以人工主导，AIGC仅辅助，大规模自动生成内容能力不足

![](page=49,bbox=[1550, 68, 1893, 228])

小结：传统数字营销代理商AI转型路径

蓝色光标、利欧数字（数字营销板块）与省广集团分别位于传统代理商AI转型光谱的三个不同站位，如下图所示：

![](page=49,bbox=[104, 657, 630, 1527])

![](page=49,bbox=[721, 669, 1217, 1524])

AI嵌入自研产品 Argus作为AdTech产品

AI作为核心业务 （原生）

![](page=49,bbox=[1294, 892, 1903, 1533])

三者并无优劣之分，而是基于各自核心能力禀赋选择了不同的AI商业化节奏与风险敞口，对比分析如下：

维度

省广集团

利欧数字

蓝色光标

核心逻辑

不改变代理商业模式，用AI降低人工成本、提升媒介ROI透明度

将AI嵌入自研程序化投放平台(Argus)，以技术产品形式服务广告主

AIGC内容工厂作为独立业务线出售，推动公司从人力密集型向技术密集型转型

AI投入方向

内部创意中台+媒介方工具深度绑定+智脑BI诊断

Argus平台AI模块（自动出价/反作弊/流量预测）+投资AI初创

自研Blue AI中台+AIGC工作流编排+组织全面AI化+投资AI初创

Analysys易观分析

核心AI产品/产物

省广AI创意中台、省广智脑(投放诊断报表)

ArgusAI出价/反作弊/创意热力图、利欧创意工场

BlueAI中台、销博特、AIGC内容工厂(内容即服务CaaS)

转型深度

最浅：AI主要用于降本增效，未改变核心商业模式

中度：Argus平台具备技术产品基因，AI模块可对外独立服务

最深：组织架构已调整(新入职不招传统文案/美工岗)，全员AI培训认证

核心风险与挑战

AI提效幅度有限；大客户流失则护城河消失；自研深度浅，技术壁垒低

程序化市场竞争激烈(与巨量引擎/腾讯广告直客直接竞争)；转化数据回传受隐私政策制约

AIGC内容质量与客户接受度仍在爬坡；高度依赖外部基座模型

总体上，省广集团适合需要“降本提效+媒介ROI透明”的稳健型品牌；利欧数字适合需要“效果导向+数据驱动”的效果类广告主；蓝色光标适合希望借助AIGC打造全球化内容资产、抢占AI时代品牌认知高地的创新先锋型品牌。企业/甲方在选型时，应通过“穿透式评估”验证其AI能力的真实性，并优先选择愿意与自身风险共担（如效果分账）的合作伙伴。

![](page=51,bbox=[1550, 66, 1891, 231])

04趋势展望与战略建议

![](page=52,bbox=[1552, 69, 1890, 227])

趋势1：重构与融合一一“平台-工具-服务”边界消融，一体化智能营销云崛起

AI正打破传统“平台、工具、服务”的割裂格局，推动三者深度融合，催生“一体化智能营销操作系统”。具体表现为：

平台“下沉”渗透服务：头部平台（如字节、腾讯）不再止步于流量分发，而是通过AI Agent与全链路工具，将能力下沉至策略、创意等核心服务环节。

服务商“升维”构建平台：头部服务商（如蓝色光标、利欧）依托自研 AI平台（BlueAI等），将策略经验与行业Know-how产品化，实现从 “人力外包” 向“平台+服务”的升维转型。

技术商“延伸”叠加服务：垂直AI厂商突破纯工具售卖逻辑，在模型能力之上叠加咨询、代运营、效果分账等高附加值服务，构建“工具+服务”闭环。

核心驱动要素

AI Agent的端到端能力

能够自主完成“洞察→策略→创作→投放→优化→归因”闭环，使“服务”得以标准化封装进“工具”，打破服务难以规模化的瓶颈

客户对“一站式”的需求

广告主亟需降低管理复杂度，倾向选择能提供“策略-执行-效果”一体化的供应商，倒逼市场向“一站式”整合

![](page=53,bbox=[1552, 69, 1891, 227])

趋势2：分化一一在通用平台之下，极度垂直场景的专家型AI工具将不断涌现

当大型平台提供“标准化通用能力”后，真正的价值增量将从“广度覆盖”转向“深度击穿”，向极端垂直、高壁垒场景迁移。具体表现为：

从“功能垂直”到“场景垂直”：早期AI工具聚焦单一功能（如AI文案、 AI绘图），解决“点状问题”；当前AI工具则嵌入完整商业流程（如AI私域运营、AI直播、GEO生成式引擎优化），解决“链状问题”，价值密度显著更高。

“超垂直”领域的涌现：典型代表如GEO服务商，专为搜索引擎结果页优化而生；新兴形态则包括AI漫剧/短剧制作与投放一体化工具，服务于娱乐营销中高度细分的内容生产与分发场景。

合规驱动的“垂直分化”：在金融、医疗、保险等强监管行业，通用AI工具因无法满足合规要求（如数据本地化、审计留痕、风险提示），催生出一批专精于“合规AI营销”的技术服务商。

核心驱动要素

平台通用能力的“天花板效应”

标准化AI工具仅能解决80%的通用问题，剩余20%需依赖对行业/场景的深度理解才能突破——这正是垂直工具的机会空间

广告主对“ROI确定性”的追求

预算收紧背景下，广告主更愿意为能清晰证明效果、降低试错成本的“精准型工具”买单，而非泛化功能

AI Agent技术的成熟

使得为特定场景构建“自主工作的数字员工”成为可能——无需人工介入即可完成复杂任务闭环，极大提升垂直场景效率

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趋势3：全球化一一中国服务商凭借应用层创新加速出海，与国际厂商竞争

中国AI营销的竞争力正从“模式跟随”升级为“应用层创新”。依托中国强大的供应链优势与数字化运营经验，中国服务商正在东南亚、中东、拉美等新兴市场加速渗透与规模化落地。具体表现为：

从“单点工具”到“全链路营销云”：早期出海多聚焦于效果广告投放；如今，以钛动科技、易点天下为代表的头部企业，已升级为输出“建站-内容-投放-私域”一体化AI营销云的服务商。

内容层创新构筑护城河：中国将短剧、游戏、直播电商等领域的实战经验与AI结合，提炼出“内容即广告，互动即转化”的独特打法。这背后是对“内容-广告-转化”全链路的深度理解与AI化重构。

本地化与合规的深度共建：成功出海的服务商不仅输出技术，更深入融入本地生态（如与TikTok、Google、Meta等巨头深度协同），并建立专业的本地化合规团队，确保业务稳健运行。

核心驱动要素

国内市场的饱和与竞争

国内AI营销赛道拥挤，迫使头部企业必须向海外寻求第二增长曲线

中国供应链和运营效率优势

中国在内容生产、电商运营上的极致效率，叠加AI的放大效应，形成难以复制的全球竞争力

新兴市场的“后发优势”

众多新兴市场（如东南亚、中东）跳过传统数字营销阶段，直接进入“AI营销原生”时代，为中国服务商提供了弯道超车的机会

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趋势4：生态化：数据与信任成为AI营销的 “水电煤”，生态整合与安全合规成为壁

随着AI生成内容的泛滥和监管趋严，信任危机将成为AI营销的致命问题。广告主将不再只追求ROI，更将数据安全、内容合规、结果可验证作为选型的“一票否决项”。具体表现为：

数据生态从“孤岛”走向“联盟”：企业开始在隐私计算和联邦学习等框架下，建立跨平台的“数据联盟”或“数据池”，以共享脱敏后的行业特征数据，从而共同提升AI模型效果。

信任生态从“产品承诺”走向“合规底座”：AI Agent的自主决策能力带来了前所未有的风险和监管挑战。因此，“信任”需要可衡量的、系统性的合规架构来支撑。这包括：

  • 可审计性：所有AI Agent的决策和行为都需要被记录，并能提供完整的审计追溯链条。
  • 可解释性：AI推荐和决策需要有清晰、可理解的逻辑依据。
  • 安全性：防范AI模型受到数据投毒、提示词注入等攻击，确保 Agent行为在预设的“安全护栏”内运行。

核心驱动要素

监管趋严

全球范围内，针对AI生成内容标识、数据隐私保护的法规将更加细化，企业需主动合规

品牌安全风险

AI生成低质、虚假、或与品牌价值冲突的内容风险急剧上升，“AI幻视”可能导致品牌危机

信任机制缺失

平台主导的“黑盒”广告效果报告正受到广告主日益增长的质疑。广告主和监管机构要求更透明、可审计、形式独立的效果衡量体系。

![](page=56,bbox=[1553, 68, 1890, 234])

广告主AI营销选型框架（六维全景）

AI营销时代，企业/广告主不应再是服务商和工具的“被动采购者”，而应该是自己AI营销生态的“主动构建者”，目标是在“效率、深度、安全”三者之间找到最优平衡，建议选型框架如下：

01 场景适配度

重点考察厂商是否具备与自身所在行业匹配的预置知识图谱与业务模板，优先选择在同类场景中已跑通“获客-转化-复购”闭环的成熟方案，确保技术能真正落地到业务细节

02 归因穿透力

核心考察数据回流质量与归因深度，优先选择能打通“曝光-点击-留资-成交”全链路归因的厂商，确保每一分AI投入都可量化、可优化，而非仅停留在品牌声量层面

03 系统集成性

评估厂商产品的开放性与API友好度，优选具备企业级中台架构的方案，确保其能顺畅接入现有的CRM、ERP等，避免形成新的数据孤岛，支持将AI能力嵌入现有业务流程而非另起炉灶

04 资产可控性

考察厂商是否支持将品牌知识库、实体资产与优化策略沉淀为企业自有资产，优选支持私有化部署或混合云模式的方案，确保核心数据不出域，且即便停止合作，企业仍保有已积累的AI训练成果与数据资产

05 迭代敏捷度

评估厂商的算法更新频率与业务响应速度，优选具备自我迭代机制（如基于用户反馈自动微调）的方案，确保其能跟上大模型算法的月度迭代节奏，并能根据市场热点与竞品动态快速调整营销策略

06 成本效益比

综合考量License费用、算力消耗与人效提升的平衡，优先选择提供RaaS（按效果付费）或阶梯式计价模式的厂商，将固定成本转化为可变成本，降低试错门槛，确保AI投入在长期内具备稳定的边际成本优势

易观分析介绍

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中国数智化领域专业的科技和市场分析机构。经过20多年行业积累，形成以行业、企业、技术与产品数据为核心的订阅服务，通过专业分析师，帮助客户在数字化商业模式和技术方面，有效进行选择、评估和实践导入，从而提升企业智能化、数字业务能力，改善市场竞争力。已为高科技企业、投资机构、政府等1000多家机构客户提供专业的数据分析、市场洞察和战略咨询服务。

面向业务

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企业新业务/新赛道GTM咨询

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前沿科技跟踪与应用解决方案

价值输出

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市场洞察

企业数智化转型策略咨询

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用户洞察与体验运营咨询

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产品与服务

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易观人工智能研究主线

主线1：立足甲方视角，赋能企业AI战略落地

主线2：深入行业，下钻AI场景分析颗粒度

主线3：围绕开发者生态跟踪AI创新

面对各种创新与AI应用，企业面临诸多困惑：AI对于企业自身所处行业、企业发展与经营，带来的改变发展到什么什么程度，会如何演变？如何在资源有限的情况下，有节奏地来规划AI战略与策略落地，易观分析深入行业与场景，提供“AI场景选择三度模型”、“行业AI应用成熟度曲线”、“大模型选型评估矩阵”等模型分析与深度咨询，赋能企业AI战略落地。

AI技术的快速发展正深刻影响着各行各业，然而，由于每个行业的业务流程、数据结构以及面临的挑战都各不相同，因此对AI技术的应用需求和场景也呈现出显著的差异。易观分析深入到具体的行业场景，通过最佳实践，分析AI技术在特定领域的应用潜力和挑战，帮助企业更加准确地识别AI技术的应用点，评估其对于业务流程和经营模式的潜在影响。

随着人工智能技术的不断进步，开发者生态成为推动AI创新的重要力量。从开源社区的活跃贡献到创业公司的敏捷开发，从大型科技公司的研发投入到学术界的最新研究，开发者们在AI技术的各个领域进行着持续的探索和突破。跟踪开发者生态，跟踪AI技术与场景创新，也是易观的重点关注和研究方向。

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易观分析中国数智化领域专业的科技和市场分析机构

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易观分析

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