TLDR : 生成式AI在营销中正崭露头角，CMO们对其提升业绩的能力充满信心，并计划大规模投资。关键应用包括沉浸式内容生成、大规模个性化和代理AI。有效的营销测量是成功的关键，技术创新和分析严谨性不可或缺。
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生成式AI正在深刻改变营销策略，从内容创建到活动优化。孤立实验的时代已经过去，现在是工业化、测量、说服的时候了。波士顿咨询公司（BCG）的两个最新研究，《How CMOs Are Scaling GenAI in Turbulent Times》和《Six Steps to More Effective Marketing Measurement》，突出了这一数字化转型的机会和挑战。
生成式AI在营销中的崛起
基于BCG对200位欧洲、亚洲和北美的首席营销官（CMO）进行的调查（2025年4月至5月），第一项研究考察了这些专业人士如何在不确定的经济环境下大规模整合生成式AI。
他们的乐观情绪持续增长：83%的受访者现在对生成式AI在提升业绩方面的能力充满信心，而去年这一比例为74%。更有意义的是：71%的受访者计划在2025年至2027年间每年投资超过1000万美元。
走向更成熟和沉浸式的应用
应用案例多种多样：内容自动化生成、先进的对话代理、实时个性化、沉浸式视频生成等。
尽管一些在2023年测试的应用现在已经达到规模，CMO们和他们的投资重点集中在三个领域：
- 沉浸式内容生成：从静态文本和图像向更具沉浸感的视频格式转变，30%的受访者认为这是下一步的关键；
- 大规模个性化：结合预测AI和生成式AI的定制化产品崛起，以生成高度针对的内容；
- 代理AI：AI代理正在重塑营销工作流程，尤其是在B2B公司中。三分之一的B2B首席营销官和近四分之一的B2C首席营销官（23%）将AI代理列为重要投资优先事项。
面对持续的生成式AI人才短缺，CMO们继续通过黑客马拉松、孵化工作室和新工具来提升团队技能。
有效营销测量的必要性
根据BCG的第二份报告，基于3000名营销专业人士的回答，掌握营销测量的公司可以实现高达70%的额外增长。然而，只有不到20%的CMO对测量其行动实际影响的能力充满信心。
为了优化策略，行业领导者依赖于多个杠杆：
- KPI对齐：高效的公司协调其财务和营销指标以获得整体视图；
- 高级AI使用：76%的成熟企业利用AI自动化活动分析并加速决策；
- 跨职能协作：财务、产品和数据团队之间的协同增强了归因模型的相关性；
- 工具现代化：结合营销组合模型、增量测试和多点归因的方法允许更精确的决策。
走向智能和数据驱动的营销
生成式AI的采用和营销测量的改进不仅仅是趋势：它们是不可或缺的战略转型。为了最大化活动的影响并确保可衡量的盈利能力，公司必须结合技术创新和分析严谨性。