ToB 增長的殘酷拐點：會不會用 AI，才是生死線

紅衣教主要干掉市場部？市場部成了目前市場環境下的第一個犧牲品？

文｜牛透社；編輯｜燕子

除此之外，客戶成功團隊（CSM）會不會是下一個被 AI 干掉的崗位？

在 AI 席卷一切的風口下，ToB 行業最諷刺的現狀是：人人都在談增長，真正能跑出來的，卻寥寥無幾。有人還在幻想靠一個爆款廣告、一個爆火話題就能收割訂單；有人自嗨著把大模型當萬能藥，卻沒發現客戶早就不吃這一套了。

真正的穿透式增長從來不是靠一招鮮，而是靠一套體系 ——讓客戶看見你、理解你、信任你、愿意為你付錢。

在搜索引擎失效、AI 植入一切內容入口的時代，你的 SEO 也許還沒做明白，GEO（生成式引擎優化）已經卷來了；你的市場部還沒想好怎么用 AI 提效，AI 已經在重寫你的客戶成功團隊的工作底線。

增長系統必須是AI First的，營銷要可被 AI 引用，產品要可被 AI 理解，客戶成功要可被 AI 放大。

重復性、低價值的活，AI 會干掉它；真正跑得動的創新、留存、增購，才是組織該死死攥住的根本。

7 月 3 日，崔牛會帶著三十多位 ToB 企業創始人、高管在網易數智進行了一場深度學習。

網易數智 CMO 姜菡鈺（卡爺）、網易數智副總經理 & 網易云商總經理 肖鈺妍、網易云商客戶成功總監 柯明星三位一線操盤手結合自身的實踐和思考，與到場的學習者來了一場坦白局。

牛透社整理其中部分筆記，供大家參考學習，希望對你有所啟發：

閱讀目錄
1. SEO 之后，GEO 才是 ToB 營銷的新入口
2. “AI First” 從每個員工抓起
3. AI 商業化，做對產品
4. 客戶成功的存在價值越來越低了嗎？

SEO 之后，GEO 才是 ToB 營銷的新入口

當 AI 席卷 ToB 行業，越來越多企業開始焦慮：是不是做一條爆款視頻、搞幾場大模型發布會、喊幾句「AI 替代市場部」的口號，就能解決增長的難題？

網易數智 CMO 卡爺的答案是否定的。

網易數智 CMO 姜菡鈺（卡爺）

對她來說，真正的 ToB 增長，從來不是靠靈光一現的爆款內容，更不是盲目 “上 AI”，而是要基于客戶的真實需求和信任，持續構建一套讓客戶看見你、了解你、相信你、愿意為你付費的體系。

過去十年，網易數智營銷增長團隊服務了超過百萬家企業客戶，支撐了網易云信、網易云商、網易易盾、網易數帆、網易 CodeWave 等五大業務線。

這個團隊一直保持小而精、扁平敏捷的組織形態，用最少的人手去支撐復雜業務的同時，也始終緊跟新工具、新范式的落地。

AI 帶來效率，毋庸置疑，這是受歡迎的。但更重要的是，AI 如何成為品牌長期可見的新入口，才是營銷人更應該關心的課題。

卡爺分享中，最值得劃重點的內容之一，就是生成式引擎優化（GEO）。（ToB營銷的底層系統與增長重構）

簡單來說，用戶的信息搜索習慣正在從「搜索引擎找鏈接」變成「向 AI 引擎提問」。

這背后直接改變了品牌曝光的邏輯：過去做 SEO，要讓搜索引擎把你排到第一頁；現在做 GEO，是要讓 AI 愿意引用你的內容，把你的觀點整合進對話式答案里。

這一點看似不起眼，卻直接影響一個品牌在未來三五年的可見度。

傳統 SEO 追求的是排名和點擊，而 GEO 則更像是在和 AI 對話的背后「做投喂」。

AI 不會保留一份緩存，而是會實時抓取、理解、整合信息，這要求企業內容必須更結構化、語義更清晰、來源更可信。

要讓 AI 引擎信任你、引用你，比僅僅優化關鍵詞復雜得多。

網易數智在 GEO 上的做法是：

• 第一，要深挖用戶真實意圖，而不只是做表面化的關鍵詞堆砌。他們會用十幾年沉淀下來的搜索行為數據，去反推用戶每個搜索背后真正的痛點，然后用更貼合的內容去覆蓋這些意圖。
• 第二，要盡可能讓內容結構清晰、信息全面。不僅把好的一面講出來，還會逆向解釋客戶關心的問題和可能的疑慮，讓 AI 引擎更容易整合信息、輸出更完整的答案。
• 第三，巧妙塑造一個客觀可信的「人設」。相比赤裸裸的廣告，AI 更傾向引用有觀點、去廣告化的內容。一個 “有血有肉” 的內容發布賬號，背書比單純的品牌號更有效。

當然，和 SEO 不同，目前，GEO 的效果很難立竿見影，短期內也很難精準測量。

但卡爺認為，GEO這件事不是可做可不做，而是一定要做。誰能更早地把自己的知識資產變成 AI 愿意引用的內容，誰就能在未來的 AI 搜索流量里占到便宜。

除此之外，卡爺還分享了其他在組織構建、內容營銷等方面的務實思考：

重復、機械的內容生成，AI 可以替代，人就該把時間留給更需要洞察、創造和策略的事；扁平、敏捷的小團隊，能比傳統「深井式」組織更快試錯、更快用好 AI 工具；哪怕在內容分發上，小紅書、短視頻號、B 站也不是靠堆內容去卷，而是回到一點 ——用對用戶真有用、真能建立信任的內容，帶來線索和轉化。

在 AI 大潮里，誰都能喊 “增長”，但真正能從新范式里拿到確定性收益的，一定是更早理解GEO 價值、更早投入構建可引用知識庫的人。

別只盯著熱點和爆款，當客戶下一次用 AI 提問時，品牌能否在生成的答案里被自然提到，這才是下一場 ToB 營銷的勝負要點。

“AI First” 從每個員工抓起

在肖鈺妍的分享里，可以看到一家 ToB 企業是如何在內部快速構建起 AI 應用與創新氛圍，并將應用落地到組織里的。

網易數智副總經理、網易云商總經理 肖鈺妍

首先，肖鈺妍介紹了一個背景：對大多數做互聯網或 SaaS 產品的人來說，一個產品從需求到落地迭代，往往是一個相對漫長且標準化的流程 —— 從調研、PRD、研發確認、排期、開發、上線到迭代，每一個環節都環環相扣。

然而，為了在內部快速嘗到 AI 的效果，網易云商打破了傳統的流水線模式，依托網易 CodeWave 的智能開發能力，直接把業務人員、產品經理、Agent 開發、前端開發拉到一個小團隊里，形成了緊密溝通、快速聯動的閉環。

在這個小團隊中，需求實時對接、架構快速拆解、前后端與 Agent 開發同步推進，很快就拼出了初步可用的可視化界面，并在短短幾天內聯調，業務主管實時進行效果驗證與現場調整。

低代碼和 AI 快速呈現效果的特性，讓這個流程在6～10 天內就跑通了，初步產品上線后，業務人員能立刻感受到實際成果，這極大地激發了內部對 AI 的興趣和信心。

圖源 網易數智

當然，肖鈺妍也坦言，這樣的創新嘗試并非所有人都能馬上投入熱情。

組織里總有人愿意嘗鮮，也有人選擇觀望。要讓 AI 真正 “進入每個員工的心里”，光靠小范圍試水遠遠不夠。

因此，他們在試點成功后，設計了一個更大范圍的 “全員 Agent 應用開發大賽”。

這一做法可以看作是把過去Hackathon（黑客馬拉松）的內部創意激發傳統，與新的大模型和 AI 技術結合起來，用比賽的形式讓每個人都親手去 “摸 AI”，在實操中轉變思維范式。

為了讓大賽不流于形式，他們把參與和績效強綁定，尤其是要求團隊主管必須親自參賽、組隊，形成 3～5 人的小組。

同時，他們也設立了小額獎金，對前三名給予激勵，并對缺乏技術能力的團隊安排了“研發教練” 跨組支持，保證想做的人有資源可用。

整個大賽流程也有嚴格的評審機制，包括大眾投票和核心管理層評選，并且肖鈺妍作為負責人自己也帶頭參賽，基于興趣做了一個算命 Agent，親自示范 “1 號位要帶頭”。

這場大賽不僅在短時間內激發了很多可落地、可嘗試的 AI idea，也在內部發酵出了更多部門間的聯動和后續的業務想象空間。

盡管有些方案初步成果有限，但在十天內跑通流程、嘗試落地本身就是一種高效的內部學習與 AI 能力建設。

小結三點啟發：

第一，用智能開發能力和小團隊機制極大地壓縮了 AI 應用的試錯周期；

第二，用強綁定的比賽制度把嘗鮮行為擴散到更大范圍；

第三，主管帶頭示范和績效捆綁，讓 AI 從口號變成了實際可執行、人人可參與的內部行動。

對任何想在組織內部構建 AI 氛圍的 ToB 企業來說，這些方法值得借鑒。

AI 商業化，做對產品

分享中更深入的內容是，肖鈺妍提到今年面臨的最大挑戰：有了好的 AI 產品和技術，下一步真正棘手的問題是，怎么把它賣給客戶、怎么收費？

對于做 SaaS 的企業來說，過去收費方式主要是按年費、按坐席、按 license 來收。但在大模型和智能 Agent 的時代，行業里熱議 “按效果付費”（RaaS, Result as a Service）的思路，這背后引出了一個關鍵問題：AI Agent 是否具備可復制、可標準化、可產品化的能力？

肖鈺妍以網易云商用于內部的 “智能排障 Agent” 為例作了剖析。

這個 Agent 的設計初衷是自動排查呼叫中心出現的各種技術故障，比如卡頓、無聲、機器人回答不準確等，每一種故障都對應一條獨立的排查鏈路。

當初他們對這個內部項目抱有很高的期待，認為做成后不僅能服務內部，還能把這套能力對外售賣，形成額外收入。但當真正深入后，他們發現了一個現實難題：排障 Agent 的鏈路和流程是高度個性化的，它幾乎是與自家內部場景深度耦合的，客戶間難以通用。

即使是同樣做客服 AI 的同行公司，彼此也很難直接復用，因為每家的技術架構、問題鏈路、數據習慣都不同。

因此，肖鈺妍給出了一個重要結論：并不是所有 Agent 都能產品化，無法標準化的 Agent 注定只能做定制化服務和咨詢交付。這與傳統的訂閱式 SaaS 收費和規模化交付完全不同，也意味著收入模型和服務模型必須轉型。

圖源 網易數智

為了更好地拆解這層關系，肖鈺妍分享了他們總結出來的一個可借鑒的思路：企業在做 AI Agent 項目時，要清楚地認知到交付模式從 “量身定制” 到 “行業模板” 再到 “即插即用” 的不同階段。

• 最底層是量身定制，這類場景高度依賴客戶自身的個性化流程和數據，無法標準化，只能依靠咨詢與實施交付，更多是服務收入。
• 中間層是行業模板，若在服務了大量客戶后，能積累出相似場景，就有機會把經驗沉淀成可配置的行業模板，客戶買模板后再按需改造，交付效率相對可控，但仍需要項目支持。
• 最理想的是走到即插即用的產品化，例如某些門店查詢、智能 FAQ 等標準化程度高的場景，可以做成 SaaS 式的自助服務，客戶拿來接個接口、簡單配置就能用，這時才真正進入了可規模化復制和標準付費的階段，也才能匹配 RaaS 等新型按效果付費的模式。

她坦言，企業想把所有 Agent 都做到即插即用非常困難，更多的現實場景仍會停留在定制化和模板化階段。

因此，他們在不同產品線上做了差異化探索，比如在智能客服領域，最典型的挑戰是知識庫的實時性和準確度直接影響客戶對智能化的感知。

一些客戶對大模型有很高的期待，甚至有客戶想 “一口氣裁掉 90% 的客服”，但現實中如果知識庫沒有及時更新或配置不精準，AI 給出的答案就會像 “人工智障”，不僅沒幫上忙，反而影響體驗。

為此，他們強調：做 AI 產品不能只靠暢想或銷售話術，而要回到真實的業務對話數據去驗證，用真實的對話解決率去測 AI 的邊界。

例如傳統 FAQ 技術在常見問題場景下能穩定覆蓋 40% 左右，結合大模型的推理能力，可以在更多復雜場景上發力，但也要匹配客戶可用的場景，不能盲目宣傳 “一步到位替代人工”。

AI Agent 不只是技術問題，更是交付模式和商業模式的再設計。

它要求企業在一開始就要判斷清楚哪些場景能標準化、可復制，哪些只能定制做服務，并把對應的付費方式、交付資源和客戶預期對齊，否則很容易陷入 “技術有了、商業卻走不通” 的困境。

對于想在組織內推動 AI 或 Agent 化轉型的團隊來說，這也是一個非常現實且必須正視的議題：技術突破只是一半，另一半是商業閉環要跑通。

客戶成功的存在價值越來越低了嗎？

現實中的客戶成功經理工作狀態是什么樣的？是救火隊？還是銷售人員的雇傭？

相較于工作狀態，還有一個更加飽受爭議的問題是：AI Agent 來了，客戶成功的存在感會越來越低？

甚至行業里有一些聲音佐證說，越來越多的上市公司裁掉了客戶成功團隊。

客戶成功經理的生存條件已經如此惡劣了嗎？

網易云商客戶成功總監柯明星結合她八年的 CSM 經驗，從不同組織形態和階段的客戶成功體系建設、AI 時代客戶成功再定義之路、客戶成功人群的發展路徑等層面做了分享與深度探討。

網易云商客戶成功總監 柯明星

從柯明星的分享來看，那些低價值、重復性服務必然被替代，但客戶成功的核心價值反而更需要被放大

這背后的邏輯很簡單：真正有價值的客戶成功，不是靠日常答疑、填表、做基礎報告來實現的，而是要通過對客戶的深度理解和分層運營，把有限的資源放在最有增購和留存價值的客戶上。

網易云商團隊把長尾客戶細分成C1、C2、C3三層，精準找出留存率高、增購意愿強的小客群，從而把資源聚焦在 “性價比最高” 的客戶上。

有了分層，還要有打法。柯明星提出了 “偵察兵-先鋒隊-工程隊-護衛隊” 模式。

沖在一線的偵察兵去驗證新的場景和方案，形成有用的打法；先鋒隊把可驗證的方案跟頭部客戶落地，打磨成熟；工程隊負責將解決方案批量化復制給更多客戶；護衛隊負責挖掘高潛力客戶，以及識別出流失率高的客戶，做大收入和增長。

這樣的客戶成功，不再是單純的服務成本，而是實實在在的收入杠桿。

AI 在其中的角色是什么？不是用來替代人，而是解放人。

那些重復、瑣碎、誰做都一樣的低階工作，用 AI Agent 自動生成報表、自動做洞察、自動回答問題，讓人去做更有策略性、需要人情味、需要和客戶共創的高價值動作。

當然，背后還需要重新設計團隊的人力結構。

網易數智團隊一邊縮減對可被替代崗位的依賴，一邊讓對業務和客戶最敏感的人轉型去跑增長和創新。

在這個過程中，客戶成功團隊也不再是被動等著干活，而是主動跑在前線，用對客戶的洞察反過來推動產品和方案創新。

柯明星表示，AI 時代的客戶成功，必須放棄低效、重復的 “體力活”，用技術和人力一起，把團隊打造成 “真正可驗證、可批量、可轉化” 的增長武器。

這，才是客戶成功不被替代的根本理由。

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