AI营销企业云云：谁是南郭先生？谁又是真的吹竽人？

然而，当一个生意迅速扩张，但主要还是理论、资本、需求焦虑拉动的时候，我们就该静下心来去思考里面究竟有多大的泡沫。

事实上，就目前看来，企业想建好完善的AI营销框架，就如同一座大厦一般，需要从地基到搭建到粉刷装修的“一站式”服务，豆腐渣、毛坯、有缺陷都会影响整体的效果和美感。但遗憾的是，很多企业只呐能够提供某个单项的服务输出亦或者是整套的“豆腐渣”，甲方很难取得想要的营销成果，白白浪费时间和金钱，因为真正迎合市场需求的AI营销输出方案也绝不仅仅只是一个技术问题，它所涉及的因素也还有很多。

数字营销要增长黑客式成长：缺乏流量阵地的“浮萍式”平台注定out

统计学大师乔治·博克斯曾说过“所有模型都是错误的，但有些是有用的”这句话其实也回答了开头我们为什么说AI营销输出方案绝不仅仅只是一个技术问题。

模型搭建本身存在自己的合理性，没有谁会毫无理由的去做这件事，这对应的就是AI营销的底层算法模型和相关技术。然后利用大数据进行对用户和市场的分析决策，作出相应的判断并标注明显的标签，随后快速进行相关的推送服务，实现最大程度的精准营销。

但就像AI对零售业态的影响，效率提升了，但“人货场”的本质不变。AI赋能营销，考虑的其实也是消费者（Customer）、成本（Cost）、便利（Convenience）和沟通（Communication）这“4C”要素。而在互联网江湖(VIPIT1)团队认为在此基础上可以增加Collect（收集）这一项，形成了“5C”。新增的Collect贯穿着用户从培养意识到考虑，再到转化、保留和复购这样一个过程。

事实上，AI营销本身其实更像是我们常提到的“嵌入式营销”，让营销行为嵌入整个营销链。整个AI营销“大厦”的建造也需要从多个层面去思考，基于深度学习的分析和推送只是AI营销的一部分，这只是宏观上的。微观层面上，它首先需要收集、整合和储存数据，与用户之间的联系效率等。因而这实际上不是一个单独的问题，是一个产业整个生态系统的问题。为组织提供动力就是要从多个环节入手，只有这样，产业价值链才能实现【链式效应】，形成循环可持续的“增长黑客”。

遗憾的是，就目前看来，不少第三方AI营销公司都会面临着一些难题，这主要包括以下几个方面：

巧妇难为无米之炊，AI营销所依仗的是大数据而不是简单地数据。这个“大”体现在两个方面：一是目标流量的规模大；二是个体用户数据完整性。然而，很多第三方的AI营销公司，它们或许并不缺乏AI底层算法方面的能力，是不错的AI公司，但绝对称不上是合格的大数据公司。数据的原始积累其实是消费互联网进行的事情。而对于绝大多数AI营销公司而言，它们所依仗的只有自己以及客户所积累的数据资源，很难称得上“大”。尤其是对于一些小微企业客户而言，它们想要实现增长和拉新，想要引流变现，这要求营销公司要先有让自己技术算法有用武之地的空间，即有自己的私域流量池，而不是简单运营自己过往积累的数据资源。或者只是管中窥豹式数据，洞察用户的某个碎片化场景的数据，由于没有掌握完整画像从而做出错误的判断分析。

想象这样一个画面：某一用户，大学毕业前他会沉迷于板鞋、篮球鞋，毕业后，休闲鞋、皮鞋，或者由于工作原因，有其它选择，如果系统整天还给他推送学生时代的喜好很难实现转化。

数据的积累很多时候只能是“发生过”，而不是“进行时”或者“将来时”。数据的原始积累很多时候无法告诉企业此时此刻用户的想法，发展的哲学理念是人类社会运营的底层逻辑之一。这要求企业需要掌握数据的即时性，要求数据的收集和反馈能够实现足够的敏捷。这要求企业能够掌握用户的“原数据”，即有自己的专属“流量池”，然而第一手的数据收集位置抢占也是消费互联网时期做的事。

谁有这样的资源？阿里等电商公司能看到用户现在有哪些购买意向；百度可以凭借搜索掌握用户现在想要知道什么了解什么，是用户主动表达自己需求，而其它平台更多的是依靠推荐；腾讯更不用说，社交零售的一大优势就体现在容易收集用户即时性想法。因此，要想实现AI营销的敏捷性就必须占领制造数据的场景获得原数据。

关于两类攻击的比较问题主要体现在以下两方面：

一方面在于是否提供营销技术以外的支撑，即在大数据营销基础上挖掘出更全面的服务。

就AI营销而言，底层框架可能差别真的不算特别大，即便现在差距还很明显未来也不是什么问题，毕竟技术开源是大趋势。但要想建好AI营销“大厦”，不只是画一张设计图或者打个地基那么简单，还需要打顶、粉刷、堆砌等各种技能。

例如Collect（收集）环节，AI营销公司有没有自己的云服务平台影响很大，云服务平台所追求的高可用、敏捷、灾备同样也影响着营销的相应要素。

还比如终端的投放推送出去。挖塌之侧岂容他人酣睡？例如微信、支付宝这样的流量集聚地并不是谁都可以使用的公共基础设施，凭什么让其他人免费引流呢？就像借钱，不借是本分，借了是情分。如今，各大平台对于第三方服务和连接的分享管控越来越严，中小型的AI营销公司自己没有可供企业级用户使用的流量池怎么也不会踏实。这个流量池可以理解成场景，只有在场景的基础上才有情绪营销、粉丝营销、精准营销等各种创意策划操作的可能。

随着市场的深入化，企业战略在推行过程中，它们会对行业边界自身业务空间都会有自己相对灵活的理解，能够灵活跟随市场趋势动态调整战略，它们的目标用户是多变的。对应的，相应的AI营销设计也需要与时俱进，但如果对全局的把控程度不够，可能会影响营销体系改变的效率。

另一方面，针对用户传播是否足够饱和。

“刷屏式”营销看似很low，但为什么许多广告主还乐此不疲的选择？那是因为广告可以多次重复的让人看到。对于刚好需要的用户，很容易实现交易。对于暂时不需要的用户，会起到抢占用户心智的作用，加深印象，一旦需要，就会想起自己知道的这个品牌。

信息大爆炸的年代，让用户记住品牌广告太难了。记得前一段百度与秒针发布的《汽车品牌广告精准饱和策略研究报告》中提到某汽车品牌市场部媒介总监的一句话：“广告策略需顺应时代变化进行创新，我们希望通过对精准用户的反复触达实现转化，希望通过数字媒体的精准挖掘更多潜在购买者。”因此，品牌营销策略需要覆盖更多（潜在）消费者，并通过多次触达产生影响。

事实上，不只是汽车行业营销，许多单点渠道对于用户的广告推送而言，很多都是一次性的，几乎没什么再传播的机会。但渠道面够广的数字媒体不同，例如腾讯，在微信朋友圈第五条看到的广告，可能出现在腾讯视频、音乐、QQ上；例如百度，在百度app上看过广告，在爱奇艺、贴吧、百度地图等流量平台上还能看到。这一类平台一方面已经通过大数据筛选出了潜在用户，紧接着，打破用户注意力的“碎片化”，广告饱和投放，往往可以起到加深印象的效果，从而把握赢得消费者的机会，这才是针对用户认知的“高饱和攻击”。

总的来看，说是找第三方AI营销公司，但甲方需要什么样的第三方？所谓的AI营销看似是企业级市场，但实际上却考验第三方服务公司在乙方（用户端）的底蕴和实力，有技术不代表什么，资源够广才是稀缺性优势。

就像我们经常听到的那句话：营销不只是一个部门的职能,而是整个企业的。

只是简单的底层技术框架还不够，因此我们看到了在AI营销的赛道上“所有模型都是错误的，但有些是有用的”，而这些有用的模型则归属阿里、腾讯、百度、字节跳动等在消费互联网卡位成功的企业，其它大多数企业其实真的能力有限。

国内AI营销无绝对“MC”：基于领域优势的边界划分

Adtech时代过去，Marktech时代到来。不得不说，AI营销理念的兴起为Marktech式理念在国内的盛行奠定基础。但相对于美国科技界，国内在AI营销方面却没有绝对的MC。

在美国，亚马逊几乎在各个领域都有布局的企业掌握着AI营销的大动脉，不只是运营着最大的互联网系统，还在线下有着诸多布局，通过Echo设备以及Ring录制视频，建立起覆盖率极高的监控网络，真的可以针对各种不同企业的不同需求展开相应的对口营销服务。

而国内方面，却呈现出截然相反的景观。前面提到的阿里、京东、百度、字节跳动、快手等公司，对应着电商、搜索、社交媒体等能力，从而衍生出了信息流广告等数字化营销的能力展现形式。近段时间，《浪潮之巅》作者、企业基因论提出者吴军因为基因论受到了不少的质疑和批评。他认为企业有自己的“DNA”，而质疑者则认为这多少有些事后诸葛亮的味道。可事实上，在如今越来越热闹的2B领域，不同企业的技能界限也确实影响着它们相关布局和服务的方向，比如AI营销赋能。

技术方面的积累不用多说，此外，三家也都有自己的云服务平台。除此之外，渠道面够广才是它们真正难以逾越的竞争壁垒。

阿里和腾讯的布局面非常广，所涉及的领域非常多，这包括零售、文娱、金融、电商、汽车交通、生活服务、房产家居、汽车交通等。这也使得它们可以掌握用户更多场景的画像，从而可以为相关领域企业提供更加专业对口的AI营销服务。而百度方面也类似，但它在开放性上更强一些，依托有着17年历史的“联盟”形式，例如最早的站长联盟，如今的百家号作者、小程序开发者联盟，还有手机厂商联盟等，实现多渠道的资源互换和流通。

当然了，优势很多时候也是劣势，中立性或许将是企业级用户选择AI营销服务商的重要参考维度。

以阿里为例，虽然它的技术、数据积累都很厉害，但它做得再好，它的资源会全面开放给口碑，而美团则由于竞品关系不会选择。用对手的技术服务平台，数据安全方面会有很大顾虑，阿里所涉及领域的非投资企业可能不会使用阿里的服务，腾讯亦然。百度在移动端布局不如另外两大巨头，好在这也使得百度成为BAT三家中立性最明显的企业。对于许多非阿里腾讯系的企业而言，不可避免的会担心阿里腾讯在赋能上能否“一碗水端平”，但对于百度这样的顾虑可能要小得多。

不过总的来看，对于广告主而言，营销推广的渠道非常多，但如今市场上都在喊甲方普遍预算少了，其实是甲方更看重投资回报率了。需要对几个重点渠道进行重点推广，而不是“大水漫灌”。而在这一方面，多媒介，而且媒介与媒介之间能够实现互通的BAT仍旧会是企业数字营销的首选。

这一类平台都有自己的主要阵地，并不是漂泊无依的浮萍，没有太多的媒介，但现有媒介拥有足够多的流量。它们凭借各自的平台调性会适宜一些广告投放，这与BAT在一定程度上存在着垂直竞争关系。在以C端消费者为核心的消费互联网时代形成了四大网络：社交网络（腾讯）、信息分发网络（百度、今日头条等）、电商网络（阿里、京东等）以及文娱网络（快手、抖音、优爱腾等），BAT在很多自己所涉及的领域都有着体格不小的挑战者。

术业有专攻，找准最熟悉的战场，利用消费互联网的自身优势。各路玩家进行自己的AI营销力培养，从这个维度来看，优势是它们选择的围墙但同时也是具备较高壁垒的优势资源。

未来，产业精细化，AI广告对口化将大势所趋，什么行业适合什么平台，广告与投放场对不对口都将成为考虑因素，AI营销公司会依据自己流量阵地特征、性别划分、年龄段等因素专门为某某行业量身设定。从这个维度来看，这些垂直领域玩家是可以挑战横向扩张的BAT的。毕竟未来的AI营销不只是看流量，更重视精准。

例如快手、抖音适合美妆、服装、鞋帽等适合视频展示的产品，经常看类似视频的用户大概率是感兴趣的，实现转化的可能性极高。还比如资讯平台，用户对不同咨询的点开频率同样可以得到很多信息，从而洞察用户的喜好需求，提高投放精准度。

尾声

AI营销，本质上其实是种基于数据营销下的营销链各环节的配合。数据的质量、可靠性和有用性影响着最终AI营销的效果。但与此同时，反是真正具备高价值的AI营销公司，从表面上看，数据源、流量池、展示场景是它们的稀缺性优势，但从本质上来看，这些条件让它们可以实现数据收集分析与紧抓个人情感变化的平衡，也就是敏捷性的把控。

人都是感性的、善变的。

腾讯社交反馈，阿里的电商搜索浏览、百度的关键词搜索以及快手抖音们主播网红与用户的互动其实都是对人感性因子的尊重。让营销不再是干巴巴冷冰冰的算法、数据，多了那么几分对人感情变化的洞察，打造最短的收集转化路径，提高营销ROI。