如何正确地进行AI营销
AI垃圾引发了营销三大转变，注意力和信誉都是稀缺商品，而AI垃圾正在争夺你的注意力和SEO信誉。
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我们生活在一个矛盾的时代。
AI正在引领历史上最快的信息民主化进程——同时也在使信息本身变得不那么有价值。
多年来，赢家是那些拥有更好SEO、更敏锐文案和更强营销团队的公司。
AI刚刚将这种优势商品化了。
现在每个人都能获得相同的信息层。
当信息变得丰富时，内容就变成了噪音。
人们正在以工业化的规模向墙上抛掷AI生成的垃圾。
LinkedIn、X、邮件、SEO页面、冷外联。到处都是！
结果呢？
我们已经进入了一个算法同质化的时代。
墙壁本身正在变成被抛在上面的颜料——垃圾。
AI垃圾引发的营销三大转变：
- 信息价值崩溃。无尽的内容和信息供应贬低了其价值。
- 数字疲劳。客户被无处不在的算法同质化所淹没。
- 信任成为新的护城河。当人们可以即时验证信息时，信任信号成为了真正的差异化因素。
注意力和信誉都是稀缺商品，而AI垃圾正在争夺你的注意力和SEO信誉。
因此，营销团队现在需要解决一个奇怪的挑战：
- 他们需要使用Agent和AI系统比人类更快地行动
- 同时仍然听起来深刻人性化
所以今天，让我们来看看行业中正在悄然兴起的各种策略，以应对我们刚才讨论的三个可见趋势。
开始吧。
1、信息过剩时代的Agent化内容营销
内容仍然是现代企业的主要分发渠道。
但用户不想要更多内容。
他们不再点击泛泛的广告。
他们想要来自熟悉面孔的、可信的故事。
他们想要 "真实的东西"。
比如创始人解释他们的旅程，或者一个值得信赖的通讯分解市场。
但大多数创作者发现即使有了这些见解也很难创作内容。
"真实的东西"需要时间来制作。特别是如果你有各种不同的媒介要发布的话。
这就是Agent化内容系统正在兴起的地方。
它们获胜策略的突破口是什么？
上下文记忆！
工作流通常看起来是这样的：
步骤1：集中公司的知识
本质上，收集企业的原始信息，并围绕客户画像和ICP进行组织。
步骤2：将品牌情境输入系统
这成为Agent的运营记忆层。
步骤3：构建特定画像的Agent
公司越来越多地不是使用单一的通用内容生成器，而是创建特定ICP、创始人语气、特定平台、客户阶段等各种类型的Agent。
步骤4：创建反馈循环
这是重要的部分。
高性能内容被反馈回系统中。
这样，Agent就能学到哪些信息传递有效，哪些格式转化率高，哪些叙事产生了共鸣。
随着时间的推移，系统复合了情境。
而这种情境将有用的AI内容与通用的AI垃圾区分开来。
结果
我们几乎在每个细分领域和渠道都看到了这种策略的变体在发挥作用。
Savista将内容创作时间减少了85%
另一家公司实现了流量增长9倍
还有一个品牌仅凭优质人性化内容就实现了线索增长2倍！
有很多例子表明整个内容管道都在使用这种策略运作。
如何实施
现在有专门围绕这个工作流构建的整个平台（如Jasper、HubSpot的Breeze）。
但说实话，即使是像Hyperagent这样轻量级的Agent构建器[我们本月的赞助商]也足以胜任此类工作流——你不会被锁定在只支付一项服务上，并且始终可以在你构建的Agent基础上进行扩展。
2、数字疲劳时代的绩效营销
当信息变得更便宜时，大多数广告变得更差。
不是因为模型不好，而是因为现在每个人都能获得相同的执行层。
因此，随着广告成本上升和点击质量下降，通用广告活动不再有效
这就是基于意图的营销变得极其强大的地方。
什么是信号？
这个概念本身并不新鲜。优秀的销售团队一直在追踪意图信号。
AI改变的是执行的速度和规模。
从几周到短短几秒。
想象一下你在销售一个金融科技产品。
传统上，你会投放Google Ads > 竞价关键词 > 创建外联活动 > 等待内需
现在将其与Agent化工作流比较。
一个Agent注意到"信号"：
- 一位CFO刚刚加入了一家B轮公司
- 该公司正在增加招聘
- 他们正在国际扩张
- 创始人最近发布了关于运营低效的内容
这个信号将这个"潜在客户"进行了资格认定，并触发下一个Agent：
- 发送情境化提案
- 可能分享在情境上至关重要的解决方案，或者
- 针对特定组织的定位
不再是等待线索……系统识别意图并实时做出反应。
与其用AI生成的噪音轰炸用户，不如在意图出现的精确时刻出现。
结果
我们看到这些Agent在各行各业都在工作。
Justworks的ROI增长了6.8倍，在前5个月通过追踪高意图买家信号实现。
Perplexity的管道增长了170万美元，在前3个月使用此策略销售Enterprise Pro计划。
如何实施
多家公司为这些工作流构建了定制Agent，如Factors.ai、UnifyGTM等等。
它们本质上都遵循类似的流程：
- 检测信号
- 限定意图
- 触发情境化外联
- 动态个性化报价
显然，不用说你也可以用Hyperagent来复制这个。
优势不变——你不是被供应商锁定，而是自定义你的Agent并集中管理它们。
3、AI垃圾时代的信任引擎建设
在一个被AI生成内容淹没的世界中，信任的复利速度比增长黑客更快。
而且越来越重要的是，AI系统本身正在成为发现层。
用户不再在Google上浏览十个蓝色链接。
他们在问ChatGPT、Claude和Gemini。
这意味着发现正在慢慢从：
"谁排名最高？"
转向：
"谁被引用最多？"
这就是AEO（Answer Engine Optimization，答案引擎优化）开始变得重要的地方。
AEO是一种结构和格式化内容的实践，使ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews和语音助手等AI驱动的工具能够轻松理解、信任并将其作为用户查询的直接答案引用。
而且由于目前很少有公司在认真优化这一点，这个机会仍然异常早期。
动态也不同：
- 意图更高
向LLM提问的用户通常处于漏斗的更深处。 - 竞争更低
大多数公司仍然只优化传统搜索。 - 信任被嵌入
被AI系统引用会立即转移可信度。 - 决策变得更快
用户甚至在访问你的网站之前就收到了总结性的推理。
然而，基础层仍然是内容质量。
AEO策略
这实际上是一种卫生活动。包含两个部分的重复过程：
SEO部分
- 围绕用户关心的问题和关键词创建内容。
- 围绕ChatGPT的一般查询、FAQ和其他有用资源创建博客。
AEO部分
- 参与影响AI检索系统的平台和对话，即Reddit、YouTube、Quora等。
对于其他一切，向Claude/ChatGPT的正常查询就足够了。
AEO仍然是一个低竞争的机会。目前，我主要看到较大的、技术密集型团队在认真对待它。
但那个窗口可能不会开放太久。
结果
几乎每家公司都从AI系统直接获得了有意义的流量。
我们从ChatGPT获得了相当多的订阅者。
HubSpot成为了ChatGPT上相关查询的第一CRM。
通过他们的AEO策略，他们：
- 合格线索增加了1,850%
- 这些线索的转化率比其他来源高出3倍。
几乎每个其他平台都分享着功效各异但类似的故事，因为这更多是关于用户行为的变化而非个人的推动。
如何实施？
首先，使用在第一步创建的情境内容创建者Agent，你可以提示Hyperagent为你的AEO策略创建详细内容。
之后，你需要创建一种方法来跟踪跨渠道的特定对话线程，通知你有利的对话机会，以促进以AEO为中心的对话。
如果你需要这方面的帮助，我们的技术合作伙伴TransfirmAI可以帮助你。
发邮件到 hello@transfirmai.com
4、结束语
关于AI Agent最有趣的事情是，它们的性能通常反映了它们继承的系统的质量。
AI不会奇迹般地创造好的营销。
它放大了底层已经存在的任何东西。
如果策略是通用的，AI就会规模化地通用化。
如果客户理解是浅薄的，AI就会规模化地浅薄化。
但如果组织有强大的情境、清晰的定位、运营纪律和真正的客户理解……AI就会成为力量倍增器。
也许这就是现在正在发生的真正转变。
用AI获胜的公司不是简单地自动化工作。
它们正在运营化理解。
原文链接：How to Do AI Marketing Right in 2026
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