针对这一挑战，本文强调，将AI技术深度融入营销业务底层及核心层面，驱动整个业务流程的优化升级，应成为这些企业克服重重挑战，加速数字化转型步伐的重点方向。

1.3 AI在中国广告行业的应用现状及特征

在中国广告行业，AI的应用正逐步扩展其影响力。尽管AI技术已在数据分析、精准投放及个性化营销等领域实现了初步应用并取得成效，然而，其整体应用水平仍相对有限，尚未全面渗透到广告链条的各个环节。

首先，在数字营销领域，AI的应用呈现出散点式与低渗透的特征。AI仅在内容营销、投流、直播等业务的个别环节中发挥作用，而未全面覆盖所有领域。例如，AI的应用多集中在广告投放的精准度和个性化上，它利用大数据和机器学习，能够实时分析大量用户行为数据，如用户的搜索记录、浏览习惯和购买偏好等，助力广告主精准定位目标受众；而在广告内容营销的其他方面，AI的应用则相对匮乏。

其次，即便在AI已涉足的业务环节中，其应用也往往局限于特定节点，未能贯穿业务全过程。例如，在内容营销业务中，AI虽能被用于有效筛选达人，大大提升达人选取的效率和匹配度，但在后续根据brief进行内容创意及营销效果预测方面，AI则未能发挥作用，依旧需要依赖人工的力量来完成。

此外，AI在数字营销中更多被视为一种辅助工具，而非主导营销全环节的力量，呈现出强烈的工具性特征。尽管部分广告公司和平台已开始尝试利用AI生成文案、剪辑视频等，但其产出成果仍与业务人员的手工作品存在较大差距。AI虽能提高广告创作效率，降低人力成本，但在创意和情感表达方面存在较大局限，所以目前仅能作为辅助工具使用。

由此可见，数字营销行业在采纳和应用AI方面尚存在巨大的提升潜力与空间。尤其面对当前广告市场日趋饱和、生产力和生产资料不足且不均的严峻挑战，亟须积极探索如何巧妙利用AI赋能，破解当前的困境。只有这样，才能真正推动行业从传统营销范式向智能化新模式转变，实现营销领域的深刻变革。

2.解决方案：打造“数据+AI”营销新范式  

本文指出，在数字化基建的基础上，唯有借助“数据+AI”融合形成的新质生产力，全面赋能数字营销的各个环节，方能突破现有局限。这也意味着要构建一个以数据为核心驱动力的AI营销新范式（见图5）。

接下来，我们将深入说明这一新范式的关键点及其具体实施方法。

图5 打造“数据+AI”数字营销新范式 

2.1 夯实数字化基建，为AI提供数据沉淀和赋能接口

AI大模型是基于大规模数据和强大计算能力训练而成的“大参数”模型，具备高度的通用性和泛化能力。为了将AI有效应用于数字营销，首要前提是向这些AI大模型提供充足的数据，以确保它们能够为数字营销赋能。因此，构建数字化基础设施变得至关重要，因为它能够提供数据沉淀的平台以及为AI赋能所需的接口。