7天干完3个月的活儿？如何理解「营销Agent」？_风闻

©️深响原创 · 作者｜吕玥

当“AI营销人员”Head将霸王茶姬在泰国的营销活动从计划的3个月惊人压缩至7天，当“AI驱动的全球红人营销自动化平台”CrowdCore将品牌与创作者的匹配精准度推至90%以上；当科技巨头英特尔选择将部分营销业务直接外包给埃森哲，用AI代替人力……

这些看似分散的商业动作背后，实则涌动同一股力量——AI Agent。

AI营销早已不是新鲜话题。过去几年，AI快速渗透营销领域各个环节，从初期的AI自动生成图文素材，到广告投放的智能化、自动化，再到利用AI进行效果归因与策略优化等等，AI一步步解放营销人的双手。而今年被公认为 “Agent元年” ，Manus、Genspark一度带动Agent热潮，营销领域被卷入后，也走到了一个新临界点上——AI不再仅是营销工具链上的一个高效零件，它似乎正在接过“方向盘”，尝试在复杂环境中“自动驾驶”。

当技术演进从辅助人类转向自主决策，整个营销决策的底层逻辑势必会重构。我们探讨营销Agent的实质，已超越工具效率本身，更直指一个更核心的命题：AI是否真能“自主”包揽一切营销动作？ 当一切都能“自动化”，营销工作的终极价值该锚定何处？品牌在营销环节能否完全安享其成？

实战拆解：营销Agent的三类应用场景

不同于给一个Prompt就被动响应一次的大型语言模型，Agent更有“黑科技感”，仿佛既有大脑、又有手脚——能独立运行，无需外部频繁干预即做出决策；可与其他Agent或用户进行协作，敏锐感知环境变化并实时响应；更重要的是还能主动调用各种外部工具（如数据库、API、分析平台等）驱动任务完成。

能实现这一切，主要是因为构建营销Agent的主流范式之一是“工作流（Workflow）”架构。通俗理解就是有一个“规划者”模块负责制定多阶段行动蓝图，再由“执行者”模块调用各类专业工具一步步落实计划，并在执行过程中根据实时反馈不断调整策略，直至达成预设目标。

这种流程化设计，恰好就与同样高度流程化的营销充分适配。

比如通常做达人营销，需要品牌先筛选达人、邀约谈判，而后由达人输出内容创意，品牌审核后在渠道发布，最后做效果追踪与归因优化。整体流程本身并不复杂，但因为中间环节多，需要多方沟通和配合，就导致一次活动周期动辄耗费数月。

而营销Agent正好可“一手包办”全流程。

以Head为霸王茶姬在泰国所做的营销活动为例，营销Agent先锁定曼谷目标门店周边的活跃创作者，而后基于预设规则（如必须带有“珍珠奶茶/奶茶评论”标签、历史内容点击率高等）做深度筛选；在创作者参与后实时追踪数据，一旦发现下滑迹象或该创作者被标记为“广告饱和”，便自动启动淘汰机制，将预算迅速转向表现更优者。这样一来，原本3个月的活动就被压缩到了7天，整体合作效率提升了93%。

图源：Head官网

**营销Agent此时发挥的核心作用，是解决了海外营销时本地化资源筛选和匹配的难点，并自动化去动态优化资源的配比。**相比品牌在海外市场两眼一抹黑的找达人，此时用营销Agent自然是要性价比高的多。

达人营销是要“找对人”，而社媒投放需“做对事”。事实上不仅是缺乏本地市场洞察与达人资源网络，出海做营销存在不少难点，国内品牌商家往往对TikTok、Instagram等各大海外社交媒体平台上瞬息万变的流行趋势和投放规则也不够熟悉，每走一步都充满挑战。若“跨平台”做营销就会更复杂，需要更专业且多人的团队去同步追踪海外平台的挑战赛趋势、算法更新和实时热点等等。

今年WAIC大会上，钛动科技发布的AI Agent Navos就是针对这一问题。钛动科技CEO李述昊表示，Navos能覆盖营销链路中的爆款洞察、素材诊断、素材制作、广告投放监控、广告效果分析等多个环节，满足不同行业、不同规模客户出海营销过程中多样化、个性化的需求，直接帮客户交付营销结果。

**能看得出其核心突破在于构建了跨平台的“爆款内容自主生产线”。即使品牌方对海外市场一无所知，Agent也能凭借数据学习与实时反馈能力，接管多平台，快速搭建起多条高度本地化广告投放流水线，降低市场进入门槛，**相当于是用全流程自动化去对抗了营销渠道的碎片化。

图源：钛动科技公众号

如果说达人营销与社媒投放解决当下流量获取问题，那么AI搜索优化则是更关乎于未来的生存权。

如今搜索行为本身被AI重构——豆包、DeepSeek、Kimi等智能应用正逐步取代传统搜索引擎，越来越多人在有疑问时会直接选择“问AI”而不是“搜索一下”。这就意味着过去品牌们所依赖的“关键词竞价”搜索营销策略正逐渐失效。

品牌到了一个需要跳出传统SEO思维、在全新的对话场景中建立认知锚点的新阶段。然而如何让品牌信息更自然、高频地融入AI生成的答案，这对大多数品牌来说是个完全陌生的新课题：许多人都尚未熟悉这些AI应用，更遑论去思考如何抢占AI对话中的心智份额。

此时，AI Agent的介入，正是在这片全新的对话战场为品牌开辟航道。

以艾加营销集团旗下iPowerAI元力科技开发的iGeo Agent为例，据官方介绍这是一个多Agent集群自驱动、自部署的系统，主要就是用来提升品牌及产品在AI搜索引擎中的可见度、推荐度、信息准确率等。

**Agent会先连接正在提问的用户，理解其意图，帮品牌找能够植入进去对用户心智产生影响的机会；而后基于跨模型语义分析，动态量化品牌在主流AI搜索引擎中的“认知能见度”。**长期来看，AI还要更懂品牌，提升不同AI搜索引擎读取品牌信息的准确率，构建AI生态中的品牌知识库，而不是短期内去刷高品牌的“出镜率”。艾加营销集团元力科技首席战略官Frank也举了一个例子，“GEO最终不应该只处理‘平价电动牙刷哪款好’这类明确需求，而是在用户表达‘牙疼’时，就能自然引出品牌内容。”

图源：iPowerAI元力科技公众号

这三个案例虽然发生在找达人、投广告、进入AI搜索场景，但营销Agent所做的本质是相同的：在信息爆炸、平台林立、用户偏好飞速变化、海外市场越来越复杂的当下，用AI去自主分析、快速决策、全天候工作，帮品牌降本增效地完成营销任务。

营销Agent为什么值得用

事实上行业内已有共识：通用型Agent深度依赖基础大模型能力，本质是模型厂商势力的延伸，其能力始终将跟随模型的升级而进化，创业公司能施展的空间实属有限。那么在营销环节，品牌为何不直接用如Manus等诸多明星级通用Agent，反而要选择创业者新开发的营销Agent？

关键点其实在于——营销Agent所具备AI之外的能力。

营销是个颇“复杂”的领域，有自成体系的行业黑话、独特流程要求，也有一部分是非标、需要基于业内经验和市场洞察的内容创意，还有沉淀多年的、无法从公开渠道获取的专有数据，这些是通用Agent不一定具备的。同时，营销领域的痛点、营销人会关注的问题、真正影响广告主预算投入的细节，并不是技术开发者擅长的，所以也很可能并不在通用Agent的常规视野中。

而创业公司的破局点就在于此。很多营销Agent只针对某一个垂直领域，如达人营销、搜索广告或者是信息流广告投放，通过整合过去极为分散且不透明的、关于达人和用户的一系列非显性数据进行推理，去优化营销效率。

还有**很多营销Agent是基于企业闭环数据、依托营销集团服务海量头部品牌的数据经验、社交平台上海量素材库和效果反馈等等，即拥有了所谓的“行业Know-how”。**这种垂直模式就会更具针对性地去解决传统营销中的“困境”。

首先就是传统营销中最突出的问题——人力密集。常规营销环节细分，多个团队人员打配合，耗时耗力；而营销Agent无缝衔接全链条，将跨地域、跨知识/经验、甚至是跨国的团队的能力压缩为了可复制的、极度流程化的解决方案。

其次是解决强依赖于经验的问题。依赖某个人或者团队的经验，就意味着存在主观性与滞后性，而营销Agent通过实时数据流构建动态决策模型：持续监测波动，自动关停低效计划，并基于转化率分配预算，这会使新手团队获得接近专业优化师的结果输出。

另外传统广告营销会采用AB测试的方式，营销Agent能够将试错过程前置为数据推演，通过历史数据建模与实时趋势捕捉，预判广告传播潜力，投放后秒级反馈驱动快速迭代，这样一来就能降低无效投入。

更关键的是，驱动品牌快速接纳营销Agent的关键动力，源于其独特的商业模式。

传统软件工具都是SaaS模式，其本质是销售工具，企业为软件功能支付订阅费。而AI时代的竞争逻辑已彻底转向，正如红杉资本曾提到的“下一代AI商业化核心是交付收益，而非工具”，技术的价值不再取决于自身先进性，而在于能否直接创造可量化的业务结果。

**Agent的崛起，便是推动AI商业模式发生深刻转变的关键——其催生了RaaS（Result-as-a-Service，结果即服务）商业模式，**并在AI领域形成浪潮，众多AI产品应用都选择采用。从“功能交付”跃迁至“结果交付”，底层逻辑是将Agent定位为 “AI劳动力” ，企业无需为技术本身预付成本。

**这种模式也天然契合营销领域“效果至上”的基因。**Head等Agent服务商普遍采用 “按广告消耗分成”或“以效果指标（如CPA/CPM/ROAS）结算”的收费模式。品牌方只需聚焦最终转化目标，从根本上消除了“为未知能力预付”的决策阻力。并且当Agent的收益与品牌业绩深度绑定，其角色从“工具供应商”转变为“增长合伙人”，这种利益共同体关系，会大幅降低品牌对新技术的学习与试错门槛。

图源：Head官网

当Agent成为可量化创收的数字劳动力，企业决策便从技术焦虑转向价值投资，这才是营销Agent快速进入品牌视野并落地应用的核心理由。

小心“硬币另一面”

当然尽管营销Agent展现出巨大潜力，其规模化应用目前还是存在不少挑战。

首当其冲的是数据驱动的透明度困境。

当Agent依赖历史数据与封闭算法自动决策时，品牌方可能陷入更深的“黑盒焦虑”——AI为何选择某位粉丝量平平的达人合作？为何在某个时刻突然调高某广告组出价？这类关键决策缺乏可解释性，品牌不仅难以理解内在逻辑，更可能逐渐丧失对营销策略的话语主导权。这种失控感在战略级预算分配时会尤为尖锐。

其次是标准化效率与创意稀缺性的冲突。

Agent擅长基于数据流水线生成“安全牌”内容——符合平台算法偏好、经过验证的模板化素材，在信息流广告等短平快场景中效果显著。然而，对依赖品牌溢价的高创意行业（如奢侈品、高端美妆），过度标准化可能导致同质化。当竞品Agent都在推送类似风格的“网红开箱视频”，如何守护品牌独特调性？当AI将“爆款公式”奉为圭臬，突破性创意反而可能被数据模型判定为“高风险”而遭淘汰。

更严峻的挑战，还有来自控制权让渡伴随的未知风险。

将营销方向盘完全交给AI，一旦发生文化冒犯（如在斋月期间推送餐饮促销）、价值观偏差（生成刻板印象内容）、甚至违规话术、误触法律红线，责任该如何界定？品牌苦心经营的声誉可能在算法的一次失误中就完全崩塌。

此外，对品牌商家来说，可能出现的人才结构的断层与数据资产锁定问题也值得关注。

随着基础优化师、素材编辑等岗位被自动化取代，传统团队面临两难：既需培养能驾驭AI的战略型人才，又担忧核心能力空心化。更棘手的是历史决策数据的归属问题——**当千万级预算投放的优化策略、用户反馈全沉淀在某个Agent平台，品牌切换成本将陡增。**这种现象虽构成服务商的壁垒，却可能阻碍企业长期灵活性。长期以来，品牌商家所担忧的不再是技术产品会不会用，而是AI供应商是否会涨价。

Agent的价值，核心在于其作为 “效率加速器” ，而非 “增长万能药” 。需要清醒认识到的是，AI的竞赛远未抵达终点线，今天的营销Agent，仍是技术演进长河中的一个节点。模型能力的跃迁、新交互范式的出现、乃至监管框架的完善，都可能会持续改写游戏规则。

品牌拥抱AI的深层逻辑，在于保持开放心态、敏捷性以及批判性，一场关于效率边界、人类角色的持久探索才刚刚开始。