2026年AI营销案例集：中国品牌如何将AI从工具变为叙事引擎

营销人员必须了解的新策略、案例经验与需管控的信任风险

营销重置：从“如何使用AI”到“如何用AI创造”

数据来源: 艺恩

随着生成式AI进入更成熟的应用阶段，营销逻辑也随之改变。报告将2025年界定为AI超越辅助角色、成为营销活动创意支柱的一年，AI能够构建完整叙事并驱动情感回应。换言之，AI日益被视为内容本身，而不仅仅是内容支持。

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这一转变正伴随市场的快速增长而发生。报告估计，中国AIGC市场规模在2025年已达到257亿元人民币，并强调2026年全球AIGC市场复合年增长率预计为60%。

与此同时，AI在日常行为中的应用正趋常态化：AI原生应用用户数已超1.2亿，月人均使用时长超133分钟。在企业端，品牌正部署AIGC以降本增效，报告指出一些公司通过AIGC赋能的工作流程将新产品开发周期缩短了20%以上。

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AIGC 正从“工具赋能”走向“价值共创”，2025 年广告主渗透率已超过 50%

AIGC 已不再是少数品牌的前沿能力，而正在快速成为常规的营销基础设施。2025 年，广告主对 AIGC 的渗透率突破 50%，意味着行业正从“试用探索”进入“日常化应用”的新阶段。更具体地看，已有 53.1% 的广告主在创意内容中使用过 AIGC，这也印证了报告的核心判断：AI 正从幕后辅助工具，转变为品牌叙事中可被感知、可被讨论的显性驱动力。

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这种运营层面的变化在视频领域最为明显。接近 20% 的广告主在视频制作中，有超过一半的环节依赖 AI，说明 AI 正在重塑的是生产流程本身，而不仅仅是产出结果。页面数据也显示，AI 营销内容占比已超过 10%，进一步强化了趋势方向：AI 内容将更密集，生产周期更快，同时对质量控制的要求也会更高。

对品牌而言，含义很直接。当 AI 走向主流，竞争优势将从“是否使用 AI”转向“是否把 AI 用好”，包括更严格的真实感把控、更高的准确性标准，以及更符合品牌安全的叙事与表达。

三层AIGC生态：为何AI营销在中国已成为“技术栈”，而非单一工具

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中国的AIGC生态呈现清晰的三层结构：提供技术支撑的上游基础技术层、聚焦具体行业与功能场景的中游垂直应用层，以及直接面向消费者的下游终端应用层。

在实践中，这意味着品牌的AI营销成效，逐渐取决于你如何有效地串联 “能力 → 工作流 → 分发” 的全链路。

1. 上游：基础技术层（设定创意的天花板）

上游是 “基础设施与核心能力”层，包括预训练模型、基础模型以及硬件计算资源。

对品牌而言，上游选择决定了：

• 画面/视频的真实感上限：人物、手部、运动、物理逻辑能做到什么程度，本质上受模型能力与算力约束。

• 生成成本与速度：同样的“大片级叙事”，上游能力越强，越可能把预算从“拍摄制作”转移到“创意+质检+版本化”。

• 可控性与安全底座：越追求写实与规模化，越需要上游层面对一致性、可追溯与安全策略提供底层支撑。

如果你的目标是电影级叙事或高真实感视频，上游便无声地决定了团队能否在无需无尽人工修正的情况下，达到 “足够逼真” 的标准。

2. 中游：垂直应用层（将能力转化为可复用的营销生产线）

中游是将AI变为可用营销机器的环节：即工具化、将“生成”转化为实际生产的AIGC工具与应用层。这里可定位为垂直应用层，以AIGC为核心，聚焦行业需求与功能场景。

这一层决定了AI是停留在一次性实验，还是能进化为可规模化的系统，因为品牌在此构建：

• 工作流程（简报 → 脚本 → 故事板 → 素材 → 视频 → 本地化）

• 品牌一致性（风格规范、可复用模板、资产库）

• 内嵌式治理（质检节点、事实核查步骤、审批责任制）

换言之，中游层是由“AI内容” 转变为 “AI运营” 的地方。

3. 下游：终端应用层（内容在此转化为参与和触达）

下游是面向C端用户的终端应用层。这一层决定了AI仅仅是生产捷径，还是能成为分发引擎，因为AI内容在这里被：

• 消费（信息流、社区、短视频环境）

• 分享（社交机制与文化迷因循环）

• 共创（使用户成为创作者的模板/特效）

对许多品类而言，最大的突破点不仅是 “生产更多内容” ，而是设计出能够被平台原生行为所采用、重混和传播的AI内容。

品牌如何运用此框架

一个能快速厘清策略的思路：

• 如果你苦于真实感与质量问题，瓶颈通常在上游。

• 如果你能生成素材但无法稳定规模化，瓶颈在中游的工作流与治理。

• 如果你能规模化生产但互动平平，瓶颈在下游的分发与参与机制。

此框架所揭示的转变在于：在中国，AI营销的成效越来越是一个技术栈的选择决策，而不是单一创意工具的选择。

生产力引擎：AI扩展叙事的规模与野心

第一种主流范式是AI作为生产力引擎：利用AI解锁那些通过传统方法制作成本过高、速度过慢或过于复杂的视觉和叙事。

照片来源: 艺恩

一个标志性案例是汤臣倍健于2025年12月发布的30周年品牌影片，该片完全由AI制作。活动利用AI构建了大尺度电影级场景和复杂环境，将AI定位为解决高成本制作壁垒的方案，同时在观感上力求“真实拍摄”逻辑。一个关键经验是：受众的评判标准不是“这是AI做的吗”，而是“它感觉是否足够真实”。报告显示，社交媒体讨论赞誉其工艺和视觉奇观，同时也指出，明显的AI痕迹仍是引发负面反应的导火索。

另一个生产力案例是伊利金领冠于2025年7月推出的AIGC动画短片系列。报告指出，该系列在10天内播放量突破1亿，总播放量超1.26亿。同时强调了运营效益：采用“AI+人工”工作流，将六集系列片的制作周期从约六个月压缩至两个月以内，展示了AI如何将长篇叙事转变为更快、更可复用的内容形式。

对品牌的启示：如果你用AI来追求宏大，那么工艺标准也随之提高。质量控制成为关键差异点，尤其是对于人脸、动作和物理真实感。

叙事主角：让AI成为内容本身，而非幕后工具

第二种范式是AI作为叙事主角。在这里，AI不是被隐藏的，它本身就是焦点。品牌使用AI原生的视觉语言、AI角色或AI逻辑，使营销活动本身成为关于现代性、创意和参与的宣言。

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联想的开学季营销活动即是一例。报告描述了AI如何赋能创意短片，运用兵马俑与现代学生生活结合，创造出一个文化混搭的故事世界。其创新不仅在于制作，更在于活动如何利用AI，使品牌的产品故事感觉像娱乐而非广告。

北京同仁堂的AI短片系列提供了不同视角：利用AI将传统叙事重构为现代、趣味化的风格，将神话文化符号与更年轻的内容节奏相结合。报告还指出，更广泛的营销活动延伸到了平台挑战赛，展示了AI内容如何能同时被设计为核心资产和参与触发器。

对品牌的启示：如果AI是故事本身，那么创意概念必须足够强大，能够独立支撑。AI无法取代创意，只能放大它。

共创工具：AI降低门槛，将观众变为制作者

第三种范式是AI作为共创工具，其营销系统旨在生成海量用户原创内容，而不仅仅是品牌曝光。

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蜜雪冰城与快手的合作是一个典型案例。报告重点介绍了一款AI特效，允许用户上传照片并接收到个性化的故事续写和AI生成视频。这不是“一个模板给所有人”，而是为“一人一版”设计，因此能实现大规模参与和重复使用。

抖音商城的AI主题活动也符合此模式，利用AI工具将用户的想法可视化，将创造力转化为一个同时惠及消费者和商家的互动循环。报告将此定位为收集真实需求信号的实用方法，同时也让用户感觉自己是创作者而非营销目标。

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对品牌的启示：当产出感觉个性化、易于分享且低门槛时，共创才能成功。AI界面是产品体验的一部分，而不仅仅是营销噱头。

风险章节：真实性、准确性与内容安全已成为品牌责任

随着AI应用的扩展，报告明确指出了风险。它强调了三个反复出现的问题领域，可能迅速损害信任。

视觉扭曲与“恐怖谷”美学

报告指出，用户围绕扭曲的AI视觉展开了激烈讨论，列举了明显物理错误引发公众不适和嘲笑的例子。核心教训很简单：糟糕的AI工艺不会显得创新，只会显得粗心。

内容不准确与事实错误

报告描述了AI生成的主张被质疑和证伪，从而造成声誉反噬的案例。当AI产生虚假信息时，责任不在模型，而在于品牌审核流程。

价值与安全红线

报告还指出了AI生成内容引发伦理担忧或触及敏感边界的争议案例。随着AI加速生产，团队发布未经适当社会语境核查内容的风险也随之增加。

对品牌的启示：AI内容需要比传统内容更强大的治理层，而不是更弱的。

品牌下一步行动指南

为在AI营销中致胜并保护信任，品牌应将AI视为一个系统，而非捷径。五个实用转变：

• 建立真实感的质量标准，尤其是对人物、手部、动作和物理逻辑

• 将事实核查纳入工作流程，给予明确责任并进行最终的人工审核

• 围绕情感回报设计AI体验，而非仅仅是新鲜感

• 当个性化真正到位、分享毫不费力时，再使用共创。

• 预先定义内容的安全规则，包括敏感话题、未成年及文化边界

结语

中国的 AI 营销正在快速演进，如今的优势来自“把 AI 用好”，而不是“用过 AI”。如果你希望搭建一套可规模化的 AI 营销体系，在效率、创意品质与治理机制之间取得平衡，欢迎与我们团队联系。

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