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(qū)動的全球紅人營銷自動化平臺”CrowdCore將品牌與創(chuàng)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(yè)務(wù)直接外包給埃森哲，用AI代替人力……
這些看似分散的商業(yè)動作背后，實則涌動同一股力量——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(lǐng)域各個環(huán)節(jié)，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(yōu)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(lǐng)域被卷入后，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”，嘗試在復(fù)雜環(huán)境中“自動駕駛”。
當技術(shù)演進從輔助人類轉(zhuǎn)向自主決策，整個營銷決策的底層邏輯勢必會重構(gòu)。我們探討營銷Agent的實質(zhì)，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(huán)節(jié)能否完全安享其成？
實戰(zhàn)拆解： 營銷Agent的三類應(yīng)用場景
不同于給一個Prompt就被動響應(yīng)一次的大型語言模型，Agent更有“黑科技感”，仿佛既有大腦、又有手腳——能獨立運行，無需外部頻繁干預(yù)即做出決策；可與其他Agent或用戶進行協(xié)作，敏銳感知環(huán)境變化并實時響應(yīng)；更重要的是還能主動調(diào)用各種外部工具（如數(shù)據(jù)庫、API、分析平臺等）驅(qū)動任務(wù)完成。
能實現(xiàn)這一切，主要是因為構(gòu)建營銷Agent的主流范式之一是“工作流（Workflow）”架構(gòu)。通俗理解就是有一個“規(guī)劃者”模塊負責(zé)制定多階段行動藍圖，再由“執(zhí)行者”模塊調(diào)用各類專業(yè)工具一步步落實計劃，并在執(zhí)行過程中根據(jù)實時反饋不斷調(diào)整策略，直至達成預(yù)設(shè)目標。
這種流程化設(shè)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，而后由達人輸出內(nèi)容創(chuàng)意，品牌審核后在渠道發(fā)布，最后做效果追蹤與歸因優(yōu)化。整體流程本身并不復(fù)雜，但因為中間環(huán)節(jié)多，需要多方溝通和配合，就導(dǎo)致一次活動周期動輒耗費數(shù)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(chuàng)作者，而后基于預(yù)設(shè)規(guī)則（如必須帶有“珍珠奶茶/奶茶評論”標簽、歷史內(nèi)容點擊率高等）做深度篩選；在創(chuàng)作者參與后實時追蹤數(shù)據(jù)，一旦發(fā)現(xiàn)下滑跡象或該創(chuàng)作者被標記為“廣告飽和”，便自動啟動淘汰機制，將預(yù)算迅速轉(zhuǎn)向表現(xiàn)更優(yōu)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(wǎng)
營銷Agent此時發(fā)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，并自動化去動態(tài)優(yōu)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(wǎng)絡(luò)，出海做營銷存在不少難點，國內(nèi)品牌商家往往對TikTok、Instagram等各大海外社交媒體平臺上瞬息萬變的流行趨勢和投放規(guī)則也不夠熟悉，每走一步都充滿挑戰(zhàn)。若“跨平臺”做營銷就會更復(fù)雜，需要更專業(yè)且多人的團隊去同步追蹤海外平臺的挑戰(zhàn)賽趨勢、算法更新和實時熱點等等。
今年WAIC大會上，鈦動科技發(fā)布的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、素材制作、廣告投放監(jiān)控、廣告效果分析等多個環(huán)節(jié)，滿足不同行業(yè)、不同規(guī)模客戶出海營銷過程中多樣化、個性化的需求，直接幫客戶交付營銷結(jié)果。
能看得出其核心突破在于構(gòu)建了跨平臺的“爆款內(nèi)容自主生產(chǎn)線”。即使品牌方對海外市場一無所知，Agent也能憑借數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與實時反饋能力，接管多平臺，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，相當于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
如果說達人營銷與社媒投放解決當下流量獲取問題，那么AI搜索優(yōu)化則是更關(guān)乎于未來的生存權(quán)。
如今搜索行為本身被AI重構(gòu)——豆包、DeepSeek、Kimi等智能應(yīng)用正逐步取代傳統(tǒng)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”。這就意味著過去品牌們所依賴的“關(guān)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(tǒng)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(shù)品牌來說是個完全陌生的新課題：許多人都尚未熟悉這些AI應(yīng)用，更遑論去思考如何搶占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(zhàn)場為品牌開辟航道。
以艾加營銷集團旗下iPowerAI元力科技開發(fā)的iGeo Agent為例，據(jù)官方介紹這是一個多Agent集群自驅(qū)動、自部署的系統(tǒng)，主要就是用來提升品牌及產(chǎn)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戶，理解其意圖，幫品牌找能夠植入進去對用戶心智產(chǎn)生影響的機會；而后基于跨模型語義分析，動態(tài)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(gòu)建AI生態(tài)中的品牌知識庫，而不是短期內(nèi)去刷高品牌的“出鏡率”。艾加營銷集團元力科技首席戰(zhàn)略官Frank也舉了一個例子，“GEO最終不應(yīng)該只處理‘平價電動牙刷哪款好’這類明確需求，而是在用戶表達‘牙疼’時，就能自然引出品牌內(nèi)容。”
圖源：iPowerAI元力科技公眾號
這三個案例雖然發(fā)生在找達人、投廣告、進入AI搜索場景，但營銷Agent所做的本質(zhì)是相同的：在信息爆炸、平臺林立、用戶偏好飛速變化、海外市場越來越復(fù)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(wù)。
營銷Agent為什么值得用
事實上行業(yè)內(nèi)已有共識：通用型Agent深度依賴基礎(chǔ)大模型能力，本質(zhì)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(chuàng)業(yè)公司能施展的空間實屬有限。那么在營銷環(huán)節(jié)，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(chuàng)業(yè)者新開發(fā)的營銷Agent？
關(guān)鍵點其實在于——營銷Agent所具備AI之外的能力。
營銷是個頗“復(fù)雜”的領(lǐng)域，有自成體系的行業(yè)黑話、獨特流程要求，也有一部分是非標、需要基于業(yè)內(nèi)經(jīng)驗和市場洞察的內(nèi)容創(chuàng)意，還有沉淀多年的、無法從公開渠道獲取的專有數(shù)據(jù)，這些是通用Agent不一定具備的。同時，營銷領(lǐng)域的痛點、營銷人會關(guān)注的問題、真正影響廣告主預(yù)算投入的細節(jié)，并不是技術(shù)開發(fā)者擅長的，所以也很可能并不在通用Agent的常規(guī)視野中。
而創(chuàng)業(yè)公司的破局點就在于此。很多營銷Agent只針對某一個垂直領(lǐng)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(guān)于達人和用戶的一系列非顯性數(shù)據(jù)進行推理，去優(yōu)化營銷效率。
還有很多營銷Agent是基于企業(yè)閉環(huán)數(shù)據(jù)、依托營銷集團服務(wù)海量頭部品牌的數(shù)據(jù)經(jīng)驗、社交平臺上海量素材庫和效果反饋等等，即擁有了所謂的“行業(yè)Know-how”。這種垂直模式就會更具針對性地去解決傳統(tǒng)營銷中的“困境”。
首先就是傳統(tǒng)營銷中最突出的問題——人力密集。常規(guī)營銷環(huán)節(jié)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(jīng)驗、甚至是跨國的團隊的能力壓縮為了可復(fù)制的、極度流程化的解決方案。
其次是解決強依賴于經(jīng)驗的問題。依賴某個人或者團隊的經(jīng)驗，就意味著存在主觀性與滯后性，而營銷Agent通過實時數(shù)據(jù)流構(gòu)建動態(tài)決策模型：持續(xù)監(jiān)測波動，自動關(guān)停低效計劃，并基于轉(zhuǎn)化率分配預(yù)算，這會使新手團隊獲得接近專業(yè)優(yōu)化師的結(jié)果輸出。
另外傳統(tǒng)廣告營銷會采用AB測試的方式，營銷Agent能夠?qū)⒃囧e過程前置為數(shù)據(jù)推演，通過歷史數(shù)據(jù)建模與實時趨勢捕捉，預(yù)判廣告?zhèn)鞑摿Γ斗藕竺爰壏答侐?qū)動快速迭代，這樣一來就能降低無效投入。
更關(guān)鍵的是，驅(qū)動品牌快速接納營銷Agent的關(guān)鍵動力，源于其獨特的商業(yè)模式。
傳統(tǒng)軟件工具都是SaaS模式，其本質(zhì)是銷售工具，企業(yè)為軟件功能支付訂閱費。而AI時代的競爭邏輯已徹底轉(zhuǎn)向，正如紅杉資本曾提到的“下一代AI商業(yè)化核心是交付收益，而非工具”，技術(shù)的價值不再取決于自身先進性，而在于能否直接創(chuàng)造可量化的業(yè)務(wù)結(jié)果。
Agent的崛起，便是推動AI商業(yè)模式發(fā)生深刻轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵——其催生了RaaS（Result-as-a-Service，結(jié)果即服務(wù)）商業(yè)模式，并在AI領(lǐng)域形成浪潮，眾多AI產(chǎn)品應(yīng)用都選擇采用。從“功能交付”躍遷至“結(jié)果交付”，底層邏輯是將Agent定位為 “AI勞動力” ，企業(yè)無需為技術(shù)本身預(yù)付成本。
這種模式也天然契合營銷領(lǐng)域“效果至上”的基因。Head等Agent服務(wù)商普遍采用 “按廣告消耗分成”或“以效果指標（如CPA/CPM/ROAS）結(jié)算”的收費模式。品牌方只需聚焦最終轉(zhuǎn)化目標，從根本上消除了“為未知能力預(yù)付”的決策阻力。并且當Agent的收益與品牌業(yè)績深度綁定，其角色從“工具供應(yīng)商”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;增長合伙人”，這種利益共同體關(guān)系，會大幅降低品牌對新技術(shù)的學(xué)習(xí)與試錯門檻。
圖源：Head官網(wǎng)
當Agent成為可量化創(chuàng)收的數(shù)字勞動力，企業(yè)決策便從技術(shù)焦慮轉(zhuǎn)向價值投資，這才是營銷Agent快速進入品牌視野并落地應(yīng)用的核心理由。
小心“硬幣另一面”
當然盡管營銷Agent展現(xiàn)出巨大潛力，其規(guī)模化應(yīng)用目前還是存在不少挑戰(zhàn)。
首當其沖的是數(shù)據(jù)驅(qū)動的透明度困境。
當Agent依賴歷史數(shù)據(jù)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(diào)高某廣告組出價？這類關(guān)鍵決策缺乏可解釋性，品牌不僅難以理解內(nèi)在邏輯，更可能逐漸喪失對營銷策略的話語主導(dǎo)權(quán)。這種失控感在戰(zhàn)略級預(yù)算分配時會尤為尖銳。
其次是標準化效率與創(chuàng)意稀缺性的沖突。
Agent擅長基于數(shù)據(jù)流水線生成“安全牌”內(nèi)容——符合平臺算法偏好、經(jīng)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(chuàng)意行業(yè)（如奢侈品、高端美妝），過度標準化可能導(dǎo)致同質(zhì)化。當競品Agent都在推送類似風(fēng)格的“網(wǎng)紅開箱視頻”，如何守護品牌獨特調(diào)性？當AI將“爆款公式”奉為圭臬，突破性創(chuàng)意反而可能被數(shù)據(jù)模型判定為“高風(fēng)險”而遭淘汰。
更嚴峻的挑戰(zhàn)，還有來自控制權(quán)讓渡伴隨的未知風(fēng)險。
將營銷方向盤完全交給AI，一旦發(fā)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(nèi)容）、甚至違規(guī)話術(shù)、誤觸法律紅線，責(zé)任該如何界定？品牌苦心經(jīng)營的聲譽可能在算法的一次失誤中就完全崩塌。
此外，對品牌商家來說，可能出現(xiàn)的人才結(jié)構(gòu)的斷層與數(shù)據(jù)資產(chǎn)鎖定問題也值得關(guān)注。
隨著基礎(chǔ)優(yōu)化師、素材編輯等崗位被自動化取代，傳統(tǒng)團隊面臨兩難：既需培養(yǎng)能駕馭AI的戰(zhàn)略型人才，又擔憂核心能力空心化。更棘手的是歷史決策數(shù)據(jù)的歸屬問題——當千萬級預(yù)算投放的優(yōu)化策略、用戶反饋全沉淀在某個Agent平臺，品牌切換成本將陡增。這種現(xiàn)象雖構(gòu)成服務(wù)商的壁壘，卻可能阻礙企業(yè)長期靈活性。長期以來，品牌商家所擔憂的不再是技術(shù)產(chǎn)品會不會用，而是AI供應(yīng)商是否會漲價。
Agent的價值，核心在于其作為 “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(shù)演進長河中的一個節(jié)點。模型能力的躍遷、新交互范式的出現(xiàn)、乃至監(jiān)管框架的完善，都可能會持續(xù)改寫游戲規(guī)則。
品牌擁抱AI的深層邏輯，在于保持開放心態(tài)、敏捷性以及批判性，一場關(guān)于效率邊界、人類角色的持久探索才剛剛開始。