来源：MarTech 作者：Mike Pastore
人工智能是2025年3月下旬春季MarTech会议上的一个热门话题。虽然我们没有搜索每个会议和小组讨论的记录，但每个会议和小组讨论中都提到了人工智能。
三个会议完全致力于人工智能，其中两个是圆桌对谈，与会者可以与演讲者聊天。
这三个会议是：
- 现实世界的营销人员与谷歌主管Kendall Davis、Kenvue全球亚马逊客户负责人Channan Sawhney和Qvest副总裁兼营销主管Sarah Weiss分享真实的AI成功故事。
- 与俄勒冈大学战略传播讲师Lisa Peyton一起使用生成人工智能工具进行内容创作。
- 与TrustInsights.ai首席数据科学家Christopher Penn和MarTech总编辑Constantine von Hoffman一起拥抱agentic AI。
这些会议的演讲者和与会者的综合信息使我们得出了关于AI和营销的五个结论。
1.从小做起，扩大规模，产生真正的影响
与其尝试立即全面改革您的营销，不如选择一个特定的挑战——也许尝试创建有针对性的广告形式或自动化重复性任务——并在那里测试AI驱动的解决方案。
为什么重要：这可以让你的团队快速学习，展示投资回报率，并系统地将最成功的用例扩展到更重要的计划。
示例：使用AI分析单个高优先级活动的创意，查看与您的关键细分市场最能引起共鸣的内容，并从那里进一步优化。
2.将人的专业知识与机器高效结合
人工智能AI擅长处理大量数据、显示趋势和自动化劳动密集型任务。但“循环中的人类”是必不可少的。营销人员仍然必须提供策略、创造力和对受众心理的理解。
为什么这很重要：营销人员担心AI可能会取代他们，但当人类的直觉、品牌知识和同理心指导机器的输出时，人工智能效果最好。
示例：让人工智能生成多个版本的创意文案，但依靠您的营销团队来完善语气、声音和品牌真实性。
3.衡量效率提升和性能提升
在评估人工智能的有效性时，不要只看绩效指标（如转化率或收入）。跟踪效率指标，如节省的时间、每次获取成本的改善或减少创意制作开销。
为什么重要：利益相关者需要业务成果和运营投资回报率。人工智能可以将团队从体力劳动中解放出来，将节省下来的时间用于更高价值的战略和创新。
示例：将人工智能辅助的活动结果与“照常营业”活动进行比较，量化点击率或收入的上升以及节省的生产时间和媒体支出。
4.依靠超个性化和实时调整
使用人工智能根据实时信号（如浏览行为、使用的设备或一天中的时间）生成或调整消息、视觉效果和优惠，以便每个消费者接触点都感到独特的相关性。
为什么它很重要：消费者越来越期望量身定制的体验；人工智能可以结合许多数据信号，提供比标准细分更及时、更个性化的报价。
示例：如果消费者对某种类型的护肤品表现出反复的兴趣，请提供以该确切产品线为特色的动态广告，并可能在购买高峰时段立即提供促销代码。
5.建立合作伙伴关系和数据策略，以保持敏捷性
当您将数据（例如，客户或过去的行为）与合作伙伴数据（例如：来自零售商或数字平台）相结合时，人工智能驱动的营销效果最好。成功取决于拥有正确的流程——干净的数据、强大的API和组织的认同。
为什么重要：人工智能的准确性和相关性取决于新鲜、高质量的数据。与技术提供商或零售商合作伙伴合作可以提升您的定位和洞察力生成。
示例：利用零售合作伙伴的电子商务行为数据（如购买频率）来创建人工智能驱动的重新参与活动，通过精心策划的产品建议来推动过期的客户。
营销领导者的学习
无论您是优化广告创意、测试新产品还是定制完整的客户旅程，将人工智能与业务目标和可衡量的结果相结合是关键。让人类坐在战略和品牌声音的位置上，让人工智能处在执行重复性任务和寻找搜索模式上。通过从小规模开始，建立跨职能伙伴关系并专注于评估结果，您将看到更快、更可靠的收益，这些收益可以扩展到您的整个营销运营中。
来自每个AI会话的关键见解
我们已将以下所有三个以人工智能为重点的会议都提供，无需注册。但是，如果您时间不够，我们选择分享每个会议的关键见解。
使用AI工具进行内容创建
关键见解：利用“元提示”让人工智能帮助您编写提示。换句话说，让一个人工智能模型（如Claude）为另一个模型（如GPT-4）生成高质量的提示。这种方法节省时间，产生更有针对性的指令，并产生更好的人工智能驱动输出。
拥抱agentic AI
关键见解：区分了真正的自动化（“和你一起完成”）和真正的AI agents（“为你完成”）。真正的AI agents可以自主处理任务，而无需您监督每个步骤，而自动化需要直接参与。了解差异可以防止为“代理”支付过多费用，而这些“代理”只是高级自动化——并帮助您规划完全自主权对业务有意义的地方。
现实世界的营销人员分享真实的人工智能成功故事
关键见解：使用人工智能进行大规模个性化，并衡量效率和性能提升。本次会议的营销人员通过进行A/B测试将人工智能优化的活动与传统活动进行比较，并量化转换或ROAS的改进以及时间/成本节约，取得了成功。由人工智能驱动的超个性化工作可以解锁更好的活动成果和运营效率。
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