背景
AI营销应用与出海是指企业借助人工智能（AI）技术优化营销全流程，并以此为支撑拓展海外市场的战略实践。其核心是通过AI技术解决跨市场营销中的效率、精准度与本地化挑战，助力企业在全球范围内提升品牌影响力与商业转化。
AI营销应用的核心场景
AI技术深度渗透营销各环节，重构传统模式：
- 用户洞察与画像：通过自然语言处理（NLP）、机器学习分析海外用户的社交平台行为、搜索记录、消费偏好等多源数据，构建动态用户画像（如年龄、兴趣、地域文化特征），精准识别目标群体。
- 智能内容生产：利用AI生成工具（AIGC）快速产出多语言、多文化的营销内容（如广告文案、短视频脚本、社交媒体帖子），并基于目标市场文化习惯自动调整表达（如俚语、节日元素），降低本地化成本。
- 精准投放与优化：通过算法实时优化广告投放策略（如Google Ads、Meta Ads），结合用户实时行为数据动态调整投放渠道、时段与素材，提升点击率（CTR）与转化率（CVR）。
- 智能交互与服务：部署AI聊天机器人（Chatbot）提供多语言、24小时客户服务，解答产品疑问或处理售后，同时通过对话数据反哺用户需求分析；虚拟主播/代言人可用于跨境直播带货，突破时空限制。
- 效果监测与归因：利用AI实时追踪海外营销活动效果（如流量来源、用户留存），通过归因模型识别高价值渠道，快速迭代策略，避免资源浪费。
"出海"的核心需求与AI的适配性
企业出海面临跨文化、跨市场、跨法规的复杂挑战，AI技术针对性解决以下痛点：
- 文化与语言壁垒：AI翻译（如实时字幕、多语言适配）与文化敏感度模型（如避免宗教/习俗禁忌）帮助内容"入乡随俗"；例如，电商平台的商品描述可通过AI自动适配目标市场的计量单位、颜色偏好（如白色在西方象征纯洁，在部分亚洲国家关联丧礼）。
- 市场竞争与用户触达：海外市场信息过载，AI通过用户分群与预测模型（如LTV用户生命周期价值预测），锁定高潜力客群，避免"广撒网"式投放；例如，游戏公司通过AI分析海外玩家行为，定向推送定制化广告素材。
- 合规与风险控制：AI可自动扫描目标市场的广告法、数据隐私法规（如欧盟GDPR、美国CCPA），监测营销内容是否违规（如虚假宣传、敏感信息收集），降低法律风险。
反思
脑图
FAQ
问：在复合的增长手段之下，如何确定哪一种手段更有效，是否存在数据安慰剂的问题？对于自杀式增长的现象，你们怎么看？
答：这是一个有效的问题，我们现在面临的情况是，在复合增长手段中，很难判断哪一种手段更为有效，甚至可能存在数据安慰剂的现象。自杀式增长指的是投入后看到销售同步增长，但不确定这种增长尽头是天堂还是加速迈向衰退。同时，许多增长手段每几个月就会发生变化，使得企业难以把握最有效的策略。
问：你们的产品是如何帮助独立站电商提升GMV的？
答：我们通过三个产品来帮助独立站电商提升GMV，分别是：更好地将用户拉回网站进行Retargeting、提高邮件和广告的转化率以及通过归因分析衡量整个营销效果。
问：能否举一个案例说明使用你们产品后，客户具体赚了多少钱？
答：我们服务的一个3C类独立站客户，在使用我们的联盟营销智能项目后，四天内销售额增长了约200万美金，占其PD期间销售额的10%到15%。
问：对于同时运营多个销售渠道（如亚马逊、沃尔玛和独立站）的客户，你们的产品对他们来说是否不可或缺？
答：我们的产品主要针对那些具备一定产品力但缺乏数据分析和获客能力的客户，特别是那些独立站GMV超过100万美金的客户，我们的产品能够显著提升他们的销量和ROI。
问：对于完全不懂线上投放或digital marketing的客户，你们的产品有何价值？
答：对于这类客户，我们利用AI的第一性原理来帮助他们找到利基市场并优化广告投放，从而替代人力，提高效率并降低营销成本。我们的产品尤其适用于那些传统销售渠道为主、缺乏线上营销经验的客户。
问：在AI时代，您认为应该探索什么？
答：在AI时代，我们应该探索的是能够带来十倍更高价值的场景，并独立探索出AI时代的最佳实践，而不是简单复制数字化时代的做法。比如在洞察领域的非线性发现和非结构化归因，这是只有在AI时代才能做的事情。
问：在你们的产品或计划中，有没有发现可以用AI时代工程手段去革新数字时代实践的场景？
答：我们发现邮件营销领域是一个很好的例子。通过AI技术，我们可以基于大量的用户数据做到更精准高效的邮件营销，相较于传统方式能节省人力成本并显著提升效果。
问：AI在广告营销中的应用是如何改变的？
答：AI现在不只是优化流程中的某个环节，而是直接带来业务结果，如优化利润而非单纯关注点击率或曝光量。AI能够通过不断学习和提升智力，优化更高端的业务指标，比如最终转化率和ROI。
问：AI在你们的产品中是如何从策略层面带来驱动的？
答：AI不仅缩短了完成复杂策略任务所需的时间，而且通过大模型和自有数据，能够更准确高效地匹配不同阶段客户的需求与资源，从而实现从策划到执行整个营销生态的优化升级。
问：对于AI在营销领域的应用，您有什么看法？
答：AI在营销领域的应用应当关注结果导向，即优化最终的商业目标（如利润），而非仅仅关注素材制作等低端指标。我们的产品致力于自动化生成素材，并通过AI技术直接优化投放结果，让广告主无需关心背后的AI具体做了什么，只需关注最终的效果和回报。
问：AI在销售和营销团队中扮演了什么角色，接下来会有怎样的变化？
答：目前AI已经成为了销售和营销团队的驾驶舱副手Copilot，它在内容生成、营销投放、结果分析以及销售团队任务执行等方面提高生产力。接下来的趋势是AR技术将与销售团队和营销团队并行工作，AI自动化生产内容和执行销售任务，而真人员工则作为管理人员来管理AR agent。
问：在海外营销领域，有哪些容易被忽视的巨坑？
答：在海外营销中，一个重要的巨坑是客户生命周期价值（LTV）与获客成本之间的比值。这是在scale营销预算前至关重要的指标，如果这个指标不佳，大规模投放可能会导致资金迅速流失。
问：出海企业可能会遇到哪些本地化方面的坑？
答：出海企业可能会遇到过度追求快速规模化投放，而忽视了市场调研和产品调整的问题。例如，即使在营销声量上有显著提升，但如果线下渠道未到位、产品合规性未达标等，仍无法实现预期的销量增长。此外，在出海初期，创业者可能过于急切地建立本地团队，而没有充分考虑市场接受度和产品调整的必要性。
问：面对巨头进入，如何保持护城河并防止被复制？
答：尽管巨头有可能进入该领域，但由于创业公司在执行速度、战略定力以及在特定领域如广告API的理解和优化上有优势，所以具有一定竞争力。同时，通过建立长期客户关系、收集数据反馈以持续提升广告效果等方式，形成差异化竞争优势。对于大客户自研的情况，巨头可能因工程化难题和对个性化服务的需求难以满足，从而无法完全复制创业公司的成功模式。
问：在硅谷，AI产品的创业中，技术是否还有壁垒？如何构建产品护城河？对于护城河和产品差异化的重要性，您是如何看待的？
答：技术确实存在壁垒，尤其是在AI时代，技术领先和快速扩张带来的规模优势是难以超越的。护城河不仅在于技术本身，还在于通过AI技术为用户提供有价值的内容和解决方案，解决用户原本需要付出高昂成本的问题。例如，AI生成家居照片的技术，极大地降低了用户的成本和时间投入，从而形成用户粘性和长期使用习惯。技术是有壁垒的，尤其是在应用层。而在产品层面，差异化更为重要。关键是要找到正确的问题，让产品具备高效解决问题的能力，并抢占用户心智，建立用户对产品的信任和依赖。
问：对于技术驱动和产品驱动之间的关系，以及如何构建产品壁垒，您有什么看法？
答：当前时代处于产品驱动阶段，构建壁垒的关键在于找到正确的问题，并以高效率提供解决方案，抢占用户心智。同时，构建社区生态和POGC生态，促进用户之间的情感连接和提效，可以形成一定的竞争优势和抵御对手进攻的时间窗口。
问：对于To B服务赛道的未来展望，您有何见解？
答：由于时间关系，没有直接给出To B服务赛道的未来展望的具体内容，但提到了电影品牌营销赛道的竞争激烈，并暗示处于该赛道的企业需要关注市场变化和竞争优势的构建。
问：在AI时代，从to b的角度，交付的核心是什么？
答：在AI时代，从to b的角度，交付的核心是"result as a service"，即关注结果的交付。对于to b场景而言，与竞争对手的关键区别在于谁能更好地完成交易行为，确保甲方的支付行为得以满足，而具体到交付内容，则可能涉及情感连接、价值提供等多个方面。
问：如何理解交付闭环以及其在to b业务中的重要性？
答：交付闭环是指从理解甲方需求（如上一个出租车的营销）到最终实现业务增长的过程。在to b服务或产品中，无论提供的是AI产品还是服务交付，其核心都是要确保能够帮助客户将产品复制并推广销售，达到规模化效应。因此，无论做产品还是做服务，关注交付闭环都是至关重要的壁垒。
问：对于AI产品的交付质量提升，是通过服务还是产品本身来实现？
答：提升AI产品交付质量主要依靠产品创新，而非单纯依靠服务。虽然AI时代可能会改变某些现状，但在中国市场中，由于客户付款周期较长等原因，依然需要人的参与。目前在营销场景中，虽然尝试了全AI化交付，但实际情况是采用human in the loop的方式，即人与AI结合的方式形成新的交付环，这种模式在近期具有革命性意义。
问：在C端市场，面对大模型能力增强带来的商业化变革，如何应对？
答：随着大模型能力的增强和商业化进程的推进，市场出现了显著变化。面对这一趋势，一方面要关注技术发展趋势，利用最新技术找到合适的场景为用户提供服务；另一方面，占领用户心智也非常重要，不同的公司会采取公关、投放等各种方式来实现这一目标。例如，通过创新产品（如基于最新视频模型的AI pop pass场景）快速迭代并获得低成本获客，从而形成竞争优势。
问：在B端服务场景中，新的模型的可用性如何？是否为客户带来了更好的解决方案，从而愿意为此付费？在B端市场中，新的AI模型能否显著提高服务质量并让客户愿意为更高级的服务买单？
答：我们确实观察到新的模型能显著降低研发和交付成本，但客户是否愿意为此买单还存在不确定性。从目前的情况来看，部分客户在看到效果提升后会愿意支付更高费用。新模型的确带来了显著的不同，尤其是在思维链能力和像GV3这样的模型推出时。尽管如此，是否能转化为客户的买单行为还需进一步观察。
问：新型大模型的发展对多模态娱乐社区的产品丰富度和内容丰富度有何影响？
答：新型大模型的发展对多模态娱乐社区有较大影响，能够通过提供更多的模型选择和强大的功能来丰富产品和内容，但同时也需要考虑个性化需求和领域专家的专业性。
问：最新大模型的能力提升，在商业化过程中，是否能直观感受到其变化，尤其是在像摄影这样的应用场景中？
答：不同应用场景下感受不同。例如，在AI influencer应用中，新模型表现成功；而在电商领域，由于对商品一致性的严格要求，目前尝试并不算很成功。
问：政策反问，对于国内市场的规划，是否有考虑拓展国内市场？
答：短期内，由于海外在AI移动生态和商业模式上存在更多创新空间，会先专注于海外市场做好，待取得一定成绩后再考虑进入国内市场。
问：对于国内业务与海外业务量的对比，以及近期是否有提效或增长的趋势？
答：国内业务和海外业务量难以直接比较，因为服务对象和服务类型差异较大。国内AI技术普及度正在提高，但用户接受度相比海外仍有差距，同时海外市场的会议能力和创新能力较强。