第一部分  AI赋能数据链

第1章营销转型：AI营销时代已经来临 / 002

1.1数字化背景下营销理论发展 / 003

1.1.1　品牌管理在数字化时代面临的机遇与挑战 / 003

1.1.2　服务营销的崛起 / 004

1.1.3　行为营销学和量化营销学 / 007

1.2　感受AI营销 / 008

1.2.1　传统营销之困：转型是破局之道 / 009

1.2.2　推动AI营销发展的因素 / 010

1.2.3　AI营销当前阶段及特点 / 012

1.3　AI变革营销环境 / 014

1.3.1　强化：AIGC、大模型等技术升级 / 014

1.3.2　深化：传媒生态迎来大变革 / 015

1.3.3　创新：AI营销新版图 / 016

1.4　AI变革营销要素 / 018

1.4.1　从4P模型到4D模型 / 018

1.4.2　AI加速连接品牌与用户 / 020

第2章AI数据采集：重塑数据精度与边界 / 022

2.1　AI提高数据颗粒度 / 023

2.1.1　AI赋能：采集颗粒度更高的数据 / 023

2.1.2　“超细分战略”成为现实 / 025

2.2　AI保证数据深度 / 027

2.2.1　初级：结构化数据采集 / 028

2.2.2　AI升级之非结构化数据采集 / 029

2.2.3　AI升级之营销数据解读 / 030

2.3　AI实现数据可视化 / 031

2.3.1　通过AI将数据转化为图表 / 031

2.3.2　自动生成直观的数据报告 / 035

2.3.3　实战：用DeepSeek生成行业数据报告 / 036

第3章AI洞察分析：用数据做全方位洞察 / 039

3.1　行业洞察：了解你的赛道 / 040

3.1.1　精准分析行业机会与热点 / 040

3.1.2　AI捕捉流行信息，预测行业趋势 / 041

3.1.3　知己知彼：通过AI看透竞争对手 / 042

3.2　品牌洞察：了解你的品牌 / 043

3.2.1　基于数据了解品牌现状与优势 / 043

3.2.2　AI让品牌定位更加精准高效 / 044

3.2.3　通过AI实时监测品牌声誉 / 045

3.3　用户洞察：了解你的受众 / 047

3.3.1　一键匹配标签，生成用户画像 / 047

3.3.2　智能情感分析洞察消费心理 / 048

3.3.3　小米：通过智能算法深度了解用户 / 050

3.4　产品洞察：了解你的产品 / 051

3.4.1　AI辅助产品创新 / 051

3.4.2　智能提取产品卖点 / 053

3.4.3　借助AI设计产品创新方案 / 054

第4章AI策略生成：实现策略效果最优化 / 056

4.1　AI定价策略 / 057

4.1.1　关于价格歧视的反思 / 057

4.1.2　基于数据的AI动态定价 / 058

4.1.3　基于数据的AI个性化定价 / 060

4.2　AI渠道策略 / 061

4.2.1　线上渠道：AI搜索+智能SEO / 062

4.2.2　线下渠道：门店设计+AI设备 / 063

4.2.3　陡然出现的AI美甲店究竟因何而起 / 064

4.3　AI促销选品策略 / 065

4.3.1　依托数据锁定热销产品 / 065

4.3.2　自动制订促销选品方案 / 067

4.3.3　多品类的产品组合投放 / 068

第二部分  AI赋能内容链

第5章AI内容创作：极速生成高质量内容 / 072

5.1　AIGC让内容创作变得简单 / 073

5.1.1　多形式输出：文章+图片+视频 / 073

5.1.2　批量生成：创作成为高效的事 / 074

5.1.3　创意风暴：AI+用户+创意+场景 / 075

5.1.4　飞鹤×AI：以小预算实现大奇迹 / 077

5.2　被AI重塑的内容创作链 / 078

5.2.1　灵感激发与碰撞 / 078

5.2.2　素材搜索与整理 / 079

5.2.3　内容审核与监测 / 080

5.3　自动生成多模态内容物料 / 081

5.3.1　爆款文案 / 081

5.3.2　品牌LOGO / 083

5.3.3　IP形象 / 085

第6章AI场景匹配：个性化内容输出与发布 / 089

6.1　内容自动匹配不同场景 / 090

6.1.1　SEO标题与描述 / 090

6.1.2　微信公众号软文 / 092

6.1.3　知乎产品软文 / 094

6.1.4　小红书种草笔记 / 095

6.1.5　抖音短视频选题/剧本 / 096

6.1.6　淘宝产品详情图 / 097

6.2　场景导向下的内容发布 / 101

6.2.1　根据内容类型推荐发布平台 / 101

6.2.2　AI实现内容的精准发布 / 102

6.2.3　智能推广：为内容投放流量 / 103

6.3　汇总：AI内容管理工具 / 105

6.3.1　即创 / 105

6.3.2　讯飞绘文 / 106

6.3.3　Sora / 108

第7章AI内容优化：助力营销内容升级迭代 / 111

7.1　内容创作方向优化 / 112

7.1.1　根据用户画像推荐内容主题 / 112

7.1.2　实时热点捕捉与内容选题生成 / 113

7.2　内容创作质量优化 / 114

7.2.1　语义分析：AI助力文案语法与逻辑校验 / 115

7.2.2　情感计算：AI增强内容感染力 / 116

7.2.3　知识图谱：AI强化内容专业性 / 117

7.3　内容形式创新 / 118

7.3.1　动态交互内容：AI驱动的个性化内容体验

设计 / 119

7.3.2　沉浸式内容：AI融入虚拟场景构建 / 120

7.3.3　安慕希×火山引擎：打造专属AI互动

贴纸 / 122

第三部分  AI赋能媒介链

第8章AI智能投放：高效应对大规模资源 / 126

8.1　传统投放的挑战与争议 / 127

8.1.1　营销广告花费巨大而效果不明 / 127

8.1.2　资源、用户、品牌诉求间的问题 / 129

8.2　创新：AI实现智能投放 / 132

8.2.1　精准投放：实现“千人千面” / 132

8.2.2　高效投放：从线性流程到同步执行 / 134

8.2.3　自动投放：根据目标与预算一键投放 / 135

8.2.4　多平台投放：根据用户特性的创意内容智能

分发 / 137

8.3　借助AI规划和管理媒体新参与者 / 138

8.3.1　达人崛起带来的挑战和品牌的解题思路 / 138

8.3.2　智能达人筛号选号方案的探索 / 139

8.3.3　项目实践的反思和展望 / 143

第9章AI效果监测：追踪投放情况并调整 / 146

9.1　为什么要监测投放效果 / 147

9.1.1　营销成本高，容错率低 / 147

9.1.2　热点有时效性，投放必须跟上 / 149

9.1.3　AI效果监测：实时、精准、智能 / 151

9.1.4　知乎：依托AI进行广告投放效果监测 / 153

9.2　多渠道归因方法论 / 154

9.2.1　首次点击归因 / 155

9.2.2　末次点击归因 / 156

9.2.3　线性归因 / 158

9.3　如何做好AI效果监测 / 159

9.3.1　Step1：监测并分析各平台数据 / 159

9.3.2　Step2：形成可视化图表与报告 / 161

9.3.3　Step3：根据分析结果调整投放策略 / 162

第10章AI媒介生态协同：跨平台整合与价值重构 / 165

10.1　跨平台媒介资源智能整合与协同 / 166

10.1.1　AI构建资源池：实现媒介资源全域聚合 / 166

10.1.2　媒介矩阵智能匹配：基于画像的跨平台

组合 / 169

10.1.3　协同投放：跨平台、跨触点的行为定向 / 170

10.2　AI赋能新型媒介投放 / 171

10.2.1　程序化创意：AI生成多版本素材适配场景 / 171

10.2.2　AI驱动的营销组合模型：助力效果模拟与

预测 / 173

10.2.3　Xmars：借助AI实现广告智能投放 / 177

第四部分  AI赋能用户链

第11章AI建站：重构品牌与用户连接线上门户 / 180

11.1　必不可少的网站 / 181

11.1.1　营销型网站有什么特征 / 181

11.1.2　传统建站模式及关键点 / 183

11.1.3　网站诊断：分析健康指标 / 185

11.2　AI实现极速建站 / 188

11.2.1　自动实现落地页精准设计 / 188

11.2.2　多元化创作：网站配色、风格等 / 190

11.2.3　智能SEO优化 / 191

11.2.4　出海网站：AI实现多语言转化 / 193

11.3　汇总：AI建站工具 / 194

11.3.1　Hocoos：模板驱动型AI建站工具 / 194

11.3.2　Pineapple Builder：语义生成型AI建站

工具 / 197

11.3.3　Dora.AI：3D交互型AI建站平台 / 198

第12章AI智能客服：让用户享受更好体验 / 200

12.1　走近智能客服 / 201

12.1.1　多轮对话：实现流畅的人机交互 / 201

12.1.2　多模态交互：语音、文字、图像的全方位

沟通 / 202

12.1.3　京东云言犀：宗旨是让用户满意 / 204

12.2　智能客服提升服务效率与质量 / 205

12.2.1　分析用户意图，实现精准营销 / 206

12.2.2　快速解决售后问题 / 207

12.3　智能客服的努力方向 / 210

12.3.1　强化预测模型，挖掘用户潜在需求 / 210

12.3.2　个性化服务，给出专属建议 / 211

12.3.3　迈向Agentic AI / 213

第13章AI用户管理：推动用户留存与转化 / 216

13.1　AI为客户关系管理带来的改变 / 217

13.1.1　精准搜索并推荐潜在用户 / 217

13.1.2　一键生成获客方案 / 218

13.1.3　批量触达用户，提高留存率 / 220

13.2　数据反哺AI模型：两类用户资产管理平台 / 222

13.2.1　DMP：数据管理平台 / 222

13.2.2　CDP：客户数据平台 / 223

13.2.3　达摩盘：功能强大的数据管理平台 / 225

13.3　AI营销中的用户行为与职业重构 / 227

13.3.1　消费行为影响流量入口选择 / 227

13.3.2　AI参与的消费决策链路 / 228

13.3.3　AI参与的营销职业演化 / 230