品牌内部推行 AI,有个吊诡的现象
- 更新时间 2026-10-06 13:37:42
品牌内部推行 AI，有个吊诡的现象
不少品牌推行 AI 时，都会遇到一个吊诡的现象：花大价钱做的 AI 产品，内部却没多少人用。
聊起原因，产品或开发的同学会归结为：大家对 AI 不够积极，或者还不太会用，所以不用。
这个理由实在有点牵强：如果一个工具真的好用，能帮大家省事、把活干好，大家为什么不用？这里说的是「真的好用」。
这一点，最近我们自己也深有体会。
在和团队的开发同学一起梳理产品时，我们发现，对于功能的链路，大多数时候有共识，但具体到业务里怎么用，理解却不太一样。
比如社媒内容生产，流程是一致的：找对标、筛爆款、总结原因、提取参考点，再结合自己的品牌去写。
我和对方分别做了一版，结果天差地别；细究下来，本质上还是对这项业务的 know-how 理解不一样。
know-how 是个大词，里面包含了很多东西。我们可能都理解大颗粒的流程，但真要拆开来看，至少有三层东西。
第一层，是业务本身。输入什么，输出什么，给谁用，帮助他解决什么问题。举个例子：同样一份舆情报告，给公关做风险预警，和给内容团队找种草角度，采集和判断的标准就不同。
第二层，是业务流转的 SOP。先做什么、后做什么，前一步的信息怎么交给下一步。刚才那条内容生产流程，讲的就是这一层。这一层大家的理解会相对有共识。
第三层最容易被忽略，是每个环节里的原则和细节。
说要筛爆款，从多个账号里看，关心和筛选的可能就不只是绝对互动量，还要看这篇内容相对这个品牌账号平时的表现，是不是突出。
说要找对标，如果同品类都做得一般，要不要跨品类找？哪些值得借鉴？
到了结合品牌创作，自己的知识库怎么清洗，社媒内容是不是原本已经有规划方案，如何变成规则放进去，甚至最后写出来的东西的文案风格，如何定义？
以上是列举，但以小见大。这些合在一起，才是真正意义上的 know-how。
把流程串起来，让AI跑通整个链路，AI 也能给你「生产」。但平心而论，大多都是垃圾。
这也提醒我，当别人说我们的产品不好用、不习惯用，甚至不用时，先别急着觉得是对方不懂 AI。也可能是我们对业务理解得还不够细，做出来的东西，确实是个垃圾。
顺带说一句，品牌内部在做 AI 化改造时，也要先问问自己：这项业务原来是怎么做的？我们自己到底沉淀了多少判断标准？
业务＋AI，大于 AI＋业务。
#废话老洪 #ai #营销 #广告公司 #品牌
