AI驱动出海营销的双面性：效率跃升与价值失焦

在当前AI技术快速演进的背景下，AI coding与大模型能力的跃升式提升正深刻重塑出海营销的底层逻辑。其核心影响并非仅停留在“直接改变行业”的表层，而在于：将知识通用化，并转化为一种极其高效的知识分发能力。这一转变带来显著的正反馈循环——越AI化，数字化沉淀越多；数字化沉淀越多，迭代速度与效率越高，成本越低，规模效应越强。例如，已有扫地机品牌利用大模型分析海外博主画像，精准匹配适配达人，实现营销效果显著提升。但另一方面，AI应用也存在明显风险。2023年麦当劳在荷兰推出的AI生成节日广告即是一例：画面粗糙尚属其次，更关键的是其传达出的“廉价、偷懒、缺乏诚意”的气质引发用户反感。这揭示出一个深层矛盾：AI若仅作为工具性增效手段，尚可助力出海；但若脱离用户价值与品牌调性，反而会削弱信任基础。

它可以把很多知识通用化以后，变成了一个极其高效对这个知识进行分发的一种能力。

这个广告它传达出来的气质被认为是廉价的、偷懒的，呃，没有什么诚意的，所以大家对这个其实是有一定的反感度的。

出海1.0到2.0：从卖货逻辑到品牌价值链跃迁

飞书深诺创始人沈晨岗将中国企业出海历程划分为1.0阶段（商品主导）与2.0阶段（产品+品牌主导）。1.0阶段的核心是“把货卖出去”，企业聚焦于流量获取与即时转化，营销本质是“卖货思维”——追求“当天回本、快速变现”。而2.0阶段的标志性转变在于：营销从“销”扩展为“营销”，强调在产品设计、用户运营与品牌心智建设上的长期投入。这一跃迁并非偶然，而是多重压力共同作用的结果：流量成本持续攀升、同质化竞争加剧、平台合规门槛提高，迫使企业放弃“价格战”与“偷工减料”等低维竞争路径，转向更高阶的价值创造。

你越AI化，数字化的沉淀会越多，你的迭代的速度和效率会更高，你的成本就会更低，你的量能获得更大，这就形成了正反馈。

随着流量的成本逐渐上升，同质化竞争也逐渐上升……那些领先的企业或者说前面有危机感的企业，他就会意识到，我需要建立更高阶的竞争力。

代际更迭与认知升维：品牌建设的长期主义路径

从商品到品牌的价值攀升，不仅依赖外部环境倒逼，更取决于企业自身的认知高度与战略前瞻性。以安克为例，其早期虽以商品销售起家，但创始人在积累初期便有意识地将收入持续投入研发与品牌建设——从充电线接头工艺改进，到产品效能优化，再到用户情感连接的构建，形成“产品力+品牌力”双轮驱动。这种“边卖货边铺路”的前置布局思维，使其在行业转折点具备更强抗风险能力与跃迁势能。与此同时，新一代企业家（如美特斯邦威二代）正以全球化视野重构出海逻辑：他们更理解海外用户真实需求，擅长将“用户需要什么产品”置于“我生产什么就能卖”的传统惯性之上，推动企业从功能交付向心智占领升级。这一代际更迭，本质上是从“制造思维”向“用户思维”“品牌思维”的认知升维。

他其实已经在想，我什么时候可以为我第二步做一些准备，做一些铺垫。

二代的话呢，它是可以更好的认知海外的消费者是什么，因为从商品到产品和品牌这个阶段很重要的一点是，你需要对你的用户有更多的了解，到底用户在需要什么？

从商品到品牌：用户认知的范式转移

在企业出海的不同阶段，其运营逻辑存在显著差异。一代企业往往带有强烈的生产与销售惯性——从产品设计、组织架构到市场运营，都高度依赖既有路径；而二代企业则更倾向于以用户为中心重构业务逻辑。这一转变的核心在于：从“我生产什么就卖什么”，转向“用户需要什么，我就生产什么”。在品牌建设阶段，企业必须深入理解用户的真实需求、产品关注点及迭代方向，才能实现价值转化与利润增长。

为支撑这一转变，领先企业已将用户调研制度化、规模化。例如安克、小米每年开展大量用户研究；飞书深诺也持续为出海企业提供数字化全球调研支持，助力企业精准洞察市场、优化产品路径，从而在竞争中保持先发优势。这不仅是产品策略的升级，更是企业从1.0（商品导向）向2.0（用户导向）跃迁的关键标志。

“从商品到产品的问题是，一个是生产出来想来卖掉，第二个是说我的用户需要什么产品我来生产。”

“用户到底需要什么？在产品上面的关注点是什么？我们的产品应该怎么样去迭代，去更好的满足我们的消费者的需求，从而把我产品卖出去，从而获得我们的价值和利润。”

D-MES模型：数字化是品牌竞争力的底层乘数

飞书深诺提出的 D-MES 模型（Digital Competence, Mental Dominance, Product Evolution, Sales Performance）为评估出海品牌潜力提供了系统框架。其排序并非随意——D（数字化能力）被置于首位，并在逻辑上与后三项形成“支撑性连字符”关系。这是因为数字化并非某一环节的工具，而是贯穿用户洞察、产品研发、品牌传播与销售转化的核心乘数因子。

以欧莱雅为例，尽管其在产品力、心智影响力与渠道销售上均属顶尖，但近三五年仍投入巨资推进全链路数字化转型，包括线上线下门店系统、数据中台与客户旅程重构。这印证了：表层能力之上，数字化是持续构建竞争力的底层支撑。未来能登顶金字塔尖的企业，必然是四维能力均衡且强大的企业；而其中，数字化能力将决定其在高维竞争中的核心位势。

“D我们认为它是一个贯穿前面所有能力的一个企业竞争力的一个核心……它是一个multi，就是multi，它是一个乘以各个维度的加成的一个系数。”

“最终能够走到金字塔尖的企业，这几个能力它都是要非常强，并且数字化能力可能会决定他在那个层面上竞争的最核心的能力。”

AI时代：营销的效率革命与价值陷阱

AI对营销的影响已远超表面工具层——它正重塑企业运营与决策的底层逻辑。数字化能力可分两个层面理解：一是效率提升，如星巴克将小程序、电子支付与会员体系打通，实现用户行为数据闭环与即时反馈；二是决策质量跃迁，如美团通过AI实时优化骑手调度与激励策略，使本地化决策更敏捷、更精准。

然而，当前行业对AI的认知存在明显断层：共识是“AI很重要，必须马上用”；分歧在于“AI到底能解决什么问题”。正如麦当劳荷兰AI广告因受众反感下架所揭示的——当AI能力与商业目标错配时，技术投入反而会带来品牌风险。尤其在高价值决策场景（如媒体投放、产品定价、危机响应），AI的“幻觉”可能造成致命后果。这与自动驾驶逻辑相似：即使错误率极低，只要存在不可控失误，就难以被商业系统接纳。

因此，关键不在于“是否用AI”，而在于将AI嵌入目标体系：明确“我要达成什么结果”，再评估“AI应在其中承担什么角色”——是辅助创意生成、提升客服效率，还是支持数据驱动决策？尤其在创意环节，需警惕“为美而美”的误区：商业创意必须服务于明确转化目标（如点击、注册、下单），否则再精美的内容也无商业价值。

“如果我只是做一个图片或者视频，那是可以……但我如果要做一个商业的图片或视频，它是有商业目标的……基于这个商业目标下，应该做成什么样的创意？这个问题，我觉得现在还没有很好的回答。”

“如果我们要决策说客户要不要在这个媒体上花钱……AI回答的全部对就没问题。但他如果只要回答有一次出错了，对客户的影响就是致命的。”

AI 编程能力跃升：从辅助工具到生产力重构

当前对 AI 技术的理解深度仍显不足，尤其在缺乏清晰判断标准的前提下，难以推动其在业务中的有效扩展。但近两年，以 Anthropic 为代表的 AI coding（AI 编程） 已成为 AI 发展中一次革命性跃升——它实现了程序员编程能力的 AI 化：过去需百人团队完成的编码任务，如今由一个 AI coding agent 即可在短时间内高效达成高质量输出。需注意的是，AI 编程能力存在层级差异，并非所有代码任务都可由 AI 独立完成；目前全球领先科技企业已将大部分编程工作量交由 AI coding 层级承担，人类角色则转向审核、校验与管理。这标志着 AI 正在从领域内部持续释放能力、延伸边界。然而，即便技术潜力巨大，其在商业场景中的落地仍是一个渐进过程。

它可以把我们程序员编程的能力AI化，也就是说，我原来要一百个工程师写代码的能力，它可能AI agent的coding agent，它就能把这个事情在很短的时间内做好。

在上面的工作。对，所以这个看到是这样子的一个从领域上面，它是在逐渐的进行这样子的能力的释放和延伸。

营销行业的双重变革：内容降本增效与策略决策滞后

就营销行业而言，AI 的影响已清晰显现：内容生成是最早被重塑的环节——创意、文案、视频等高成本制作场景因 AI 而变得成本更低、门槛更低、效率更高，支持大规模并行交付。相比之下，基于数据的策略决策层仍处于演进阶段：AI 在提升执行速度与批量处理能力上表现优异（类似程序化广告投放），但在高价值、高风险的策略性决策中仍显乏力。例如，营销优化师每日需处理数百个决策点（如 Meta 出价调整、谷歌预算重配、日本市场增量投放等），这些决策直接影响最终效果，而当前 AI 在此类场景中仍需依赖人工判断——因其容错空间极小，商业决策容不得试错成本。

我们的营销运营的优化师，他每天要面对成百上千的这样的一些决策点……这些决策都会对最终你的累计起来，就会对你的结果产生影响。

所以它会是AI的能力是从后端逐渐走向前端的过程，这就像我招了一个刚毕业的大学生……他可能要跟着师傅去做，逐渐积累了这些经验认知之后，他可以逐渐逐渐的来做自己的决策。

中美差异：流程惯性 vs 后发优势，AI 落地需重构业务而非叠加工具

在硅谷实地调研中发现，尽管当地对 AI 热情高涨，且基础模型研究领先，但其业务流程高度固化，导致 AI 难以嵌入——如美国餐饮企业已有成熟结算系统，即便新系统更优，也因上下游深度耦合而难以替换。相较之下，中国具备显著后发优势：业务流程尚未僵化，数字化原生企业（如飞书深诺自 2015 年即构建统一数据仓库）可快速整合数据与 AI 能力，实现“已有数据基础 + AI 分析能力”的叠加式升级。而欧美头部广告集团因历史割裂（数据分散于旗下多个竞争性子公司），缺乏统一数据底座，难以支撑 AI 所需的全局分析与策略建议。

AI是一种能力，是需要能力重塑你的业务，重塑你的业务流程，就像当年有互联网出现，它要重塑你的这个业务流程一样。

所以你就会发现，像这种应用场景，在中国领先先推进出来，然后我们将来可能会再去全球去扩散，去影响这些地方。

AI Agent 的理性认知：能力模糊，价值需锚定于可衡量任务

当前市场对 AI agent 的定义仍高度模糊，多数产品难以与明确任务目标或商业结果挂钩——例如所谓“市场调研 agent”，其产出标准、价值边界均不清晰，易流于表面汇总。我们内部确已部署大量 AI agent 辅助专家工作，但其价值需经人类专家二次加工，转化为客户可理解、可交付、可衡量的结果。因此，飞书深诺对面向客户的 AI agent 产品持谨慎态度：若无法解决客户真实痛点、带来可验证的业务提升，则任何技术宣称都是不负责任的。AI agent 本质是一种能力，其价值大小取决于能否嵌入具体业务流并产生可量化结果。

现在大家可以看到，市场上大部分所说的agent，它都很难把自己和某个明确的工作目标和商业结果对应起来。

我们不能说这个AI技术已经已经能拿出来给客户自己去使用，然后创造价值。我觉得那些都是不负责任的说法。

AI Agent 的定位：内部提效工具，而非客户交付终点

当前大量 AI agent 的应用仍处于内部辅助阶段，其核心价值在于与人类专家协同工作，而非直接面向客户独立创造价值。真正的价值交付链条是：AI agent 处理中间环节 → 人类专家整合、校验、包装 → 输出客户可感知、可衡量的结果。若宣称 AI 已能独立为客户提供高价值服务，往往是一种不负责任的夸大；除非是测试性、探索性项目，否则应保持严谨态度。

在飞书深诺的实践中，AI agent 并非孤立存在，而是嵌套式、流程化部署于创意生产全链路中：从需求理解、策略规划、内容形式选择（图片/视频/实拍），到制作执行、质量检查、品牌元素（如 logo 位置）标准化插入——每个节点都有专用 agent 承担特定子任务，由产品经理/项目经理统一调度。这种“agent take the flow”模式，使创意产出效率实现数量级跃升：单日创意产出从个位数提升至数百甚至上千条，成本大幅下降，且全流程可数字化沉淀。

我们做一个创意的成本比之前要做极大的降低，同时我的效率可以极大的提升。我原来一趟一次可能是人一天只做五到十个这样的创意，我现在可以几百个甚至上千个，我都是可以做出来。

你越 AI 化、数字化的沉淀会越多，然后你的迭代的速度和效率会更高，你的成本就会更低，你的量能获得更大，这就形成了正反馈啊。

从规模化到高质量：AI 赋能下的创意杠杆效应

规模化只是起点，创意质量的差异才是决定广告效果的核心杠杆。AI 能高效生成海量创意，但能否产出“五分好”而非“一分好”的创意，取决于对创意构成要素（颜色、场景、叙事节奏、情绪基调等）的深度认知与结构化拆解能力。大模型可打标成百上千个属性，但若缺乏人构建的认知框架与评估逻辑，AI 无法自主判断“何为有效创意”。

因此，高质量创意 = 人类定义的评估标准 × AI 的规模化执行能力。其成本不仅包括制作费，更关键的是广告投放成本的放大效应：创意质量差 1%，可能导致投放 ROI 下降 10% 以上。这种非线性放大关系，凸显了“先有方法论，再教 AI” 的必要性——AI 无法像人类科学家那样创造新算法，它只能在人类构建的知识框架内迭代优化。

我能做创意，跟我做一个客户来讲效果好的创意，它是有很大的本质上的差别。

它没办法突破你这个整个认知的基础的理论的框架，它是没办法突破的。

人才结构与行业竞争：AI 时代下的新分工逻辑

AI 的普及将推动人才能力结构分化：基础性、重复性操作技能（如多位数计算）将被工具替代，价值重心转向抽象思维、问题解构与框架设计能力。类比计算器普及后，工程师不再手算开方，但更需理解“何时、为何用该工具”。同理，未来营销人才需具备：定义创意质量标准的能力、判断 AI 输出优劣的能力、以及整合多 agent 流程的能力。

对飞书深诺这类出海服务商而言，AI 反而强化了其竞争壁垒：一方面，基础设施可复用摊薄成本（如单项目周产 6000 条短剧创意），而中小企业自建 AI 能力成本过高；另一方面，平台级数据积累形成护城河——日均超 2000 万美元广告投放数据沉淀，使模型迭代速度与质量远超单个企业。为此，飞书深诺推出子品牌 Meet Experience，不仅输出 AI 营销能力，更帮助客户构建内部数字化能力，确保创意产出与分析、应用形成闭环，避免“有内容无转化”的价值断层。

我们为这个事情所建立的 AI 的基础设施……它是可以复用给我们十万家客户的。

数字化基建：AI赋能的前提是客户自身能力的夯实

在飞书深诺Meetsocial的实践中，我们已将“数字化能力共建”发展为一项独立业务，旗下子品牌蜜月科技专注于帮助客户构建并提升其自主数字化能力。这一能力并非仅限于使用外部工具，而是指企业能否独立管理创意资产、分析用户行为、优化运营流程——若企业自身缺乏这些基础能力，即便接入我们提供的AI创意生成或数据洞察服务，其价值也会大打折扣。

因此，我们当前的核心工作之一，是协助客户搭建底层数字化基础设施：从网站架构优化、用户数据采集系统部署，到用户数据管理平台（CDP）建设、数据驱动的运营管理系统落地。实践中我们发现，许多客户广告效果不佳的根源，并非创意或渠道问题，而是数据采集存在偏差或缺失。一旦我们帮助客户修复这些基础环节，往往能带来10%~20%的转化率跃升，远超在广告策略上微调1%~2%的边际收益。

“他可能真的真的是起到了一个事半功倍的效果……他自己数字化能力简单的调整一下，他可能就提高百分之十、二十。”

这种协同效应本质上是乘数关系而非加法：我们的AI能力与客户的数字化能力相互激活，才能释放最大价值。这也意味着，我们正从“服务提供商”向“数字化转型伙伴”角色演进——最终目标不是交付项目，而是共建可持续进化的数字组织能力。

AI驱动的营销变革：效率跃迁、门槛下降与商业闭环重构

展望未来三至五年，AI对营销行业的重塑将体现在三个关键维度：效率跃迁、民主化普及与商业闭环重构。

首先，匹配效率将持续提升——即企业能以更低的成本、更精准地将产品价值通过合适内容触达目标用户，并实现更高转化。这不仅源于创意生成与投放优化的自动化，更依赖于用户洞察、渠道选择与反馈闭环的实时协同。

其次，营销门槛显著降低，推动行业民主化。过去TVC、品牌广告等高成本行为仅为大企业专属；如今，一个5人小团队也能借助AI制作高品质内容，低成本触达全球目标用户。这种“平民化”趋势，使中小企业得以与巨头同台竞技，真正实现数字营销的democratization（民主化）。

最后，也是最具颠覆性的变化：营销正从独立职能演变为企业的“数字神经中枢”。广告投放产生的用户反馈，可实时反哺产品研发、供应链决策与库存管理，形成端到端的数据驱动闭环。例如，西印案例中，用户对产品的偏好变化数据，直接触发订单增减、产品线调整等上游动作——营销不再只是“前端触点”，而是企业整体数字化运营与战略决策的核心入口。

“营销这个环节是汇集了大量的用户和这个企业产品交互的界面……所有记录上面的用户的反应……这个界面对企业来讲将会是极其重要的一个数字运营的或决策的一个入口。”

组织挑战与出海建议：认知升级比技术应用更紧迫

尽管AI带来巨大机遇，但真正的挑战不在技术本身，而在组织层面的认知与执行转型。我们曾预判AI能重构创意流程，但在落地时发现：推动团队理解AI逻辑、重构工作方法、建立新协作机制的难度远超预期。这种转变无法由单点突破完成，而需全团队共识与系统性适配——谁更快完成这一组织进化，谁就可能赢得先发优势。

回望飞书深诺自身，虽自创立即以数字化为基底，但复盘早期实践，仍存在大量可优化空间。这印证了一个关键认知：数字化不是一次性投入，而是一场持续迭代的认知升级。我们正致力于构建一个快速学习、敏捷反馈、自我迭代的组织能力，以同步客户与自身的AI转型节奏。

基于此，我们给出海初创者的三条建议是： 1. 平衡长期主义与短期生存：AI降低门槛，但竞争半径同步扩大；既需聚焦第一步，更需锚定长期价值； 2. 早期即重投入数据与技术基建：中后期补课成本极高，数据断层将直接制约AI效能释放； 3. 善用生态合作，追求乘数效应：单打独斗时代已过，与靠谱伙伴深度协同，比单点能力叠加更关键——合作不是妥协，而是能力的杠杆化放大。

“如果客户能够合作好一个好的合作伙伴，他一定是事半功倍、加速的，因为大家各有各的竞争力。这这里面是个乘数效应。”