Vidu Q4 Preview
商品首帧与镜头描述进入API，输出3至16秒视频，适合电商商品镜头和广告创意试做。
适合：已有商品图、需要快速比较几种镜头运动的创意与电商团队。
第 14 期 · 2026 年 10 月 12 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。
AI能替营销团队决定到哪一步？
从老干妈的AI质检，到Tinuiti的数据接入、爱仕达的机器人导购：AI参与的工作越具体，数据、权限与人的分工越需要说清楚。
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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、原始来源。
老干妈把AI用进质检，2025年营收达54亿元
据红星资本局10月6日报道，老干妈披露2025年全面上线AI视觉质检，核心原料100%可追溯，关键工序产品不良率降至0.02%；同期公司营收达54亿元。AI进入了产品质量管理，品牌也有了更具体的品质沟通材料。54亿元为全年营收，并非AI带来的新增收入。
01 · 研究与报告
2026-10-06 报道 · 披露2025年经营与质检情况
Tinuiti把跨渠道媒体数据接入品牌自己的Agent
Tinuiti于10月6日发布Bliss Point MCP Server公告，向品牌选用的AI助手开放经过整理的跨渠道媒体数据与衡量信号。客户可在兼容的ChatGPT、Claude、Microsoft Copilot或自建Agent中查询获准使用的数据，具体接入范围由客户权限和配置决定。
02 · 营销职能自动化
2026-10-06
ChatGPT将测试图像广告，并扩大转化衡量接入
OpenAI于10月5日宣布，计划在10月稍晚向美国部分广告主测试新的视觉广告格式。广告会出现在Free与Go用户使用ChatGPT生成图像的过程中，明确标注为广告，并与用户正在生成的图片分开呈现。OpenAI表示，广告不会影响ChatGPT提供的回答。
03 · 平台与工具
2026-10-05
爱仕达让机器人接待，把优惠与成交交回真人
据上观新闻9月28日报道，100台智元灵犀X2开始陆续进入爱仕达全国100家门店，参与接待、商品讲解和选品推荐。智元与爱仕达同时在温岭、上海、无锡开展为期三天的门店直播，展示机器人面对真实到店顾客时的服务过程。
04 · 营销职能自动化
2026-09-28
inne把分龄圈人、素材生成与追投接成一条流程
阿里妈妈9月29日在广告门报送的inne案例，回顾了品牌在618期间如何连接人群圈选、素材生成和后续投放。方案使用达摩盘LMA模型细分人群，再围绕四个年龄段及相应需求准备不同场景素材，配合AI追投承接用户访问。
05 · 营销职能自动化
2026-09-29 披露 · 618活动复盘
可口可乐：让AI理解商品适合什么消费情境
Ad Age于10月9日报道，可口可乐转型与战略增长副总裁Josh Gurley在纽约广告周谈到，品牌应向AI提供更完整的商品信息，让它理解何时适合推荐某款饮料。商品描述和目录除了容量等规格，还需要说明商品如何进入消费者的生活，以及与哪些场合、需求和偏好有关。
06 · GEO 搜索
2026-10-09
央视调查：数字人广告要说清体验与身份
央视新闻9月28日的调查聚焦AI数字人带货中的使用体验和身份问题。报道发现，一些由AI生成的人物以第一人称宣称产品“亲测有效”，另有数字人模仿医务工作者或专家形象推广商品。节目采访的专家指出，标注“AI生成”与广告内容是否真实，是需要分别处理的问题。
07 · 研究与报告
2026-09-28
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。
Nectar MCP
将Nectar里的评论、提及、创作者与竞品资料接入AI助手，围绕新品反馈或创作者选择继续追问。
适合：已经在Nectar管理品牌社交资料的社媒、洞察和客户服务团队。
Meta广告MCP × Databricks
在Genie中结合企业经营数据与Meta广告表现，分析哪些投放与客户价值、毛利和库存相匹配。
适合：已有Databricks数据资产、希望让经营指标参与媒体判断的品牌团队。
美通社 AEO/GEO Brand Report
把品牌提及、引用来源和AI的实际回答分别呈现，帮助公关团队检查下一轮内容需要补足哪些信息。
适合：需要观察品牌在AI回答中如何出现，并与公关内容规划结合的团队。
Editor's note
主编 @乌东面’s note
当 AI 越来越多参与投放、商品推荐和门店接待，营销团队要回答的问题也更具体了：它依据什么做判断，又能替我们决定到哪一步？
这期里，Tinuiti 把跨渠道媒体数据接入品牌自己的 Agent；爱仕达让机器人询问顾客需求、介绍商品，遇到具体优惠再交给真人。两件事放在一起看，给了我一个提醒：业务数据是否清楚，人机分工是否明确，会直接影响 AI 能承担多少工作。
品牌还有一项基础功课：把商品适合谁、适合什么情境、有哪些使用条件讲清楚。这些信息过去帮助消费者选择，现在也会影响 AI 如何理解和推荐商品。这个工作很具体，也让人比蒙眼相信GEO的奇迹更踏实。
接下来，适当远离一些buzz word，从一项具体工作开始：选一份周报、一组素材或一个接待环节，接好数据，划清权限，再看团队是否少了一次重复整理、少了一轮无效沟通。这样的进展，值得积累。