8 种方式：定制化 AI 策略重塑营销工作流程

如果你在用 AI 做营销和内容，你可能用错了方式

营销一直都是关于时机、清晰度和人际连接的艺术。但现代营销活动的速度以及多数据流的复杂管理，让许多团队不堪重负。

于是，人工智能（AI）出现了。它让许多人紧张，却能提高 15% 的生产力。虽然现成的 AI 营销工具为生产力打开了新大门，但它们仍然无法真正理解你的业务独特性。大多数工具停留在自动化阶段，而企业真正需要的是：理解品牌目标、语言和客户的智能系统。

这就是定制 AI 策略的优势所在。当 AI 围绕你的品牌和数据设计时，它不仅仅是自动化工具，更能融入创意流程。在经验丰富的营销人员指导下，生成式 AI 营销工具可以学习你的品牌语气，适应团队流程，让大家朝同一方向高效协作。

结果不是更吵闹的营销，而是更聪明的沟通：

• 每个活动更有个性化

• 每个决策更快速、更自信

• 每次客户互动都强化品牌身份

正如哈佛教授 Christina Inge 所说：

“AI 不会取代你的工作。会取代你的是懂得如何使用 AI 的人。”

AI 是工具，有效使用才能发挥价值；用不好，就像使用电锯不戴手套——自己吃亏。

下面列出 10 个强大的 AI 营销应用案例，展示企业如何通过 AI 改造营销，以及你如何复制这些方法。

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智能商业策略中的 AI 工具

定制 AI 的核心在于：反映品牌精髓。企业使用生成式 AI 来制定与品牌价值观、数据、战略重点及目标客户一致的营销策略。

通过精调的 AI 提示和定制化自动化，这些系统既能捕捉品牌风格，又能无缝融入现有流程。效果直观而令人兴奋：营销团队可以更敏捷地响应变化，同时保持品牌真实性。

当 AI 支撑你的营销基础设施时，繁琐任务被自动化，团队可以将时间投入到创造力、策略和客户连接——真正推动增长的工作。

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什么是生成式 AI 策略？

定制 AI 策略能够理解你的工作流程、客户互动、业务目标和战略重点，生成系统化内容和流程，既直观又支持团队运作。

与通用的现成 AI 工具不同，定制 AI 会适应团队已有的工作方式，同时优化每个流程。

• 销售团队可以花更多时间建立客户关系

• 营销团队通过 AI 驱动内容策略，更快地创作与分发内容

• 员工士气提升，因为 AI 简化工作而非取代岗位

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8 种 AI 改变营销工作流程的方式

1. 使用生成式 AI 提示扩展内容生产

每个机构都在使用 AI，但不是每个人都用对。生成式 AI 并非魔法，关键在于提示（Prompts）。当使用得当时，定制 AI 可以将数据扩展为高效产出，同时保持品牌声音和完整性。

以下是 ChatGPT 推荐的一些有效提示示例：

通过人类清晰度和协作，AI 输出从机械化变得符合品牌标准。工具如 HubSpot Brand Voice 不会取代内容团队，而是放大团队的成功。

定制 AI 流程在你的品牌数据和既有信息指导下工作，输出内容自然是你的风格：不仅产量高，更是精准和有效。

提示设计至关重要。清晰的输入让生成式 AI 扩展现有内容，将博客、指南或网络研讨会快速转化为可发布资产。目标不仅是加速营销任务，更是更聪明、更高转化的内容生产。

生成式 AI 工作流帮助团队更快行动，同时保持品牌独特性。它是一种可扩展的创意流程，使内容始终保持清晰、一致且真实的人性化风格。

2. 利用 SEO 在 Google 和生成式 AI 中提升表现

过去，搜索优化关注的是喂养算法。现在，它更关注激发用户好奇心。AI 驱动的搜索工具更像是答案引擎，扫描你的内容以评估其清晰度和深度，而不仅仅是关键词匹配。

使用**答案引擎优化（AEO）**的工具，可以帮助营销人员了解页面在传统搜索结果和 AI 驱动结果（如 Google AI Overviews）中的表现，从而优化内容在两种环境中的可见性和引用率。

案例：医疗制造客户的 AI 内容优化

我们的一位医疗制造客户很好地说明了这种转变。当 Kuno 分析他们产品页面的数据时，团队发现内容结构存在缺口，导致在 AI Overviews 中的可见性受限。解决方案不是增加更多关键词，而是优化结构。

我们建议增加针对用户意图的全新内容板块，例如：

• “三步轻松使用本产品的方法”

• “适合哪些人使用”

这些变化，再加上清晰的使用案例说明，使他们的内容在 AI 摘要中持续上升。

Kuno Creative 的 SEO 策略师 Louis Lakatos 表示：“AI 系统奖励清晰的内容。最新研究证实，AI 平台偏好具有清晰层级结构、易于理解的结构化提示的内容，比如标题、列表、表格和总结。我们很早就把这些提示融入客户策略，在 Google AI Overviews 推出之前就已经走在前列。我们的 AIO 排名速查表显示了 AI 系统偏爱的具体结构提示。我们的方法在软件、医疗和工业制造等领域的客户项目中，每一次 AIO 排名都得到了验证。”

核心启示很简单：SEO 成功现在取决于内容的结构，而不仅仅是内容本身。Schema 标记、标题层级和直接回答问题的内容向 AI 发出信号，表明你的品牌值得被引用。而且，当你让机器更容易理解你的内容时，也会让人们更容易找到并与你建立联系。

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3. 利用 AI 数据分析发现隐藏机会

预测分析已成为现代营销最有价值的工具之一。像 HubSpot 这样的系统现在使用 AI 数据模型，发现之前无法察觉的模式。对于营销人员来说，这意味着不再只是被动应对变化，而是能够提前预测变化。

通过正确配置，HubSpot 中的 AI 可以预测：

• 软件客户可能的续约时间

• 制造客户可能探索的相关产品

• 潜在客户的参与行为何时显示强烈购买意图

这些洞察使销售和营销团队能够在机会流失前主动行动。

Kuno 的营收运营副总裁 Matt Nagel 表示：“AI 帮助我们看到以前隐藏在明处的信息。它将行为和时机联系起来。我们不再等待潜在客户主动联系，而是在他们准备好参与时，带着相关上下文主动触达。”

AI 让营销人员能够预测客户行为，当团队了解客户需求甚至在他们表达之前，每一次互动都会显得更贴心、及时且人性化。

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4. 可扩展的创意而不妥协

AI 并不会替代创意思维，它让创意走得更远、更快。通过完善的内容营销策略，一个强有力的创意可以在不同渠道中延展，而不会失去亮点。当 AI 模型基于品牌数据训练时，它能够理解品牌语气和意图，在增加产出的同时保持声音一致性。

Kuno Creative 内容总监 Annie Zelm 表示：“AI 可以让创意团队专注于故事本身，而不是繁琐的工作。它可以消除阻碍创作的‘写作障碍’，让团队在不牺牲质量的情况下更快产出。”

AI 驱动的内容策略可以将一篇文章扩展成短视频、邮件系列或社交活动。每一个版本都保持连贯性，因为基础策略坚实。额外好处是创意团队花更少时间从零开始，而更多时间用在打磨信息上。

生成式 AI 在人类指导下效果最佳。当策略主导流程时，创意得以蓬勃发展，而不是被减速或稀释。工作变得更精准、更一致，同时仍保持独一无二的品牌风格。

5. 利用定制 AI 做实时决策

大多数营销团队在活动结束后才分析表现，这就错过了在用户互动期间做出响应的机会。HubSpot 的 Data Hub 改变了这一格局。它将电子表格和数据仓库中的数据与 CRM 洞察整合，实时显示数据库中用户的行为。

借助这些 AI 功能，你可以发现并响应正在发展的趋势，例如：

• 医疗机构可能会发现教育资源访问量突然激增，提示有机会推广新服务或开展外展活动。

• 制造商可能注意到客户在续约周期前比较相关产品。

• 软件公司可能会发现用户频繁搜索帮助文档，这表明存在流失风险或改进功能的机会。

一旦数据出现，你可以立即调整策略并看到结果，而无需等待下一份报告。这提供了真正改变客户结果并影响利润的机会。

Nagel 指出：“在营销工作流中应用 Data Hub AI 意味着我们不再用事后分析衡量表现。我们可以看到行为变化，并用它指导下一步行动。好处是形成势能：团队可以在现有效果基础上前进，并在浪费时间或金钱之前调整策略。”

将 AI 高级分析应用于基础数据，可以将战略目标从后视镜观察转变为导航系统 GPS，使营销决策对竞争优势的影响更大。

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6. 将孤立工具整合为统一系统

许多营销团队仍在使用无法互通的工具。CRM 和分析平台通常收集复杂数据集，但当数据孤立存在时，没有人能看到全貌。AI 平台中的深度自定义功能可以通过共享数据和更智能的自动化来弥合这些差距。

当数据科学家和开发人员将编程知识与 AI 配合使用时，可以快速创建 API（应用程序接口），连接孤立平台，实现跨部门的数据共享。

就像内容创作一样，与 AI 合作可以消除现有流程中的手动瓶颈。一份行业报告发现：

• 82% 的开发者至少每周使用一次 AI 辅助工具

• 78% 报告生产力提升

• 同时，近 45% 的 AI 生成代码存在安全漏洞

换句话说，这些工具不能独立使用而无风险；你需要 AI 专家作为“总编辑”来精炼输出。

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7. 精细化个性化客户旅程

受众不再满足于“一刀切”的体验，他们更青睐感受到专为自己设计的体验。AI 现在可以实现跨博客、视频、白皮书甚至聊天机器人的高度个性化。

通过 AI 驱动的客户旅程映射，营销人员可以针对用户在决策过程中的位置定制内容：

• 首次访问者可能收到入门解释

• 忠实客户可能看到与过去行为相关的定制指南或激励

这种个性化同样扩展到对话式接口。AI 聊天工具通过学习用户行为和语气，提供直观、贴近人性的体验。

Kuno Creative 数字体验总监 Jim Van Hise 表示：“AI 聊天工具不再是静态的网页小组件，它们从网站学习，适应每个访客，并开始进行有帮助的真实对话，而非模板化回答。”

他补充道：“令人兴奋的是，这些系统现在可以根据访客意图调整语气、内容甚至视觉效果。聊天机器人能够增强人工互动，带来真实且个性化的体验。”

使用这些工具可以建立信任并加深用户参与。当客户感受到被关注和理解（即使是由机器人提供），忠诚度自然随之提升。

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8. 通过 Schema 标记提升 AI Overviews 可见性

把 Schema 标记想象成一种引导 AI 和搜索引擎看到你内容价值的方式。它就像在网站上放置清晰的路标，告诉 Google、Bing 等搜索引擎：“这是重要内容，这就是原因。”

实际上，Schema 标记是一种添加到网页代码中的结构化数据，帮助搜索引擎理解页面信息的意义和上下文。AI 不再仅仅读取文字，而是可以理解内容表示的对象，如产品、评论或事件，并据此提供更准确的结果。

正确使用 Schema，内容可以获得独家高价值展示机会，如 Featured Snippets、People Also Ask 框和 AI 生成摘要。这是一种简单但强大的方式，提高品牌在 AI 驱动搜索中的可见性。

除了搜索表现，Schema 还能将技术最佳实践与业务目标结合，提供内容对整体表现贡献的全局视角，帮助团队衡量目标进展。

Schema 看似技术性，但本质是帮助你的故事在清晰和目标明确的世界中脱颖而出。

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利用生成式 AI 与 Google Cloud 对齐 SEO 和商业策略

Google 不再单独主导搜索可见性规则。Bain & Company 报告发现：

• 80% 的消费者在至少 40% 的搜索中依赖 AI 生成摘要

• 当这些摘要出现时，传统自然流量可能下降 15–25%

生成式 AI 正在重塑组织的 SEO 方法，将内容可见性与云端智能结合，创建更互联且数据驱动的营销策略。通过 Google Cloud 等平台，AI 转型成为更广泛商业流程的一部分，提高效率并帮助团队与企业战略紧密对齐。

AI 驱动的平台（如 ChatGPT 和 Perplexity）现在影响用户如何发现内容以及如何理解品牌。像 Google 一样，这些系统偏好一致、可信的内容。当内容清晰、可验证且一致时，AI 系统更容易理解和传播。

对于营销人员来说，未来重点已从追逐排名转向构建这些系统可以验证的信誉。优化 AI 可见性意味着在所有渠道中展示专业性，并证明你的洞察经得起审查。

这是一种算法、真实性与受众信任的微妙三脚架——任何一条失衡，你的可见性都可能受影响。

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Kuno Creative 如何支持定制 AI 营销策略

我们认为，数字营销中的 AI 应该属于你，而不是你被迫适应的工具。因此，我们设计 AI 策略以反映你的独特业务流程、潜在客户与现有客户，以及长期发展愿景。每个解决方案都基于你的数据、优先级和增长目标构建。

在 Kuno Creative，我们利用生成式 AI 让营销更智能、更灵活。我们将技术与策略结合，帮助品牌加速行动而不失去真实性。通过训练 AI 学习品牌数据、优化提示词、将 Google Cloud 工具整合到营销系统中，我们帮助企业将 AI 使用与实际成果对齐。

我们用 AI 强化营销的人性化一面，让团队少花时间管理工具，多花时间打造有意义的活动。最重要的是，我们利用这些工具强化你的品牌声音，而不是削弱它。

AI 是你可以用来获胜的工具。我们可以教你如何使用。