11月19日，第九届营销科学大会在上海金茂·君悦大酒店圆满举行。本次大会由明略科技（2718.HK）联合秒针营销科学院主办，以「Agentic Marketing·营销可信智能体：要“增长确定性”」为核心主题，聚焦AI营销从生成式向代理式演进的新阶段。

大会上，明略科技集团副总裁、秒针营销科学院院长谭北平为大家带来了主题为《与AI 共生 · 营销科学的未来》的分享，并邀请三位营销科学专家依次登台，从不同视角深度剖析营销科学的发展现状与前沿思考。

以下为分享全文：

谭北平：

在当下的营销环境中，客户对于“营销科学”提出了大量新问题，而我们也在与行业共同寻找答案。

AI是我们当前最核心的研究方向。从2023年开始，我们便与复旦大学管理学院针对这一领域持续进行联合研究。2023年，我们发布了《2023 AI+:人工智能与营销新纪元》白皮书，提出核心观点：AI 正在带来营销生产力的大爆发。2024 年，我们在《2024 AI+生成式营销产业研究蓝皮书》中进一步提出了生成式营销的新范式。

作为中国营销科学产学研交流平台，过去一年中，我们和行业伙伴合作，与营销科学家共创，在重点命题“AI重塑营销”方面，产出重要研究成果，包括和复旦管理学院金立印教授共同出版畅销书《生成：AI生产力重构 营销新范式》，荣获中国广告业大奖长城奖广告学术类银奖；出版《生成式营销战略实践全景图》；联合复旦大学管理学院、得到高研院推出《从AIGC到AIGD：生成式营销发展研究报告》，并在其中提出营销供给与决策管理框架，整理出覆盖16大营销领域的148个思维链，帮助企业更好地做出决策。

与此同时，我们仍延续过去多年对中国营销生态的年度追踪，包括社交媒体生态、媒介格局变化、技术演进等，并持续在秒针营销科学研究公众号与视频号上发布最新研究成果，陆续发布《2025中国社交媒体格局概览》、《2025中国社媒营销技术图》、《2025中国泛社交媒体趋势白皮书》，并首次发布《中国AI数字媒介地图》。

在内容研究方面，我们首次基于AI创意测评工具AdEff，通过评估2300+创意素材，总结提炼出打造好创意的BEST框架（覆盖45个好创意关键要素）。该框架背后包含大量行为测量与情绪数据，在如今内容快速生产的时代，我们希望帮助品牌更清晰地理解：什么样的内容真正能够打动人？

我们也在持续追踪品牌增长趋势。我们发布了2025BrandGrow最具增长价值新锐品牌榜单，帮助行业洞察新变化、新机会。同时，我们与浙江工商大学合作，开展关于品牌情绪与增长的专项研究，发布《2025品牌情绪与增长报告》，通过AI分析品牌可表达的情绪维度，并探讨其与增长的关联逻辑。

在产业层面，我们也梳理了互联网营销收入结构与行业格局。今年，我们陆续发布了《2025中国数字营销趋势报告》《2024中国互联网营销发展报告》，并将于11月28日发布《2025中国数字营销生态图》及解读报告，帮助营销人全面了解中国营销、媒介格局及趋势，品牌及品牌情绪研究方法以及创意打造方法。

下面我们将依次邀请三位营销科学专家登台，从不同的视角跟我们分享他们的AI营销科学观察。

首先，让我们欢迎来自复旦大学管理学院的市场营销学副教授，肖莉教授登台，从学界角度帮大家回顾一下今年学者们关心的营销科学问题与进展。

肖莉：

感谢谭老师的介绍，非常高兴有机会在这里与大家分享AI 在营销学界的发展趋势、研究方向，以及我对未来营销科学演进路径的一些思考。

基于现阶段的研究积累，我们将 AI 营销研究的发展大体归纳为四个方向，希望能帮助行业更系统地理解 AI 正在带来的理论与实践变革。

第一方向：AI对消费者行为与决策的影响

这一方向的研究目前成果最为丰富，主要聚焦于一个现象——算法厌恶（Algorithm Aversion）。

研究表明，在医疗、金融、生活方式服务等大量消费场景中，用户普遍表现出对 AI 服务的不信任，不愿使用 AI 服务，也不愿为其支付溢价。换言之，消费者认为人与 AI 的服务质量存在“心理落差”。

我们在研究中曾使用一张获得索尼摄影奖的图片进行实验，让两组学生分别观看。一组被告知这是“索尼奖项得主作品”，另一组被告知这是“AI 生成并获奖的作品”。

结果发现，当学生认为这是人类作品时，他们会围绕画面右下角的“多余手部”展开丰富解读，将其与家庭伦理、犯罪、情绪叙事甚至外星文明联系起来，并认为“故事性”是其获奖理由；而当他们被告知此图为 AI 生成时，同样的细节反而被视为“Bug”，学生认为这是计算机错误生成而导致的结果。

这一实验再次印证：当消费者知道内容来自 AI 时，会显著降低对作品质量和意图的信任，这就是算法厌恶。

从学界角度而言，未来的研究不仅需要继续证明这一现象，更需要探索如何减少或消除算法厌恶？尤其在今天使用AI 进行内容生成，需要进行相关标注的监管背景下，如何让消费者在知道内容由 AI 生成的前提下仍能接受、信任甚至偏好 AI，这是未来极具价值的议题。

第二方向：AI 与人类能力差异及其机制研究

这一方向探讨的问题是：AI与人到底不同在哪里？已有研究发现：AI 作为评价者时更偏好 AI 生成的内容；AI 更容易表现出“缺乏耐心”的行为倾向；在某些场景中，AI 判断更注重结构化逻辑而非情感线索。

而更深层的问题是：AI是否有必要像人类？这一点值得行业反思：AI作为“硅基生命”，为什么一定要模仿“碳基生命”？AI是否应该发展属于自身的表达方式与能力边界？

第三方向：AI工具取代人工，即人智协同方向

研究发现，目前AI在协助招聘、会计文本分析、市场调研等工作中拥有出色表现，已经可以取代许多初级的人工职位。

未来更有价值的问题已不再是：AI能做什么？而是：AI不能做什么，它的边界在哪里？当企业、员工或消费者明确 AI 的能力边界时，反而有助于降低恐惧与排斥，从而解决前文提到的算法厌恶问题，推动真正的人智协同。

第四方向：基于AI的创新工具

如果说前三个方向回答的是：AI能做什么，那么第四个方向关注的是：AI能创造哪些人类原本甚至无法想象的？

这个方向也是最具创新价值的一部分，它认为AI的作用绝不仅是对现有工作的降本增效，未来将涌现许多基于AI的创新工具，为人机协同提供新的增长空间。

目前已有一些鲜活的案例，包括：基于人脸特征的广告自动筛选系统、基于 AI 的兴趣与审美原型分析做服饰推荐、全自动内容—投放—反馈闭环生成系统等。

这些能力此前在传统营销体系中并不存在，而未来可能成为基础设施。由于该领域技术门槛较高，目前发展速度较慢，但它代表着未来营销研究从跟随式应用向前瞻式创造的方向，也将成为营销界与科技界共同创新的核心领域。

接下来，我们有请OMG宏盟媒体集团首席合作官张继红 Lucy登台，欢迎Lucy。

Lucy张继红：

今天讨论的核心依然是AI，而整个大会也围绕这一主题展开。我想从行业观察与实践出发，谈谈我们对 AI 如何重塑营销关系的理解。

首先，我认为AI并没有取代人与品牌之间的连接，而是重新定义了这种连接方式。

在过去的营销体系中，无论是品牌与消费者、广告主与代理商，还是信息提供方与信息接收方，这些角色之间往往存在一种隐性的对立关系。品牌试图吸引消费者，消费者则试图逃离营销触达；广告公司希望说服用户，而用户却努力过滤广告信息。这种“对立式逻辑”在 AI 时代不再适用。如果仍然以过去的理解方式来思考用户、品牌和技术之间的关系，我们将无法真正与大模型对话，也无法理解未来营销的运行方式。因此，重新调整思维框架，而不是仅仅使用新技术，是当下最重要的一步。

如果大家已经在一定频率上使用大模型，就会发现一种变化正在发生。随着时间推移，人们对于模型的使用逐渐从“工具依赖”转向“认知依赖”。无论是生成图片、短视频脚本、翻译文本、搜索答案还是获取建议，越来越多的人会发现自己已经习惯，甚至必须依赖模型提供的内容和判断。此时，人类与 AI 的关系不再是使用者与工具的关系，而像是一种双向的交互与学习。这一点值得我们认真思考。

在中国，AI营销正在进入一个全新的阶段。它并不是对既有体系的简单叠加，也不是传统营销框架的数字化移植，而是一场重新思考语言、文化、责任、体验以及人与技术关系的过程。

智能技术与文化语境、生活方式、情绪表达乃至价值观念之间的联系，远比我们过去理解的更深。大模型并不是冰冷的机器，而像一个持续与我们保持对话的人，它理解我们的提问方式，也回应我们当下的状态与需求，回答永远发生在“此刻”，具有即时性和语境性，而不是过去搜索引擎那样让我们跳转链接、判断、筛选。

我们的愿景是构建一个兼具创新、安全与本地洞察的AI营销生态，连接全球创新与中国独特的数字语言与监管环境。中国有独特的语言文化系统，而语言结构会直接影响模型的思考方式。同样一句话，用中文问、用英文问，再翻译回来，模型的答案是不一样的。

我曾向大模型提出这一问题，它也明确表示不同语言逻辑会带来不同理解方式。德语偏哲学思辨，英语偏结构逻辑，中文偏情绪表达，而西语则更加热情。因此，我们未来与模型沟通的方式，不是让模型机械地重复品牌观点，而是让它真正理解品牌的语言人格，与消费者建立意义关联。

中国品牌必须在本土语义体系中重新构建与AI的沟通方式，让AI成为可以“听懂人、理解人”的桥梁，而不仅仅是SEO或GEO的工具。品牌不能仅仅将目光局限于短期通过“引导大模型”来获得推荐，这会伤害品牌的长期价值。当AI给出推荐时，消费者并不关心品牌自我表达，而更关心问题是否被解决。品牌的价值来自在关键场景中提供真正有用的内容与功能。

举一个更生活化的例子。近期我购买鞋子和床垫，整个决策过程完全来自大模型。我告诉它我的肩颈状况、睡眠习惯和身体需求，它给出了具体材料结构建议，例如床垫必须是五分区、独立袋装结构，不能太软，需要记忆棉。当我进一步询问品牌选择时，它并没有直接给出答案，而是告诉我应该先线下体验再决定。我真切感受到，大模型理解了我的需求。这一瞬间，品牌意义不再是传播结果，而是解决问题的能力，而 AI 成为了触发这种价值的连接节点。

这意味着品牌、媒介与消费者之间的结构正在从线性传播转向矩阵式共创。消费者不再只是接收者，而是内容贡献者、表达者与参与者。品牌的控制力正在下降，而消费者的表达权与参与度正在提升。所有营销节点，从内容到决策，都正在被重新定义。这不是一次传播方式的改变，而是底层逻辑的重构。

因此，我想再次强调，AI并不是替代人与品牌之间的连接，而是为这种连接提供了新的表达方式。未来有价值的品牌，不是声音最大、传播最多的品牌，而是能够倾听、能够共鸣、能够陪伴用户共同成长的品牌。品牌最终将成为消费者信任的伙伴，而不是信息推送者。我们使用 AI，不是为了让它更像机器，而是为了让它理解我们、赋予沟通意义，并与我们共同构建可持续的品牌关系。

接下来，让我们有请最后一位对谈嘉宾，谷元文创科技董事长、上海交通大学数智内容营销中心联合主任李勇，欢迎李总。

李勇：

听听了今天大半天的分享，我有两个非常深刻的感受。一方面，很多嘉宾带来了结构化的理论体系、知识框架和方法论，让人能迅速建立新的认知地图，我获益很大；另一方面，又不断有人提到语境、人性、意义这些更接近情感与洞察的内容，让我非常感同身受。我越来越确信，营销科学大会从来不是那种冰冷的“科学大会”，它是一场理性与感性交织、人性与技术并存的难得交流空间。

延续这个视角，谈一个隐藏在营销技术与实践背后的核心问题——当一种方法足够结构化、模型化、流程化，并且在 AI 与数据能力的加持下变得越来越高效、可复用，甚至可以批量产出的时候，那它则意味着标准化的建立。

而标准化的结果，有点像“预制菜”。刚开始我们觉得效率高、成本可控，是一件好事。但如果长期依赖，内容就会失去温度、烟火气和不确定性的生命力，就很难继续让人感到真实、有趣、鲜活。

所以，我们需要问一个比“效率如何才能更高？”更重要的问题——效率与生命力之间的平衡在哪里？

AI时代，“人”仍然决定方向。人的选择、人的观念、人的态度，是决定智能系统意义的最后变量。选择是一种行为，但选择背后是意志、感受与判断以及更底层的价值观。

这是我始终坚持的一个观点：无论AI发展到什么程度，人类的主体性与自由意志，是人之为人最后的领地。未来我们终将走向一个“人类智能与机器智能共存”的双智社会，而届时，值得讨论的问题不是“机器能做到什么”，而是“哪些判断必须由人做”。

在这样的未来里，机器主要承担客观、理性与效率，而人类承担意义、判断与创造力。AI是工具，人把握方向。

在服务客户过程中，我们也在探索人与智能如何协同。近几年，围绕品牌建设与服务创新，我们引入了一整套的包括数智化策略洞察、用户分析、情绪识别等在内的能力，让更多品牌成为与消费者共情、共创、共生活的伙伴。这背后，AI的作用不是替代创意，而是帮助我们从庞大的用户表达中提炼关键词，进一步洞察关键词背后的情绪和人真正的需求与动机。

在数智化情绪价值研究与实践中，我们团队始终聚焦一个核心要点：情绪价值必须依托AI和数据逐步细分。不能把“国潮”“动感”这样宽泛的标签当成洞察，而是要更精准地拆解，探究“是哪种国潮？”“是哪种动感？”。只有当情绪被真正理解、拆分，并赋予语境，它才有价值。

情绪价值细分也会直接影响媒介与投放逻辑。例如，同样是运动鞋品牌，如果所有人都投“动感”这个关键词，那么竞价机制一定会推高成本，最终消耗品牌利润。但如果能拆解为“街头动感”“轻盈弹跳”“果敢力量感”这样的更精细的情绪表达，那投入的不仅是效率，更是品牌独特性，而消费者与品牌之间也更容易建立真实的情绪共鸣。

所以，避免内卷的方式不是更快、更强，而是更“不同”。洞察得越深，情绪越精细，品牌越有可能摆脱竞争同质化，拥有属于自己的意义空间。

最后，我想用一个个人的小例子结束。今年我50岁了，很多人谈这一阶段的心情时，会说“白发”“银发”“岁月”“老去”；但表达同样心绪时，古人会写“子在川上曰，逝者如斯夫”，会写“锦瑟无端五十弦，一弦一柱思华年”。同样地，去年遇见的那位姑娘，可以是“去年元夜时花市灯如昼，月上柳梢头，人约黄昏后”；也可以是“去年今日此门中，人面桃花相映红。人面不知何处去，桃花依旧笑春风”。你看，讲的是同样的情绪，却可以有更多完全不同的表达方式和生命体验。

小结汇报一下，我们都在表达情绪，但表达情绪的方式和内容可以像人的内心一样千变万化、多姿多彩。这就是未来的营销：既要用好AI完成可标准化的部分，也要依靠对情感、语境与人性的深度理解，重建人与品牌之间真正的“活人感”共鸣。

其他精彩内容，将在后续文章中呈现，敬请期待。