AI把品牌人的活兒干了，人的價值是什么？回答我！
作者 | 星志
人的意義，是什么？這個終極哲學問題，越來越頻繁地出現在營銷人的聊天框里了。
這個問題的原點，是 DeepSeek 爆火出圈，營銷人一夜之間經歷了從興奮到焦慮的過山車。
興奮是因為，那些瑣碎的、令人煩躁的 dirtywork 終于可以丟給 AI，營銷人的大腦可以解放出來，去做更“高級”的工作了；焦慮則是因為，那些高級的工作，AI 好像也能做，或者即使現在不能做，未來更強大的 AI 或許也能做。
營銷人眼中的 AI 就像《天龍八部》里的掃地僧，平時沒什么存在感，只干些雜活，實際內力深不可測，一出手就能制服兩大高手。那我拼命練的武功還有什么意義？人對于品牌還有什么價值？
想要解決這個問題，就要了解 AI ：它的能力邊界在哪里？人的價值又在哪里？以及最重要的：人與 AI 如何共生？AI 時代品牌和營銷人的護城河在哪里？
為此，3 月 29 日，上周六，刀法久違在線下舉辦了主題為《前有裁員、后有AI，2025年品牌人的攻與守》的刀友會活動，三位不同領域的嘉賓，從各自視角和刀友們探討了上面三個問題，以下是嘉賓和刀友們的精彩分享。
AI 現在到底能干啥？
想要解決 AI 焦慮，第一步就是了解 AI。
第一位分享嘉賓「刀法智庫」品牌咨詢總監天柔就問了 DeepSeek 這個問題：品牌營銷里，AI 能做哪些？不能做哪些？AI 像一個老實人一樣，誠實地回答了這個問題。
「刀法智庫」品牌咨詢總監天柔分享中
AI YES：數據清洗、已有趨勢的洞察抓取、爆款內容工業化生產、實時優化的精準內容投放
AI NO：
深度的情感共鳴和品牌價值的構建
品牌資產的長周期的建設
戰略的選擇與決策
也就是說，AI 在信息收集、數據整理、內容生產等方面，效率遠遠高于人。但在一些長期的、前瞻的事項，比如品牌戰略、產品定義等等方面，決策依然要人來做。
那么，落到實操層面，AI 具體能幫助品牌在哪些環節提效呢？
小紅書種草學高級講師、Pelagia 潛水攝影俱樂部聯合創始人朱子堯認為，AI 目前在內容創作中更多是錦上添花，而非雪中送炭。
Pelagia 潛水攝影俱樂部聯合創始人朱子堯分享中
內容環節需要一些“糙感”，甚至槽點，才會更有人感，完全交給 AI 并不現實，但在很多經營環節，則需要 AI 的完美主義來賦能。
比如 AI 客服，Pelagia 過去采用人工客服盯盤，但人工存在兩個問題：回復慢，信息不準。用戶更愿意選擇回復最快、信息最準的商家；用戶很多問題客服可能給不出很準確的答復，就有可能導致丟單，而 AI 客服能做到 24 小時在線即時準確回復，能有效降低線索成本。
再比如品牌知識庫搭建和新員工培訓。把崗位說明書投喂給 AI，它甚至能給員工出一套試卷。AI 既能標準化員工培訓流程，也能極大解放老員工的精力。
第三位嘉賓，藍色磁場創始人藍洋也認同前面兩位嘉賓的觀點：凡是能夠標準化的流程，凡是能標準化的人，在 AI 時代都會面臨被替代。
藍色磁場創始人藍洋分享中
但作為服務諸多類 GPT 產品的乙方，他對 AI 在內容創作上的能力有不一樣的思考。他認為 AI 有兩方面內容能力值得營銷人關注。
1. 流量關鍵詞的洞察
目前藍色磁場的 AI 工具已經能通過平臺接口，在海量數據中尋找到流量源頭。打個比方，AI 工具可以基于對平臺上億數據的分析告訴品牌，目前流量集中在哪里，你的對應人群在關注什么內容，甚至還能幫品牌預測哪些關鍵詞會有潛力登上熱搜。從而讓AI告訴你內容發在哪效果最好。
2. 爆款內容放大
找到了流量位置，接下來就是創作。很多品牌的誤區是“鋪量=流量”，讓 AI 生成幾萬甚至幾百萬的普通內容，但實際上每篇內容都限流。
藍洋認為，真正的解法是找到爆款的模板，用 AI 拆解能引發用戶共鳴 1% 的爆款內容結構，用 AI 批量化放大爆款內容，而不是給 99% 的垃圾內容投流。
離人越近的，離 AI 越遠
就像前面說的，凡是能夠標準化的流程，凡是能標準化的人，在 AI 時代都會面臨被替代。
但人，恰恰是沒法被標準化的，天柔打了個比方：大廣告時代營銷是“千人一面”，互聯網時代是“千人千面”，到了 AI 時代，洞察甚至可以深到“一人千面”。到現在，AI 能力越強，人反而越反感標準化。
這么說可能有點抽象，舉個例子。
朱子堯的潛水俱樂部是線下到店體驗的業務，他以類似模式的餐飲行業為例提了幾個有趣的問題：
餐飲品牌說我很好吃和探店博主說我很好吃，用戶更愿意相信誰？
大家現在還相信探店博主么？
有人在評論區說這家好吃，你會不會點開頭像看看 ta 是不是“水軍”？
朱子堯總結，現在的用戶非常聰明，他們能識別廣告，甚至能識別 AI 廣告，總結來說就是：別人說好才是好，沒有人喜歡看廣告。AI 動作越標準，內容越完美，用戶信任感越低，粗糙的真實比精致的虛假更有殺傷力。
也就是說，AI 營銷時代，品牌既要會用 AI 的算力提效，也要用好解放出來的腦力，藏拙于巧。
那么具體要如何去做呢？
營銷里凡是離人越近的，離 AI 越遠。天柔認為，AI 時代，品牌人要做的，是像設計一件事一樣設計產品，像設計理想生活片段一樣設計品牌。
比如名片，如果作為產品，它的消費者任務是讓對方記住你的公司。那如何實現呢？最簡單的辦法是在 100 塊錢上寫自己的名字送給對方。
但這種方式對方對你的品牌沒有記憶點，更好的方式是把名片做成一張產品兌換券，掃碼可以兌換一百塊的產品，對方就可以通過名片和品牌有一些交互。
進一步的，名片可以針對不同產品和買點設計多種款式，遞出名片的時候可以說：我們有這幾種口味的產品，你更喜歡哪一個？
遞名片是一個很簡單的場景，名片背后承載的消費者任務也很簡單。那么 AI 時代，品牌、產品的差異化買點不止一個，用戶觸點也十分豐富，對應的消費者任務也有很多維度，品牌人要學會用 AI 從信息的海洋中捕捉這些任務，設計產品的差異化體驗，輸出差異化內容，再通過 AI 去放大。
至于品牌設計，最典型的就是理想汽車。今天大家聊起理想汽車，腦海中是有一個共通的理想生活片段的：一個移動的家 ——究其原因，就是品牌價值金字塔搭的非常清晰，不論是對內還是對外，從品牌到產品到服務等方方面面，也都做出了非常清晰的差異化表達。
差異化這件事過去很重要，在 AI 時代更加重要了，就像天柔說的：“不再為消費者提供差異化價值的品牌，茍活十年是毫無意義的。”
AI 營銷時代，人的價值是什么？
在互動環節，有一位刀友問出了這個問題，引發了很多人的共鳴。
這是一個有點哲學意味的問題，但從營銷視角來看，她問出這個問題有兩個“水下需求”。
1、如何把 dirtywork 丟給 AI 算力，同時用好人的腦力？
2、如何成為不會被標準化，不被替代的品牌人？畢竟品牌 CMO 只有一個，大多數品牌人都是執行層。
這里存在一個誤區，即 AI 是與人對抗的角色，它是來取代人的，而不是協助人的。
實際上，現階段，相比如何用 AI 取代人來降本，品牌更多應該想如何把 AI 打造成人的外骨骼來提效。
天柔提出，品牌高層需要成為「AI 戰略架構師」，對 AI 投資進行戰略布局和風險管控，并思考面向 AI 時代的組織能力打造問題；中層管理者應該成為「人機調度官」探索人+AI 小組協作的工作模式，并用 AI 優化組內工作流程；基層員工則要學會當 「AI 指揮官」，建立自己的人機協作 SOP。
此外，就像汽車出現后，誕生了司機這個職業，AI 當然會在現有營銷部門體系中替代部分人的位置，同時也會改變整個營銷部門的架構，并創造新的崗位。
朱子堯認為，AI 時代，需要有人來提出問題，品牌人應該訓練自己提出問題的涵養，每個品牌都應該建立自己的 AI 知識庫。天柔則建議品牌增設一個「AI 訓練師」，專門負責調試提示詞模板，建立品牌知識庫。
而在內容創作領域，藍洋認為，品牌人應該做「內容架構師」，而非創作者。架構師要有豐富的內容經驗和嗅覺，能夠借助 AI 總結出那個 1% 的爆款模板，而這個角色在目前市場上非常稀缺。他還提出，AI 現在能做到規?；a 60 分的內容，需要人來把它優化到 80 分，這部分工作也需要海量的素人來承接。
上下滑動查看更多
寫在最后
回到最初的問題：AI 營銷時代，人的意義是什么？
互動環節，一位刀友有些緊張，有點卡殼，她自嘲道：你看，這就是人和 AI 的區別，AI 就不會緊張。
品牌就像一根紐帶，一端連著人，他們是創始人、CMO、服務商、一線執行等所有營銷人；另一端連著的也是人，是散落在各個平臺的無數消費者。
AI 可以讓這根紐帶更結實、更好用，但至少目前，它還不能代替兩端的人，來創造品牌和消費產品。
最后，如果還需要升華一下本次刀友會的主題，或者說進一步撫平屏幕面前品牌人的焦慮，那么我想說：
為呼應活動主題，本篇文章原計劃用 AI 工作流完成創作，但在經歷了多個平臺合作效果不達預期和無數次服務器繁忙后，以上內容均由編輯人工寫作，請注意甄別
最后，感謝刀法好朋友 Burning Donut 贊助的甜甜圈、Electro X ?？?/strong>贊助的蘇打水和電解質水，以及勁仔·七個博士贊助的爆汁鵪鶉蛋。
上下滑動查看更多
預計 4 月 26 日，下場刀友會將來到「北京」，歡迎刀友們小窗小花藤、提前占個坑位。同時，如果您在北京、廣州、長沙、成都、廈門等地有能夠容納 100-150 人左右的場地，或者想和刀法探討其他形式的合作，也歡迎隨時小窗小花藤，和我們聊聊～
（如已有花藤微信，直接聯系小花藤就好啦?。?/p>
轉載請在文章開頭和結尾顯眼處標注：作者、出處和鏈接。不按規范轉載侵權必究。
未經授權嚴禁轉載，授權事宜請聯系作者本人，侵權必究。
本文禁止轉載，侵權必究。
授權事宜請至數英微信公眾號(ID: digitaling) 后臺授權，侵權必究。
評論
評論
推薦評論
暫無評論哦，快來評論一下吧！
全部評論（0條）