01 / 14

这里放置我们「AI 数字营销产业链」视频
作为整个分享的开场情绪锚点

02 / 14

Overview

进入 AI 的四个阶段

使用 AI 工具

市场商务
更快理解客户需求，更高效组织表达，更低成本完成沟通和交付，最终更好服务客户。

搭建 AI 工具

视觉资产设计师
使用 AI 工具和搭建 AI 流程，实现自动化视觉生产，提高效率、提量提质，并显著降低生产成本。

用 AI 创造产品

产品设计师
一个人逐步具备交互、UI、UX、前后端开发的完整产品能力，真正从设计走向工具与产品本身。

用 AI 创造新的商业形态

AI Native 工程师
不只是写代码，而是为整个团队建立 AI 能力底座，让 AI 最终帮助团队形成商业闭环。

03 / 14

Part 1

市场商务，如何用 AI 更好地服务客户

这一部分主要由我来讲。重点不是炫技，而是讲清楚在真实业务里，AI 怎么帮助我们更快理解市场、组织表达，并最终让客户体验变得更好。

AI 去信息差

用 AI 讲故事

更好的触达与体验

04 / 14

Scene 01

用 AI 买认知

过去我们买认知，往往只能依赖咨询公司、导演、调研团队和大规模数据采购。AI 的意义，是让我们更低成本、更快、更贴近用户地买到认知。

05 / 14

Cognition Chain

打破信息差，不是买数据，而是买认知

01 / 市场调研

别克昂科拉

业务问题总是从一个具体项目开始。市场调研的起点，不是抽象行业，而是一个真实品牌、真实产品和真实竞争环境。

02 / 广告大师

策略与创意判断

过去行业里，认知被浓缩在策略提案和创意大师身上。信息差之所以值钱，是因为它被少数人垄断解释权。

03 / 体验设计

体验被结构化

体验设计把用户感受、行为路径和认知链路拆出来，开始让“感觉”变成可被组织和验证的方法。

04 / 大数据

规模化观察

大数据让我们看见规模化行为，但 AI 的价值，是继续往前走，把规模化行为翻译成真实认知。

06 / 14

Live Demo

接下来用 Figma 现场演示

这一段不需要放进静态 PPT 里，只需要用一页过渡把大家带入真实操作场景：认知不是抽象结论，而是可以被现场调用和组织的工作流。

07 / 14

Scene 02

用 AI 讲故事

买到认知之后，下一步不是把结论堆给客户，而是把认知变成客户能感受到、能记住、能传播的故事。

08 / 14

Lead-in

讲故事这件事，本质上是在组织注意力

这里放齐俊元 TED 演讲照片

这一页要讲什么

用齐俊元的 TED 演讲作为引子，是为了说明：真正厉害的表达，不是把信息讲全，而是把注意力组织起来，让听众愿意一路跟着你走。AI 的价值，是帮助我们更快搭建这个叙事框架。

09 / 14

Creative Proposal

从产品站到 CG 物料，AI 在帮助我们生成更强的表达

放产品站创意提案图片

放 CG 物料 / 视觉提案图片

10 / 14

Embedded Web

对标 Apple 设计，不是模仿风格，而是学习如何系统化表达

这里嵌入 Apple 品质对标指导手册网页这一页可以直接打开我们已经做好的 Apple 对标网页。讲述重点是：AI 不只是帮我们提效，而是帮我们把审美、结构、文案、动效和方法论真正组织成可交付的设计资产。

11 / 14

Embedded Web

再往下走，是产品站创意如何真正落地

这里嵌入产品站创意网页 / 创意工具这一页讲的是：当方法论建立之后，AI 可以继续帮助我们更快生成方向、筛选创意、组织视觉参考，并形成更高效率的创意提案流程。

12 / 14

System

接下来要讲 ZCMS，讲 AI 如何从故事走向生产系统

这里嵌入 ZCMS 链接 / 演示页ZCMS 这一页的重点不是“系统有多少功能”，而是说明 AI 如何把认知、内容、创意和站点生产串联起来，真正让团队具备规模化交付能力。

13 / 14

GEO + Product Site

GEO 与产品站，是 AI 赋能商业闭环的关键接口

GEO 在做什么

让内容更容易被发现、更容易被搜索、更容易进入用户的决策路径。

产品站在做什么

承接前端流量、讲清产品价值、沉淀用户兴趣，并把 AI 生成的内容能力真正转化为业务价值。

14 / 14

Closing

AI 不是替代某一个岗位，而是在重组整个数字营销产业链。从买认知，到讲故事，到触达用户，到内容生产，再到系统化交付，最后我们真正要建立的是一套用 AI 实现商业闭环的能力。