案例2: KOL营销

AI介入KOL营销的流程首先涉及将品牌brief存入brief库，并立即利用AI技术进行拆解，提炼出关键词和核心内容。随后在达人池中，AI会进行智能筛选。这一筛选过程是多维度的，除了依赖诸如小红书的蒲公英平台和抖音的星图等广告交易平台为达人提供的标签外，还引入了AI完成的非标需求匹配筛选以及私域业务数据匹配筛选。

非标需求匹配筛选是指AI通过分析达人过往的视频内容，识别出更为精细的标签。例如，当母婴品牌的brief中明确要求种草视频需有孩子出镜时，仅凭平台提供的标签可能难以高效筛选达人，而AI则能精准地完成这一任务。私域业务数据匹配筛选则是基于KOL私域历史合作数据的筛选，包括达人笔记返点、合作态度、是否配合评论区维护等在执行过程中才能获取的数据。通过参考这些私域业务数据，可以进一步筛选出更优质的KOL。

经过这三个层次的筛选后，AI会生成一份与brief匹配度较高的达人名单。接下来，Social DAM系统将介入，负责内容创作和投放执行，并对前链路数据（即传播效果数据）和后链路数据（即转化效果数据）进行监控。最终，这些数据会再次反馈回Social DAM系统，用于更新数据库，并在未来的营销活动中为内容生产提供指导方向（见图11）。

图11 “数据+AI”的KOL营销新范式

3.“数据+AI”营销的价值体现

在数字营销时代，“数据+AI”的融合模式展现出了多维度的价值，将深刻改变营销格局，为品牌和企业带来前所未有的机遇与优势。

3.1 提供新的生产资料和生产力

“数据+AI”的模式为数字化时代的品牌营销带来了全新的生产资料与生产力。数据作为一种新兴的生产要素，不仅构建了市场供给与需求之间的新桥梁，还通过其纽带作用，促进了人才、资本、技术、管理等创新要素在价值链上的高效联动，进而提升了资源配置的效率。在数字营销领域，通过多元化渠道汇集的海量数据，涵盖消费者的行为模式、偏好倾向、购买历史等，为品牌提供了深入洞察消费者的坚实基础，使品牌能够据此向消费者推荐相关产品或服务。这些数据助力品牌精确捕捉消费者的需求，从而制定出更具针对性的营销策略。

此外，数据驱动的AI工具和自动化技术作为新型生产力，极大地推动了营销活动的高效执行。AI凭借机器学习和深度学习算法，能够迅速分析处理海量数据，为品牌提供实时的市场反馈、精准的市场趋势预测以及详尽的消费者画像。同时，自动化技术助力品牌实现营销流程的标准化与自动化，减轻了繁琐且重复的人工任务负担，提升了营销活动的效率与质量。展望未来，独立的人工智能代理（AI Agent）有望全面接管从内容创意生成到精准匹配、吸引关注、促进购买、后续跟进与反馈等一系列用户体验环节的工作，充分发挥其独立决策与高效执行的能力[5]。