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title: "非凡大赏：AI营销｜洞察-触达-转化-留存：AI驱动的增长新公式"
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publicationAccount: "非凡产研"
originalPublishedAt: "2025-08-06T18:03:59+08:00"
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language: "zh-CN"
tags: ["营销增长","非凡大赏","全球化出海","智能硬件","商业化"]
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# 非凡大赏：AI营销｜洞察-触达-转化-留存：AI驱动的增长新公式

文章中的“非凡产研”是原始发布账号署名，不代表已核实个人执笔作者。引用访谈或圆桌观点时，应按正文标明具体发言人及当时身份；无法确认时不要推断。日期为原始发表日期，历史信息以发布时点为准。

欢迎收听现场对话原文

7月18日，非凡资本以“应用无界，智创全球”为主题，在深圳益田威斯汀酒店主办「2025年度生成式AI全球化高峰论坛暨Go Global AI 100年度评选」圆满落幕。全天议程自上午9点至晚上18点，线上同步直播。内容以主旨演讲、巅峰对话和趋势圆桌为主，现场颁发“2025 Go Global AI 100”，并同步进行AI应用全球化发展论坛和AI硬件全球化发展论坛。其中AI应用全球化发展论坛由非凡产研承办，AI硬件全球化发展论坛由火星加速器承办，超过2000名来自全球的参与者、800家AI企业、400位创始人齐聚一堂。

在《AI营销｜洞察-触达-转化-留存：AI驱动的增长新公式》圆桌会议上，主持人是LynxAI CPO&首席产品官丁茗茗，嘉宾有Attribuly 创始人&CEO 李驹 (Alex)、FOSHO 创始人&CEO 李嘉怡 (Charlie)、Nexad CEO Jason (胡启田)、图匠数据 创始人&CEO 王芹。几位AI营销创业者与操盘者，在真实案例和深度反思中，共同描摹出“洞察—触达—转化—留存”的新增长逻辑。

![非凡大赏：AI营销｜洞察-触达-转化-留存：AI驱动的增长新公式 · 原文图片 1](https://inews.gtimg.com/om_bt/OfOv-ZAvO7NRZbfPIpCHnSy1841jT2OLUzQGEWfKS3J0MAA/1000)

  

**01｜从“知道50%广告费浪费”到“不知哪种有效”：****AI****时代营销的不确定性升级**

LynxAI CPO丁茗茗在开场便点出了营销行业最核心的焦虑：“广告费有一半浪费，但你不知道是哪一半；更可怕的是，哪怕它们有效，你也不知道哪种更有效。”在出海市场中，这种不确定性被进一步放大：媒介环境碎片化、用户行为地域差异大、增长曲线的爬升常伴随“自杀式加速”。

因此，AI营销不只是提升效率的工具，而是控制变量、识别效应、寻找最优路径的“实验装置”。但前提是，AI应用要突破“辅助”的角色，成为影响策略的主动力量。

  

**02｜四位****AI****出海创业者，构建“增长飞轮”的不同切口**

来自图匠数据、Nexad、FOSHO与Attribuly的四位CEO分别从数据采集、投放自动化、AI联盟营销与效果归因等方向切入增长赛道，描绘出AI驱动的完整营销链路：

**图匠数据 CEO 王芹**：通过AI图像识别技术，实现线下渠道4P（产品、价格、促销、陈列）数据的结构化与可验证，帮助消费品牌省下冤枉钱、避免渠道错配，并在销售数据真实性上为管理层建立“客观驾驶舱”。

**Nexad CEO Jason**：将广告投放嵌入AI chatbot生态，将搜索时代的“关键词-意图匹配”迁移到对话语境中；并通过Agent自动完成campaign创建、素材生成与效果管理，让传统机构（如保险代理）用最小的团队试水数字获客。

**FOSHO CEO 李嘉怡**：通过AI自动化媒体投放与联盟分销模型，为3C类电商品牌在黑五、Prime Day等节点中快速提效，创造按结果付费的增长新范式。

**Attribuly CEO 李驹**：专注独立站电商，构建以“邮箱获取+智能唤回+精细归因”为核心的增长工具组合，强调提升LTV/CAC（客户生命周期价值与获客成本）比值，为中腰部品牌创造15%的GMV增长。

这四种路径构成了当下AI营销产品的典型结构，从感知用户→匹配内容→自动触达→衡量反馈，构建出以数据流为血液、以自动化执行为骨架的“增长飞轮”。

  

**03｜****AI****改变的不只是执行，而是营销的“目的函数”**

更深层的分野不在于“是否用AI”，而在于对AI的理解深度。正如Jason指出：“AI不应只被用来优化流程中某个环节，而应直接作用于结果本身。”传统投放系统优化的是CTR、CVR等中间指标，而AI营销的下一阶段，直接以ROAS（投产比）、GMV、利润作为模型的训练目标。

这背后是AI范式的演进：从模仿人类操作，到自主探索解空间，再到自动校验结果——不再仰赖人类经验的“启发式指导”，而是走向完全面向“最终任务”的agent驱动逻辑。

FOSHO的实践亦印证了这一逻辑——他们不再让AI只是生成图文素材，而是从策划到执行建立一套匹配逻辑，将1000万营销渠道与100万个品牌策略映射到每一阶段客户的资源调度中，实现“分钟级”全球campaign计划制定。这不再是“辅助创意”，而是策略本身。

  

**04｜营销“人设”的瓦解：****AI****正在重构组织结构**

王芹提出的“AI变成销售和营销团队的副驾驶，再到并行搭档”，点出一个极为关键的趋势：AI agent将不只是工具，而是企业组织的一部分。营销团队不再是纯“人”构成，而是“人+AI”的混合战队。

在这种组织结构中：

AI负责执行策略、监控反馈与自我迭代；

人负责提出目标、判断ROI与设计激励机制；

整体组织朝着“目标驱动型”重构，而非流程导向。

从生产方式到组织架构，AI带来的冲击不只是效率提升，更是“控制权”的重新分配。

  

**05｜出海增长的深水区：节奏和模型比预算更重要**

在圆桌的尾声，几位嘉宾的反思异常冷静，尤其是在“出海增长该不该all-in本地化”这一问题上：

李嘉怡坦言，自己曾在印尼投放上亿预算将品牌知名度从2%做到43%，但销售毫无增长，只因线下门店没到货。品牌认知没有转化为实际供给，预算即被浪费。

她指出，在go-local成为“必然结局”之前，企业要先通过小团队或合作方式验证PMF（产品-市场匹配），而非一开始就在海外搭建重团队、重结构。

图匠数据则通过服务国内跨国企业，借助其全球本地化团队进行间接出海，避开了本地建团队初期的信任问题和数据安全顾虑。

出海不等于铺摊子，更不等于重资产复制国内打法。增长的本质依旧是：验证→积累→扩张，而AI的价值就在于能在这条路径上，让每一步变得更轻、更快、更准。

  

**06｜护城河不是技术，而是数据闭环与生态协同**

面对“巨头是否会抄袭”的拷问，Nexad的回应指出了另一个关键差异：巨头重资源整合与安全策略，但在陌生流量生态下难以快速建立反馈系统。而创业公司在“快”与“专”上更具优势——快于构建数据闭环，专于场景深耕。

图匠数据的经验也显示，哪怕是市占率70%的国际消费品集团，面对AI识别精度最后5%的工程难度和服务个性化的能力要求，仍难以自研替代成熟供应商产品。这说明AI服务不是“模型能力”的比拼，而是“产品化+服务能力”的系统工程。

营销终究是关于ROI的生意，而不是关于技术的幻想。

AI带来的不仅是投放自动化，更是从“怎么做”向“做什么”的转变，从“人指挥AI”到“AI驱动策略”，再到“组织重构”，这场变革才刚刚开始。

未来的增长不再属于预算最多的公司，而是属于那些能构建AI原生增长系统、快速迭代业务闭环、并真正理解“做生意”本质的人。

这一轮全球增长的新时代，AI是引擎，但商业嗅觉、组织能力与节奏控制，才是胜负手。

  

**07｜对话原文**

**丁茗茗**：谢谢大家，下午的注意力还是这么的专注。今天出海对于我们所有人来说，根本就不是一个选择题，它就是一个必选项。一旦出海，整个的媒介环境、用户使用习惯，究竟是给大家带来收入和成本的同步增加，还是进入一个新的增长黑洞？今天我们这一场非常荣幸地请来了几位既是CEO也是真正专家的嘉宾，来为大家揭示一些你们现在可能没有意识到，但是将来一定会遇到的问题。

我自己做了十年的营销，我们经常听到一句话：“我知道我的广告费有50%是浪费的，但是我永远都不知道浪费的是哪50%”。这句话仍然有效。但更可怕的是，就算是那50%已经起效了，在复合的增长手段之下，你不知道哪一种手段更有效。第二，我们说的“自杀式增长”，当你看到投入和销售在同比增长，你不知道增长的尽头是天堂还是地狱。第三，所有的增长手段，每几个月就会翻新一次。那没关系，今天我们有在场的几位嘉宾，我相信他们一定能够告诉大家，海外增长这件事情，什么是现在有效的。

好我首先第一个问题，一定是请几位嘉宾先来介绍一下自己。我们走一个快问快答的形式，50个字或100个字之内，能不能说清楚你是谁，有何不同，何以见得？我们从王芹开始。

**王芹**：我是王芹，图匠数据的创始人和CEO。我们公司的产品是通过AI图像识别，解决客户在渠道的数据真实性和数据收集的问题，帮助我们的客户去了解他和竞争对手在产品、价格、促销、陈列方面的信息，也就是所谓的渠道营销“4P”。

**丁茗茗**：明星创业者Jason，刚刚拿到a16z的投资，00后创业者。

**Jason**：我是Nexad的创始人和CEO胡启田Jason。我们公司做两件事，一件事帮大家把广告投到海外的AI chatbot（聊天机器人）里面，第二件事是帮大家全自动化广告投放的过程，包括campaign创建、素材生成、后续管理等等。

**李嘉怡**：大家好，我是Charlie。我们公司叫FOSHO。我们帮助大家也做两个事情，一个是花钱，一个是赚钱。我们帮大家用AI把广告投到所有的渠道上面。第二个，我们用AI帮大家可能是基于电商生态把货卖得更好，这一部分是按佣金去做结算的，卖不出去货也不收钱。

**李驹**：大家好，我叫Alex，我是Attribuly的CEO。我们目前只服务独立站电商，但是我们可以让独立站电商在一个月内提升最高15%的GMV。主要通过三个产品：一个是帮你更好地把用户拉回来（retargeting）；第二个是很多用户首购后就流失了，我们可以帮你把邮箱获取率提升20到50倍；还有一个是归因，帮你做整个效果的衡量。

**丁茗茗**：我接下来就问一下大家，能不能快速用一个案例说清楚你的产品，让你的客户在什么情况下多赚了多少钱？从Alex开始。

**李驹**：我们的很多客户都是产品力比较强的独立站品牌。我们帮他解决的问题，基本上能带来5%到15%的GMV增加。因为我们也可以做CPS，效果也很容易衡量，基本上能够看到10倍、20倍或者30倍以上的ROAS。

**李嘉怡**：我们可能稍微多一丢丢。我们能支持除了独立站，还能支持亚马逊的电商生态。我们有一个比较典型的3C类客户，从去年黑五前加入我们的智能联盟营销项目，到刚刚的Prime Day，基本上四天里面我们帮他们卖出去了有200万美金左右的货，能占到他们整个Prime Day销量的10%到15%。

**Jason**：我们大部分的客户在海外。举个例子，一个在美国卖汽车保险的agency，他之前主要的获客来源是Google SEO，不太知道怎么做投放。我们帮他做两件事：一是把他的广告投放到和我们合作的AI chatbot里面，因为AI chatbot像是新时代的搜索引擎，用户意图非常精准，一下就给这个agency带去了可能之前两倍的qualified lead。另外是帮他在Meta等大媒体上做精准投放。总体下来差不多给他的销售额增加了一倍。

**王芹**：我这边数据还是比较多的，因为我们在这个领域大概做了有将近十年的时间。从两个角度来讲，一个是帮他省了多少钱，第二个是帮他赚了多少钱。省钱这个角度，我们的客户用之前以为他的产品在货架上的上架率大概是在95%以上，但实际上通过我们AI真实统计到的数据是低了30%到50%。

这个就涉及到两个问题。第一个是可得性的问题，我们行业里面有统计，每5%的缺货会影响1%的销量，那这么大额的缺货率gap，对销售GMV的影响可想而知。第二个是从费用支付上，所有产品的上架和陈列都是需要给平台支付费用的。在过去，他以为有95%的覆盖，就要支付95%以上的费用，但我们统计下来的真实数据告诉他，其实有很多费用是不需要支付的。

**丁茗茗**：我现在想再追问一下，什么样的客户，你们的产品对他们来说是不可或缺的？就是你恨不得去掐着他们的脖子说，“买我的产品，你一定能看到好效果”。

**李驹**：我们的理想受众画像，一般是独立站GMV能够超过100万美金，这说明他自己的产品力是在的。但是他去做数据分析的时候，会发现比如有1万个加购人群，但是只有1000个人你能给他发邮件拉回，另外9000个就白白流失了。我们的能力是我能把这1000个能拉回的人群变成5000个。

**李嘉怡**：我们有几个产品的portfolio。比如我们的AI media产品，可能是针对比较大型的客户，比如现在国内头部的一些出海车企。以前可能要一两个月才能出一个方案，我们基本上几分钟就可以帮他完成从0到1的planning以及自动化投放。那大有大做，小有小做。我们平台上面也连接了全球基本上1000个头部媒体集团，有一些三五人团队在做的跨境电商客户，也会在我们平台采买一些基于销售逻辑的广告。而我们的AI Affiliate平台，画像就跟Alex的比较像，基本上是一年GMV在100万美金以上的客户，他有一个自己手动验证过的PMF，就可以顺畅地在我们平台通过一个很简单的AI发布任务，让AI自己帮他优化海外的电商卖货流量。

**Jason**：我们公司的价值点其实跟之前几位都不太一样，我们发现对我们产品最感兴趣、能获得最大价值的，是本身完全或不太懂线上投流的这类客户。我们现在的AI整体投放agent，肯定和最厉害的人类投手没法相比，但能够做到top 30%或者中上水平是完全没有问题的。最大的电商，他们本身有很好的自动化投流系统，其实不需要我们。反倒是很多传统意义上不通过digital marketing去获客的，比如很多agency、保险经纪，甚至是一些工厂，他们主要的销售渠道是通过销售人员。我们帮他在chatbot或者Meta上做投放，其实也有很好的效果。因为这个渠道可能占他销售总量的比例非常小，他没有办法去养一个团队或一个全职的投手来做。在这种情况下，因为AI的成本比人力低很多，他来跟我们合作可以得到非常多的价值。

**王芹**：我的产品就比较明显了。早期的三年，我定位的是GMV在100亿以上的大的品牌，这个也跟我自己个人的背景有关系。事后复盘发现，这部分客户确实是目标客户。第一个是他分销覆盖的深度和广度够，他就会有一个痛点：我怎么样在公司管理层，能够非常清楚地知道产品在渠道的表现？

第二个，从竞争的角度看，这一部分企业一定面临非常白热化的市场竞争。我也经常会跟客户说，如果你的某一个竞争对手已经在用我的产品，他能够知道他的产品在市面上的表现，以及知道你的产品表现，你会不会恐慌？我的客户往往都比我还恐慌。

然后我们到大概第四年、第五年的时候，开始去pitch营收在50亿到100亿中间这个规模的客户群。这一部分品牌开始发力，愿意往渠道投入费用。等到大概第七年开始，再往下低于50亿，甚至低于20亿的客户，就基本上不再是我们的目标客户了。因为他可能分销还没那么广，面临的竞争还没那么激烈，支付意愿也没那么强。

**丁茗茗**：接下来，让我们来谈谈AI。我一直有一个观点，如果数字化时代我们不是在复制纸质化时代的流程，那么AI时代我们理应探索出来AI时代的best practice（最佳实践）。它可能不是所谓大模型的低垂的果实，但是它有可能能够让你成为下一个时代的领导者。所以今天我想问大家，在你们现在的产品，或者在你们计划的探索方向里面，你们有没有发现那个让人兴奋的，可以用AI时代的工程手段去颠覆整个数字时代的实践？

**李驹**：我一直在寻找AI能够带来十倍更高价值的场景。今天我能找到的是邮件营销这个领域。以前的邮件营销，顶多能算“千人十面”。但是今天因为有AI，有足够多的用户数据以后，我们是能够做到“千人千面”的。所以对我来讲，这是一个比较好的AI应用场景。

**李嘉怡**：我觉得我们自己做AI的本质还是要回归到用户的需求上面。比如说现在有很多生成式的图文，但回归到用户需求，他真的是要AI帮你去生成吗？不见得。他需要AI的动机，可能是他需要在一天之内做到别人用人力成本没有办法在这么短时间里完成的事情。

我们现在这个赛道，我们觉得比较有意义的东西是，我们的AI不只是最后给你带来了结果，因为人力的减少是AI最入门的一个级别。你怎么从策略的层面上面带来驱动？比如说，我们现在对全球1000万的营销渠道以及100万个成熟品牌都做了全量的数据insight。在这个基础上，我们的模型去不断匹配，到底什么样阶段的客户才匹配什么样的资源。以前可能需要两个月做一个很大的planning，我们现在几分钟就可以完成。这种从策划到执行，再到链接海外不同的营销生态，从端到端去反哺整个经营体系的提升，这个是我们现在每天都很兴奋的事情。

**Jason**：我觉得在AI时代，特别是最近一年，最大的一个观念上的转移，就是我们会从“过程”到“结果”。AI不是说我去优化某个流程中间的一个环节，而是我直接带来业务结果。

我可以补充一点AI的背景知识。本身是搞AI研究出身的，可能在一年之前，大模型的主流范式还是让人去学习人的行为。但最近几个月我们看到了Devin，它的训练方法是AI去直接做数学题，然后我们有个自动化的verifier去看对不对，中间没有人类的标注数据。背后的原因是一方面是成本，另一方面是AI的能力在很多场景下已经超出人类了。

所以在这之后，我们最前端的AI应用，必然是直接面向我们想优化的目标。对于营销来说，用户最想优化的就是利润，甚至不是我有多少网页点击，而是最终他给我赚了多少钱。我们看到这个AI最本质的技术范式转移，对于我们的产品，其实做的是中间的一小步。之前的AI投放产品做的是自动化生成素材，它是在整个广告投入里面的中间环节。但我们会把它自动化在上一层，我更加去focus在投放的结果。广告主本质上并不关心素材是什么样的，他只关心投入的效果，它的ROAS、ROI是怎么样的。我们的agent直接对ROAS负责，广告主不需要去管AI在背后做了什么。

**丁茗茗**：我特别想补充一个问题，因为你很年轻，很多做AI营销领域的创业者，他们可能进入这个领域之前已经做了很长时间的营销，手握现成的客户资源。像你选择的这条道路，我说需要勇气。是什么让你走上这条路的？

**Jason**：我们在创业过程中也时常感觉到，和很多前辈比起来，我们对行业的认知其实很欠缺。我们的优势在于说，可能有一些更加AI原生的视角和新的做事情的方法。作为一个新的品牌，劣势是没有客户关系，但好处是说我们可以和很多新的客户从零开始建立认知。比如，一些传统的agency如果要说服客户用他的agent，客户本身已经有投手了，他需要去说服客户把这些人restructure一下，这个friction（摩擦力）会更高。那我们从第一天跟客户说的就是，你把预算给到我们，然后啥都不用管了，我们直接给你deliver ROAS。

我个人的话，大概是从2021年左右开始做AI研究。当ChatGPT发布那一天，我开始用这个产品，就觉得五雷轰顶，感觉之前做的所有研究都没有意义了，因为它发现了一条通用人工智能的道路。之后就是挑选哪个领域能够被AI变革，我觉得营销领域是可能会跑得比较快的。因为它有一个非常清晰的优化目标，就是ROAS或者ROI。很多领域如果很模糊，AI就没法学。所以我们想挑一个反馈很快，然后优化目标清晰的领域。

**王芹**：我把丁总的这个问题我翻译一下。站在我们服务商的角度，这个问题是说我们用AI可以改变我们的生产方式。但如果站在客户的角度，其实客户很多时候他并不care你用的是AI还是非AI，只要能把他送到他要的那个彼岸就OK了。

但我认为这个问题今天已经不一样了，AI今天已经不是你要和不要，是必然要的。因为AI接下来带给我们的是生产力、生产方式和整个组织结构的一个划时代的变化。在我之前做的这九年当中，我发现AI解决的是给管理层提供更加精准的数据分析和洞察。因为营销和销售团队的人员是有主观立场的，不见得会给管理层提供真实的数据。AI能做的是通过客观的数据生成和洞察，来使得整个销售的过程和结果是客观的。但目前，我们要做的东西是组织方式会有一个变化。

是因为AI已经变成了销售和营销团队的“驾驶舱副手”（copilot）。在接下来的下一个阶段，我认为应该是AI和销售团队并行。可能这件事情变成了AI自动化的再去deliver内容的生产和销售过程的执行，人只是作为背后去管理AI的管理人员。这样的话，以后公司的组织应该是在团队当中有大量的AI agent员工的存在。

**丁茗茗**：接下来我想请两位明显在海外AI营销领域深耕了很多年的嘉宾回答一下。如果今天我们去看海外增长，你认为可能有哪些巨坑？

**李驹**：如果在座各位想把自己的产品作为一个全球化的消费品牌去到海外，我觉得第一个核心的问题，可能不是你投放的当前ROAS，而是你的客户生命周期价值（LTV）和你的获客成本（CAC）之间的比值。这个可能是在你要scale你的营销预算之前最重要的一个指标。如果这个指标不好，去做很大的投放，可能会很快就把钱给损失掉了。

**李嘉怡**：我其实自己做海外营销很多年了，手上大概花了快100亿人民币的费用。marketing界有句话就是“好的CMO其实都是花钱花出来的”。

我举个例子，可能跳开纯AI的领域。出海营销最大的一个坑就是，真正的marketing不是只投几个online digital的广告，它是营与销深度结合。比如说我们那时候在印尼，投了一个亿下去，半年时间把我的品牌知名度从2%投到43%。这是一个非常好的marketing campaign，但是对我的销量没有任何的增量。为什么？因为我们线下的店没到货，我们的渠道没到位。

现在也有很多朋友想，我是不是查理，我想去德国，那德国能不能我先建一个团队，做完全的本地化？我不见得是的。因为我自己在德国也工作过，你看这种生态，它的合同是permanent的，你没有办法随意fire掉一个员工，这对创业出海初期，你的人力、法务、行政成本是非常大的。所以一个巨坑就是，你需要go local，你要本地化，但是不是马上要这么做。你前期要找到你的PMF，确认你的产品在那个国家能不能卖得下去，再决定是否把所有资源铺下去。这个可能是我们现在看到很多企业，从1到10的过程中，因为市场选择的失败、节奏把控不好而结束的原因。

**王芹**：这里我其实是有一个问题。前面也有跟Charlie交流过关于出海要不要在本地建团队。六年前我就意识到国外市场买单能力更强。当时我们有一个优势，是我的客户在国内也大部分都是跨国企业，我们先和他的本地团队合作，再去推广到他的全球其他国家。但是当时我遇到了一个问题，可以跟你探讨一下。我们在没有建美国本地团队的时候，当我用国内的团队去跟客户在美国当地对接的时候，其实有真的很多文化和关系上的问题。另外一个就是数据安全的问题，可能也是客户比较concern的一个点。

**李嘉怡**：我觉得这个可能是团队DNA的问题。在创业第一步，你有没有足够的背景、想法或者资源，能不能支撑你快速完成客户的需求。然后我不是说不需要在本地建团队，一个出海的业务你做的大，go local是最终的结局。只是我们看得太多，步子跨得太快了。你可能自己没有ready，或者不确认你的PMF在那个国家能不能做得下去，就把所有的资源都铺下去了。

**丁茗茗**：接下来我给王芹和Jason有不同的问题。Jason，如果做的是chatbot里面的广告，巨头抄你怎么办？你觉得你的护城河在哪儿？王芹，如果你服务的都是50亿到百亿的客户，他们自研行不行？

**Jason**：我觉得巨头会不会抄是有可能的。而且像Microsoft，他三年前就做了一个广告API，已经接入了Snapchat的chatbot。但巨头的动作会非常慢，比如说他三年前接了第一个chatbot，到现在还是只有那一个。我觉得创业公司在执行速度和战略定力上面还是有优势的。

第二点，现在所有的互联网大巨头全都在自研chatbot。当他有自研的时候，他把自己的广告能力去接到第三方，会更加保守一点。

第三点，我们是希望能够在自己的流量池里面去建立长期的网络效应。这里面可能有几个点，第一个是客户关系。第二点就是说我们能通过用户收集的数据反馈，来持续提升我们广告在这些chatbot里面的效果。因为不同chatbot用户行为非常不一样，它调出来的广告效果也是不一样的，所以这里面会有一些差异化的竞争优势。

**王芹**：谢谢丁总这个问题。因为确实是做了有九年，所以事实已经证明，我合作的有四十多个这种大B端的客户，只有一个客户自研的，还有一个客户是企图想要做我们这件事情，这个产品并且提供给到行业。

我来说说这两家分别的情况。其中一家是总部在美国的消费品企业，在行业里面全球市场份额大概在70%。他会遇到了第一个是工程化的问题。我们今天讲AI好像有大模型之后，似乎不需要做工程化，但实际上不是。我们做到95%的识别率问题不大，但是95%以上的那个识别往往是最难和投入最大的地方，也需要建更多的研发团队才行。所以这个是大的公司自己做会遇到的一个瓶颈。

第二个是从产品和服务上来讲，中国的服务商有一个非常强的特点，就是服务做得特别好。我们不太愿意只提供一个标准化的接口，往往会提供非常多个性化的服务。如果客户自研，他要内部团队去给他自己提供服务，但往往内部团队提供的服务，我觉得可能只能达到服务商的大概70-80%。

再说另一个客户，他做了跟我们同类型的产品，想要在整个行业里去pitch这个赛道，那最后的结果是他们成立的一家合资公司，后来也不复存在了。

**丁茗茗**：时间的关系，我们今天的这一场就到这里。非常感谢几位嘉宾，既给我们带来了海外增长的实践和洞察，同时也给他们同样作为创业者，提供了非常多他们的思考。

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