这两年，AI 的进化速度快到有点离谱。写代码、做 PPT、生成图片，再到分析数据、执行任务，AI 已经越来越多地进入真实的工作场景。
如今，AI 也开始从单纯的内容生成往更深处走，不只是生成内容，还开始参与理解信息、分析受众和辅助判断。AI 的价值，正在从“提高生产效率”，进一步走向“帮助做出更好的判断”。
那这件事在广告营销里到底走到哪一步了？最近狐妹在看《伦敦合伙人》，里面有个场景提供了为我们一个观察切口。
AI 开始从“生成”走向“理解”
在《伦敦合伙人》最新一集节目中，面对即将开始的伦敦巴士巡游活动，合伙人需要在很短时间内完成活动预热，还得让内容符合伦敦当地的审美和表达方式。
他们借助节目中的“品牌出海增长合伙人”亚马逊广告所提供的“品牌出海工具箱”里面的 AI 工具——创意智能体（Creative Agent），快速生成了宣传海报，赶在巴士上路前完成了活动预热。
注意节目里提到的这个词——“符合当地审美“。做创意不仅追求快，更要追求有效——能够打动品牌的目标人群。
对于出海品牌来说，进入一个陌生市场之后，理解当地消费者至关重要：他们关注什么、处于什么消费阶段、什么样的表达更容易引起共鸣，以及什么样的内容值得进一步触达。
狐妹观察下来，出海品牌经常会遇到几个很实际的问题：本地化怎么做、营销策略怎么定、广告预算怎么投。看起来是不一样的问题，背后其实都指向同一件事——对消费者的理解够不够深。
过去品牌怎么做？花钱做调研、花钱请当地团队、花钱一轮轮投放测试慢慢试。说白了，出海这件事在早期很大程度上就是花钱买经验、花时间买认知。这个过程花的不只是钱，更是时间。而在快速变化的海外市场里，试错周期本身就是成本。
AI 的加入正在改变这个过程。它开始帮助品牌处理更多消费者信息，让原本需要大量调研和经验积累才能获得的市场认知，有了更快建立起来的可能。
AI 开始读懂现实世界的复杂信号
过去判断一个消费者，往往依赖几个明确的标签：对什么感兴趣、买过什么、属于哪类人。但现实世界里的消费者远比几个标签复杂，一个“喜欢户外”的人，可能只是长期关注相关内容，也可能正在为下一次旅行寻找装备；同一个人，今天和一个月后的需求，也可能完全不同。
所以，真正有价值的消费者洞察，看的不是某一个孤立的标签，而是不同时间、不同场景下发生的一连串真实行为。这些行为彼此关联，也会随着时间不断变化，这才构成了一个消费者更完整的状态。
亚马逊广告可以结合消费者在购物和内容消费场景中产生的多维行为信号，帮助品牌进一步理解这些变化。比如购物时的搜索、浏览、比较和购买行为，以及在 Prime Video 流媒体、Twitch 等内容场景中的内容偏好，都可以成为理解消费者的参考。
而这些信号的价值，也在于它们会随着消费者行为持续变化。今天的搜索、浏览和购买，可能与过去完全不同；一段时间内连续发生的行为，也可能呈现出新的趋势。
这正是 AI 开始发挥作用的地方：面对规模庞大、持续变化的行为信息，AI 可以将分散在不同时间和场景里的信号放在一起处理，并随着新数据不断更新分析结果。品牌因此能够获得更及时、更完整的消费者信息，而不只是停留在几个静态标签上。
AI 开始参与更复杂的判断
当这些消费者信号被进一步用于营销，问题就从“消费者是谁”，进入到“哪些人群可以重点关注”。
亚马逊广告已经提供了覆盖不同消费状态的人群体系。比如，购买意向人群，对应近期对某一品类表现出较明确关注的消费者；生活方式人群，基于长期的购物和内容消费行为，反映消费者相对稳定的生活方式特征，比如健身、养宠、科技等；生活事件人群，对应搬家、毕业、育儿等特定人生阶段或事件；兴趣人群，则更多反映消费者长期关注和互动的内容领域。
除了基于亚马逊的信号找人，品牌也可以结合自己一方的数据。比如，通过亚马逊营销云（AMC），整合分析品牌自有渠道的顾客信息与亚马逊广告信号，更深入地理解消费者的行为和转化路径。
举个例子，品牌可以分析出：自己复购最多的那批顾客有哪些共同特征，他们和品牌广告触达的人群之间重合度有多高。有了这些理解，品牌就能更清楚自己真正想沟通的是哪一类人，让"找对人"这件事做得更贴合自己的业务。
去年，亚马逊广告还通过 AI 简化了 AMC 的使用门槛。不再需要学会复杂的代码，品牌可以在亚马逊营销云里用自然语言描述自己的分析需求，让 AI 协助完成相关分析和人群洞察，降低使用这些数据进行分析的门槛。
这种能力放到真实的生意里，价值会更加明显。
狐妹看到一个很有代表性的案例：一家全球零食品牌，虽然已经积累了十多年的数字广告经验，但旗下多个品类仍然面临连续多年的营收下滑。
问题并不是品牌没有消费者，而是过去的分析周期比较有限，很难从短期数据里看清消费者的长期购买规律：谁是第一次购买？谁正在减少购买？谁已经转向其他品牌？又有哪些消费者其实还有机会回来？
这一次，品牌借助亚马逊营销云分析了长达五年的购买数据，从购买频率、购买时机和购买模式等维度重新梳理消费者，将人群进一步划分为首次购买者、品牌更替者和回头客等不同类型。
有了这层理解之后，品牌没有再用同一套信息覆盖所有消费者，而是针对不同人群设计相应的沟通策略，并开展了一场为期一个月的广告活动。
最终，广告投入产出比 ROAS 提升 90%，超过亚马逊 DSP 基准一倍以上，CPM 降低 26%；其中一个细分人群的新客占比达到 42%。（案例来源亚马逊广告官网，案例结果仅供参考。）
这个案例值得关注的地方，就在于品牌获得了更细致的消费者理解，也有了更具体的人群划分依据。当“谁值得关注”有了更充分的信息支撑，后续的营销决策也就有了更清晰的起点。
而这套思路也不只适用于亚马逊店铺，对于独立站、DTC 乃至游戏、汽车等出海品牌来说，同样可以结合自身业务和不同媒体渠道的消费者洞察，寻找与品牌更匹配的人群。
找到对的人，只是第一步
然而，找到“对的人”只是营销链路上的第一步。真正值得深挖的是，这些消费者洞察如何贯穿并驱动完整的营销旅程，从触达、沟通到转化与留存，形成闭环。
这就是“全流域营销”的逻辑：它不只看某一次投放、某个广告位的表现，而是覆盖消费者从认知、兴趣、研究到决策、复购的完整旅程，通过 AI 把分散在不同阶段的营销动作串联起来，形成持续的品牌触达。
而找对人只是其中的一环，品牌的广告除了可以覆盖 Prime Video 追剧、Twitch 直播、Fire TV Channels 等亚马逊自有媒体渠道，还能通过亚马逊广告出现在 Netflix、Disney+、Paramount+ 等数千家优质第三方网站和应用程序，完整旅程在《伦敦合伙人》节目后面据说也会讲到。（上述媒体仅为列举，具体可投放的媒体因国家/地区而异。）
写在最后
狐妹发现，这些年聊 AI，总绕不开一个话题：它到底能帮人做多少事？在不断新增的功能之外，特别值得关注的是它底层能力带来的改变。AI 真正在做的，其实是缩短信息差——把过去需要大量人力、时间去消化和判断的东西，变得更及时、更清楚。
过去出海品牌进入陌生市场，一项很大的成本是时间。调研、走访、试错、调整，每一步都在花钱买认知。而AI能做的，是在更短的时间内处理大量人类需要更长时间才能消化的信号，把猜测的范围收窄。
就像《伦敦合伙人》里，AI 帮品牌快速理解一个陌生市场、读懂当地消费者。判断当然还是人的事，但当信息基础足够扎实，做判断这件事本身，就多了一份依据。
每周六芒果 TV，看看真实的出海任务里，AI 和全流域营销怎么帮品牌一步步读懂当地人。
