在过去的一年里，生成式人工智能在内容创作方面的能力吸引了大部分最吵闹的头条：AI模型如何可以瞬间创作出以你的宠物吉娃娃为主角的像皮克斯风格的短片，或者编写出你从未想过要的Drake-Kendrick Lamar diss track。受到的关注较少，但同样（甚至更）有价值的是生成式人工智能内容创作的商业应用方面：营销。
市场营销特别适合采用生成式人工智能，因为它是一种迭代、创造性和动态的实践，依赖于推动LLM发展的各种媒体——文本、图像、视频。 （这也是为什么许多最早的B2B GenAI用例是用于营销的原因之一！）此外，成功的营销计划和资产不一定有一个单一的“正确”解决方案。这使得营销与金融科技不同，用户期望对查询有一个单一、正确的答案，并且准确性的门槛更高。与销售不同，营销不依赖于与客户费力地建立人际关系（尽管在AI驱动的销售代表世界中，这可能会变得更容易）。
与此同时，公司对营销的看法正在发生变化。随着人们在日益分散的地方花费时间，顾客变得越来越难以触及。营销人员正在寻找方法，以可扩展的方式创建个性化的广告活动和信息，以满足人们所在的位置。然而，营销团队经常处于信息孤岛状态，并且使用不相互兼容的工具进行工作。基于人工智能的软件可以并且已经开始帮助弥合这一鸿沟。
我们已经开始看到这种转变的财务影响。根据麦肯锡最近的一份报告，营销和销售中的GenAI 可能每年为全球创造约3.3万亿美元的生产力，全球支付公司Klarna 最近表示，通过使用GenAI 生成图像并减少对外部营销合作伙伴的依赖，他们每年可以节省1000万美元成本。但这种演变才刚刚开始。
在我们看来，我们看到在营销中采用GenAI的演变过程中有三个明显阶段：营销副驾驶的发展，营销代理的引入，最终是自主营销团队的崛起。我们将在下面详细介绍每个阶段：
开发营销副驾驶
AI营销演进的第一阶段（我们目前正处于其中）是营销人员将GenAI用作他们的营销副驾驶。由于AI的出现，营销人员不再需要整天忙于撰写通用的电子邮件和通讯稿，或者支付文案撰写人员来撰写符合SEO标准的博客文章；相反，他们可以将初稿外包给ChatGPT和其他工具，将时间花在更高层次的任务上。例如，像Jasper或Copy.ai这样的平台可以在几秒钟内扩展社交媒体帖子和销售电子邮件，而像HeyGen和Synthesia这样的产品可以帮助营销团队在几分钟内创建和编辑工作室级别的视频（例如，通过Captions）。
如今的营销人员需要制定并不断调整自己的提示，而明天的营销人员将能够通过吸收来自现有且日益重要的第一方数据（例如客户数据平台、网站、风格指南）以及第二方和第三方来源的信号（如像素、UTM代码、相似受众、推荐等）来创建与品牌一致的资产。目前仍然需要人类进行内容质量控制（例如批准人物形象的相似性，验证图像是否符合品牌标准）。然而，营销副驾驶正在迅速改进，并将根据营销人员的输入和风格随时间学习。
营销副驾驶员具有处理来自多个客户数据平台的大量数据并将所有数据集中在一个地方的能力（尤其是随着营销渠道的不断增加），还能帮助处理非内容创作工作，如受众细分和规划。数据循环也是实时发生的，可以进行实时迭代。例如，Validated 运行数百个数字广告，帮助公司确定客户特别感兴趣的内容。同样，Outset 和 Voicepanel 允许研究团队部署大量研究代理人，帮助定义新的客户细分并测试新概念。开发研究和细分副驾驶员对于AI营销的发展至关重要，因为仅专注于内容创作的工具并不足以确保持续采用。
将产品从专业用户转变为企业用户的更成功方法是利用内容作为一个楔子，然后进入工作流程，提供工具来协助客户数据分析、细分和规划、品牌共鸣等。这是因为工作流程——项目、协作和迭代的跟踪；在内容中统一品牌声音；提供绩效指标等——使产品更具吸引力。例如，Jasper 从文案创作起步，现在使营销团队能够协作并收集见解。例如，视频和3D动画等新领域令人兴奋，缺乏现有公司，我们也预计在这些领域以及其他领域会看到许多新公司的出现。
建立营销代理商
给营销人员配备副驾驶工具后的下一个阶段是通过使用营销代理来自动化营销人员的工作。在这个阶段，我们期望营销从一对多模式转变为一对一的超个性化活动。营销人员不再创建吸引普通客户的广告活动，而是能够根据特定受众和偏好数据为每位客户个性化展示广告，这比与广泛受众分享更通用内容效果更好。
我们刚刚开始看到一些公司正在使用AI代理完成狭窄的端到端（e2e）营销任务：A/B测试特定的广告活动资产，优化广告竞价和购买，跟踪归因和分析，根据表现进行内容迭代，然后做出创意决策（而不仅仅是为团队提供内容和见解）。这些代理与绩效数据（例如点击率）和内容创建工具集成，并运用判断力尝试新的内容变体以取得结果。它们还可能帮助收集市场研究和竞争情报，并在从社交媒体到连接电视等生态系统中发挥作用。
例如，电子邮件自动化已经存在一段时间，主要围绕模板和工作流程，涉及电子邮件的安排和跟踪。但在未来，一个“电子邮件营销代理”将能够自动生成内容，个性化内容，设定发送时间表，监控开信率，并根据性能指标调整内容 — 基于从产品页面、受众人口统计数据、活动节奏以及从连接的客户数据中选择的参数摄入的信息。Coframe已经在营销网站上为文案和图片执行此操作。GenAI营销代理仍将根据营销团队关于活动目标和预算的指示，但将自主管理。代理将补充个人角色，使营销人员能够集中精力开展更具战略性的活动、目标和指标。
AI 代理还将允许营销人员进行更频繁的实验，因为代理可以建议更改，实际进行更改（在营销人员批准后），然后分析结果。这种营销向一对一主动转变将导致销售和营销之间的融合。正如我们的同事 a16z 的普通合伙人 Andrew Chen 所指出的那样，我们之所以有营销，是因为一切都进行一对一销售太昂贵了。需要克服的挑战是解决古老的归因问题，用户的决策必须被正确推测，以便 AI 能够做出明智的决策。
转变为自动化营销团队
市场营销人工智能演进的最终阶段和圣杯是让人工智能代理完全承担CMO的职责，并作为自己的自主营销团队运作。在这个阶段，人工智能代理群体重新创造或补充团队的全方位服务能力。通过汇集和优化所有媒体上的单一用途代理，代理将能够为一个完整的营销计划制定战略和资产。
所有公司需要做的就是输入预算和目标。然后，软件将吸收跨渠道的分析和表现，实现全渠道战略，并利用一系列营销代理来运行从市场调研到绩效营销和品牌活动的一切。
如何调整博客文章的标题以优化搜索？如何在视频上进行迭代，使其在TikTok和Instagram上表现最佳？通过更多的集成，现有资产还可以帮助生成其他类型的内容。例如，博客文章可以为生成落地页、SDR序列以及广播或电视广告文案提供基础。品牌营销和绩效营销现在可以更紧密地合作，并且都更具数据驱动性。
在这个阶段创建的公司很可能会从一个垂直领域开始，比如视频或电子邮件，并随着时间的推移不断发展。自动化视频创建者可以学习如何优化性能并成为代理。很可能这些代理将开始扩展到第二个垂直领域。例如，Klaviyo 最初从电子邮件开始，然后添加了短信通讯，因为这是类似消息传递和客户外联的延伸。无论是通过购买还是自建，最终你会得到像 Adobe 或 Salesforce Marketing Cloud 这样的平台，公司会倾向于并获得全套营销工具。
B2B- 和 B2C- 专注平台之间可能会出现分歧，因为它们需要优化不同的功能（即销售线索与已售产品）。复杂程度和用户体验水平决定了针对中小企业和企业推出不同产品。在许多方面，中小企业获得了更多的优势，因为他们现在突然拥有了一个完整的营销团队的力量——而在过去，他们可能只有一个营销人员（或更有可能是一个业主将极少时间用于营销）。对于中小企业，我们可能会看到一套更基础的内容创作服务的整合，即使在联合驾驶阶段，因为他们没有时间或资源来管理各种独立工具。
对于营销团队意味着什么？仍然需要有人设定每个营销活动的目标，以及活动的基调和整体预算。这个人可以是首席营销官或市场营销副总裁级别的领导者，或者可能是一个能够更好地协调营销和销售的市场推广领导者。总的来说，自动化团队的市场潜力要远远大于过去营销技术的潜力，因为这个新机会现在不仅涉及软件支出，还包括代理和服务收入。
我们现在在哪里？
软件正在逐渐从仅为营销团队提供工具和副驾驶员，转变为自动化团队更多的功能。目前，我们仍然主要处于这一阶段的早期阶段，但公司开始扩展到工作流程。我们也在关注 Meta 和 Google，以及其他拥有封闭生态的平台提供的服务（例如广告图片生成）以及它们提供的数据。随着代理能力的提升，营销渠道的定位、发布和优化将自动进行，自动化营销团队也将不远。