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第 2 期 · 2026 年 07 月 13 日周一刊

每周 7 条
读懂全球 AI 营销。

AI Marketing Brief 是一份面向品牌、增长和数字营销负责人的中文 AI 营销周刊。

为品牌、增长和数字营销负责人筛选真正影响工作的 AI 变化;带来原文入口和可以立即执行的下一步。

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The weekly seven

本周 7 条 AI 营销动态

先看发生了什么;点开每条查看详细内容、行动建议和原始来源。

乌东面 Hello 插画:Google AI 回答常出现在提问式搜索里:排前面不等于会被引用

Google AI 回答常出现在提问式搜索里:排前面不等于会被引用

研究者查看了 55,393 个热门搜索词,发现 Google 的 AI 回答在 13.7% 的搜索中出现;当用户用完整问题提问时,出现比例升至 64.7%。被 AI 回答引用的网页里,近三成原本不在普通搜索首页。研究还发现,11.0% 的回答内容没有得到引用网页的充分支持。论文仍在审稿中,样本来自 2026 年 3 月 13 日至 4 月 21 日。
01 · GEO 搜索
乌东面 Hello 插画:Digitas 把 AI 从做素材,改为重做团队分工

Digitas 把 AI 从做素材,改为重做团队分工

Digitas 北美 CEO Amy Lanzi 说,代理商不应只让 AI 写文案、做图片,而要重新安排团队怎么协作。Digitas 新设了负责洞察、系统和转型的三类高管岗位,并把内部 AI 平台同时给员工和自动化助手使用。它的做法是:先找出每天重复、可以交给 AI 的工作,再把数据、工具和审批流程接起来。
02 · 营销职能自动化
乌东面 Hello 插画:Autodesk:员工平时会用 AI,工作中却不敢用

Autodesk:员工平时会用 AI,工作中却不敢用

Autodesk CMO Dara Treseder 说,公司投入 3.5 亿美元做 AI 培训和工具。她援引的报告显示:82% 的人平时用大模型不觉得困难,但只有约三分之一敢在工作中用。这里讨论的不是某一场营销活动赚了多少钱,而是员工会不会用、能不能放心用。
03 · 营销职能自动化
乌东面 Hello 插画:世界杯广告复盘:AI 用得太抢戏,反而会伤害品牌

世界杯广告复盘:AI 用得太抢戏,反而会伤害品牌

Creative Bloq 复盘 2026 世界杯广告时认为,Adidas 的 AI 用得比较克制,用来加强怀旧感;Coca-Cola、Pepsi 的部分 AI 画面则被批评显得空洞、不真诚。这是一篇创意评论,没有提供销售或投放效果数据。
04 · AIGC 创意
乌东面 Hello 插画:小红书成立 AI 团队:品牌内容更要讲真实

小红书成立 AI 团队:品牌内容更要讲真实

据每日经济新闻报道,小红书在 2026 年 4 月底把社区、电商、商业化和技术团队放到更紧密的协作体系中,并成立 AI 一级部门。这个变化说明,AI 以后可能同时影响内容分发、商品交易和广告,而不只是多了一个做图写文的工具。
05 · 平台与工具
乌东面 Hello 插画:奔腾汽车:先筛掉低质量线索,再让 AI 电话回访

奔腾汽车:先筛掉低质量线索,再让 AI 电话回访

线索型投放的自动化应先定义有效线索、回传周期和人工复核,再扩大人群与消耗
06 · 营销职能自动化
乌东面 Hello 插画:Pomo 想把广告、CRM 和竞品信息放进一个助手

Pomo 想把广告、CRM 和竞品信息放进一个助手

Business Insider 报道,早期创业公司 Pomo 融了 450 万美元种子轮。它想把广告后台、客户关系系统和竞品动态放到同一个 AI 助手里:先帮团队汇总信息,再起草活动方案、跟踪结果。订阅起价每月 58 美元,团队 6 人;报道没有披露客户实际效果。
07 · 平台与工具

按分类和时间查看完整档案 →

Tools & Skills

这周,值得装进工作流的 4 个选择

每项都对应具体营销任务、适合的使用场景和需要留意的事项;不是下载榜。

Pick 01

Mulan

适合把营销想法推进为视频草稿、局部修改和批量交付;它是创意生产工作流,不替团队做策略、投放或效果判断。

适合:需要把商品卖点、脚本或分镜更快转成短视频草稿,并保留人工把关的中国营销团队。

Pick 04

Profound

查看客户在 AI 答案引擎中如何提到品牌;适合 GEO 观察,不应替代搜索、内容或品牌策略判断。

适合:品牌声量正在从 Google 搜索迁移到 AI 答案引擎的内容与 SEO 团队。

Editor's note
乌东面 Hello 线稿人物

主编 @乌东面’s note

本期最重要的变化,不是 AI 又多做了几件事,而是它开始进入搜索、创意、投放和线索跟进这些原本由人逐步判断的流程。团队真正要回答的是:哪一步可以交给机器提速,哪一步必须由人承担后果。我的判断是,把重复执行交给 AI,把目标、证据标准、品牌取舍和最终责任留在人手里。自动化越深入,人工拍板的位置越要提前写清楚。