谭北平，现任明略科技集团副总裁、秒针营销科学院院长。长期服务宝洁、联合利华、蒙牛、伊利、可口可乐、联想、华为、荣耀、vivo、OPPO等500强企业。年度主持《营销数字化转型登山图》、《中国数字营销生态图》、《中国数字营销趋势报告》、《BrandGrow 最具增长潜力新锐品牌》等有行业影响力的内容，著有《生成：AI生产力重构营销新范式》。

在生成式营销新范式下，内容在AI加持下从稀缺走向泛滥，关键决策成为新瓶颈，其重要性空前凸显。

营销管理的本质就是一系列关于客户、市场与产品的高质量决策。如何决策、用何方法、如何评估，直接决定营销成效。

常见的决策方式包括：个人集权式、集体协商式、经验/直觉式和数据/循证式。每种方法各有局限：集权易陷于个人偏见，协商易导致群体极化或议而不决，而数据驱动也面临数据陷阱、过度量化、忽视人文与短视等问题。

叠加AIGC带来的内容爆炸，决策对速度与质量的要求大幅提升。在此背景下，AIGD应运而生，成为突破瓶颈、实现高质量决策的创新路径。

AIGD将人工智能从AIGC推向决策智能，从根本上改变了营销效率的衡量标准。它不再仅仅追求“做得快”，而是更强调“做得对、做得准、做得省”。随着内容生产门槛的降低，未来竞争的关键已从数量与速度转向决策的智能化与精准度。

 企业营销决策通常分为三个层级：战略层决定“做什么生意、如何竞争”，定位层明确“为谁创造何种差异化价值”，运营层则聚焦“如何高效交付价值”。AI正逐步在这些层级中发挥关键作用。

在战略层面，AIGD可整合市场数据、用户洞察与竞争情报，进行量化推演和模拟测试，为重大决策提供数据支持；在定位层面，它能通过合成数据预演新品上市后的用户反应，提前验证不同创意方向的效果，减少主观判断带来的偏差；在运营层面，AIGD可实时分析用户行为，动态优化广告投放、KOL选择与促销策略，实现精准触达与高效转化。相比AIGC仅解决执行层的内容供给，AIGD贯穿营销全链路，回答“要不要做”“为谁做”“怎么做才划算”等核心问题。

这份报告系统梳理了16项典型营销任务与48个经典思维链模型，并绘制出“AIGC到AIGD营销供给与决策管理框架图”。该框架遵循自上而下、层层传导、持续迭代的逻辑，不仅揭示了AI如何赋能各级决策，也为营销管理者提供了可落地、可复用的实践路径。

概括来说，AI驱动决策具备多项显著优势。它能够实现认知增强，处理远超人类能力的多维复杂数据，突破个体在信息容量与分析深度上的局限；在效率方面，AI大幅提升了决策速度，降低了时间与人力成本，使响应更加敏捷；同时，AI决策过程情绪稳定、逻辑透明、全程可追溯，有效减少了人类因主观偏见、情绪波动或群体极化带来的判断偏差；更重要的是，AI并不追求理论上难以实现的“最优解”，而是在现实约束条件下提供“足够好”的解决方案——即快速、低成本且切实可行的决策建议，更贴合实际业务需求。

对于企业这一营销活动的发起方，落地AIGD是一个复杂、系统且长期的大工程。而作为营销活动的接收方，越来越多的消费者正逐渐习惯依赖AI做出购买决策，AI从辅助工具演变为消费者决策过程中的核心参与者。甚至那些不主动使用AI的人，也在被动接受由AI生成或筛选的信息。

在AI影响消费者决策方面，呈现出五个趋势。首先是决策模式转变，从“人找信息”到“AI替人选”。消费者不再通过搜索引擎或电商平台主动浏览和比价，而是直接向AI提问。收到指令后，AI整合多源数据（如价格、评价、地理位置、天气、用户画像等），生成个性化推荐。如此一来，传统的SEO（搜索引擎优化）、SEM（搜索引擎营销）、信息流广告的曝光价值被削弱，流量入口从“页面”转向“对话框”。

其次是内容被改写与过滤，AI成为“信息守门人”。AI不会原封不动地传递信息，而是对内容进行“理解—摘要—重组—输出”。例如，学生让AI读论文并提炼要点、用户让AI总结产品评测、旅行者让AI规划行程。因此，品牌信息若不能被AI准确理解，可能被误读、简化或忽略，“说服AI”成为新的营销课题。

第三是电商货架被解构，“无货架电商”悄然兴起。AI导购正在取代传统电商首页、活动页和推荐位，消费者无需浏览电商平台，只需表达需求，AI即可完成商品匹配与下单建议，导致传统电商的页面浏览量、广告点击率面临下行压力。近期，淘宝将饿了么、高德等服务整合进APP，正是为应对用户“直接决策”而非“浏览消费”的趋势。

第四是推荐逻辑呈现“头部集中”与“认知偏差”。AI推荐的品牌中，排名靠前的几个常占据较大的曝光份额，形成“强者恒强”的马太效应。此外，不同AI模型因训练数据差异，推荐结果不同；同一问题多次询问，结果可能不一致，存在抽样误差；AI更偏好权威网站、结构化数据，社交媒体内容权重较低。因此，小品牌若未被AI认知到，将难以获得曝光机会。

第五是中国消费者对AI高度信任。最新研究指出，中国消费者是全球最信任AI的群体之一，更愿意接受AI推荐的产品、服务甚至医疗建议。这意味着，AI推荐对中国消费者的购买行为影响力更强，品牌一旦被AI“正确认知”，转化路径更短。

相应的，为应对AI深度介入消费者决策的新趋势，企业必须建立“AI认知管理”能力，对AI展开营销活动，系统性地采取“三步法”策略。第一步是认知评估，即主动测试主流AI模型如何描述自身品牌、产品或服务。企业可通过专业工具模拟真实用户提问，观察AI输出的内容是否准确、全面，是否存在认知偏差或信息缺失。第二步是策略定位，企业需明确希望AI在哪个核心维度强化品牌认知，避免试图在所有属性上平均发力。第三步则是认知优化，通过发布结构化、权威性内容，持续“训练”AI对品牌的理解。已有案例能够证明，品牌完全可以通过科学方法，主动塑造AI的认知，进而影响数以亿计消费者的购买选择。

尽管AIGD展现出巨大潜力，其发展也面临三重关键挑战。首先是数据合规与伦理风险，AI的决策依赖海量数据，若训练数据存在偏见或来源不透明，可能导致歧视性或误导性结果，因此必须确保算法可解释、过程可追溯。其次，人机协同机制尚未成熟，AI虽能高效分析与建议，但战略目标设定、价值观判断和最终决策仍需人类主导，明确“人类定方向，AI做执行”的分工边界至关重要。最后，行业规范严重缺失，当前存在通过伪造内容“操纵AI认知”的黑灰产苗头，若不及时建立标准与监管，将破坏市场公平性，损害消费者信任。

AIGD的未来不仅在于技术升级，更在于生态构建。一方面，企业将逐步打造专属决策智能体，内嵌品牌的方法论、思维链与历史数据，实现个性化、可持续的智能决策支持。另一方面，随着AI导购、语音助手、无货架电商等新模式兴起，一个全新的AI媒介生态正在形成，重塑流量分发与品牌触达路径。为引导这一变革健康发展，行业协会应推动建立统一标准，确立透明、可信、负责任的AI营销准则，为整个产业的长期增长奠定基础。

从“AIGC”到“AIGD”，一个字母的变化，背后代表的，其实是生成式营销演进方向的转变。内容洪流之下，相比AIGC，企业更应该投资的，其实是AIGD。而面对AIGD浪潮，企业不应观望，应立即行动。首要策略是从小场景切入，例如从广告投放优化、内容预筛测试等具体任务入手，积累数据反馈与实践经验，避免盲目追求“全面智能化”。其次，应构建企业专属的思维链与工作流，将内部决策逻辑（如品牌定位模型、定价策略框架等）结构化并训练AI，使其真正适配业务需求。最后，必须主动布局AI认知战场，通过发布权威内容、优化信息结构、持续“教育”AI，确保品牌在消费者提问时能被准确推荐。

未来的竞争，不仅是产品与品牌的竞争，更是“AI认知体系”的竞争。谁能率先构建科学、可迭代的AI决策系统，谁就能在生成式营销时代掌握真正的先发优势。