450% 的点击率，证明不了品牌

前几天，一个做品牌的老朋友找我帮忙。

老板给他派了个活：找几个"用 AI 做品牌战略、有可衡量业务影响"的案例，要能拿去给财务看的。

我说这个简单。一搜，案例哗哗地来。

内容产出快一倍。成本省一半。点击率涨了三位数。素材一晚上生成几百张，团队还在睡觉。

天呐，真漂亮。

可我一条条读下来，越读越不对劲。

这些数字，没有一个是在说品牌。

它们说的，是工厂。

什么叫工厂的数字？产出多少素材、花了多少小时、单件成本多少、从需求到上线几天。这些事，周一早上打开仪表盘就能看见，清清楚楚。

那什么叫品牌的数字？无提示知名度、品牌搜索量、直接流量占比、偏好、定价权。这些事，攒得慢，浮现得绕，想归因归干净，几乎不可能。

于是只有一类案例被发布出来：数字干净的案例。而数字干净的，恰恰都是描述机器的。

说白了，收网和养鱼，被当成一回事卖了。你问的是鱼塘养得怎么样，对方递上来一张渔获记录。渔获是真的。可你问的不是这个。

我先给你讲 3 个故事

第一个故事，联合利华。

联合利华是这类案例里被引用最多的，而且不冤：事情是认真做的，汇报也很具体。

他们美妆与健康业务，多芬、凡士林、清扬都在里面，最先试点"数字孪生"：在英伟达的 Omniverse 平台上，给产品建 3D 复制品，素材不用实拍了。2025 年 3 月有报道称，这个业务的节省增长了 55%，内容周转快了 65%。联合利华自己的新闻稿说得更直接：有些内容，出货速度翻倍，成本减半。

数字都是真的。但你把每个数字翻过来，看看背面写着什么？

省钱。周转。单件成本。速度。

全是运营指标。

整个故事里，唯一跟品牌真沾边的成果，是购买意向有所提升。可它连个数字都没给，而且只覆盖"部分品牌"。

有意思的是，联合利华自己特别诚实。他们的首席增长与营销官 Esi Eggleston Bracey 说了一句大实话："这不是为了推出更多内容。"

翻译一下：效率是开路的，不是终点。

可这些数字一被转发、一被塞进方案，就成了"品牌成果"。中间那一步偷换，没人提。

第二个故事，摩根大通。

AI 营销里被引用最多的一个数字，就出在这：450%。

他们和 Persado 合作，拿机器写的广告语，对比人写的广告语。试点里，机器写的广告，点击率最高涨了 450%，多数结果落在 50% 到 200% 之间。接着，一笔五年的企业级合作签了下来。

强！

但你凑近看，赢的那个变体是什么？

是一次改词。

"没错，你可以从房屋净值里解锁现金"，打赢了"获取房屋净值里的现金"。

一个句子，两种说法，按一次点击记分。这是文案优化。优化到极致，它也还是文案优化。

至于"有没有人因此对摩根大通的印象变了"？它答不了。不是它答错了，是它压根没被问这个。

还有个细节。这个项目 2016 年就启动了，2019 年扩大规模，比我们现在常说的"生成式 AI"还年长好几岁。可到了 2026 年，还有人在方案里拿它当"AI 品牌战略"的证据。

数字没错，活儿派错了。

第三个故事，最反直觉。

你要找一个"品牌战略带来可衡量业务影响"的案例，够硬、财务能点头的那种。最近十年最硬的一个，通篇没有一个字提 AI。

2021 年，Airbnb 把效果广告的钱砍了，转身投品牌。不是剪剪指甲，是砍了大约 5.41 亿美元，大头来自搜索竞价这类效果渠道。

后来呢？大约 90% 的流量，是直接访问或者不花钱来的；总流量恢复到疫情前的 95% 左右。

财务结果是公开的：2022 年收入涨 40%，到 84 亿美元；当年第一次实现全年盈利，净利润 19 亿美元。

你品品这个案例的成分：一个关于品牌的决定，一笔量化的预算腾挪，一种可追踪的需求来源变化，一个落在底线上的数字。

里面没有素材张数，没有生产速度，也没有单件的成本。

下次翻案例，拿这五个问题去问

第一问：它量的是收网，还是养鱼？

点击、转化、获客成本，量的是收网：把已经想买的人接住。无提示知名度、品牌搜索量、直接流量占比、偏好、定价权，量的是养鱼：让原本没想着你的人，开始想着你。

收网效率高，说明漏斗没漏。养鱼养得好，才说明品牌在工作。

第二问：有没有生意上的结果？

收入、利润率、留存、份额、估值。一个案例讲到互动量就停了，离财务真正要问的事，还差最后一步。

第三问：跟什么比？

没有基线、没有对照组、没有上一期的数字，叫主张，不叫结果。摩根大通那个试点之所以可信，恰恰因为它是拿机器写的，跟人写的，真刀真枪比出来的。

第四问：观察了多久？

品牌的效果，滞后，而且复利。一个季度之内测出来的东西，几乎肯定是收网。讲品牌的案例，得说清楚效果是看了多长时间才下的结论。

最后一问，也最扎心：AI 干了活，那决定是谁做的？

模型能生成一千个变体。可品牌该是什么意思、一千个里哪个是对的、哪些东西坚决不碰，这些决定，模型做不了，也不该做。

一个案例答不上这一条，它描述的就只是一把好用的工具，谈不上战略。

两份报告，放在一起看

这事不是偶然，是结构性的。

先看营销人自己。麦肯锡那项覆盖 500 位欧洲高级营销领袖的调查里，品牌被排在了 2026 年营销优先事项的第一位；生成式和代理式 AI 呢？二十个话题里，排第 17。

再看财务那头。NIQ 的《2026 CMO 展望》发现，认为 CEO 和 CFO 相信品牌长期价值的 CMO 比例，一年之内从 80% 掉到 69%；与此同时，84% 的 CMO 把 ROI 当成了分配预算的头号指标。

连起来读，画风很拧巴：

营销人把品牌排第一。财务比一年前更不信品牌了。而用来裁决这场争论的那把尺子，天生是给收网打分的。

于是行业拼命生产自己仪表盘数得出来的证据，产能和效果，然后拿这些证据，去论证一个它们根本撑不起来的品牌命题。

这里头还埋着个坑。你要是答应只用效果的尺子给品牌辩护，用不了多久，你就会按这把尺子去管理品牌，把那些短期看不见、却让品牌值钱的长线动作，一样一样裁掉。

裁到最后，牌子还在，品牌没了。

说回我们自己

按这五个问题，Starfish 也得过一遍秤。

Starfish 是一家品牌与创意机构，专长在品牌体验，从 2002 年做到现在，合作过的客户里有三星、普华永道、Avis、Gallup 这些名字。我们做事的方法叫 BCI™（品牌与创意智能），AI 可以进生产环节，但方向盘必须握在人手里：品牌该是什么意思、该拒绝什么，这个判断，不外包给模型。

老实交代：我们目前没有发布一套每个项目都挂着的量化业务结果。一部分数据客户敏感，一部分从来没整理成我们敢公开背书的样子。

我们宁可这么直说，也不伸手去抓几个撑不住的数字。

能指给你看的，是外部评委给的验证：2025 年拿了 12 个 Transform Awards，2026 年又有 6 项入围。都是评委对着具名的竞争对手，一票一票评出来的。

第一件事，我们在补。那五个问题，就是我们给自己案例定的标准。

也希望你拿同样的标准，去要求你正在评估的每一家机构，包括我们。

最后

回到我朋友的问题。

"给我几个有可衡量业务影响的 AI 品牌案例"，这个请求本身没毛病。但市场的答案几乎注定误导你，因为货架上堆满了产能指标，品牌指标少得可怜。

其实有个更好的问法，而且很难蒙混过去：

你为这个品牌，做过一个什么样的决定？这个决定之后，生意里，什么变了？

多数案例接不住这个问题。

能接住的那几个，才是值得你读完的。

临走我跟朋友说：这么去问，能找到的案例，可能少得可怜。

但少，总比错强。