打破产品同质化困局，头部MarTech厂商构建智能体产品壁垒

当AI Agent的浪潮在全球范围内汹涌袭来，营销行业的智能化变革已然成为业内共识。

在多数营销Agent产品还将重点放在自动化内容生成时，有一家营销科技厂商已经发布了多款营销Agent产品。这些产品覆盖了洞察、策略、内容、运营、AI搜索等营销全链条，率先践行“AI全域营销”战略。

悠易科技成立于2007年，它并非一家AI原生公司，但却是中国市场最早一批将AI技术与营销业务相结合的企业。2022年，悠易科技提出“AI First”战略，以AI为核心打造下一代公私域打通的营销科技产品。

2022年底ChatGPT兴起，悠易科技CEO周文彪（Roy Zhou）敏锐地察觉到，营销行业正从“数据驱动”迈向“数据 + 模型”驱动。AI大模型正在重塑消费者体验和购物习惯，消费者的购物旅程将严重依赖大模型，还会衍生出诸多全新的营销场景。

DeepSeek的爆火让周文彪及其团队更加坚信中国AI市场蕴含的巨大潜力。2025年5月，悠易科技将公司战略从“全域智能营销”升级为“AI全域营销”，并顺势推出五大智能体矩阵，包括洞察智能体、策略智能体、内容智能体、运营智能体和GEO智能体。

01 从“数据驱动”走向“数据 + 模型驱动”，生成式AI催生营销行业市场新机会

AI大模型不仅革新了内容生产，还改变了消费者行为，进而重塑了整个营销科技行业。营销科技行业正从“数据驱动”模式逐步转向“数据 + 模型”驱动，这也带来了新的市场机会。

过去，营销策略主要依靠数据的收集和分析，比如通过设备ID（DeviceID）追踪用户行为，再结合机器学习算法进行预测。虽然模型也起到了一定作用，但本质上还是数据驱动。

生成式AI技术兴起后，AI大模型在营销环节中的价值愈发凸显，成为与数据同等重要的关键基础能力。

周文彪指出，在生成式AI时代，消费者的用户旅程越来越依赖大模型，更多新业务场景也随之出现。以搜索为例，越来越多的消费者借助AI大模型搜索快速获取信息，这会影响他们的核心决策。

这给品牌广告主带来了新的挑战和机遇。传统的搜索流量平台面临被AI大模型取代的风险，品牌广告主需要新的工具来监控和优化其在AI搜索中的品牌健康度，确保品牌和产品内容在大模型中的可见度、声量、信息准确度和正向情绪。

02 从零到一打造AI原生产品，多智能体覆盖营销全链路场景

营销行业进入“数据 + 模型”驱动阶段后，仅仅将现有产品接入AI大模型或补充AI能力是远远不够的，无法充分发挥AI大模型的能力和价值。营销科技厂商必须以大模型能力为底座，打造AI原生产品。

从2022年的“AI First”到2025年的“AII in AI”，悠易科技正在从零开始打造AI原生产品，并推出了智能体矩阵：洞察智能体、策略智能体、内容智能体、运营智能体和GEO智能体。

以悠易GEO智能体为例，该产品是完全基于AI时代问答场景设计的，能帮助品牌广告主监控和诊断其在AI问答中的品牌健康度，包括品牌信息是否被AI大模型收录、引用，品牌声量、品牌信息准确度，以及品牌负面信息的监控和管理等。

除了在智能体产品设计上，将数据和模型作为两个核心底座来打造AI原生产品外，周文彪还发现，在AI时代，品牌主更希望营销科技厂商能交付结果，而单点场景突破不足以带来最终业务结果，必须覆盖完整的营销链条。

周文彪判断，智能体发展分为单智能体专注特定任务、多智能体多场景覆盖和智能体经济三个阶段，智能体之间的协同非常重要。因此，悠易科技现有的智能体并非孤立存在，而是全方位协同，以解决品牌主各阶段、多场景的营销需求。

在实际营销工作中，洞察智能体需要知识库输入，其输出结果又作为策略智能体的输入。基于策略智能体的输出，内容智能体自动进行内容生产，并应用于随后的运营智能体，实现自动调优。

03 场景知识积累和人机协同经验构筑智能体产品核心壁垒

2025年，很多厂商都推出了自己的智能体产品。这些智能体的底层模型大多选择DeepSeek、通义千问等开源模型，智能体平台大多采用Dify等开源工具搭建，上层应用场景也十分相似。

整个智能体市场似乎刚起步就陷入了产品同质化竞争的困境。

面对这样的市场环境，周文彪认为垂直场景的知识库和人机协同经验是智能体当前的主要壁垒。

DeepSeek等通用大模型的基础能力很强，但在面对品牌主的营销场景需求时，解决“最后一公里”问题的能力远不及预期。

第一，单纯用通用大模型构建的智能体应用缺乏行业场景知识。

周文彪认为，每个企业都需要在基础大模型之上构建定制化模型，利用企业内部的文本、图像、视频、音频等知识库进行训练，同时结合专家经验和认知，才能真正构建AI应用，这是未来的发展方向。

对于企业级应用来说，知识库构建至关重要，且需要持续迭代。

这个知识库包含三个层面：

首先是各类垂直场景的行业知识库，智能体需要具备调取这些知识库的接口能力。在营销场景中，就是各类用户洞察、行业趋势等方面的报告。

其次，是企业自身的私域知识库，包括品牌的品类信息、用户标签、内容素材等。

第三是垂直场景的过往实践积累，即人群洞察、营销策略、投放效果等方面的经验和案例。

悠易科技在过往十余年的营销行业经验发挥了很大价值。过去十几年，悠易科技累计服务了1000余家头部企业，积累了20多亿的用户数据（基于DeviceID），帮助品牌主投放了上百亿预算。

这让悠易科技在打造自身智能体产品时具备几个独特优势。

首先，过往服务经验让悠易科技积累了多个兼顾行业普遍性和业务特殊性的垂直行业知识库，并能熟练适配高价值应用场景。

其次，悠易科技拥有丰富的私域知识库应用经验，能帮助企业敏捷梳理业务场景，并挖掘数据价值。

最后，悠易科技将营销经验沉淀下来，积累了大量品牌投放策略、内容、案例和洞察。以消费电子行业为例，悠易科技为很多头部消费电子企业执行广告投放，内化了丰富的产品投放人群圈选、内容创意、媒介策略等方面的最佳实践。这些实践数据能够显著提升大模型应用效果和智能体交付结果，并从行业宏观层面补足品牌所需资源。

第二，人机协同的工作范式才能让智能体交付业务结果。

周文彪非常重视人机协同。他认为，虽然大模型很重要，但人工经验不能完全被替代。针对用户洞察、策略制定、平台投放、效果追踪整个营销链路的每个环节，对于大模型输出的结果，都需要有经验的业务人员进行审核和纠偏。

这种人机协同工作范式需要被智能体产品沉淀下来，作为后续大模型的重要输入来源，减少大模型幻觉，让生成结果更加稳定并符合业务需求。悠易科技当前采取的方式是针对应用场景将用户问题和回答进行自动化标注，编排到智能体产品中。

某消费电子企业有20个产品，消费者会通过DeepSeek、豆包等大模型提出诸如选型、参数、体验、评价、价格等问题。悠易科技则通过GEO智能体帮助该企业时刻关注并记录消费者针对不同产品线所提出的问题，并利用大模型技术对其进行结构化和标签化处理。

这一功能在当前智能体产品中相对少见。通过对消费者关注问题的追踪分析，悠易科技GEO智能体能够持续迭代优化效果，同时也能实时获取到问题背后潜在的用户需求。

此次悠易科技“AI全域营销”的战略升级，正将AI从单独的营销效率工具提升为企业级营销场景的决策中枢。基于场景知识资产沉淀、营销行业know - how与大模型能力的深度融合，悠易科技正在构建AI时代全新的竞争壁垒，为企业用户提供智能驱动增长新范式。

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