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1、研究洞察二部 互联网组2025 iResearch Inc.2024年中国营销行业AI应用发展研究报告2目 录CONTENTS02新变革：AI营销产业模式新蓝图03新实践：AI营销应用创新玩法04新典范：企业标杆案例剖析01新认知：AI营销发展背景 Marketing Evolution Chang and innovationNovel PracticeOutstanding Enterprise05新思考：AI营销行业发展趋势探讨Development trend 3AI营销发展背景0142025.3 iResearch I 特征一：AI营销需要立足于营销本质下探讨，焦点在提升营销效率AI

2、营销概念AI营销概念及特征 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制AI借助大数据、大模型、生成式人工智能、先进算法、强大算力以及云计算等前沿技术，于营销全链路流程中实现生产效率的显著提升，创造全新的消费者交互场景体验，以此塑造新型营销产业运行模式。用生成式营销来解答在AI时代下的营销命题。特征三：AI营销与AIGC营销有本质差异 整体来看，两者之间不能划等号，AI营销所覆盖场景应用较为广泛，利用人工智能技术来优化和辅助市场活动。AIGC属于技术实现方式，更侧重于内容创作和创意生成方面 AI营销表现在需要立足于营销场景下讨论，不指向营销运营、不服务于品牌传播目标的不在讨论范围内 特征二：AI营销技术

3、涵盖范围广 在数据处理与分析、营销策略制定、营销活动执行、客户行为交互等层面有显著提效效果 达到人和信息、人和广告、人和商品更高效更准确的匹配及转化营销本质 企业在市场环节中通过系统化和广泛的方式发现并满足消费者需求的过程。企业通过创造、传播和交付价值，满足消费者需求，从而实现企业并与消费者建立长期互利关系的过程AI营销：作为营销领域的创新发展模式，依然是在这个核心本质所界定的范畴内开展工作，为企业的营销活动注入新的活力AI营销AIGC营销大数据大模型生成式人工智能算法算力云计算 技术涵盖面多样：不仅包含人工智能技术，还覆盖大数据、算法算力、云计算等技术52025.3 iResearch I品

4、牌方、营销公司开始创建专属的营销大模型，由AI生成的广告内容形式更多样，新型互动业务形态涌现结合营销方法论的数据处理与分析方式为品牌方进行私有大模型定制和微调消费者可以体验到由AI实时生成的个性化营销内容，并对内容作出反馈，反向为大模型提供反馈素材开始有AI生成营销产品进入大众视野，但消费者在体验上没有太强感知认知科学时代，大模型能力成为营销领域新竞争力营销商业模式发生变革，开始自研大模型或对接API到产品中，整体部署成本较高 AI营销产品开始得到更多消费者认可，得到市场认证越来越多服务商选择自研大模型，基于大模型能力生成产品和服务，该时期产品以标准化为主计算科学为基础，AGI多模态快速迭代，

5、替代之前营销流中的底层AI技术中国AI营销市场发展进程AI营销正进入到以“人”为颗粒度的个性化营销时代营销5.0阶段兼具前几个营销阶段特征，技术赋能基础上搭建更为高级的营销框架，应用“类人技术”在整个消费者体验过程中创造、传播较符合提升价值的活动。也是在此阶段，AI营销概念进入探索期。发展到今天，AI营销进入到普及期，品牌及服务商创建专属营销大模型，由AI生成的多模态广告内容形式更多样、ROI大幅提升，产品使用门槛大幅降低，未来会生成以“人”为颗粒度的个性化营销，真正做到“千人千面”营销内容。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制AI营销市场发展历程19902022未来从自动化向数字化阶段进阶从数

6、字化向智能化阶段发展，AI化进程加速技术发展情况AI营销探索期AI营销发展期充分利用大模型及生成式AI智能技术，为消费者生成“千人千面”营销内容。同时降低内容生成成本，提升投放效率营销4.0阶段，以 数字 化为 中心，强 调精准营销营销5.0阶段，营销进入以体验为中心，应用“类人技术”来创造价值的时代AI营销普及化AI营销服务供给端AI营销服务需求端1950营销学概念诞生在营销1.0和2.0阶段，强调以产品、消费者为中心，强调生产和销售，同时满足消费者的需求互联网普及下，逐步进入到数字营销时代2010移动互联网，社媒爆发，大数据、AI应用营销3.0阶段，强调以价值为中心强调社会价值大模型、AI

7、技术塑造全新产业模式2020AI技术及大模型加速营销行业变革62025.3 iResearch I中国AI营销发展环境我国数字经济规模增长率为7.39%，AI助力企业进入营销数字化高速渗透期，加速企业数智化转型数字经济在我国呈现快速发展趋势，2023年我国数字经济规模达到53.9万亿元。其增长速度远远超过历年的GDP增长率。其中产业数字化规模与2022年基本持平，为81.3%。产业数字化通过以技术驱动与实体经济的深度融合，成为数字经济发展的主要动力源。2023年随着AI技术的飞速进步，AI相关能力的应用，提升企业营销数字化的能力，加速营销行业数智化转型。注释：百分比为中国企业营销数字化方面投入

8、费用在数字经济中产业数字化规模的占比来源：中国信息通讯研究院；中商产业研究院；企业营销数字化投入根据公开信息、行业访谈及艾瑞统计模型估算中国企业营销数字化渗透系数变化情况 2018年-2023年中国数字经济规模结构变化情况80.2%80.9%81.7%81.7%81.3%19.8%19.1%18.3%18.3%18.7%20192020202120222023产业数字化（%）数字产业化（%）渗透系数%=企业营销数字化花费/产业数字化规模=投入/产出衡量在整体数字经济发展中营销数字数字化贡献程度（2023-未来1-5年）随着AI、大模型等相关能力的应用，AI作为数字化和智能化的催化剂，对营销行业

9、的数智化转型产生深度影响未来（2018-2022）该阶段属于企业数字化先行萌芽期，在中国互联网基础设施发展下，企业顺应数字化转型需求，加大营销数字化投入，营销数字化渗透率逐年增长（未来5年后）随着先进入AI营销企业的能力的持续沉淀，市场对AI在助力企业降本增效等方面认知不断提升，市场渗透率步伐加快 0.78%0.88%0.91%0.96%0.96%1.07%1.03%2018201920202021202220232024e企业营销数字化投入在产业数字化规划中的占比（%）72025.3 iResearch I中国AI营销发展环境AI提升营销全链路用户体验：个性化，场景化和价值感 在顾客的整个消

10、费体验中使用AI技术创造、传播、交付和提高价值，主要体现在：数据驱动的精准服务带来个性化体验；通过AI技术将服务与用户的实际需求无缝衔接，从而创造更加自然和高效的交互体验；并且，AI技术通过提升服务质量和降低用户决策成本，显著增强了用户的感知价值。AI营销技术在消费者新体验中的实用案例 利用体验、广告和推荐在消费者心目中建立品牌形象了解（Aware)消费者处理品牌信息，对所选的品牌产生兴趣吸引（Appeal)受好奇心驱使，消费者查阅相关品牌信息问询问询（Ask)了解更多信息之后，消费者决定购买使用品牌行动（Act)消费者对品牌日以忠诚，不遗余力地拥护支持 拥护（Advocate)AI广告投放

11、AI广告开发AI受众定位情境广告 程序化媒体竞买AI内容营销 预测性体验AI型受众定位内容优化 内容个性化AI销售客户关系管理 人工智能型客户管理销售线索管理聊天机器人销售预测和分析AI服务客户关系管理 AI服务台服务对话机器人预测性社交聆听 注释：科特勒5A模型来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制82025.3 iResearch IAI技术的发展重构营销环境：技术通用大模型技术能力增强，垂类大模型进一步深化协同加速领域发展技术的不断发展促使营销从“大数据+营销”模式向“AI+营销”模式转变。在营销领域，基础大模型与垂类多模态大模型具有显著的应用适配性，能够有效解决各类复杂问题。营销领域范畴广

12、泛决定了难以依赖单一的通用大模型来全面、精准地解决所有问题。将基础大模型的广泛通用性与垂类多模态大模型的专业针对性相结合，才能充分满足营销领域复杂多样的需求，为营销活动提供全面、高效、精准的支持。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制通用技术底座：基础大模型专用行业引擎：营销垂类大模型基础大模型行业大模型行业经验反哺提供持续的技术能力 计算感知认知提升感知类任务性能可对海量数据进行处理具有强大的理解能力、决策能力、生成能力2025年大模型技术方面突破：执行力加速提升感知力不断丰富 智能持续增强 大模型产业化能力应用为了解决大模型计算成本高、部署困难的问题，探索出稀疏化、量化、蒸馏等技术手段。这些技

13、术能保证模型性能基本不变下，显著降低计算成本和存储需求随着Deep seek-R1大模型的出现，侧重于复杂推理与逻辑能力、链式思维推理出色的模型出现，打破传统的“堆算力、拼资本”的大模型发展路径 例如：Manus通用人工智能体的出现，具备强大的通用任务处理能力，适用于更广泛的应用场景，包括工作自动化、高级解决问题、现实世界任务的智能处理模型架构优化大模型从“生成模型”向“推理模型”发展AI Agent 解决问题的泛化能力增强，缩小与通用Agent的距离 更专业更精准多场景适配降低成本 基于对长期服务的目标领域的数据的经验及理解，训练行业数据集提升对话精准度，核心竞争力在数据提升行业适配度，同时

14、挖掘场景化能力，提供一体化、个性化行业解决方案 垂类领域模型训练只动用部分参数，相对于大模型消耗算力会更少92025.3 iResearch IAI技术的发展重构营销环境：产业链 AI驱动的营销产业链变革：从供应端到需求端全链路重构AI技术在营销产业链中的深度应用推动了从供应端到需求端的全链路重构。上游广告服务商作为产业链的起点，且为广告提供增值性功能，因此率先受到冲击，但变革不仅限于此，而是贯穿整个产业链各环节。这种全链路的变革体现在数据驱动的精准化、流程的自动化、决策的智能化以及用户体验的个性化等，最终推动了营销生态系统的整体升级与价值重构。注释：服务商与AI结合的业务类型分布情况调研结果

15、中服务商业务占比情况根据数字化媒体平台及代理公司的调研数据拟合，martech服务商因AI结合后各家业务类型存在差异，因此不计算在内来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制上游中游下游营销服务商 广告主/品牌主线上投放平台基于AI生成的数据回溯数字化媒体平台消费者线下投放平台线下投放平台营销代理商MarTech服务商其他服务商公域私域60%30%10%对上游营销服务商的冲击：营销服务商的角色正在发生深刻转变，从单纯提供工具化的中介服务，逐渐向为广告主提供更具价值的中间环节增值服务演进 服务商与AI结合的业务类型分布情况：目前还是以内容创作与广告投放为主 各服务商发力点有差异：数字化媒体平台：因为拥有

16、一手广告投放实时反馈数据，从投放流量来源实现AI化，且拥有自研大模型与其结合，全方位持续挖掘营销资源。营销代理公司：AI应用主要体现在进行营销全域预算分配、素材广告生成等助力广告投放自动智能化。Martech服务商：AI化应用在不断升级产品功能，整合最新技术以提升服务效率。内容创意素材广告投放其他类型102025.3 iResearch I中国AI广告营销市场规模中国广告营销市场规模持续向好，预计2030年AI广告营销市场规模可突破千亿级别在广告营销行业新质生产力加快形成，产业数字化创新升级稳步推进，随着大数据、AI、云计算、物联网等技术在行业内的应用不断加强，革新了传统广告营销生产、投放、互

17、动、监管等模式；以及政策供给不断加强，发展环境持续优化的背景下，2023年我国广告营销行业呈现出蓬勃发展的良好态势，尤其是AI渗透下的广告营销业增长强劲，预计随着AI技术与行业的深度融合应用，未来AI广告营销规模仍将保持较快增长态势。注：广告营销市场规模指全国广告业事业单位和规模以上企业广告业务收入总和 来源：2023年广告业发展指数报告；综合公开信息根据艾瑞统计模型核算2019-2024e中国广告营销市场规模统计及预测2023-2030e中国AI广告营销业务营收市场规模预测 CAGR:10%656127820232030eAI广告营销业务营收占比（亿元）8252.89445.511799.3

18、11170.413120.715064.9201920202021202220232024e年收入总额（亿元）112025.3 iResearch I中国AI营销行业图谱 注释：1、图谱中所展示的公司logo顺序及大小并无实际意义，不涉及排名 2、各类型的市场参与者“上下/左右”位置并无实际意义，不代表排名来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制基础设施数据基础营销洞察&策略营销内容营销智能投放营销后链路大模型基础及服务垂类模型 算力基础算法基础硬件设施通用大模型AI开源社区模型服务行业垂类模型营销场景垂类模型媒体平台 Martech平台 代理平台 万相台创意中心妙思达摩盘观星盘即创AI2024年中

19、国AI营销产业全景图 媒体平台 代理平台 Martech平台 媒体平台 媒体平台 代理平台 Martech平台 代理平台 Martech平台 曦灵AI生意助手基木鱼12AI营销产业模式新蓝图0213AI营销生产力变革 AI-Driven Transformation of Marketing Productivity数据 内容 渠道运营数据&策略赋能内容生成、理解、分配AI工具赋能AI+洞察智策AI+内容 智创AI+投放智投AI+私域智联传播效果验证 AI技术以“数据”“内容”“渠道”“运营”四要素为核心，对营销行业产生了颠覆性影响。当前，AI的影响已不仅局限于单一环节的变革，而是全面赋能营销

20、全流程，具体表现为数据智能决策、内容智能创作、资源智能投放以及关系智联。然而，尽管AI在数据智策与内容智创方面已取得显著进展，其在投放环节尚未实现全流程AI化。目前，投放管理环节仍以“AI投手+人类投手”的双范式为主，通过人类智慧与AI技术的深度融合，实现更高效的投放策略与效果优化。142025.3 iResearch I企业策略生成AI营销生产力革新方向：数据智策拓展数据的广度与深度，显著提高对数据的洞察效能，洞察核心体现在对海量数据处理和理解上 传统营销数据分析痛点：数据量不够、质量差、标准化程度低、只有数据没有洞察。随着AI融入营销数据洞察，实现底层数据细化，进一步实现数据的处理和理解。

21、通过用户洞察（驱动丰富指标优化用户群体和细分重组，实现动态更新）、社媒洞察（有效处理庞大且类型多样的数据）、电商洞察等，驱动数据深度整合挖掘，提升数据处理效率（改变传统繁琐流程，只需自然语言发起查询）。并且通过深度融合营销方法论，能在数据分析和预测提供洞察。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制传统营销数据分析痛点AI融入营销洞察数据层技术层产品层业务流程等客户资料历史数据企业独有知识库 通用数据 消费者行为规律等行业趋势市场信息1广度：数据收集整合 AI在社交媒体、搜索引擎、新闻抓取数据并进行数据整合、优化和分析。帮助广告主更好的了解市场趋势、竞争情况、受众群体偏好 数据可视化理解品牌数据模型提

22、炼信息2深度：数据挖掘分析，提供预测与决策支持 AI实现数据深度挖掘，制定精准的营销策略帮助企业在竞争中占据优势地位，识别营销机遇与风险 数据质量差1数据收集容易出现不准确情况，且数据不完整，无法涵盖所有关键信息数据量不够数据来源单一，难以整合多渠道数据数据标准化程度低3不同渠道数据格式一致，缺乏统一的数据标准数据缺少洞察难以处理大规模、复杂的数据，无法从海量数据中发现深层次的规律和关系 大数据分析 深度学习AI内置型功能产品 独立型AI解决方案AI营销平台 社媒洞察针对大量非结构化数据需要短时间内处理出结果。传统方法“一事一议”为每个客户训练专属小模型，但当客户更换不同行业需要重复此工作。现

23、在AI融入后，只需要针对不同品牌的个性化需求去做定向调整，个性化的边际成本比原来大幅度降低用户洞察AI进一步优化、多层次细化用户，分析用户行为数据、购买记录等信息构建画像，提供符合营销需求的目标人群152025.3 iResearch IAI营销生产力革新方向：内容智创内容生产进入增量市场，AI全方位融入到内容运营全流程 根据调研数据，与内容营销相关的AI应用最受欢迎，在排名前五的应用场景中，四个都是与内容相关的场景，内容生成是营销全流程中AI表现最突出的场景。同时，AI与内容的结合是绝大多数企业进入AI营销的起点，能够快速为企业带来营销效果和商业价值。AI融入内容生产从内容生成、内容理解、内

24、容发布后的运营全方位布局。目前来看AI生成内容扩宽了生成的“量”，使其内容生产进入到一个增量市场，但“质”有待提升，未来可以深度挖掘更符合需求的内容。注释：Heatmap after data of MKT1 Newstetter,April 2024来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制 70%59%53%48%39%21%21%19%19%16%AI工作流程中各应用场景日到周使用情况 内容社媒关系管理数据分析AI赋能营销内容 内容生成内容运营融入多种类型营销内容创意内容辅助优化商业文案仿写个性化内容内容物料适配多样媒介产品创作适配不同角色方的内容KOLKOCKOS多渠道、自动化内容推送微信公众

25、号软文赋能内容效果回溯：监测&评估数据追踪分析数据驱动转化内容优化 效果数据1、分析内容质量，给优质内容快速投流2、洞察消费者反馈，作出反应3、积累在内容知识库内容理解充分洞察理解内容1、跟企业主的产品调性和品牌调性对齐2、跟社媒不同圈层的消费者需求对齐3、要跟表达内容的触点人设对齐搜索平台软文SEO标题描述抖音视频选题小红书笔记选题灵感文案扩写脚本/分镜头生成真人口播设计素材内容润色实时翻译画质优化智能纠错字幕识别162025.3 iResearch IAI营销生产力革新方向：资源智投拓展广告资源矩阵，智能投放促进营销交易效率提升来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制广告AI赋能的广告投放形式广

26、告投放方面特征“定向”投“智能”投AI+程序化广告AI+视频广告广告投放效果从“千人一面”到“千人千面”。分析用户行为、兴趣等数据，将广告在合适地点、合适的时机推送给合适的人。精准定向提高了广告的点击率和转化率，从而达到效果提升DSP流量主流量筛选1、跨渠道整合投放：AI整合多渠道数据，进行归因分析，识别各渠道的贡献度，自动投放系统对接优化跨渠道广告投放策略。2、广告效果评估及优化场景：AI通过历史数据和机器学习模型进行数据分析预测广告投放效果，并自动调整预算分配，以最大化ROI。3、智慧竞价：AI在实时竞价（RTA）中，通过算法实时评估广告位的价值，自动调整出价策略，以最优价格获得最佳广告位

27、。AI将传统竞价广告模式中的检索、粗排、优选、精排等交给大模型，且结合数据驱动的深度模型出价排序，提升广告检索效率大模型价值在哪里？提升广告吸引力：个性化视频内容能够更好地吸引用户注意提高转化率：通过精准定向和动态优化，视频广告能够更有效地推动用户行动降低广告浪费：AI优化投放策略，确保广告触达高价值用户内容形式丰富用户参与度高视频广告能够承载更多信息，AI可以通过分析视频内容优化投放策略动态创意优化内容识别国外：Applovin24年四季度公司实现营收13.7亿美元，同比增长44%，增速较三季度高5pct（超出市场预期8.6%）Applovin持续超预期，意味着其通过AI推荐引擎AXON驱动

28、的营销商业模式的有效。核心优势在于AXON算法行业领先，数据反馈打造正循环业务生态，MAX带来协同作用 利用AI技术程序化广告允许广告主从数字平台和受众匹配的角度出发，实现精准的目标群众定位，和定向的广告效果反馈深度学习优化竞价模型，提高广告投放精准度民用数据收集和防止作弊“高效”投传统广告投放通常是一个线性、顺序化的过程，各个环节依次进行。AI广告投放通过并行处理和实时优化，实现了多环节的同步执行，大幅提升了效率和灵活性。这一转变不仅提升了广告投放的效率，还为广告主带来了更高的ROI和更好的用户体验。ADX广告召回排序出价浏览展示广告请求竞价请求广告返回出价平台视角投放流程：数据驱动竞价生成

29、广告消费者Prompt工程查询标签提示语视频广告的互动性和沉浸感强，AI能够通过数据分析提升用户参与度效果预测从外部市场环境来看，营销面临红利消失，竞争加剧，广告主投放面临如何“降本增效”，高效获得真实增长的困境。随着AI融入广告后，通过大模型、算法优化等技术手段，实现高效投、定向投、智能投。广告系统深入分析用户行为，将广告内容更加精准推送给目标受众，大幅提升曝光率和转化率；此外，与传统广告投放不同，AI广告投放能实现实时的效果检测和优化，并根据指标进行动态调整。保证投放效率同时确保了广告预算最大化利用。172025.3 iResearch IAI营销生产力革新方向：关系智联以“用户关系”为核

30、心，优化营销后链路为抓手，提升互动效率与转化效果 需要强调的是，AI的介入不仅实现了运营效率的显著提升，也是从根本上提升用户体验。通过AI技术融入营销后链路，品牌能够借助数据驱动的客户关系管理（CRM）系统，构建动态用户画像，实现精准触达与个性化互动。同时，AI赋能的客户联络工具（如智能客服、聊天机器人）能够提供实时、高效的沟通体验，进一步深化与消费者的关系，推动消费者在品牌或产品的消费路径上持续深化，从而实现长期商业价值的最大化。客户管理客户联络客户获取1、打破过去“一对一的工作方式”可以同时进行“一对多的定点服务”，可通过提供实时、个性化的支持来满足用户需求。工作质量和工作效率双提高客户细

31、分与个性化营销策略AI通过分析大量用户数据，进行更细粒度的细分，帮助团队制定更针对性的营销策略智能辅助在线客服机人意图识别智能营销设置关键词AI智能客服智能互动回答个性化推送自动拨打外呼机器人外呼模版客户标记自动质检来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制2、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AI 技术的进步为企业与消费者的接触和联系提供了全新的途径在AI时代，CRM系统的定位逐渐从传统的销售管理转向更加智能的客户关怀客户维系 客户转化 持续追踪客户行 为、优化反馈机制和预测客户流失风险等手段AI凭借自动输入和

32、智能分析能力大幅提升了消费者洞察的效率和深度，为企业创造更精准的客户资料，并实现潜在目标客户的有效评价和识别 智能获客维持客户关系并提升客户忠诚度18AI营销应用创新探索0319AI营销创新应用场景 Innovative application scenarios 在数字化转型的浪潮中，AI技术正以前所未有的方式重塑营销领域的理论与实践，推动营销模式从传统的单向传播向智能化、个性化和场景化方向深度演进。通过数据驱动的AI技术，营销应用场景得以创新拓展，形成了预测性营销、AI短剧营销、AI体验营销等前沿模式。预测性营销依托机器学习与深度学习技术，精准预测消费者行为与市场趋势，赋能营销决策的科学性

33、与前瞻性；AI短剧营销则利用生成式AI技术，创造沉浸式内容，实现品牌与消费者的情感共鸣与深度连接；AI体验营销通过实时数据分析与场景感知，为消费者打造高度个性化的互动体验；这些创新模式不仅推动了敏捷营销活动的高效落地，更通过AI技术帮助企业重构了营销策略的设计与执行逻辑，为消费者带来了全新的互动体验与价值感知。AI体验营销AI预测性营销AI短剧营销AI数据驱动用户体验创新AI数据驱动202025.3 iResearch I预测市场需求AI可以通过检测消费者对品牌认知度、满意度、忠诚度等指标，以及社交媒体上的品牌口碑和舆论，预测品牌的发展趋势、活动效果等，根据预测结果调整相应的品牌营销策略预测未

34、来品牌影响力AI可以根据广告的内容、投放渠道、目标用户行为、市场趋势等因素，预测广告的点击率、转化率等关键指标，企业根据预测结果优化调整广告策略，提高广告投放效率预测广告投放效果通过分析市场趋势、竞争环境和公司的历史表现等，洞察未来企业收益走向预测未来收益趋势AI在营销场景中的创新应用 预测性AI营销应用：推动从被动响应到主动预测的范式转变 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制技术支撑AI预测分析的实际应用案例其核心优势在于情感分析自动化优化用户行为分析实时数据处理A/B测试API集成隐私计算反馈机制数据驱动：基于多渠道数据、历史数据和机器学习模型生成精准预测 自动化：通过自动化工作流减少人工干

35、预个性化：根据每个潜在客户的行为和偏好提供量身定制的内容实时性：实时分析行为数据并动态调整策略 利用 AI 技术分析客户行为数据，预测哪些行动或信息会引起不同细分市场的最大共鸣，并实时优化营销活动通过机器学习模型预测客户终身价值流失风险以及下一步最佳行动，从而帮助营销人员更高效地工作并提升客户参与度将预测分析集成到其CRM中，帮助营销人员预测潜在客户行为，并根据可能的结果自动进行个性化跟进Adobe Sensei salesforce EinsteinHubSpot在高度竞争的市场环境中，精准把握消费者需求与市场趋势已成为企业实现差异化竞争与可持续发展的关键因素。预测性AI营销应用通过整合机器

36、学习、深度学习及大数据分析等技术，能够前瞻性地预测用户行为、优化营销策略并提升决策科学性。这种技术驱动的预测能力不仅帮助企业提前洞察市场变化，还能够在产品投放前评估营销活动的潜在效果，从而显著降低市场风险并提高投资回报率。通过构建以预测性分析为基础的理论框架与实践路径，企业能够在动态市场中占据先机。时间序列预测模型情感分析机器学习与深度学习推荐系统AI可以根据消费者购买参与行为及相关数据等，能够深入了解消费者的需求变化趋势。企业可以根据这些预测结果，提前开发和推出符合消费者及市场的产品和服务，提高市场竞争力 212025.3 iResearch I整体来看以“长短直”为代表的IP全域整合营销模

37、式仍然是未来打通多场景、实现品牌影响力与效果转化协同的重要战略抓手，其中，AI短剧商业化为品牌营销提供了更大的创新空间。近年来短剧发展势头迅猛，预计2025年将突破600亿元；从用户角度来看，短剧用户对广告的接受度高，且广告植入能够有效促进用户的购买意愿；与此同时，随着大模型技术取得重要突破，AI视频生成技术加速落地，为AI短剧发展提供技术支持。在此背景下，凭借创新内容、强互动性、低成本、强品牌融合，进一步推动了AI短剧营销的商业化进程。AI在营销场景中的创新应用 AI短剧营销应用：以创新性与互动性为核心的“短剧+品牌”新模式，为品牌营销探索全新战略方向来源：艾瑞咨询2024年中国微短剧行业研

38、究报告；微博数据；勾正科技数据；艾瑞咨询研究院自主研究及绘制2.110.940107.2358.6484.6628.5201920202021202220232024E2025E网络微短剧市场规模（亿元）2019年-2025年中国网络微短剧行业市场规模AI短剧讨论度高，主流媒体和商业平台布局AI短剧2024年1-12月抖音、快手平台品牌合作微短剧数量AI短剧营销玩法 品牌剧集植入品牌赞助，通过剧场冠名、彩蛋植入、话题讨论等单集露出2344383671583948465134381月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月37.2%50.5%12.3%能够接受勉强

39、接受有些反感26.5%41.6%20.8%9.4%1.8%会优先考虑购买会作为购买备选没感觉/不好说不太会考虑购买绝对不会购买短剧用户对广告接受度及购买意愿情况 3241AI短剧的爆火带动商业化发展 2023年为短剧行业是产规模为358.6亿元，整体市场规模受市场需求驱动仍呈现持续增长的态势，预测2025年将突破600亿元央视频：中国神话中央媒体探索AI推出【国内首部AI全流程短剧】全网播放量接近2000万次快手：山海奇镜之劈波斩浪【国内首部AI原创奇幻微短剧】快手可灵AI提供技术支持上线以来播放量超5000万截止目前，有关短剧的微博话题浏览量已经超过17亿大关。#AI短剧#的微博话题阅读量已

40、超过87.7万一直受到各界关注与热议品牌定制品牌与达人合作，把品牌元素融入在故事情节中品牌自制从投资、剧本、制作、发行由品牌方决策与执行222025.3 iResearch I在营销领域，技术发展正深刻推动媒介形态与内容形式的双重变革，为消费者创造了更沉浸、更个性化的消费体验，同时也为AI营销行业注入了全新的活力。新技术的演进催生了以“AI营销+数字人”为代表的新媒介形态，以及以“AI营销+XR”为核心的新内容形态。这些创新形态的共性在于它们均聚焦于智能化内容生成与交互能力的提升。AI技术的进步显著降低了XR内容与数字人内容的生成成本，同时提高了生产效率，并通过增强互动性进一步优化了用户体验。

41、因此，AI营销与XR、数字人等技术的协同创新，不仅是技术驱动的必然趋势，更是品牌重塑与消费者价值创造的重要路径。AI在营销场景中的创新应用 AI体验营销应用：AI营销与XR、数字人等技术融合的创新路径，带来传统“体验式营销”升级版来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制营销场景面临的挑战营销面临品牌年轻化和数字化转型挑战急需要拓展全新营销传播形式，增强品牌内容质量 品牌营销缺少创意，无法满足互动性需求 AI创新媒介形态品牌代言虚拟偶像直播带货虚拟主播 智能客服数字员工 IP型数字人服务型数字人AI创新内容手段 互动属性 内容生成AI营销+数字人 AI营销+XR沉浸式空间 IP型可以辅助品牌讲故事、品

42、牌宣传、通过长期运营沉淀企业数字资产和品牌故事的延续，打造企业独有的IP通过赋予服务类工具以“特定岗位”的形象和能力，代表公司在业务场景中实现日常业务办理、品牌直播带货。随着直播电商行业的火热，服务型数字人近年增长迅速品牌运营新空间，未来AI+XR的沉浸式探索空间也将为品牌提供新的营销手段、新的运营空间、新的增值服务。线下门店、企业展厅、工厂都可以设立沉浸式探索新空间，让用户更趣味化的、体验式的感受品牌魅力2026年，虚拟现实产业规模预计达到3500亿Z时代群体追求娱乐新消费体验加速多行业、多场景落地（生成品牌内容）（塑造品牌形象）23企业标杆案例剖析04242025.3 iResearch

43、I效果解读Insight Flow CMS产品体系架构图企业标杆案例：明略科技 insightFlow CMS：AI洞察驱动的新一代内容营销工具作为当下热门的营销方式，种草已成为品牌营销的必修课。广告的逻辑是1对N，侧重“大人群，大创意”；种草的逻辑则是N对N，强调面向不同“圈层”，提供个性化内容。AIGC的出现提高了内容生产量，但存在内容颗粒度粗，难以体现品牌差异度，无法精准击中目标人群痛点等问题，内容质量有待提升。在此背景下，明略科技推出insightFlow CMS，结合AI大模型技术与垂直业务场景的行业知识，构建了“内容洞察-生成-运营-投放”的完整闭环。以精细化的AI洞察驱动，汇聚消

44、费者真实反馈，帮助品牌主“解读好内容”“创造好内容”，在提升营销生产力的同时，让品牌种草更加深入人心。来源：明略科技；艾瑞咨询研究院自主研究及绘制 圈层洞察推流及运营市场分析品牌产品策略品类分析竞品分析平台内容趋势爆款内容分析品牌定位产品卖点圈层特征喜好痛点沟通方式内容策略内容制作故事线测评/科普/促销内容占比KOL/KOC占比KOL沟通KOC分发大纲及脚本人群包出价策略搜索优化社交舆情监测降低创作门槛，减轻一线工作紧跟时下热点内容，提升内容曝光度与互动量结合到店利益点，促进订单转化AI Decoding-元素解析AIGC-内容生成 元素识别进阶情感识别社媒（短文）角度探索进阶新闻资讯（长文）

45、总结及分析营销内容策略生成进阶AI Decoding-角度探索AI Decoding-策略生成选品策略生成产品研发策略生成文案生成图片生成视频生成解读好内容创造好内容123456文案撰写图片视频拍摄已实现覆盖场景123252025.3 iResearch I眼动企业标杆案例：明略科技 明敬超图多模态大语言模型：可实现内容测量的AI营销大模型 当前生成式AI在视频内容理解方面主要聚焦于客观层面，缺少主观层面的测量标准以及模拟人类主观感受的有效手段。为了弥合与实际应用的差距，明略科技构建了大规模的视频主观多模态评估数据集 Video-SME。通过收集不同人群在观看相同视频内容时脑电图（EEG）和眼

46、动追踪区域的真实变化，分析不同受试者对相同视频内容的认知理解程度。依托新的评测标准，明略科技创新研发了明敬超图多模态大语言模型（HMLLM），探索不同人口统计、视频元素、脑电图和眼动追踪指标间的关联，帮助企业洞察潜在的用户主观反馈，进而科学指导广告投放。该成果在全球顶级多媒体会议 ACM Multimedia（ACMMM）2024 荣获最佳论文提名。来源：明略科技，艾瑞咨询研究院整理及绘制明敬超图多模态大语言模型：模拟人类主观感受的营销多模态大模型架构及价值视频图片用户画像语音1广告受众主观指标分析能力：扩展大模型能力边界，洞察人群特征2全方位自研多模态处理：通过多模态大模型能力完成视频理解，

47、具备音视频一体解决方案3时间故事板维度分析策略：依据视频内容智能划分时间轴，立体深入分析分镜故事4一站式解决方案：可以根据用户需求灵活定制模型/输入模态模型落地价值：产品功能解读 视频内容总结 视频分镜分析 主观指标分析对整段视频内容进行概括提取视频关键分镜，并对分镜视频的内容进行解析，点击分镜自动跳转到对应位置分析预设人群观看这段分镜视频之后的认知投入、情绪，以及眼动比例等主观指标，出现红色代表某一指标处于高位，出现绿色代表某一指标降到低位 主观反应动态图认知投入、眼动比例，以及情绪识别三个指标在整段视频中的变化情况，点击图例可以显示/隐藏某一指标的折线 动态图结点点击折线上某一结点直接跳转

48、到视频对应位置，查看视频内容感官指标 多模态大模型 脑电效果指标 点击率完播率 内容策略 262025.3 iResearch I企业标杆案例：百度 从数据洞察工具升级为赋能客户营销策略的AI驱动型决策平台百度营销旗下的“百度观星盘”是一款典型的“一问即达”型AI营销决策平台。该平台基于海量数据资产，通过自然语言多轮对话技术，深度融合数据查询、归因分析、主动搜索、策略整合及智能交互等功能模块。观星盘能够帮助企业高效获取品牌资产等核心数据，全面分析流量、广告效果、舆情等多维度指标的变化趋势，并深入挖掘数据波动的根本动因。通过实现从数据洞察到营销策略制定的智能化升级，观星盘为企业提供了深度的用户行

49、为洞察与智能化的策略支持，助力企业在复杂市场环境中实现科学决策与精准营销。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制能力层模型层数据层文心千亿大模型品牌诊断数据查询品牌数据 高效查询客户咨询表达AIA品牌资产数据百度用商大数据 市场动态数据 舆情口碑数据 场景层文心Embeddin场楫商业引擎波动归因预算分配人群破圈搜索机会内容营销品牌舆情投放复盘主动沟通智能对话自然语言交互 问就答 推理归因数据波动 原因推理主动巡查营销机会 随时发现整合策略观点直给 不说废话观星盘AI营销决策平台全链沉淀全域度量全局增长跨域识别用户状态，沉淀全链路品牌资产衡量关键行为，锚定资产增长方向深刻洞察用户，诊断并指导下一步

50、运营动作更懂AI的营销科学：观星盘构建品牌资产&商业成长飞轮272025.3 iResearch I企业标杆案例：利欧数字 利欧归一专注于将AI技术深度赋能广告投放这一关键营销场景，旨在解决传统广告投放中的人力效率瓶颈，通过AI技术实现投放效率与效果的双重优化。基于通用L0级语言模型，利欧归一深度融合了其在营销领域的专业知识、丰富的投放实践经验以及对客户需求的深刻洞察，开发了适配多平台投放流程的SEMGPT专属模型，构建了从底层模型到应用工具的全栈解决方案，为企业创造显著的商业价值。以电商领域为例，国内某头部电商平台通过采用利欧归一研发的“AI电商投手”，在双11大促期间高效应对了广告快速放量

51、的需求，实现了单环节人力效率22倍的显著提升，展现了AI技术在营销场景中的强大赋能能力。“利欧归一”营销领域大模型 核心模型层客户私有数据行业数据营销领域数据AI导购Agent“归一妙语”AI投手Agent“归一妙计”AI分析助理AI知识库归一锦囊营销领域模型AI prompt 提示工程解决方案AI投放代运营数据报告分析出价与预算广告目标与策略定制广告创意制作监测与优化关键词研究与选择投放设置聚焦探索AI加持下的广告投放新形势来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制数据训练层工具产品层方案与服务层28AI营销行业发展趋势 05292025.3 iResearch IAI新发现：AI营销趋势与展望 A

52、I营销组织变革发展：AI营销从工具型应用升级为战略核心，未来成为企业价值创造的核心引擎来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制AI营销组织变革发展增强组织效率：重塑营销组织流程AI营销在组织决策优化中发挥着日益重要的作用。例如：AI在实现智能决策方面、提高广告效果、风险预测与管理等方面提升客户满意度，从而增强关系营销的绩效优化组织决策：AI辅助企业决策AI技术与企业资源的有效整合，最终将体现在组织绩效的提升上。AI算法的预测功能不仅能够 促进卖家之间的协调，降低价格并提高消费者剩余，还对企业利润产生积极影响提升组织绩效：赋能企业运营正如前文所述，AI营销的应用展现了其在提升营销生产力、优化生产要素以

53、及改善用户体验等方面的巨大潜力。随着AI从工具型应用向战略核心的升级，企业正将其视为未来价值创造的关键驱动力。AI的引入不仅革新了传统市场营销的模式，还对多方利益相关者产生了深远影响。这种变革不仅仅是技术的叠加，更是对业务流程、战略规划、商业模式及组织管理的系统性重构。通过将AI深度集成于组织战略中，企业能够在运营效率、决策质量及整体绩效等多个维度实现全面提升，从而推动营销组织的深刻变革与创新发展。创意工作流的革新：AI与人类知识的深度融合，为营销创意工作流提供了全新的可能性组织内外的双向赋能：AI营销不仅优化了内部员工管理，还重塑了外部客户服务模式，双向赋能推动了组织内外的协同创新企业间协作

54、的价值共创：AI技术优化了企业间的合作关系，不仅提升了效率，还创造了新的商业价值内部能力提升与创新驱动：AI在企业内部的应用展现了广泛价值，例如通过AI技术培训销售人员，显著提升其工作能力与绩效。同时，AI驱动的自动化流程和智能决策也为组织创新提供了持续动力302025.3 iResearch I新发现：AI营销趋势与展望 多模态大模型仍然是是营销行业大模型技术持续突破的重要方向来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制多模态大模型未来几年仍然是营销行业模型发展主流方向文本图像音/视频3D建模非标准化数据文本图像音/视频3D建模非标准化模态信息文本输入嵌入特征图像输入嵌入特征音/视频输入嵌入特征非标准

55、化模态输入嵌入特征文本解码器图像解码器音/视频解码器非标准化模态解码器原生多模态深度融合内核输入输出多模态大模型可吸收的模态数据类型更多样，出现了非标准化模态：例如：生物信号数据（脑电波、眼动、手势等）、物理行为数据（如动作、手势）、环境传感数据等。整合跨模态信息输出多样式的信息类型，可以降低应用使用门槛以及改善使用体验未来多模态大模型效益尽管多模态大模型目前仍处于技术创新阶段，但其作为营销行业大模型技术持续突破的重要方向已显现出巨大潜力。多模态大模型通过整合文本、图像、音频、视频等多种模态信息，能够更全面地理解用户需求与行为，同时，生物信号、感知数据等非标准化数据的引入，进一步拓展了其应用边

56、界。这种多模态信息的融合不仅提升了客户分析的深度与广度，还为个性化互动体验的创新提供了技术基础。然而，跨模态信息整合过程中可能产生的偏差与隐私保护问题，也要求我们在技术创新与用户隐私之间找到平衡点。尽管如此，多模态大模型在营销行业中的技术突破与应用前景，无疑将成为推动行业变革的重要驱动力。未来多模态大模型发展方向提升性能通过端到端的架构设计，同时接收并处理多种模态的输入数据，并执行多任务学习。这种能力使模型能够有效捕捉不同数据集之间的共性与差异性，从而显著提升其性能，使其更贴近人类的感知、认知与行为模式用户体验升级为品牌提供多维度的用户信息，包括需求、情感状态及行为模式等深度洞察。基于这些信息

57、，品牌能够设计更加个性化与精准化的营销策略开辟 新的 应用场景技术突破催生了诸如可视化问答、多模态数据检索等新型应用场景3D建模数据输入嵌入特征3D建模数据解码器31BUSINESS COOPERATION业务合作官网企 业 微 信新 浪 微 博微 信 公 众 号400-026-联系我们32LEGAL STATEMENT版权声明本报告为艾瑞咨询制作，其版权归属艾瑞咨询，没有经过艾瑞咨询的书面许可，任何组织和个人不得以任何形式复制、传播或输出中华人民共和国境外。任何未经授权使用本报告的相关商业行为都将违反中华人民共和国著作权法和其他法律法规以及有关国际公约的规定。免责条款本报告中行业数据及相关市

58、场预测主要为公司研究员采用桌面研究、行业访谈、市场调查及其他研究方法，部分文字和数据采集于公开信息，并且结合艾瑞监测产品数据，通过艾瑞统计预测模型估算获得；企业数据主要为访谈获得，艾瑞咨询对该等信息的准确性、完整性或可靠性作尽最大努力的追求，但不作任何保证。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的观点均不构成任何建议。本报告中发布的调研数据采用样本调研方法，其数据结果受到样本的影响。由于调研方法及样本的限制，调查资料收集范围的限制，该数据仅代表调研时间和人群的基本状况，仅服务于当前的调研目的，为市场和客户提供基本参考。受研究方法和数据获取资源的限制，本报告只提供给用户作为市场参考资料，本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。法律声明THANKS艾 瑞 咨 询 为 商 业 决 策 赋 能