專訪鈦動科技李述昊：Agent+專業(yè)模型，把全球營銷科技拉入新戰(zhàn)場

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??深響原創(chuàng) · 作者｜劉亞瀾

用 AI 做營銷，早已不是新鮮事。

淘天已讓 AI 全面落地雙11，阿里媽媽 LMA 2廣告大模型系列中的 URM 通用召回大模型已運用于日常商家生意； ChatGPT 開始測試廣告；GEO（生成式引擎優(yōu)化）如火如荼；“養(yǎng)龍蝦”熱潮席卷科技圈；營銷 Agent 更是被越來越多的 CMO 提上日程……顯然AI已不再是營銷外掛，而在成為底層基建。

但對于廣告主而言，這是一個又激動又痛苦的過程。一方面越來越多的信號、案例表明“智能技術(shù)”對于生意增長的實際價值，另一方面信息差、認(rèn)知偏見、缺乏技術(shù)經(jīng)驗等問題又讓廣告主對AI營銷的落地困惑不已——黑盒焦慮、歸因盲區(qū)、提效不增收等問題何解？ Agent 大爆發(fā)，如何選擇判別？專業(yè)模型的支撐對于 AI 營銷又有何價值？

帶著這些困惑，「深響」訪談到鈦動科技 CEO 李述昊。鈦動科技定位為效果導(dǎo)向的全球 AI 營銷解決方案提供商，核心產(chǎn)品包括自研“鈦極”多模態(tài)大模型及營銷多智能體 Navos ，主攻跨境營銷與品牌出海場景。2025年其已服務(wù)超10萬家廣告主，2025年前三季度營收達1.30億美元，業(yè)務(wù)覆蓋200多個國家和地區(qū)，并與 Meta、Google、Snap、TikTok 等全球領(lǐng)先媒體平臺建立了長期合作。

與通用大模型公司不同，鈦動走的是一條“專業(yè)大模型+多智能體”的應(yīng)用層路徑——將AI嵌入營銷執(zhí)行鏈路，直接對商業(yè)結(jié)果負(fù)責(zé)。這種“實戰(zhàn)派”的視角，或許能為我們撥開 AI 營銷的浮沫、理解趨勢走向帶來更深入的啟發(fā)。

鈦動科技CEO 李述昊

Agent + 專業(yè)模型，為什么AI營銷需要雙引擎？

人們對于 AI 營銷的理解是漸進的，一開始很多廣告主會把AI營銷簡單等同于 AIGC、量產(chǎn)素材；隨著平臺算法的演進，大家又將其等同于投放自動化，秒級競價；而當(dāng) Agent 迎來元年，AI 營銷又被誤解為了“高級版 SaaS 插件”，認(rèn)為它只是在原有工具上加了個聊天框……這些片面認(rèn)知，正讓品牌錯失 AI 驅(qū)動的真正增長紅利。

以營銷Agent為例，李述昊告訴「深響」：“行業(yè)內(nèi)存在‘Agent 會取代 SaaS’的討論，但我認(rèn)為 Agent 不是 SaaS 的升級，它是用戶，是人的數(shù)字版，它可以用 SaaS，它和 SaaS 不是取代關(guān)系。你可以把 Agent 理解為調(diào)用工具的「小助理」，ROI 太低自動關(guān)停、短劇抽高光幀等等，我們歷史上所有的工具箱，它都能用，而且用的方法更升級了。 Agent 可以通過對商品的理解、市場洞察，去調(diào)模版，去自己生成 prompt（提示詞）。”

真正的營銷 Agent 并非冷冰冰的軟件，它就像一個具備自適應(yīng)能力的“AI指揮家”。在實戰(zhàn)中，它能根據(jù)實時反饋（如廣告投放效果）即時調(diào)整策略；在長期中，它通過持續(xù)學(xué)習(xí)優(yōu)化決策模型，形成一個越用越聰明、越用越精準(zhǔn)的“增長飛輪”。

但由于人們的誤解，絕大多數(shù) Agent 并沒有完全發(fā)揮實力。觀察下來，李述昊發(fā)現(xiàn)大家的痛點集中在表達不夠細(xì)節(jié)和明確導(dǎo)致AI猜不到意圖上。

“我們發(fā)現(xiàn)客戶跟人類助理講話，要比跟 Agent 講話耐心很多。其實用好 Agent 需要有‘培養(yǎng)實習(xí)生’的心態(tài)，要合理表達需求。中國人經(jīng)常話里有話讓人猜背后的意思，但AI不懂。真正用好 Agent ，需要「會提問、會講需求」的能力，這是 AI 時代人類技能的升級。”

“面對用戶痛點，我們也會多做一步，提示用戶，讓他多選任務(wù)，順著去做。我們正在做 Proactive Agent （主動型智能體）主動推送洞察和建議，降低使用門檻。比如每天上午 10 點主動推給你昨天的數(shù)據(jù)分析和建議，而不是等你問。”李述昊透露：“我們還會上線 Skill Market ，把各種范式變成一個市場。比如預(yù)算怎么分配，賬戶怎么開，廣告怎么投，創(chuàng)意用什么模板，甚至細(xì)化到如何做東南亞美白面膜的冷啟動……我把這些范式開放出來，將復(fù)雜的營銷工作沉淀為一個個 「范式」，形成一個營銷能力的集散地。”

這也是辨別營銷 Agent 是否真有效的關(guān)鍵。越來越多的品牌出于好奇開始上手，但 Agent 實在是太多了，到底選哪個，如何辨別？鈦動給我們的啟示在于三個關(guān)注點：

• 第一，背后是否有工具支持，Agent 能隨時調(diào)用。沒有工具支持的 Agent 大概率是套殼；
• 第二，Agent 的訓(xùn)練是否有最佳實踐積累，有數(shù)據(jù)、案例、客戶分析等訓(xùn)練 Agent 或構(gòu)建 RAG （Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成) 系統(tǒng)的語料和知識素材。這些是看不見的積累，有了這些才能做出真正能干活的 Agent，才能形成“服務(wù)客戶越多，數(shù)據(jù)維度越豐富；數(shù)據(jù)越豐富，智能體決策越精準(zhǔn)；智能體越精準(zhǔn)，越能吸引更多客戶”的數(shù)據(jù)飛輪護城河。
• 第三，Agent 背后是否有自己的營銷專業(yè)模型。畢竟通用大模型在特定營銷領(lǐng)域的專業(yè)反思與決策能力，通常弱于垂直訓(xùn)練的專業(yè)模型。在有知識壁壘的 To B 場景，僅依賴通用模型會大幅限制其專業(yè)價值與決策可控性。

“好的 Agent 不會是黑盒，Navos 具備 Reflection 過程，會告訴你數(shù)據(jù)源在哪、調(diào)了哪個排行榜。那些 Wrapper（套殼）才可能會黑盒，因為沒有自己思考。”李述昊談到廣告主關(guān)系的歸因問題，他認(rèn)為“多智能體”的價值這時候就凸顯了——你可以專門讓一個“數(shù)據(jù)分析 Agent”去審視“投放 Agent”的結(jié)果，Agent 和專業(yè)模型讓多觸點歸因的自動化、精細(xì)化和實時性大幅提升，使其在復(fù)雜營銷場景下更具可操作性和參考價值。

更進一步理解，大模型的出現(xiàn)為 AI 完成了「九年義務(wù)教育」，使其具備了與人類自然交互和基礎(chǔ)認(rèn)知的能力。現(xiàn)在的關(guān)鍵，不再是訓(xùn)練AI的基礎(chǔ)能力，而是為AI賦能專業(yè)知識和技能，讓它能“工作”，創(chuàng)造實質(zhì)的商業(yè)價值。而專業(yè)模型則是「大學(xué)專業(yè)教育」，讓 AI 掌握本科生、研究生，甚至博士生級的產(chǎn)業(yè)知識，比如品牌增長、跨境營銷、消費者洞察等，讓它走進具體產(chǎn)業(yè)和場景，在具體業(yè)務(wù)中創(chuàng)造可驗證的價值。

廣告營銷專業(yè)大模型測評基準(zhǔn)榜單

從現(xiàn)在到未來，A to A 還有多遠(yuǎn)？

至于未來的發(fā)展節(jié)奏，李述昊認(rèn)為3-5年后就會出現(xiàn) A to A（Agent to Agent）營銷。

通俗來講，A to A 就是每個消費者都有一個深度了解自己喜好、預(yù)算、日程和過敏史的 Agent，每個品牌也都有一個或者多個深諳自家產(chǎn)品賣點、庫存和動態(tài)定價策略的營銷 Agent。當(dāng)你想買一套“適合下周去北海道滑雪的高性價比裝備”時，你不再去搜索框翻頁，而是告訴你的 Agent。然后你的 Agent 會直接去全網(wǎng)與各個品牌的 Agent 溝通，剔除虛假宣傳，完成性能對比，最后直接給你 1-2 個最優(yōu)選。

這聽上去似乎離現(xiàn)在還有很遠(yuǎn)。但比爾蓋茨早在 2023 年就預(yù)測，未來的 AI 智能體將讓用戶“再也不需要去搜索網(wǎng)站或亞馬遜”，因為 Agent 將獨立完成從閱讀評論到下單的全過程。當(dāng) Agent 接管了流量入口，品牌方唯一的出路便是學(xué)習(xí)如何與這些“數(shù)字管家”進行對話與對接。去年4月，Google 則聯(lián)合 Salesforce、SAP、Atlassian 等 50 多家伙伴發(fā)布了 Agent2Agent (A2A) 開源協(xié)議，便是想要建立一套 AI 智能體之間的“通用語言”。

不可否認(rèn)，技術(shù)從創(chuàng)造到落地到被客戶和用戶接受，都有著巨大的時間差。我們能做的或許就是從認(rèn)知上提前占位，在行動上加速探索。

李述昊認(rèn)為，未來在消費上，“無目的消費”會被 Social Commerce（短視頻、直播）占領(lǐng)；“有目的消費”則被每個人的個人 Agent 接管。“我們的 Agent 去和用戶的 Agent 溝通，這個市場至少能與現(xiàn)在的搜索市場持平。”

而離我們更近的、正在發(fā)生的是隨著各大社交平臺和電商平臺對AI的重視，中國品牌們更能發(fā)揮獨特的供應(yīng)鏈優(yōu)勢——先完成“ ROI刷題”，利用 AI 極速測款，把供應(yīng)鏈、品控、履約打扎實；再做多觸點歸因（MTA）和混合營銷模型（MMM），追蹤用戶全旅程，抹平文化鴻溝、實現(xiàn)品牌溢價。

在 AI 重構(gòu)營銷的進程中，廣告主最需要跨越的并非技術(shù)鴻溝，而是對“掌控感”的執(zhí)念。我們看到，營銷行業(yè)的玄學(xué)正被各個擊破，曾經(jīng)無法度量的“品牌心智”正在被多觸點歸因（MTA）量化為邏輯鏈路；曾經(jīng)難以跨越的“文化隔閡”正被專業(yè)模型轉(zhuǎn)化為精準(zhǔn)的地域語義；而曾經(jīng)依賴人工盯盤的“投放黑盒”，也正在被具備反思能力的 Agent 轉(zhuǎn)化為 24 小時在線的理性決策。

找對人，做對事，其實AI營銷，遠(yuǎn)沒有想想中難。

以下為深響整理后的部分訪談實錄：

行業(yè)變遷與鈦動的發(fā)展

深響：鈦動成立至今不到十年，您怎么歸納它的發(fā)展階段？同時，在公司成長的過程中，營銷行業(yè)、客戶群體發(fā)生了哪些變化？

李述昊：我們公司的理念是 “Develop Company as a Product”（像打造產(chǎn)品一樣打造公司），我們一直按照版本號 1.0、2.0、3.0 來迭代。

1.0 時代（2017-2020）：Performance + BI（商業(yè)智能），這個階段的關(guān)鍵詞是“用技術(shù)來做生意”。當(dāng)時營銷行業(yè)無論是數(shù)字媒體、紙媒還是電視，大多還是基于曝光量（Impression based）或?qū)?漂亮報告"。鈦動重新定義了什么是真正的效果，不是隨便說用戶增長就是效果，而是細(xì)化換算。我們建立了 UPR（User Performance Require，一個用戶在接觸、使用客戶產(chǎn)品或購買商品時的全流程表現(xiàn)） 數(shù)據(jù)體系，底層靠 BI 系統(tǒng)支撐。 這個階段打下了數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)。

當(dāng)時“出海”并非主流，市場熱衷于“進口”與“新零售”。幸運的是，我們早期抓住了阿里和字節(jié)跳動這兩個數(shù)據(jù)量極大的客戶，它們自身的技術(shù)實力很強，在那時候的國際化戰(zhàn)略就很堅決。而互聯(lián)網(wǎng)也從工具、社交，來到了內(nèi)容與線下服務(wù)階段。所以在當(dāng)時最火的營銷還是搜索的時候，我們就篤定內(nèi)容、建設(shè)數(shù)據(jù)分析體系、圍繞 Facebook 做內(nèi)容向的廣告，奠定了今天鈦動的格局。

2.0 時代（2021-2024）：AI底座 + 投放與創(chuàng)意工具箱。這個階段不是轉(zhuǎn)型，是升級。我們構(gòu)建了 AI 底座，并將公司甲方的基因（來自阿里、京東、寶潔等的團隊）產(chǎn)品化。我們做了二三十個產(chǎn)品，最核心的是 Tec-Ad（投放工具箱） 和 Tec-Creative（創(chuàng)意工具箱），非常標(biāo)準(zhǔn)，讓我們能服務(wù)10萬廣告主。

什么創(chuàng)意跑得好，頭部創(chuàng)意什么樣，哪個創(chuàng)意點擊高，我們可以把這些抽象成創(chuàng)意范式。那時候雖然還沒有今天這么好，但 AIGC 可以解決其中部分片段的問題。

而當(dāng)時的產(chǎn)業(yè)背景是出海、跨境電商真正成為一個賽道了。美國發(fā)錢刺激用戶消費，大家沒有安全感，但又有消費沖動，跨境電商尤其 Facebook（Meta）突飛猛進，營銷與電商結(jié)合，TikTok 也高速發(fā)展。我們抓住了這波機會，成為TikTok 全球最大伙伴、Meta 成長最快伙伴。

還有一個很重要的背景是中國供應(yīng)鏈極強。我們沉淀下一些AI的后端理念，比如"要測試不要策劃"。中國供應(yīng)鏈完全支持先營銷再發(fā)貨，哪怕測款測一天，創(chuàng)意測完可能公司并沒有庫存，再去1688 或者任何一個工廠找貨，兩天就找完了，3天就寄出國，跨境7、8天，最終到客戶那里，原來大概兩周，現(xiàn)在慢慢壓縮到一周甚至5天。中國供應(yīng)鏈優(yōu)勢就是測款快、先營銷后發(fā)貨，這讓我們沉淀了大量數(shù)據(jù)和行業(yè)基準(zhǔn)。

3.0 時代（2025 至今）：Agent + 專業(yè)模型，大模型走向生產(chǎn)。

第一個時代我們用BI解決問題，第二個時代用AI解決問題，現(xiàn)在我們是Agent+專業(yè)模型。

2025年對我們來說算是大模型走向生產(chǎn)的一年，最大的爆發(fā)點體現(xiàn)在兩方面：一是大語言模型能將語言翻譯成指令，而且幻覺降了很多；二是專業(yè)模型的訓(xùn)練成本急劇降低。早期一個垂類模型訓(xùn)至少2億美金起，現(xiàn)在一個專業(yè)模型1000萬到2000萬美金就可以搞定，參數(shù)量小10倍。我們將1.0、2.0積累的獨特商業(yè)理解整理成數(shù)據(jù)訓(xùn)練自己的專業(yè)模型“鈦極”，Navos 智能體則調(diào)用這些模型和工具箱，完成復(fù)雜任務(wù)。

營銷Agent與專業(yè)模型

深響：鈦動的 Agent 相比市場上其他廣告類 Agent，差異化能力在哪里？

李述昊：先說一個認(rèn)知誤解。行業(yè)內(nèi)存在“Agent 會取代 SaaS”的討論，但我認(rèn)為 Agent 不是 SaaS 的升級，它是用戶，是人的數(shù)字版，它可以用 SaaS，它和 SaaS 不是取代關(guān)系。

我們歷史上所有的工具箱，我們的AI都能用，而且用的方法更升級了，Agent 可以通過對商品的理解、市場洞察，去調(diào)模版，去自己生成提示詞。你可以把 Agent 理解為調(diào)用工具的"小助理"，賬戶充錢、ROI 太低自動關(guān)停、短劇抽高光幀，Agent 可以把原來的工具用得很好。工具箱是 Product Kit，Product Kit 加 Skills 是我們 Agent 目前全力以赴在訓(xùn)練的東西。

鈦動 Agent 差異化的地方有三點：

• 有工具支持：我們原本就有廣告投放和創(chuàng)意工具箱，智能體能調(diào)用它們。那些沒有工具包的 Agent 只是套殼。
• 有最佳實踐積累：我們積累了10萬廣告主的案例、與平臺共創(chuàng)的培訓(xùn)材料、投放數(shù)據(jù)、幾億套創(chuàng)意數(shù)據(jù)。這些是訓(xùn)練 Agent 或構(gòu)建 RAG 系統(tǒng)的語料/知識素材，是看不見的積累。有了這些才能做出真正能干活的 Agent。
• 有自己的專業(yè)模型：如果是通用場景，普通的文生視頻，Navos 調(diào)用 Seedance一定比我做得好；但如果你在想“Tiktok 印尼前五名短視頻怎么做”，那就得調(diào)用我們的專業(yè)模型。通用大模型在特定營銷領(lǐng)域的專業(yè)反思與決策能力，通常弱于垂直訓(xùn)練的專業(yè)模型，在有知識壁壘的 To B 場景，僅依賴通用模型會大幅限制其專業(yè)價值與決策可控性。

這些差異化的實力非常明顯，聊兩個問題就能看出來。今年我們還會把專業(yè)模型盡可能開放，給客戶自己布。我們可以定制化，跟客戶訓(xùn)一個客戶的專業(yè)模型。

深響：這跟您之前的觀點好像有沖突，您以前說鈦動不想做私有化部署和定制化？

李述昊：不私有化部署，但做定制化訓(xùn)練。這是兩個概念。私有化部署（交付代碼）太貴且沒必要，但模型會走向定制化。頭部客戶產(chǎn)品量很大、每年的成交額巨大，完全值得擁有一個專屬的“專業(yè)營銷模型”，這叫“專屬”而非“私有”。私有指的是代碼和數(shù)據(jù)庫的隔離。

深響：鈦動專業(yè)模型的能力有可能被蒸餾出去嗎？

李述昊：哈哈我巴不得有人來“蒸”，我們這行業(yè)里面真正投入技術(shù)的人太少了，我們四五百個研發(fā)，200個算法在北京做模型，100多個在杭州和廣州做工程，技術(shù)投入非常大。別人來蒸餾我們，反而對我們的訓(xùn)練有幫助，但沒人來蒸，我是不怕的，我有專業(yè)數(shù)據(jù)，其他人沒有。

深響： 客戶用上 Navos（鈦動 Agent 產(chǎn)品）后，反饋如何？用好 Agent 需要什么能力？

李述昊：Navos 有三大功能：洞察、創(chuàng)意、投放。洞察目前最通用，因為AI最擅長信息整理。

實話說，我們發(fā)現(xiàn)客戶跟“助理”講話，要比跟Agent講話耐心很多很多。其實用好 Agent 需要有“培養(yǎng)實習(xí)生”的心態(tài)，要合理表達需求。中國人經(jīng)常話里有話讓人猜背后的意思，但AI不懂。真正用好 Agent，需要“會提問、會講需求”的能力，這是AI時代人類技能的升級。

這也是典型的用戶痛點，表達不夠細(xì)節(jié)和明確導(dǎo)致AI猜不到你的意思。我們現(xiàn)在也會多做一步，提示用戶，讓他多選任務(wù)，讓他順著去做。我們正在做 Proactive Agent（主動型智能體）主動推送洞察和建議，降低使用門檻。比如每天上午 10 點主動推給你昨天的數(shù)據(jù)分析和建議，而不是等你問。

我們還會上線 Skill Market，把各種范式變成一個市場。比如預(yù)算怎么分配，賬戶怎么開，廣告怎么投，創(chuàng)意用什么模板，我把這些范式開放出來，客戶就不用想誰有范式選誰就好。就像 Shopify 之所以值錢，因為它有模版，你不需要從頭寫代碼，選一個模板，它就自動集成了支付、物流和評論系統(tǒng)。

我們就將復(fù)雜的營銷工作（比如“如何做東南亞美白面膜的冷啟動”）沉淀為一個個 “范式”，形成一個營銷能力的集散地。

深響：您之前提到過“營銷平權(quán)”，中小企業(yè)也可以通過 Agent 取得好的營銷效果。

李述昊：這就是我們正在緊鑼密鼓研究的模板。模板不是一個公司沉淀來的，而是一個類目的最佳實踐沉淀下來的，這個做到了就能實現(xiàn)平權(quán)，就是 Skill market。技能模板可隨便輕度調(diào)用，我們叫 Adoption，就跟 Shopify 下載一個模板一樣方便。那一天就能實現(xiàn)營銷平權(quán)，現(xiàn)在還在路上。

深響： 您怎么說服老客戶用 Navos？

李述昊：它不是取代關(guān)系，而是升級。老客戶習(xí)慣用工具，繼續(xù)用沒問題，Navos 幫他省事兒（監(jiān)控、批量、加班看數(shù)據(jù)等等）；新客戶看中 Navos 的洞察能力，讓 Navos 寫行業(yè)報告、分析視頻范式。

我們對前端 UX（界面）不在意，因為 LUI（自然語言界面） 可以長在任何地方，可以在豆包、企業(yè)微信、瀏覽器、短信……你怎么聯(lián)系一個人類，就可以讓它怎么出現(xiàn)。

深響：廣告主擔(dān)心Agent會讓營銷變成“黑盒”，我們怎么去驗證效果、科學(xué)歸因？

李述昊：好的 Agent 不會是黑盒。Navos 具備 Reflection 過程，會告訴你數(shù)據(jù)源在哪、調(diào)了哪個排行榜。那些Wrapper（套殼的）可能會黑盒，因為你沒有自己think。

歸因的話，我們是 Multi-agent （多智能體） 體系，你可以專門讓一個“數(shù)分 Agent”去審視“投放 Agent”的結(jié)果。

深響：TikTok、亞馬遜也在做智能化，廣告主為什么還要用第三方工具？

李述昊：Facebook 有一百個理由去做建站工具，是一百個理由去做游戲發(fā)行，但是沒做，所以才成就了它全球化的成功。平臺的主戰(zhàn)場在 C 端，F(xiàn)acebook 做 Agent 的人比我還少，這不是他們的主業(yè)。

更重要的是立場問題，平臺的立場是用戶，它要追求生態(tài)平衡；而鈦動的立場是服務(wù)商。我會為了我的客戶去挖掘平臺的每一寸紅利，這和平臺的普適性立場完全不同。

我們跟平臺是合作遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于競爭。從古至今，媒體都需要合作伙伴，數(shù)據(jù)公司需要咨詢公司，生態(tài)不會變。

深響：如果廣告主選定了 Agent 和背后的垂模，他需要投入，需要“培養(yǎng)”，是否意味著遷移成本會很高？

李述昊：我們當(dāng)然建議客戶不要各種切換，但具體還是看客戶的習(xí)慣。我們側(cè)面的 session 是保留的，我們要一個 session 一個 session 地去訓(xùn)，我還會彈窗提醒客戶去原來的 session，不要開新的。當(dāng)然這個也有爭議，比如豆包就把這個取消掉了，但 ChatGPT 還是保留的。我認(rèn)為專業(yè)場景還是要保留 session。

可以理解用戶目前還在好奇階段，什么都試一試，但簡單試一試，一兩句話試不出來差距，10句話以上，差距肯定就很明顯了。

未來營銷圖景

深響： 按照現(xiàn)在的趨勢發(fā)展，未來的AI營銷會是怎樣的圖景格局？

李述昊：我預(yù)判 3-5 年后會出現(xiàn) A to A（Agent to Agent）。 搜索會有一個很明顯的分野，這就是谷歌拉紅色警報的原因。未來人類不再用結(jié)構(gòu)化關(guān)鍵詞，而是自然語言交流。

而在消費上，“無目的消費”會被 Social Commerce（短視頻、直播）占領(lǐng)；“有目的消費”則被每個人的個人 Agent 接管。 營銷將變成 GM（Generative Marketing）。我們的 Agent 去和用戶的 Agent 溝通。這個市場至少能與現(xiàn)在的搜索市場持平。

雖然這些前瞻性的觀點可能還不被完全理解，但我們已經(jīng)在業(yè)務(wù)上提前 1-3 年布局了。

未來營銷漏斗會重構(gòu)。過去上層是傳統(tǒng) 4A 公司擅長的“講故事、做品牌”，但由于缺乏數(shù)據(jù)支撐，往往被視為“玄學(xué)”；下層“效果廣告”，純從轉(zhuǎn)化倒推，極其內(nèi)卷 ROI。

而中層介于兩者之間。它既不只是講故事，也不只是為了即時買單。其核心是“種拔分離”——“今天看，五天后買”。這需要靠“大閉環(huán)”和“重內(nèi)容”來產(chǎn)生溢價，擺脫純粹的價格競爭。MTA（多觸點歸因）模型會很重要。

目前主流是“末次點擊歸因”，即訂單算給最后一個素材，這極其不合理。而鈦動正在研發(fā)的模型是要計算這一個訂單背后，比如8 個素材、1 次搜索、2 個好評，到底各自占多少權(quán)重。這種模糊歸因的數(shù)據(jù)量極其巨大，傳統(tǒng)算法根本算不出來，必須依靠 AI 才能實現(xiàn)真正的用戶旅程追蹤。

美國公司因為離供應(yīng)鏈遠(yuǎn)，選品成本高，所以被迫花大錢做深度策劃（Campaign）。中國公司離供應(yīng)鏈近，應(yīng)發(fā)揮“快”和“測”的長處，在基本功打?qū)嵑笤偻ㄟ^ MMM (Mixed Market Model，混合營銷模型) 提升溢價。

深響：Agent普及后，公司組織架構(gòu)會怎么變？

李述昊：我們會更重視中臺，形成“大中臺、小前臺”。我們會新增一個角色——Agent指揮家（orchestrator），他懂技術(shù)、懂服務(wù)、懂客戶，能把多智能體協(xié)同起來。未來基層員工可能都是Agent，人類只負(fù)責(zé)發(fā)號施令。

深響：各大海外平臺加強AI，對中國品牌接下來的出海全球化會有什么影響？

李述昊：現(xiàn)在AIGC已普及，創(chuàng)意批量生產(chǎn)效果明顯。Agent還在用戶體驗改善階段，產(chǎn)業(yè)格局變化要到年底或明年。但趨勢是確定的：搜索入口會被Agent取代，GEO將取代SEO/SEM。

平臺加強AI對中國品牌來說是巨大利好。線上越發(fā)達，中國人越擅長。我們學(xué)新技術(shù)快，供應(yīng)鏈強，這是優(yōu)勢。但必須學(xué)會和Agent交流，定義清楚需求。未來每個公司人很少，因為基層工作都被Agent做了，剩下的人都是“指揮家”。

深響：中國品牌怎么在AI營銷的幫助下拿到溢價、不卷ROI？

李述昊：分兩步。第一步，用ROI測款，把供應(yīng)鏈、品控、履約打扎實——這是中國人擅長的“刷題”。第二步，做多觸點歸因（MTA）和混合營銷模型（MMM），追蹤用戶全旅程（今天看、后天買），實現(xiàn)品牌溢價。這不是推翻ROI，而是升級。我們正在布局這個方向，等客戶第一階段跑通后，再幫他們做第二階段的差異化。