面对AI营销的迅猛发展与行业变革，企业决策者更需以理性、务实的视角重新审视战略方向。本期专家对话，由AI营销专家灵狐合伙人石岩与明略科技副总裁、秒针营销科学院院长、CAAC AI营销应用工作委员会秘书长谭北平深入交流，聚焦2026年AI营销趋势、平台格局变迁、品牌增长逻辑重构，围绕品牌如何系统性布局AI营销战略、如何精准选择适配自身的战略乙方、GEO市场发展等核心议题，展开前瞻探讨。

石岩：您觉得在2026年的时候，AI营销可能会有哪些趋势？

谭北平：我们过去一直讲数字营销的传统底座，是建立在互联网化与大数据标签化之上。但现在亲眼见到的是AI替代了过去的底座：一方面，AI带来全新的人机交互形态；另一方面，它超越传统大数据的浅层标签体系，实现了更深度的认知与推理加工，可通过理解与推理完成对用户的深度洞察。由此可形成一个判断：AI营销正在从底层颠覆传统数字营销，而这里的核心是AI正在重构搜索引擎底层逻辑。

我觉得26年有两个生意可能会被改变，一个是广告，一个是电商。广告层面，以Seedance为代表产生了新形态内容与交互模式；电商层面，从千问等AI入口的春节红包、消费场景渗透，到各大平台正在密集布局AI化推荐路径，可以看出，AI营销本质上是对传统数字营销体系的一次底层重构。

石岩：从您讲的这个角度看，我也认为在AI时代，消费决策与市场认知正在由AI主导，很多传统概念都被重新定义，这也印证了您刚才提到的营销底座正在发生巨大调整。在我看来，品牌构建的核心要素也会随之重构：传统的品牌定位、营销素材体系、整合营销战略，未来也将升级为AI品牌定位、AI素材库、AI整合营销战略。

谭北平：我同意您的观点，同时也想补充一点，过去的全域营销，本质还是偏通道型的，但现在全域的底层支撑，已经从传统数字化系统总控，转向集中与分散结合的AI推荐引擎、AI推理引擎。

这意味着，全域不只是表面渠道被替换，底层推荐逻辑也在被AI彻底改写。传统推荐引擎是纯数字、数理化的，具备较强的透明度与可控性；而当下AI驱动的推荐与推理，具有高度随机性，决策逻辑更不透明。所以我觉得，全域AI化的背后，还有一层隐含的是品牌触达、推荐的底层逻辑，也在全面AI化。

石岩：而且在这个逻辑下，至少到现在为止，我们发现人类的参与度好像不是很强，虽然我们可以从结果上去评价和判断，但是实质上可能很难干预AI的运行。

谭北平：这个问题我个人觉得也是可以适当干预的。我最近做了一个小的研究，它确实呈现了一种推理逻辑，基于我的需求推荐产品，里面有大量偏智能体化的推荐逻辑。

回顾营销发展，早期广告只需出价就能锁定投放位置；到了社交媒体时代，投放不再只看资金，更需内容具备竞争力，才能在流量池中通过赛马机制脱颖而出；而进入AI时代，除了兴趣匹配、流量池赛马，还需融合AI自身的内在推荐逻辑，才能实现有效曝光。

可以看出，AI推荐逻辑又回到了类人类的推荐逻辑。这也意味着，我们过去所强调的品牌定位，在AI时代再次成为核心，营销运作不再单纯依赖点击率等简单反馈，而是要贴合这种类人类的推荐逻辑来推进。

石岩：我觉得这一点是合理的，因为终究是人在进行采购。从AI营销的角度来看，其实有三个关键要素，算力、算法和数据，那数据体系就尤为关键了。那您认为2026年，原有数据平台与品牌该如何发挥数据优势？品牌如何与各平台高效协同呢？

谭北平：传统数据多聚焦用户数据，而AI场景下数据范围开始大幅拓展，这些数据将直接影响品牌与各大平台的合作逻辑。

我们最近的研究就发现各种AI模型均有自身倾向性，例如豆包更倾向于利用抖音电商产品页信息。品牌需快速摸清各模型倾向并抢占优势，同时分别布局面向人的AI内容与面向AI的AI内容，这样在模型中获得推荐的概率就会高很多。而随着AI应用与AI媒介化的推进，相信会带来一些全新的数据影响元素，我觉得这其中会有丰富的营销创新红利。

石岩：结合您的观点，我有一些看法，传统各大平台的数据本身存在壁垒，像您说的，进入AI时代后，系统对数据的选择存在天然取舍。加之当前各大AI大模型均在争夺“第一入口”，这种竞争或将推动平台将“引导品牌仅使用自身平台数据”作为核心竞争点。但在我看来，这种趋势对品牌自身并不友好，不知您是否认同这一观点？

谭北平：这其实也就是我们过去所看到的渠道权利与品牌权利的博弈。早期，品牌拥有较强的主导权，可自主筛选渠道、设定出价，并进行精准定向调整。但在营销全面AI化之后，无论有意与否，都在一定程度上削弱了品牌方在营销决策中的效率与效果。未来，平台的权利会进一步得到强化。

石岩：这也就意味着，2026年品牌在制定AI营销策略时，如何灵活选择合作平台、高效利用平台资源，变得非常重要了，对此您有什么建议？

谭北平：过去数字营销强调长尾效应，而在AI推荐逻辑下，头部效应会更加显著。在细分赛道、精准关键词上，头部品牌更容易获得AI算法的流量倾斜与资源分配，马太效应会很明显。

因此品牌在与平台合作时，建议抓住两点：一是在资源侧应该要尽早布局核心资源，当前整体成本仍处于相对低位，要抓住红利窗口期；二是在定位侧定位必须极致清晰，力争成为细分领域的头部品牌。因为AI推荐机制具有高度统一性，一旦被算法认定为头部，会在多场景持续强化曝光，形成正向循环，我认为当下是AI营销的关键期，品牌应尽快抢占优势位置。

石岩：对的，我延伸一下您的说法，从品牌定位学来看，无论新媒体如何迭代，品牌都需要清晰、稳定的品牌形象与定位。但进入AI时代，品牌定位不再只是面向用户，更需要被AI理解与传播。因此，新周期里品牌应主动在全域AI体系中建立统一的品牌定位，避免被单一平台或算法定义。

谭北平：我非常同意，过去讲品牌一致性，多指线上线下统一，如今多了AI心智。AI不是按谁价格低推荐的，它更看重功能、效果、可信度与专业定位，会基于用户需求精准匹配。因此，品牌保持清晰、统一的定位，更易被AI识别并优先推荐，营销效率也会更高。

在AI平台时代，这也是品牌定位迎来的新机遇：主动创造专属新词源，创造AI与用户都能理解的“品牌沟通语言”。AI具备强学习能力，可将这些新词、新短语与品牌深度绑定，同时精准对接消费者选择偏好。这是在传统大众传媒泛定位基础上，做圈层化精准升级，让用户与AI交互时，能快速匹配到对应圈层价值点。