营销人的上限，变了

前几天，我在 HubSpot 一年一度的大会上，逮住了一位老朋友，聊了整整半天。

他叫 Nicholas Holland，管着 HubSpot 全线的 AI 产品。

我本来是去听他讲新东西的。结果他一开口，先给我泼了盆冷水。

他说，一年前你要问我这些 AI 营销工具怎么样，我的评价是四个字：挺好，没用。

现在呢？

现在是刚需。

什么意思？

他的意思是，今天你要还在怀疑 AI 能不能干活，那已经落后了。因为它早就越过了大多数人"会用的水平"。你还在犹豫，它已经跑远了。

现在真正卡住营销人的，只剩两样东西：你的创造力，和你的野心。

那天聊完，我越想越觉得，值得把这场对话讲给你听。从哪开始呢？

就从他反复念叨的一个词说起吧。

今年的关键词，是 context

我问他，做了一整年 AI 产品，你觉得最关键的是什么？

他没犹豫：context，上下文。他说这是他给 2026 年挑的词。现在大半年过去，应验得差不多了。

什么叫 context？

他说，你想想，如果我现在去你们公司上班，头一天啥也不懂。你得花多长时间教我？

得教我 HubSpot 是家什么公司吧，得教咱们怎么做营销吧。6 到 12 周，这是起码的。

AI 也一样。

它再聪明，不认识你，不认识你的公司，给你的就永远是通用答案。你想让它干出真活儿，就得把它当成一个新来的聪明员工，一点一点教。

教它什么？你的业务数据、你的 CRM、你的文件、你的 PDF、你的品牌规范、你压在硬盘里的那些营销 playbook。

他们做 Breeze 助手的时候，最早就撞在这堵墙上。

有一阵子，用 AI 写博客文章，效果很差。团队排查，提示词写得没问题啊。再查，还是没问题。那问题出在哪？

出在它不认识这家公司。

提示词再漂亮，缺了 context，出来的东西就是隔靴搔痒。后来他们干脆做了一整层产品，专门管 context，让 AI 能"读"到公司自己的料。

Nick（大家都这么叫他）说，他被这个教训逼出一个习惯。现在评估需求，他让团队回答一个问题：

说服我，AI 干不了这件事。

注意，方向是反的：先证明它干不了。

这一问，团队就得把 AI 的能力拆成一块块积木，挨个去试。试到最后，要么真找出它干不了的地方（那往往就是缺 context 的地方），要么你会发现，这些积木拼起来，能干出以前想都不敢想的事。

说的多好。这是产品思维，也是营销思维。

13 秒

聊到图像和视频模型，Nick 兴奋得像个孩子。他给我讲了个事。

有个 Photoshop 论坛，经常有人发帖求助：帮我把图改一下。

有个人发了张照片，两个人在亲热，背景是块老电影广告牌。他想要啥呢？想把广告牌上的字，改成自己的婚礼日期。

论坛里一堆人吭哧吭哧帮忙 P 图，教程贴了长长一串。

Nick 看到了，顺手把图丢进谷歌的 Nano Banana 图像模型，打了一行字：把广告牌改成这个日期。

13 秒。

成了。效果还特别好。

他没停手，又把图丢给谷歌的 Veo 3 视频模型。这回更绝，他只写了两个词：surprise me，给我个惊喜。

模型自己编：两个人正在亲热，女孩放下腿，俩人站起来，相视一笑。

又是 13 秒。

我听完就一个反应：天呐。

你想想这意味着什么。以前这种活儿，你要么自己会 P 图，要么花钱请人。现在，一行字，十几秒。连超级碗那种级别的广告，都开始出现全程 AI 制作的了。

Nick 有个类比，我特别喜欢。

同样去超市买一车食材，Gordon Ramsay 做出来的菜，和你做出来的菜，一个天上，一个地下。

差在食材吗？

差在手艺。

AI 就是那车食材。现在人人都有。菜做得怎么样，看你。

肌肉是练出来的

那怎么办？手艺怎么练？

Nick 讲了个他自己的怪癖，我听完直接记在了本子上。

他带孩子去看球赛，随手拍张照片，丢给 ChatGPT 或者 Breeze，问：你会怎么描述这张图？

然后他把 AI 的描述记下来，再到图像模型里，照着描述，把这张图"复现"出来。

看差多远。

为什么这么干？

他说，你想想演讲这件事。他女儿 11 岁，上台演讲；他上台演讲；奥巴马也上台演讲。三个人看起来都在演讲，动作都差不多。

但那个差距，是天和地。

差在哪？差在大量看不见的练习和打磨。AI 也一样。同样的模型摆在那儿，有人能榨出十分的本事，有人连三分都用不出来。

所以 Nick 给自己定了条规矩：定期练。复现图片，复现视频，像健身一样，练自己的 AI 肌肉。

他甚至给我算过一笔更狠的账。

把全世界最好的一百条广告找出来，一条一条逆向工程，拆它们的创意思路，照着练。

一年下来，你的创意水平，大概率超过 99% 的人。

不用上天价创意课。一百条广告，一个 AI，一年。

营销，开始吃掉销售

下午的重头戏，是 agent。

Nick 跟我倒了一段他们自己的弯路，特别有意思。

最早，HubSpot 把聊天组件放进产品时，想法很简单：来聊天的人，肯定是想买东西的。结果一上线，惨败。

他们转头把它定位成客服工具。

做了几年客服，又发现不对。很多用户拿它干的事，根本不是"报修"。比如有人问：我怎么发不了邮件？一查，因为你没买那个产品。

这是客服问题，还是销售问题？

说不清。

后来他们上了 customer agent（客户智能体），既能接客服，也能接售前。一放开，有趣的事发生了。

有个客户跟 Nick 说，我发现来问问题的访客，不是没事找事，是在做功课。问 agent，比在我们网站导航里点来点去，省事多了。这客户说，我没有数据能证明，但我打心底相信：要是没有这个 agent，这帮人早就跑去竞品那里找答案了。

为什么大家愿意跟 agent 聊，不愿意跟真人聊？

Nick 说，他自己的实验给了答案。

他们试过在网站上放一个 AI 数字人，可以聊，可以打字。结果发现，真人客服的平均对话时长，4 分钟以下；AI 数字人，8 分钟，翻倍。

一开始他还纳闷，是不是 AI 回答太慢，把时间拖长了？

后来想明白了：是压力。

真人客服是要背业绩的，约到会议才算数。你问一句，他热情接一句：好问题！要不要约个会议聊聊？这时候你心里就咯噔一下。

跟 agent 就没这个负担。再蠢的问题都能问。为什么这么贵？这个缩写什么意思？这玩意儿到底怎么用？你绝不会问一个真人这些，怕丢人。

没有蠢问题的地方，人才会开口。

更有意思的还在后面。

现在的 customer agent，不光能答疑，还能识别线索、做资格判断，访客愿意聊，就帮你约上销售的日历。

那如果访客说，我现在不想见任何人呢？

以前，这单就凉了。

现在，agent 会把整段对话，打包交接给另一个 agent，prospecting agent（线索培育智能体）。它拿走聊天记录，去研究这家公司，过段时间再回来跟进。

一个 agent，把活儿交给了另一个 agent。

Nick 说，他当时判断，agent 之间的互相交接，会是接下来这一年最大的主题之一。现在回头看，正在一个一个应验。

这背后藏着一个更大的变化：营销，正在一点点吃掉销售流程。

以前销售不爱干的活儿，跟进、培育、答疑，现在营销用 agent 接过来了。你跟销售团队说，我把你们的会议日历填满，你们专心成交，他们巴不得。

我听完就一句话：销售岗，得重新想了。

Nick 补了一句，SDR 这个岗位，本来就难干。新人进来，先把你按在电话上磨一年，熬出来了，才轮得到销售正岗。像新兵训练营。

如果营销能把这个环节的规模接走，整个打法都得重写。

白地，到处是白地

聊到这儿，我问 Nick：看了这么多客户，你觉得现在最大的机会在哪？

他说了俩字：白地。

两年前，营销圈里能挤的缝都挤满了，每一寸都要靠血拼。效果营销那套打法，一年到头就为了 0.3 个百分点的转化率抠，抠到窒息。

现在呢？

新渠道一茬一茬冒出来。AEO 在颠覆传统搜索，网红经济在长出新玩法，AI 把图片、视频的成本打到了地板上，连 Instagram、YouTube 这些老渠道，都变得前所未有地划算。

他们自己就在做实验：同一条广告，一组用传统方式拍，一组用 AI 做。他笑着跟我说，AI 那组，大概率会赢。

还有个更隐蔽的变化，我觉得值得单独讲给你。

过去 15 年，营销行业有个巨大的信息缺口：全世界需要的信息，远多于已经生产的。所以企业拼命写文章、做内容，把缺口往里填。这个缺口，LLM 基本填平了。

但是视频呢？

关于人们真正关心的事，视频还是远远不够的。

缺口还在，而 AI 刚好把做视频的成本砸了下来。接下来 5 年，你会看到一场视频的洪水。

连 B2B 都会变。以前 B2B 公司一本正经，只做"信息型"视频，娱乐是 B2C 的事。Nick 说，这堵墙也快倒了。娱乐会变成社交平台上又一个正经的互动渠道。你可以想象 B2B 肥皂剧，想象 B2B 恐怖连续剧。有人拍过一支恶搞各家 B2B 软件的广告，把每家产品的槽点都编成了段子，火得一塌糊涂。以后，这种东西会是常规操作。

最后，他给我描绘了一个画面，我听完沉默了好几秒。

假设你是一家企业级公司，手上有一百个目标客户。以前，你最多给每家发一封模板邮件。

现在呢？

你可以用 AI，给这一百家公司，每一家单独做一期播客。深度调研，三小时长，精良制作，内容就围绕那一家公司。

几个月，做完。

做完之后，销售拿着这期播客去敲门：嘿，我专门为你做了一期节目，你听听。

这样的东西，对方会拒绝吗？

Nick 说，别一门心思去抢现有赛道里的第一名，那是旧地图。规则变了。新游戏里，赢的方式是，你自己来定规则。

免费版的枷锁

聊到最后，我以为今天就到这儿了。结果 Nick 说，等会儿，我再讲个事，是我儿子的。

他儿子上高一，想搞点小生意：教小区里的小孩子打橄榄球。

爷俩就在车里，开着 Gemini 的语音模式，聊怎么把这个事干起来。

怎么定价？怎么招生？一步步往下拆，拆到最底下发现：得做点宣传素材。

小孩自己用 Gemini 免费版做，做不出来，气得不行，认定这工具就是不行。

Nick 说，那一刻他看得很清楚：不是工具不行，是免费版的天花板，挡住了孩子。孩子没见过更强的版本，就以为山只有这么高。

他掏出付费版，几分钟，素材做出来了，效果很好。挂到 Facebook 上，现在他儿子的"小教练班"，真开起来了。

这件事他常讲给别人听。工具的差异，会变成一个人眼界的上限。你接触过什么水平的能力，就敢想多大的事。

所以他要说的最后一条，特别朴素：

这是个要拼命练肌肉的时代。

练到什么程度？练到你回头看见那块最复杂的广告牌、那条最厉害的广告，第一反应是：我怎么把它复现出来？

而不是：我做不到。

那天聊完，我们俩在会场门口道别。我脑子里一直转的，是他开头那句话。

一年前，AI 是挺好，没用。

现在，是刚需。

工具追上来了，剩下的，是你的想象力敢不敢往上够。

更祝你，永远别让自己的想象力，成为上限。