据 Epsilon Marketing 做的一项行业调查，94%的企业正在使用某种形式的 AI 来准备或执行其营销活动。

在数字营销的 AI 革命中落后，你可能会发现自己要花数年时间才能赶上竞争对手。

当然，因为害怕错过而匆忙购买最热门的 AI 营销工具，很容易导致订阅了昂贵的工具，而你的团队却未使用过。

在本文中，我们将带你了解最新 AI 营销工具的关键功能，并为你提供一个框架，以便你评估哪些工具最适合你的需求。

我们还将探讨当今 AI 工具的局限性，这样你就能更好地了解它们最适合完成哪些任务，以及哪些任务还是交给人类（至少目前来说）比较妥当。

什么是 AI 营销策略？

有效的 AI 营销策略是充分利用 AI 、机器学习和大型语言模型来实现其目标，尽可能发挥 AI 的优势。

这可能涉及使用 AI 来：

• 个性化电子邮件营销序列并改进推广活动

• 分析营销数据

• 加快内容创作流程

• 快速创建社交媒体帖子、图形和图片

• 预测活动表现并加快决策速度

• 对 CTA 文本进行 A/B 测试

• 追踪品牌提及并分析其情感倾向

AI 仍是一项发展中的技术。但它发展迅速，新的工具和 AI 模型不断涌入市场。如果你行动迟缓，你所在领域的早期采用者可能会遥遥领先，让你难以追赶。

想想最早认识到搜索引擎优化潜力的那些公司。像 HubSpot 这样的先行者在执行大规模的 SEO 内容策略并围绕其打造整个营销平台之后，主导了这一渠道长达十多年。

因此，该公司网站的访问量达到了每月 2400 万次的峰值（在 AI 自身颠覆搜索引擎优化之前，很多企业如今从该渠道获得的流量已大幅减少）。

Hubspot 自然流量增长概览

成为你所在垂直领域首批成功执行有效 AI 营销策略的企业之一，你就能在竞争中获得不可逾越的领先优势——就像 HubSpot 在搜索引擎优化领域所做的那样。

最有效的 AI 营销策略是利用 AI 来自动化那些繁琐的工作，从而节省时间和精力，以便专注于真正能推动业务发展的任务。例如，与其让初级营销人员花几天时间浏览通话记录以找出客户的痛点，不如通过点击按钮让 AI 来提供这些信息。然后，它可以根据发现的客户痛点为你提供十种不同的广告文案供你测试。之后，它还能实时审查这些广告的表现，找出表现最佳的文案，并进行 A/B 测试以进一步优化，从而吸引更多点击。

像这样的 AI 工作流程能够将数天的人工劳动自动化，这意味着团队能够比以往更快、更频繁地推出营销活动。对于那些在竞争对手之前掌握 AI 营销工具的人来说，这带来了巨大的机遇。而在另一方面，对于那些未能学会如何利用 AI 来更快地创造更出色工作的团队和个人来说，这则构成了巨大的威胁。

为何企业不能忽视 

AI 营销工具和策略

大多数企业都在实施某种 AI 营销策略。

波士顿咨询公司（BCG）和谷歌联合开展的一项同类规模最大的研究显示，在那些将 AI 融入大部分工作流程并开发内部 AI 应用程序的先进 AI 采用者中，排名前 20% 的公司报告称其收入增长比同行高出 60%。

这是一个值得反复提及的数据：采用先进 AI 的企业，其营收增长速度要高出 60%。

这意味着那些没有使用 AI 营销工具或者没有充分有效利用这些工具的企业，有可能会被甩在后面。尤其是鉴于 CoSchedule 最新发布的《 AI 在营销领域的现状（State of AI in Marketing）》报告显示，近 75% 的营销人员认为 AI 能给他们带来竞争优势。

此外，无论是早早采用 AI 技术的公司，还是那些起步较晚但仍在着手采用 AI 技术的公司，都在计划增加 AI 的使用量。CoSchedule 的研究显示，今年有九成的营销人员打算加大 AI 的整合力度，而 Epsilon 的一项研究则表明，目前尚未使用 AI 技术的公司中有 75% 计划在接下来的一年里采用。

这一切都意味着营销团队根本无法承受不去测试利用 AI 的方法来：

• 为他们的营销活动创作文本、图像和视频

• 挖掘他们所掌握的所有数据以获取可能有助于其战略制定的见解

• 基于真实客户数据创建受众细分（而非凭空猜测）

• 通过自动化手段优化广告表现

• 利用 AI 聊天机器人快速回应客户服务咨询

• 通过自动化处理繁琐工作来优化工作流程

当然， AI 营销工具并非能一夜之间解决所有营销难题的灵丹妙药。但那些当下就学会如何充分利用这些工具的企业，在未来几年可能会远远领先于竞争对手。

AI 营销工具的关键能力

毫无疑问， AI 正在永远地改变营销。过去需要花费数小时的任务，比如从采访记录中挑选出关键引语，现在只需点击一下按钮就能瞬间完成。

AI 不仅让那些单调乏味的工作自动化，还在被用于一些独特的「人类」任务，比如从数据中挖掘趋势，甚至回应客户服务咨询。

以下是目前营销人员最常使用它的方法：

内容创作与优化

目前，营销人员使用 AI 最常见的方式是加快内容营销的每一步。

根据 Salesforce 的研究，高达 76% 的营销人员正在使用生成式 AI 进行基本内容创作，而 62% 的人则用其生成图像素材。这意味着大多数企业发布的高质量内容在创作过程中都曾借助过 AI 。

这并不是说 AI 写作工具已经取代了人类作者。很少有品牌发布未经人类审核和修改的 AI 生成的内容。甚至 Anthropic（其开发了 AI 助手和 ChatGPT 的竞争对手 Claude）也没有在其 Claude 解释博客上发布纯 AI 生成的内容。

Anthropic 的一位发言人向 TechCrunch 表示，Claude 解释博客由该 AI 初创公司的「主题专家和编辑团队」负责监管，他们通过「见解、实际示例以及[...]背景知识」来「完善」Claude 的草稿。

如果你曾尝试用 AI 来写作，那么你就会明白原因。如果你无视所有关于 AI 写作的最佳实践，那么你得到的内容就会平淡无奇、流于表面，而且常常充斥着陈词滥调。大型语言模型也不知道如何通过改变句子的长度和结构来让其写作保持吸引力，这意味着它所生成的文字往往读起来很费劲。

但 AI 生成的内容的问题不在于风格。其更大的问题在于，在搜索引擎看来，未经编辑的 AI 生成的内容彼此都是相同的。它们的设计初衷就是对所处理的任何主题进行总结，得出当前的共识。

预测分析与客户洞察

大多数营销团队都被海量数据淹没，以至于无法区分有用信息和干扰信息。在 AI 出现之前，很少有团队有能力跟上通过网络分析仪表板、社交监听工具、客户调查和销售电话记录等途径不断涌来的数据洪流。

因此，难怪在 Salesforce 最近对营销人员进行的关于 AI 主要应用场景的调查中，「获取性能分析」位列第三，而且同一份报告还显示，63%的营销人员利用它来分析市场数据。

正如数据分析公司阿米巴（Amoeba）的创始人兼首席执行官图巴·杜拉泽（Tooba Durraze）去年告诉我们的那样，

预测性的 AI 模型能够估算客户终身价值、预测营销活动的投资回报率以及潜在的线索转化率。这使得营销人员能够将资源分配到能产生最大影响的地方。

虽然人类在许多任务上仍比 AI 做得好，但 AI 能比任何人更有效地从数据集中挖掘出模式。将你所掌握的数据提供给合适的 AI 工具，它能帮助你迅速识别出最有可能成为长期客户的那些人，甚至还能帮你确定针对他们的营销信息。

这使得营销团队能够基于数据做出决策，而非仅仅依赖直觉。同时，由于 AI 能够自动完成在海量数据中搜寻有价值信息这一耗时的工作，这也让他们能够更快地做出决策。这一切最终为营销人员节省了时间，让他们能够以更少的资源完成更多的工作，这正是他们一直以来被要求做到的。

受众细分与定位

清晰明确的客户画像乃是每项成功营销策略的基础。如果你不清楚自己确切的目标受众是谁、他们在哪里消磨时间以及他们最大的痛点是什么，那么你的营销努力往往就会失多于中。

但传统的受众细分策略极其耗时且耗费预算。人工分析客户访谈和调查结果可能需要数周时间——而这仅仅是整个流程的第一步。这意味着营销人员无法像他们本应做到的那样频繁地完善他们的研究。此外，无论他们多么努力地保持客观，最终结果总是会受到进行研究的人的先入之见的影响。

营销人员正在利用像丽莎·佩顿（Lisa Peyton）与我们分享的这种 AI 驱动的市场细分策略，更快地进行更深入的受众研究。借助 AI ，他们不再需要依靠直觉来完善客户画像的部分内容，而是能够将数据驱动的洞察融入细分市场。事实上，这些能力已迅速成为每一种营销自动化工具的核心部分。

例如，化妆品巨头欧莱雅通过实时的 AI 驱动的受众细分媒体活动实现了 22% 的转化率和 55% 的点击率。 AI 分析了欧莱雅客户的偏好、肤色数据和浏览历史，然后在其网站和社交媒体上为他们提供量身定制的产品推荐。

对于像欧莱雅这样的品牌而言， AI 已将受众细分从一个缓慢且耗费预算的过程转变为一种能够实时优化营销活动的方式。这使得他们的客户画像比以往任何时候都更加准确和有用。

聊天机器人与客户服务自动化

AI 驱动的聊天机器人在短短几年内彻底改变了客户服务行业，借助自然语言处理等技术的进步，创造出与人类交流几乎无异的体验。

几年前，当你通过公司网站上的聊天功能与公司联系时，你肯定知道自己是在与真人交流。而如今，你很有可能是在与 AI 客服对话。据 Intercom 对 1000 名企业领导进行的一项调查显示，37% 的企业使用聊天机器人来处理客户支持方面的交流。

公司通常使用这些机器人来回答一些基本问题，比如向客户通报订单的配送状态，或者告知他们某件商品是否有货。当客户提出机器人无法回答的问题时，公司通常会将客户转接给人工客服。

例如，爱彼迎（Airbnb）在美国的用户中有 50% 曾使用过其 AI 客服机器人。该公司首席执行官布莱恩·切斯基（Brian Chesky）表示，该机器人「使需要联系真人客服的用户减少了 15%」。

Zendesk 的研究显示，51% 的消费者实际上表示，当他们需要即时服务时，更愿意与机器人而非人类互动——也许是因为 Intercom 的研究发现，聊天机器人对询问的响应速度比人工客服快 3 倍。因此，在最近 Salesforce 进行的一项调查中，营销人员将「客户互动自动化」列为他们最看重的 AI 应用场景也就不足为奇了。

然而，与任何 AI 工具一样，客户服务聊天机器人在辅助人类而非取代人类时才能大放异彩。问问加拿大航空公司就知道了，该公司不得不兑现其聊天机器人完全虚构的退款政策，然后悄悄将其从网站上撤下。还有 Klarna，去年该公司决定用聊天机器人取代所有的人工客服代表，但结果并不如预期般理想，于是又收回了这一决定。Klarna 的首席执行官塞巴斯蒂安·西米亚特科夫斯基（Sebastian Siemiatkowski）从试图完全用 AI 取代人工客服代表的尝试中得出的教训是：「最终得到的是更低的质量。」

AI 聊天机器人能够帮助你的客户更快地获得问题的答案。但要确保你使用 AI 来改善客户体验，而不是像加拿大航空或 Klarna 那样犯下代价高昂的错误。

媒体购买与广告效果优化

媒体购买是 AI 大放异彩的另一个领域。它能够在不同平台、不同时间大规模测试不同的创意素材，迅速确定最有效的组合。而且它能够实时对你的广告进行 A/B 测试，确保你的媒体投入始终物有所值。

例如，如果你向 Google Ads 提供你的转化目标、预算和创意资产，其由 AI 驱动的 Performance Max 系统将自动创建不同的广告变体，并在各个渠道上进行测试。它通过使用实时竞价数据和机器学习来确定每个平台的最佳广告格式、展示位置和受众组合。

当然，这一切都需要人工审核，以确保 AI 始终推送与你的品牌（以及内部指标）相符的广告，且不会对你的产品或服务做出不实宣传。但最终， AI 能够比任何人类都更高效地优化你的广告活动。

「我再也不会让人工来做这件事了，」科萨贝拉（Cosabella）的市场总监考特尼·康奈尔（Courtney Connell）说道。该公司将搜索和社交广告全面自动化后，其广告支出回报率（ROAS）提高了 50%，广告支出减少了 12%。正如科萨贝拉的经验所表明的那样，在将这项技术全面应用于整个业务之前，将广告表现优化外包给 AI ，是测试其对业务影响的一个绝佳方式。

营销运营与工作流程自动化

AI 正在将繁重的工作自动化，让营销团队能够专注于更具战略性的任务。因此，Influencer Marketing Hub 最新的 AI 营销报告调查揭示，69% 的营销人员已经将 AI 融入其营销运营中也就不足为奇了。而 CoSchedule 的研究显示，其中 84% 的营销人员表示， AI 每周为他们的团队节省了时间——13% 的人表示每周节省了 11 个小时或更多。

当今最高效的营销团队正在规划其工作流程，并将需要人工干预的步骤分配给团队成员，然后将其余部分外包给 AI 工具。

如今， AI 工具常被用于：

• 总结会议内容并向与会者分配后续任务

• 从目标关键词列表中删除重复项

• 将长篇内容总结为简短片段

• 撰写元描述和图片替代文本

• 对销售线索进行评分和优先级排序

• 从报告或录音中生成可操作的见解列表

• 批量个性化客户电子邮件

例如， AI 可以先对品牌的数据进行初步分析，突出一些顶级趋势，让营销经理在审查活动表现时有一个良好的开端。然后，他们可以深入研究 AI 识别的模式，了解异常情况背后的背景，比如为什么某些日子流量会激增，哪些受众群体带来了意外的转化，并就预算重新分配或活动调整做出战略决策。

这些工作流程自动化不仅为营销团队节省了时间，还让他们摆脱了每周都要花时间在收集和整理电子表格数据这类低技能、重复性任务上的束缚。这意味着他们能够将更多的时间投入到当初投身营销行业所追求的创意工作中，比如制定能引起目标受众共鸣的信息内容以及开展能切实影响人们行为的营销活动。

如何评估 AI 营销工具

市场上有很多 AI 营销工具——而且数量还在不断增加。

那么，你如何为你的团队决定投资哪一个呢？

我们建议重点关注两个变量：

1.智能水平：该工具涉及的是基础任务自动化还是更高级的机器学习

2.结构：应用程序是独立的还是集成到现有平台中

这将 AI 营销工具分为四类：

1.独立式机器学习应用程序：使用复杂的机器学习模型来执行单一任务的工具，例如情感分析工具和面部识别应用程序

2.集成式机器学习应用程序：在你的企业中具有更广泛用途且内置机器学习功能的工具，例如具有预测销售线索评分功能的销售客户关系管理（CRM）系统或具有产品推荐引擎的电子商务平台

3.独立式任务自动化应用程序：专门用于自动化特定任务的工具，例如客户服务聊天机器人或 AI 笔记应用程序

4.集成式任务自动化应用程序：具有 AI 驱动的任务自动化功能的多功能应用程序，例如能够自动化工作流程的项目管理工具或使用生成式 AI 起草电子邮件的电子邮件客户端

适合你的正确的 AI 营销工具将取决于你在将 AI 整合到营销策略中的道路上所处的位置。首先，你可能希望开始尝试使用你内部已经在使用的集成应用程序中的任务自动化功能。从那里开始，你可能会继续在面向客户的环境中使用独立的和集成的机器学习驱动工具。

AI 面临的挑战及伦理考量

只要了解其局限性， AI 就能成为极其有用的营销工具。

例如， AI 可能会建议增加某个表现良好的关键词的广告支出，但它未必能理解其表现的突然提升是由于像假日促销这样的临时事件所致。或者你可能要求它总结一份 PDF 文件，但它不会告诉你无法打开该文件，而是可能根据文件标题编造一份摘要。

因此，在使用 AI 营销工具时，请务必始终牢记以下挑战。

准确性、幻觉和错误信息风险

抛开任何伦理考量不谈， AI 最大的缺陷在于它倾向于编造内容。这意味着你必须对 AI 告诉你的一切进行事实核查。

否则，你可能会落得和那位营销顾问一样的下场，他在为马丁·斯科塞斯的电影《大都会》制作预告片时，不小心添加了著名影评人的假引语，而这些引语似乎是他从 ChatGPT 那里得到的，之后他被狮门影业解雇了。还有《时尚先生》杂志的那位撰稿人，他发表了一篇报道，声称老布什总统赦免了他的儿子尼尔·布什，而实际上根本没这回事。

《时尚先生》编辑按

每一家开发大型语言模型（LLM）和 AI 营销工具的公司都在急于解决生成式 AI 带来的错误信息风险。但目前尚不清楚是否会有完全准确的 AI 出现。至少到目前为止，还没有。

AI 输出中的偏见及其对营销决策的影响

即便 AI 模型能够克服其凭空想象的倾向，它们仍会受到创建者偏见以及训练数据的影响。

例如，《连线》杂志最近审查了数百个由 OpenAI 的 Sora 生成的 AI 视频，遗憾地得出结论称，Sora 的模型「在其生成的结果中延续了性别歧视、种族歧视和残障歧视的刻板印象。」

营销人员尤其需要警惕这些偏见。如果放任不管，它们可能会对从品牌的客户画像到营销材料本身的一切产生影响。

尽管 AI 公司正在采取措施消除其模型中的任何偏见，但像《连线》杂志这样的调查表明，它们仍有很长的路要走。

生态系统

因此，为了避免落入这种陷阱，营销人员应当定期审查他们输入 AI 工具的数据。如果你的客户数据偏向于某些特定的人口统计特征，或者你的内容示例缺乏多样性，那么你的 AI 输出结果也会反映出这些局限性。

当然，一个多元化的团队会比那些成员长相相似、背景类似的小团队少很多盲点。这也是营销团队中推行多元化和包容性实践如此重要的原因之一。

数据隐私与监管合规（《通用数据保护条例》、《加州消费者隐私法案》等）

尽管据营销 AI 研究所的研究显示，36%的营销人员已将 AI 融入日常工作中，且有 15%的人「离不开 AI 」，但据 Salesforce 的研究，令人担忧的是，仍有 39%的营销人员不知道如何安全地使用生成式 AI 。

其中很大一部分原因在于对数据隐私缺乏了解。 AI 模型在一定程度上是基于个人数据进行训练的，而这些数据是人们在同意条款和条件时未必知道自己已交给公司的。例如，你知道领英正在悄悄地利用美国用户的数据训练 AI 吗？如果你不想让其这么做，需要主动选择退出。

领英偏好数据用于 AI 规模化

AI 公司及其工具的用户需要了解其在每个运营司法管辖区对消费者数据所负的责任。若未能遵守诸如欧盟的《通用数据保护条例》和《加州消费者隐私法》等法律，可能会面临巨额罚款。

过度依赖与品牌声音的消磨

如果我们都用 AI 来写作，我们都会开始变得千篇一律。记住：大型语言模型的输出是其可获取的所有数据的汇总。为什么 AI 会过度使用诸如「在当今快节奏的世界中」这样的陈词滥调？因为它被训练模仿的内容也过度使用了「在当今快节奏的世界中」这个短语。

在当今快节奏的世界中，谷歌搜索结果页面（Serp）已实现规模化。这意味着，按照设计，任何由 AI 工具生成的内容都会充斥着陈词滥调。你可以根据公司的语气指南对工具进行预设，并向其提供一系列复杂的提示，以尽量减少这种情况。但你永远无法完全消除 AI 生成的文案中的陈词滥调。

如果你想要保持强有力的品牌声音，那么应当谨慎使用 AI 生成的内容，并且在发布之前一定要经过严格的人工审核。此外，在利用 AI 辅助创作思想领导力内容时，你也应当三思而后行。如果一篇文章的目的是基于长期积累的专业知识来表达独特的观点，那么过度依赖生成式 AI 将会适得其反。毕竟，这种技术旨在为你提供某个主题的共识性答案，这与思想领导力文章的主旨背道而驰。

准备好为你的团队挑选合适的 

AI 营销工具了吗？以下是我们的一些建议。

首先，从容易解决的问题入手。如果你还没有规划好工作流程，也没有将繁琐的工作外包给大型语言模型，那就从这里开始吧。

接下来，思考一下：

• 团队中的技能缺口

• 团队成员最常执行的任务

• 当前技术栈中已具备 AI 功能的工具

如果你能够利用已付费的工具来弥补团队技能的不足，或者缩短每月重复多次的任务所需的时间，那么你可以在不增加额外成本的情况下实现显著的效率提升。

一旦你探索了这些机会，或许就到了利用我们在此处构建的框架来探索 AI 营销工具的时候了，这些工具可以帮助你完善策略、更有效地执行营销活动，并实现月度报告的自动化。