昨天的文章分析了什么是我认为的 AI-native marketing，今天和大家分享下我对 AI-native marketing 应该如何设计的一些思考。

这是昨天的文章：Anthropic 只有 1 个人做营销，这件事给所有市场部提了个醒

首先，我想讨论的不是把原来的市场团队推倒重来；

而是，在现有业务还要继续跑的前提下，市场团队的分工、流程、指标和协作关系，如何开始按 AI 重新设计。

所以我想先回到市场工作的根本要素来分析：任务、流程和责任。

先重新设计任务，而不是先增加岗位

为什么很多市场也有 AI 岗，但是效果一般？

因为它默认了一件事：现在的问题是“缺一个懂 AI 的人”。

但大多数市场团队的问题，其实不是缺人，而是任务设计本身太低效。

比如广告投放团队，每周都在反复改文案、改图、改标题、改受众。

内容团队每天都在接很多零碎需求：同一套卖点写成五个平台版本，同一篇内容改成三种语气，同一组物料切成十个尺寸。

运营团队则在不断整理数据、发周报、盯活动节点、催各方反馈。

这些工作当然重要，但问题在于，其中大量动作本身是高度重复、规则清晰、可模板化的。

它们今天之所以还要靠人肉完成，不是因为它们复杂，而是因为企业一直没有把它们重新定义成“系统任务”。

所以，AI-native marketing 的第一步，不是加一个人来帮大家提效，而是先把市场团队的工作分成两类：

一类是应该被系统化的重复任务。

比如广告变体生成、SEO 页面更新、渠道日报、竞品素材归类、邮件标题测试、内容分发适配、活动复盘摘要、素材尺寸批量转换。

另一类是必须由人主导的高判断任务。

比如品牌判断、产品定位、核心叙事、重大 campaign 策略、用户心理洞察、关键增长假设、跨部门协调与资源争取。

再重新设计流程，而不是只优化单点效率

很多公司用 AI 以后，容易出现一种表面繁荣。

内容写得更快了，素材出得更多了，报告也更漂亮了。

但增长没上来，或者增长没有持续性。为什么？因为流程没有变。

一个最典型的问题是，很多团队只是把 AI 放进了“内容生产”这一步，却没有把 AI 放进“完整闭环”里。

比如广告团队现在会用 AI 写文案，但问题是：

谁来定义哪些广告应该重写？

哪些低效素材自动进入改写池？

历史测试结果有没有变成新的提示和约束？

新版本上线后，结果有没有自动记录？

下一轮生成时，这些结果能不能被调用？

如果这些环节没有连起来，那么 AI 带来的只是“生产更快”，不是“增长更快”。

这就是为什么，我认为 AI-native marketing 的第二步，不是继续追求某个岗位更高效，而是要把增长运营真正设计成一个闭环流程。

一个最基础的闭环，至少应该有五步。

1. 先是数据监控。系统要能持续看到哪些渠道、页面、素材、关键词、邮件主题正在掉表现。

2. 然后是问题分类。不是所有低表现都值得优化，有些是流量问题，有些是表达问题，有些是受众问题，有些是产品问题。

3. 接着才是内容或动作生成。不同问题，生成不同版本，而不是一股脑批量生产。

4. 再往下是快速上线和实验。新版本不是生成完就结束，而是要进入测试。

5. 最后是结果回流。哪些有效、哪些无效、对哪个人群有效、在什么条件下有效，都要进入下一轮系统。

最后是重新设计责任，而不是只改汇报线

AI-native marketing 真正改变的，不是“谁管谁”，而是“谁对哪一段闭环负责”。

传统市场团队里，很多责任是按职能切的。

内容团队负责写，设计团队负责做图，投放团队负责上量，运营团队负责协调，数据团队负责看报表。

这种分法的问题，在 AI 时代会越来越明显：每个人都完成了自己的那一段，但没有人真正对增长闭环负责。

所以对现有公司来说，更现实的组织设计，不是取消职能，而是在职能之上，再叠加一层“闭环责任”。

比如围绕用户获取，可以拉出一个小型增长单元。

这里面可以有内容、投放、设计、数据甚至产品接口。

但大家不是各干各的，而是共同对某一个增长目标负责，比如注册转化率、激活率、渠道获客成本、线索转化效率。

这类单元不需要很大，2-3个人就够。关键不是人多，而是它要具备三种能力：能看问题、能改动作、能快速试。

AI-native marketing 的组织应该怎么设计？

如果把视角拉到组织层，我们现在讨论：到底该怎么搭？

我不建议把 AI-native marketing 理解成一个单独的新部门。

更合理的理解是，它是一层新的组织能力，会慢慢嵌进现有市场团队里。

从实践上看，一个更稳妥的组织设计，通常会出现四个角色层。

第一层，是品牌与增长策略层。

这一层仍然主要由人主导。

它决定目标用户是谁，核心卖点是什么，品牌边界在哪里，增长优先级是什么，哪些渠道值得做，哪些不值得。

这一层不应该轻易外包给 AI，因为它涉及的不是生成能力，而是方向判断。

第二层，是内容与创意系统层。

这一层不再只是“写内容”和“做设计”，而是开始管理一整套内容资产：

品牌表达规则、产品卖点模块、不同人群的话术库、不同渠道的内容模板、历史高表现素材、可复用的视觉结构。

内容团队最重要的价值，不只是会写，而是能不能把好的表达变成系统资产。

第三层，是增长运营与测试层。

这一层是 AI-native marketing 最容易出成果的地方。

它负责把投放、页面、邮件、SEO、社媒等动作变成持续测试实验。

这里最重要的不是“多做”，而是“快试、快收、快回流”。

一个优秀的增长运营，不再只是 campaign manager，而越来越像增长系统的操盘手。

第四层，是 marketing ops / AI ops 层。

这一层在未来会越来越重要，但今天很多公司还没有。

它的职责不是做创意，也不是做策略，而是负责把市场团队里的工具、流程、自动化、数据接口、工作流、知识库串起来。

市场团队里最该新增的，未必是一个“AI 内容岗”，而更可能是一个懂业务、懂流程、懂自动化的 marketing ops / AI ops 角色。

因为大多数企业的问题，不是不会生成内容，而是不会把内容、数据、测试和结果串成一个系统。

AI-native marketing 里的增长运营，到底应该怎么做？

传统增长运营，很多时候是 campaign 驱动的。

一次活动、一次投放、一次内容节点、一次渠道合作，做完一个算一个。

但 AI-native marketing 下的增长运营，应该逐步变成常态化增长系统。

一个比较成熟的做法，是把增长运营拆成四条固定链路。

第一条，获客链路。

包括广告、SEO、内容分发、社媒、渠道合作等。

这里的关键不是铺更多渠道，而是每条渠道都要形成“数据—生成—测试—回流”的机制。

比如广告素材不是靠人感觉决定换不换，而是根据点击率、转化率、疲劳度自动进入改写机制；

SEO 页面不是季度性大改，而是根据搜索词变化持续更新；

内容分发也不是简单搬运，而是根据不同平台表现动态优化标题和结构。

第二条，转化链路。

流量进来了，落地页、注册页、留资页、首购页、试用页，每一段都应该能持续被优化。

AI-native 的思路不是“做一个最好的页面”，而是“让页面持续有新版本参与实验”。

第三条，激活链路。

很多团队把市场工作停在拉新，但 AI-native marketing 会把市场和产品、运营拉得更近。

用户注册之后，欢迎邮件怎么发，首周触达怎么设计，哪些用户应该收到哪种提醒，哪些内容更容易把沉默用户拉回来。

这些都不该只靠静态规则，而应该由数据不断调节。

第四条，复购和传播链路。

这里最典型的是 CRM、社群、会员、老客唤醒、口碑内容、UGC 运营。

过去这些动作常常很碎，现在最值得做的事情，是把用户标签、内容模板、触发机制和历史表现连起来，让运营不再靠人一条条写、一批批发，而是：

系统根据用户状态和历史反应生成更适配的动作。

以上，祝你今天开心。

封面和摘要

昨天的文章简单分析了下什么是我认为的 AI-native marketing，今天想和大家分享下我对 AI-native marketing 应该如何设计的一些思考。

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