说实话，接到2026智造新IP峰会圆桌邀请的时候，我的第一反应是“又一场AI营销大讨论”。做了十多年品牌增长相关的工作，类似的论坛我参加过不少，很多议题都停在“AI如何赋能”这种空泛口号上。但真到现场，从开场第一个问题开始，我就意识到这次不一样。
圆桌主题是“重构品牌增长逻辑：AI时代的营销变革与实战路径”。台下坐的，有品牌创始人，有CMO，也有一线增长操盘手。原计划一个半小时的环节，因为讨论太激烈，最后拖到了接近两小时。大家不再探讨“要不要用AI”，而是更务实、也更尖锐地在问：用了AI之后，过去的品牌增长模型哪些仍然成立，哪些必须彻底推倒重写？这篇文章，我想把现场那些真实碰撞和可复用的打法，以及散落在对话里的关键细节，尽量完整地整理出来。
1. 峰会现场的直接观感：同一场圆桌，三种不同焦虑
1.1 摆到台面上的问题：已经不是“要不要用AI”了
我提前半小时进场，发现前排已经坐满了人。和过去几年常见的“AI演讲”氛围不同，这次观众的提问密度很高，而且问得非常具体。有人直接问台上的嘉宾：“我们用AI做了一轮投放素材，点击率反而下降了，问题出在素材质量还是人群策略？”也有人问：“如果要让AI自动生成品牌年度规划，知识库应该怎么搭？”这些问题的背后，说明大家已经跨过了“要不要用AI”这个阶段，进入到了“怎么用才能不翻车”的深水区。
一个很明显的感受是，两年前大家谈AI营销，基本是听概念、看Demo；2026年再谈，很多人已经在自己公司里做过至少一到两轮小范围试验。正因为试过了，才没有被“神化”，也清楚知道AI不是灵丹妙药。现场有个做食品品牌的负责人说得很直白：“我们上个月让AI写了一百条短视频脚本，能用的只有三成，真正跑出量的就一条，而且那一套逻辑复制不到下一个产品。”这句话其实代表了很多品牌当前的真实状态：工具已经上手，效果远没有达到预期。
1.2 三方视角的最大分歧：增长逻辑里，人的位置放在哪里
圆桌嘉宾身份分布比较典型：一位消费品牌副总裁、一位内容平台策略负责人、一位专注AIGC应用的服务商合伙人，再加上作为主持人之一的我。讨论刚开始，分歧就很明显。
品牌方关心的核心是效率与成本：过去一个新品上市需要设计十几种素材、写几十条详情页、做很多轮客服话术，现在AI跑一遍初稿，团队只做校对，能不能把人力成本降下来？平台方更关心内容生态的稳定：如果平台里一半以上的内容都是AI批量生成的，用户的浏览体验和商家的投放模型会不会集体失衡？服务商则强调工程化能力：他们看到大量品牌堆了一堆AI工具，但数据没有打通、流程没有串联，最终只是在用更快的速度做更零散的事情。
这场圆桌最让我印象深刻的，并不是某一方观点更正确，而是三方其实都在讲同一件事的不同切面——“人”的位置。品牌方担心团队会不会被替代，平台方担心达人创作者会不会被AI内容挤走，服务商担心品牌的组织流程来不及适配AI。当所有人都把焦虑集中在“人”上时，我意识到，AI时代的品牌增长重构，表面上是技术问题，深层实际上是组织问题、信任问题和责任问题。
2. 嘉宾交锋实录：AI对品牌增长的改造到底发生在哪一层
2.1 第一轮交锋：“提效工具论”为什么被当场反驳
圆桌开始后，品牌副总裁的发言其实很有代表性。他提出一个观点：现阶段做AI营销，最稳妥的路径就是把AI当作超级实习生，用来写文案、做图、剪视频、填表格，先把团队的人效提上来。这个说法引起了台下不少观众的共鸣，但平台策略负责人直接反驳：如果AI只是用来替代执行，那团队省下来的时间，马上会被新的KPI填满，对品牌长期增长的贡献有限；而且你的竞品也在用同一批工具，效率优势很快会被抹平。
我觉得这个反驳并不是否定“提效”。提效当然是第一步，但它不应该成为终点。服务商合伙人补充了一个更实操的判断：他服务过的品牌里，凡是能把AI效果做出差距的团队，几乎都做对了一件事——先定义清楚AI在增长链路里到底承担哪个环节，而不是简单替换某个人。比如同样是做私域社群运营，普通用法是让AI写早安文案，进阶用法是让AI根据用户前一天的互动数据，生成千人千面的问候语和福利推荐。两者都在提效，但后者已经触及增长逻辑的改变。
“AI到底是工具还是组织能力”这个话题，其实没有标准答案。我的理解是：把它当工具，门槛低，见效快，但容易被复制；只有把它嵌入到用户决策链路和组织决策流程里，才会变成真正的竞争力。圆桌上多位嘉宾在这点上的共识是，未来一年品牌增长逻辑的分水岭，不在于谁的模型更先进，而在于谁能更早把AI从“单点工具”升级为“系统能力”。
2.2 圆桌案例拆解：一个美妆品牌用AI重建用户旅程
下面这个例子是嘉宾在现场分享的：一个年营收三十亿元上下的美妆品牌，客单价不算低，复购是主要增长来源。他们从去年开始重构用户运营，动作拆成三步。
第一步，用AI做用户聚类。原来的会员分层是RFM模型，按最近购买时间、频次和金额分成高价值、中价值、低价值。但AI介入后，他们把几十个行为特征一起放入模型，按“购买动机”和“内容偏好”重新聚类。比如同一批高客单价用户，有人是“成分党”，需要深度成分解读；有人是“颜值偏好”，更吃视觉大片。过去用统一内容触达，转化效率自然一般，聚类之后，同一轮的触达内容分成了多个版本，针对性完全不一样。
第二步，用AI批量生成素材初稿。这个品牌每个月光电商详情页和推广素材就有上百个SKU的需求量。他们让AI基于每个细分人群的偏好标签，先产出初稿，再由品牌团队人工筛选、修改，最后进入合规审核。整体素材生产效率提升了大概4倍，但真正的提升不在“快”，而在“准”——每一版素材的受众过滤器比过去细得多。
第三步，私域接入智能体。过去社群和企业微信里的用户咨询，70%以上是商品规格、发货时间、售后政策这类重复问题，人工响应经常要等十几分钟。他们接入了一个基于品牌知识库训练的AI智能体，能调取订单数据、产品参数、退换货规则，完成大部分首次互动和答疑，复杂问题再转人工。平均响应时间大幅缩短，用户满意度不降反升。
当时台下有人追问：这个案例的难点在哪儿？嘉宾的回答很诚实：最难的不是算法，而是三个部门的数据打通。用户数据在CRM里，素材管理在品牌部，销售转化在电商部，过去各管一段。为了跑通这套AI化链路，公司专门成立了一个增长中台小组，把三份数据放到一套规则里，做了大量清洗和字段对齐工作。这才是真正花时间的地方，也是很多品牌容易低估的部分。
2.3 关于AI内容信任边界的现场争论
案例分享完之后，话题转向了一个略显“较真”的方向：AI生成内容越来越多，会不会反噬品牌信任。不同嘉宾的立场差异很大。
一位做食品饮料的嘉宾认为，消费者有权利知道自己看到的达人推荐、产品评价是不是AI生成的，尤其食品领域一旦出现安全问题，品牌因为用了AI内容而被放大追责，代价无法承担。平台方则更倾向于以场景区分：如果是纯商业广告、虚拟IP形象、AI辅助剪辑，用户接受度较高；如果是虚假评论、伪造用户口碑，这属于平台治理的红线。
我个人的看法是，2026年的内容信任问题已经不是一个“用或不用AI”的问题，而是一个内容与场景的匹配问题。品牌在做内容合规时可以给自己设置三道闸门：第一道，内容是否涉及健康、安全等高信任行业，若是则必须人工深度参与；第二道，是否冒充真人或伪造身份，凡是碰到底线的，一律禁止；第三道，是否可能误导用户做出购买决策，比如夸大功效，即便内容本身是AI生成，责任依然要由品牌承担。
圆桌上有一个观点我特别认同：消费者真正反感的，不是AI，而是“偷偷摸摸”。品牌如果把AI当成一种隐形成本来回避，反而容易在信任层面遭受更大损失。只要标识清晰、场景合适、内容真实，AI生成反而可以成为一种透明且高效的沟通方式。
3. 数据与内容两块地基，比模型能力更容易决定成败
3.1 数据资产：为什么“脏数据”会让AI营销全面失真
圆桌上多次提到“数据”这个词，但真正讲透的人不多。AI在营销里的发挥空间，其实是被数据质量框定的。很多品牌连最基础的用户标签都是乱的，比如同一个用户在小程序里是一种性别标签，在电商后台又成了另一个年龄区间，线下门店系统里根本没有记录。拿这种数据去喂AI，AI再聪明也只能给出错误的洞察，甚至会在内容生成时把品牌信息张冠李戴。
我在现场问了一个问题：在座有多少品牌已经给自己做过数据健康度体检？举手的比例不到三成。这也是AI营销落地效果差距悬殊的根本原因之一。两个品牌用同样一段开源大模型，一个效果好，一个效果差，差异常常不在模型本身，而在于前者完成了用户ID打通、字段清洗和标签归一化，后者只是把Excel导入进AI工具，草草跑了一遍。数据资产在AI时代相当于制造业的图纸和材料——图纸错了，设备再先进也造不出合格品。
一个可执行的检查清单包括：用户ID是否在公众号、小程序、企业微信、电商平台之间统一；关键事件是否记录了时间戳和来源渠道；内容素材是否带上了产品线、人群标签和投放渠道的元信息；历史活动数据是否沉淀为结构化表格，而不是散落在各种群聊和网盘里。只要这四件事还没做到，先别急着上复杂的AI系统，把地基打牢的性价比高得多。
3.2 AIGC内容资产的版权与一致性，是2026年最难回避的问题
内容资产这块的坑，很多品牌是踩了之后才意识到严重的。AI生成的图片、文案、视频，如果直接用于商业投放，版权链条必须清晰。现在主流生成工具在版权说明上差异很大，有的允许商用，有的只允许个人使用，有的虽然允许商用但需要额外付费。品牌如果内部没有一套审核流程，很容易在不知不觉中踩进侵权的坑。
跟版权并列的另一个麻烦是“一致性”。AI生成内容有很强的随机性，同一个品牌词，不同批次生成出来的视觉风格、语气语调可能差异很大。品牌部做了一个月的AI海报后，发现用户感知反而不如以前统一。原因是AI再懂提示词，也不如品牌VI规范里的像素级约束。我的建议是，建立一套品牌专属的风格模板库，把Logo用法、主色调色值、字体、语气示例、常见句式都结构化地交给AI做参考；每次生成前，让模型先读取品牌风格规范，再产出内容，最后必须经过人工审核。这样才能在效率和一致性之间找到平衡。
版权与一致性的问题，本质上要求品牌把“内容”当资产来管理，而不是当一次性消耗品。具体来说，可以建立一个AIGC内容管理台账，记录每一批AI生成内容的工具来源、授权范围、使用场景、审核状态。这套台账可能听着麻烦，但真遇到外部投诉或平台处罚时，它就是品牌的证据链和保护伞。
3.3 把数据、内容、触点串成一条AI化链路的具体做法
讲完数据与内容，我想把现场讨论推进到一个更整体的视野。很多品牌之所以觉得AI没用，是因为他们只是在某个单点用了AI，比如用AI写文案，却没有让AI参与到“人群筛选—内容生产—渠道分发—效果回收”的闭环里。真正的全流程AI化，应该像一条流水线。
步骤可以这样设计：第一步，AI从用户行为数据中识别高潜人群，并给出触发理由；第二步，AI根据人群偏好生成针对性内容，素材自动匹配渠道格式；第三步，投放系统根据实时反馈动态调价和换量；第四步，转化数据回流到模型，持续优化下一轮的人群与内容。这个闭环听起来很理想，但在执行层面，不需要一步到位。可以从一个小场景做起，比如只针对“30天未复购的会员”做一轮AI召回测试，跑通后再逐步扩大范围。
我强调过很多次：开始时的KPI不要设太多，一两个关键指标够了，比如召回率、转化率、线索成本。跑通之后再谈优化。从现场回来复盘，能长期坚持这种“小闭环迭代”的品牌比例并不高，但这恰恰是能不能把AI从玩具变成生产工具的分水岭。很多品牌的高管总想着一步到位搞“AI中台”，结果钱花了不少，业务部门却说“用不起来”，问题就出在没有从小闭环开始。
4. 落到执行层面：组织、预算和工具链怎么调
4.1 自建模型还是采购API，预算结构应该怎么切
圆桌进行到一半，台下有人问了一个非常实际的问题：2026年了，品牌做AI营销，到底该自建模型，还是直接调用API？这个问题没有统一答案，但可以给出比较清晰的判断标准。
如果是相对轻量、不涉及核心用户隐私数据的场景，比如写文案、做配图、剪视频，直接采购成熟的API和标准化工具最划算，成本低，迭代快。如果营销场景涉及大量用户隐私数据、客户画像、或品牌独有的知识库，那至少要引入私有化部署的开源模型，把核心数据留在自己手里，避免把用户信息交给外部接口。对于头部品牌，如果数据量和业务复杂度足够，也可以考虑基于开源模型做微调，训练一个更懂自家业务语境的模型。
预算结构上，我的建议是不要把AI当作一次性采购项目，而是按“模型调用费、工具订阅费、数据治理费、人才培养费”四个方向来切。很多品牌的预算几乎全部花在工具订阅上，数据治理和人才培养完全没有预算，结果工具买了一堆，没人会用，数据也没打通，效果自然不理想。合理的比例可以是工具与模型费用占四成，数据与内容治理占三成，人才培养与组织适配占三成。这个比例可以根据实际情况浮动，但至少要保证后两项不被省略。
4.2 营销团队的AI能力要求：从会用提示词到会定评估标准
很多团队把“会用AI”理解成“会写提示词”，这导致一个局面：有一点提示词经验的人在公司里被当成专家，但做起项目来，效果非常不稳定。实际上，提示词只是基本功。更重要的能力是判断AI产出的内容是否可用、如何设置评估标准、如何组织人力与AI协同。
我给营销团队的AI能力做了一个三级拆解：第一级，工具操作。会用各类AI写作、绘画、视频工具，能写基本提示词，能完成基础内容生产。第二级，流程设计。知道哪些环节适合AI，哪些必须人工，能把AI嵌入到业务流里，并设定清晰的验收标准。第三级，策略规划。能从品牌战略和用户数据出发，判断AI应该承担什么样的增长任务，建立数据回流和持续优化的机制。多数团队目前停留在第一级，而“增长逻辑重构”这件事，至少需要第二级以上的能力。
关于评估标准，这里有一个容易忽略的细节：AI内容往往“看起来不错”，但实际投放效果可能很差。团队不能只看生成速度，还要盯转化率、完播率、互动率、销退率等业务指标。我给的建议是，每个AI项目启动时，就明确写出“什么算成功、什么算失败、多久看一次数据、由谁来看”，否则月底复盘时，大家会陷入“感觉不错但说不清哪里不错”的模糊状态。
4.3 中小团队怎么低风险启动：我现场给出的启动建议
圆桌结束后，有几位中小企业主围过来继续聊。他们最纠结的是：团队只有十几个人，预算有限，怕投入AI又见不到回报。我现场给了一套低风险启动的建议，这里也完整分享出来。
第一步，选一个足够小的场景。不要一上来就做全链路改造。可以选一个痛点最明显、数据相对完整、反馈周期短的业务场景，比如电商详情页的AB测试、新品文案生成、客服话术优化。第二步，用现成工具先跑通闭环。先不要想自建模型，把所有成熟API和SaaS工具都用上，重点验证AI能不能在真实业务中产生可量化的价值。第三步，用两周时间做一轮小范围AB实验。拉出对照组与实验组，对比相同的预算下，AI参与前后的点击率、转化率或成本变化。第四步，复盘时只问一个问题：如果AI让某个环节的效果提升了，这个提升能否规模化复制？
这套流程成本很低，但很容易让团队建立对AI的真实感知。我特别提醒了一句：小团队的最大优势是决策链路短，只要跑通了一个闭环，调整的速度可以非常快。这时候千万不要被“别人做了什么”干扰，先把自己手头的数据和内容整理清楚，比追逐任何热点都重要。
5. 圆桌结束之后，我想补充的几个判断
5.1 AI会拉平品牌的表达力，但拉不开真正的壁垒
圆桌结束时，我脑子里已经冒出了一些没来得及展开的判断。第一个想说的是：AI最直接的影响，是把品牌之间的“表达力差距”大幅拉平了。过去一个初创品牌要做出高质感的内容，需要找代理商、养设计团队，成本极高。现在，借助AI工具，小团队也能生成风格稳定的视觉、文案和短视频，拉近了与头部品牌在内容层面的距离。
但“表达力被拉平”不等于“品牌壁垒被拉平”。当每个人都能用AI生成看起来不错的内容时，用户的注意力反而会向“真实体验”“产品力”“信誉度”这些更难被AI替代的维度集中。品牌真正要做的，不是比谁家AI生成得更炫，而是把AI释放出来的时间，投入到产品打磨、用户服务和真实口碑建设上。这个逻辑，圆桌上有几位嘉宾也提到了，但我觉得它值得被更多品牌当成长期战略来理解，而不是今年用完明年就丢。
5.2 未来12个月更值得押注的方向是“AI智能体+私域”
第二个判断，关于未来12个月的技术重心。大家可以在2026年的峰会现场感受到，AI智能体已经不再是一个概念，而是开始进入品牌真实业务。和传统聊天机器人不同，AI智能体能基于知识库、订单数据和用户画像做多步推理，完成“理解需求—匹配权益—生成内容—执行动作”的完整任务。对品牌而言，落地价值最大的领域，我认为是私域。
原因很简单：公域流量获取成本持续上涨，私域是目前少数ROI还能算得过来的阵地，而私域运营最大的痛点是“人不够、响应慢、内容重复”。AI智能体正好能补上这些短板：全天候在线、秒级响应、千人千面话术。当然它不能完全替代人工，但可以把人从重复劳动中解放出来，集中处理高价值用户和复杂诉求。明年再看，那些已经搭建好私域数据和知识库的品牌，会从AI智能体身上获得更明显的增长红利。
5.3 组织结构不调整，再好的AI工具也救不了增长
第三个判断，也是我认为最容易被忽视的：AI营销的最大瓶颈不在技术，在组织。很多品牌买了最好的工具，请了外部顾问做方案，但公司内部的部门墙、绩效体系和决策流程没有跟着调整，AI项目最终只能在某个部门内部小打小闹，价值无法放大。
比如，数据部门、品牌部、电商部各管一段，连用户ID口径都统一不了，再好的AI洞察也传不到投放端。又比如，绩效指标还停留在“发布数量”“覆盖人数”这些过程指标上，而没有增加“AI辅助下的转化效率”“用户满意度”等结果指标，团队自然缺乏用AI改变工作方式的动力。真正要做AI时代的品牌增长重构，决策层至少要拍板三件事：数据归口、部门协作机制、AI相关绩效设计。这三件事不做，技术投入就只是成本，不是资产。
圆桌结束之后，主办方安排了一个小范围的冷餐交流。有几个品牌负责人又拉着我聊了很久，问题几乎都集中在“我们团队是不是应该专门设一个AI增长官”这类组织话题上。我的建议是，先别急着给谁封官，先把手头一个最小业务闭环用AI跑出数据再谈。AI时代的品牌增长逻辑重构，与其说是一张宏伟蓝图，不如说是一座需要一砖一瓦砌起来的工程。我们这一年的真实体会是：方向可以想得很大，启动一定要小，验证一定要快。如果这篇文章里的某一段现场碰撞、某一个操作细节，能帮你在自己的业务里少踩一个坑，那这场圆桌就不算白聊了。
