这段时间，我一直在想一个问题：

我的市场团队，现在算 AI native 吗？

说完全没有，肯定不准确。大家已经在用了。

有人用 AI 写 Prompt，拆短视频脚本；有人用 AI 做短视频前贴；有人用 AI 拉数据、做看板；投放同学也会让 AI 起标题、拆卖点、做素材变体。

这些变化都是真实的。

但我越看越觉得，我们可能还停在“AI 执行层”。

它帮我们更快地产出东西，但还没有真正改掉市场团队的组织方式。

这才是我真正担心的地方。

如果只是问“团队会不会用 AI”，答案已经是会了。

短视频编导会拿 AI 找选题、拆结构、写口播。

投放同学会让 AI 生成不同卖点的标题和前贴。

直播间同学会整理主播话术，再让 AI 扩成不同风格。

数据同学也会用 AI 辅助做看板，把投放消耗、线索、转化率整理得更快。

这些事确实节省时间。

但说得直一点，它们大多还是在旧流程里加速。

以前人手写 10 个标题，现在 AI 写 50 个。

以前编导自己憋 3 个前贴，现在 AI 先给 20 个。

以前人工做周报，现在 AI 先整理一版。

这当然有价值，但还不是 AI native。

因为团队的底层工作方式没变：还是一个任务来了，大家按岗位分工，把执行物料做出来。

AI 只是帮每个人把自己那一段做快一点。

真正的 AI native，应该不是“每个岗位都多了一个助手”，而是整个市场链路被重新设计。

傅盛给我的提醒：别讲趋势，先跑一个真东西

我最近看傅盛的公众号，有个感受很强。

他写 AI，通常不是先讲一堆宏大判断。他会先抛一个具体结果：一个模型，一个 demo，一个通宵跑出来的东西，一个他自己被震到的瞬间。

比如 Fable 5 做网页版红警那几篇，真正有冲击力的不是“AI 很强”这句话，而是“它真的跑出来了”。

对市场团队来说，这个启发很直接。

别先开培训会，别先做工具清单。

先拿一个真实业务问题，让团队被 AI 震一下。

比如：

• • 下周要投一个新班型，能不能一天内跑出 30 条短视频前贴，按“焦虑型、结果型、老师型、孩子型”分组？
• • 直播间最近转化下降，能不能把主播话术、用户评论、成交片段拉出来，找出真正有效的 10 句特色话术？
• • 某个投放账户 ROI 波动，能不能自动拆成素材、前贴、落地页、直播间承接几个环节看问题？
• • 竞品最近在推一个新卖点，能不能当天拆完它的投放素材、短视频脚本、直播间话术和用户反馈？

如果团队在这些场景里看到“原来真的可以这么跑”，认知会变。

没有这个瞬间，AI 推动很容易变成口号。

市场团队最该重构的，不是文案，而是链路

我以前也容易把 AI 的价值看窄。

觉得它先帮内容，先帮文案，先帮设计。

现在我觉得不够。

市场团队真正复杂的地方，不是写一条文案，而是从投放到短视频，再到直播间销售，再到数据复盘，这中间有太多断点。

短视频编导知道素材为什么能起量，但这个判断不一定进入投放复盘。

投放同学知道哪个前贴点击率高，但不一定知道直播间承接有没有接住。

主播知道哪句话能打动家长，但这句话不一定沉淀成下一批脚本。

数据看板能看到 ROI 变化，但常常看不出为什么变。

这才是问题。

AI native 市场团队要解决的，不是“谁写得更快”，而是让这些信息流动起来。

一个有效的短视频前贴，不应该只停留在素材文件夹里。

它应该进入选题库、卖点库、主播话术库、投放复盘库。

一个直播间成交话术，也不应该只靠主播自己记。

它应该反过来喂给编导，变成下一批短视频脚本和前贴。

一个投放失败的素材，不应该只在周报里被写一句“效果一般”。

它应该被拆开：是人群不对，卖点不对，开头不对，直播间没接住，还是落地页承诺太弱。

这才是 AI 可以真正改变的地方。

工具很多，资产很少，这是危险信号

我现在最怕看到一种状态：

每个人都在用 AI，但组织没有变聪明。

Prompt 在个人电脑里。

短视频脚本在飞书文档里。

前贴素材在文件夹里。

直播间特色话术在主播和运营脑子里。

投放数据在广告后台和看板里。

竞品截图在群聊里。

大家都忙，也都在产出。但过一个月再问：

最近跑赢的前贴结构是什么？

哪些短视频开头带来了高质量线索？

哪个卖点进直播间后最容易成交？

主播哪几类话术能明显提高停留和转化？

哪些素材只是点击高，但后端转化差？

很多时候，答案还是散的。

这说明 AI 只提升了个人效率，没有沉淀成团队能力。

市场团队要 AI native，第一步不是再买一个工具，而是把这些资产沉下来：

用户洞察库、卖点库、短视频脚本库、前贴素材库、主播话术库、投放复盘库、竞品素材库。

没有这些，AI 生成得再快，也只是更快地产出一堆“看起来还行”的东西。

我理解的 AI native 市场团队

如果只用一句话说，我现在会这么定义：

AI native 市场团队，不是一个内容生产机器，而是一个围绕投放、短视频、直播间和数据复盘高速迭代的增长系统。

这里面有三个关键词。

第一，实验密度。

不是憋一个大 campaign，然后等结果。

而是每周持续验证：人群、卖点、短视频开头、前贴形式、直播间话术、承接路径，哪个真的有效。

第二，反馈速度。

不能素材投出去了，直播间播完了，月底才知道问题在哪。

至少要做到：今天投，明天看前端数据；两三天内看直播间承接；一周内决定加码、修改还是停掉。

第三，资产沉淀。

每一次投放、每一批短视频、每一次直播间复盘，都要留下可复用的东西。

不是留下 PPT，而是留下下一次能直接调用的素材结构、话术、数据结论和失败原因。

我会先做 5 个市场智能体

不要一开始做大平台。

先做能解决真实问题的小东西。

第一个，投放素材诊断 Agent。

输入素材、前贴、消耗、点击率、转化率，它先判断问题可能出在哪：开头、卖点、人群、承接，还是素材疲劳。

第二个，短视频创意 Agent。

不是简单写脚本，而是基于历史跑赢素材，生成不同人群、不同情绪、不同开头方式的创意组。

第三个，前贴生成 Agent。

专门服务投放，把同一个卖点拆成多种前贴：结果型、痛点型、老师背书型、孩子状态型、家长焦虑型。

第四个，主播特色话术 Agent。

从直播间转写、成交片段、用户提问里提炼高频有效表达，沉淀成主播可直接使用的话术库。

第五个，复盘诊断 Agent。

把投放、短视频、直播间、线索转化放在一起看，输出下一轮动作，不只是写“本周 ROI 下滑”。

这 5 个如果能跑起来，团队周会就会变。

以前问：这周做了多少素材？

以后要问：这周验证了几个假设？哪些前贴结构有效？哪些主播话术要固化？哪些素材点击高但转化差？哪些动作下周自动化？

问题变了，团队行为才会变。

给团队 Leader 的要求

我会先提几条很具体的要求。

第一，重复 3 次以上的执行动作，必须模板化或自动化。

如果每周都人工整理竞品、人工拉数据、人工写复盘，那不是勤奋，是流程设计有问题。

第二，短视频创意不能只交脚本，要交假设。

这个前贴打的是哪类家长？解决哪个焦虑？预期提升点击、停留还是转化？如果说不清楚，素材再多也只是碰运气。

第三，直播间话术必须产品化。

主播临场发挥很重要，但不能永远靠个人经验。有效话术要沉淀，失败话术也要沉淀。

第四，数据看板不能只展示结果，要能推动动作。

看板如果只告诉我们 ROI 涨跌，没有告诉我们下一步该改素材、改人群、改话术还是改承接，那它只是漂亮报表。

第五，Leader 要亲自跑一个 AI 样板。

不要只让团队学。管理者自己不下场，很难判断哪里真有价值，哪里只是热闹。

第六，AI 不替代最终判断，但要替代低价值生产。

品牌风险、用户承诺、教育产品的边界，必须由人判断。但初稿、变体、整理、归类、复盘初版，应该尽量交给 AI。

未来 90 天，就按这个节奏跑

第 1-2 周，先盘点高频低效场景。

把投放、短视频编导、前贴制作、直播间话术、数据复盘这些环节全部列出来，找出最重复、最耗时、最影响结果的 10 个动作。

第 3-4 周，建最小资产库。

不用追求完整。先把跑赢素材、短视频开头、前贴结构、主播特色话术、投放复盘结论沉淀起来。

第 5-8 周，跑 3 个样板流程。

我会优先选：短视频创意生成、前贴批量测试、直播间话术复盘。因为这三个离增长最近，也最容易让团队看到变化。

第 9-12 周，固化机制。

每周实验会、素材复盘模板、主播话术库更新机制、Agent 使用 SOP，都要进入日常管理。

别一开始就做平台。

先让一个真实场景变快、变好、变可复用。

最后，问题回到管理

AI native 这件事，最后不是工具问题，是管理问题。

它会逼市场团队重新回答几个问题：

哪些执行动作不值得人继续做？

短视频编导的价值，是写脚本，还是设计实验？

投放同学的价值，是调账户，还是判断增长假设？

直播间主播的特色话术，能不能变成团队资产？

数据看板到底是在展示结果，还是在推动下一轮动作？

我现在的判断是：未来优秀的市场团队，不一定是素材最多、预算最大、直播时长最长的团队。

更可能是那个实验最快、复盘最准、话术沉淀最厚、每个人都能带着 AI 打仗的团队。

我们现在已经会用 AI 做一些执行了。

下一步，要让团队本身开始变形。

参考资料

1. 1. 傅盛公众号：近期 AI 相关文章，包括《Fable 5一夜做出网页版红警：模型的重大进步》《我用Fable 5做了个红警，它真给我通宵干出来了》等。本文使用其公开文章标题和写作风格观察，不使用未核实逐字引语。
2. 2. Klarna 官方新闻：Klarna AI assistant handles two-thirds of customer service chats in its first month. https://www.klarna.com/international/press/klarna-ai-assistant-handles-two-thirds-of-customer-service-chats-in-its-first-month/
3. 3. Duolingo AI-first 相关公开报道。本文只使用观点转述，不使用未核实逐字引语。