在“技术-产品-业务”一体化架构中，Social DAM扮演着核心角色，它是相对于DAM1.0而言的DAM2.0版本，可以被视为“数据大脑”。DAM1.0通常只涵盖了传统标签体系和一方数字资产，大致包括品牌标签（如品牌名）、行业标签、商品参数标签以及渠道标签等较为基础的数据。而DAM2.0不仅仅局限于品牌内部的数据，还将品牌以外的三方数据资产整合进了这个“数据大脑”（见图8）。例如，达人发布的视频的传播数据和后链路的转化数据，这些数据是在具体业务执行过程中不断产生的。通过运用数据处理能力和AI技术，DAM2.0能够对这些内容和数据进行信息化处理，并打上相应的标签。这一过程不仅提升了数据的价值，更重要的是，它能够反过来赋能内容生产侧和投放侧。换句话说，通过深度挖掘和分析这些数据，内容生产者可以更加精准地了解用户需求和市场趋势，从而创作出更符合受众喜好的内容；同时，投放侧也能根据数据分析结果，更加精准地定位目标受众，提高广告投放的效果。

图8 Social DAM 2.0与Social DAM 1.0对比

下面，我们会通过两个来自实际工作的KOL营销案例，来说明上述“数据+AI”技术和流程是如何帮助提高生产效率的。

2.3 案例：“KOL数据管理+AI” 改变KOL营销工作流

案例1: KOL数据管理

运用AI进行KOL数据管理，核心在于构建一个全面的KOL数据管理库，以实现对KOL数据的系统化管理和深入分析，进而更有效地发掘和利用KOL资源。

这一过程首先从对整个KOL池内的达人进行分类开始，通过精心设计的选择策略，对达人进行科学合理的分级。随后，基于创作策略，我们将分级后的达人列表与各种创作元素（涵盖产品属性、适用场景、核心卖点、美学标签等）进行精准匹配，以确保内容创作既符合品牌调性，又能吸引目标受众。接着在发布阶段，我们遵循既定的发布策略逻辑，在合适的媒体平台上进行内容的发布与推广。与此同时，为了保持KOL资源的持续优化与更新，我们引入KOL淘汰系统。该系统会根据投放效果的实时监测结果，动态调整达人数据，及时淘汰表现不佳的KOL，确保合作资源的高效利用。

图9呈现了上述流程的整体方法论，图10在策略层面进一步展示了该方法论的具体操作方式。通过以上步骤，我们不仅实现了对KOL数据的全面管理，还确保了KOL营销活动的有效性和可持续性。

图9 运用AI进行KOL数据管理的整体方法论

图10 运用AI进行KOL数据管理的具体操作方式