作者:Kieran Flanagan, 老常翻译
我从事营销趋势研究数十年,但AI智能体的崛起堪称最具颠覆性的变革。这些系统正在快速接管用户旅程——与人类不同,它们能在毫秒间完成结构化数据评估、后台规格分析及决策制定。
头部企业已开始积极布局。例如Adobe近期推出的AI智能体(AI Agent)可帮助消费者导航品牌官网,企业则能基于实时用户行为与独特客户属性开展个性化营销。
但从实操层面来看,当AI智能体接管用户旅程的关键环节时,真实场景究竟如何呈现?这对营销人意味着什么?为寻找答案,我通过真实营销任务测试了三款领先的AI智能体工具。以下是测试结果及每个营销人必须采取的行动方案。
1. 什么是AI智能体?为何对营销至关重要?
AI智能体(AI Agent)是能自主研究、分析并代表用户执行行动的智能系统。
与传统AI工具仅辅助完成孤立任务不同,AI智能体可主动管理工作流、与软件交互并执行复杂流程——全程无需人工干预。
在营销领域,这些智能体正成为新的”守门人”,决定哪些品牌、产品和服务能被推荐和使用。营销人不再仅通过创意活动或付费广告直接说服消费者,而需优化内容以适应AI决策机制。因此品牌内容必须具备结构化、清晰化及机器可读性。
营销领域AI智能体的三大实战案例
AI智能体已在改变营销运作方式。以下是三款领先工具如何接管市场研究、用户引导及任务执行的具体案例解析。
1. Gemini深度研究:客户发现环节的终结
营销领域最被低估的变化是什么?客户研究与发现环节正在悄然消失。并非因为客户跳过此步骤,而是AI智能体已代劳完成。
为验证此现象,我使用Google Gemini 2.0套件中的Gemini深度研究功能,提出简单问题:”如何在HubSpot网站添加聊天机器人?”系统并未提供链接列表或内容摘要,而是扫描37个网站后,将操作步骤整合为可直接使用的完整教程。整个过程无广告干扰、无需搜索、无需点击跳转。
这一变化看似细微,却意味着若仍仅针对人类视觉优化内容,将面临被淘汰风险。AI智能体不会浏览博客或评估品牌调性,它们只寻找可验证信息及清晰客观的可靠性。即使产品卓越,若内容无法被智能体解析评估,仍可能被忽视。
应对策略
采用结构化标题、有序步骤及可扫描的产品摘要,确保内容可提取性
- 创建具有引用价值的文档,确保产品信息在数字资产中保持干净、事实性及一致性描述
- 用产品清晰度取代创意包装,避免品牌化语言或营销话术,直接回答功能性产品问题
2. Google Stream实时引导:AI驱动的用户引导伙伴
当Gemini深度研究重塑产品信息发现方式时,Google AI Studio的Stream实时引导功能正在改变用户学习产品的方式。
延续在HubSpot网站添加聊天机器人的实验,我测试了Stream在设置流程中的引导能力。系统未跳转帮助文档,而是通过屏幕观察和行为分析,提供实时分步指导。每个建议都具备上下文感知能力,精准适配当前操作阶段。
值得关注的是Stream不仅响应输入,更能预判需求。当我在界面中导航时,Stream通过交互元素学习用户行为模式并动态调整引导策略,形成教学相长的持续反馈循环,使产品引导更高效个性化。
应对策略
- 明确定义可预测结构的设计流程,确保用户旅程路径清晰
- 使用标准无歧义语言清晰标注按钮、菜单等界面元素,提升机器可读性
- 提供工具提示、嵌入式教程等结构化帮助内容,便于智能体即时调用引导用户
3. Claude AI:通过工具集成扩展智能体能力
Anthropic开发的Claude AI通过模型上下文协议(MCP)实现了智能体能力的跃升,使其能调用外部工具并独立运作。
例如,通过安全连接为Claude授权访问Brave搜索、生产力工具或CRM系统后,它可自主完成报告生成、内容创建、工作流触发甚至跨平台数据连接——全程无需用户操作。
实验中最令人兴奋的发现是:该智能体不会将任务转交用户,而是直接代为完成。这意味着产品需同时满足人类用户与AI系统的访问需求。
应对策略
- 构建清晰API文档(如https://developers.hubspot.com/docs/guides/api/overview)便于Claude等智能体理解执行
- 采用OAuth 2.0等安全认证工具(https://oauth.net/2/),在保障用户信任前提下实现智能体安全接入
- 通过明确定义操作、清晰数据模型及可靠反馈机制构建自动化友好型产品架构
适应AI智能体时代
AI智能体不会浏览网站、点击广告或受情感化叙事影响。它们只搜寻结构化信息并将其整合供人类决策。
前沿企业将重构营销策略以契合AI守门人的评估标准,从而让人性化决策者接触其产品服务。若您尚未开始智能体实验,现在正是入场时机——否则可能错失未来。
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