头部品牌都在押注 AI 营销,却卡在同一个问题上:这账,到底怎么算?

多客科技

作者：微信文章


中国工程院院士王坚曾说：“AI 不是工具革命，而是革命工具。” 这句话放在今天的营销领域，格外贴切。

2025 年，中国 AI 核心产业规模已突破 5784 亿元，4500 多家企业扎进赛道，从欧莱雅的动态官网到伊利的全球营销，头部品牌们用 AI 把 “降本增效” 玩出了新花样 —— 可热闹背后，一个更现实的问题浮出水面：AI 营销的投入产出比（ROI），到底该怎么算？

连中欧国际工商学院的调研都显示，仅 30% 的企业能清晰测算 AI 投入的回报。这场看似人人都在参与的 AI 营销战，其实很多人还没摸清 “怎么算账” 的基本规则。

先看清：AI营销早已不是“写文案、做客服”

很多企业对 AI 营销的认知，还停留在 “用 AI 写个海报文案”“让机器人接客服电话” 的阶段，但头部品牌早已把 AI 拉到了 “业务决策” 的核心层。

从欧莱雅的实践就能看明白：它用生成式 AI 做了个 “千人千面” 的动态官网 —— 用户搜 “抗老” 和搜 “保湿”，看到的页面模块、产品推荐完全不同，最终转化率提了 40%。这不是简单的工具应用，而是把 AI 嵌进了 “用户触达 - 转化” 的核心链路。



伊利在春节全球营销里的操作更直观：以前把广告片翻译成 10 种语言要 7 天，现在 AI24 小时就能搞定，正好赶上海外流量高峰；亚马逊云科技帮宠物设备厂商做的 “爆款公式” 也类似 ——AI 自动剪萌宠视频，用户一键发 TikTok，销量直接环比涨了 33%。



这些案例背后藏着一个趋势：AI 营销已经从 “效率工具” 转向 “增长引擎”。就像中欧国际工商学院院长汪泓说的，“AI 正在重构商业竞争的底层逻辑”—— 企业要的不再是 “省点时间”，而是用 AI 驱动业务裂变。

但矛盾的是，一边是消费端 AI 应用（比如 DeepSeek）的日活持续涨，另一边是调研里 “能说清 AI 实际效果” 的企业依然很少。中欧市场营销学教授王琪还发现一个现象：“从董事会到基层员工，对 AI 的热度是逐渐下降的”—— 高层喊着要做 AI，基层却没感受到实际价值，问题到底出在哪？

绕不开的核心：AI营销的ROI，该怎么算？

亚马逊云科技大中华区 CTO 刘亚霄曾算过一笔账：“想做基础模型、行业大模型，1 亿美金是门槛。” 这个数字足以让很多企业却步，但他同时也提到，轻量级应用其实能快速验证价值 —— 比如那家靠 AI 剪萌宠视频的宠物用品公司，投入三个月就收回了成本，转化率还涨了 33%。

这说明，AI 营销的 ROI 不是 “一刀切”，得先搞清楚 “你要算什么”。伊利的思路值得参考，它把 AI 的业务价值拆成了四部分：消费者价值（比如更精准的产品推荐）、社会价值（比如更高效的资源利用）、员工价值（比如减少重复劳动）、企业经济价值（比如销量增长）。这种多维评估，比只看 “花了多少钱、赚了多少钱” 更全面。



特赞科技在调研 225 家品牌后，还给出了一个更具体的时间维度：“绝大多数 ROI 计算，我们选了两年周期。” 太短容易陷入 “短期主义”—— 比如只看文案生成速度，忽略长期用户留存；太长又会增加风险，毕竟 AI 技术迭代太快。两年，刚好能平衡 “短期验证效果” 和 “长期价值沉淀”。

但特赞创始人范凌还有个更关键的观点：“AI 投入是‘一把手工程’。如果从算账的角度考虑是否投入，大概率会失败；只有创始人真正坚定想做，才有可能成。” 就像当年的数字化转型，AI 营销也需要顶层决心，否则很容易卡在 “要不要继续投” 的犹豫里。

别踩坑：AI落地，比算账更重要的是“用对地方”

就算算清了 ROI，还有一个坑等着企业：钱花了，AI 却没被用好。

王琪教授团队曾遇到过一个有趣的现象：和业务部门员工聊“哪些 AI 工具对工作有帮助”，很多人一脸茫然。这意味着，企业花大价钱建的 AI 系统，可能只是 “自嗨”—— 基层员工没真正用起来，自然产生不了价值。

怎么破局？刘亚霄的建议是“谈钱不伤感情”：资金是基础，但更重要的是 “快速迭代 + 业务指标导向”。他举了个制造业的例子：某客户用 AI 处理 30 万张图纸，一开始准确率只有 18%，但通过持续迭代，最后提到了 90%—— 这不是一次到位的，而是盯着 “图纸处理准确率” 这个业务指标，一步步优化出来的。



还有个容易被忽略的风险：合规。亿滋国际的范睿思就提到，“如果 AI 生成的内容天天卷进知识产权官司，肯定糟糕”。所以他的团队建了严格的 AI 内容审核流程，确保每一条生成内容都符合品牌调性，还不侵权。这部分虽然不直接算 “收益”，但一旦出问题，之前的投入可能全白费。

最后：AI营销没有“标准答案”，但有“基本逻辑”

看完这么多案例和方法论，你会发现：AI 营销没有 “放之四海皆准的标准答案”，但有一个基本逻辑 —— 别为了 “做 AI” 而做 AI，要盯着 “业务价值” 做 AI。

欧莱雅的动态官网、伊利的快速翻译、宠物厂商的短视频剪辑，本质都是“AI 解决了具体的业务痛点”：要么提升了转化，要么缩短了周期，要么降低了成本。至于 ROI 怎么算，是选三个月还是两年，是看销量还是看员工效率，取决于你的业务目标。

就像王坚院士说的，AI 是 “革命工具”。工具的价值，从来不是看它多先进，而是看它能不能帮你解决问题。在 AI 营销这场持久战里，能在 “短期验证效果” 和 “长期投入” 之间找到平衡，能把 AI 嵌进实际业务链路的企业，才有可能笑到最后。

毕竟，热闹是别人的，能算出账、赚到钱，才是自己的。

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