AI出海營銷的底層邏輯：誰在制造焦慮，誰在真正解題

“一份報(bào)告看懂AI出海營銷：L0到L5，你在哪一級？

IDC的一項(xiàng)覆蓋200家出海企業(yè)的調(diào)研顯示：82%的營銷管理者認(rèn)可AI智能體的創(chuàng)收價(jià)值，AI落地精細(xì)化營銷可拉動12%-28%的營收增長。

但另一組數(shù)據(jù)揭示了截然不同的現(xiàn)實(shí)：出海企業(yè)的合規(guī)與獲客成本平均抬升了32%。AI帶來的效率紅利，似乎并未真正轉(zhuǎn)化為增長的確定性。

企業(yè)對AI的熱情與落地效果之間的巨大落差，卡在了哪里？

2026年7月，IDC聯(lián)合飛書深諾發(fā)布《出海營銷AI智能體成熟度與服務(wù)商能力白皮書》，首次提出AI智能體出海營銷全鏈路成熟度評估體系，為這個(gè)問題找到了一個(gè)系統(tǒng)性的答案。

與此同時(shí)，數(shù)據(jù)猿采訪了飛書深諾創(chuàng)始人兼CEO沈晨崗和產(chǎn)品副總裁任佩禹，試圖搞清楚這個(gè)領(lǐng)域真實(shí)的情況。

多數(shù)出海企業(yè)AI應(yīng)用

尚在“淺水區(qū)”

先看幾組數(shù)據(jù)。

根據(jù)IDC調(diào)研報(bào)告數(shù)據(jù)顯示，出海企業(yè)營銷場景的AI應(yīng)用率已達(dá)到78.5%，AI已經(jīng)滲透進(jìn)了出海營銷的核心流程。但表面的高滲透率之下，是結(jié)構(gòu)性的失衡。

內(nèi)容創(chuàng)意與本地化的AI滲透率達(dá)到89.8%，媒介投放與優(yōu)化達(dá)到82.2%。這兩個(gè)環(huán)節(jié)的共同點(diǎn)是：任務(wù)高頻、流程相對標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)果可以通過點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率、ROI等指標(biāo)快速驗(yàn)證。也就是說，AI優(yōu)先進(jìn)入了“容易見效”的執(zhí)行環(huán)節(jié)。

數(shù)據(jù)來源：IDC Research on Maturity of Marketing AI Agent Applications for Overseas Marketing

但在戰(zhàn)略洞察、整合營銷、合規(guī)風(fēng)控等環(huán)節(jié)，AI的滲透率明顯偏低。因?yàn)檫@些環(huán)節(jié)涉及市場判斷、跨渠道協(xié)同和風(fēng)險(xiǎn)責(zé)任，AI在復(fù)雜決策面前的能力還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

與此同時(shí)，出海企業(yè)正面臨三大系統(tǒng)性痛點(diǎn)：本地化成本高（48.0%居首），語言、文化、內(nèi)容適配投入巨大；營銷策略難制定（35.5%），市場洞察能力不足；投放效率遇瓶頸（33.5%），買量效率需持續(xù)提升。

數(shù)據(jù)來源：IDC Research on Maturity of Marketing AI Agent Applications for Overseas Marketing

據(jù)觀察，AI工具大多仍處于單點(diǎn)提效階段。企業(yè)真正需要的，是一個(gè)懂業(yè)務(wù)、懂場景、能決策、能執(zhí)行、還能持續(xù)學(xué)習(xí)的全鏈路決策和執(zhí)行系統(tǒng)。

翻譯過來就是，AI能在五分鐘內(nèi)生成100條廣告文案，但面對“Q3印尼市場預(yù)算怎么分”這種問題，它依然幫不上忙。

這種局面說明什么，應(yīng)該怎么破局？首先，我們有必要建立一套科學(xué)的評估體系，來看清楚企業(yè)到底處在哪個(gè)階段。

IDC的L0-L5成熟度評估體系

為出海營銷AI建立“標(biāo)尺”

沒有標(biāo)尺，就無法衡量。無法衡量，就無法管理。

不同營銷環(huán)節(jié)的任務(wù)復(fù)雜度、風(fēng)險(xiǎn)等級和結(jié)果指標(biāo)差異巨大，不能一概而論AI做得好不好。IDC首次提出的L0-L5六個(gè)等級，正是為了解決這個(gè)問題——為行業(yè)提供一個(gè)統(tǒng)一的評估框架：

用這把尺子去量一下六大營銷環(huán)節(jié)，結(jié)果就比較清晰了：

媒介投放是成熟度最高的環(huán)節(jié)，已達(dá)到L2，部分企業(yè)接近L3。因?yàn)橥斗庞星逦哪繕?biāo)、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)反饋和可量化的優(yōu)化指標(biāo)，AI最容易嵌入出價(jià)、定向、預(yù)算分配等流程形成自動化閉環(huán)。

內(nèi)容創(chuàng)意同樣達(dá)到L2，率先進(jìn)入基礎(chǔ)自動化階段。AI已經(jīng)能夠批量產(chǎn)出多語種文案、視覺素材和創(chuàng)意腳本，但84.7%的企業(yè)要求品牌核心及高風(fēng)險(xiǎn)創(chuàng)意必須經(jīng)由人工審核。品牌安全這條線，誰也不敢交給AI。

戰(zhàn)略洞察處于L1-L2之間，AI可以完成數(shù)據(jù)整合、用戶畫像搭建和初版報(bào)告撰寫，但94.8%的企業(yè)表示戰(zhàn)略決策、方案審核與迭代優(yōu)化離不開人工。AI負(fù)責(zé)基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)分析提效，但市場準(zhǔn)入、戰(zhàn)略抉擇、資源調(diào)配等關(guān)鍵環(huán)節(jié)仍依靠人工決策。

整合營銷、用戶運(yùn)營、合規(guī)風(fēng)控三個(gè)環(huán)節(jié)仍停留在L1，以人工主導(dǎo)為主。跨渠道資源統(tǒng)籌、高價(jià)值用戶維護(hù)、復(fù)雜合規(guī)判斷，這些涉及品牌關(guān)系、用戶體驗(yàn)和商業(yè)取舍的任務(wù)，AI目前只能做局部輔助。

數(shù)據(jù)來源：IDC Research on Maturity of Marketing AI Agent Applications for Overseas Marketing

IDC在報(bào)告中明確指出：“各行業(yè)距離全鏈路自主協(xié)同仍有明顯提升空間。”

那么，卡在哪？

答案在L1到L3之間的那道鴻溝里。

L1階段的典型特征是：AI是“信息搬運(yùn)工+答案投票器”，把需求分發(fā)給多個(gè)模型，簡單篩選結(jié)果，沒有邏輯校驗(yàn)和任務(wù)拆解。市面上很多標(biāo)榜“多智能體”的產(chǎn)品，本質(zhì)上是“一個(gè)入口+N個(gè)大模型+搜索引擎”的簡單并聯(lián)。飛書深諾產(chǎn)品副總裁任佩禹把這種模式稱為“投票式AI”：“A模型說往東、B模型說往西，系統(tǒng)不知道怎么處理沖突。”

企業(yè)不敢把預(yù)算和決策交給AI，核心癥結(jié)在于AI生成結(jié)果存在的五個(gè)不足的地方：

不專業(yè)。AI模型不懂行業(yè)知識、平臺規(guī)則和廣告增長的底層邏輯，輸出內(nèi)容缺乏專業(yè)性支撐。沈晨崗說：“最大的誤區(qū)是把AI當(dāng)作萬能藥，覺得只要接入AI，營銷問題就迎刃而解了。但實(shí)際上，你需要把AI的能力組合起來，結(jié)合對行業(yè)的認(rèn)知、對業(yè)務(wù)邏輯的理解，才能真正發(fā)揮價(jià)值。”

不真實(shí)。僅依賴公開通用信息生成內(nèi)容，缺少真實(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的校驗(yàn)與支撐，易與實(shí)際場景脫節(jié)。同樣接入大模型，有沒有垂直行業(yè)的數(shù)據(jù)和knowhow，決定了AI能不能真的“懂”你的業(yè)務(wù)。

不協(xié)同。只是簡單的多模型并聯(lián)調(diào)用，通過加權(quán)重篩選答案，并非真正的多Agent協(xié)作分工，無法形成高效的業(yè)務(wù)閉環(huán)。

不可信。生成過程如同黑箱，無法追溯決策依據(jù)，也沒有明確的驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)。任佩禹說，這是客戶最集中的抱怨：“客戶不知道這個(gè)結(jié)論是怎么來的、用了什么數(shù)據(jù)源、為什么這么建議。報(bào)告誰都能跑，但跑出來你敢不敢用？”

不進(jìn)化。AI生成內(nèi)容往往是一次性的，用戶反饋無法有效沉淀與迭代。單點(diǎn)工具解決不了系統(tǒng)性問題，從洞察到策略到創(chuàng)意到投放是一條完整的鏈條，但市面上的工具往往只解決其中一個(gè)環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)在各工具間割裂，形不成閉環(huán)。

從L1跨越到L3，需要的不只是更好的模型，而是一套系統(tǒng)性消除不確定性的架構(gòu)。L3級意味著什么？它不再是多個(gè)AI工具的簡單并聯(lián)，而是多個(gè)專業(yè)Agent的深度協(xié)同，而這種協(xié)同方式在技術(shù)架構(gòu)上正是向Agentic AI演進(jìn)的體現(xiàn)，Agentic AI讓系統(tǒng)具備自主判斷能力，根據(jù)任務(wù)目標(biāo)自動選擇最優(yōu)的拆解方式和調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)有任務(wù)拆解、有邏輯校驗(yàn)、有交叉驗(yàn)證、有持續(xù)進(jìn)化的智能工作流。

L3級出海營銷Agent

“長”什么樣？

厘清了L1的局限，自然要追問：真正的L3級Agent應(yīng)該具備哪些能力？

基于IDC的定義，L3級Agent有幾個(gè)核心特征：跨環(huán)節(jié)自主協(xié)同，洞察Agent、創(chuàng)意Agent、投放Agent、分析Agent各司其職，任務(wù)調(diào)度Agent統(tǒng)一指揮，多個(gè)專業(yè)Agent并行推進(jìn)、交叉驗(yàn)證，而不是一個(gè)環(huán)節(jié)一個(gè)環(huán)節(jié)地串行等待；人工僅參與關(guān)鍵決策和異常干預(yù)，AI負(fù)責(zé)從任務(wù)拆解到執(zhí)行的全流程，人只在大額預(yù)算調(diào)整、策略方向選擇等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)介入；從單點(diǎn)效率提升，走向全鏈路持續(xù)優(yōu)化閉環(huán)，不是“用AI更快地做完一件事”，而是“讓AI學(xué)會怎么把整件事做得更好”。

那么，當(dāng)前市場上誰能做到這些？

IDC將出海營銷AI服務(wù)商劃分為三類，他們的能力分化明顯：

媒體平臺/工具型（如Meta、Google）：在平臺內(nèi)的自動出價(jià)、受眾匹配、素材測試等標(biāo)準(zhǔn)化場景中成熟度高，接近L3，但缺乏對中國企業(yè)出海所需的行業(yè)理解和本地化執(zhí)行能力。

垂直AgentTech/MarTech：在單一環(huán)節(jié)可做到L3，但全鏈路覆蓋和跨環(huán)節(jié)協(xié)同能力有限。

AI營銷科技平臺（以飛書深諾為代表）：全鏈路覆蓋+垂直深耕，整體處于L2向L3演進(jìn)階段。IDC報(bào)告指出，飛書深諾“在創(chuàng)意生產(chǎn)、媒介投放和廣告優(yōu)化等環(huán)節(jié)呈現(xiàn)L2基礎(chǔ)自動化特征，并具備向L3流程協(xié)同演進(jìn)的基礎(chǔ)”。

數(shù)據(jù)來源：IDC Research on Maturity of Marketing AI Agent Applications for Overseas Marketing

這三類服務(wù)商的差距，本質(zhì)上不是模型的差距，而是底座的差距。

一個(gè)可靠的L3級Agent，需要強(qiáng)大的支撐底座：

第一，真實(shí)數(shù)據(jù)的沉淀。AI決策不能依賴泛化的互聯(lián)網(wǎng)信息，必須錨定真實(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。沒有足夠深、足夠厚的歷史數(shù)據(jù)，AI的策略建議就是無源之水。

第二，垂直領(lǐng)域的專業(yè)能力。AI要“懂行”，不能只靠通用大模型。行業(yè)知識、平臺規(guī)則、廣告增長的底層邏輯——這些必須被系統(tǒng)化地沉淀為AI可以調(diào)用的方法論。

第三，全鏈路的協(xié)同架構(gòu)。L3不是單點(diǎn)工具的疊加，而是從洞察、創(chuàng)意、媒介、優(yōu)化到數(shù)據(jù)復(fù)盤的閉環(huán)協(xié)同。AI需要從一個(gè)“單兵”升級為一支“集團(tuán)軍”。

飛書深諾正是這套邏輯下的一個(gè)典型樣本。

在數(shù)據(jù)層面，它服務(wù)了17萬+企業(yè)，覆蓋233個(gè)國家和地區(qū)，僅二方媒體數(shù)據(jù)（客戶在媒介平臺產(chǎn)生數(shù)據(jù)）日新增就達(dá)6億條。沈晨崗?fù)嘎叮驹缭?015年就開始搭建營銷行業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫，累計(jì)沉淀了超過10年的全品類、全區(qū)域、全周期的出海營銷數(shù)據(jù)，每天處理的營銷數(shù)據(jù)達(dá)到數(shù)T級別。

在專業(yè)能力層面，它擁有數(shù)百位優(yōu)化師和創(chuàng)意策略分析師，將12大行業(yè)、128個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的專家方法論固化為可復(fù)用的Skill。更重要的是業(yè)務(wù)流程的線上化程度，“能把大量用戶執(zhí)行的上下文全部提交給模型訓(xùn)練，”沈晨崗說，“產(chǎn)品先在內(nèi)部300人團(tuán)隊(duì)的真實(shí)業(yè)務(wù)中跑通、驗(yàn)證，證明價(jià)值后再外溢給客戶。這個(gè)‘內(nèi)部驗(yàn)證→外溢客戶’的閉環(huán)，是競品不具備的土壤。”

在協(xié)同架構(gòu)層面，任佩禹從技術(shù)角度解釋了真正的多Agent協(xié)同如何實(shí)現(xiàn)：“我們有一個(gè)Supervisor Agent做‘總指揮’，負(fù)責(zé)理解用戶意圖、拆解子任務(wù)、判斷哪些任務(wù)可以并行、哪些必須串行、調(diào)度合適的Agent去執(zhí)行。下面有多個(gè)專精的SubAgent，洞察Agent、創(chuàng)意Agent、投放Agent、分析Agent。關(guān)鍵機(jī)制是交叉驗(yàn)證和沖突仲裁，比如洞察Agent說‘印尼TikTok流量好’，但投放Agent說‘歷史數(shù)據(jù)顯示CPI偏高’，Supervisor Agent會調(diào)取最新數(shù)據(jù)判斷，輸出一個(gè)兼顧兩者的完整方案，這正是Agentic AI的核心體現(xiàn)：Agent在編排時(shí)自動選擇最合理的任務(wù)拆分和調(diào)度方式，而非執(zhí)行預(yù)設(shè)死的固定流程”。

這正是L3“流程協(xié)同”在真實(shí)業(yè)務(wù)場景中的落地形態(tài)。

AI Agent的終局

是讓企業(yè)的增長更具確定性

L3不是終點(diǎn)，只是通往更高成熟度的中間站。接下來的方向在哪里？

IDC在報(bào)告中給出了明確的趨勢判斷：

AI將從創(chuàng)意、投放等高頻場景延伸至戰(zhàn)略洞察、整合協(xié)同、合規(guī)風(fēng)控等復(fù)雜場景。核心不是工具的疊加，而是讓“洞察-創(chuàng)意-投放-運(yùn)營-風(fēng)控-復(fù)盤”持續(xù)反饋、自動優(yōu)化。

服務(wù)商將從“執(zhí)行交付”升級為“能力共建伙伴”。具備海外營銷經(jīng)驗(yàn)、AI工具整合能力以及全鏈路交付能力的代理商，將幫助企業(yè)從L1工具輔助邁向更高的成熟度等級。

AI工具將從單點(diǎn)能力走向Agent化協(xié)同。未來，第三方工具將不只提供單點(diǎn)功能，而會進(jìn)一步Agent化，連接通用大模型、平臺內(nèi)置AI、營銷數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)流程。

飛書深諾集十年經(jīng)驗(yàn)與技術(shù)積累，即將于7月23日推出新一代企業(yè)級出海營銷AgentOS——Marvy2.0，定位為全球AI營銷新基建。

它不是“一個(gè)入口+N個(gè)大模型”的簡單并聯(lián)，而是多Agent深度協(xié)同的系統(tǒng)性架構(gòu)。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，Marvy內(nèi)置的五大Agent在各自領(lǐng)域均實(shí)現(xiàn)了顯著的運(yùn)營提效：

市場洞察Agent將2-3天的深度報(bào)告壓縮至5分鐘；

媒介策略Agent將至少1天的媒介方案制定縮短至10分鐘；

智能創(chuàng)意Agent將至少1天的創(chuàng)意產(chǎn)出流程縮短至30分鐘；

智能投放Agent將2-4小時(shí)的廣告搭建與調(diào)優(yōu)縮短至分鐘級響應(yīng)；

數(shù)據(jù)分析Agent將2-4小時(shí)的數(shù)據(jù)分析報(bào)告壓縮至5分鐘。整體執(zhí)行效率達(dá)到傳統(tǒng)AI工具的2.7倍，決策準(zhǔn)確率可達(dá)85%-95%。

據(jù)任佩禹介紹，Marvy的Agent OS具備的核心能力包括：

真正的多Agent深度協(xié)同。你輸入一個(gè)目標(biāo)，系統(tǒng)自動拆解任務(wù)、調(diào)度Agent、并行執(zhí)行、交叉驗(yàn)證。這背后是Agentic Workflow在驅(qū)動：Agent根據(jù)任務(wù)上下文自主判斷最優(yōu)的拆解方式和執(zhí)行路徑，而非依賴人工預(yù)設(shè)的模板。“別人的工具是讓你更快地‘操作’，”任佩禹說，“Marvy是讓系統(tǒng)替你‘作戰(zhàn)’，你只需要設(shè)定目標(biāo)，剩下的交給Agent們。”

全鏈路可追溯。每個(gè)Agent的行為都有完整記錄，調(diào)了哪些工具、得到了什么結(jié)果、基于什么數(shù)據(jù)做了決策。關(guān)鍵決策點(diǎn)設(shè)置Human-in-the-Loop機(jī)制，大額預(yù)算調(diào)整時(shí)主動暫停、呈現(xiàn)多個(gè)方案讓用戶選擇。所有輸出都帶置信度標(biāo)注。沈晨崗說：“我們要讓每一個(gè)出海品牌的CMO都能放心地說，這個(gè)決策是Marvy做的，我知道它是怎么來的，我信任它。”

自進(jìn)化的閉環(huán)。“我們構(gòu)建了Trace→Eval→Agent的自主持續(xù)學(xué)習(xí)閉環(huán)。每次執(zhí)行都被記錄和評估，優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)自動進(jìn)入訓(xùn)練集，下次執(zhí)行同類任務(wù)時(shí)直接用更好的版本。”沈晨崗說，“最終的護(hù)城河就是時(shí)間，誰能先把自進(jìn)化飛輪轉(zhuǎn)起來，差距只會越拉越大。”

Marvy的核心主張是：幫助企業(yè)提升對關(guān)鍵變量和結(jié)果的掌控力，讓增長更具確定性。從“試錯(cuò)式營銷”走向“可復(fù)制的成功”，從“提供可能性”走向“交付確定的增長結(jié)果”。

沈晨崗用一句話總結(jié)了Marvy的定位：“別人給你一個(gè)更快的工具，Marvy給你一個(gè)會學(xué)習(xí)的操作系統(tǒng)，讓每一分預(yù)算都流向可驗(yàn)證的增長，而不是可原諒的試錯(cuò)。”

Marvy的長期愿景，是通過AI實(shí)現(xiàn)全球數(shù)字營銷平權(quán)，無論企業(yè)規(guī)模大小，都能以可負(fù)擔(dān)的成本，擁有一個(gè)懂出海、懂平臺、能7×24小時(shí)持續(xù)優(yōu)化、還會越用越聰明的AI營銷大腦。

未來12個(gè)月，Marvy的目標(biāo)是讓“人機(jī)協(xié)同”成為出海營銷的標(biāo)配，不是用AI替代人，而是讓AI成為每一個(gè)營銷人的“Copilot”。AI負(fù)責(zé)輸出標(biāo)準(zhǔn)化的決策選項(xiàng)與執(zhí)行動作，專業(yè)人員負(fù)責(zé)策略校驗(yàn)、風(fēng)險(xiǎn)管控與最終決策。

結(jié)語

AI在出海營銷中的應(yīng)用，正在經(jīng)歷一場從“工具輔助”到“流程協(xié)同”的深刻躍遷。多數(shù)企業(yè)仍停留在L1-L2階段，而頭部玩家已經(jīng)在向L3邁進(jìn)。而以Marvy為代表的新一代企業(yè)級AgentOS，正在成為這場升級的“新基建”。

出海營銷的AI競賽，正在從“有沒有AI”轉(zhuǎn)向“AI能不能為增長結(jié)果負(fù)責(zé)”。7月23日，Marvy將給出它的答案。

而在此之前，每一個(gè)出海企業(yè)的CMO都應(yīng)該問自己一個(gè)問題：我的AI營銷，今天處在L幾？

這個(gè)問題的答案，決定了你的AI是在幫你省錢，還是在幫你浪費(fèi)錢。

文：月滿西樓數(shù)據(jù)猿
責(zé)編：凝視深空數(shù)據(jù)猿