AI + 营销 = 万亿美元的机会

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在B2B SaaS营销领域摸爬滚打多年后，有一点已经很清楚：营销仍然是商业中最开放式的职能之一。

每家公司，无论规模或行业，都需要做营销。

全球数字营销空间和营销技术空间总计是一个1万亿美元的市场。

然而营销的运作方式仍停留在2010年代初期。

碎片化的团队、被动的工具化、按小时收费的代理机构、以及告诉你三周前发生了什么的归因模型。

支出也是巨大的——B2B公司通常承诺其收入的5-10%，消费品牌在营销上的支出通常是这一数字的两倍，而ROI可见性，委婉地说，是一团糟。

出于所有这些原因，我们相信AI即将对这个类别进行结构性替代……它已经开始，但更多即将到来。

在未来几年，我认为我们将看到多家十亿美元级公司从营销过去运作方式的废墟中崛起。

以下是我们对市场走向的预测

1、代理式AI CMO

在商业历史的大部分时间里，精密的营销策略是一种奢侈品。你要么以每年30万美元以上的价格雇佣CMO+团队，要么以每月5,000-10,000美元的价格保留代理机构，要么就凭感觉。

财富500强获得了第一个选择。其他人都得到了第三种选择的某个版本或第二种选择的"一般般"版本。

历史上，营销一直跨越两个主要职能：品牌建设和效果执行。

随着GenAI的出现，大多数创意瓶颈已经解决——特别是在构思、内容写作和资产生成方面。视频在未来1-2年内也可能被商品化。

效果营销——分发、定向和优化的运营层——正变得越来越可自动化。

我们看到很多碎片化的工具：SEO代理、AEO代理、LinkedIn内容代理等等。但一个将碎片化执行统一到单一操作系统中的整合产品肯定会胜出。

这就是我们所说的AI CMO。

代理式AI CMO将是一个持续运营的增长操盘手——监控竞品广告支出、跟踪关键词变化、构建和测试广告变体、根据效果信号重新分配预算，并综合出每周战略阅读——永不休息。

像Jasper这样的公司已经从这一领域起步，并很快发现市场需要的是执行，而不仅仅是内容生成。

下一波将更进一步：为永远无法证明人力成本合理的100万-5000万美元企业提供全栈自主广告活动管理。

2、代理式内容闪电战

内容营销，无论个人还是品牌，始终受限于一个变量：人力产出。

一篇好的博客文章需要一天。（现在仍然如此 😔）一个视频广告活动需要一周。为五个市场做本地化需要一个季度。

天花板不是战略雄心，而是生产能力。

这个天花板现在已经消失了。

当生成文本、图片、广告创意和视频变体的边际成本趋近于零时，创作游戏从"多少"变成了"多快"。

这在书面内容方面已经在发生，在其他类型的内容中也将如此。

理解这一点的公司正在将内容视为一个复合系统——不是"我们每周发两篇博客"，而是"我们根据意图信号每天发布五十条优化内容变体"。

你可以称之为"代理式闪电营销"；它在奏效——而且将继续奏效。

做得好的品牌不仅仅是发布更多内容，而是将内容当作效果循环来运营：生成、测试、衡量、淘汰输家、放大赢家、重复。

正在浮现的不是拥有更好工具的内容团队，而是内容操作系统。

像Typeface这样的平台已经在朝这个方向建设，将生成与分发智能相结合。

但市场太大，不可能由一家公司统治一切，而我们正处于这一运动的风口浪尖。

3、AI原生营销代理机构

传统代理机构有一个在结构上与利润率格格不入的模型。

它们在利润表跑步机上运行——收入上升，人头数上升，成本也上升。

也许这就是为什么最好的代理机构创始人最终都会去构建软件。

然而，AI优先的代理机构是真正不同的东西。这些是从第一天起就将软件与人力劳动比率倒置的商店。

更小的团队、专有工作流、更快的执行、以及看起来更像SaaS而非咨询的经济学。

核心理念是做同样的工作但用更少的人力。AI优先使用思维而非AI使用思维。

传统创意和效果代理机构面临的替代方案是消亡。

让这对构建者来说有趣的是不仅仅是利润率画像，还有分发优势。

代理机构已经坐在客户预算里面。

他们拥有关系、信任和在桌上的位置——这是纯软件玩家花多年时间试图赢得的。

一家将这些关系转化为经常性软件收入的AI原生代理机构拥有从外部难以复制的护城河。

像Hyperagent这样的公司正是在这个方向上构建。这个模型尚未完全被验证，但单位经济学开始变得有意义，这是传统代理机构从未做到的。

4、个性化广告技术栈

大众广告本质上是一种粗钝的工具。

你构建一个细分市场，撰写一条信息，启动一个广告活动，希望定向足够精确以证明支出合理。

整个架构——从广告平台到创意工作流到落地页——都是围绕你无法负担与每个人不同对话的假设构建的。

有了AI，这个假设正在被打破。

AI原生的个性化意味着为不同的微细分市场运行根本不同的广告活动。

不是"我们测试了两个标题"。更像是"我们在60个受众集群中运行了400个变体，系统在任何人工审查数据之前就找出了应该放大什么。"

现在，这里的CAC（客户获取成本）影响是显著的。

今天任何普通电商品牌的获取效率只有三年前的15-20%。

为什么？

因为平台针对量进行了优化，每个人都在相同的表面上竞争。

面对这种大众广告，超个性化是唯一的结构性回应。

你无法在出价上超过在位者，但你可以在定向上超过他们。

像Mutiny这样的工具已经展示了这在B2B中的样子，根据访客企业特征动态重写网站体验。

消费者侧的等效方案，在全漏斗深度上，仍在建设中。

现在，主要平台将原生构建其中的一部分——是的。它们总是最终吸收明显的那一层。

但跨越平台的个性化基础设施——将创意智能、受众建模和支出分配统一在一个系统中的那一层——对于甚至通过邮件、短信和WhatsApp进行营销的实体店来说都是有价值的！

5、营销领域的彭博终端

营销中最深层的问题也是被（神话般）讨论最多的一个是归因，即大多数公司没有可靠的方式知道什么真正在驱动收入。

他们知道在Meta上的ROAS。 他们知道按渠道的SEO流量。 但问他们为什么上季度CAC移动了30%，或哪个竞品的广告活动直接蚕食了他们的转化率，或两年前的品牌支出是否在今天的续约数字中体现出来，你得到的要么是沉默，要么是一份暗示从曝光到转化的演示文稿。

这不是因为没有尝试。

归因二十年来一直是一片应许之地。 多触点模型、媒体组合建模、增量性测试——都有价值，都是部分的。

这种碎片化不是工具失败。这是数据架构失败。 信号存在于付费、有机、社交、邮件和产品使用中；它们只是在实时中互不沟通。

解决这个问题的公司正在构建一种始终在线的智能基础设施——它不仅告诉高管发生了什么，还告诉他们为什么发生，以及竞品上周做了什么即将在下个月出现在你的数字中。

Triple Whale和Northbeam已经在朝这个方向建设。但全栈版本，即结合外部竞品监控与内部收入因果关系的版本，尚不存在。

这如此重要，以至于它具有企业基础设施的留存特征和切换成本。

如果你解决了这个问题，他们会来的。

6、结束语

对所有这些最明显的反对意见之一是，AI营销中的大部分价值将归属于平台——Google、Meta和广告管道——而非构建在其上的软件。

这部分是正确的。

毕竟你无法构建一个新的广告平台。

但企业软件的历史告诉你，在平台之上始终有一个智能层，独立公司在那里复合不相称的价值。

然后还有大量类型的公司，其营销需求不是迫切的但仍然是必不可少的。

事实是，智能营销中有太多经常性的、有护城河价值的价值了。这一点从愚蠢的营销已经有多么成功就能理解。

所以，不要想太多。

营销正在从一个部门被重新改造成一个可编程系统。那个系统的操作系统尚未被构建。

CMO的座位正在用代码重建。

希望良好营销的幸福状态永不结束！

原文链接：Billion Dollar Opportunities in AI+Marketing

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