摘要：在人工智能（AI）技术飞速发展的今天，众多领域正经历着前所未有的变革，知识似乎触手可及，过去复杂的工作好像也可以完全交给AI去做。

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在人工智能（AI）技术飞速发展的今天，众多领域正经历着前所未有的变革，知识似乎触手可及，过去复杂的工作好像也可以完全交给AI去做。

所以，很多人对传统系统学习方式的价值产生了疑问。

就像在互联网营销领域，我有了AI，有了工具，还有各种大量的在线视频课程，为什么还需要投入时间和精力进行系统的课程学习呢？我难道不能问AI，让AI给我干活吗？

像单仁牛商既有系统的课程学习，也做了AI方面的系统开发，比如说文思子牙这样的专业营销AI，对于这样的问题，我们自己也做了深度的思考。

我更加认为，系统学习与AI并不是相互替代，有你没我的关系，而是一种共生关系。

扎实的理论基础是驾驭AI工具的前提，系统+实战+效率工具，是企业在变化莫测、竞争激烈的互联网营销领域取得长期成功的必要条件。

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首先，为什么说系统学习在互联网营销中依然至关重要，是一个无法替代的支柱呢？

1、对企业来说，系统学习给理解互联网营销的核心概念提供了结构化的方法。

比如说产品、价格、渠道、推广、运营、消费者行为、市场细分、目标市场选择和定位这一系列的基本原理和模型，构成了任何企业营销策略的基石。

尽管AI确实可以执行跟这些基石相关的任务，但如果没有人基于系统学习的输入，AI是没有办法定义企业的战略意图，也就是没办法理解企业和业务、产品和销售、用户和需求，包括不同场景之间细致的相互作用。

就像AI可以自动化地进行广告投放，分析定价数据，但是，理解特定产品为什么要针对特定目标受众进行定价？以某种方式进行定价？在什么渠道上进行推广？都需要扎实的营销知识和高速迭代的数据观察。

系统学习是企业营销决策背后的原因，这是AI本身难以理解的。

包括像AI可以识别营销漏斗中的流失率，诶，有哪些人群流失了，在哪个环节流失了，都可以看到。

但是，怎么去重组漏斗，怎么去创建引人注目的内容来引导用户，提高转化率，一定需要相关的人员对运营和转化原理的系统理解。

AI只能给出普适性的宽泛答案，没有办法站在企业现实的立场上，针对特定需求给出具体解决办法。

这些根本的知识和模型是有效营销的先决条件，AI的效力和结果，其实取决于企业对这些系统知识的掌握和运用。

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2、视播时代下的营销，非常注重动态环境下的战略思维和实战适应能力。

就像AI可以对社交媒体的视频内容提供一些技巧和帮助，甚至可以针对某个知识点进行快速的科普。

但营销需要把这些元素组合在一起，在今天全域矩阵的营销策略中协同工作，最终链接到更多用户的需求，形成转化。

如果一个企业没有人经过系统学习，没有实战经验，老板拿10万出来，敢让AI投吗？会投吗？会有回报吗？

所以，为什么系统学习会包括实践项目、案例研究、模拟和复训陪跑，就是要把理论知识应用于实际场景。

只有实战才能得出实际的营销技能和方法论，这是纯粹被动学习AI或者线上课程所缺乏的优势。

就像AI可以标记出社交媒体平台的发展趋势、投放数据和传播数据，但只有对社交媒体策略有系统理解的营销人员，才能评估品牌下一步怎么走，我的转化路径怎么设计，内容方向怎么调整？

我到底是应该选择“效果优先”，还是“品牌曝光优先”，还是保持“品效合一”？

当然，除了实战之外，互联网营销的市场环境真的叫瞬息万变，可能平台一个规则调整，一个新技术的出现，好了，企业的营销策略就要马上改变。

所以，系统学习会非常强调了解新的趋势、新的工具和消费者行为，虽然AI可以识别新的趋势，但只有具备基础知识的营销人员才能更好地评估新变化的相关性，然后整合到企业营销的整体策略中。

所以，系统学习也是在培养持续适应、不断迭代的心态，像从2019年开始，我和单仁牛商的老师团队就针对视播时代，研发以短视频直播为主要载体的营销课程，今天经历了27次升级，4次大版本的迭代。

（单仁牛商集团视频号：关于系统班4.0版本的视频）

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3、AI在创造力、情商和创新方面的固有局限性。

我们在大量的尝试中发现，AI难以产生真正新颖和创新的想法，今天几乎所有的AI，如果你的提问不够专业，喂养的资料不够详细。

那么，AI的输出往往是平庸的，缺乏企业和品牌所需要的独特视角。

因为AI基于算法和数据运行，通过学习现有数据来给出答案，也就是从机器学习中重新创建内容，在根本上受到训练数据和算法结构的限制。

虽然AI可以协助企业产生不错的思路和想法，甚至一些优秀的AI还能根据现有的成功内容生成不同的变体，但营销创新的一大核心在于人类的想象力和产生真正原创概念的能力。

这样的概念才能通过品牌故事、价值观、创始人IP在情感和文化层面引起受众的共鸣，建立信任，从而实现牢固的品牌联系。

如果过度依赖AI进行创作，必然会导致内容的同质化，事实上，我们今天已经在各种平台看到大量的同质化AI内容，模版和内容框架都是一摸一样。

这种局限性在未来很大可能会导致营销内容和客户互动显得没有人情味和不合时宜。

事实上，之前就有很多案例教训，像可口可乐在社交媒体做“make it happy”的宣传活动，因为AI没能过滤掉仇恨内容，反而造成了可口可乐的负面宣传。

还有麦当劳的得来速AI，通过语音识别顾客的订单需求，但是因为频繁误解订单，最后还是用人工来完成点单。

建立牢固的客户关系和培养品牌忠诚度，通常需要情商、人情味以及道德的考量，这是AI难以提供的地方。

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当然，我们指出AI存在的缺陷，并不是否定AI，而是为了更好的应用AI，理解AI的边界所在。

像文思子牙这样的专业AI系统就可以进行个性化的内容创建、自动化社交媒体的发布，让营销团队能够把宝贵的时间和精力从运营执行层面，转移到更高层次的战略规划、创意开发和建立更牢固的客户关系上。

同时，我们还能利用AI分析详细的客户数据，包括根据用户画像和偏好，定制产品推荐、内容种草和整体互动，想办法提高客户参与度和转化率。

这是AI一个非常强大的地方，它能够接收远超人脑的庞大数据集，快速处理和解释来自各种营销渠道和客户接触点的大量数据，从而去懂得识别趋势、细分受众，根据客户数据进行预测性分析。

这种在数据分析方面的强大能力，可以给企业理解市场和客户奠定非常好的基础，提高我们做出正确决策的几率。

像Metabase、Power BI这些平台就可以提供AI辅助的数据分析和可视化功能，让企业快速分析客户数据，识别潜在的增长机会。

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所以，对于目前的AI来说，企业应该采取一种战略性的AI方法，既能认识到它不是包治百病的灵丹妙药，也不是对人类创造力、战略思维和情感的完全替代。

但同时，也要看到AI在企业营销各个环节，特别是重复性环节的效率提升。

所以，企业营销的最佳方法是把AI的优势与人类不可或缺的专业知识相结合。

最有效的AI营销应用是什么？

让系统课程赋予我们提问的能力、判断的底气、创新的灵感，然后通过AI与人类的协作，让这些能力以十倍的速度落地，从而实现可持续的营销成功。

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责任编辑 | 罗英凡

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来源：单仁行