AI Agents 如何赋能出海广告追踪与用户运营?

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作者：微信文章


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近日，神策数据主办的“AI 生存新法则：跨境电商全链路效率革命”主题沙龙成功举行。活动集合了跨境电商企业创始人、运营负责人、专注 AI 技术落地的团队伙伴等，大家共同探讨了 AI 如何破解跨境经营难题、驱动品牌增长，寻找能解决实际问题的 AI 工具与策略。

神策数据创始人、CEO 桑文锋在活动上以“AI Agents 如何赋能出海广告追踪与用户运营”为主题进行分享，从技术底层拆解如何运用 AI Agents 解决广告追踪难题。以下是演讲实录：

现在我们所处的时代，是一个非常有意思的时间节点。过去十年，整个数字化建设更多是围绕“工具化”、“平台化”去做；但接下来的十年，甚至三十年，AI 会重新定义整个产业的运行方式。

对我个人来说，我去年大概花了半年时间，从零开始系统地去学习神经网络相关的技术。我认为，既然这是未来三十年的技术，那花点时间去把基础学明白，是值得的。而且现在学习的门槛也比以前低很多，有很多模型和例子可以直接上手。既要 learning AI with AI，也要 building AI with AI。我们可以用 AI 来帮助自己更快地学习 AI，也可以在开发中让 AI 成为我们的搭档。在这个过程中能很直观地感受到模型能力的边界在哪里，也能看到它的成长速度有多快。
面临四个挑战：技术、数据、业务落地与管理


但我们也要看到，在企业的数字化和智能化转型过程中，大家普遍面临着一些共性挑战。

第一是技术鸿沟。

搭建和维护复杂的数据分析和用户运营系统需要专业的技术知识和技能，这对于许多企业来说是一个巨大的挑战，不仅需要投入大量的人力和物力，还需要持续的技术更新和升级。

第二是数据鸿沟。

专业、合理的数据建模要求数据专家对业务有深入的理解，同时具备扎实的数据处理能力，能够准确地对数据进行分类、整合和分析。

不同业务场景的数据需求各不相同，如何根据具体业务构建有效的数据模型是一个关键问题。

第三是业务落地的鸿沟。

在开展业务的过程中，需要将业务目标拆解为运营目标，制定和执行运营策略，再分析结果并归因到运营目标形成闭环。

这其中：如何准确拆解业务目标？如何制定有效的运营策略？如何通过数据分析准确归因？这些问题阻碍了业务运营闭环的形成，使得数据驱动的业务决策难以落地。

最后是管理挑战。

促进技术、数据和业务专家之间的高效协作是一个复杂的管理问题，需要建立有效的沟通机制和协作流程，确保各方能够充分发挥自己的优势。

不同部门之间可能存在利益冲突和信息不对称，如何协调各方利益，实现信息共享和协同工作是管理面临的挑战之一。

过去神策在和客户合作的过程中，我们也深有体会。我们的产品功能很强，但很多客户也反馈说：神策很好用，但上手门槛有点高。因为要真正发挥它的价值，对人的专业能力要求也很高。



所以我们就在想，有没有可能让产品自己变聪明一点？

让系统能理解业务、能帮人思考、能主动提出建议，而不仅仅是一个工具。

这也就是今天我要讲的主题：AI Agents 如何赋能出海广告追踪与用户运营。
一、CDP 能力：数据仍然是智能化的基石


回到神策的产品，我们在过去几年一直专注在客户数据平台，也就是 CDP 的建设上。CDP 的核心，其实就是帮助企业打通数据孤岛，让不同渠道、不同系统里的用户数据能形成统一的用户视图。

在出海业务里，这个问题更复杂。因为你会面对多个市场、多个语言、多套系统，还要同时考虑合规要求。比如 GDPR、CCPA、中国的个人信息保护法等等。神策在这方面花了很多时间去构建安全合规体系，也支持不同地区的私有化部署，保证客户的数据安全。

从技术上讲，我们现在的产品体系已经形成了一个比较完整的全景图，包括数据采集、分析、画像、指标管理、智能洞察、旅程编排等。这些能力构成了我们今天谈 AI Agents 的底座。因为 AI 再智能，它也需要干净、准确、结构化的数据做支撑。没有数据，AI 就只是空中楼阁。
二、广告追踪能力：出海营销的智能化升级


第二部分我想讲的是广告追踪。

现在做出海的朋友都知道，广告投放成本越来越高。获客越来越难，大家都从“广撒网”转向“精细化运营”。但现实问题是，数据分散、埋点混乱、归因不准、协作低效。很多公司花了大价钱投广告，但根本不知道哪些渠道带来了真正有价值的用户。



神策数据在这方面做了很多客户项目，比如有一家出海的数字资产交易平台，他们在全球投放 Google Ads、Tiktok、Meta 等多个平台。过去，他们的数据分散在各个平台里，既有延迟，又有口径不一致，手动做报表非常低效。我们帮他们打通了从广告平台到行为分析平台的完整数据链路，统一了用户 ID，实现了实时 ROAS 监控。最终他们能够动态优化预算，把钱花在更有效的广告组上。


三、AI Agents 能力：让软件“有脑子”


接下来我想讲讲 AI Agents。过去神策做的产品，功能非常强大，但其实它更多只是一个给人用的工具。很多客户一方面夸我们产品功能强，另一方面也会抱怨上手门槛高，对使用者的专业能力要求高。所以我们思考：能不能让产品变得更聪明一点？我的一个比喻是：软件就像一辆车，AI 就是司机。过去神策的产品是车，但没有司机。客户要开车，就得自己会开。现在加上了 AI 司机之后，这辆车谁都能开。这个“司机”能够理解业务场景、理解你的问题，然后自动去帮你把分析、归因、投放这些复杂的事情做掉。我们做的第一个 Agent 是 AI 智能分析师。它不是取代人类分析师，而是成为他们身边最得力的数据助手。它能把模糊的问题转化成明确的分析需求，比如有人说“最近业务不太好”，AI 能进一步追问、拆解成“哪个产品线、哪个时间段、哪个指标下滑”，然后去调取数据，做初步解读，甚至给出改进建议。

另一个方向是我们在广告追踪场景下的 Agent：JTracking。它可以用自然语言的方式去描述需求，输入一个 Web 网址，AI 会自动生成埋点方案及配置，还可以直接推送到 Google Tag Manager，完成自动化埋点，形成完整的 AI 埋点、Server-side Tracking 和广告回传的完整解决方案，提升准确性和部署效率。这个过程原本可能要几十个小时，现在 30 分钟就能完成。效率提升是十倍以上。



我们还有个正在验证中的产品是 UX Agent，通过视觉大模型来分析用户体验问题。市场上已有的解决方案，是通过 Session Replay 的方式进行 Web 站点的回放分析，但需要 PM 人工去一个个的查看用户的访问视频，耗时耗力。我们创新性的用视觉大模型来做体验分析，帮助客户优化用户旅程体验。这个产品还在 MVP 验证中，欢迎找我们预约体验。

四、场景与私有知识：AI 的关键落点


我非常认同一点，就是 AI 的落地一定是场景驱动的。比如文字生成图片，生成英文的准确率高，但中文就很差，可能就是因为繁体和简体混在一起训练的缘故。模型不懂语境，就会混乱。做产品也是一样，如果你不理解场景的细节，不掌握场景的知识，再强的模型也做不好。还有一点我想特别强调——私有数据和私有知识的重要性。神策在 2015 年成立的时候，我给公司定的愿景是“花十年时间重构中国互联网的数据根基”。现在到了 AI 时代，我发现“数据”这个词要升级成“知识”。企业的竞争力，不仅仅来自你拥有什么样的数据，更来自你沉淀了多少自己的知识体系。你自己的业务逻辑、你的经验、你的洞察，这些都应该成为私有知识，被 AI 吸收和利用。否则如果所有东西都是开放的、共享的，企业就失去了差异化。这也是为什么神策运用服务 2500+ 客户的经验及客户已有的知识来构建知识库，同时基于知识库构建 Agent，让 AI 来帮助我们实现业务的数据驱动。

最后我想说，AI 确实会改变整个行业，但它不是一夜之间发生的事。AGI 迟早会来，但我们更要关注阶段性的价值创造。也就是说，在 AGI 到来之前，我们如何利用当下的大模型能力，在具体的场景里创造实际价值。这是所有创业者、所有做产品的人要去思考的。对神策来说，我们希望用 AI 去重塑数据分析和用户运营的方式。让每一个人，无论是否懂数据，都能更高效、更智能地做出决策。我相信这是一个新的起点。谢谢大家。✎✎✎【更多内容】

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