你的下一个客户，可能不是人

前段时间，一个做营销的老朋友从戛纳创意节回来，跟我感慨了一句：这个行业的样子，正在被换掉。

我说，至于吗？广告圈年年都喊变天。

他说，你去看一个地方就知道了。戛纳创意节，广告界的奥斯卡。法国南部那条著名的克鲁瓦塞特大道，历来是广告公司斗富的主场。楼有多高，招牌有多亮，谁就是行业老大。

现在，大道上的名字，一水儿换成了科技公司：亚马逊、谷歌、Meta、微软、Netflix、Pinterest、Reddit、Spotify、Salesforce。

传统广告巨头，几乎看不见了。

2011年，马克·安德森说过一句著名的话：软件正在吃掉整个世界。十几年过去，别的行业是被咬了一口，营销这个行业，是快被整个端走了。

而这可能只是开始。真正值得营销人琢磨的，是下面这件事：

营销这件事本身，正在被重新定义。

为什么这么说？咱们一层一层看。

第一层：你的客户里，混进了AI

什么叫营销？说白了，就是把话讲给客户听，让他记住你、选你。

可现在，有些"客户"，根本不是人。

你想想看这样一个场景。你的客户想买点东西，他没有打开你的官网，没有点你的广告，甚至没有搜过你，只是对自己的AI助手说了一句：帮我看个合适的，买下来。

然后，他的AI和你的AI，开始聊。

研究产品，比价格，谈条件，下单。全程几分钟。等人类出场的时候，交易已经完成了。

这不是科幻。IDC的报告里有句话，我印象很深：以前，营销人对着客户做投放；现在，入围名单是AI定的。

什么意思？就是你的广告做得再漂亮，如果AI筛选的时候没看上你，你连决赛圈都进不去。

这也不是什么苗头了。PwC的调查显示，35%的公司正在大范围使用AI智能体，还有17%，几乎所有流程都上了。IDC预测，到2028年，五分之三的营销职能将由AI承担；到2029年，企业花在"优化给AI看"上的钱，会是花在传统搜索引擎上的3倍。

以前，营销的对象是人。以后，你得先说服算法，才轮得到说服人。

营销的第一受众，正在从人，变成算法。

第二层：从"被搜到"，到"被提到"

客户先变了，客户找到你的路，也跟着变了。

过去二十年，营销人最熟的一个词，叫SEO。这是个多大的生意？规模约900亿美元。无数公司砸钱研究关键词，就想在搜索结果里排到前面。

这套打法，正在失效。

为什么？因为搜索这件事，正在从"搜索框"搬到"对话框"。人们越来越懒得翻十条蓝色链接，而是直接问AI要一个答案。苹果已经把AI搜索工具（比如Perplexity）接进了Safari。风险投资机构a16z给这个趋势起了个名字，叫GEO，生成式引擎优化：不优化排名了，优化你在AI答案里的那一句话。

这事有多大？给你算笔账。

Vercel的CEO Guillermo Rauch发现，ChatGPT只是在回答里提了一嘴他们家的产品，就带来了10%的新客户。

天呐。没投广告，没做活动，被AI顺口一提，10%的新客户。

所以考核指标也跟着换了。以前看页面浏览量，现在看一个新指标，叫"引用率"：AI在回答用户问题时，多少次提到你。市面上已经冒出一批工具，像Brandrank.ai、Peec.ai、Quni.ai，专门帮你盯一件事：各家AI到底是怎么说你的。

a16z的Zach Cohen有句话，说得很准：你如何被写进AI那一层，就是新的竞争优势。

以前，拼的是排名。以后，拼的是引用。

第三层：部门墙，塌了

客户变了，路变了，还有个更彻底的变化：营销、销售、客服，这三堵墙正在塌。

你想啊，客户的AI来找你公司的AI谈事，它会区分"我是来咨询的"还是"我是来投诉的"吗？

不会。它就是一场连续的对话。

一个设计得好的AI，叫得出客户的名字，记得他买过什么，答得了技术问题，办得了退货，顺手还能推荐升级款。请问，这算营销，算销售，还是算客服？

都是。也都不重要了。重要的是，这场对话顺不顺。

这对组织的要求就完全不同了。数据得打通，口径得一致，部门不能再各管一段。动作快的公司，已经开始围着AI平台重组，而不是围着职能分工画架构图。

那人呢？

写到这儿，你可能会问：活都让AI干了，人去哪？

2024年的一项行业调查里，78%的营销人预计，三年内至少四分之一的日常事务会被自动化；超过三分之一的人，预计超过一半。

Meta的公开路线图里写着，要把广告投放全自动，人只管定预算、定目标。谷歌、亚马逊、微软，都在做不需要人插手的定向、创意和优化。

听着确实有点冷。但说实话，被替代的是执行，不是判断。

例行的活儿被接走之后，人的位置反而清楚了：定策略，做创意，守伦理，带一支人和AI混编的队伍。明天的营销负责人，大概一半是创意总监，一半是技术专家，还得懂点数据科学。

这个话题展开又是一篇，今天先不细说。

什么资产，更值钱了

职能被重新定义之后，有两样东西反而更值钱了。

第一个，品牌。

为什么？AI是从海量数据里学出来的，推荐的时候天然偏向有名、可信的品牌。于是就有了一个滚雪球的循环：越有名，越常被AI引用；越常被引用，就越有名。

第二个，第一方数据。

什么叫第一方数据？就是你自己在合法合规的前提下，一点点攒下来的客户信息。它是训练你自己AI的燃料。在隐私法规越来越严、第三方cookie消亡的年代，这堆数据就是护城河。

一个管"有没有被引用"，一个管"引用之后接不接得住"。这两样，都值得你从今天开始攒。

怎么办？

最后说说怎么办。

先讲一个吓人的速度：在语言和图像生成这类任务上，AI的能力大约每六个月翻一倍。什么概念？过去的技术浪潮，从出现到普及，以十年计。这一波，以月计。

等你"再看看、再等等"，窗口就关上了。

三件事，值得现在就动手：

1. 把AI工具和智能体用起来。先上手，别先开会；
2. 把团队往人机混编的方向练，让人学会指挥AI；
3. 围绕统一的客户数据重建系统，给AI喂料的管道，得先铺好。

但我最想说的，还不是这三条。

是那件更根本的事：当AI成为你和客户之间的中间人，你和客户的关系，应该怎么处？

我的看法是，你的AI得真的有用、真的可信，得让连接变得更好，而不是替掉连接。机器可以替人跑腿，但替不了你被信任。

回到戛纳那条大道。

几十年前，它属于广告公司。后来，它属于科技公司。再往后属于谁？谁也说不准。

唯一确定的是，几十亿人身边，会住着几万亿个AI智能体。营销的规则，正在被重写。

新剧本，你是抄的那一本，还是写的那一本？

祝你，是写的那一本。