营销中的 AI：擅长什么、在哪里会出错、如何开始

短短几年间，AI 营销已从热门词汇变成日常工具。问题不再是要不要用，而是它在哪里创造价值、在哪里带来风险。本指南介绍按职能划分的应用场景、需要遵守的限制、简单的入门方法，以及 AI 开辟的新渠道：在回答本身中获得曝光。

什么是营销中的 AI？

利用 AI 模型来执行或辅助营销任务。两类技术承担了大部分工作。机器学习从数据中发现规律：谁可能购买、哪条广告会有效、哪位客户即将流失。生成式 AI 基于大语言模型和图像模型，按照指令生成文本、图片、音频和视频。

实际工作中，大多数营销团队会把两者结合起来：用生成式 AI 进行生产，用内置于广告平台、CRM 和分析工具中的机器学习进行定向和优化。

AI 在营销中的主要应用场景有哪些？

AI 可以帮助营销的每一个职能，但成熟度差异很大。

对小团队来说，内容和 SEO 是收益最明显的领域：过去每篇文章需要一天写作时间，如今可以更快地完成生产和审核。我们的AI 内容创作指南详细介绍了一套保证质量的工作流程。

AI 在营销中有哪些局限和风险？

AI 速度快、表达流畅，因此它的错误很容易被忽略。

• 事实错误：大语言模型可能会信心十足地给出错误数字。每个数字和每个论断都需要来源。
• 内容同质化：没有您的数据和案例，AI 写出的是谁都能写的内容，排名和转化都会很差。
• 偏离品牌：语气、承诺和用词需要清晰的规范，否则每篇内容听起来都不一样。
• 隐私与同意：发送给 AI 工具的客户数据必须遵守 GDPR 等法规以及您的合同。
• 过度自动化：未经审核就大规模发送的信息，破坏信任的速度远快于建立信任。

关于内容，Google 的立场很明确：其关于 AI 生成内容的指南指出，无论内容如何生产，Google 都会奖励有帮助且可靠的内容；而主要为了操纵排名而使用自动化，则违反其垃圾内容政策。

如何开始在营销中使用 AI？

选一项重复性任务，定义什么是好结果，然后衡量。

1. 列出团队每周都会重复的任务，并估算每项所需时间。
2. 选择一项容易检查的任务，例如产品描述、邮件草稿或社交媒体帖子。
3. 写一份简报：受众、语气、结构、优秀结果的示例以及必须包含的事实。
4. 让 AI 处理十个真实案例，逐一审核，并记录您需要修改的地方。
5. 把这些修改变成简报中的规则，再与原来的方式对比所花时间和效果。
6. 只有在第一步稳定可靠后才自动化下一步，例如使用营销自动化流程。

AI 如何改变客户发现品牌的方式？

助手如今会直接回答购买类问题，并在回答中点名品牌。当有人问 ChatGPT“自由职业者最好用的记账软件是什么”，或让 Gemini 比较两家酒店时，回答会引用几个来源并推荐几个名字。出现在那里的品牌，在对方看到搜索结果页之前就已获得关注。

能否被引用，取决于助手能够读取并信任的内容：清晰的答案、可验证的数据、全网一致的品牌信息，以及在它们参考的网站上被提及。这就是 GEO（generative engine optimization，生成式引擎优化）的领域，它与 SEO 相辅相成。AI 可见度追踪会显示哪些提示词提到了您的品牌、哪些竞争对手取而代之被提及；AI 流量价值计算器则可以估算这些流量的价值。

AI 营销中最重要的技能是什么？

写简报、做判断、会衡量。写出清晰的简报正在成为核心技能：AI 的产出质量取决于它收到的指令和示例。快速判断质量，尤其是事实和语气，能防止错误传到客户那里。衡量结果而不是数量，才能让 AI 专注于真正推动业务增长的事情。

结论

当 AI 承担生产和分析工作、而人掌握策略、判断和客户关系时，AI 营销才真正划算。从一项任务开始，衡量效果，再逐步扩展，同时别忘了 AI 创造的新渠道：助手本身的回答。Sorank 以 autopilot 方式兼顾两者：它每天撰写并发布 SEO 和 GEO 文章，并检查 AI 是否引用您的品牌。查看套餐和 3 天免费试用。