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1、iClickICLICK爱点击iClick爱点击集团iClick(NASDAQ:ICLK)成立于2009年，是中国领先的企业数字化运营和营销云平台，于2017年在美国纳斯达克上市。爱点击致力于运用大数据和人工智能技术帮助各行业客户获得商业成功。历经15年高速发展，公司现已稳定服务全球超过3000家大中型企业客户。作为一家企业服务科技公司，爱点击助力企业通过数字化思维打破增长壁垒，坚持“SaaS+X（产品+服务）”的执行路径，构建“系统支撑+内容策略+运营服务”的能力模型，通过多种手段满足企业客户“营”和“销”的数字化需求，助力品牌在数字化时代的商业新增长之路上实现“营和销，都有数”！iClic

2、k学院iClick学院隶属于爱点击集团iClick（NASDAQ:ICLK），旨在推动大数据、云计算和人工智能技术在企业服务领域的创新研究、行业洞察、人才培养与项目实践。以“创新思维”为导向，结合企业数字化转型需求和线上线下商业场景，构建行业级创新平台、研究型智库体系、实战性培训机制。致力于推进创新成果转化，促进企业服务、产业互联网、SaaS、Martech等相关领域的行业共同发展。关于AI赋能营销应用场景白皮书毫无疑问，AI时代已经到来。在推进AI升级的过程中，作为营销从业者，我们自身或所在的团队往往都会遇到诸多对未知的挑战，需要有效应对这些来自认知和观念、产品工具和应用层面的问题。这本20

3、24AI赋能营销应用场景白皮书中，结合了爱点击客户服务经验及自研产品工具能力，为读者拆解AI技术在营销行业中的单点应用能力和整合应用场景。希望通过这份白皮书，帮助营销从业者找到将AI应用到实际工作中的切入点和方法。iClickICLICK市场营销的发展与人类社会经济发展进程紧密相关，营销方式和手段始终在适应消费者的需求变化。从传统单一的形式到多元技术融合，我们简单梳理了现代营销学之父科特勒对营销行业演进历程的阶段划分。营销1.0时代起始于工业革命的余波之后，强调以产品为中心，在这个时期消费者需求相对单一，企业重点关注生产和销售。随着社会进步，消费者需求开始变得多样化，产品日益丰富，形成差异化，

4、推动了营销的关注点转向以消费者为中心的2.0时代。进入互联网时代，营销环境也变得愈加复杂，市场的主导权逐渐转向买方，关注消费者情绪与价值观的 3.0 时代到来，数字营销拉开序幕。移动互联网和社交媒体快速崛起，数字化技术飞速发展数字营销成为众多企业的主要营销手段，企业通过多种数字化方式触及并影响消费者，精准营销的实现是营销进入 4.0 时代的重要标志。在真实消费场景与数字空间不断交叠的当下，营销场景正在向跨渠道、跨空间的整合营销转变。企业必须时刻关注消费者需求的变化，重视消费者的参与和互动，提供个性化的体验，以更快的速度应对变化。营销进入以消费者体验为中心，让技术为人服务的营销 5.0 时代。营

5、销行业从传统到智能化的发展概述1.1概述营销行业的发展演变推动AI规模化应用第一次技术革命从手工业向机器制造第二次技术革命从机械化向自动化第三次技术革命从自动化向数字化第四次技术革命从数字化向智能化十八世纪十九世纪二十世纪二十一世纪19101920193019401950196019701980199020102020营销学概念诞生移动互联网，社媒爆发大数据，AI技术应用互联网普及未来营销5.0以体验为中心强调与消费者建立长期关系营销4.0以数字化为中心强调精准营销营销3.0以价值为中心强调社会价值营销2.0以消费者为中心强调满足消费者需求营销1.0以产品为中心强调生产和销售逐步进入数字营销0

6、2PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书数字环境的日新月异和营销场景的丰富多样，不断催生新的营销工具和手段出现，AI 技术的广泛应用将营销推向了新的阶段。ChatGPT 发布后短短两个月，用户量破亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序，同样来自 OpenAI 的人工智能文生视频大模型 Sora，一经发布在全球视野内关注度居高不下。2023 年起，国内企业纷纷宣布入局大语言模型并投入场景使用，迅速打破了原有的营销格局，引发了营销人的重新思考和探索。同时，认知的迅速普及，也降低了 AI 技术落地应用的市场教育成本，提高了实施效率，促使投资者和企业更愿意投资推动 AI 技术的研发和应用。

7、AI 在营销领域的规模化应用拉开序幕。据 Salesforce2022 State of Marketing AI Report显示，67%的营销工作者表示他们正在使用某种形式的 AI 工具改进工作流程,而有75%的受访者计划在未来两年内增加 AI 工具的使用。2023 年 5 月 Gartner 发布对 2500 多名高管的民意调查，70%的组织目前处于生成式人工智能的学习与探索阶段，而 19%的高管已经处于投入或生产模式；64%的高管认为生成式人工智能能够在客户体验、客户保留与营收增技术不断革新为营销行业带来新生产力，营销行业正在以更快的速度迈入下一个阶段，演进和变迁甚至可能实时发生。过去

8、一年，AI迅速渗透到营销行业，对营销人员来说，AI从起初的猎奇变成必备工具。丰富的营销场景推动AI规模化应用1.20%Customer Experience/RetentionRevenue GrowthCost OptimizationBusiness ContinuityNone of the Above or Not applicable(E.g.vendor or investor)25%50%资料来源：Gartner（2023年5月）生成式人工智能投资的主要关注点(受访者百分比)38%26%17%7%12%AI 相关能力的应用是未来营销趋势的主旋律，但不应忽视，数字化和智能化才是我们

9、应用工具来提升效能的根本目标。AI 作为数字化和智能化的催化剂，对营销行业的数智化转型的确将产生深度影响。在 AI 的参与之下，营销数字化的核心能力，数据处理方式和效率方面有显著提升；能够解决长久以来营销自动化中“规模化”与“个性化”的矛盾。随着 AI 技术的不断进步，将帮助企业更深入地理解消费者需求，优化营销策略，降低成本，提升效率，并最终助力突破生产力的限制，达到营销数智化的理想形态。AI 的普及应用已成为必然，企业经营者、决策者乃至运营者都需要掌握并拥有 AI 的应用能力。希望通过接下来的详细介绍，尽量帮助营销从业者找到将 AI 应用到实际工作中的切入点和方法，同时，我们将在具体场景中说

10、明其可行性。AI加速营销行业数字化转型1.3长上发挥强大势能。03PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书目录 CONTENT1.1 营销行业从传统到智能化的发展概述1.2 丰富的营销场景推动AI规模化应用1.3 AI加速营销行业数字化转型02 0303PART01概述：营销行业的发展演变推动AI规模化应用PART02AI赋能营销的场景2.1 营销行业的技术和应用架构2.2 AI在营销场景中的关键应用0707PART03AI应用于营销全链路3.1 AI+广告投放3.2 AI+私域运营3.3 AI+直播电商3.4 AI+B2B内容营销3.5 AI+品牌管理13 1619212404PAGE2

11、024 AI赋能营销应用场景白皮书05PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书PART04应用前景展望4.1 行业（AI营销）规模预测4.2 AI营销应用趋势2828自然语言处理技术生成式人工智能计算机视觉GPT 聊天机器人大语言模型 机器人流程自动化知识图谱通用人工智能智能语音技术人工智能代理商业智能机器学习基础模型模型31 3131313132323232323232333333PART05附录：人工智能常用名词/概念解释对话式人工智能 数字人算法增量训练增强分析深度学习多模态人工智能虚拟助手扩散模型提示工程提示词数据安全人工智能伦理数据挖掘3333333333343434343434

12、34343402.AI赋能营销的场景2.1 营销行业的技术和应用架构2.2 AI在营销场景中的关键应用AI赋能广告投放并非新生能力，过去智能化的应用主要在媒体端，AI帮助广告资源的管理更加精细化。随着生成式AI的应用，广告主同样可以拥有更多主动性广告智能化投放能力。07PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书内容形式与质量标准执行效率提升批量数据分析运营人员专业能力和经验要求投放策略优化广告投放效率与效果提升的维度常见应用列举场景一 广告创意内容生成和优化根据需求描述与提示，AI可以直接生成创意内容，并依据投放后效果反馈，优化投放策略，提高广告的有效触达率、点击率和转化率。分析用户对不同内

13、容的反应，实时调整广告素材和文案，以提高广告的吸引力和转化效果。在内容素材方面，AI支持生成包含图片、文字、视频、音频等类别内容。场景二 智能广告定向与个性化展示基于用户历史行为数据分析，精确圈定广告的目标受众，并将广告投放给符合预设条件的用户。综合分析广告投放数据、用户的基础属性、兴趣偏好、地理位置、历史购买行为等信息，AI可以将相应的广告推送给更为精准的用户，提高广告的投放效果。2.2.2 营销数据分析与趋势预测Salesforce2022 State of Marketing AI Report提到这样一组数据，未来两年内有计营销行业的技术和应用架构2.1AI在营销场景中的关键应用2.2

14、2.2.1 智能广告投放PART 02AI赋能营销的场景零售金融文旅教育文娱B2B.行业创意设计内容营销广告投放个性化推荐自动化营销智能客服客户管理营销优化市场分析与预测应用层文字生成数字人/场景生成策略生成多模态生成音频生成图像生成视频生成代码生成.能力层机器学习深度学习AI大模型计算机视觉语音识别语义识别RPA自然语言处理知识图谱技术层广告投放对AI能力需求尤为突出，广告投放占据了品牌企业全年的大部分营销预算。随着媒体渠道多样化，传统粗放式广告投放缺乏可验证的投放效果数据；同时，经济下行，消费低迷，品牌对效果的要求尤甚从前。因此智能化的广告投放需求变得更加突出，广告主需要全链路数据监测能力

15、，同时也追求不断趋于优化的广告效果。利用自然语言处理技术和文本挖掘技术，AI能够理解大规模的文本数据，如消费者评价、社交舆论、媒体内容，它能够提取、分析和理解这些数据，从而提供具有营销价值的数据分析结论，这包含主题提取、关键词提取、标签提取等。同时，AI能够随着数据量的增长，不断学习，提高自身准确率和效率。数据分析的难点数据量不足数据源质量差数据标准化程度低只有数据没有洞察划增加AI工具的营销人中，对分析类AI工具的意向使用率为38%，仅次于内容生成的43%使用意向率。营销人员需要借助深度洞察力的数据分析来指导制定精准的营销策略，在激烈的市场竞争中占据优势地位。但是，传统的营销数据分析需要耗费

16、大量人力在数据清洗与分析处理这样效能低下的工作内容上。AI技术的应用极大提升了数据处理效率，可以快速从海量数据中提取有价值的信息，如用户特征、行为数据等。同时，AI能够完成重复性工作提效之外，更能通过深度融合营销分析模型，可在营销数据分析和预测中提供全面的洞察和预测能力，大幅度提升营销数据分析效能。常见应用列举场景一 数据提取与整合AI应用在数据分析方面，能够帮助自动化、智能化实现数据收集、准备、集成、分析、建模，并输出各种洞察的能力，从而为制定有针对性的营销活动策划，以及营销策略执行等不同阶段需求提供指导及依据。Gartner在2017年7月发布报告增强型分析是数据及分析的未来首次提到“增强

17、型分析”，其中指出，增强型分析技术利用自动化算法去提升数据准备、洞察发现和数据科学以及机器学习等领域的效率和效果。技术的应用可以显著改善传统的手动数据分析方法，为企业带来更加智能化的数据处理与商业决策。场景二 数据分析与挖掘场景三 预测和趋势分析AI利用机器学习、自然语言处理技术实现预测模型的自动构建，对海量数据进行分析和建模，进行如消费预测、销量、市场发展等趋势预测，帮助企业提供实时营销策略调整与优化。2.2.3 客户体验和个性化营销营销人对AI能力应用场景需求中，个性化推荐工具需求的增长将达到57%，是需求增长最快的应用场景之一。数据分析的目的是深入了解客户需求和偏好，为08PAGE202

18、4 AI赋能营销应用场景白皮书利用语音识别、语音合成、语义理解等人工智能技术，所打造的智能客服或聊天机器人可以通过回答常见问题、提供产品信息、处理投诉和问题，并实时与客户互动等行为，为客户提供个性化的服务体验。同时，通过理解客户的需求、分析用户的语言和交互数据，帮助客户更快地找到所需的信息或解决方案。智能客服和聊天机器人，可以为企业提供更快速、便捷和个性化的客户支持。09PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书其提供个性化的推荐和推送，以及定制化服务，来提升客户体验和满意度。这有助于企业建立更紧密的客户关系，从而提高客户忠诚度和满意度。比如，根据客户的购买行为和浏览记录，借助AI推荐算法提

19、供相应的产品或推送服务，或者根据客户的偏好定制个性化、不断迭代的营销策略，让客户收获更加贴心和便捷的体验，这都是现在AI技术已经投入应用的场景。用户交互渠道营销应用电话网页APP微信（企业微信）实体机器人营销获客市场洞察场景一 智能客户服务和聊天机器人数据收集数据源选取确定采集方式数据处理与清洗特征提取提取有效信息特征工程场景二 用户行为分析常见应用列举需求研究用户运营前面提到，基于数据分析可以帮助企业进行自身现状以及市场趋势的分析，与之同样重要的是用户分析。用户行为分析也是企业了解市场趋势和客户需求、优化产品和服务、提高市场竞争力的重要手段。企业分析用户在网站、APP和社交媒体上的行为数据，

20、如点击、浏览、购买等，可以深入了解用户的兴趣、偏好和购买决策路径。收集这些数据，利用AI技术，建模并分析预测用户的未来行模型训练与评估模型选择模型训练模型调优模型评估与应用可视化展示图表报告仪表盘动趋势和需求，制定有针对性的营销策略，并精准触达，提高营销效果。从而帮助企业更好地洞察用户需求和市场趋势，提升市场竞争力。场景三 个性化推荐和定制化营销个性化推荐和定制化营销是提升产品销售和交易价值、增加客户黏性的关键策略。通过数据分析，生成个性化的推荐内容，包括相关产品、优惠活动和定制化服务等，从而提高用户的购买意愿和满意度。个性化营销还包含策略的个性化，针对特定人群，定制化营销方案。通过分析用户兴

21、趣偏好和需求等数据，定制个性化的营销活动，并在活动执行过程中，不断优化迭代运营策略，以提高用户参与度和转化率。通过个性化推荐和定制化营销，企业可以有效提升客户体验，促进销售增长。2.2.4 社交媒体营销和KOL营销管理通过AI分析社交媒体上的海量数据，帮助企业了解用户对产品和品牌的态度和反馈，同时有利于管理社交媒体账号，监控品牌声誉，快速发现与品牌调性一致的KOL（关键意见领袖），并建立合作关系，扩大品牌曝光度。同时，AI也可以通过对社交媒体数据的监测和分析，帮助企业及时掌握市场动态，以更好地调整营销策略。AI为企业提供的个性化、智能化的社交媒体内容生成和管理服务，根据用户的偏好和需求，自动化

22、地生成适合目标受众的创意图文视频内容，可以优化用户体验，增强品牌影响力，提高社交媒体用户沟通效率和效果。常见应用列举10PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书时，接入AI和MA能力的内容管理平台还能够智能化管理社交媒体平台的发布计划和发布频率，确保内容的及时性和持续性。社交媒体监测和分析是企业了解市场趋势、竞争对手动态和用户反馈的重要手段。利用强大的数据处理和分析能力，对社交媒体上的数据进行深入挖掘和分析，则能够帮助企业科学高效地制定营销策略、改进产品和服务，提高市场竞争力。借助AI的数据处理和分析能力，企业可以深入挖掘社交媒体数据，获得有价值的洞察：直观了解用户对产品或服务的感受和评价

23、，并据此优化营销策略；监测竞争对手在社交媒体上的活动和表现，以制定相应的差异化推广策略。11PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书利用自然语言生成和机器学习技术，可实现社交媒体内容的自动生成和管理。基于智能化内容生产解决方案，企业可以自动生成高质量、个性化的社交媒体内容，包括图片、视频和文字等形式，从而输出吸引用户的关注和兴趣的内容。同AI对于社交媒体运营的价值提高分析效率预测舆情动向改善用户体验监测竞品表现场景一 社交媒体监测和分析场景二 社交媒体内容生成和管理AI基于社交媒体数据和用户行为分析，结合影响力模型或价值评估模型，评估品牌或个人的影响力，并提供以数据为驱动的社交媒体影响力评

24、估和增强解决方案。通过建立影响力评估模型，量化品牌或个人的影响力指数，并为其提供优化建议。同时，通过分析用户互动数据，AI还能够为企业提供优化社交媒体营销策略的建议，以提高营销效果和用户满意度。以数据为驱动，帮助企业大幅度提升在社交媒体平台的影响力。场景三 社交媒体影响力评估和增强爱点击集团iClick12PAGE03.AI应用于营销全链路3.1 AI+广告投放3.2 AI+私域运营3.3 AI+直播电商3.4 AI+B2B内容营销3.5 AI+品牌管理13PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书PART 03AI应用于营销全链路广告投放AI技术为广告制作提供了无限灵感和创新可能性，同时带

25、来了前所未有的精准度和效率。内容营销帮助B2B企业提高内容生产效率、提升内容产出质量、扩大内容传播覆盖面、优化内容效果评估。品牌管理赋能品牌建设，帮助企业高效搭建智能化的品牌管理体系。私域运营从目标客群建立到成交转化，大量重复人力工作可以借助AI工具来提效。直播电商在直播间搭建、营造互动氛围、数据效果分析、长效经营等方面，有效提升直播的互动率、内容质量和营销转化。45%3700亿美元90%1.3万亿美元50%20222023E2032E未来10年全球AI广告收入及占比本章节我们将按照品牌营销链路中重点环节或重要过程板块，详细介绍 AI 在其中的可应用部分，重点将放在目前市场上已经有较为成熟的产

26、品工具或技术能力的部分。将涉及到的营销板块有广告投放（引流）、私域运营、直播电商、B2B 内容营销、品牌管理。AI+广告投放3.1随着AI技术的崛起，广告行业正在经历一场深刻的变革。通过自动化内容生成和创意优化，AI技术为广告制作提供了无限灵感和创新可能性，甚至颠覆了广告的制作和呈现方式。同时，AI 技术还为广告投放带来了前所未有的精准度和效率，让广告能够更准确地触达目标受众，提高点击率和转化率。群邑全球发布下一个十年：人工智能报告，预测全球 AI 广告的收入占比将达到 90%。在数字化时代，积极拥抱 AI 才能在激烈的竞争中立于不败之地。自然语言处理、大语言模型等技术和模型的不断进步，放大了

27、AI在广告投放场景中的应用边界。在本章节中，我们将从投放素材智能化制作、广告系统智能化投放、广告效果评估与优化等场景入手，结合市场中的最新产品与案例，探索AI技术如何更好地帮助品牌实现更高效、精准的广告投放，从而提升市场竞争力和品牌价值。3.1.1 投放素材智能化制作场景的应用AI技术的加持掀起了创意风暴，颠覆了传统的投放素材制作流程。以往需要数周才能完成的设计场景概述AI在广告投放场景中的落地应用“创造力”一直被视为人类与机器最本质的区别之一，而现在，基于大语言模型，机器拥有了更多的开放性和智能感，甚至还可以实现创意素材的自动生成与优化，极大颠覆了人类认知。AI可以通过分析大量历史广告数据，

28、学习成功的创意模式，为投放素材制作提供创意灵感，创造出更吸引人的广告，提高点击率和转化率。目前，腾讯广告的“AIGC衍生-素材AI二创能力”，可以通过AIGC技术赋能衍生素材二创，放大设计师产能，提供各种具有原生感、设计感、丰富多样的素材。设计师只需要在素材库上传一定量的基础素材，系统就可以基于用户数据自动扩展元素尺寸，自动布局优化，给优化师扩展出更加丰富的素材，助力高效覆盖更多流量，提升效果。整个过程中无需操作，全自动生成，解决人效产能问题；基于原图自然生成多种尺寸、风格统一且覆盖更多流量；同时根据爆款优化布局，突出主体和利益点，助力效果提升。过程，借助AI工具仅需几分钟甚至几秒钟即可。这不

29、仅提高了设计效率，还为投放素材创意注入了无限可能。具体而言，在整个制作过程中，首先通过图像识别、自然语言处理等技术，对海量的文案、图片、视频等素材进行自动筛选、分类和编辑，然后快速生成符合广告投放需求的素材。同时，AI技术还可以根据历史投放数据和用户行为数据，预测用户偏好，为投放素材制作提供更有针对性的建议。据Gartner最新预测，到2025年AIGC产生的数据将占所有数据的10%，这将是一个非常庞大的数字。目前，投放素材制作的流程已逐渐发生变化，可预见的是，广告行业即将跑步进入传统人类素材创作和人工智能素材生成并行的时代。1）投放素材生成在算力支撑下，生成式AI不仅可以得到更精确的结果，还

30、能够24小时不间断生成内容。通过机器学习和自然语言处理技术，理解和分析用户需求，自动生成符合目标受众的广告文案、图片和视频，让品牌快速获取兼具吸引力和个性化的广告素材内容，提升广告的投放效率、精准度和效果。在实际落地过程中，爱点击已经拥有数智化投放素材制作场景的实用能力，爱点击自主研发的一款基于扩散模型的创意图片自动生成软件，依托神经网络算法和深度学习技术，通过训练机器去学习和分析数百万张图片，自动生成高度真实的图像，可以快速产出高质量广告和营销素材，显著提高创意产出能力，同时还可以实现图像选择、图像处理、图像合成、图像风格转换等多重功能，满足各种行业使用场景需求，多维度赋能品牌的各种营销需求

31、。2）创意优化服务角色面向素材少，但商品库有商品的客户进行中进行中下一阶段规划中商品图组合+视频模板衍生模板可根据行业定制解决原素材欠缺、视频场景下模板不够丰富、模板风格不适配问题解决原图&模板内容不匹配、模板丑、模板导致原图占位小问题AIGC衍生转尺寸AIGC衍生+模板二次结合AI增加利益点AIGC模板替换原有模板面向有一定素材量级，但对衍生结果有要求的客户衍生方向当前状态解决问题AIGC为衍生的二次加工提供更多场景策略无中生有锦上添花14PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书在实时竞价环境中，广告系统能够快速分析广告价值，与其他广告买家进行实时竞价。这种竞价模式有助于降低投放成本，提

32、高投放效率和效果，同时，通过实时竞价，广告主还可以根据市场情况和竞争对手的动态，灵活调整投放策略，以获得最佳的广告效果。近日，腾讯广告进行了RTA 通道升级，采用【RTA-CPC/RTA-CPA 二次请求出价】，让广告主可以对媒体发出的二次请求决策出价，过滤低质流量，进行广告优选投放，从而充分发挥模型的预估优势，更加有效地投放广告，提升转化效果，在大促期间取得更好的竞争优势。15PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书3.1.2 广告系统智能化投放场景的应用传统的广告投放通常需要人工设定投放时间、投放媒体、目标受众等参数，除效率不高之外，目标用户定位的准确性一直是其中的主要挑战。AI技术的

33、应用，可以通过机器学习等技术，自动分析用户行为数据、兴趣爱好、地理位置等多维度信息，实现广告的智能化投放。具体来说，AI可以根据用户的历史数据和实时行为数据，自动筛选出符合广告需求的用户群体，实现更精准的目标用户定位；同时，还可以根据用户的兴趣爱好和地理位置等信息，自动调整广告的创意和内容，提高用户的点击率和转化率。3.1.3 广告效果评估与优化场景的应用AI技术在广告效果评估方面的应用，能够帮助广告主更好地了解广告投放效果和市场趋势，及时优化投放策略，降低投放成本。通过数据分析与动态调整以及预测模型，有助于实现更智能化的广告管理和优化，推动广告行业的持续发展和创新。1）精准定向2）实时竞价利

34、用 AI 技术，广告系统能够实现高度精准的目标受众定位。通过分析用户行为、兴趣、地理位置等数据，将广告准确地在合适的时机、合适的地点推送给最有可能对其感兴趣的用户。这种精准定向能力提高了广告的点击率和转化率，从而达到广告投放效果的提升。爱点击旗下一站式智能广告投放平台 iAccess，在智能化投放场景的实践中，整合全渠道营销资源，支持多种智能广告投放模式，基于海量数据源，深度挖掘中国网民受众行为和营销链路，为品牌和效果广告主提供策略、创意、投放优化等全生命周期的智能营销服务。运用大数据和 AI技术，实现精准人群投放，从基本属性、购买能力、行为特征、兴趣爱好、观念态度等维度，实现全面的人群画像，

35、真正做到千人千面广告投放；同时 可 以 自 定 义 标 签 生 成 目 标 人 群 包，通 过iAccess 独有的 AI 技术引擎，结合目标人群线上线下行为，进行交叉人群定向，可针对特殊行业领域实现精准投放，提升广告效果。广告请求广告投放系统流程媒体广告主人群圈定模型RTA出价模型在常规RTA的协议基础上增加二次请求外发常规RTA请求人群决策参竞广告ID&出价广告展现广告ID召回粗排精排搭建更高效、更精准、更具商业价值的私域流量池1）数据分析与动态调整利用 AI 技术，可以对海量的广告投放数据进行分析，提供关于点击率、转化率、ROI 等关键指标的深入洞察，这有助于优化广告策略，提高投放效果。

36、同时，广告系统还能够通过 AI 实时追踪广告效果，根据反馈数据动态调整投放策略，如调整投放时间、频率和位置等，以实现最佳效果，让广告投放更加灵活和智能，提高广告的精准度。2）预测模型AI可以通过机器学习算法构建预测模型，预测未来的广告效果，让广告主可以更好地了解目标受众的行为和需求，提前制定相应的投放策略，提高广告的点击率和转化率。同时，预测模型还可以帮助广告主及时发现市场机会和潜在风险，为决策提供有力支撑。这有助于更有效的广告投放计划制定，降低投放成本并提高回报。可以看到，智能广告投放系统从“增量模型”转化为“实时在线模型”，让广告系统对转化样本变化的捕捉更快速，同时提升模型对广告pCVR预

37、估的精准度，缩短系统对新广告的探索时间，让广告主在控制成本的同时快速起量，稳定拿量。21%；每月私域流水10万以内的商家占比，也从16%提升到21%；每月私域流水10万以内的商家占比，也从26%扩大到33%。这一组增长数据值得关注。私域是指企业或个体自主所有，可以自己经营和管理的渠道或平台。当下，营销人几乎都正在亲历流量红利消退后的增长乏力，也清晰看到为追求增长而不断攀高的营销预算。低增长时代，精耕细作才是营销主要动作。私域运营被视为红利退潮后的新增长引擎，相对而言，其成本效益更高，且自主可控，受第三方平台的约束和运营风险更小。私域流量运营因此从“构想”跃升为品牌数字化营销的“标配”，品牌逐步

38、开展搭建具有优质商业价值的私域运营池，以寻求新的增长突破口。确立目标和策略，即明确私域目标，圈定目标客群，根据品牌特性选择合适的私域平台或渠道。明确目标后，制定相应的策略规划，帮助流量运营留存，包含私域平台的搭建、运营、生命周期管理等，以达到预期的效果收益。AI+私域运营3.2见实发布的2023年私域趋势白皮书中提到，2022 年一年时间里，私域运营营收流水在100万至1000万区间的企业数量，从16%提升到场景概述AI赋能搭建私域运营池的关键步骤包括运营目标目标圈层平台选择私域资产增值交易数据分析反哺策略优化运营目标运营/留存数据分析策略制定私域建立生命周期管理精细化用户运营营销创意/策略1

39、6PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书私域场景中想与用户连接紧密，运营者需要不断抛出内容、活动与用户产生高频次互动，热点内容的实时响应是私域运营用户活跃的重要手段。结合自然语言处理能力和图像识别技术，可以实时监控和分析网络热点和趋势。基于品牌特点，创作策划相关的创意内容，并快速产出与投放，紧密跟随市场变化，提供及时的营销动作。这样不仅极大促进私域用户活跃，还能够最大限度地获取公域热点流量红利，真正做到借热点之势，实现低成本高裂变的传播效果。2）热点内容实时响应企业在私域运营中追求的目标是通过内容传达情感，与用户建立真实的情感连接。在真实的场景中，向用户传递价值。例如私域营销中常见的纪念

40、日营销，通过为用户提供极具个性化体验的触达，非常容易拉近用户情感连接。借助 AI 的自动化及生产能力，可以向单个用户开展特定的自动化营销内容推送。基于用户旅程和用户属性数据、行为数据推测需求及偏好，进行专属内容生产和点对点分发，营造用户归属感，提升体验，唤起情绪共鸣，加强用户忠诚度。运用 AI 学习能力及生成式 AI 能力，根据目标客群的共性特点设计符合其认知与喜好的营销物料3）个性化内容生成，定向投递，迎合目标需求品牌可以收集社交媒体平台评论、历史用户成交信息等数据，并对用户的基本信息、购买习惯、选择偏好、触发购买行为等关键因素数据进行归因分析。通过应用 AI 数据分析，能够提炼出关键共性特

41、征，帮助品牌更充分了解到目标用户群的属性特点。这样，品牌在搭建私域池时，便于获得明确的方向和有效的数据支持，从而使私域营销策略制定更准确且有针对性。基于行业大数据和企业一方数据的混合分析，可以形成一个最初用户群的共性画像。基于用户画像，也能相对准确地制定出一些量化目标，例如用户增长百分比、市场份额占有率的提升以及成交量的增加等。这样的量化目标既具备可行性，也能为私域经营策略的制定提供指导。运用 AI 技术能够基于实时热点、市场需求、用户喜好等不同的因子，高效且高质量地生产相关内容以满足不同营销目的，包括但不仅限于文字、图片及视频。这不仅提升了品牌形象，也满足了用户需求，拉近了品牌与用户之间的距

42、离，增强了互动关系。运用数据解读进行策略的迭代优化及效果的归因分析。这些反馈和分析可以帮助品牌在未来的私域运营过程中，及时调整策略。17PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书AI在私域运营中的落地应用3.2.1 确立运营目标，制定私域经营策略3.2.2 运营留存私域流量可以通过投放引流、营销活动等方式获取，但私域运营主要解决的是如何留住流量。私域的流量渠道按照品牌企业与用户的关联程度可以分为强连接、中连接、弱连接，例如企业微信导购、社群运营、微信公众号等。在面对不同连接渠道时，结合 AI 作为技术支撑，展开精细化运营管理，私域运营的各个环节都将被极大地提速和增效。1）内容精细化运营，提升

43、用户活跃度内容运营上一节提到，差异化运营策略的制定需要有标签化管理作为基础，本节我们来阐述如何根据用户圈层制定差异化运营策略，这里我们以社群运营为例。2）基于圈层定制化运营策略私域用户的互动需求无时不在，了解产品、参与营销活动、购买帮助、售后咨询等都需要品牌随时做到有求必应、有问必答，保证7*24小时实时响应。智能客服可通过提供实时、个性化的支持来满足用户需求。同时，AI技术在帮助品牌解决用户基本需求的同时，还能满足带有感情的沟通。例如应用AI的情感分析能力，能够洞察用户沟通中的情绪状态，3）智能客服，实时1v1服务与咨询例如定制化的小众活动及服务、限时限量的优惠券等，不仅能满足指定人群市场的

44、定向覆盖，也能拉进品牌与用户之间的距离，建立良性互动关系。运营者需要基于数据分析结果来进行社群分层，结合不同的运营策略来差异化运营用户。在社群中，运营者可按照这三层结构管理用户：核心层、影响层和外围层。品牌需要充分利用社群中各级用户之间的关系互相影响，促成 A 驱动 B，“爆发式”激活用户，甚至转化。在这一环节中，利用 AI 技术赋能 SCRM 或数据分析平台，可以有效提升数据分析和优化效率，并且 AI 可以帮助发现潜在问题和改进方向，为品牌提供决策支持，更好地进行用户全生命周期管理。爱点击 畅鲟 SCRM 通过采集全链路用户行为数据、并对交易数据进行分析，帮助品牌构建以数据为驱动力的社群，针

45、对不同的社群实施精准、个性化营销，从而加速用户在社群的转化，提升产品销量。在社群运营的创意内容投放方面，利用 AI+畅鲟 SCRM 的内容素材库打通，能够快速生成满足不同圈层的个性化内容，基于多样化内容精准触达核心层用户，以核心层用户带动影响层和外围层用户，帮助品牌快速实现裂变增长。精准、立体用户洞察是私域运营精细化的基础环节，如基于用户的历史行为数据、属性数据，获取有价值的洞察和深层市场需求理解，帮助品牌实现用户标签化管理，准确定位目标用户，制定差异化沟通策略。AI 技术能够处理海量的用户数据，并进行识别、清洗和分类，去除无效和重复数据，对有效数据进行分析、归总，从中预测或总结用户的偏好和行

46、为趋势。通过采集包括互动数据在内的用户数据，AI 可以挖掘出具有推动转化价值的标签，并自动为用户进行标记。这使得企业能够更好地提供相应的营销触达内容和个性化服务，实现激活、转化和变现。利用 AI 自然语言处理和机器学习等能力来管理用户标签，并通过信息分类和归类，构建用户标签模型，实时更新用户标签，根据用户的行为和反馈进行实时分析和调整。AI 提供的快速处理能力和准确性，帮助企业提高私域运营的效率和效果。1）数据分析及标签化用户管理用户精细化管理，提升私域粘性18PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书AI赋能品牌提升直播效能、内容质量和营销转化 AI+直播电商3.3据网经社、中商联联合发布

47、的2023年（上）中国直播电商市场数据报告显示，2023上半年直播电商交易规模约为19916亿元，占全网销售额的27.8%左右；预计全年交易规模达到45657亿元，同比增长30.44%。相较于传统静态形式的商品展示，直播电商以真实的产品展示和直观的互动体验为优势成为迅速普及的购物场景。本章节中，我们将阐述在由品牌企业主导的电商直播场景中，AI如何应用在直播间搭建、营造互动氛围、数据效果分析、长效经营等方面，有效提升直播的互动率、内容质量和营销转化。场景概述1）运营转化承接，为私域资产增值私域流量需要有可追溯的来源，更要有可转化的去处，新客户首购、老客户复购与增购都是私域流量转化的去处。小程序商

48、城作为微信生态内流量承接的场所，其价值不仅是完成交易本身，更多的是帮助品牌完善了从流量获取到转化的闭环。因此，私域流量与微信小程序商城的打通是完成运营目标的关键动作。私域用户进入小程序商城，品牌可以通过挖掘历史数据，推测用户喜好。借助 AI 智能推荐能力，实现商品精准推荐，从而提高用户的首购转化率。此外，畅鲟小程序商城通过与腾讯珠玑实现对接，利用 AI 智能短信形式召回流失用户，通过精准匹配触达短信与营销人群，在私域场景中实现有针对性的内容推送，将用户引流至商城，有效提升召回效果。3.2.3 商业转化品牌做用户运营的最终目标都是转化，私域运营的优势就是通过提供个性化的内容、服务和体验，从而提升

49、用户的转化率，并通过维系用户粘性，保持用户忠诚度，强化复购意愿。回复的沟通内容更符合用户当下情绪，帮助品牌提供更加有温度的互动体验。域流量的精细化运营。19PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书2）交易数据分析反哺策略优化畅鲟小程序商城通过持续不断记录和更新用户在不同私域场景和不同营销节点的行为记录、消费记录等，构建精准用户画像，丰富用户标签，借助 AI 能力为运营提供决策依据和指导，打造数据应用闭环。同时，结合不同私域渠道的交易数据，可以了解用户不同来源的购买行为和转化路径，从而可以进行跨渠道整合优化，实现企业私AI在直播电商场景中的落地与应用3.3.1 直播间搭建：塑造灵活个性化的用

50、户沟通场景观众进入直播间的第一印象来自“黄金 30 秒”，即刚进入直播间 30 秒带给用户的感受将决定是否停留。搭建直播间的主要目的是为了塑造一个吸引用户、符合品牌形象、能促进消费者与品牌互动的场景。在传统的直播间搭建环节，运营人员需要做大量前期准备，如直播间场地、直播背景搭建，物料和道具的定制等。智能虚拟背景被广泛应用在直播间搭建中，可以提供更丰富的场景选择，更灵活机动的布景方式，更优质的视觉3.3.2 直播脚本：让商品富有生命力直播前，运营部门需要投入大量精力进行调研、策划、撰写等脚本策划。涉及到的环节包括产品介绍、演示、互动等，运营人员需要根据产品特点和目标受众制定直播策略和脚本，确保内

51、容吸引力。AIGC 对于营销相关内容产出质量和效率的提升，在现阶段具有显著优势。在直播前，通过历史数据分析，AIGC 能够为策划者提供关于直播时间、推广产品、直播内容定位等方面的洞察。运营者传达给 AIGC 工具一个指令，让它明确自己的角色（某电商平台的带货主播），输入即将推广的产品的特点、功能，面向的目标人群，产品价格等信息，现阶段 AIGC几乎可以直接生成一份令人满意的直播话术脚本。效果。观众进入直播间的瞬间，是品牌商家捕获用户注意力的“黄金 30 秒”。直播间的氛围、互动性等都是提升观众体验的重要影响因素。爱点击旗下直播赋能工具直播加加，通过图像识别、人脸识别、增强现实（AR）等视觉识别

52、技术，帮助主播商家用更合理的成本，搭建沉浸式直播间。直播加加提供的多图层多场景虚拟背景能力可创建多达 16 个图层和 2000 个虚拟场景，且各场景下的具体内容、位置、大小、层级等均具备智能记忆功能，同时，支持智能演示计划，即无人工干预的情况下，各类直播场景也能如电影播放般智能切换。3.3.3 主播:帮助商品找到合适的消费者1）数字人主播随着 AIGC 与电商行业的深度融合正在进行，数字人主播正在为商家生产效率带来颠覆性改造。北京理工大学融合发展研究基地副主任尹西明曾表示，AI 不仅能够以更便捷、实时和多模态的交互来帮助供给端更高效地感知、获取并预测直播用户的偏好和需求痛点，还可以大幅降低消费

53、场景建构、触达和深耕的门槛与成本。数字人直播能够基于行业的专业知识库，利用大模型、自然语言处理、实时推拉流、数字化形象呈现技术，提供互动屏、语音和文本问答。尽管数字人主播无法取代真人主播，但是我们可以发现，在很多实际应用场景中，数字人主播能够很大程度上作为场景的补充，增加了直播电商的转化机会。商家可以采取“热门时间真人直播”+“剩余时间虚拟人直播”配合的方式全时间段刺激消费者购物需求，有效提升 GMV。数字人相比真人主播的优势全时段直播与真人主播相比，虚拟人主播可以进行24小时不间断直播带货且无额外人力成本，可以填补真人主播的空白时间段。可控及可塑性强相比真人主播，数字人主播效果稳定且直播质量

54、标准化，商家可以自行设置主播风格以及数据、语料的输入，减少相应常识性错误。多语言能力数字人直播的多语言能力有望提升直播内容的优质性以及模式的趣味新奇程度;此外，多语言能力在跨境电商直播拥有广泛的应用场景。20PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书21PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书AI 实景无人直播带货已逐渐崛起为一种创新的电商销售模式，巧妙地融合了人工智能算法和实景直播技术，通过无人直播的形式，将商品展示、介绍和购买等环节实时呈现在线上，为消费者带来更为直观、便捷的购物体验。2）AI实景无人直播带货3）商品与主播匹配对于拥有大量子品牌产品线与不同类型主播的集团型企业来说，不

55、同主播与不同产品线的搭配组合很关键。AI 数据分析通过对子品牌形象、主播的历史表现和受众特征几个方向，进行智能分析，一方面可以帮助品牌主打造主播与产品的“最佳排挡”，另一方面可以快速将品牌和已有主播精准匹配，确保每个子品牌产品以最适合的方式呈现给目标观众，提升直播效果。3.3.4 直播间互动:提升直播间活跃度品牌自播作为市场或电商运营部门常态化的运营方式，重视长期发展而非一次性直播产生的销量。由品牌自主把控的直播电商运营，能够以直播为载体，进行长期品牌故事的设计与传递，建立与用户深度沟通场景，从而带来用户活跃度、忠诚度的提升，甚至下单转化、复购率的提升。因此，保持直播间的活跃度是品牌自播关注的

56、主要指标之一。爱点击曾帮助某国际知名润滑油品牌打造直播间智能客服，运用自然语言处理技术自动识别评论区的留言，并判断意图，而后通过调取后台知识库，智能客服能够在评论区完成模拟真人的回复。此外，语义理解和图片识别功能还可以助力主播根据视频画面和讲解内容智能推荐商品链接等，大幅降低人力成本，提升直播效益。3.3.5 销售转化：直播电商价值成果可以看出，销售总额取决于观看用户数、转化率和客单价这三个核心要素。在实际运营中，我们可以将这三个要素进一步细化为流量、停留时长、关注、分享、转化、复购等数据指标。关键指标的提升需要洞察支持与策略的优化，通过提供智能推荐和数据分析可以帮助直播电商影响并优化以上关键

57、指标数据。例如提供定制化的价格策略以及关联商品推荐等智能化服务，帮助品牌获取更多转化机会。直播电商的核心公式GMV（销售总额）=UV（观看用户数）*转化率*客单价AI+B2B内容营销3.4B2B内容营销在提升品牌认知、展示解决方案价值及助力客户洞察市场变化等方面发挥着至关重要的作用，已逐渐成为企业获取竞争优势的必要手段。随着数智化时代的到来，AI技术的加成，让智能化生产在B2B内容营销场景中拥有广泛的应用前景，能为企业提供更高效、个性化的内容营销策略支撑，提高客户满意度和转化率。本章节中，我们将结合爱点击的产品实践，聚焦AI技术赋能B2B内容营销场景，从内容生产、内容管理、内容分发、效果回溯等

58、具体落地场景入场景概述3.4.1 内容生产场景中的应用对于 B2B 企业来说，客户的决策周期长、采购流程复杂，高效的内容营销能在相对漫长的客户旅程中，对线索的获取、培育、转化发挥积极的影响和促进作用。“好的开始是成功的一半”，内容生产作为 B2B 内容营销链路上的第一步，是内容营销成功的关键环节。深入的客户洞察、出色的话题选择、生动的内容创意，有助于企业输出有针对性的专业内容，可以有效提升客户对品牌的认可、对产品的认知，消除采购过程中的阻力。内容，大大提高了生产效率，其核心作用是减轻人工成本、促进个人效率提升。企业利用 AI 营销工具能够自动化生成高质量、有价值的白皮书、博客文章、客户案例，甚

59、至解决方案等多种类型内容，显著提高内容产出效率，让写作变得更加轻松。以上内容类型均可借助爱点击旗下营销自动化平台 iParllay 爱信来的【AI写作】功能来实现。例如在企业中常见的搜索引擎优化场景中，进行站 内 优 化 时，会 涉 及 更 改 网 站 的 title、description、keywords 等，撰写 10 张网站标签，人工大约需要约几十分钟的时间来完成。但 AI会帮助产生页面 TDK，再经过人工后期调整即可以使用，这对于效率的提升是显著的。在企业撰写资讯内容场景中，假设在确保原创度和相关性的前提下生产内容最快需要几十分钟，基于爱信来【AI 写作】能力，可以达成 10 倍提速

60、，再通过人工微调，将关键词植入或标准产品理解融入其中，就可以大大提升人工效率。需要强调的是，虽然现阶段 AI 已经应用于自动化内容生成场景中，但仍无法完全替代人类。B2B 内容营销不能只关注单一目标客群（例如CMO），而是需要面向决策链上有影响力的相关决策者(CIO/CFO/运营总监/采购总监/业务负责人等)。AI 可以赋能个性化内容生成，针对不同行业、职位和兴趣的客户，和每个客户的具体需求和偏好，生成内容，提高精准度，从而提高客户的转化率和满意度。深入到具体行业中，例如一家制造业企业想要向其目标客户展示其产品的优势和特点，通过 AI2）个性化内容生成手，阐述 AI 技术的应用，是如何帮助企业

61、提高内容生产效率、提升内容产出质量、扩大内容传播覆盖面、优化内容效果评估的。当然，随着技术的不断进步，我们也相信 AI 技术将会更好地应用于 B2B 内容营销场景中，发挥更大的作用，为企业带来更多的商业价值。AI在B2B内容营销场景中的落地应用自动化内容生成内容生产内容管理内容分发效果回溯个性化内容生成创意内容生成数据追踪分析内容优化数据驱动转化内容资产智能管理内容审核安全保障自动化内容推送多渠道内容推送生成式 AI 可以通过深度学习大量行业知识和已有的专业内容，自动生成符合客户需求的针对性1）自动化内容生成22PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书3.4.3 内容分发将内容分发至不同平

62、台和渠道，如网站、社交媒体、APP 等，通过自动化方式可以节省大量时间和人力成本。此外，AI 能够提供根据不同平台和渠道的特点和要求，对内容进行格式转换、排版调整、语言翻译等操作，以确保内容能够更好地适应不同平台和渠道的要求，帮助企业优化分发策略，提高内容展示效果。3）创意设计内容生成在海报、插图、视频创意设计中，AI 技术的应用让企业更快、更高效地生成多种形式的内容，从而为 B2B 内容营销增加更多的想象力和创意元素，在提高营销效果和商业价值的同时，提高客户的参与度和体验感。2）内容审核安全保障AI 自然语言处理、机器学习等技术与营销工具相结合，可以帮助企业对内容进行智能审核和检测，涵盖文本

63、、图片、音频、视频等多种形式的内容，从而全面保障内容的安全性；甚至可以识别并过滤敏感词汇、不当言论等负面信息，有效保护企业的品牌形象和声誉。同时还可以提高内容审核效率和准确性，为企业的内容管理和营销活动提供更加安全、可靠的支持。生产个性化内容，分别触达工程师、采购经理和销售代理时，需要强调，不同重点。产进行跟踪和分析，根据内容资产的使用情况和效果数据，不断优化和改进管理方式。例如，iParllay 爱信来营销自动化平台可通过线上化、系统化、集合化的方式帮助品牌搭建内容资产库，实现智能、高效的内容管理，有助于品牌内容的快速分发和推广，提高营销效率和效果。23PAGE2024 AI赋能营销应用场景

64、白皮书采购经理突出关于产品成本、质量和可靠性的信息工程师突出产品性能、设计和制造过程的技术细节和优势的信息销售代表突出关于产品定位、市场需求和竞争情况的信息3.4.2 内容管理内容的标准化管理和统一的内容资产库管理流程，能够让企业实现高效内容协作，提高内容的质量和一致性，增强企业的品牌形象和声誉。1）内容资产智能管理构建内容资产管理平台对于 B2B 企业至关重要，便于系统、全面、高效地管理多品类、多品牌、多产品、多内容形式、多内容渠道的冗杂内容资产。具体而言，对内容资产进行分类、标签化等操作，实现智能化管理，提高内容资产的可查找性和可复用性。同时，AI 技术还可以对内容资1）内容自动化工作流智

65、能筛选和机器学习算法赋能营销自动化工具，能够实现根据客户的偏好和需求，自动筛选优质内容，精准推送给相应的客户群体，提高内容转化率。此外，企业可以自动化地管理内容分发流程，提高内外部内容协作效率。2）多渠道自动分发AI赋能品牌建设，深化品牌价值AI+品牌管理3.5数字化时代，品牌企业投入大量精力关注用户生命周期、产品生命周期，却忽略了品牌价值。然而，近年来随着外部环境的变化，各行业增长放缓，很多头部企业已经着力于调整布局，回归品牌。品牌不是短期促销、刺激销售的工具，当我们从企业经营视角来看待品牌，其意义和重要性应上升到企业战略层面。长期的品牌建设是创造与消费者持续沟通的场景，这与数字化建设的目标

66、逐渐趋同。在这一章节中，我们将重点讲解AI如何赋能品牌建设，帮助企业高效搭建智能化的品牌管理体系。场景概述2）个性化推荐与优化企业可以通过 AI 技术收集客户对内容的反馈和交互行为数据，如浏览历史、点击行为等信息，并在深入了解其需求后，进一步按照细分方向优化内容，实现个性化推荐。例如，针对活跃客户，推荐更深入、专业的内容，从而提高客户黏性和转化率。AI 技术可以支持多种渠道的智能内容分发，包括社交媒体、电子邮件、网站等，提高内容的覆盖面。例如根据不同社交媒体平台的特性，优化内容格式和发布时间，提高内容曝光度和传播效果；通过分析客户行为和需求，自动化向潜在客户发送电子邮件，如个性化的营销邮件和定

67、期的Newsletter 等，精准推送，提高转化率。iParllay 爱信来营销自动化平台中标自动化工作流，能够实现包括内容权限管理、内容分发等流程的自动化处理，可以基于标签/群组经过智能用户筛选，进行全渠道（邮件、短信、企微、公众号等）内容分发。据用不起来”难题。同时，基于多维数据分析模型，满足多样数据分析需求，赋能企业更好地进行数据化运营。3.4.4 效果回溯B2B 内容营销的价值早已不再是用涨粉量、阅读量、转发量这些与销售目标相距甚远的指标来衡量，而是要以获客转化、帮助成单为目标来科学量化。想追溯某一特定内容带来了多少线索和转化？AI 技术可以帮助更好地评估营销内容效果，直观展现在白皮书

68、、博客、推文等形式的内容中，哪些类型的内容是更有效的，以及受众对哪些主题更感兴趣，甚至一份内容中某一部分更受关注，从而优化和改进营销策略，提高营销效率和精度，提升客户体验和满意度。1）数据追踪分析与内容优化内容的表现数据，如曝光量、点击率、跳转率、转化率等，都为内容营销的价值量化提供了依据，也为内容优化提供数据支持。这个过程中，AI技术可以帮助进行数据分析，优化策略建议，提高内容的吸引力和转化率。一体化营销自动化工具 iParllay 爱信来集数据采集-治理-分析-可视化展示，帮助企业解决了“数AI在品牌管理中的落地应用3.5.1 品牌资产管理在管理品牌资产一书中，世界级品牌管理大24PAGE

69、2024 AI赋能营销应用场景白皮书3）专有资产管理专有资产主要指品牌拥有的商标、专利等知识产权，以及渠道关系等。AI 可以帮助企业实现自动化品牌资产管理的流程。例如，自动管理品牌资产的版权、许可、使用情况等信息，规范化、流程化，使用过程可视化。1）提升知名度和认知度，强化品牌标签品牌知名度：指的是一个品牌在消费者心目中的强度，也就是记忆程度。感知质量（品牌认知度）：消费者对某一品牌在产品品质上的整体感受，具体包括对产品功能效用、原料、做工、特点、服务、耐用性、易用性、技术含量、可信赖度的了解和评价。品牌特点、优势、目标客户群体以及价值主张是帮助品牌在竞争中突围的几个优化维度，这也关乎消费者对

70、品牌的记忆程度和认知度。通过 AI的大数据分析能力，品牌管理者可以更准确的理解市场需求和潜在目标用户特征，从而更好的确定品牌定位，铸造差异化的品牌认知度，形成专属品牌标签。2）影响用户心智，提升品牌忠诚度品牌联想和品牌忠诚度是品牌资产的重要衡量维度。品牌联想是指消费者提到某个品牌时，所想到的所有相关的信息和元素，包括感觉、经验、评价和品牌定位等。品牌忠诚度则代表消费者对一个品牌的习惯性购买行为、钟情程度以及向他人分享和推荐该品牌的强烈倾向。实现以上链路足以说明品牌已经影响了一定范围内人群的心智。AI 技术在品牌忠诚度建设方面具有广泛应用。通过分析消费者的行为和喜好，AI 能够为个性化品牌联想提

71、供关键信息。同时，AI 还能通过对消费者购买行为和反馈数据的挖掘，助力品牌了解消费者的需求和喜好，进而提升品牌满意度师阿维 阿克提出，品牌资产大体上可以分为以下五类：品牌知名度、感知质量、品牌联想、品牌忠诚度、专有资产。及忠诚度。25PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书3.5.2 品牌建设及放大品牌效应尽管 2023 年消费市场复苏缓慢，但我们还是见到了不少爆款 campaign，尤其是一波波联名营销，吸引了各消费层人群关注和参与。这些高品质曝光的目的，当然不仅是一次性销量暴涨。品牌更希望通过有效的联名营销，实现影响人群突破原有用户圈层，同时深化甚至迭代了老用户对品牌的理解。打造高质量

72、 campaign 是提升品牌热度、放大品牌效应的有效手段，AI 可以在其中发挥关键作用。通过大量用户数据分析，预测潜力目标人群，描绘用户画像，辅助企业筛选、判断适合的联名品牌行业、类型、规模等，提供决策依据；同时，AI 基于大量的文本和图像数据学习，了解并模拟人类的创造力和情感表达能力，可以辅助品牌进行营销活动的创意生成，以及符合品牌形象和风格的营销活动投放内容生成。AI 在品牌建设和放大品牌效应中，可以提供行业洞察和观点分析，帮助品牌找到匹配品牌价值的目标客群，创作出更具针对性和影响力的内容，与目标用户建立高频且高质量的互动，提升品牌知名度，降低传播成本，进而提高品牌的收益和市场竞争力。3

73、.5.3 品牌声誉和口碑管理建立和维护企业的优质品牌形象是一项长期的任务，除品牌主动动作之外，来自舆论的声誉和口碑的管理也尤为重要。在如今内容分发渠道繁多、用户分散的情况下，传统的舆情监控方式难以应对。在舆情管理部分，AI 技术的应用也是有所优势的。AI 可以通过网络分析、社交媒体监测和预测分析等方法，帮助企业把握最新的市场动态和用户反馈。结合 AI 的自然语言处理和图片识别能力，企业可以迅速发现各社交媒体平台需要监测的内容，从源头上解决舆情问题。企业可以在很大程度上降低风险信息传播对品牌形象的影响，确保品牌形象的持续优质。与风险管理同样重要的还有正向口碑的运营，口碑营销能够促成用户裂变和成交

74、转化，为品牌带来更长期的收益。AI 监测工具可以快速发现和识别正向口碑的内容，并即时对其进行有效运营。品牌是市场的重要资源，高效的品牌管理可以帮助企业更好地应对市场变化，确保品牌形象的优质。因此，可以期待 AI 成为品牌建设和管理的重要助力。26PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书04.应用前景展望4.1 行业（AI营销）规模预测4.2 AI营销应用趋势头豹研究院2023 年中国 AI 技术变革企业服务白皮书中提到，随着数字营销向智能化转型，预计到 2027 年，中国智能营销市场规模将达到786 亿元人民币，年复合增长率为 9.47%。未来市场增长的下一个关键点在于完善的基础投放系统在

75、传统行业的渗透。未来几年，AI 将成为营销领域的重要驱动力和创新源泉。企业需要紧跟时代潮流，积极探索和应用 AI 技术，为营销活动注入新的活力和创意，提升品牌价值和市场竞争力。AI营销应用趋势4.2随着 AI 技术的不断发展，AI 在营销行业中的应用也将继续扩大。预计未来几年，AI 营销的规模将呈现快速增长的态势，据 Gartner 的最新预测，到 2025 年，大型企业的对外营销信息中，30%的内容将由 AI 综合生成。一方面，越来越多的企业认识到 AI 在营销中的潜力和价值，开始加大投入力度；另一方面，AI 技术的不断进步和成熟也将为营销行业带来更多的创新和应用场景。PART 04应用前景

76、展望 行业（AI营销）规模预测4.1108.9217.8399.391.5183335.5459016557114209100.5201368.582.5165302.57515027563126231单位：亿元CAGR：9.47%媒体类第三方（数据和系统）内容创意类中国智能营销行业市场规模，2019年-2027E年预测201903006009002020202120222023E来源：头豹研究院2023年中国AI技术变革企业服务白皮书2024E2025E2026E2027E117.9235.8432.34.2.1 营销生态重塑AI 技术的应用将深刻影响营销生态，包括营销模式、效率、人员配置以

77、及创新模式等方面。企业可能基于 AI 能力来构建智慧营销平台基础设施，企业将在客户、数据、营销管理几个层面重建营销生态。各个板块相互协作，形成闭环体系。专注于跟踪和分析客户生命周期行为的部分将通过客户管理板块，以此实现更加细致和个性化的客户管理，提升客户体验和满意度。数据管理中心起到至关重要的作用，它负责收集和整合数据，通过深入的数据分析和加工，为企业营销策略的制定和执行提供准确、智能的数据支持。智能营销能力则是帮助企业基于前面两部分的能力，制定出精准高效的营销策略。28PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书4.2.3 AI融入企业营销战略甚至组织结构人工智能可以更加规模化地实现人机耦合

78、。创意的生产效率是提高广告效果的重要工具，在过去创意生产的新方式主要是用程序化创意的方式来体现，需要建立独立的动态创意优化和程序化广告创意系统。而在生成式人工智能的加持下，程序化创意的模式将再度被颠覆，变成任何人、任何系统都可以接入的通用能力。这种更强的联通性将带来更无缝的人智协同。AI 将成为企业营销战略的重要组成部分，甚至会深入到企业的组织结构中。企业将建立专门的AI 团队或部门，负责研发和应用 AI 技术，将由AI 与人工团队共同为营销活动提供支持和帮助。同时，企业还应注重培养员工的 AI 意识和技能，以适应智能化时代的变革。传统的营销方式将逐渐被智能化、数据驱动的营销方式所取代，营销效

79、率将得到大幅提升。继国家数据局正式揭牌后，2024 年初全国多省份都迅速做出反应，成立省数据局，加速构建数据要素市场。北京在数据要素相关规划和目标中，特别强调了数据制度、标准和商业模式的创新，以及应用场景的“先行先试”。可以预见，接下来企业将更有机会注重数据的管理和运用。对营销行业来说，通过数据挖掘和分析，深入了解消费者的需求和行为，放大数据势能，提升营销效能的步伐将继续加快。然而，随着数据成为智能化及决策的核心驱动力，数据安全和隐私保护问题也成为企业必须关注的重要问题。企业需要采取措施，包括加强信息安全防护、制定和执行数据隐私保护政策、以及确保合规性的同时，探索创新的数据利用模式，达到发展和

80、确保隐私安全的平衡点。29PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书4.2.2 AI Agent对营销行业产生影响AI Agent 提供了更广泛的功能，特别是在与环境的交互、主动决策和执行各种任务方面，相比大语言模型，具备更强的行动力和决策力。AI Agent 在企业营销场景中，将能够兼具数据分析、策略咨询、售后管理等领域的专家能力，在营销精准性和运行效率方面有大幅度提升。4.2.4 数据势能的放大与安全合规数据已经成为人工智能技术不断升级迭代的基石，在营销应用的数据的价值也不言而喻。爱点击集团iClick26PAGE05.附录31PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书PART 05人

81、工智能常用名词/概念解释计算机视觉（Computer Vision）计算机视觉技术是指通过计算机等设备，对目标产生的图像、视频进行分析处理，使得目标能够更好地被计算机所理解，从而取代以往由人的肉眼来识别目标的过程。计算机视觉包括图像分类、物体检测、语义分割、视频分析等核心技术,也包括衍生出的人体姿态识别目标跟踪、SLAM(同时定位与地图构建)、OCR(光学字符识别)等其他细分技术。生成式人工智能（Generative AI，GenAI）一类人工智能系统，包括大语言模型，可以基于之前训练过的数据，以文本、图像、音频等形式独立创建独特的、新颖的内容。与传统的人工智能系统不同，生成式人工智能超越了识

82、别模式，还可以作出预测，一些先进的生成式人工智能并不受限于其训练的数据集，还可以通过学习，去回答那些包含没有被训练过的信息的问题，这被称为零样本学习。聊天机器人（Chatbot）一种可以与用户“对话”的计算机程序，一种基于规则或流程的聊天机器人，可以基于预先写好的答案来回答问题，并且不能偏离这些内容；而基于人工智能的聊天机器人更具有动态性，可以从更大的数据库中提取信息，并且可以随着时间的推移学习更多信息，比如基于对话式人工智能的聊天机器人。GPT（Generative Pre-trained Transformer）一种预训练语言模型，OpenAI 公司各代大语言模型的前缀。例如，GPT-4

83、是其第四代 GPT 模型。其中，GPT-1 于 2018 年 6 月发布，GPT-2 于 2019 年 2 月发布，GPT-3 于 2020 年 6 月发布，GPT-3.5 于 2022 年 3 月发布，并在 2022 年底开始备受关注，GPT-4 于 2023 年 3 月发布。自然语言处理技术（Natural Language Processing，NLP）自然语言处理技术是通过计算机处理和分析自然语言，实现计算机与自然语言的有效交互。常见的自然语言处理技术应用方向包括句法语义分析、信息抽取、文本挖掘、机器翻译、信息检索、对话系统等，而机器学习技术是实现这些应用方向的重要技术手段。大语言模型

84、（Large Language Model，LLM）一种深度学习算法或机器学习模型，基于从海量数据集中获得的知识、监督学习和强化学习等，可以执行各种自然语言处理任务，包括阅读、总结、翻译、分类、预测和生成文本单词或句子，以对话的方式作出回复。LLM 是基础模型的一种。通用人工智能（General Artificial Intelligence，AGI）是指具有高效的学习和泛化能力、能够根据所处的复杂动态环境自主产生并完成任务的通用人工智能体，具备自主的感知、认知、决策、学习、执行和社会协作等能力，且符合人类情感、伦理与道德观念。人工智能代理（Artificial Intelligence Ag

85、ent，AI Agent）一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体，AI Agent 具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。商业智能（Business Intelligence，简称BI）指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。机器人流程自动化（Robotic process automation，RPA）机器人流程自动化是一种通过软件机器人模拟人与计算机的交互过程，实现工作流程自动化执行的技术应用。RPA 的核心价值是实现业务流程的自动化和智能化，在具体应用上只要符合大量重复、规则明确的特征场景，都可以应用 RPA 技术。

86、知识图谱（Knowledge Graph）知识图谱是用可视化技术描述信息资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示信息之间的相互联系。知识图谱的构建句含:信息抽取、知识表示、知识融合、知识推理四个过程，每一次更新迭代均包含这四个阶段。智能语音技术（Voice Intelligent Technology）智能语音技术实现了人机语言通信，创造更加智能的客户交互模式，包括语音识别技术(ASR)和语音合成技术(TTS)。智能语音技术的研究是以语音识别技术为开端。32PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书33PAGE33PAGE数字人（digital human）虚拟数字人是指基于真人视频影像，

87、利用计算机视觉和语音合成等技术，对真人形象、声音、动作等进行模型训练，生成可任意编辑内容的“真人”讲解视频。算法（Algorithm）在 AI 的语境下，算法是指一组指令或编程，旨在告诉计算机该做什么，让机器学会自行操作，以解决特定问题或执行特定任务。机器学习（Machine Learning）人工智能的一个分支，“教导”人工智能系统以模仿人类行为的方式，去执行任务、理解概念或解决问题，而且使其自动学习和改进，无需明确的编程。随着使用更多数据进行训练，AI 将逐渐变得更加准确。模型（Model）一种基于特定数据集的人工智能工具或算法，在给定相同信息的情况下，可以做出像人类专家一样做出的决策，但

88、在决策过程中没有人为干预。例如，GPT-4 是一种人工智能模型。增强分析（Augmented Analytics）增强分析就是将 AI 赋能商务智能，具体是将机器学习技术和自然语言处理技术应用在 BI 领域的数据与分析中。基础模型（Foundational Model）在大量未标注数据上训练的大型人工智能模型，通常已通过自我监督学习，可用于以最小的微调去准确执行广泛的任务。这些任务包括自然语言处理、图像分类、回答问题等。对话式人工智能（Conversational AI）一种使用大量数据、机器学习和自然语言处理技术，支持用户通过输入文本和语音来模仿人类互动，与技术对话。对话式人工智能是一些聊天

89、机器人背后的“大脑”。增量训练（Incremental Training）在已有的模型基础上，使用新的数据进行训练。这种训练方式有助于模型的学习和进化，可以使模型适应更多场景和语境。2024 AI赋能营销应用场景白皮书深度学习（Deep Learning）一种机器学习技术，使用神经网络来模拟人类大脑，使用三层或更多层的训练来处理数据并进行预测。多模态人工智能（Multimodal AI）一种人工智能系统，除了文本外，还能处理多种类型的数据，比如图像、音频或视频，以生成输出。虚拟助手（Virtual Assistant）一种基于人工智能的应用程序，可以在没有人类干预的情况下与用户进行对话。提示工

90、程（Prompt Engineering）识别和使用正确的提示，从 AI 工具中产生有用或理想结果的技术手段。提示词（Prompt）给人工智能模型或机器学习算法提供的指令，以生成特定的输出。数据挖掘（Data mining）从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。数据安全（Data Security）保护数据不被未经授权的访问、使用或披露的概念。人工智能伦理（Ethics of artificial intelligence）研究人工智能的道德和伦理问题的学科。扩散模型（Diffusion Model）扩散模型是跨不同深度学习领域使用的生成模型，主要用于图像和音频生成。34PAGE2024 AI赋能营销应用场景白皮书