03
CEO寄语/MESSAGE
品牌的竞争，从规模竞争，进入到效率竞争，如今正走向互动竞争。谁能更
快理解用户、谁能更好服务用户、谁能在更大规模上经营关系，谁就能率先
拿到下一条增长曲线。
在这一轮结构性变化中，品牌最关心的，不再是 AI 本身的模型参数，而是好
的 AI 能否真正嵌入现有的生意体系，与业务共生共长。
这正是一知眼中的 AI，它不是外挂的工具，而是内生的核心生产力。它不应
作为点状能力存在，而应像水和电一样流动在品牌的业务脉络中，让内容更
具爆发力、让链路更高效，让曾经难以兼顾的“规模化”与“个性化”经营成为可能。
一知智能所坚持的，正是用 AI 把高成本动作变成高价值动作，把过去做不到
的事变成可复用、可沉淀、可持续的能力。过去八年，我们扎根于行业中最
关键的两个高频互动场——“关系互动”与“内容互动”。我们没有选择闭门造车，
而是让 AI 在品牌真实业务场景中生长迭代。正是在这两个核心场的滋养下，
一棵覆盖全域触点、贯穿全链路的“AI 互动营销树”逐渐成型：模型是根、场景
是干、增长是最终的树冠。
这本白皮书，是我们将多年实践系统化后的成果，也是我们希望交给行业的
一份确定性判断：未来的营销，不是看谁做得更多，而是看谁更懂用户、能
把互动变成实实在在的生意。
期待与更多品牌同行，让 AI 真正融入业务，共建未来十年的确定性增长力量。
一知智能 创始人/CEO
陈哲乾
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前言/FOREWORD
行业预测正在为我们描绘一幅极其壮阔的未来图景。到 2028 年，中国 AIGC
的市场规模将攀升至 2767 亿元，而在更近的 2025 年，AI 营销的市场规模预
计也将达到 669 亿元。
千亿级的市场预测之下，一个更冷静的现实摆在所有品牌方面前：AI 到底是不
是一剂能解决增长焦虑的“万能药”？
当我们深入一线，与数百家品牌交流时，听到的并非技术带来的高歌猛进，而
是“低增长、低预期”下的利润焦虑和增长困境。品牌增长，似乎正处在一个“无
效增长”的顶点。它呈现出一种矛盾的“虚假繁荣”：GMV 在涨，但利润率在跌；
内容在发，但品牌没记忆点；活动在做，但粉丝不忠诚。
这种“亏本赚吆喝”的模式，本质上仍是过去十年“流量采买”故事的延续。但今
天，这条路，几乎已走到了尽头。行业，已经进入了从“存量博弈”到“价值深耕”
的关键转折期。
我们认为，当下的营销困局，早已不是“流量”问题，而是“关系”问题。 当用户
的注意力被无限稀释，当 Z 世代对硬广推送天然免疫时，品牌增长的唯一出路，
就是将一次性的“曝光”，转化为可被长期经营的“连接”。
而这正是“AI 互动营销”诞生的意义所在。它致力于解决的，正是这个时代品牌
最核心的痛点：如何将昂贵的流量，高效地沉淀为可被反复触达、能持续贡献
价值的“品牌关系资产”。
07
正是基于这些深刻的洞察，我们决定撰写这本白皮书。
因此，您即将翻开的这本报告，并非一本 AI 工具的功能罗列表，更不是一篇贩卖 AI 焦虑的趋
势宣言。我们希望为您呈现的，是一张为所有在存量时代中，艰难探索新增长的品牌，绘制的
关于“新利润”的作战地图。
我们相信，AI 互动营销，正是品牌守卫利润、并开创“新利润空间”的最后一道，也是最坚固的
一道防线。希望这本白皮书，能为您带来启发，更带来行动的勇气。
作为率先提出 AI 互动营销概念的行业见证者，一知智能在这条赛道上已扎扎实实深耕 8 年。然
而，在陪跑超过2000家头部品牌的历程中，我们洞察到品牌在拥抱AI时，普遍面临的两大困境：
几乎所有品牌都在尝试拥抱 AI，但绝大多数的尝试，都缺乏一张清晰的战略地图。
Deepseek 爆火后，大家匆忙购入各种 AI 工具，期望它能立刻创造奇迹，结果却发现，
多数 AI 应用仅仅停留在“降本”的战术价值，比如替代一些基础的文案或客服工作，却迟
迟无法创造“增量”的战略价值，更无法直接转化为利润。
市场充斥着各种声音，许多 AI 被包装成能解决一切问题的“万能魔杖”。但品牌在一次次
试错后逐渐清醒：他们需要的，不是一个技术最前沿的“炫技派”，而是一个真正“懂行”的、
能深度匹配自身业务场景、性价比高且能高效协同的“实干家”。这最终要求 AI 服务商，
不仅要懂技术，更要懂生意。
第一，品牌存在普遍的“AI 焦虑”与“工具迷航”
第二，品牌要找到深度匹配”的 AI 伙伴，远比想象中难
AI时代下,
品牌的利润逻辑
正在被重新定义
Redefining Brand
Profitability in the Age of AI
AI Interactive Marketing
White Paper 01
CHAPTER
09
品牌增长不再“大力出奇迹”
过去几年，营销圈越来越像一场高风险的赌局。所有人都在追逐“爆”的瞬间——爆款、爆量、
爆话题。
品牌押上巨额预算，换来短暂的关注与销量曲线的抬升。但热度退去，账面留下的是不断攀升
的渠道成本与流量费用。在“低增长、强竞争”的新周期下，行业的利润正在被快速压缩，一场
关于如何在有限资源下，实现可持续、高质量增长的严峻考验，正逼近每一个品牌。
品牌的增长困境，首先是一个简单而残酷的数学问题：流量越来越贵，利润去哪了？
让我们以一瓶市场售价 1000 元的面霜为例，看看品牌辛苦创造的价值，是如何被一步步“蒸
发”的。在这瓶面霜约 250 元的“出身成本”（原料、研发、生产等）之外，有两块巨大的成本黑
洞，正在吞噬着绝大部分的利润：
第一块，是高达售价 30%-50% 的“营销和广告费用”，用来支付明星代言、
KOL 投放和平台流量采买。
第二块，是高达售价 20%-30% 的“渠道佣金”，包括线上平台的抽成和线下
渠道的返点。
1
2
AI 时代下，品牌的利润逻辑正在被重新定义CHAPTER 1
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最终，七七八八算下来，真正能沉淀为品牌“净利润”的，往往不足售价的 10%。这意味着，在
当前的市场结构中，创造价值的品牌方，反而在价值分配中处于弱势。
图：数字化渠道下品牌利润挤压漏斗分析
然而，这幅“利润分层图”，仅仅是冰山一角。它背后所揭示的，是品牌在当前“降本增效”的刚性
压力下，普遍面临的三重增长困境：
“不投广告没流量，投了广告不赚钱”已成为行业共识。随着流量红利退潮，公域投放成本一路
飙升，部分平台获客成本甚至突破 500 元 / 人，淘宝近几年获客成本上涨近 12 倍。品牌预算
被平台流量持续“截流”，营销 ROI 断崖式下滑，增长逐渐演变成一场高成本、低回报的博弈。
困境一：成本高企，流量模式难以为继
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大量的运营动作正在变得“无效”。问题不在于团队不够努力，而在于支撑这些动作的底层体系
已经失灵。品牌普遍缺乏清晰的“人群体系”，导致无论是内容还是活动，都难以做到“因人而
异”，运营动作严重“失焦”。同时，用户在公域、私域、线上、线下的数据割裂，使得品牌无法
构建连贯的“用户链路”，用户的体验被切割成一个个孤立的“瞬间”。正是这种“失焦”与“断裂”，
导致了品牌“高声量传播”的失灵，无论投入多大，都难以转化为真实的、可持续的生意结果。
图：品牌内部三大增长困境
困境二：运营失焦，传统精细化体系失效
AI 时代下，品牌的利润逻辑正在被重新定义CHAPTER 1
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消费者决策路径走向碎片化，
消费心智在跃迁
利润危机的背后，并不仅仅是渠道和平台的强势，更深层的原因，是消费者行为与心智的根本
性改变，这种改变正从两个维度，彻底颠覆着品牌赖以生存的旧有逻辑。
品牌过去所依赖的、线性的“AIDA”式购买漏斗（Attention, Interest, Desire, Action）已经
失效。用户的决策过程，从过去相对可预测的“搜索 - 比价 - 购买”模式，演变成了一张混乱、
无序的网。
决策路径走向“粉尘化”，信任天平全面“去中心化”1
更让品牌焦虑的是，GMV、UV 等表面数据的增长，与真实的生意增长，正在脱钩。“刷量”与
低质流量的泛滥，让品牌极易陷入“自嗨式营销”的陷阱。同时，用户数据分散在各个平台，形
成“数据孤岛”，使得品牌无法看清用户的完整决策路径，也无法准确归因每一次营销投入的真
实效果。决策再次回归到了“拍脑袋”的经验主义，充满了不确定性。
困境三：数据分散，增长决策陷入迷航
这三大困境，共同指向了一个结论：传统依赖流量扩张的粗放式增长模式，已彻底难以为继。
增长的逻辑，必须被重新定义。
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与此同时，信任的天平也发生了偏转。尼尔森（Nielsen）的全球调研报告早已揭示了这一不可
逆的趋势：超过 70% 的消费者表示，他们对线上“用户评论”和“身边人”推荐的信任度，远高于
品牌官方广告。 信任的权力已经下放，分散到了无数个更具真实感的“微观节点”上。
图：消费者决策触点变化历程
这并非只是体感，数据早已印证了这种变化。根据 AlixPartners《2025 中国消费者调查》报告
显示，如今一个典型的美妆消费者在做出购买决策前，平均会接触超过 7 个不同的信息触点，
这个数字在五年内几乎翻了一番。
用户的决策，不再始于一个明确的搜索框，而是可能被任何一个瞬间触发：从“兴趣内容种草”，
到“直播间冲动抢购”，再到“私域反复咨询”。整个过程非线性、高度碎片化。
AI 时代下，品牌的利润逻辑正在被重新定义CHAPTER 1
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如果说决策链路的混乱，增加了品牌的沟通成本，那么消费心态的“理性回归”，则直接压缩了
品牌的利润空间。
在经济不确定性的大背景下，消费者的“冲动”正在退潮。贝恩公司的调研显示，快消品市场正
面临需求低迷，品牌的平均 ROI 下降了 15%。 消费者优先考虑性价比和真实体验，多渠道比
价、推迟购买成为常态。这种谨慎，直接导致了品牌定价权的弱化。
更具冲击力的数据是，在美妆和服装这类低忠诚度品类中，高达 19% 的消费者会因为价格而轻
易更换品牌。 品牌被迫卷入无休止的促销和价格战，用利润换取销量，但这无异于饮鸩止渴。
而 AI 的发展，正像一个放大器，加剧了这一进程。
图：AI 对消费者行为的影响调研 资料来源：增长黑盒《2025 中国 GEO 趋势与品牌增长策略报告》
消费心态回归“理性”，信息入口被 AI“重塑”2
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一方面，AI 驱动的个性化推荐，让消费者能更便捷地进行全网比价，这无疑加剧了价格内卷。
另一方面，Z 世代正在将他们的搜索习惯，从传统搜索引擎，大规模迁移至以抖音、小红书为
代表的“社交搜索”。
而 AI 搜索的崛起，也正在从根源上改写品牌被用户“找到”的游戏规则。中国互联网络信息中心
发布的《生成式人工智能应用发展报告（2025）》显示，截至 2025 年 6 月，我国生成式人工
智能产品的用户规模已达 亿人，普及率为 %，这意味着每 3 个中国人里，就有 1 个正
在习惯用 AI 获取信息。
国际知名研究机构 Gartner 预测，到 2026 年，传统搜索引擎的流量将减少 25%，被生成式 AI
夺走。品牌过去赖以生存的 SEM/SEO 体系，其根基正在被动摇。一个更严峻的全新战场——
GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化），正迅速成型。
品牌不仅要研究如何被“社交搜索”找到，更要研究如何让自己的产品、服务和价值，被 AI 大模
型“理解”、“信任”并“优先推荐”。更值得警惕的是，超过 60% 的用户认为，AI 的直接推荐，比
搜索引擎的广告更值得信赖。
这意味着什么？如果你的品牌没有出现在这些 AI 驱动的新内容生态和互动场景中，你将不仅仅
是失去曝光，而是直接失去近一半的潜在生意机会。这是一个品牌无法承受的代价。
AI 时代下，品牌的利润逻辑正在被重新定义CHAPTER 1
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从“流量经营”到“关系经营”，
AI 开启“互动利润”时代
面对增长困境，品牌的出路不在于向外寻找更便宜的流量，而在于向内挖掘更深的价值。我们
判断，品牌必须完成一次彻底的经营思维转变：停止在“流量成本”上内卷，转向在“互动效率”中
掘金。
为什么是“互动”？
回望过去，无论是单向广播式的 AIDMA 模型，还是增加了“搜索 - 分享”环节的 AISAS 模型，
它们的核心，都围绕着“信息传递”展开。但这些曾经指导了我们十年的线性模型，都已无法捕
捉今天用户在碎片化、多触点环境下的复杂行为。
我们看到，消费者的行为逻辑，已悄然升级为更加注重品牌建设和用户体验的 SICAS 模型
（Sense, Interact, Connect, Action, Share）。在这个新模型中，“互动 ”和“连接”被前所未
有地置于核心位置。
这一理论的演进，完美地印证了我们的判断：品牌最根本的痛点，已从过去的“流量不够多、不
够准”，彻底跃迁至“流量无法沉淀为持久的关系”。
因此，品牌必须从“以流量为中心”的粗放增长，转向“以用户为中心”的精细运营。未来的竞争，
不再是“精准营销”的比拼，而是“精准服务”的对决。核心不再是谁能更准找到用户，而是谁能以
用户决策场景为中心，在每个关键瞬间提供超越预期的互动体验。
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而这，正是 AI 的真正机会。
我们看到，AI 的革命性，不在于它能写几句文案、做几张图，而在于它首次让品牌有能力，以
极低的边际成本，将“规模化的个性服务”变成现实。它是一个能重构“洞察 - 内容 - 触达 - 转化 -
运营”全链路的智能引擎，让每一次互动都更精准、更有温度。
正是在这个基础上，我们得以清晰地定义“AI 互动利润”这一战略概念。它指的正是通过这种高
质量的、智能化的互动，在一次性的流量购买行为之上，额外创造出的三重核心价值：更高的
即时转化、更深的关系沉淀、以及更强的品牌记忆。
简而言之，AI 互动营销的核心，就是将品牌过去“被动响应”的各个环节，重构为“主动盈利”的
互动触点，在被层层盘剥的价值链中，重新开辟出一块高价值的“利润自留地”。
图：AI 互动营销贯穿品牌营销全链路
全面认识AI互动营销
A Comprehensive Overview of
AI Interactive Marketing
AI Interactive Marketing
White Paper 02
CHAPTER
19
什么是 AI 互动营销？
当行业巨变，旧地图已无法通向新大陆。
在本章，我们将系统性地揭示一知智能提出的“AI 互动营销”，这不只是一个新概念，更是一张
指导品牌决胜“营销 时代”的作战全图。
在深入探讨之前，我们首先要明确一个共识：AI 互动营销不是一个新工具，而是一套全新的“打
法”。市面上充斥着各种热词，AIGC、数字人、智能客服……品牌方很容易看花眼，误以为这
只是技术部门的升级。恰恰相反，这首先是 CEO 和 CMO 层级必须理解的战略转型。因为它正
在从根本上，重构品牌的“利润模型”。
如果非要给它一个商业本质的概括，那么 AI 互动营销，是让品牌从“拿钱砸内容、买曝光”，转
向“花心思经营互动、赚利润”的范式革命。它以 AI 为引擎，以“聊得来、有回应”为核心，目标
只有一个，就是让生意能持续转起来。
这套新“打法”与传统营销的根本区别，就在于“品牌与用户关系”的重构。
回望过去，传统营销的范式，本身就在不断迭代。从营销 时代以电视、报纸为代表的“广而
告之”的独白，品牌的核心诉求是“被看见”；到算法驱动的营销 时代，营销的逻辑变成了“精
准投喂”，诉求升级为“被偏爱”。
全面认识 AI 互动营销CHAPTER 2
20
但今天，我们正处在一个流量充足却关系稀缺的 时代。曝光不再等于触达，点击也不代表
连接。品牌与用户之间，缺少真正的互动与共鸣。这导致了传统营销的共同困境：它们本质上
仍是“单向”的。 品牌花三个月憋一个“Big Idea”，拍一条 TVC，或者生产一堆算法爱看的内容，
然后等待数据反馈。这是一个静态的、线性的、“战役式”的流程。
图：AI 互动营销全场景链路图
而 AI 互动营销，则是“双向共创”，是“对话”。它让营销从一个“静态的预设流程”，转变为一个
“永远在线”的动态交互系统。这个系统的商业价值是清晰的，就是要在全链路的毛细血管里，
把过去因为“规模不经济”而流失掉的价值，重新挖掘出来：
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以前的客服是成本中心。现在，AI 智能客服在回答“我的订单怎么还没发货？”的同时，能通过
语义“理解”用户的不满，在安抚后立刻“决策”，推送一张“专属的优惠券”，并“生成”一个“您常买
的 XX 也补货了”的推荐。 一次抱怨，被 AI 高效地转变成了一次潜在的复购。
在“服务成本”里挖出“销售机会”
以前我们花 10 万拍一条短视频，效果是“开盲盒”。现在，AIGC 可以一次性“生成”成百上千条
不同风格、不同卖点的素材，AI 投放系统会“决策”把哪条推给哪个群体，并根据实时“执行”的
数据，不断优化。 这把营销从“豪赌”创意，变成了“精算”效率。
在“内容成本”里挖出“转化效率”
AI 最关键的能力之一在于“关系互动”。它能“理解”到一个高价值用户“即将沉默”的迹象，在合适
的时间触发 SCRM 或 AI 外呼，用“个性化关怀”去激活他。 它把“用户”变成了可运营的“关系资
产”，这才是品牌最深的护城河。
所以，AI 互动营销的内核并不复杂。它的本质，就是用 AI 这台超级发动机，驱动品牌在“内
容、场景、语义、关系”这四个维度上，和海量用户实现“一对一”的、规模化的“实时对话”。
在“流失环节”里挖出“忠诚资产”
全面认识 AI 互动营销CHAPTER 2
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AI 互动营销的体系结构
要真正落地 AI 互动营销，品牌需要的不是一堆分散的工具，而是一套能够贯穿“洞察 - 创作 -
互动 - 复盘”的系统化作战结构。
我们判断，品牌正从“单点试验”，进入“系统构建”的深水区。只有当 AI 能力、互动方式与经营
场域三者形成合力，AI 互动营销才真正具备可复制、可规模化的商业价值。
基于大量一线共创与实践，我们将 AI 互动营销体系总结为一个三层三轴结构：
底层是能力，中层是方式，上层是场域。
三层垂直协同，三轴相互补位，构成品牌的 AI 互动“全域作战地图”。
图：AI 互动营销体系结构图
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这是整个体系的“动力舱”，决定了品牌 AI 互动的理解深度、生成质量与策略判断，是互动能否
真正“聪明起来”的关键基础。AI 底层引擎包含三项核心能力：
这是用户最能直接感知的部分，是 AI 能力的“体验化表达”。互动形态越丰富，品牌与用户之间
的“互动密度”越高，关系经营的空间就越大。我们将品牌常见的互动形态总结为五大类：
理解能力
超越语义的识别，能够理解用户的意图、情绪与上下文，并结合其历史行为进行综合判断。
对话式互动
通过 AI 智能顾问、AI 客服、AI 导购，实现即时的问答、咨询与问题解决。
推荐式互动
基于用户偏好和实时行为，实现千人千面的商品、内容与权益推荐。
生成能力
基于理解结果，实时生成最合适的内容、话术、推荐与视觉素材，实现千人千面的对话和内
容生产。
决策能力
通过模型推理、反馈回流和实时数据，自动选择最优互动策略，实现全链路的自主调节与智
能优化。
第一层：AI 引擎层
第二层：AI 互动形态层
全面认识 AI 互动营销CHAPTER 2
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体验式互动
包括 AI 试妆、AI 试穿、虚拟试驾等，将“看一看”转变为“体验一下”。
任务式互动
AI 调研、兴趣测试、个性化测评等，以更轻松的方式收集用户真实偏好。
伴随式互动
通过私域 AI 管家、智能外呼等形态，提供持续的关怀与周期性触达，延长用户的生命周期
价值。
这一层是品牌与用户关系“变得真实可感”的关键。
所有 AI 智能能力与互动方式，最终都要在具体的业务场域中落地，才能转化为实实在在的生
意。我们将品牌经营划分为三大核心“互动场”：
公域互动场：吸引注意力与首次转化
直播间、短视频评论区、搜索框、广告落地页…在公域场，AI 的核心价值是提升关注度、转
化率与流量质量。
私域互动场：经营关系与复购增长
SCRM、社群、小程序、外呼…在私域场，AI 的价值是降低运营成本、提升触达效率、构建
用户的长期连接。
内容互动场：强化表达与建立记忆
图文、短视频、直播数字人、互动内容…在内容场，AI 让品牌具备更快产出、更强爆发、更
高一致性的表达能力。
第三层：AI 经营场域层
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三大场域的底层逻辑不同，但共同构成品牌的全域用户旅程。
而 AI 互动营销，正是将这三大场域打通，让关系与内容形成真正的数据闭环与价值飞轮。
AI 打造“互动即利润”的价值闭环
理解了这张“作战地图”（如何构成），我们才能清晰地推演出它的“价值闭环”（如何盈利）。
图：AI 互动营销全场景链路图
全面认识 AI 互动营销CHAPTER 2
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在传统模式下，品牌与用户的深度互动是一种“奢侈品”。一个金牌导购，同一时间只能服务 1
位顾客；一个 SCRM 运营，一天最多也只能精细化地关怀 200 位会员。AI 彻底打破了这种“人
力限制”。它让品牌第一次有能力，以极低的边际成本，在同一时间与 10 万、乃至 1000 万用
户，进行“一对一”的个性化对话。无论是直播间的海量评论、还是私域的日常促活，AI 为“规模
化互动”提供了坚实的基础设施。
“规模”如果不够“精准”，就是“规模化骚扰”。AI 的“决策”能力，确保了规模的有效性。它能在互
动的瞬间，基于对用户的深刻理解做出判断：这个用户是“价格敏感型”还是“品质追求型”？他
现在的情绪是“咨询”还是“抱怨”？他此刻最需要的是一张“优惠券”还是一句“情绪安抚”？这种精
度，让 AI 的每一次出手（无论是推荐、问答还是挽留），都精准地踩在用户的“需求点”上，极
大地提升了从“互动”到“转化”的效率。
AI 互动营销的最终价值，不是去优化几个孤立的 KPI，而是要构建一个“互动即利润”的价值生
成闭环。它致力于将品牌内部那些传统的“成本中心”，转变为能持续创造价值的“利润系统”。
这个利润的转化路径，可以被清晰地拆解为三步：
放大互动规模：用 AI 让品牌与“每一个人”都能实时对话1
提升转化精度：用 AI 决策让每一次触达都更聪明2
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这是价值闭环的最后一环，也是利润的“护城河”。传统营销在“交易完成”时戛然而止。而 AI 互
动营销，才刚刚开始。AI 通过 SCRM、智能外呼等形态，扮演着“7x24 小时专属顾问”的角色。
它能洞察用户的沉寂，并发起主动的关怀；它能预测用户的复购周期，并推送恰到好处的新品
体验。AI 用这种“高频、低打扰”的智能陪伴，将“一次性交易”的用户，成功地“粘”住，转变为
“高 CLV（客户生命周期价值）”的品牌资产。
这三步，构成了 AI 互动营销将“互动”转化为“利润”的核心逻辑。它不是一个线性的过程，而是
一个通过数据回流，能持续学习、自我优化的增长飞轮。
AI 互动营销的终极价值，不是让品牌更“聪明地卖”，而是让品牌更“长久地赢”。
延长关系周期：用 AI 陪伴让每一次交易都变成长期连接3
不同生意逻辑的品牌，
如何用AI找到互动增长点？
Unlocking Interactive
Growth with AI Across
Diverse Business Models
03
CHAPTER
AI Interactive Marketing
White Paper
29
当品牌开始从“流量经营”走向“关系经营”，从“规模竞争”走向“互动竞争”时，一个更关键的问题
就会浮现——不同类型的品牌，到底该从哪里开始用 AI ？
这正是大多数品牌当下最现实、也最容易走偏的一步。许多品牌在引入 AI 时，都期待一种“通
用解法”，但在我们服务 2000+ 品牌的实践里，一个规律已经被反复验证：AI 的价值从来不是
“越全越好”，而是“越贴合生意逻辑越有效”。
一个靠内容吸引用户的品牌，与一个靠体验锁定复购的品牌，它们的增长引擎本就不同；一个
依赖长期关系盘活 LTV 的品牌，与一个在全域捕捉即时转化的品牌，它们的关键动作也完全不
同。
而 AI 能放大的，永远是品牌“原本最重要的那一环”。它不是让品牌变得“面面俱到”，而是让品
牌“关键一刀切得更深”。
因此，当我们谈“AI 互动营销”时，真正的问题不是“AI 能做什么”，而是“AI 在你的生意里，最应
该先做什么”。
基于对数千个品牌的深度分析，一知智能将主流品牌的增长方式总结为四种典型的生意模型。
每一种模型都有自己的 “核心互动场”，也都有最适合作为突破口的 AI 第一切入点。
接下来，我们将依次拆解这四类模型，帮助品牌找到属于自己的那条 “AI 互动增长路径”。
不同生意逻辑的品牌，如何用 AI 找到互动增长点？CHAPTER 3
30
内容驱动型品牌：AI 是“创意放大器”
对于美妆和时尚这类品牌而言，生意就是一场永不停歇的“内容消耗战”。
他们的增长，高度依赖“内容即触点，创意即转化”的逻辑。无论是小红书上的一篇图文笔记，
还是抖音上的一段短视频，都必须在几秒钟内，通过视觉化、情感化的内容，完成从“激发欲望”
到“引导购买”的全过程。数据显示，KOL 与社交媒体种草，至今仍主导着这类品牌超 60% 的
用户触达。
然而，这条曾经被验证为高效的增长路径，在今天正变得异常艰难。一个残酷的现实是，当前
主流平台的种草量在持续增长，但是种草效果却在全面下滑。
痛点在哪里？
当今品牌必须以惊人的速度，持续不断地生产出高质量、多风格、适配全平台的内容。但人工
创意的成本高昂，单条创意短视频成本就要上万元，且迭代周期漫长（通常以周为单位），这
使得品牌的内容生产，永远在追赶用户的审美疲劳。
品牌的价值链条，从研发到服务，本应是一个高效联动的闭环。但现实往往是各个环节各自
为战，数据无法顺畅流通，导致了巨大的效率内耗。传统的价值链是一个充满“断点”的、效
第一，创意成本失控，迭代速度跟不上消耗速度
第二，链路断点多，数据孤岛严重
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率低下的系统。麦肯锡（McKinsey）的报告指出，由于这些断点，整条链路的实际效率仅为
60%，大量的价值在线路损耗中流失。
图：AI 改写品牌内容生产
在这种模式下，AI 的核心价值，是成为品牌的“创意放大器”，更是整条链路的“超级连接器”。
它首先解决的是“效率”问题。通过 AIGC，AI 可以在几分钟内，将一个核心创意，延展成上百
个不同尺寸、不同文案、不同风格的广告素材，去匹配不同渠道的用户偏好。我们在一线实践
中的普遍观察是，AI 能将内容产出效率，直接提升 5-10 倍。
不同生意逻辑的品牌，如何用 AI 找到互动增长点？CHAPTER 3
32
而这种效率的革命，并不仅仅是“做得快”，更是“做得准”。我们看到，这在两个最核心的视频内
容场景中，一知正创造着巨大的商业价值：
一知 AI 解决了电商生态对海量、真实的 UGC（用户生成内容）风格视频的“无尽渴求”，与人
工生产这种内容的“极低效率”之间的根本矛盾。 AI 通过学习海量用户评论和爆款脚本，能够自
动化、大批量地，生成“千人千面”的 UGC 风格种草视频，极大地丰富了品牌的内容素材库。这
不仅解决了素材产能的物理限制，更重要的是，它为品牌提供了一个巨大的“内容弹药库”，得
以进行大规模的 A/B Test，并直接服务于 Spark Ads 投放这类效果广告的优化，将内容转化为
可被科学优化的销售杠杆。
一知 AI 解决了品牌视觉（Branding Vision）在全域推广（Promotion）中的“表达一致性”与
“内容适配性”的矛盾。 尤其是在产品上新时，AI 能将一个同样的 brief，智能地“翻译”成不同渠
道和受众“听得懂”的语言。这确保了品牌推广中，既能忠实传达品牌核心美学（如珠宝品牌的
精致），又能最大化适应不同触点的用户偏好与互动习惯，实现精准且高效的品宣触达。
在品宣场景
在内容电商场景
不同生意逻辑的品牌，如何用 AI 找到互动增长点？CHAPTER 3
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图：一知智能某奢品集合店数字人直播案例
但 AI 的价值远不止于此。我们看到，领先的品牌已经开始将 AI 从“幕后”推向“台前”，探索全
新的内容呈现方式。其中，AI 数字人直播，正成为品牌“永不打烊”的内容输出阵地。 它不仅打
破了对真人主播的时间和成本限制，更在创造一种全新的互动体验。例如，某奢品集合店直播
间，依托一知智能的高精度数字人深度克隆与多智能体互动引擎，实现零样本直接开播、实时
互动问答与 AI 手持式专业讲解，并以影视级商品特写与镜头语言全面呈现奢品质感，打造兼具
沉浸感与成交力的高端数字直播体验。
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在前端，AI 通过分析海量用户反馈和社媒趋势，帮助品牌更精准地进行产品研发。雅
诗兰黛通过 Microsoft Copilot Studio 打造“ConsumerIQ”智能体，让员工迅速分析庞
大档案和数据、快速获取所需内容，精准响应消费者偏好，帮助团队推广现有产品或
开发新品。
在中端，AI 正在重塑内容的生产与传播方式。联合利华将 AI 工具引入多芬、清扬等
洗护产品图片制作流程，让内容创作节省了 55% 的成本，速度提升 65%
在后端，AI 驱动的体验工具，让消费闭环更加顺畅。绝味食品 20 周年战略发布会与
腾讯智慧零售联合发布中国零售连锁 AI 垂直大模型及三大 AI 应用，AI 点餐智体“小
火鸭”重塑点餐体验；AI 店长智体“绝智”提升门店运营效率；AI 会员智体实现营销全
链路协同，提供个性化服务。
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类似这样的探索，正在打通并重塑整条价值链：
我们判断，对于内容驱动型品牌，AI 化转型的最佳切入点，就是“中端内容生产”。 从这里入
手，品牌能以最快的速度，感受到效率提升和成本下降带来的直接收益。而一旦内容生产的引
擎被 AI 激活，它将成为增长飞轮的“动力泵”，为研发与服务持续注入动能，最终让 ROI 回归健
康、可持续的增长轨道。
不同生意逻辑的品牌，如何用 AI 找到互动增长点？CHAPTER 3
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体验驱动型品牌：AI 是“线索精炼器”
对于汽车、家居这类高客单价、长决策周期的品牌而言，生意的“命脉”在线下。成交的关键一
刻，不发生在购物车里，而发生在 4S 店那一次沉浸式的试驾，或是在家居卖场里，用户亲手
触摸到沙发皮质的那一瞬间。
他们的增长，高度依赖于“沉浸式触点”和“场景化转化”。 线下体验是建立信任、完成临门一脚
的终极武器。然而，这也带来了他们最深的痛点：如何将线上产生的、海量的、真假难辨的线
索，高效地转化为真正有价值的“到店客流”？
图：汽车行业业务流程全景图
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销售团队的宝贵精力，长期消耗在对那些仅仅是“随便问问”的初级线索进行跟进上，心力交瘁，
效率低下。数据显示，这类品牌的决策周期通常长达 7-14 天，高昂的渠道和人力成本，导致其
ROI 连年下降。
面对这条漫长且充满渠道断层、质量断层和协同断层的价值链，整个行业很早就开始了用 AI 提
升效率的探索。其中，AI 外呼，成为了大家解决“线索筛选”这个核心难题时，迈出的勇敢而关
键的第一步。
在我们服务汽车品牌的多年实践中，观察到的一个清晰结论是：AI 外呼在“降本增效”层面的价
值是毋庸置疑的。 它首次将销售团队从海量的、重复性的初筛电话中解放出来。
这种价值是可被量化的。例如，在我们协助一家日系汽车品牌激活“战败线索”的项目中， 通过
AI 外呼进行日常触达，最终实现了高达 12-15% 的到店转化率，高效盘活了沉睡的数字资产。
这代表了行业在利用 AI 解决真实业务问题上取得的扎实进展。
图：一知某日系汽车品牌战败线索激活案例
不同生意逻辑的品牌，如何用 AI 找到互动增长点？CHAPTER 3
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但探索永无止境。随着技术的演进和用户对体验要求的日益提高，我们开始思考：AI 能否在交
互中，变得更“懂”用户一点？
于是，我们看到了从传统 AI 向大模型驱动的对话式 AI 的进阶。这种进阶，并非对过去的取代，
而是能力的“升维”。它让 AI 从一个只会按脚本发问的“执行者”，变成了一个能理解上下文、善
于倾听的“沟通伙伴”。这标志着一个“人机深度协同”新时代的到来，AI 正在成为真人销售不可
或缺的“超级助理”。
当然，行业的探索并未止步于语音沟通。我们看到，领先的品牌们，正在将 AI 的能力，注入到
更深层次的“体验”环节中，比如在汽车行业，品牌正大力投入 AI 虚拟试驾和智能座舱的研发，
在家居行业，AR/VR 看房和 AI 智能设计正成为新的标配。
无论是 AI 外呼的进化，还是虚拟体验的创新，所有这些探索，都指向了同一个核心价值：AI，
正在成为体验驱动型品牌最强大的“线索精炼器”。 它的存在，就是为了在用户真正踏入线下门
店之前，通过更高效率、更低成本、更优体验的互动，完成前期的筛选、培育和信任建立，从
而最大化每一个宝贵线索的利润潜力。
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关系经营型品牌：AI 是“LTV 守护者”
对于宠物和母婴这类品牌，一次购买，仅仅是关系的开始。
他们的生意不依赖于一次性的流量爆发，而依赖于用户全生命周期价值（LTV）的持续贡献。
信任、专业与陪伴，是他们最深的护城河。一个新生儿妈妈，平均每天要接触超过 30 个育儿
信息触点，但真正能穿透她焦虑迷雾的，往往不是某个大 V 的推荐，而是那个能在凌晨两点，
回答她“宝宝半夜吐奶怎么办”的导购微信。
母婴行业的私域，本质上是一场关于“信任密度”的战争。
而激发 LTV 价值的核心，在于品牌能否在用户漫长的生命周期中，持续提供“规模化的个性关
怀”。根据一知与头部母婴品牌多年的接触，这类品牌依然面临着诸多经营悖论。
一个用户的生命周期，从怀孕到宝宝 3 岁，至少可以被划分为 12 个关键节点，每个节点的需
求都截然不同。但绝大多数品牌的私域运营，仍停留在“拉群 - 发通用内容 - 促单”的粗放模式，
运营动作严重“失焦”，无法跟上用户快速变化的需求。
悖论一：服务颗粒度粗放，无法精准“对症下药”
不同生意逻辑的品牌，如何用 AI 找到互动增长点？CHAPTER 3
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图：中国不同育龄阶段家长细分场景需求
当运营团队背负着沉重的 KPI 时，每一次互动都可能变得功利。私域群，很容易从一个有爱的
“妈妈交流区”，沦为一个只有促销信息的“广告栏”，最终失去用户的信任。
资料来源：《2025 小红书母婴行业细分场景需求洞察图鉴》
深度陪伴需要投入大量的人力，一个金牌的育儿顾问，精力再充沛，也无法同时服务上万个焦
虑的妈妈。这导致品牌的“一对一”服务往往只停留在口号上，响应不及时、服务不到位、体验
不统一成为常态。
悖论二：运营成本高昂，无法实现真正的“一对一”
悖论三：互动缺乏温度，沦为冰冷的“促销机器”
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那么，品牌该如何系统性地规划和激发 LTV ？我们认为，承载 LTV 的核心阵地，是“私域”；而
管理 LTV 的作战地图，就是“会员全生命周期”。
而要在这张地图上，同时解决“规模化”与“个性化”的矛盾，AI 成为了那个不可或缺的角色。AI
的核心价值，是成为品牌的“LTV（用户生命周期价值）守护者”。它并非要取代人与人之间的
情感连接，而是要将人类运营者从繁琐的、重复性的工作中解放出来，并为他们装备上“超级武
器”。
AI 能成为一个 7x24 小时在线、拥有超强记忆的“AI 私域顾问”。它生活在品牌的微信社群、小
程序和 App 里，扮演着“家庭伙伴”的角色。它记得用户的宝宝上个月刚换了二段奶粉，这个月
就会主动推送关于辅食添加的专业测评内容；当用户查询“乳糖不耐受”时，它不仅能给出解答，
还能同步提示线下门店的导购，为这位用户预备好水解奶粉的样品。报告中提及的母婴品牌，
正是通过 AI 育儿机器人和 AI 推荐引擎，实现了用户留存和价值的双重提升。
它也能成为一个“有温度的主动关怀者”。通过 AI 电话，品牌可以在关键节点，带给消费者超越
预期的链接。想象一下，在你宝宝周岁生日那天，你接到的不是一条冷冰冰的短信优惠券，而
是一个亲切的语音电话，它能准确地叫出你宝宝的名字，送上真诚的生日祝福，并告知你一份
专属的生日礼遇已经送到你的账户。这种曾经只属于“大客户”的 VIP 式服务，正在被 AI 普惠给
每一位会员。
我们判断，对于关系经营型品牌，AI 化转型的最佳切入点，就是“会员运营”。 从这里入手，AI
能最直接地解决“规模化个性服务”的核心矛盾，稳固品牌的基本盘。而一个由 AI 精心守护的、
高 LTV 的用户池，将为品牌向上游的产品创新、向下游的服务延伸，提供最宝贵的数据洞察和
最坚实的增长动力。
不同生意逻辑的品牌，如何用 AI 找到互动增长点？CHAPTER 3
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渠道驱动型品牌：AI 是“全域捕手”
对于餐饮、商超、便利店、服装、潮玩等本地生活和零售品牌而言，战场无处不在，战机稍纵
即逝。当外部流量红利不再，品牌纷纷转向“以消费者为中心”的全域运营时，却在实操中陷入
了新的增长困境：
面对这些挑战，我们必须清醒地认识到，“全域”不等于“全渠道铺货”。全域经营的本质，是在
打通所有用户数据的基础上，在公域做好内容营销引流，再将流量沉淀到私域精细化运营，最
终挖掘用户全生命周期的最大价值。
门店业绩下滑
线下自然客流在减少，老客也在流失。
离店成交上升
用户可能在线下体验，却在抖音、淘宝或视频号完成购买，门店沦为“试衣间”。
线上利润被侵蚀
平台永远在 PK 最低价，搜索流量越来越贵，导致线上客单价和利润率不断下滑。
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图：新式消费连锁品牌全域经营生态图谱 资料来源：《新式消费连锁品牌全域经营生态图谱》
不同生意逻辑的品牌，如何用 AI 找到互动增长点？CHAPTER 3
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AI，正是实现这一理想闭环的“中央神经系统”。它并非要取代老板的经营智慧，而是提供一套
务实的工具和思路，分三步走，为品牌构建一个可持续的增长飞轮。
在过去，顾客是分散的：张三是门店的会员，李四是天猫的粉丝，王五在你的抖音直播间下过
单。他们之间毫无关联。AI 要做的第一件事，就是帮助品牌构建自己的用户数据平台，打通线
下 POS、微信生态、电商平台、内容平台的数据，将这些分散的身份，统一为一个“One ID”。
有了这个统一的会员视图，你才能真正“看清”你的顾客：原来经常在门店购买 A 产品的张三，
最近在小红书上频繁点赞 B 产品。这个洞察，就是后续所有精准运营的基础。
图：AI 全域数据中台构建会员“One ID”
构建会员“One ID”——看清你的每一位顾客1
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零售行业的转化，高度依赖内容营销。尤其是小红书，凭借其“高主动用户 + 细分场景渗透 +
长尾内容资产”的平台特色，成为品牌“种草”的核心阵地。AI 能将你的每一位门店导购，都升级
为高效的 KOS（关键意见销售）。
当用户被导购 KOS 成功引流到企业微信，这正是应对“线上客单价下滑”和“门店老客流失”这
两大痛点的终极解药。因为在私域，企业微信不再只是一个拉新工具，它更是一个集导购、收
银、服务于一体的体验中心。在这里，你可以通过 AI，用有温度的长期关系替代无休止的价格
战。
AI 驱动的自动化营销策略，能恰到好处地整合到用户全生命周期的运营中，将私域价值发挥到
极致。我们可以来看一个美妆品牌生日营销的案例。当一个美妆品牌要进行会员生日营销的时
候，可以利用 AI 进行以下一个完整的用户生命周期管理。
AI“内容引擎”解决创作难题
品牌可以利用 AI 建立统一的“内容素材中心”。AI 能海量生成符合品牌调性的图文、视频和话
术。导购无需自己苦思冥想，即可通过 SCRM 系统，将这些高质量的营销内容，个性化分发
到自己的小红书、视频号等矩阵账号。
AI“导购助手”提升转化效率
当用户被内容吸引而来咨询时，AI 导购助手能实时洞察客户画像，精准识别高意向客户，并
自动生成跟进建议和专业服务话术，帮助导购完成从“内容种草”到“引流到店 / 线上咨询”，
再到“成交转化”的关键一跃。
公域精准“种草”——将导购升级为内容创作者 (KOS)2
私域深度运营——让每一次互动都成为利润增长点3
不同生意逻辑的品牌，如何用 AI 找到互动增长点？CHAPTER 3
46
精准筛选与触达：AI 在私域中自动筛选出本月生日会员，并第一时间通过企
微推送一张“生日专享券”。
智能多渠道提醒：24 小时后，AI 自动检测到仍有部分会员未核销优惠券，于
是启动短信进行二次提醒。
AI 外呼最终挽回：15 天后，针对仍未消费的会员，系统自动启动智能外呼，
由 AI 用亲切的语音进行最后的关怀与提醒。
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这一套由 AI 主导、多渠道协同的自动化流程，实现了对用户的“恰当打扰”而非“过度骚扰”——
完成任务的用户，不会再收到后续打扰。最终，这场生日营销活动的 ROI 拉高，将私域的精准
营销价值展现得淋漓尽致。
图：AI 赋能用户生命周期管理
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当下，全域运营已经成为零售行业增长的核心引擎。品牌的目标，不能再是单纯追求会员总
量，而是要持续做大“活跃的会员体量”。
通过 AI 全域运营平台，品牌既能形成线上公域的内容投放闭环，又能形成品牌私域的持续运
营闭环。更关键的是，私域沉淀的高价值用户数据，又能反哺公域，帮助品牌进行更精准的
Lookalike 人群投放。
这个“公域种草—私域成交—私域数据反哺公域”的飞轮一旦真正转动起来，品牌就能确保与客
户的精准互动永不失联，完成从“单次交易”到“价值共生、长期经营”的运营策略升级，进一步驱
动品牌全域的高效增长。
图：AI 全域营销增长飞轮图
一知智能如何用AI
重做品牌增长
How Yiwise AI Reinvents
Brand Growth
AI Interactive Marketing
White Paper 04
CHAPTER
49
AI 如何从工具层面的
“降本”，跃迁为业务
层面的“增效”？
又是什么样的AI能力，
能够撑起品牌全链路的
增长闭环？
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前三章，我们已经清晰看到，品牌增长的底层逻辑已经发生了根本改变。品牌必须从“流量经
营”迈向“关系经营”，必须从“曝光逻辑”转向“互动逻辑”。
但随之而来的是一系列更尖锐的现实问题：
这正是一知智能在过去 8 年持续深耕的核心命题。
在与 2000+ 头部品牌的长期实践中，我们逐渐意识到：AI 互动营销从来不是某个产品的功能
堆叠，而是一套完整的“业务方法论”，它必须深度嵌入品牌的经营链路，能理解生意、理解用
户、理解场景，最终帮助品牌构建可持续增长的“关系资产”。
因此，一知智能的出发点从来不是为了“炫技”，而是为了“解决生意问题”。
我们最早落地的两大 AI 互动场景——AI 外呼与数字人直播，并不是简单的工具，而是两个可以
真实撬动用户触点、重塑互动效率的“增长引擎”。它们的共同本质，是围绕品牌最核心的问题
展开的，比如如何规模化地与用户对话、如何在关键节点影响用户决策、如何降低互动成本、
提升互动质量、如何把触点变成关系，把关系变成生意。
随着业务的不断深入，我们逐渐意识到：要让这两个增长引擎真正跑起来，只靠单点能力远远
不够。它们需要更强的理解力、更高的内容生产效率、更丰富的业务推理能力，更需要能够横
跨公域、私域、客服、营销的整体链路协同。
品牌该如何真正把
“AI 互动营销”落到实处？
一知智能如何用 AI 重做品牌增长CHAPTER 4
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于是，一套围绕真实业务场景打磨出的 AI 能力体系被逐步被一知构建起来，从对话理解、内容
生成，到用户洞察、链路推演，再到自动化执行、多 Agent 协同，一知智能逐渐从一家 AI 技
术公司，成长为一个能够为品牌提供全链路 AI 营销解决方案的伙伴。
接下来，我们将从产品能力与业务逻辑两个维度出发，系统性拆解一知智能如何构建一套可复
制、可扩展的 AI 互动营销体系，如何逐步形成多 Agent 矩阵，如何更深刻地理解品牌的生意
逻辑，并最终如何让 AI 真正成为品牌“最强的增长合伙人”。
品牌未来的竞争，比的是“互动质量”
在所有品牌增长逻辑中，有一个正在被重新验证的事实：决定品牌成败的，从来不是触达的规
模，而是触达后的质量。
如果把品牌的营销链路比作一座金字塔，最顶端的“转化与利润”只有一个来源，那就是每一次
与用户的互动，是否推动了下一次行动。
在过去十年，行业把注意力放在“规模”上：更多内容、更大流量、更高曝光。但今天，当用户
同时被几十个品牌触达时，竞争的核心已从“被看到”转向“被理解、被共鸣、被说服”。
这也让营销出现三大结构性变化：
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互动从线性变为连续
用户的购买路径碎片化，互动不再是一两次，而是一系列行为信号的累积。
内容从供给驱动转向需求驱动
不是品牌想说什么，而是用户愿意听什么。
转化从一次性决策转向生命周期价值
品牌需要经营关系，而不是经营一单生意。
要支撑起如此高密度、高情商、高转化的互动需求，仅靠单一的技术模型已捉襟见肘。
一知智能之所以能支撑起数千家头部品牌的业务流转，核心底气在于我们并没有选择“闭门造
车”，而是构建了一个“自研垂直技术 + 通用大模型生态”的混合 AI 基座。
图：一知 AI 能力技术架构
一知智能如何用 AI 重做品牌增长CHAPTER 4
52
这意味着，品牌不需要自己去逐一对接每一个大模型，只需要使用一知，就能同时拥有行业最
前沿的算力与智慧。 我们将这些“最强大脑”封装进业务系统中，让每一次与用户的互动，都同
时具备了行业专家的经验与超级 AI 的智商。
深耕人机交互领域 8 年，一知拥有行业领先的语音识别、语音合成与数字人驱动技术。我们
致力于让 AI 不仅仅是处理数据的机器，更是能感知情绪的伙伴。通过对 ASR（语音识别）和
TTS（语音合成）的极致打磨，我们让 AI 能听懂用户的方言、理解打断的时机，并用富有感染
力的声音和表情进行回应。这种“类人”的交互体验，是建立信任的基础。
互动的第一步是“像人”，这是我们自研技术的护城河
通用模型往往“样样通、样样松”，难以直接应对复杂的消费场景。因此，我们坚持自研专注于
消费零售场景的“太一”大模型。它经过了数百亿次真实营销对话数据的微调，比通用模型更懂
什么是“SKU 关联”、什么是“凑单策略”、什么是“挽留话术”。在业务场景的决策精准度上，“太
一”就像一位经验丰富的金牌店长，确保每一次回复都切中商业逻辑。
互动的第二步是“懂行”，这是我们“太一”垂直大模型的使命
我们深知品牌对逻辑推理与创意生成的极致需求，因此，一知已全面接入并深度融合了
DeepSeek、豆包、通义千问、PixVerse 等行业领先的通用大模型能力，并基于真实营销场景
对其进行系统化的工程重构与场景化吸收，将分散的推理、生成与创意能力统一编排进一知的
互动引擎之中，最终转化为品牌可直接调用、可持续进化的 AI 生产力。
为了让互动更加“博学”与“聪明”，我们选择了与行业顶尖生态深度融合
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从两大“高频互动场”长出 AI 全域营销树
在陪跑了 2000+ 头部品牌后，我们发现了一个有趣的现象：尽管营销链路漫长且复杂，但真正
决定品牌生死的，往往归结为两个最高频、最刚需的“决胜时刻”：
“关系互动”时刻
发生在私域、会员体系、售前售后 ,
决定了用户留存与 LTV
“内容互动”时刻
发生在直播、短视频、电商公域 ,
决定了获客效率与转化规模
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这两个场景，是品牌与用户接触最密集的地方，也是数据最丰富、痛点最集中、最适合被 AI 重
构的业务结构。因此，一知智能的产品逻辑不是从技术出发，而是从“互动场景”生长出来的：
我们以智能外呼 Agent 为核心，重塑“关系互动链路”，让连接更有温度；我们以数字人直播
Agent 为核心，重塑“内容互动链路”，让转化更有规模。
在这两个核心入口之上，我们不仅解决了单点问题，更衍生出了一套完整的 AI 能力矩阵，构建
起品牌的全域增长操作系统。
一知智能如何用 AI 重做品牌增长CHAPTER 4
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图：一知全域互动智能体
关系互动场：构建多 Agent 协同的关系智能体系
在品牌的所有用户互动中，低效并不来自触达不足，而来自交互形态与关系任务的长期错配。
行业实践已经反复验证，不存在一种交互方式可以同时胜任关系判断、关系维护与关系推进。
无论是私域社群里的问答，还是客服中心的电话，这些互动往往是被动响应的、以流程为中心
的、且无法被学习和进化的。当所有互动在缺乏统一编排的情况下被混合使用时，结果往往是
效率低、体验弱、策略失真，甚至错失关键增长机会。
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传统的“关系经营”，高度依赖于少数“金牌销售”或“优秀客服”的个人能力。但这种模式，天然存
在着无法突破的天花板——能力不可被复制，人效不可被规模化，服务质量也难以稳定。
AI 互动营销在“关系侧”要解决的根本问题，并非“替代人”，而是将优秀个体身上那种宝贵的、
对关系的理解、判断与行动能力，系统性地沉淀为 AI 的能力，让它第一次具备规模化与自我进
化的可能。
为此，一知智能摒弃了将“关系”作为一个抽象概念去处理的行业常见路径，而是将其拆解为一
组可独立运作、并协同进化的「关系互动 Agent 矩阵」。这个矩阵由我们自主研发的多个 AI
Agent 协同运作，共同构成了品牌的关系大脑。
解决的问题
我们发现，通用大模型“不懂业务”，规则型 AI 又“不懂人话”。为此，一知智能推出了
「太一语音对话 Agent」。它并非简单的技术叠加，而是我们为企业级场景量身打造
的“交互核心”。相较于通用大模型，“太一”更聚焦语音交互的深度与垂直业务场景的
理解；相较于规则型 AI，它又具备复杂语境的理解力和动态思考能力。
太一语音对话 Agent：具备“高情商”的品牌沟通专家1
一知智能如何用 AI 重做品牌增长CHAPTER 4
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核心价值
「太一语音对话 Agent」并不只是一个“会聊天的模型”，而是一个懂业务、能执行、
可被信任的语音交互执行者。相较于通用大模型，“太一”更聚焦语音交互的深度与垂
直业务场景的理解；相较于规则型 AI，它又具备复杂语境的理解力和动态思考能力。
我们通过结构化知识注入（RAG）、业务知识图谱与生成控制机制，从根源上解决了
行业普遍困扰的“大模型幻觉”问题，显著降低了 AI“编造内容”的风险，实现了近零幻
觉的业务对话能力。
在此基础上，基于多轮上下文管理与意图识别，它能模拟真人销售与服务的思维链
路，实现高情商、强策略的语音交互，让对话不仅自然、有温度，更能有效推进关
系。更重要的是，它能严格在品牌的话术与 SOP 约束内生成内容，确保企业核心的
表达方式被完整继承，而非“AI 自由发挥”。
最终，它为品牌提供的，是一个既能理解复杂语境、又能严格遵守业务纪律的、可被
规模化复制的“高情商营销专家”。
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图：一知智能太一语音对话 Agent
用户价值旅程管理 Agent：让“用户全生命周期”可被主动运营2
解决的问题
我们看到，品牌对用户的理解往往是静态的、断裂的，传统的外呼或客服体系，往往
只聚焦于某一次孤立的触点或单次转化，无法理解用户在多次互动中的实际状态变
化。运营策略，高度依赖于人工经验设定，缺乏系统性与前瞻性。为此，我们打造了
关系互动矩阵的“战略大脑”——用户价值旅程管理 Agent。
一知智能如何用 AI 重做品牌增长CHAPTER 4
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合规与风险控制 Agent：为每一次“AI 出街”保驾护航3
核心价值
该 Agent 是关系互动矩阵的“战略大脑”。它不再仅仅是为用户打上静态的标签，而是
将用户的每一次触达、每一次互动、每一次价值判断，都串联成一条动态的“价值旅
程”，沉淀为品牌最深厚的数字资产。
它通过持续理解用户的行为与历史上下文，将用户的当前状态，动态地映射到其所处
的生命周期阶段——是“兴趣萌芽”，是“转化犹豫”，还是“活跃”或“沉睡”。基于此，该
Agent 的核心能力，是在生命周期的视角下，智能预测并生成“下一步最可能推动价
值的动作”。它会自动输出一个清晰的“TODO”策略：要联系谁、什么时候联系、用什
么话术、期望达成什么结果。
尤其是在长周期场景中（如母婴用户的整个孕期），它能根据用户不同阶段的特征，
自动调整沟通策略与内容。它让“用户全生命周期管理”，从一个宏大的概念，变为了
一系列可被 AI 精准执行的、自动化的“下一步最佳动作”。
解决的问题
企业对大模型在真实交互中的不确定输出、潜在违规内容或品牌不当表达的风险十分
敏感。缺乏合规与风险控制，不仅可能引发公关危机，还可能因数据误用导致法律与
监管风险。
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当这三类 Agent 协同运作时，关系经营的关键瓶颈得到系统性突破：
这就使得品牌由过去依赖经验与人力的关系经营，真正进入了可计算、可复用、可优化的系统
能力阶段。
语音对话从“有意思”的交互，变成可执行的业务推进路径；
用户关系从“孤立触发”变为动态生命周期资产；
AI 输出从“潜在风险”转为可审计与可控的品牌行为。
核心价值
该 Agent 是整个关系互动体系的“安全阀”与“质检官”。它的价值体现在两个层面，一
个是数据安全与来源合规， 我们严格遵守数据安全法规，确保所有用于模型训练与交
互的数据，都来源清晰、合法合规，从根源上杜绝品牌的合规风险。另一个是交互内
容可控。 依托“太一”垂直大模型“近零幻觉”的特性，并结合语义校验、风控规则等模
块，我们能精准地约束 AI 的生成内容，确保无论是语音外呼的营销话术，还是私域
客服的日常应答，都在品牌设定的可控边界内发挥能力，避免“乱说话”带来的品牌形
象受损。
一知智能如何用 AI 重做品牌增长CHAPTER 4
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一知助力头部线下零售品牌实现精细化增长
实战案例：
该品牌是中国零售行业的巨头之一，拥有数百
家大型线下商超，会员体系庞大，是典型的“关
系经营型”与“渠道驱动型”的混合体。凭借其
在零售行业的强大影响力，该品牌在市场上占
据着重要地位，致力于不断提升会员运营与客
户关系管理。
尽管已经在使用 AI 外呼，但品牌依然面临两大核心痛点：
在与我们接触之前，该品牌已经具备了相当成
熟的 AI 外呼应用经验，并与多家服务商有过
合作。因此，他们对于 AI 能做什么、不能做
什么，以及自身的核心需求，有着极其清晰的
认知。他们寻求的，不是一个基础的“外呼工具”，
而是一个能在“关系经营”的深度和精细度上，
带来质变的服务伙伴。
品牌简介
客户痛点
案例背景
“千人一面”的粗放式触达
品牌拥有海量的会员数据，却缺乏有效的工具进行标签精细化管理。导致所有用户，无论其
消费习惯、年龄层次如何，都只能接收到同样的话术，互动体验差，转化效率低。
“黑盒式”的执行与复盘
电话打出去了，但效果好坏，往往只能看到一个最终的转化率数字。对于“为什么转化好 / 不
好？”、“用户在电话里到底反馈了什么？”、“话术还有哪些优化空间？”等深层问题，缺乏系
统性的、全量的洞察工具。
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面对品牌的“高阶需求”，我们并未止步于提供一个更高效的外呼系统，而是从“外呼前”和“外呼后”
两个关键节点，提供了两项具备“AI 大脑”能力的增值服务，彻底重塑了其关系互动的逻辑。
一知 AI 执行亮点
亮点一（外呼前）：AI 大模型标签建模，让每一次触达都“有的放矢”
我们为品牌部署了“AI 大模型标签建模”能力，从根本上提升人群的精准度。当品牌将会员数
据传输给我们时，我们的系统能实时地、自动化地，为每一个用户构建多维度的精准标签画
像。这背后，是我们运用了包括 ID Mapping、Look-alike 聚类、自然语言处理和用户价值
预估模型等深度学习算法，最终构建起的一套极为精细的标签体系。该体系涵盖 5 个层级、
10 个大类、超过 5000 个基础标签，以及 2 亿 + 特征指标，能够根据品牌需求进行 N+ 定
制化标签扩展，实现高度的精准化触达。
例如，在国庆大促前，我们能精准地从数百万会员中，筛选出“过往有国庆出游习惯”、“高消
费水平”的家庭用户群，并为他们匹配专属的“出行必备好物”沟通话术。这让“精准触达”不再
依赖人工经验，而成为一种可被系统化实现的 AI 能力。
一知智能如何用 AI 重做品牌增长CHAPTER 4
62
亮点二（外呼后）：大模型数据分析，将“每一次通话”都变为“一次洞察”
在外呼结束后，我们部署了“大模型通话智能分析”能力，对数十万通、甚至上百万通的完整
通话录音，进行全量的、深度的“质检”与“洞察挖掘”，无需人工质检，AI 就能自动地、结构
化地，提炼出关键信息，例如：
用户对活动最真实的兴趣点与反馈；
用户拒绝的核心原因；
用户在通话中，无意间透露出的品牌或服务痛点 ;
不同话术策略，在不同人群中的转化效果差异。
这让“复盘”第一次不再是抽样的人工质检，而是一次全量的、系统性的 AI 洞察。 我们正是
基于这些洞察，持续不断地为品牌优化话术策略。
通过“AI 大模型标签建模”与“大模型通话智能分析”的双重加持，我们与品牌共同验证了“精细化运营”
带来的显著增长。在一次同人群、同目标的对比测试中，由一知 AI 策略驱动的话术，相较于品
牌原有的方案，在最终转化效果上，实现了肉眼可见的提升，充分证明了 AI 在关系经营中，创
造“新利润”的巨大潜力。
案例效果
63
内容互动场：AI 如何驱动“内容价值”的即时变现
如果说“关系互动”的核心是“长期价值”，那么“内容互动”的核心，就是“即时变现”。
在直播、短视频这类以内容为核心的互动场域，用户的注意力是以“秒”为单位计算的。品牌必
须在极短的时间内，完成“内容吸引 → 互动承接 → 价值传递 → 转化达成”的全过程。任何一
个环节的脱节，都意味着一次宝贵的、高成本换来的流量的永久流失。
然而，传统的“内容互动”，充满了断点和不确定性。内容的生产是一次性的，互动的质量高度
依赖人的状态，转化的效果则像一场“流量赌博”。
图：一知 AI 构建内容互动场全链路闭环
一知智能如何用 AI 重做品牌增长CHAPTER 4
64
在一知智能看来，AI 的介入，并非简单地用“数字人”替代“真人”，而是要将这个充满断点的、
不确定的场域，重构为一个可被精准计算、持续优化、并能将“内容价值”最大化即时变现的“利
润工厂”。这套“工厂”的运作，由一组环环相扣的 AI Agent 协同驱动。
AI 营销内容 Agent1
解决的问题
直播流量高度依赖平台即时推荐，品牌难以通过内容持续、稳定地为直播间输送高质
量用户。
核心价值
该 Agent 围绕直播这一核心事件，系统性地生产和分发“为转化服务”的短视频内容。
在直播前，它会基于选品与主推卖点，自动生成适合抖音、快手、小红书等平台的预
热视频，例如产品使用场景、价格利益点提示、核心问题预告等，提前筛选意向用
户；直播后，它会将直播中的高互动片段、高转化讲解，智能剪辑为多条短视频，用
于持续种草与引流。
品牌不再依赖一次开播的运气，而是通过可复用的内容资产，让直播成为一个被不断
放大的增长节点。
65
实时互动问答 Agent2
解决的问题
直播过程中弹幕密集且高度碎片化，运营难以快速判断哪些互动真正影响转化，回复
往往停留在“看到就回”，但未必有效。
核心价值
在直播进行时，该 Agent 能实时分析所有弹幕，自动识别出带有明确购买意图、产
品疑问的“有效弹幕”，并对其进行深度的“意图分析”。基于意图，它能像一个“智能参
谋”，向运营后台实时推送可被立刻执行的行动指令，例如：提升回复质量（如：建
议主播口播强调“全场包邮”）；优化营销动作（如：建议对某犹豫用户定向推送优惠
券）；调整直播节奏（如：建议延长高互动产品的讲解时间）。
图：一知实时互动问答 Agent 分析弹幕意图
一知智能如何用 AI 重做品牌增长CHAPTER 4
66
直播复盘洞察 Agent3
解决的问题
直播结束后，数据虽被完整记录下来，但互动背后的用户意图、犹豫点与转化触发因
素并未被真正读懂，复盘往往停留在指标对比与事后经验判断，缺乏方法论支撑，难
以有效指导下一场直播的结构与动作优化。
核心价值
该 Agent 面向“播后复盘”场景，通过对直播全过程的还原式分析，系统整合主播话
术、弹幕评论与用户行为，将碎片化互动转化为可被验证的运营结论。它不仅识别哪
些问题、卖点与福利在特定阶段真正推动了转化，也会反推出商品顺序、话术结构与
节奏安排上的优化方向，直接生成可用于下一场直播的调整建议。
它让复盘不再只是“看发生了什么”，而是持续为后续直播提供可复用、可进化的策略
依据。
67
一知 AI 重构印尼服装品牌直播增长模式
实战案例：
某印尼本土头部服装品牌，主打快时尚品类，
在 Shopee 与 TikTok 双平台运营，SKU 规模
庞大、上新节奏极快，每周稳定上新数百款产
品，对内容产能与直播承接能力要求极高。
随着 TikTok Shop 在东南亚的快速发展，该
品牌将直播与短视频作为核心增长引擎。但在
实际落地中，受限于本土化运营与内容生产能
力，矩阵直播与引流体系始终难以规模化复制，
增长进入瓶颈期。
品牌简介
客户痛点
案例背景
语言与主播资源双重受限
印尼本土优质主播稀缺，培养成本高、周期长，以及宗教习俗影响，导致本土化直播的直播
时长与稳定性严重不足，难以支撑平台对“高频、长时直播”的流量倾斜机制。
服装行业 SKU 多、上新快，内容严重跟不上
每周数百款新品，在传统模式下，从寄样、拍摄、剪辑到视频上架，再从商家测款到规模化
直播带货，周期长达数周，爆款无法得到规模化直播放大，ROI 瓶颈难以提升。
短视频与直播割裂，引流效率低
缺乏可规模化的短视频素材生产能力，无法形成账号矩阵与稳定引流，直播间高度依赖单一
自然流量，转化不稳定。
一知智能如何用 AI 重做品牌增长CHAPTER 4
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围绕服装直播“内容密集、节奏快、转化强”的行业特征，一知为该品牌构建了一套以数字人直
播为核心的内容互动自动化体系：
一知 AI 执行亮点
深度克隆数字人直播，突破内容与主播瓶颈
一知采用深度克隆数字人技术，无需寄样、拍摄，生成式 AI+ 过往直播素材学习即可直接生
成高度拟真的数字人带货视频，实现印尼语本土化表达，完整还原真人直播的情绪、节奏与
讲品逻辑，支撑 24 小时不间断直播。
AI 短视频批量生成，反哺直播引流
基于直播内容、爆款选品、流量洞察，AI 视频 Agent 自动化生产高质量短视频素材，用于
TikTok 与 Shopee 账号矩阵投放，形成“短视频引流 → 直播承接 → 商品转化”的双入口增长
结构。
规模化账号矩阵运营，验证可复制性
一知协助品牌搭建数百个内容与直播账号，验证 AI 内容生产与投放的稳定性与一致性，使
增长不再依赖个别主播或单点账号。
一知本地化服务团队协同落地
结合对东南亚电商与内容平台机制的长期服务经验，一知团队在语言、内容节奏、账号策略
等维度进行深度适配，确保 AI 能力真正转化为业务效果。
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短视频引流规模实现 10 倍增长；
直播间 GMV 实现稳定、连续放大；
构建起一个高度自动化的 TikTok 全天候获客与转化闭环；
新品从“无内容期”到“爆款放大期”，覆盖直播与短视频推广全程，显著提升新品动销效率。
案例效果
一知智能如何用 AI 重做品牌增长CHAPTER 4
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构建全链路增长的“AI 基础设施”
在与头部品牌的深度陪跑中，我们听到过最令人欣慰的评价不是“你们的技术真强”，而是：“你
们比我们自己，更懂我们在做什么。”
这句话道出了一知智能在行业中的独特生态位。在这个技术过剩的时代，懂代码并不稀缺，稀
缺的是懂业务。
一知的核心差异在于，我们从 Day 1 起研究的就不是“AI 能生成什么”，而是“用户与品牌如何互
动才能产生价值”。这些认知不是靠算法跑出来的，而是在无数次实战中“打”出来的：
一知把复杂的流量逻辑、内容逻辑、关系逻辑，内化为了 AI 的算法权重。我们是品牌增长逻辑
的“翻译官”与“执行者”。
我们懂内容如何驱动转化，而非仅仅生成素材；
我们懂触达如何激活复购，而非仅仅完成拨号；
我们懂用户行为背后的策略信号，而非仅仅通过图灵测试。
我们懂的不是算法，而是“互动的生意逻辑”1
71
一知的 AI 能力矩阵，不是一个东拼西凑的工具箱，而是一个基于真实业务缺口自然生长出来的
有机体。
我们在服务中发现品牌缺内容产能，于是有了 AI 视频生成；发现话术迭代慢，于是有了 AI 脚
本策略；发现直播复盘难，于是有了 AI 数据洞察；发现关系链断裂，于是有了全生命周期管
理。
这些能力不是孤立的模块，而是服务于同一条互动链路的、“可连续运转的增长系统”。我们不
卖“锤子”，我们提供的是“把房子盖好”的全套解决方案。
在我们看来，AI 的价值不应是让企业的组织架构变得更复杂，而是让赚钱的逻辑变得更简单。
我们不教品牌“如何适应 AI”，而是致力于“让 AI 适应品牌的增长结构”。这意味着，从内容生产
到投放策略，从私域运营到用户关系，我们交付的是一套可落地、可理解、可执行的“交钥匙”
方案。
品牌不需要懂复杂的底层技术，只需要选择一知。剩下的用户洞察、内容生产、互动执行和转
化复盘，由一知负责。
我们的能力是“长”出来的，不是“拼”出来的1
让品牌“真正用好 AI”，而不是“被迫适应 AI”3
一知智能如何用 AI 重做品牌增长CHAPTER 4
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未来的品牌竞争，不再是“谁更懂 AI 技术”，而是“谁更懂如何用 AI 与用户持续互动”。
一知的使命，就是成为品牌在 AI 时代的“水电煤”。我们要让每一次内容分发、每一次用户触
达、每一次对话交互，都不再是瞬时的消耗，而是成为可积累、可放大、可盈利的长期增长
力，让品牌的数字资产在持续交互中焕发持久生机。
品牌不同业务角色，
该如何利用一知AI拿结果？
Delivering Results with
Yiwise AI: A Guide for
Key Business Roles
AI Interactive Marketing
White Paper 05
CHAPTER
品牌不同业务角色，该如何利用一知 AI 拿结果？CHAPTER 5
74
在越来越多品牌尝试将 AI 引入业务的过程中，一个现实问题逐渐浮出水面：
AI 很强，但 AI 到底应该融入谁的工作流？解决谁的 KPI ？推动哪些可量化结果？
过去，AI 常被放在“技术升级”的语境中讨论；但在增长放缓、成本上升的现实压力下，AI 必须
走向业务前台，成为能与具体角色一起背 GMV、背 ROI、背复购率的“增长变量”。
问题在于，品牌的不同业务角色，所处的增长位置、承担的互动任务、以及 AI 的价值释放方式
都截然不同。如果不厘清这一点，AI 很容易沦为“大家都在用，但没人说得清价值”的工具堆砌。
因此，本章我们将不再泛泛而谈 AI 的通用能力，而是要深入到品牌最核心的业务一线，特别是
离增长最近的 EC 电商部门，手把手地拆解：作为一个具体的业务负责人，你该如何用 AI，拿
到属于你的结果。
75
AI 的价值，不是让你“多买一个工具”，而是帮你“补齐一段能力曲线”。
先找到你在品牌增长链路中的角色
在 AI 互动营销的新范式下，我们首先需要重新审视自己的位置。增长，并非发生在某一个孤立
的部门，而是发生在一系列由不同角色协同驱动的、连续的互动之中。
如果把品牌增长看作一条完整的“漏斗”，不同部门就是守护这个漏斗不同节点的“守门人”：从流
量获取 → 内容传播 → 静态转化 → 直播转化 → 复购留存，每一个环节，都有其特定的 KPI，
也有其难以突破的人力瓶颈。
在这条全新的链路上，品牌的所有业务岗位，实际上都可以被抽象为三类核心角色：
互动触发者
他们的核心任务是“创造高质量的互动机会”。这包括了传统意义上的电商、内容、直播、
投放等团队。
互动转化者
他们的核心任务是“在互动中放大商业价值”。这包括了客服、导购、外呼、私域运营等
团队。
互动经营者
他们的核心任务是“将每一次互动沉淀为长期关系资产”。这包括了会员、用户运营、品
牌等团队。
品牌不同业务角色，该如何利用一知 AI 拿结果？CHAPTER 5
76
图：品牌增长链路中关键业务角色
77
无论你身处哪个部门，在引入 AI 时，都可以遵循这简单的【三步思考法】：
我们认为，一知 AI 的真正价值，不在于“替代”某一个岗位，而在于让这三类角色，第一次能够
调用同一套“互动能力内核”，并在各自的位置上协同作战，共同放大增长。
找瓶颈：找到你所在环节最大的“痛点”（是素材产能不足？还是直播人力不够？
亦或是 ROI 不稳定？）
做验证：选择一个与 KPI 强关联的 AI 能力点，做“小规模验证”（例如：先试
用 AI 跑直播切片，或用 AI 外呼做一次会员召回）
融流程：将验证成功的动作，固化进你的日常工作流，形成“长期能力”（例如：
规定每次大促前，必须用 AI 做人群洞察）
1
2
3
品牌不同业务角色，该如何利用一知 AI 拿结果？CHAPTER 5
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EC 电商部门，
如何把 AI 变成真正的提效杠杆
在所有业务角色中，EC 电商部门往往是 AI 最先跑通、也最先看到结果的场域。这并非偶然。
与其说电商“需要”AI，不如说，电商，是 AI 互动营销体系的终极“压力测试场”。
原因很简单：这里的数据最密集，互动最频繁，结果也最可被量化。几乎所有 AI 互动能力，都
会在电商这个残酷的“主戰場”中，被“逼”到成熟。
正是在这个“压力测试场”中，我们看到了三段长期存在、却难以靠人工解决的能力断层，而一
知 AI 的核心能力矩阵，在电商体系中能补足的，恰恰是三段最关键的“能力断层”。
过去的痛点
投手每天盯后台，调价全靠经验，根本赶不上实时的流量波动；预算分不清、人群不够准、
计划多到管理不过来；ROI 时高时低，完全看天吃饭。
AI 的解法
从“人工调价格”变成“算法调用户”。每一个动作都比人快 100 倍。
断层一：投放优化依赖经验 ，AI 补足“实时判断与自动调优”1
79
投前洞察：
AI 能从历史订单和搜索行为里，精准挖出高潜人群（例如“加购未付的学生”、“回头购的
宝妈”），不再盲投。
投中调优：
AI 能毫秒级地修改出价与预算分配，根据实时 ROI 自动止损或追投，这是人力根本无法
做到的。
投后沉淀：
AI 自动沉淀优质人群包，挑选高意向用户进行二次触达，实现资产复用。
为什么一知的智能投放更懂你？因为我们积累了多年的外呼、导购、直播用
户行为数据，我们比通用平台更懂“什么样的人会买”和“什么样的话术会转化”。
我们的投放系统，不是冷冰冰的算法，而是理解消费者意图的“超级投手”。
一知的独家价值
品牌不同业务角色，该如何利用一知 AI 拿结果？CHAPTER 5
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图：AI 赋能电商投放全流程
过去的痛点
电商对内容的消耗是无底洞。主图、详情页、短视频永远不够用；创意团队疲于赶稿，
质量难以保证；A/B 测试成本高昂，往往一条素材用半年，也不知道为什么好用，为什
么不好用。
AI 的解法
从“做一条素材”变成“运营一个内容版本池”。一知的内容 AI，不是简单的图片生成工具，
而是围绕电商“卖货闭环”设计的四段能力：
断层二：素材生产跟不上需求，AI 补足“内容产能与多版本试验”2
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生产自动化：
AI 一键生成模特图、场景图；自动写文案
并结构化提炼卖点；自动生成短视频脚本
和直播切片。
质量智能化：
AI 自动分析竞品卖点，挖掘评论区痛点补
齐盲区，并根据 SEO/CTR 逻辑优化文案。
互动个性化：
实现千人千面的素材展示，根据用户兴趣
自动排序，甚至提供对话式的 AI 导购说
明。
投后沉淀：
自动适配多平台尺寸，自动分发，自动复
盘诊断。
这四段能力，补的不是某一个环节，而是直接
拉升了 EC 的两个核心 KPI：CTR（点击率）
和 CVR（转化率）。
图：AIGC 电商内容能力全景图
品牌不同业务角色，该如何利用一知 AI 拿结果？CHAPTER 5
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图：AI 赋能电商直播业务流
过去的痛点
金牌主播成本高，无法 24 小时在线；深夜和闲时流量无人承接，白白流失；直播切片效
率低，运营熬夜剪辑；主播状态不稳定，话术经常遗漏卖点。
AI 的解法
让你拥有 24 小时在线的“标准化主播”，让真人主播“更专注卖货”。
数字人负责“守”：
0 成本覆盖深夜和工作日非高峰时段，用标准话术兜底长尾流量，并秒级回复弹幕问题，
确保“场子不冷”。
真人主播负责“攻”：
聚焦于解释价值、建立信任、营造爆发氛围。
AI 负责“剪”：
下播后，AI 自动识别高光时刻，将直播切成 10 条短视频，自动分发引流。
断层三：直播人力瓶颈，AI 补足“长尾流量承接与话术标准化”3
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图：一知 AI 对品牌核心业务角色的互动赋能
全域协同：
一知 AI 如何赋能更多核心业务部门
如果 AI 只在电商部门“打赢一场仗”，而无法被其他部门理解、调用与复用，那么增长依然是局
部的、不可持续的。真正有价值的 AI，必须能够穿透组织边界，成为多个业务角色可以共同使
用的“能力底座”。
品牌不同业务角色，该如何利用一知 AI 拿结果？CHAPTER 5
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对于渠道与零售团队：从“一次交易”到“关系复利”
对于市场与品牌团队：从“部门割裂”到“互动协同”
对于客服与用户运营团队：从“人力上限”到“智能密度”
在传统组织中，市场团队负责内容、声量与认知，却很难判断哪些创意，真正对转化产生了价
值。而当他们开始直接调用在电商与直播场景中验证过的内容 Agent 与互动数据时，一个关键
的节点被打通了。
例如，在直播间中被高频追问、反复触发转化的商品卖点，会被 AI 自动结构化为“高互动内容
要素”，反向输入到短视频与种草内容生产中。市场团队不再凭“网感”猜内容，而是基于真实互
动行为，判断什么值得被放大。AI 并不替代创意决策，而是让创意第一次具备了规模化复制与
快速反馈的能力。
客服与用户运营，长期被限制在“应答”和“售后”的角色中。问题不在于人不努力，而在于好的判
断、好的话术，无法被系统性复制。当这类团队开始接入一知的对话 Agent 后，变化不在于“有
没有 AI”，而在于“AI 被用在了什么位置”。
以会员唤醒为例，AI 会基于历史对话与行为标签，自动判断是否值得触达、用什么话术、何时
介入。客服不再只是“接电话的人”，而是通过 AI，参与到关系维护与转化决策中。组织的能力，
不再取决于几个金牌员工，而是整体“智能密度”的提升。
总部的标准话术、促销逻辑、产品重点，过去很难在一线被完整执行。而通过 AI，这些能力可
以被实时、标准化地下沉。
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例如，门店导购通过数字人进行话术演练；不同区域自动生成差异化活动物料；一线用户的反
馈与成交阻力，被即时回传并结构化分析。这意味着，每一次发生在门店、私域或线下的互
动，不再是“用完即失”的经验，而是被系统持续吸收、学习，并反哺到下一轮决策中。增长，
开始具备复利属性。
当我们将视线扫过电商、市场、客服、零售这所有的核心战场，你会发现，一知智能的 AI 体系
始终遵循着同一个底层逻辑：不做“空中楼阁”的技术，只做“落地生根”的业务。
我们不是先有了锤子（技术）再去找钉子（场景），而是从投放、内容、直播、外呼、导购这
些品牌最高频、最高 GMV 的节点里，打磨出了一套“互动型 AI 能力矩阵”。这套矩阵拥有三个
植根于业务的基因：比通用模型更懂用户的潜台词（意图理解）、比纯技术工具更懂什么样的
文案能卖货（业务逻辑）、并且每一个能力都与 ROI、转化率、复购率这些核心指标直接绑定
（结果导向）。
因此，对于品牌而言，选择一知，不仅仅是购买了一套软件工具，更是获得了一个能打仗、懂
生意、永不疲倦的 AI 运营团队。
当我们翻过这一页，这本白皮书就将画上句号。但对于品牌而言，一场关于“生
存与进化”的新征程，才刚刚开始。
通过这五章的探讨，一个共识已经清晰可见：流量红利的时代彻底落幕，我们
已身处一个“存量博弈”与“价值深耕”并存的新周期。 在这个周期里，品牌增长
的底层逻辑，已从粗放的“流量采买”，不可逆转地转向了精细的“互动经营”。
未来的十年，品牌与品牌之间的竞争，将不再是比拼谁的预算更多，而是比拼
谁能用 AI，更早、更深、更智能地与用户建立连接。
AI 互动营销，不是一个风口上的概念，它是品牌在数字时代的“新基建”。它让
每一次内容的触达，不再是单向的消耗，而是双向的奔赴；它让每一次用户的
对话，不再是冰冷的问答，而是有温度的资产沉淀。
作为这一变革的亲历者与推动者，一知智能深知，技术从来不是目的，增长才
是。我们不兜售焦虑，我们只交付结果。我们愿做那个懂技术、更懂生意的“增
长链路合伙人”，将复杂的 AI 能力，转化为品牌触手可及的生产力。
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。拥抱 AI 最好的时间，也是现在。
让我们携手，把每一次互动，都转化为长期的信任；把每一次连接，都沉淀为
增长的复利。
结语
让每一次互动，都成为增长的复利
/CONCLUSION
2026 AI 营销行业白皮书
杭州一知智能科技有限公司（简称“一知智能”）成立于 2017 年 8 月，是一家
行业领先的大模型 AI 互动营销公司。基于多模态人机交互技术及 AIGC 能力，
一知智能聚焦 AI MarTech 和 AI SalesTech 两大核心业务，打造集成交付的 AI
营销与 AI MCN 一体化服务体系。
公司深入服务消费零售、金融、本地生活、教育、汽车、公共服务等多个行业，
为企业在营销获客、私域引流、会员运营、内容策划、投放触达、直播转化等
相关营销需求提供多场景、高水平解决方案，助力企业在全域营销拥有更多 AI
数字生产力。
用 AI 赋能场景，让技术落地，一知智能依托浙江大学雄厚的研发力量，为客户
提供强大的 AI 能力和深度场景化智能服务。公司自主研发的“太一“大模型矩阵，
公司简介
/ABOUT US
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专注垂直行业营销场景，累计沉淀数百亿数据，具备精度高、响应快、成本低等优势。现已成
功陪跑 2000+ 行业头部品牌，持续打造公司在 AI 营销领域的 Agent 场景化应用，以进一步实
现人机交互新前景的探索。
破壁攻坚，创新领跑。公司立足全球化发展，现已在日韩、东南亚、欧洲、美洲等多个国家开展业务，
并获评国家级专精特新“小巨人”企业、浙江省科技新小龙企业、杭州市领军型创新创业团队、
杭州市准独角兽企业、中国准独角兽企业 TOP100、国家高新技术企业、省级专精特新中小企
业等称号。
本报告由一知智能编制。除特别标注外，报告中的文字、图表及分析内容均为
一知智能原创成果，受相关法律法规保护。未经一知智能书面许可，任何单位
或个人不得以任何形式对本报告内容进行复制、转载、改编或用于商业用途。
报告中部分图表或资料引用自公开报告或第三方研究成果，均已在文中注明来
源，其相关权利归原权利人所有。如需转载或引用本报告内容，请注明来源“一
知智能”。
本报告内容基于一知智能平台数据、公开资料及阶段性分析结果整理形成，仅
用于行业研究与市场参考。受数据样本、分析方法及市场变化等因素影响，相
关结论不构成任何商业或投资承诺。一知智能不对因使用本报告内容所产生的
任何直接或间接后果承担责任。
版权声明
免责声明
附录
法律声明
2026 AI 营销行业白皮书
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市场总监 / 曾妮
内容总创 / 王艺臻
设计主创 / 吴璇
技术顾问 / 黄志鹏
TEAM
主创团队
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