数字化基建的核心在于信息化过程，这一过程通过构建业务系统，将业务的相关信息转化为电脑可读的数据形式。这些数据的沉淀为AI的学习提供了必要的依据和基础。当不同业务的数据在数字化基建中沉淀后，就形成了支撑AI自动化进行数字营销的赋能接口。

在实际操作中，比如内容营销、投流、直播电商等，各自都会建立相应的系统，并将日常工作的数据导入其中。这些数据在数字化基建中经过转化，变为AI可读的形式，进而供AI进行学习。原先，AI可能只能协助我们生成投放素材，而素材的具体投放仍需人工操作。但现在，随着这些数据在数字化基建中的沉淀，AI只需从基建中提取数据并进行学习，就能自动化地完成素材的投流动作（见图6）。

图6 数字化基建下，运用“数据+AI”形成新质生产力

鉴于当前AI仅局限于作为数字营销中某一模块或业务节点的工具，我们面临着生产力提升的局限性。因此，搭建数字化基建显得尤为重要。数字化基建不仅能够助力AI全面赋能数字营销业务的各个环节，还能突破对人类生产力的依赖瓶颈，催生新的生产力形态，进而实现生产力的显著倍增。

2.2 技术-产品-业务一体化架构，Social DAM形态产品是核心

在“数据+AI”驱动营销新范式的过程中，搭建“技术-产品-业务”一体化的架构至关重要，它将为数字化营销的各个环节提供坚实的支撑。以内容营销为例，这一架构的工作流程如下：首先，基于数据分析确定内容的生产方向；接着，利用AIGC技术提升内容生产力；然后，结合二方或三方数字资产，运用AI进行内容达标审核、理解营销需求，并匹配相应内容以完成内容及媒介管理；之后，根据目标受众（TA）画像数据和预测模型，利用AI模拟用户行为及广告孪生系统，进行效果预测；最后，依据投放及转化过程中回流的数据，运用AI实现广告的自动投放与转化优化。

“技术-产品-业务”一体化架构正是基于与上述内容营销相似的范式来搭建，它由内容生产（AIGC Engine）、效果预测（Prediction）、媒介管理（Channel）和投放监测（EC）等核心模块组成（见图7）。根据业务类型的不同，该架构能够灵活切换相应的产品和技术，实现技术、产品与业务的精准匹配。例如，在电商带货业务中，该架构能够支持内容生产，并将内容分发至不同账号以监测投放效果；而在达人营销中，它则更侧重于达人池的管理、品牌brief的理解以及达人标签的划分。这样的设计确保了架构的灵活性和适应性，能够满足不同业务场景的需求。

图7 “技术-产品-业务”一体化构架在电商带货业务中的运用