当AI深入到营销行业后，谁会失业？
先给各位老板们抛出一个问题：
你知不知道，未来5年AI对你公司影响最大的是什么？
是中台？是产品？是渠道？
不对，其实是营销。
未来在营销行业的各个阶段：产品开发——渠道寻找——产品定价——内容触达——客户反馈上，可能都是机器人的天下。
你，可能被干掉了！
被“干掉”的营销人
为什么营销人会被机器人“干掉”？我们先来看看营销的三个阶段。
在互联网浪潮来临之前，营销行业都是传统营销。有恒源祥羊羊羊、今年过年不收礼的n次刷屏，也有分众的江南春靠一条文案五个字就赚10000块钱的壮举。
这时，营销人身兼多职，既要统计、筛选合适的文案，又要看流行趋势，还要根据销量制定下一阶段的计划。
但是他们都面临一个问题，效果统计的很慢。
所以，数字营销时代来了。
在数字营销时代，你可以用数据“暴打经验主义”，告诉你的师傅，这样的文案才是效果最好的；你也可以用数字制定下一阶段的计划，你还能帮助企业沉淀了一批庞大的数字资产（当然前提是他们会用）。
但是在这其中，你会发现在某些时刻，你师傅在某些时刻还是能反手给你一巴掌，告诉你姜还是老的辣，因为潮流、未来，都是经验主义预测的。
这时候，企业也跳出来了：“你给我这么多数据，我又不会用，你说你是不是要坑我多掏点钱，下次我不找你了！”
这时，能救你的，只有AI营销。
什么是AI营销，他和数字营销最大的区别是，AI会学习。
例如，一款睫毛膏要进行营销，在抖音投放100个达人。如果投放数据以数字化反馈给你，你最多能知道谁的播放量高、谁的引流量高、谁的评论区求购物券的多。为什么他们流量这么高，还是要用经验判断，甚至在你精力自顾不暇的情况下，你不知道哪些达人会以人工“作弊”的手段拿到下一次合作。
但是，AI可以学习你的经验，拆解每个达人的投放效果，并且通过每个达人的视频图像（表情、语气）、文案内容、音频分析（语速）、评论留言等方面，按消费者的喜好程度，准确地预测睫毛膏的流量走势和下单情况，并且准确的告诉你，下一次就投谁。
机器人在决策过程中不会下班，分析质量也不会因为心情、关注度而降低，还有着可靠性和稳定性。试问，谁不想要这个低成本高收益的AI营销分析师呢？
加码布局AI营销，大厂们各有各的侧重点
在AI营销分析师们有望“占领世界”的浪潮下，对于AI营销布局最广的企业是百度，因为百度有技术基础，对于自动驾驶、深度学习来说，AI营销只是百度最易于实现的“入门级”。
当AI作为手段时，除了能让百度的流量更加精准地触达消费者外，百度还能通过AI挖掘许多服务消费者。
例如，每月有超过40万人在百度搜索宝宝为啥苦恼，宝宝哭闹怎么办。有一个大牌奶粉品牌，就以“不哭闹”为切入点，和百度打造出智能小程序。每当宝宝哭闹时，可以结合百度AI技术智能分析哭声背后的原因，洞察出宝宝哭闹背后的心理状态，AI智能匹配的音乐将实时安抚宝宝，再根据AI智能精准出答案你对宝宝的其他需求，进行私域引流或者引导购买。
百度的这套AI营销程序，解决了生产者和解消费者双方的痛点，还能够在体现营销效率的同时创造价值。另外，百度的AI营销也帮助了许多品牌实现更强大的用户洞察力，服务着品牌稳健成长及长效经营。
对于“小B”客户非常多的巨量引擎来说，每个客户没有能力像百度的大牌奶粉客户一样打造小程序，调动多方资源的能力，所以AI营销通常在增加流量、监控成本、规避风险、多元创意、数据安全上下功夫。
巨量引擎AI营销（智能营销）的特点：监控投放的全局
对于现阶段的巨量引擎来说，AI营销实际上是科学营销的升级版。立足于客户的角度来AI助力营销，在评估整个营销活动的价值的时候，AI可以帮助客户不仅仅看点击率、转化率、目标用户浓度看数据。
另外，在挖掘数据本质的情况下，巨量引擎还能通过学习一些专家的分析结果，告诉客户，投放和转化之间是什么关系，怎样改进能更好，这与电商领域的C2M模式有些类似，通过大数据，分析用户需求，从而产出相应的产品与服务。
但是未来，巨量引擎肯定希望能通过智能技术、没有人为偏颇的帮客户快速寻找新的业务机会，提升策略、创意、投放执行等营销活动的效率、节省人力；而且还会希望通过深度学习，不断高效收集和学习市场中同行业的优势，实现新业务的扩展。
扩大到市场上，AI营销之于所有手握流量的互联网企业来说可以增质提效拓客群，这一定会是大家都想抓住的机遇。
走向深层营销，机器人一定会取代你
虽然目前市场观点仍然是：部分运营工作可以被智能技术取代，但是在具体投资决策上依然需要经验和科学的结合。
但是部分国际咨询公司仍然提出了一个极端的观点：营销全自动化，即当每个投入和产出的细节都可以数字化后，营销投资的全过程可以完全由人工智能完成。
这是因为，=目前AI营销只能在浅层的服务方面发挥效力，深层AI营销有多种方式还没有展开。
壹DU财经了解到了一些前沿趋势，例如目前联合利华就针对AI营销，开发一套自有工具，收集电商、社交等大数据，利用自然语言处理、机器学习建模等技术，把非结构化大数据做结构化分析，可以做出一般非黑天鹅事件的预测性模型，发现当下市场正在发生的热点，预测未来的产品机会。
再例如欧莱雅，已经可以借助人工智能实现快速敏捷的消费者洞察。例如其在新品上市时，会根据各个渠道各个维度的数据反馈，先定义目标消费者和市场，再智能、动态地测算不同广告投入可触达的消费者数量和转化率，由此反推产品的上市规划、定义商业目标、针对消费者、转化率的预测、生产量的预算、投资回报的预测等，最终把产品上市的营销和“人工智能”联系起来。
另外，据某4A公司的营销人士透露：“对于巨量引擎一类的公司，在投放时自研或采购AI支撑其实比在服务层面招人贵得多，B端企业再多，投放数据多雇一些人也能被解释的清清楚楚，为什么他们还是坚持在AI营销上的探索？肯定押中了未来的回报率丰厚。”
如果将商业行为放在经济学领域中，企业营销带动增长的路径，就是把稀缺资源配置到能产出最大利润的地方，以最优匹配提升经济效率。
而如何配置资源、如何匹配客群，成为了人类面对的难点，而在当下的数字商业世界中，AI的法则可以形成经营的新逻辑、新秩序，以推动“最优匹配”的达成。
通过大量相互连接的数据反复训练建立模型，人工算力的天花板和智能机器没办法比较。届时，企业当然会选择更好理解、更具象化的人工智能预测和帮助。其逻辑就像现在许多人在超市结账选择自助收银而不是人工收银一样。
所以，当AI营销深层化真的降临之时，被取代的营销人进行“再就业”，或许是做AI的老师？
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