近日，由明略科技、復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院與秒針營銷科學(xué)院聯(lián)合發(fā)布的《2025生成式營銷產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告：從AIGC到AIGD》引發(fā)行業(yè)關(guān)注。該報(bào)告深入剖析了生成式人工智能在營銷領(lǐng)域的發(fā)展軌跡，并預(yù)測(cè)其未來將實(shí)現(xiàn)從“效率工具”向“戰(zhàn)略伙伴”的跨越式升級(jí)。當(dāng)前，生成式營銷正經(jīng)歷從以內(nèi)容生成（AIGC）為核心，向以決策支持（AIGD）為核心的新階段轉(zhuǎn)型。

在AIGC階段，生成式AI已全面滲透至營銷內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域。2025年，AI技術(shù)已能高效生成文案、圖片、視頻及數(shù)字人等內(nèi)容，顯著提升了內(nèi)容供給的豐富度。DeepSeek、Manus等新型模型和工具的涌現(xiàn)，進(jìn)一步降低了技術(shù)使用門檻，推動(dòng)AI從輔助創(chuàng)意的“助手”進(jìn)化為具備執(zhí)行能力的“智能體”。然而，內(nèi)容生產(chǎn)的爆發(fā)式增長也帶來新挑戰(zhàn)：企業(yè)在海量選項(xiàng)中如何精準(zhǔn)選擇最優(yōu)方案？AI生成內(nèi)容可能存在的“幻覺”和偏見問題，如何確保其真實(shí)性與可靠性？這些痛點(diǎn)促使行業(yè)意識(shí)到，AIGC雖解決了生產(chǎn)效率問題，卻未能有效解決營銷效果優(yōu)化的核心需求。

針對(duì)上述困境，報(bào)告提出AIGD（AI-Generated Decision）概念，旨在通過構(gòu)建“洞察—生成—驗(yàn)證—決策”的完整閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)營銷決策的系統(tǒng)性升級(jí)。在消費(fèi)者層面，AI正逐漸成為購物決策的重要參與者。數(shù)據(jù)顯示，超過68%的消費(fèi)者會(huì)依據(jù)AI推薦完成購買，決策權(quán)呈現(xiàn)向AI轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)。企業(yè)端則將AI應(yīng)用于環(huán)境分析、品牌定位、需求挖掘等核心營銷環(huán)節(jié)。通過引入PESTEL、KANO模型等經(jīng)典分析框架，AI能夠輔助企業(yè)制定更科學(xué)、高效的營銷策略，從而在復(fù)雜市場環(huán)境中搶占先機(jī)。

目前，生成式AI已在多個(gè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)深度應(yīng)用。食品飲料領(lǐng)域，蒙牛推出營養(yǎng)健康大模型，伊利利用AI測(cè)試廣告創(chuàng)意，王老吉通過AI設(shè)計(jì)國風(fēng)包裝實(shí)現(xiàn)品牌年輕化轉(zhuǎn)型；美妝個(gè)護(hù)行業(yè)，歐萊雅運(yùn)用AI優(yōu)化配方研發(fā)，珀萊雅構(gòu)建ROI導(dǎo)向的決策體系，虛擬試妝和AI測(cè)膚成為標(biāo)配服務(wù)；汽車行業(yè)則將AI應(yīng)用于線索管理、用戶畫像優(yōu)化及虛擬試駕等場景，顯著提升轉(zhuǎn)化效率。酒業(yè)通過AI融入釀造工藝，并借助數(shù)字人和元宇宙技術(shù)提升文化體驗(yàn)；餐飲零售行業(yè)則將智能點(diǎn)餐、AI選址和供應(yīng)鏈優(yōu)化作為數(shù)智化轉(zhuǎn)型的核心抓手。在鞋服、家電和數(shù)碼領(lǐng)域，AI輔助設(shè)計(jì)、銷量預(yù)測(cè)、虛擬試穿及智能客服等應(yīng)用已廣泛滲透至產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)。

報(bào)告強(qiáng)調(diào)，生成式營銷的終極形態(tài)并非AI取代人類，而是實(shí)現(xiàn)“人智協(xié)同”。企業(yè)需構(gòu)建“AI-ready”的組織架構(gòu)，將AI深度嵌入戰(zhàn)略規(guī)劃、運(yùn)營管理和創(chuàng)新流程中。從AIGC到AIGD的轉(zhuǎn)變，本質(zhì)上是營銷驅(qū)動(dòng)力的重構(gòu)——在內(nèi)容供給過剩的時(shí)代，企業(yè)能否借助AI做出正確決策，將成為決定市場競爭成敗的關(guān)鍵因素。