方金老师互联网营销课程有哪些

AI营销不是突然出现的风口，它是过去十年所有微小趋势的合流：算力降价、数据泛滥、注意力碎裂、创意过劳、流量内卷、人力昂贵。当广告公司的会议室里第一次出现“用模型跑一版文案”的提议时，没人意识到这是旧世界裂开的细缝，而今天，这条缝已经吞噬了投放、洞察、内容、客服、定价、渠道、公关、甚至品牌本身。我们以为AI只是新工具，结果它悄悄变成新语境：在这个语境里，“人找货”与“货找人”之间的缝隙被实时弥合，每一次眨眼都可能触发一次成交，每一次心跳都能被折算成CPM。于是营销从“传播”退居后台，取而代之的是“感应”，AI像一张无限延展的蛛网，任何一次情绪颤动都被捕捉、标记、归类、预测、投喂、放大，最终变成订单。过去我们说“消费者洞察”，现在叫“行为预演”，前者是考古，后者是编剧，而编剧的剧本由机器写完，演员却依然是人，只是人自己常常不知道正在照稿演出。 算法最早学会的是竞价。在看不见的头显市场里，每一毫秒都有数百万次拍卖发生，系统用过往点击、停留、转化、退货、客单价、甚至鼠标轨迹，为每一个UV估算生命价值，然后决定要不要为这次曝光出零点零三元还是零点零四元。人类的优化师曾经熬夜调包、调时段、调创意，如今他们只需要设定一条“首日ROI大于1.2”的指令，机器便在凌晨三点自动把预算从图文切换到短视频，再把山东的流量卖给河北的库存。效率提升带来的不是轻松，而是更残酷的军备竞赛：当所有人都能用同一张GPU跑模型，优势便只剩下数据和创意，而数据是时间的函数，创意却在AI的辅助下变成可枚举的组合。于是大家开始拼“数据新鲜度”——谁能在用户退出APP后的三十秒内完成重定向，谁就能把对手甩开一个身位；也开始拼“创意颗粒度”——谁能用Stable Diffusion在一分钟内生成一万张场景图并挑出最戳人的那一张，谁就能省下一个美术团队。竞价室里的灯火彻夜不熄，却再也听不到人声。 内容生产曾经是最像艺术的环节，如今被拆成提示词、种子图、风格库、情绪标签、口播时长、完播率预测。4A公司的文案坐在ChatGPT对面，像审讯者一样反复追问“再给我十个更丧的版本”，而美术把Midjourney当成无限外包，只要输入“侘寂、微距、青灰、孤独、猫”，就能得到一张可以直接上墙的KV。效率提升十倍，焦虑却增加二十倍：当生产门槛消失，泛滥便不可避免，用户在一秒钟内就能识别AI味，就像九十年代观众能一眼看出蓝幕特效。破解之道是“人机共谋”——人类负责留下指纹，机器负责放大指纹。有人把CEO的童年日记喂给模型，让品牌片旁白带着潮湿的南方口音；有人在AI生成的千张图里亲手擦掉一根不合时宜的电线杆，只为让街景多一丝可信的杂乱。AI越完美，人越需要保留不完美，因为不完美才是记忆的钩子。 客服是最早被AI整体接管的岗位，却也是最先暴露幻觉的地方。大模型可以七乘二十四小时回答“如何退换货”，却难以判断“刚失恋的买家在第六句‘算了’里藏着多少自我厌弃”。某美妆店把GPT-4接入旺旺，三天后差评暴增，原因是机器反复用“亲亲”安抚一位因过敏烂脸的消费者；人工接管后，客服第一句话是“我帮你骂死研发”，怒气值瞬间归零。结论不是“不要用AI”，而是“让AI学会在何时把自己静音”。新的客服脚本里出现“情绪熔断”指令：当识别到用户连续使用三个以上叹号，系统立刻把对话转给人类，并附赠一句“对不起，刚才那个是机器人，现在才是我”。消费者并不拒绝和机器说话，他们拒绝的是“被当成机器”，一旦确认屏幕对面有血有肉，对话就重新成立。 定价权曾经属于老板，后来属于平台，现在属于算法。动态定价模型实时读取库存、天气、竞品、社媒热度，甚至同区域用户手机的剩余电量，低电量人群会被推送“省电套餐”，高电量人群看到的是“高清畅享”。价格歧视被包装成“个性化优惠”，用户一边骂平台杀熟，一边为专属券沾沾自喜。更隐秘的是“情绪溢价”：当AI检测到用户刚看完一部励志电影，就把健身房体验课提价15%，因为此刻他愿意为“更好的自己”支付额外成本。监管的刀尚未落下，品牌已开始自我审查：某咖啡连锁在模型里加入“伦理熔断”，当溢价超过20%，系统自动改为赠送周边而非提高单价，用“获得感”对冲“被收割感”。技术无罪，但人心有秤。 渠道正在原子化。直播间、小程序、社群团购、车载屏、冰箱门、AR眼镜、语音助手，每一个触点都在争夺“最后一米”。AI把渠道变成“需求捕手”：冰箱发现鸡蛋还剩三枚，便推送“十分钟葱花饼教程”，附赠面粉购买链接；车载语音听到乘客咳嗽，下一秒中控屏幕弹出“润喉糖前方五百米便利店有售”。当购买路径被压缩到“动念即成交”，品牌露出时间被稀释成毫秒级的“闪现”。新的投放逻辑是“场景锁喉”——在需求诞生的瞬间完成截胡。某母婴品牌与月子中心合作，把胎心监护仪数据接入CRM，当监测到婴儿连续哭闹，系统立即给母亲手机推送“防胀气奶瓶”，打开包装会看到一句“你昨晚只睡了四小时，剩下的交给我们”。精准到近乎恐怖，却也贴心到让人想哭。