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📣AI与未来

市场营销人员 · 创造需求的专业人士——从庞贝古城墙上的广告、宝洁1931年那份品牌经理备忘录,到数字时代由竞价驱动的信息流。

一眼看清
指标浓度

格子越深,表示该主题在这项指标上越高。

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简短问答

营销人员实际做什么?

营销人员对需求负责:识别谁可能购买某产品、理解其中原因,并统筹一切——定位、定价建议、广告、内容、渠道选择——把这种理解转化为销量。日常工作从撰写创意简报、审阅广告,到分析营销数据看板、开展市场调研、协商预算,跨度很大。具体比重很大程度上取决于岗位是品牌、效果、内容还是产品营销。

成为营销人员需要学位吗?

任何地方都没有法律要求学位,这个行业也没有执照。实际上,大多数企业营销人员持有学士学位——营销、商科、心理学、传播学——因为大型雇主用它作为筛选门槛。但代理公司和初创企业经常凭作品和成果来招人:一次自己操盘的活动、一个自己拉起来的渠道、广告平台认证。营销仍是少数几个可以用实际成果替代正规文凭、又薪酬不错的职业之一。

营销人员能挣多少钱?

因国家、资历和专长而异。在美国,劳工统计局给出的2023年广告、促销与营销经理薪资中位数约为15.7万美元,而入门级协调岗通常起薪在4.5万至5.5万美元之间。英国营销经理常见薪资为4.5万至6.5万英镑(2024年);印度的品牌经理按美元折算则低得多。大型公司的CMO在奖金和股权之外,基本薪资就可达数十万美元。

营销和广告有什么区别?

广告只是营销中的一种工具。营销涵盖整个需求体系——推出什么产品、定什么价、通过什么渠道、面向哪个细分人群、如何定位——而广告特指为这一提议进行的付费推广。E. 杰罗姆·麦卡锡1960年提出的4P理论使这一区分成为标准:广告只存在于4P中的一个P——促销。许多营销人员从未买过一条广告。

营销的4P是什么?

产品、价格、渠道和促销——营销人员掌控的四个杠杆,由E. 杰罗姆·麦卡锡在1960年教材《基础营销》中提出,并通过菲利普·科特勒自1967年起出版的《营销管理》传播到全世界。这个框架的核心观点是:光靠促销,救不了一个定价错误、渠道错误的产品。后来的变体又加入了人员、流程等P,但最初的四个仍是这一行业的共同语言。

人工智能会取代营销人员吗?

它已经在取代很大一部分工作:媒体采购多年前就已转向程序化交易,生成式模型如今也能起草文案、生成广告变体、汇编报告。真正难以被自动化的是判断力——选择竞争对手无法复制的定位、感知一种文化会觉得新鲜而非尴尬的东西,以及说服董事会为一项策略拨款。只负责执行渠道的营销人员真正面临被替代的风险;掌握战略的人则要安全得多。

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营销并非在等待自动化到来;它已经深陷其中多年。程序化系统在2010年代就接管了大部分媒体采购,推荐算法接管了大部分定向工作,而生成式人工智能如今正以近乎零的边际成本产出初稿文案、图片和视频变体。在本站的六十个职业中,营销牢牢处在暴露程度更高的那一半——这对任何想入行的人来说,都是一个诚实的起点。

但这种暴露是按任务划分的,而非按整份工作划分。最先被自动化的是执行环节:竞价、生成变体、报告、细分。真正抵抗自动化的是判断力这一层——选择竞争对手无法复制的定位、感知一种文化会觉得新鲜而非麻木不仁的东西,以及在成果出现之前说服一个组织为一项战略拨款。这个行业正被压缩,越来越集中在这一层,而这种压缩对入门级岗位并不温柔。

62 / 100

机器可替代的工作占比

营销日常工作中很大一部分——媒体采购、常规文案与素材制作、报告、受众细分——已经被自动化或明显可被自动化,这也是本站六十个职业中这项分数落在暴露程度更高一半的原因。让它不至于更高的,是判断力这个核心:定位策略、创意品味、文化时机感和内部说服力仍然属于人类,而对品牌增长的问责,仍然需要挂上一个具体的名字。

按任务计分,而非头衔。越低越安全。

AI难以取代的职业 →

机器夺不走的

定位判断力

72

在竞争对手、文化和公司自身一厢情愿之间,选择在买家心智中要占据的那一个主张,这是不确定条件下的战略赌注,而不是模型能从历史数据中检索出的模式。

文化感知与时机把握

68

知道特定受众下个季度会觉得什么新鲜、有趣或尴尬,是实时的文化判断;用过去数据训练的模型在结构上落后于潮流线,而在规模上做出不合时宜的事代价高昂。

对增长的问责

65

董事会为一项由某个人力主、并将为结果负责的战略拨款。CMO短暂的平均任期,就是这种问责真实存在的残酷证据——而它无法被转交给一套系统。

内部说服

60

大多数营销工作不是死在市场上,而是死在会议室里。争取到预算、协调销售与产品团队、在层层审批中为一个想法辩护,这是组织政治,是一场深刻属于人的博弈。

原创的创意想法

58

生成式工具混搭的是已有的分布;而一个“想想小的好”或一辆Fevicol巴士——那种重设整个品类惯例的意外创意——仍然来自一个愿意为一件毫无先例可循的事情去辩护的人。

它们已经在夺的

媒体采购与竞价

88

程序化竞价已经执行了大部分数字广告投放,以毫秒级速度优化出价;人类的角色已经缩小到设定目标、预算和护栏——如今一个规划师就能做完过去一整层媒体采购团队做的事。

报告与数据看板

80

自动化报告、异常预警和人工智能撰写的绩效摘要,正在取代曾经消耗初级营销人员大量时间的分析工作;如今仍然有价值的技能,是质询数字,而不是汇编数字。

常规文案与素材制作

75

产品描述、广告变体、邮件序列和调整尺寸的创意素材,如今都批量生成,并经自动化测试不断改进。平台正越来越多地直接从一条商品信息流和一笔预算中自行生成创意。

细分与定向

68

算法化的受众发现——相似人群模型、预测性细分、自动化广告类型——常常胜过人工搭建的定向,尽管隐私法规不断把部分工作重新拉回到关于第一方数据的人为判断上。

工作如何变化

从制作广告到给机器下简报

营销人员的产出正从成品素材转向输入端:战略、品牌规则、提示词和反馈回路,用来引导生成系统产出成千上万个变体。创意指导正在吸收生产环节,真正重要的作品集,越来越是展示出的判断力,而不是做出的作品。

隐私正在把定向时代往回拉

欧盟的GDPR(2018年)、苹果的应用程序跟踪透明度(2021年)以及第三方Cookie的长期淘汰,正在拆解营销业花了二十年建立起来的监控基础设施,把预算重新推向第一方数据、上下文投放,以及——颇具讽刺意味的——品牌广告那种更古老的逻辑。

创作者正在成为渠道本身

网红与创作者合作如今承载着曾经流向代理公司和电视的预算,把个体变成了媒体公司。营销人员的手艺正转向选角、谈判和共创——管理着他们并不掌控的声音,而且规模是成千上万笔小交易。

营销正在并入产品

尤其在软件行业,增长循环、用户引导、推荐机制和定价实验——产品驱动增长——正在做过去由广告承担的工作,模糊了营销人员和产品经理之间的边界,也让数据分析能力成为两者共同的入行门槛。

分岔出的新职业

营销数据科学家

构建媒体组合模型、增量效应实验和归因系统——判断什么真正起了作用的定量仲裁者,随着预算要求因果证据,这已成为大型营销组织中增长最快的岗位。

人工智能内容运营主管

运营生成式流水线:品牌安全护栏、模型选择、提示词库和人工审核流程,让一个小团队产出过去需要一整层代理公司才能完成的营销活动产量。

创作者合作经理

跨平台寻找、谈判并管理网红与创作者关系——一部分星探、一部分媒体采购、一部分外交官——这个角色在2015年几乎不存在,如今已能撑起整个部门。

隐私与同意专员

介于营销、法务与工程之间,让数据收集、同意流程和定向投放在全球范围内符合GDPR式的法规——这是一份几乎完全由2018年以来的监管所催生的职业。

AI 暴露情景

三个可逆透镜:增强、替代切片、新缝隙。教学标记,非预测。

增强

保留岗位;AI 加速草稿、分诊或调研,判断与责任仍在人。

替代切片

狭窄任务堆可能先压缩,相邻手艺反而增长。

新缝隙

在需信任 AI 输出的受监管场景,可能出现监督、集成与领域质检角色。

展望

正在消失的任务,正是那些让营销成为大众通才雇主的任务:汇编报告、生成创意变体、投放媒体。正在集中价值的任务,是那些一直以来就稀缺的东西——战略、品味,以及为一个尚未被证实的想法辩护的胆量。这个行业正在基座上变小,在顶端变得更具杠杆效应,而传统的初级执行入门阶梯正在明显缩短。

对个人而言,可以守住的阵地是明确的:把握住战略对话、顾客洞察和损益表,把每一个新工具都当作杠杆,而非领地。2035年的营销人员将指挥一套产出大部分工作的系统——并将像1923年的霍普金斯一样,被追问需求是否真的可衡量地增长了。这份记分卡,比每一项改变工作方式的技术都更长久。

相近职业

不限同一领域,六项评分最接近的职业。

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