【动手Skill】建立自己的营销团队:从策略到落地页,AI全链路实战
前四篇我们炼了业务教练、客诉分析、财务对账和行业分析。今天来点不一样的——用AI搭一支”虚拟营销团队”,零设计师、零文案、零开发,跑通重阳节营销活动的全链路:策略 → 策划 → 内容 → 设计 → 落地页。这篇文章把完整的工作流、Agent配置和提示词全部开源给你。
今天这篇【动手Skill】,以互联网陪伴服务的重阳节营销活动为实例,带你完整走一遍”用AI搭建虚拟营销团队,全链路产出营销物料”的过程。核心交付物:策略方案、活动策划、全渠道文案、创意设计稿、落地页HTML。
一、核心心法:把营销团队拆成可调度的Agent
传统营销团队的组织结构大概是这样的:
营销总监(策略) ├── 策划经理(活动方案) ├── 文案(公众号/朋友圈/短视频脚本) ├── 设计师(主KV/海报/Banner) └── 前端开发(落地页)
每个人各管一摊,协作靠排期。但AI的玩法不是”让一个AI干五个人的活”——一个AI同时要出策略、写文案、做设计,最后一定是面面俱到但样样稀松。
正确的做法是:把每个角色炼成独立的Agent,然后用一条工作流把它们串起来。
┌─────────────────────┐ │ 知识库(唯一真相源) │ │ best_practices/ │ │ 客户画像·卖点·话术·规则 │ └──────┬──────────────┘ │ 所有Agent共享 ┌────────────────┼────────────────┐ │ │ │ ▼ ▼ ▼ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ 策略Agent │ │ 内容Agent │ │ 设计Agent │ │ campaign- │ │ blog-seo- │ │ social- │ │ brief- │ │ writer │ │ landing- │ │ architect │ │ │ │ designer │ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ │ │ │ ▼ ▼ ▼ 策略+策划方案 全渠道文案 设计稿+落地页
三个Agent共享同一套知识库作为”业务宪法”,保证产出的一致性。然后各司其职:策略Agent负责方向和节奏,内容Agent负责文案和脚本,设计Agent负责视觉和页面。最后我发现人工把落地页方案”翻译”成HTML,完成最后一公里。
二、知识库:先把业务灵魂灌进去
在调度任何Agent之前,第一步永远是建知识库。没有知识库的Agent就是在”自主发挥”,而营销活动最怕的就是自主发挥——合规红线、品牌调性、定价体系,每一条踩线都可能翻车。
针对互联网陪伴服务,我整理了 7 份核心文档放在 best_practices/ 下:
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|---|---|---|
客户画像库.md |
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产品卖点手册.md |
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转化话术最佳实践.md |
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活动规则与政策红线.md |
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营销物料库.md |
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客诉最佳实践手册.md |
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然后在 CLAUDE.md 里声明:
## 通用行为约定- 所有模拟必须严格基于 `best_practices/` 内容,不得擅自发挥业务规则- 禁止第一步直接给答案,必须遵守"出题→反问→示范→复盘"流程- 每次复盘必须明确指出改进点对应的原文章节或原则
这个声明很重要——它会确保每个Agent在被调度时,知道自己必须在知识库范围内行动。
三、配置Agent:把五个角色炼成五个Agent
Claude Code 支持自定义Agent,每个Agent有独立的角色定义、行为规范和记忆系统。我配置了五个:
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|---|---|---|
campaign-brief-architect |
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blog-seo-writer |
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social-landing-designer |
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report-visualizer |
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competitive-analysis-user-persona |
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Agent的配置文件放在 .claude/agents/ 下,每个都是独立的Markdown文件。以 social-landing-designer 为例,它的角色定义里包含了:
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设计流程(需求收集→设计策略→平台规格→详细输出→质量检查) -
各平台素材的精确尺寸规范(微信/小红书/抖音/Instagram) -
设计原理(色彩心理学、排版层级、CTA优化) -
输出规范(必须提供具体hex值、字号、间距,而非模糊描述)
配置Agent的关键经验:
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角色必须具体(”资深视觉设计师,专精中国社交媒体素材” 比 “设计师” 好一百倍) -
输出格式必须约束(要求输出hex色值、px字号、具体尺寸,不然会给一堆”温馨的暖色调”之类的废话) -
每个Agent有独立的记忆系统( .claude/agent-memory/),可以积累项目经验
四、实战:重阳节营销活动全链路
Agent配置好后,真正的调度逻辑是这样的:
4.1 第一轮:策略先行
策略Agent负责产出两份核心文档:strategy_chongyang.md(营销策略)和 campaign_chongyang.md(活动策划)。
给它的提示词里喂了什么:
产品背景:互联网陪伴师在线服务、定价体系、核心卖点目标受众:孝心子女(4类细分人群)合规红线:不使用医疗术语、不贬低老人、不恐惧营销、 不使用绝对化用语、不向老人直接强推销节日背景:重阳节文化内涵输出要求:活动主题、受众细分、信息层级、渠道策略、 用户旅程地图、定量KPI、分阶段执行时间表、风险预案
策略Agent的输出亮点:
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活动主题「替你在身边」——”替你”明确定位品牌为子女心意的执行者,而非替代者。「替」字是核心,打中了异地子女”我想陪但做不到”的终极痛点。 -
受众细分不满足于”35-50岁子女”,而是按生活方式切成4类:远在他乡族(核心转化)、同城难相见族(高潜力)、漂洋过海族(高客单价)、上有老下有小族(需破除阻力)。 -
用户旅程不仅覆盖了”看到广告→付费”的常规路径,还专门设计了”父母端激活”的最后一公里预案(若父母3天不激活,陪伴师主动致电)。
4.2 第二轮:内容和设计并行
策略定稿后,内容Agent和设计Agent可以并行启动。因为它们共享同一套知识库,产出的调性天然一致。
内容Agent产出 4 份文件:
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|---|---|
wechat_article.md |
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social_copy.md |
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video_scripts.md |
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xhs_notes.md |
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内容产出的质量取决于三点:
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话术原则的约束力(”先共情后方案””3秒定生死””用’你’而非’你们’”) -
合规红线的检查清单(每篇文案创作时自动规避禁用词) -
对标内容的精准度(不同渠道不同风格:公众号重情感深度、朋友圈重简洁共鸣、小红书重真实体验、短视频重画面节奏)
设计Agent产出 2 份文件:
creative_design_spec.md(创意设计方案):3套主KV概念(推荐”声生相伴”,以声波为视觉隐喻)、全渠道素材设计规格、A/B测试变量建议。
landing_page_spec.md(落地页方案):8区信息架构、首屏设计、功能卡片、价格套餐、FAQ区、移动端适配、A/B测试、交互动效、数据埋点。
设计Agent产出的方案不是”一个大概的方向”,而是可直接执行的工程级规格文档——包含hex色值、字号px、圆角px、阴影参数、间距值。这样做的目的是:让接下来的HTML开发可以像素级还原设计。
4.3 第三轮:HTML落地页生成
有了 landing_page_spec.md 这600多行的设计规格后,最后一轮就是”把方案翻译成HTML”。这个过程其实不复杂——方案里已经有了全部内容、配色、排版、交互标注,HTML开发本质上是一个精确翻译工作。
最终的 chongyang_landing.html:
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单文件,零依赖,响应式 -
8个功能区域完整实现(Hero→社会证明→痛点过渡→功能卡片→价格套餐→FAQ→底部CTA→页脚) -
CSS滚动动画、数字递增计数、FAQ手风琴交互 -
移动端底部悬浮CTA -
所有文案、配色、间距严格对齐设计规格
后续优化中,又加入了”AI智能守护”板块(Tab切换展示AI情绪识别、健康监测、智能匹配、AI周报等能力),以及简体中文适配。
五、产出全貌
最终 marketing/ 目录下的完整产出:
marketing/├── context/│ ├── strategy_chongyang.md # 市场营销策略│ └── campaign_chongyang.md # 活动策划方案├── ads/│ ├── wechat_article.md # 公众号推文│ ├── social_copy.md # 朋友圈/社群文案 + KOL brief│ ├── video_scripts.md # 短视频脚本(15s/30s/60s)│ ├── xhs_notes.md # 小红书种草笔记 × 2│ └── creative_design_spec.md # 创意设计方案(3套主KV + 全规格)└── pages/ ├── landing_page_spec.md # 落地页方案(8区架构 + A/B + 埋点) └── chongyang_landing.html # 落地页HTML(可直接部署)
当然,现实地说:AI生成的内容不能直接对外发布——需要人工审核合规性、调整品牌语气、核实数据准确性。但即便是”AI初稿+人工打磨”的模式,效率提升至少是5-10倍。
六、三个核心经验
回看整个流程,我觉得最有价值的不是”省了多少时间”,而是三个更底层的方法论。
经验1:知识库是Agent的”业务宪法”
三个Agent能否产出调性一致的营销物料,完全取决于它们是否共享同一套知识库。如果一个Agent知道的客户画像跟另一个Agent不一样,最后拼到一起一定是割裂的。
所以 best_practices/ 不是可选的”参考资料”,而是硬约束。在提示词里明确写”所有策略必须严格基于提供的产品信息和合规规则,不得擅自发挥”,是保证产出一致性的关键。
经验2:Agent之间靠”输出格式”对齐,不靠”沟通”
传统团队的协作成本很大一部分花在”对齐”上——策划跟文案对需求、文案跟设计对brief、设计跟开发对规格。但Agent之间的协作不需要”沟通”,只需要”约定输出格式”。
策略Agent输出的是什么?一份Markdown文档,包含主题、受众、渠道、KPI。内容Agent拿到这份文档,不需要”理解”,只需要在自己的提示词里引用它作为输入约束。设计Agent同理。Agent之间的接口,就是文档格式。 格式约定越清晰,协作越无缝。
经验3:最后一公里还是需要人来”翻译”
最容易踩的坑是:期望AI从策略到HTML一键生成。现实是:
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Agent产出的设计规格是足够详细的(hex值、px字号、间距、动画参数都有) -
Agent产出的HTML也不需要从零写——有了设计规格,HTML本质上是一个翻译工作 -
但这个”翻译”仍然需要人来把控质量:布局是否合理、移动端是否可用、文案是否合适
所以我把”设计规格→HTML”这步留给自己做,而不是让Agent直接生成。Agent负责”想清楚为什么这么做”,人负责”确保做对了”。这是一个很好的分工边界。
七、Prompt模板:你的第一支虚拟营销团队
如果你也想搭一支AI营销团队,策略、内容、设计 三个Agent的启动提示词经过验证可以直接用,替换掉 [] 中的内容即可。可关注本公众号,发送“营销团队skill”获取。
八、写在最后:AI不是替代团队,是让每个人都配得上”总监”头衔
做完这整套流程后,我最大的感受是:AI营销团队最大的价值不是”省人”,而是让一个人拥有从前需要五个人才能拥有的”全局视角” 。
当你在半个小时里看到了策略、策划、文案、设计、落地的全貌,你会形成一种从前很难形成的判断力:哪个策略最适合这个客群?哪种文案跟这个设计最配?哪个CTA位置转化最高?过去这些问题需要开三个会、传四个文档才能讨论出个大概,现在你自己就能做出判断——因为你同时看到了全貌。
传统营销团队的问题不是”人多”,而是”信息不对齐”——策划不知道文案在写什么,文案不知道设计在想什么,设计不知道开发能做到什么程度。AI代理把”信息对齐”变成了”格式对齐”,把”跨角色沟通”变成了”跨文件引用”。这才是效率提升的根本原因。
本文的完整项目文件(best_practices/ 全部文档 + Agent配置 + 营销活动全产出 + 落地页HTML),可关注本众号,发送“营销团队skill”获取。
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