AI營銷不是突然出現的風口，它是過去十年所有微小趨勢的合流：算力降價、數據泛濫、注意力碎裂、創意過勞、流量內卷、人力昂貴。當廣告公司的會議室里第一次出現“用模型跑一版文案”的提議時，沒人意識到這是舊世界裂開的細縫，而今天，這條縫已經吞噬了投放、洞察、內容、客服、定價、渠道、公關、甚至品牌本身。我們以為AI只是新工具，結果它悄悄變成新語境：在這個語境里，“人找貨”與“貨找人”之間的縫隙被實時彌合，每一次眨眼都可能觸發一次成交，每一次心跳都能被折算成CPM。于是營銷從“傳播”退居后臺，取而代之的是“感應”，AI像一張無限延展的蛛網，任何一次情緒顫動都被捕捉、標記、歸類、預測、投喂、放大，最終變成訂單。過去我們說“消費者洞察”，現在叫“行為預演”，前者是考古，后者是編劇，而編劇的劇本由機器寫完，演員卻依然是人，只是人自己常常不知道正在照稿演出。 算法最早學會的是競價。在看不見的頭顯市場里，每一毫秒都有數百萬次拍賣發生，系統用過往點擊、停留、轉化、退貨、客單價、甚至鼠標軌跡，為每一個UV估算生命價值，然后決定要不要為這次曝光出零點零三元還是零點零四元。人類的優化師曾經熬夜調包、調時段、調創意，如今他們只需要設定一條“首日ROI大于1.2”的指令，機器便在凌晨三點自動把預算從圖文切換到短視頻，再把山東的流量賣給河北的庫存。效率提升帶來的不是輕松，而是更殘酷的軍備競賽：當所有人都能用同一張GPU跑模型，優勢便只剩下數據和創意，而數據是時間的函數，創意卻在AI的輔助下變成可枚舉的組合。于是大家開始拼“數據新鮮度”——誰能在用戶退出APP后的三十秒內完成重定向，誰就能把對手甩開一個身位；也開始拼“創意顆粒度”——誰能用Stable Diffusion在一分鐘內生成一萬張場景圖并挑出最戳人的那一張，誰就能省下一個美術團隊。競價室里的燈火徹夜不熄，卻再也聽不到人聲。 內容生產曾經是最像藝術的環節，如今被拆成提示詞、種子圖、風格庫、情緒標簽、口播時長、完播率預測。4A公司的文案坐在ChatGPT對面，像審訊者一樣反復追問“再給我十個更喪的版本”，而美術把Midjourney當成無限外包，只要輸入“侘寂、微距、青灰、孤獨、貓”，就能得到一張可以直接上墻的KV。效率提升十倍，焦慮卻增加二十倍：當生產門檻消失，泛濫便不可避免，用戶在一秒鐘內就能識別AI味，就像九十年代觀眾能一眼看出藍幕特效。破解之道是“人機共謀”——人類負責留下指紋，機器負責放大指紋。有人把CEO的童年日記喂給模型，讓品牌片旁白帶著潮濕的南方口音；有人在AI生成的千張圖里親手擦掉一根不合時宜的電線桿，只為讓街景多一絲可信的雜亂。AI越完美，人越需要保留不完美，因為不完美才是記憶的鉤子。 客服是最早被AI整體接管的崗位，卻也是最先暴露幻覺的地方。大模型可以七乘二十四小時回答“如何退換貨”，卻難以判斷“剛失戀的買家在第六句‘算了’里藏著多少自我厭棄”。某美妝店把GPT-4接入旺旺，三天后差評暴增，原因是機器反復用“親親”安撫一位因過敏爛臉的消費者；人工接管后，客服第一句話是“我幫你罵死研發”，怒氣值瞬間歸零。結論不是“不要用AI”，而是“讓AI學會在何時把自己靜音”。新的客服腳本里出現“情緒熔斷”指令：當識別到用戶連續使用三個以上嘆號，系統立刻把對話轉給人類，并附贈一句“對不起，剛才那個是機器人，現在才是我”。消費者并不拒絕和機器說話，他們拒絕的是“被當成機器”，一旦確認屏幕對面有血有肉，對話就重新成立。 定價權曾經屬于老板，后來屬于平臺，現在屬于算法。動態定價模型實時讀取庫存、天氣、競品、社媒熱度，甚至同區域用戶手機的剩余電量，低電量人群會被推送“省電套餐”，高電量人群看到的是“高清暢享”。價格歧視被包裝成“個性化優惠”，用戶一邊罵平臺殺熟，一邊為專屬券沾沾自喜。更隱秘的是“情緒溢價”：當AI檢測到用戶剛看完一部勵志電影，就把健身房體驗課提價15%，因為此刻他愿意為“更好的自己”支付額外成本。監管的刀尚未落下，品牌已開始自我審查：某咖啡連鎖在模型里加入“倫理熔斷”，當溢價超過20%，系統自動改為贈送周邊而非提高單價，用“獲得感”對沖“被收割感”。技術無罪，但人心有秤。 渠道正在原子化。直播間、小程序、社群團購、車載屏、冰箱門、AR眼鏡、語音助手，每一個觸點都在爭奪“最后一米”。AI把渠道變成“需求捕手”：冰箱發現雞蛋還剩三枚，便推送“十分鐘蔥花餅教程”，附贈面粉購買鏈接；車載語音聽到乘客咳嗽，下一秒中控屏幕彈出“潤喉糖前方五百米便利店有售”。當購買路徑被壓縮到“動念即成交”，品牌露出時間被稀釋成毫秒級的“閃現”。新的投放邏輯是“場景鎖喉”——在需求誕生的瞬間完成截胡。某母嬰品牌與月子中心合作，把胎心監護儀數據接入CRM，當監測到嬰兒連續哭鬧，系統立即給母親手機推送“防脹氣奶瓶”，打開包裝會看到一句“你昨晚只睡了四小時，剩下的交給我們”。精準到近乎恐怖，卻也貼心到讓人想哭。