7天干完3個月的活兒？如何理解「營銷Agent」？_風聞

©️深響原創 · 作者｜呂玥

當“AI營銷人員”Head將霸王茶姬在泰國的營銷活動從計劃的3個月驚人壓縮至7天，當“AI驅動的全球紅人營銷自動化平台”CrowdCore將品牌與創作者的匹配精準度推至90%以上；當科技巨頭英特爾選擇將部分營銷業務直接外包給埃森哲，用AI代替人力……

這些看似分散的商業動作背後，實則湧動同一股力量——AI Agent。

AI營銷早已不是新鮮話題。過去幾年，AI快速滲透營銷領域各個環節，從初期的AI自動生成圖文素材，到廣告投放的智能化、自動化，再到利用AI進行效果歸因與策略優化等等，AI一步步解放營銷人的雙手。而今年被公認為 “Agent元年” ，Manus、Genspark一度帶動Agent熱潮，營銷領域被捲入後，也走到了一個新臨界點上——AI不再僅是營銷工具鏈上的一個高效零件，它似乎正在接過“方向盤”，嘗試在複雜環境中“自動駕駛”。

當技術演進從輔助人類轉向自主決策，整個營銷決策的底層邏輯勢必會重構。我們探討營銷Agent的實質，已超越工具效率本身，更直指一個更核心的命題：AI是否真能“自主”包攬一切營銷動作？ 當一切都能“自動化”，營銷工作的終極價值該錨定何處？品牌在營銷環節能否完全安享其成？

實戰拆解：營銷Agent的三類應用場景

不同於給一個Prompt就被動響應一次的大型語言模型，Agent更有“黑科技感”，彷彿既有大腦、又有手腳——能獨立運行，無需外部頻繁干預即做出決策；可與其他Agent或用户進行協作，敏鋭感知環境變化並即時響應；更重要的是還能主動調用各種外部工具（如數據庫、API、分析平台等）驅動任務完成。

能實現這一切，主要是因為構建營銷Agent的主流範式之一是“工作流（Workflow）”架構。通俗理解就是有一個“規劃者”模塊負責制定多階段行動藍圖，再由“執行者”模塊調用各類專業工具一步步落實計劃，並在執行過程中根據即時反饋不斷調整策略，直至達成預設目標。

這種流程化設計，恰好就與同樣高度流程化的營銷充分適配。

比如通常做達人營銷，需要品牌先篩選達人、邀約談判，而後由達人輸出內容創意，品牌審核後在渠道發佈，最後做效果追蹤與歸因優化。整體流程本身並不複雜，但因為中間環節多，需要多方溝通和配合，就導致一次活動週期動輒耗費數月。

而營銷Agent正好可“一手包辦”全流程。

以Head為霸王茶姬在泰國所做的營銷活動為例，營銷Agent先鎖定曼谷目標門店周邊的活躍創作者，而後基於預設規則（如必須帶有“珍珠奶茶/奶茶評論”標籤、歷史內容點擊率高等）做深度篩選；在創作者參與後即時追蹤數據，一旦發現下滑跡象或該創作者被標記為“廣告飽和”，便自動啓動淘汰機制，將預算迅速轉向表現更優者。這樣一來，原本3個月的活動就被壓縮到了7天，整體合作效率提升了93%。

圖源：Head官網

**營銷Agent此時發揮的核心作用，是解決了海外營銷時本地化資源篩選和匹配的難點，並自動化去動態優化資源的配比。**相比品牌在海外市場兩眼一抹黑的找達人，此時用營銷Agent自然是要性價比高的多。

達人營銷是要“找對人”，而社媒投放需“做對事”。事實上不僅是缺乏本地市場洞察與達人資源網絡，出海做營銷存在不少難點，國內品牌商家往往對TikTok、Instagram等各大海外社交媒體平台上瞬息萬變的流行趨勢和投放規則也不夠熟悉，每走一步都充滿挑戰。若“跨平台”做營銷就會更復雜，需要更專業且多人的團隊去同步追蹤海外平台的挑戰賽趨勢、算法更新和即時熱點等等。

今年WAIC大會上，鈦動科技發佈的AI Agent Navos就是針對這一問題。鈦動科技CEO李述昊表示，Navos能覆蓋營銷鏈路中的爆款洞察、素材診斷、素材製作、廣告投放監控、廣告效果分析等多個環節，滿足不同行業、不同規模客户出海營銷過程中多樣化、個性化的需求，直接幫客户交付營銷結果。

**能看得出其核心突破在於構建了跨平台的“爆款內容自主生產線”。即使品牌方對海外市場一無所知，Agent也能憑藉數據學習與即時反饋能力，接管多平台，快速搭建起多條高度本地化廣告投放流水線，降低市場進入門檻，**相當於是用全流程自動化去對抗了營銷渠道的碎片化。

圖源：鈦動科技公眾號

如果説達人營銷與社媒投放解決當下流量獲取問題，那麼AI搜索優化則是更關乎於未來的生存權。

如今搜索行為本身被AI重構——豆包、DeepSeek、Kimi等智能應用正逐步取代傳統搜索引擎，越來越多人在有疑問時會直接選擇“問AI”而不是“搜索一下”。這就意味着過去品牌們所依賴的“關鍵詞競價”搜索營銷策略正逐漸失效。

品牌到了一個需要跳出傳統SEO思維、在全新的對話場景中建立認知錨點的新階段。然而如何讓品牌信息更自然、高頻地融入AI生成的答案，這對大多數品牌來説是個完全陌生的新課題：許多人都尚未熟悉這些AI應用，更遑論去思考如何搶佔AI對話中的心智份額。

此時，AI Agent的介入，正是在這片全新的對話戰場為品牌開闢航道。

以艾加營銷集團旗下iPowerAI元力科技開發的iGeo Agent為例，據官方介紹這是一個多Agent集羣自驅動、自部署的系統，主要就是用來提升品牌及產品在AI搜索引擎中的可見度、推薦度、信息準確率等。

**Agent會先連接正在提問的用户，理解其意圖，幫品牌找能夠植入進去對用户心智產生影響的機會；而後基於跨模型語義分析，動態量化品牌在主流AI搜索引擎中的“認知能見度”。**長期來看，AI還要更懂品牌，提升不同AI搜索引擎讀取品牌信息的準確率，構建AI生態中的品牌知識庫，而不是短期內去刷高品牌的“出鏡率”。艾加營銷集團元力科技首席戰略官Frank也舉了一個例子，“GEO最終不應該只處理‘平價電動牙刷哪款好’這類明確需求，而是在用户表達‘牙疼’時，就能自然引出品牌內容。”

圖源：iPowerAI元力科技公眾號

這三個案例雖然發生在找達人、投廣告、進入AI搜索場景，但營銷Agent所做的本質是相同的：在信息爆炸、平台林立、用户偏好飛速變化、海外市場越來越複雜的當下，用AI去自主分析、快速決策、全天候工作，幫品牌降本增效地完成營銷任務。

營銷Agent為什麼值得用

事實上行業內已有共識：通用型Agent深度依賴基礎大模型能力，本質是模型廠商勢力的延伸，其能力始終將跟隨模型的升級而進化，創業公司能施展的空間實屬有限。那麼在營銷環節，品牌為何不直接用如Manus等諸多明星級通用Agent，反而要選擇創業者新開發的營銷Agent？

關鍵點其實在於——營銷Agent所具備AI之外的能力。

營銷是個頗“複雜”的領域，有自成體系的行業黑話、獨特流程要求，也有一部分是非標、需要基於業內經驗和市場洞察的內容創意，還有沉澱多年的、無法從公開渠道獲取的專有數據，這些是通用Agent不一定具備的。同時，營銷領域的痛點、營銷人會關注的問題、真正影響廣告主預算投入的細節，並不是技術開發者擅長的，所以也很可能並不在通用Agent的常規視野中。

而創業公司的破局點就在於此。很多營銷Agent只針對某一個垂直領域，如達人營銷、搜索廣告或者是信息流廣告投放，通過整合過去極為分散且不透明的、關於達人和用户的一系列非顯性數據進行推理，去優化營銷效率。

還有**很多營銷Agent是基於企業閉環數據、依託營銷集團服務海量頭部品牌的數據經驗、社交平台上海量素材庫和效果反饋等等，即擁有了所謂的“行業Know-how”。**這種垂直模式就會更具針對性地去解決傳統營銷中的“困境”。

首先就是傳統營銷中最突出的問題——人力密集。常規營銷環節細分，多個團隊人員打配合，耗時耗力；而營銷Agent無縫銜接全鏈條，將跨地域、跨知識/經驗、甚至是跨國的團隊的能力壓縮為了可複製的、極度流程化的解決方案。

其次是解決強依賴於經驗的問題。依賴某個人或者團隊的經驗，就意味着存在主觀性與滯後性，而營銷Agent通過即時數據流構建動態決策模型：持續監測波動，自動關停低效計劃，並基於轉化率分配預算，這會使新手團隊獲得接近專業優化師的結果輸出。

另外傳統廣告營銷會採用AB測試的方式，營銷Agent能夠將試錯過程前置為數據推演，通過歷史數據建模與即時趨勢捕捉，預判廣告傳播潛力，投放後秒級反饋驅動快速迭代，這樣一來就能降低無效投入。

更關鍵的是，驅動品牌快速接納營銷Agent的關鍵動力，源於其獨特的商業模式。

傳統軟件工具都是SaaS模式，其本質是銷售工具，企業為軟件功能支付訂閲費。而AI時代的競爭邏輯已徹底轉向，正如紅杉資本曾提到的“下一代AI商業化核心是交付收益，而非工具”，技術的價值不再取決於自身先進性，而在於能否直接創造可量化的業務結果。

**Agent的崛起，便是推動AI商業模式發生深刻轉變的關鍵——其催生了RaaS（Result-as-a-Service，結果即服務）商業模式，**並在AI領域形成浪潮，眾多AI產品應用都選擇採用。從“功能交付”躍遷至“結果交付”，底層邏輯是將Agent定位為 “AI勞動力” ，企業無需為技術本身預付成本。

**這種模式也天然契合營銷領域“效果至上”的基因。**Head等Agent服務商普遍採用 “按廣告消耗分成”或“以效果指標（如CPA/CPM/ROAS）結算”的收費模式。品牌方只需聚焦最終轉化目標，從根本上消除了“為未知能力預付”的決策阻力。並且當Agent的收益與品牌業績深度綁定，其角色從“工具供應商”轉變為“增長合夥人”，這種利益共同體關係，會大幅降低品牌對新技術的學習與試錯門檻。

圖源：Head官網

當Agent成為可量化創收的數字勞動力，企業決策便從技術焦慮轉向價值投資，這才是營銷Agent快速進入品牌視野並落地應用的核心理由。

小心“硬幣另一面”

當然儘管營銷Agent展現出巨大潛力，其規模化應用目前還是存在不少挑戰。

首當其衝的是數據驅動的透明度困境。

當Agent依賴歷史數據與封閉算法自動決策時，品牌方可能陷入更深的“黑盒焦慮”——AI為何選擇某位粉絲量平平的達人合作？為何在某個時刻突然調高某廣告組出價？這類關鍵決策缺乏可解釋性，品牌不僅難以理解內在邏輯，更可能逐漸喪失對營銷策略的話語主導權。這種失控感在戰略級預算分配時會尤為尖鋭。

其次是標準化效率與創意稀缺性的衝突。

Agent擅長基於數據流水線生成“安全牌”內容——符合平台算法偏好、經過驗證的模板化素材，在信息流廣告等短平快場景中效果顯著。然而，對依賴品牌溢價的高創意行業（如奢侈品、高端美妝），過度標準化可能導致同質化。當競品Agent都在推送類似風格的“網紅開箱視頻”，如何守護品牌獨特調性？當AI將“爆款公式”奉為圭臬，突破性創意反而可能被數據模型判定為“高風險”而遭淘汰。

更嚴峻的挑戰，還有來自控制權讓渡伴隨的未知風險。

將營銷方向盤完全交給AI，一旦發生文化冒犯（如在齋月期間推送餐飲促銷）、價值觀偏差（生成刻板印象內容）、甚至違規話術、誤觸法律紅線，責任該如何界定？品牌苦心經營的聲譽可能在算法的一次失誤中就完全崩塌。

此外，對品牌商家來説，可能出現的人才結構的斷層與數據資產鎖定問題也值得關注。

隨着基礎優化師、素材編輯等崗位被自動化取代，傳統團隊面臨兩難：既需培養能駕馭AI的戰略型人才，又擔憂核心能力空心化。更棘手的是歷史決策數據的歸屬問題——**當千萬級預算投放的優化策略、用户反饋全沉澱在某個Agent平台，品牌切換成本將陡增。**這種現象雖構成服務商的壁壘，卻可能阻礙企業長期靈活性。長期以來，品牌商家所擔憂的不再是技術產品會不會用，而是AI供應商是否會漲價。

Agent的價值，核心在於其作為 “效率加速器” ，而非 “增長萬能藥” 。需要清醒認識到的是，AI的競賽遠未抵達終點線，今天的營銷Agent，仍是技術演進長河中的一個節點。模型能力的躍遷、新交互範式的出現、乃至監管框架的完善，都可能會持續改寫遊戲規則。

品牌擁抱AI的深層邏輯，在於保持開放心態、敏捷性以及批判性，一場關於效率邊界、人類角色的持久探索才剛剛開始。