营销领域 AI 智能体

事实上，目前使用生成式 AI 的公司中有 50% 将在 2025 年启动智能体式 AI 试点计划。¹

与早期的工具不同，AI 智能体可以在较少的人机交互下执行复杂的任务。它们支持广泛的营销功能，包括用户参与、内容创建、活动管理和绩效分析。

为了了解营销人员如何使用 AI 智能体，首先了解 AI 智能体本身会有所帮助。首先要了解两种主要类型的人工智能之间的区别：生成式 AI和智能体式 AI。生成式 AI 可根据用户提示创建原创内容。智能体式 AI 能自主决策和行动，在几乎无需监督的情况下，追求复杂目标。

AI 助手的能力也分不同的的层级。最基础的是基于规则的聊天机器人，它们遵循预定义的脚本；其次是更先进的虚拟助手；然后是搭载生成式 AI 和大语言模型(LLM) 的助手，能处理单步骤任务；这一进展的重中之重是自主运行的 AI 驱动的智能体。这些智能体能够做出决策、设计工作流程，并通过函数调用与外部工具连接，以弥补其知识上的不足。

AI 智能体远远超越了简单的营销自动化。虽然像基础聊天机器人这样的 AI 工具可能只提供预设的回复，AI 智能体则能够理解输入内容，推理各种选项，并在多个平台上做出感知情境的决策。它们会随着时间调整自己的行为，能够将大型目标拆分为更小的步骤，以最少的监督支持复杂的营销策略。

例如，IBM 自身的转型团队与 IBM 人力资源部门合作，提供了一个简化、个性化且数据驱动的员工自助服务体验。现在，94% 的 IBM 公司范围内较低级别的 HR 查询，都由我们的 AskHR 数字智能体来回答，这让 HR 专员能够腾出时间专注于更复杂的问题。 ²

为了实现这样的结果，AI 智能体依赖于多种技术。机器学习帮助他们识别模式并做出预测。自然语言处理 (NLP) 使它们能够理解和生成人类语言，而生成式 AI 则使它们能够创作原创内容。

这些智能体通常由在大型数据集上训练的 AI 模型提供支持，以支持推理和个性化。他们与外部系统（例如客户关系管理 (CRM) 和应用程序编程接口 (API)）的连接同样重要，这使他们能够提取相关数据、进行个性化交互并在现实环境中采取行动。

例如，AI 智能体不仅仅回答产品问题，还可以根据一系列问题和收集的客户数据识别客户的购买意图。智能体可以总结关键特点，提供折扣，并跟进个性化的产品推荐。智能体无需收到明确提示即可采取这些步骤。

单个 AI 智能体可以处理相对简单的重复性任务，例如更新 CRM 记录或回复客户查询。在更高级的应用程序中，多智能体系统像智能团队一样运作。这些智能体可以委派子任务、分享信息并协调工具，以完成复杂的工作流程，包括规划活动、生成内容变体、分发材料和分析性能。

这种协作能力使 AI 智能体有别于传统助手。通过共享洞见和分工合作，AI 智能体能够处理相互依赖的任务，并将情境信息从一个流程传递到另一个流程，从而使营销运营更加智能、适应性更强且更高效。

智能体式 AI 系统令人印象深刻。但由于其自主、不透明的决策以及易受偏见、网络安全威胁和监管漏洞的影响，它们带来了复杂的治理挑战。他们对机器学习和外部 API 的依赖使得确保公平性、责任感和隐私变得困难。

各组织必须超越传统的治理实践来管理这些风险。应该采用 AI 沙盒、压力测试、智能体到智能体监控、紧急关闭机制、人工监督和 IBM® watsonx.governance 工具包等治理系统等安全措施。随着 AI 系统的规模扩大，负责任的治理对于确保安全、合乎道德和有效地使用此类系统至关重要。³

根据 IBM 委托的研究，客户服务和销售支持是 AI 智能体预计在绩效提升和投资回报率方面最初产生最大影响的两个应用场景。⁴Gartner 的一份报告预测，到 2028 年，至少 15% 的日常工作决策将通过智能体式 AI 自主做出，而 2024 年时这一比例为 0%。⁵

AI 智能体为营销人员提供了强大的新工具。营销人员现在可以将真正的决策和执行委托给规模化学习、推理和执行系统。营销领域 AI 智能体可以分析客户数据。还可以编写和发送个性化消息。可以管理广告活动并调整战略。智能体无需持续的人工指导即可完成所有这些工作。

这些用例涵盖了关键的营销功能。包括电子邮件营销、社交媒体、SEO 和定价战略。这些功能使 AI 成为推动现代营销绩效的主要力量。 ²

例如，当有人输入“你们的退货政策是什么？”时，简单的聊天机器人可能会回复脚本化的答案。AI 智能体可以做得更多。它可能会识别出客户可能会进行购买并主动提供帮助。它还可以总结产品详情，进行个性化跟进，并根据一段时间内了解到的情况调整其行为。

AI 智能体不仅仅加速了旧的工作流，还重新定义了营销团队可以实现的目标。它们代表了新一代智能数字营销工具，支持创意和用户参与战略，并可以作为积极主动的合作伙伴承担数据分析和执行的复杂性。

AI 智能体在营销工作中至关重要，因为它们从根本上重塑了决策方式和行动方式。传统营销系统，即使是自动化的，也严重依赖预先定义的规则和人为驱动的活动规划。这些方法难以跟上现代消费者行为的速度、数量和多变性。

AI 智能体旨在自主推理、学习和行动。这使营销人员能够实时、大规模地响应个人客户的需求。

它们的价值不仅在于自动化能力，更在于能够充当品牌与消费者之间的智能适配纽带。随着营销过程变得更加分散，用户在不同平台、渠道和设备间切换，AI 智能体作为具备理解情境能力的智能实体，能够与用户互动并引导他们完成客户旅程。

他们可以根据新信息不断更新策略，提高排名和转化率等关键指标的表现，同时保持品牌声音的一致性。

AI 智能体还解决了日益严峻的战略挑战：人类注意力和组织能力的局限性。随着渠道、工具和数据源的不断增加，营销团队已无法在实时环境中对所有信息进行整合。AI 智能体持续自主地运行，这使得营销系统变得更加敏捷。

它们减少了人类团队对每一个执行细节的微观管理需求，使团队能够专注于更高层次的规划、品牌战略和创意方向。

AI 智能体改变了营销运营模式，从基于周期性、静态活动的模式转变为动态、连续和智能的系统。这一变化让组织在服务客户和实现业务目标方面变得更具适应性、响应能力和效率。这种端到端的转型对于拥有复杂的、多点客户旅程的企业来说尤其有价值，例如 SaaS 提供商、电子商务平台和金融服务公司。

市场营销人员将 AI 智能体用作智能副手，来处理那些原本需要人工操作、持续监控或大规模协调的任务。以下是它们在 AI 驱动的市场营销项目中的一些应用示例：

AI 智能体通过智能聊天界面改善品牌与客户互动的方式。与传统的基于规则的聊天机器人不同，这些智能体能够理解自然语言，跟踪正在进行的对话的背景，并以更像人类的方式做出回应。

它们可以指导用户完成复杂的任务，如产品选择或解决服务问题，与 ChatGPT 等 LLM 工具的整合通常会增强此类任务的能力，从而进一步扩展它们的对话能力。

一个具体的例子是知识库智能体，它能够动态更新自助知识资源，从而使客户能够自主解决问题。 ⁶

AI 智能体可以分析用户行为、偏好和历史记录，从而为每位用户生成个性化的信息，而无需像过去那样手动为不同受众群体的邮件营销活动设计数十种广告变体。这些智能体使用自然语言生成来制作独特的文案和机器学习，以确定哪些内容最有可能带来点击、转化或更深层次的参与。

更进一步，个性化视频代言智能体能生成定制化视频内容，不仅可以直呼用户姓名，还能关联其特定兴趣，为动态内容注入人性化温度。⁶

AI 智能体可以自主运行和完善营销活动，并承担传统上由大型团队处理的任务。他们可以自动管理跨平台的媒体购买，如搜索引擎、展示网络和 LinkedIn 等社交网络。他们监控实时性能数据（例如展示次数、点击率和广告活动效果），然后调整出价、定位标准和预算分配，以实现广告活动的目标。

智能体式 AI 可以持续运行，不会疲劳。例如，它可能在短时间内调整一家大型公司的广告活动。它可能决定广告支出，并创建和发布内容。战略智能体将在这方面发挥至关重要的作用，根据预测性分析和过去的性能数据优化竞选结构。⁶

AI 智能体可以处理大量的市场数据、反馈和结果，以产生洞察分析或提出建议。有些智能体甚至可以相互协调：一个智能体管理内容创作，另一个处理分发，第三个智能体评估表现。这种协调机制打造了一个更智能、更互联的营销系统，能够随着时间的推移不断学习和调整，从而为战略框架和成果展示案例研究提供支持。

例如，趋势和洞察分析智能体可以挖掘行为数据和情绪分析以发现新兴的市场趋势。与此同时，社交倾听智能体会主动监控在线对话，并实时与受众互动，以发现品牌认知的变化并作出响应。⁶

在内部，AI 代理通过自动化内容生成、报告制作和绩效跟踪等内部任务，从而简化了营销运营流程。它们可以起草不同版本的文案、分析互动模式，并推荐下一步行动，同时在多个工具和平台之间进行协调。

随着不断发展，它们日益成为工具和系统之间的桥梁，帮助市场营销人员更高效地管理复杂的跨职能流程。这包括整合常见问题解答 (FAQ)、客户工作流和外展活动。

例如，内容生成智能体可以创作个性化且符合语境的文本、图像和视频素材。多模态创意简报智能体可以将活动目标转化为详尽的创意简报，包含示例信息、设计方向和受众洞察，并通过可重复使用的模板支持一致性和效率。⁶

AI 智能体改善和变革营销团队工作方式的主要途径包括：

持续改进：AI 智能体可实时监控和分析性能数据，从而能够自主测试、学习和调整竞销活动，而无需等待人工输入。这样可以不断微调信息、创意和预算，从而获得更好的成果。

提高用户参与度：AI 智能体可以理解情境，通过客户需求进行推理，并跨会话和渠道进行对话，从而创建更有用和更相关的客户互动，而不是像传统聊天机器人那样提供脚本化响应。

跨系统复杂性降低：营销系统往往彼此独立，导致协调难度增加。AI 智能体充当智能中间层，将工具、数据和工作流程连接起来，自动化原本需要多个团队或平台协调完成的流程。

可扩展执行，开销更低：AI 智能体可以同时管理数千个微决策和任务，例如消息测试或目标调整，而无需增加员工数量。此外，还可以与 HubSpot、Salesforce 和其他 CRM 解决方案等平台集成，以支持端到端活动管理，让规模较小的团队也能高效运行复杂的营销战略。

增强决策支持：除了执行任务外，一些 AI 智能体还提供战略建议、标记问题并提出方案，补充而非取代人类判断。

全天候营销：使用 AI 智能体的品牌能够更轻松地维持持续活跃的营销活动和全天候的客户互动。AI 智能体不用休息，因此即使人类团队处于离线状态，客户体验、更新和分析仍会继续运行。

AI 及 AI 智能体无法完全取代人类营销人员，且在可预见的未来也不太可能实现这一点。相反，它们正在改变营销团队的关注重点以及工作方式。以下是未来十年内我们预计将在营销及其他行业中看到的一些 AI 进展： ⁷

多模态现状：多模态 AI 能够处理和整合文本、语音、图像和视频等多种输入形式，未来将变得更加成熟精细。这一进展将使 AI 更好地模拟人类交流，推动智能虚拟助手的发展，使其能够理解复杂且情境丰富的信息，并以个性化的多模态输出（如图表、语音指令或视频演示）进行回应。

AI 民主化且模型创建更简单：AI 开发将越来越多地通过无代码和低代码平台、自动化机器学习工具和即插即用型 API 来实现。企业家、业余爱好者和企业可以从更快的创新、AI 辅助的工作流和云的可定制模型中受益。这些进步能够使非专业人员创建和部署定制的 AI 解决方案，促进创造力的发挥。

幻觉保险：随着 AI 日益融入关键行业，组织可能会采用“AI 幻觉保险”来防范因错误输出导致的财务、法律或声誉损失。这些保险政策将涵盖生成式 AI 错误带来的风险，如错误信息、错误建议或偏见决策，并有助于制度化模型可靠性的保障措施。

高级管理层的 AI：AI 将作为高级管理层中的战略顾问，提供实时、数据驱动的洞察分析和场景模拟，以支持业务决策。先进系统将简化跨部门协调，提供预测性规划，并通过传统上仅供大型企业使用的工具，提升小型企业的能力。AI 本质上将成为领导层值得信赖的合作伙伴。

AI 伦理与监管：全球 AI 监管将随着技术的快速发展不断演进。这些法规将强调透明度、稳健性和人为监督，尤其是在高风险应用程序中。诸如偏见、隐私和责任等伦理问题将推动制定相关政策，这些政策将根据风险等级对 AI 进行分类，执行安全标准，并禁止诸如大规模监控或社会评分等有害应用。

数据使用和治理：随着现实世界数据越来越难以以合乎道德的方式规模化获取，合成数据将成为训练 AI 的标准。各组织将优先考虑专有数据集和严格的质量保证，以打造定制化模型。将实施更严格的治理以控制“影子 AI”，并确保经批准的系统负责任地处理敏感信息。