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随着谷歌、亚马逊、微软、Meta要在2026年为AI烧掉7000亿美金，以及国内各大互联网企业都在对AI追加投资后。
很多人才后知后觉发现，AI的战略优先级已经这么高了。
所以，我一直在说，财富是对认知的嘉奖。
像在我最近一年持续走访企业的过程中，有的企业已经把AI跟业务结合在一起，赋能产品，形成了智能化的解决方案，有的企业还停留在跟豆包聊天上。
今天的单仁行，我们来一起看看AI目前在企业内外带来的变革，它的真实应用场景是什么，我们到底可以拿它做什么？
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我们先来看AI在企业内部到底能干什么？
很多老板以为AI就是个高级的聊天机器人，但这只是初级应用的皮毛。
根据贝恩咨询的调研，目前，全球顶尖的消费品牌已经把AI的应用场景推向了深水区。
我们把它主要切分为了四个方面。
第一、工作流的简化。
从创意概念起草、图像制作、视频混剪、数据处理，到跨国出海的语言翻译、品牌合规检查，这些在经营当中的细分环节，今天已经被AI压缩到了秒级。
所以，它的能力不是局限在聊天上，很多时候，我们没用好AI，是因为没有把自己的业务流程拆解清楚。
AI不能代替人去思考具体的业务，我们自己得先把每个环节拆开，才知道AI在哪一步能帮到我们。
第二、内容裂变。
让AI针对不同的客户群体，在不同的平台生成针对性强的个性化内容，相当于做到千人千面。
像我们在文思子牙里也做到了这点，借助于模型的微调，让AI不再是生成一篇平庸的通稿，而是根据后台数据的学习，理解产品卖点跟目标对象，再针对平台的特殊性，自动生成不同语气的文案、剧本，实现极其精准的个性化营销内容。
同时，它也可以裂变到不同的场景中，比如说引流、活动邀约、私域的引导等等等等。
第三、数字孪生。
这是目前一个非常有趣的商业应用。
过去企业推新产品，要提前花很多钱做市场调研，分析用户需求。
现在，企业把客户群体的画像、数据、订单记录给AI进行喂养，再搜索跟研究行业的趋势，然后，再让AI扮演具备客户特征的“虚拟数字人”。
企业就可以直接向这些AI推销新产品，预测它们的反应跟购买率，从而进行预测。
第四、智能客服代理，AI来接管客户售后。
当然，在这方面会有所取舍，像知名营养品品牌AG1，他们在向全球扩张的时候，客服团队每天会面临数以万计的咨询。
于是，他们会像培训真人一样训练AI代理，开放底层系统权限，让AI直接接入ERP当中，读取跟学习所有客服对话跟产品数据。
那么，AI就能够代替绝大多数的客服标准化流程，但是，AG1也规定，所有关于“品牌内容跟用户互动”，严格禁止AI插手，必须由真人团队亲自手写。
他们认为，机器的效率是用来削减成本的，但人类的同理心才是用来构筑品牌溢价的。
当企业把所有枯燥的改地址、查物流的标准化流程交给AI后，省下来的人力跟资源，就必须全部投入到机器最难复制的“情感联系”中，去构建品牌的影响力。
03
与此同时，在外部市场上，AI带来的变化也在发生，也就是未来究竟是谁在决定买你的东西？
过去，我们所有在互联网上的内容、网站这些网络基础设施都是是为人类准备的，比如说浏览网页，点击标签、滚动菜单、选择选项。
但品牌会面临着一个实际问题：
我们要维持既适合人类、又适合AI的展示内容，确保产品、价格、品牌、客户案例、应用场景能同时被两种受众都能看到，产生记忆。
特别是对于AI，它们喜好什么呢？
像哥伦比亚大学和耶鲁大学的研究人员就搭建了一个沙盒，专门研究AI在电商平台上的行为喜好。
他们发现了两大问题。
1、AI会惩罚竞价排名的广告。
过去，我们即使看到某条链接带有广告的标签，只要排在前列，也容易点击查看，但AI不同，一旦检测到广告的标签，它会直接降低信息的信任权重。
所以，我们在讲，传统花钱买排名的时代，会逐步被AI终结。
2、位置偏好效应。
不同的大模型位置也会有自己的偏好，研究发现GPT极度偏爱展示页面的第一个位置；Claude由于上下文处理的特性，更倾向于抓取中间位置；而Gemini莫名地更喜欢右侧位置。
听起来很诡异，但我们在研究玄琨GEO的过程中，也一直在测试国内主流AI大模型，我们也发现了一些很有趣的现象。
比如说Kimi，它偏爱长文本跟硬核PDF，它会疯狂抓取那些包含极度详细的白皮书、产品参数PDF文件以及极其详尽的FAQ（常见问题解答）的网站，文本越长、干货越密，Kimi就越喜欢把你推荐给客户。
百度系的文心一言就看中本身的生态，它在检索的时候，就天然赋予了百度百科、百家号极高的权重，相同的还有腾讯的混元大模型，包括微信的AI搜索，它在检索的时候，几乎全部依赖公众号的内容。
当然，字节系的豆包除了会抓住抖音、今日头条上的内容，还会去到知乎、小红书去检索品牌账号跟用户真实的讨论评价。
而DeepSeek在做商业推荐的时候，极其看重数据的逻辑连贯性跟权威信息源，它会把产品规格、报价区间、物流参数，全部写成极其规范的HTML表格。
所以，我们除了进行玄琨GEO的进化之外，也在持续改进全域矩阵营销的AI版本。
过去，我们讲全域营销，是把自己的品类做好分类，围绕目标用户进行细分，按照不同的应用场景去规划产品能够解决的问题、方案。
然后，借助视频化的内容跟平台算法推荐，从产业、行业、企业、品牌、产品、用途、场景、客户案例多个层面跟纬度，用丰富的知识型内容，规律的推送在全域多平台去搭建多个账号，
在目标用户和行业当中形成丰富的认知度跟记忆力。
在一个月连续8次以上的深度触达后，让目标对象对我们从陌生到熟悉到产生信任，让生意从被动，到客户主动找到我们。
今天，除了解决人的问题之外，我们还要解决AI的问题，让我们所有展示的内容都是双栖物种，既要能引起人类的共鸣，也要经过精心编排，以便AI能够抓取，并且加以引用。
当然，这不是说我们要专门给AI去写内容，而是意味着我们要认识到，相同的内容，在今天会通过人类跟AI这两种截然不同的途径被看到。
人类看重的是情绪价值跟案例共鸣，AI看重的是逻辑结构、专业能力、真实的数据跟反馈。
所以，看懂了AI在企业内部、外部的变化，你就知道AI已经在改变我们在各个层面跟用户建立联系的底层逻辑，企业的一把手必须要亲自挂帅带领转型，真正把AI用到实处、用出效果，建立起AI时代的壁垒。
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责任编辑 | 罗英凡
图片均来源于AI
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