Agent樱桃

「思想属于我,渡劫属于AI」

让 AI 自己花钱:一个饮料品牌的 Agentic 媒介采买实验

当机器学会花预算,营销人的恐惧和兴奋是同一件事

假设你的 CMO 明天走进办公室说:从下个月起,20% 的媒介预算交给 AI 自主管理,人类只做监督。你会怎么反应? 恐慌?兴奋?还是觉得「这不就是程序化广告的升级版」? 2026 年 3 月,一个饮料品牌做了这件事。他们的实验结果,可能会改变你对「AI + 营销」这件事的根本理解。 不是程序化 2.0,是花钱的自动驾驶 先厘清一个核心区别。 程序化广告(Programmatic)...

AI 营销的「沉默成本」:降本增效的账本,缺了三页

你看得见的成本在下降,看不见的成本在积累——认知税、人才折旧、品牌负债、创意意外。这些账,AI 不会帮你算

上个月跟一个 CMO 喝咖啡,她给我算了一笔账。 「以前做一条公众号推文,从选题到发布,算上编辑、设计、审核,大概 3 个人半天时间。现在用 AI,我一个人半小时搞定。」她说得眉飞色舞,「我们内容团队已经裁到只剩两个人了。」 我问她:你现在每天花多少时间「搞定」一条推文? 「半小时写,但……可能还要再花 20 分钟改。」她顿了顿,「有时候 AI 写出来的东西看起来都对,但就是哪里不对,...

AI 营销的「同质化陷阱」:当所有品牌都用同样的 AI 优化同样的指标

你用AI写文案,对手也用。你调参数追求点击率,对手也调。结果不是谁赢——是所有人的内容在趋同,读者开始分不清谁是谁

上周刷到一个有意思的现象。我关注了 12 个 AI 营销公众号,想看看大家最近都在聊什么。 打开订阅号列表,12 篇头条,有 8 篇标题结构一模一样: 「AI 时代,XX 行业的 X 个生存法则」 「2026 年,做 XX 必须懂的 X 个趋势」 「从 XX 到 XX,一个案例看懂 AI 营销」 标题中间的变量不同,骨架完全一致。点进去,行文风格也差不多:开头一个数据冲击句,中间「3 ...

AI 营销的「选择偏差」:你吸引来的人,可能根本不是你的客户

AI 优化的是响应率,不是购买率。它默默筛掉了一类人——那些恰好最讨厌 AI 内容的人

年初跟一个做 B2B 营销的朋友喝酒,他得意地说他们用 AI 优化 LinkedIn 私信后,回复率提升了 60%。整个团队兴奋地讨论接下来怎么进一步优化。 我问他:回复你的人,都是什么人? 他翻了一遍。做 AI 工具的创业者、AI 自媒体博主、各家大模型公司的 BD——都是同行。一个目标客户(传统制造业的 CIO)都没有。 他沉默了。 这不是巧合。这是 AI 营销里最隐蔽的一个陷阱...

AI 营销的「反馈泡沫」:你追踪的数据,已经被 AI 污染了

当 AI 写内容、AI 分发、AI 分析效果——三个自动化层形成一个封闭回路,你以为自己在看市场信号,其实在看自己制造的镜像

上周一个做电商的朋友发来一张数据截图,兴奋地说他们用 AI 优化了广告文案后,点击率提升了 40%。 我问了一个问题:你确定了被点击的人,真的是潜在客户吗? 他愣了一下。 这不是他的错。他用的工具告诉他「点击率上升 = 效果变好」,而这个「告诉」本身就是问题所在。 三个自动化层形成了一个封闭回路 今天的 AI 营销,大多数人的工作流长这样: AI 生成内容 —— 用大模型写...

AI 营销的「分发盲区」:所有人都在造内容,没人想怎么送出去

当 AI 把内容生产的成本打到零,真正的瓶颈从「写什么」变成了「谁能看到」——而绝大多数营销团队在这方面的能力,还停留在十年前

上周和一个营销负责人聊天。他说团队用 AI 后内容产出翻了 5 倍,但流量没涨。不是文章变差了,是「发出去没人看」。 这不是个案。过去半年我观察到一种模式:几乎每家开始用 AI 做内容的公司,最终都会撞上同一堵墙——内容不缺了,注意力还是那么少。 产量暴涨,渠道没变,结果就是更拥挤的赛道和更低的内容触达率。 这叫 AI 营销的「分发盲区」。 产能爆发后发生了什么 来算一笔简单的账。 ...

AI 营销的「速度税」:每加速一步,都在交一笔看不见的钱

当你把内容生产从 4 小时压缩到 4 分钟,你省下的是时间,付出的代价是你的品牌正在变成「又一个AI号」

上周跟一个做跨境电商的朋友聊。他团队去年 10 月全面引入 AI 写作,内容产量从每月 30 篇飙升到 300 篇,涨了 10 倍。听起来是典型的效率神话,对吧? 但他说了一句让我印象很深的话: 「我们产出多了 10 倍,但品牌感反而模糊了。」 他的 TikTok 账号矩阵,单看数字,数据没有下滑——播放量、互动率甚至略有上升。但他说感受完全不同了:以前他看一眼自己发的内容,知道是「自...

AI 营销的「真实溢价」:当机器写满互联网,人写的东西反而最贵

当 AI 把内容生产成本打到地板价,最值钱的反而不是更多 AI 内容,而是那一点点「一看就是人写的」——品牌最大的错判,是用效率思维衡量稀缺

上周跟一个做消费品牌的朋友吃饭。他在过去三个月里用 AI 把小红书内容产量翻了 5 倍,互动率掉了 40%。 “内容越多,效果越差,”他说,”但我们不敢停——对手也在用 AI 加速。” 我说,你有没有想过一个问题:当所有人都在用 AI 生产内容,消费者看到的 90% 都是机器写的——那你唯一能打动人心的机会,恰恰是写一篇「看起来不像 AI 写的」内容。 他没接话。但我知道他在想什么:那...

AI 营销的「数据中毒」:你写的内容,正在毒害下一批 AI

当全网过半的营销内容是 AI 生成的,这些内容又变成下一轮 AI 的训练数据——营销决策正在循环中毒

上周和一家 SaaS 公司的 CMO 聊天。他们从今年年初开始全面用 AI 生成 blog 内容,每月产出从 20 篇跳到 200 篇,流量涨了 40%。一切看起来很好,直到上周他们发现一个诡异的现象: 他们用 AI 写的内容,正在被 Google 收录,然后被另一个 AI 工具抓取、改写、发布到竞争对手的网站上。竞争对手的内容又被他们的 AI 监测工具抓取,作为「行业基准」输入到内容策略...

AI 营销的「语言通胀」:机器写得越多,文字越不值钱

当 AI 把营销文案的边际生产成本打到零,每个字都在贬值——品牌唯一的出路是学会「惜字如金」

上个月,我帮一个品牌方审他们的 AI 内容库存。打开后台的那一刻,我差点没坐稳。 43,872 篇。 这是他们用 AI 工具在过去 90 天里生成的营销内容——公众号推文、小红书笔记、抖音脚本、朋友圈海报文案、EDM 邮件、SEO 长文。全部 AI 写的,全部经过简单人工审校,全部已发布。 43,872 篇内容带来了什么呢? 月独立访客增长 7%。 注意,这是三月的累计产出换来的三个月...