作者：Nataly Kelly，翻译：老常
“我尝试过用AI生成营销内容，但效果总感觉不像我们自己的风格。”
我经常听到营销负责人这样说——他们尝试过AI工具，却得到千篇一律或偏离品牌调性的结果。
问题出在哪儿？大多数人用错了方法，把复杂技术当自动售货机使：输入提示，接收输出，然后祈祷效果。
而优秀的营销人采用不同策略——他们将AI视为团队成员，需要系统训练、明确示例与持续反馈。
我在Zappi的工作经历及机器学习领域的职业生涯中反复观察到这一模式。早在ChatGPT出现前，我就在HubSpot参与翻译引擎开发，由此总结出一套训练AI智能体的方法论，能将其从“通用内容生成器”升级为团队的真正延伸。
我与AI营销智能体的实践经验
对刚接触这一领域的人而言，AI智能体不只是高级聊天机器人。
与仅等待指令的普通AI工具不同，它们是能主动或协作完成特定任务的专用助手。
在Zappi（一家AI驱动的消费者洞察平台），我见证过成功团队为具体任务打造专用智能体的案例。这些智能体比通用AI助手更可靠。我们的客户将其用于产品创新全流程的概念开发：
- 一个智能体分析消费者反馈，另一个开发包装概念；
- 第三个专注店内陈列设计，第四个处理成分与包装文案；
- 最后，合规智能体会审核所有内容是否符合政策。
这些AI智能体通过既定工作流相互协作，产出的效果远胜单一通用AI。训练能让团队构建专注型智能体，从而提升工作流效率。通过在Zappi的工作及为不同营销职能训练AI智能体的经验，我总结出一套可复用的方法论，下文将详细分享。
分步指南：如何训练你的营销智能体
1. 明确目标，用具体案例锚定方向
第一步也是最关键的一步，是用具体场景定义目标。训练任何智能体前，我都会极度细化需求——这远不止“帮我做营销内容”，而是要明确：
- 内容的核心目标是什么？
- 针对转化漏斗的哪个阶段？
- 目标读者是谁？
- 希望读者采取什么行动？
- 过去哪些策略有效？
- 希望采用什么语气或格式？
- 基于过往失败，需要避免什么？
这听起来简单，却是多数人踩坑的地方。如果策略模糊，智能体输出也会模糊。没错，这很繁琐，但训练中输入的信息越清晰，结果就越好。
省时技巧：若难以定义目标，可让通用AI帮忙制定计划。有时营销人员自己也没完全理清需求——你不理解，智能体又如何理解？通过提问为智能体成功铺路。
2. 迭代输出，提供明确反馈
当智能体产出优质内容时，我会明确告知：“这个模板很成功，未来沿用。”我会将这些成功输出保存为模板，并作为未来更专业任务的训练输入。
例如，若LinkedIn技巧单页转化率极高，你可以告诉智能体：“这篇内容很成功，基于你认为的有效点生成模板。”
同样重要的是“负向训练”。当内容表现不佳时，需标注需避免的案例。比如，若某类格式的LinkedIn帖子总无法吸引用户，我会给智能体看示例并说：“避免这种格式，别再用了。”这种“反面训练”与正向案例同样宝贵。
随着成功与失败案例的积累，智能体会逐渐识别模式并优化输出。
3. 从“单一智能体”到“智能体矩阵”
许多营销人试图构建一个“全能型”智能体，但经验告诉我，这种方法很少奏效。
相反，我倾向于构建角色明确、功能聚焦的专用智能体——这就像团队中雇佣专家而非全才。我可能会设置专注以下任务的独立智能体：
- 为LinkedIn帖子撰写吸睛开头；
- 推荐最佳内容形式（轮播图、技巧单页、引用卡、视频）；
- 根据推荐生成实际内容；
- 检查品牌声线与合规性。
你不会要求营销人员同时兼任合规专家，对吧？智能体开发同理——每个智能体应有自己的“岗位描述”与专项训练。
没错，初期需要更多设置，但这是实现规模化、避免手动协调每项任务的关键。将工作流拆解为专业步骤，能让每个智能体专注于自身优势：产出更高效、更优质的内容。
4. 升级智能体协作：让“智能体团队”运转
当这些智能体运行起来，连接它们才是关键——智能体间的协作能将离散任务转化为真正的系统化流程。
例如，我可能先用一个表现良好的模板撰写帖子，然后交给“开头优化智能体”打造吸睛开场，最后传给“素材推荐智能体”建议最佳配图。
你甚至可以创建“项目管理智能体”，监督所有协作，确保智能体不越界，并识别潜在冲突。这相当于AI团队经理在提问：“哪些领域可能出现职责重叠？”“这些智能体是否可能互相矛盾？”这类管理型智能体能审核你对其他智能体的指令，预判重叠或混淆风险。
Zappi团队还开发了“协调智能体”——一种专门的元智能体，负责监督多智能体交互、约束各智能体行为、明确角色与职责，并在输入冲突时执行决策树。
这种多智能体模式能实现超个性化，因为你能在不同渠道与受众中发现模式：比如某套策略在Instagram效果极佳，但在LinkedIn反响平平；某种内容形式能打动一类用户，却无法吸引另一类。这时你就能捕捉规律、跨平台优化，并随受众需求调整。
持续训练：不是选择，而是必需
根据HubSpot的数据，20%的销售专业人士目前使用协助潜在客户外联的AI工具。但这在实践中究竟是什么样的呢？我最喜欢的使用AI支持外联的方式之一是通过像ChatGPT这样的生成式AI工具。
例如，我经常要求ChatGPT撰写外联邮件的初稿，或者给我提供一些可能引起目标受众共鸣的内容创意。
话虽如此，生成式AI并不是当今B2B销售代表使用AI支持潜在客户外联的唯一方式。除了内容生成，自动化工具还可以帮助快速处理许多收集和整理与潜在客户相关数据所需的手动数据录入任务。
此外，销售人员可以使用AI工具研究市场和特定客户，以便更好地了解联系潜在客户的最佳方式。
的确，正如销售专家杰夫·洛伊德（Jeff Loyd）所言，“AI标志着B2B陌生外联的新时代，其特点是温和的推动（gentle nudges）、个性化的互动和简化的流程。”新的自动化工具有望彻底改变潜在客户外联，在整个过程中实现更快、更有效的沟通。
6. 模拟与培训 (Simulations and Training)
我遇到的最大误区之一是“AI智能体训练只需一次完成”。实际上，这是一个持续过程——更像员工入职培训与辅导，而非“设置后遗忘”。
我会持续训练智能体，尤其是针对个性化内容项目。当某次输出特别成功时，我会将其反馈至系统，要求智能体分析成功原因。
有时，我甚至会让AI分析自身的最佳输出案例——这常让人惊讶。多数人以为学习是自动的，但事实并非如此。和人类一样，反馈越具体，智能体进步越快、越智能。
省时技巧：多数AI智能体能很好处理PDF信息，但直接复制粘贴内容会混入广告、菜单与格式干扰。建议将网页打印为PDF——智能体能更精准提取关键信息。我在Claude中添加LinkedIn通讯内容时就用了这招，这是个小技巧，却能节省大量时间，并生成可复用的训练资源。
4. 不要让AI接管您的策略
与此同时，认识到AI的局限性也至关重要。虽然自动化可以改进许多销售流程，并帮助销售团队更快、更有效地实现目标，但我也亲身体会到，不要过度依赖AI非常重要。
例如，许多销售人员使用生成式AI来撰写给潜在客户的信息和其他销售支持内容——但98%的人仍然会编辑这些AI生成的内容，而不是仅仅复制、粘贴并发送出去。
换句话说，即使在自动化您工作量的重要部分时，让人类仍然参与其中也很重要。毕竟，AI工具可以很好地辅助和补充您的流程和策略……但最优秀的销售代表知道不要让这些工具完全接管。
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