深演智能謝鵬：一方數據的價值，只有智能體才能真正挖透｜Morketing靈眸大賞2025

整理 | Chole

過去五年，不少品牌在數字化浪潮中大量投入，卻陷入困境，功能繁復的系統堆出了技術底氣，卻沒堆出實打實的增長動能。AI 智能體的出現，并非給這場 “競賽” 添新裝備，而是要改寫規則：營銷的核心不再是 “人學工具”，而是 “工具懂業務”。

To B 市場不容半點虛火，幾十個億的生意需要AI給出零幻覺的答案，更需要它把用戶數據、交易反饋變成可復用的增長資產。從前端的用戶溝通優化，到 GEO 重構搜索流量邏輯，再到智能體中臺實現 “一次調優、全域生效”，本質都是讓 AI 從 “概念” 落地為 “基建”。

但所有智能價值的釋放，都始于扎實的數據。當 AI 已從 “工具” 變成 “業務伙伴”，品牌該如何避開試錯的陷阱，讓智能體真正承接起業務增長的重任？從 “嘗鮮” 到 “深耕” 的關鍵一步，又該如何邁出？

這一困境正在被新一代的AI智能體所改變。其根本性區別在于交互方式的變革——從需要專業培訓才能操作的圖形界面，轉向以自然語言對話為核心的人機協作模式。深演智能聯合創始人謝鵬指出，這標志著營銷技術從“需要被復雜操作的工具”，進化為“能夠理解意圖、自主執行并交付結果”的業務伙伴。

在第十屆靈眸大賞Morketing Summit“智啟”「AI驅動的中國營銷增長引擎」專場上，Morketing邀請到了深演智能聯合創始人兼首席運營官謝鵬帶來《AI 智能體重構營銷決策》主題分享。

以下為主題演講實錄，Morketing編輯整理：

智能體“五大挑戰”

AI如今已是營銷圈的頂流名詞，而過去五年，絕大多數品牌都已完成用戶數據治理、上線過各類營銷管理系統。

大概2019年開始，全行業掀起數字化建設熱潮，CDP、數據中臺、營銷自動化系統買了一堆。現在大家的后臺或許都像飛機駕駛艙，按鈕密密麻麻、功能號稱全知全能，技術含量拉滿，但作為品牌掌門人，你真的能靠這些系統讓增長飛機順利起飛嗎？

而智能體與過去五年軟件的本質區別就是：過去是人適應系統，現在是系統適配人。智能體的核心是自主決策、自主運行，你用自然語言拋出業務場景里的營銷問題，它直接給出結果。價值可驗證、落地可感知，和過去建了不用、用了沒效果的軟件時代徹底切割。

那么，智能體如何落地到業務場景？這其中有五個挑戰：

第一是大模型的幻覺。To C 端或許能容忍 AI 的信息偏差，但 To B 品牌手握幾十個億、上千億的生意，任何 “編造性回答” 都是不可接受的風險，零幻覺是智能體的底線要求；

第二是鋸齒化智能。不同大模型的能力邊界不是平滑曲線，而是 “鋸齒狀” 的：有的擅長圖形生成，有的強于邏輯推理，怎么在對應場景匹配到合適的模型，是落地的關鍵卡點；

第三是評測標準的缺失。智能體的效果怎么衡量？目前行業還沒有統一的評估體系，“好用不好用” 全憑主觀感受，落地價值難驗證；

第四是行業 “黑話” 和商業邏輯。就像在上海這個場地，我們溝通里全是專業術語、中英文夾雜的表達，智能體若讀不懂 “品牌資產沉淀”“渠道 ROI 優化” 這些訴求，就談不上適配業務；

第五是不穩定的結果。同一營銷問題多次詢問，智能體可能給出不同答案，但 To B 業務需要的是標準化、可復用的執行結果，這種不確定性會直接影響業務落地。

To B 營銷智能體成功的三個要素

這五個挑戰，正是深演智能過去十幾年沉淀后，在今年2月推出營銷智能體的核心出發點。我們用三次迭代（6 月、9 月接連發布升級版本）、服務數百個品牌的實踐，總結出 To B 營銷智能體的三大關鍵成功要素：

第一是專家知識直達。過去用軟件，要IT人員教你功能在哪、架構怎么用，還要用底層語言挖數據；現在智能體的界面就是自然語言，最懂業務的營銷人不用懂技術，就能直接提問、驗證結果，讓專業的人掌控專業的事。

第二是業務工作流拆解。AI 就像拍電影，工作流就是腳本。就像我們用深度思考模式時，AI不僅給答案，還會展示思考過程；營銷智能體也一樣，懂業務的人能把新品上市推廣、用戶生命周期運營這些任務，拆解成一步一步的執行流程，讓 AI 跟著業務邏輯走，而不是憑空輸出。

第三是一方數據私有化沉淀。公開知識解決不了我的品牌怎么打動我的用戶，只有把品牌自己的用戶數據、交易數據、營銷數據喂給智能體，結合大模型的上下文記憶 + 小模型的精準匹配，才能產出針對性的解決方案。這也是我們大模型 + 小模型架構的核心，大模型負責推理決策，小模型聚焦一方數據的產品推薦、用戶洞察，兩者協同才能真正解決To B的實際問題。

而深演的獨特優勢，恰恰在于兩點：一是基因，兩位創始人都出身寶潔，懂營銷比懂技術更重要；二是沉淀，過去十幾年我們一直聚焦用戶數據管理，手里握著 To B 營銷智能體最核心的燃料，也就是一方數據的治理能力。

現在，我們的營銷智能體已經覆蓋營銷全鏈路，且在三類行業落地最為成熟。汽車、美妝、泛零售行業需要面對海量用戶開展重復性溝通，正是智能體的核心適用場景，能大幅降低人力成本、保證溝通標準統一。

在具體場景中，新品創新環節可快速生成數千個數字消費者畫像，迭代效率與精準度遠超傳統調研；客服質檢與洞察領域，針對美容顧問的話術合規性、汽車試乘試駕的用戶反饋，智能體能實時抓取信息，生成考核試卷優化終端能力，同時反向賦能產品服務；節假日復購活動中，智能體的自主決策執行能力，徹底擺脫了傳統系統的繁瑣手動操作，實現全流程自動化。

更值得關注的是 AI 深水區的兩大布局方向：

其一，GEO 生成式引擎優化。AI 搜索時代的核心變化，是用戶需求從 “關鍵詞檢索” 轉向 “場景化提問”，品牌要 “始終被看到”，不能再依賴傳統 SEO 的關鍵詞堆砌。GEO 的價值在于，通過生成式 AI 解讀用戶深層意圖，結合品牌一方數據生成精準匹配的內容，讓品牌在搜索結果中自然占據核心位置，這本質是智能體在流量入口的延伸應用，把 “被動等待搜索” 變成 “主動匹配需求”，為商業增長開辟新的精準流量來源。

其二，智能體中臺建設。當品牌落地多個智能體后，最容易陷入 “重復維護、數據割裂” 的困境。而理想的智能體中臺，應該實現 “一次投入、全域復用”：消費者每多一個訂單，數據自動同步更新知識庫；一次算法調優，覆蓋所有關聯智能體；同時能可視化管理不同智能體的生命周期，讓高活躍、高價值的智能體聚焦資源，需要調整的智能體快速迭代。這才是 AI 落地的終極效率 —— 不是零散部署智能工具，而是構建可沉淀、可復用的智能營銷生態。

這里必須強調一個落地前提：所有智能體的效果，都依賴扎實的數字化基建。內部用戶數據若未整理完善，智能體便無從發揮價值，GEO 和智能體中臺更無從談起。數字化基建是第一步，也是關鍵一步。而深演本身就深耕營銷數字化建設，即便品牌尚未完成這一功課，我們也能提供一體化解決方案，同步補齊數據治理與智能體落地的雙重需求。

結語

最后給大家一個務實建議：不必神話智能體。確定性的結果，必然源于確定性的業務起點。選擇一個具體的業務場景切入，因為智能體的核心是直接交付營銷任務結果，且可被實時驗證。從單一場景感受其價值，是品牌落地智能營銷最簡單、最可靠的路徑。