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为什么做Photoshop的公司想成为营销AI总指挥

对 Adobe 的 AI 智能体战略进行深入解析,涵盖自动化、历史、开放平台以及广告市场变化

Updated Apr 23, 2026

Adobe 新推出了企业用AI代理平台。这个工具的目标,是让营销工作不需要人一个个处理。意思是要把吸引客户、促成购买、再把客户变成回头客的过程,都放在一个系统里管理。 在这次发布中,Adobe 表示将与Amazon、Anthropic、Google、IBM、Microsoft、NVIDIA、OpenAI 等主要AI企业合作。战略就是把多种AI模型和服务连在一起,让企业按自己想要的方式使用。还说明,全球主要广告代理公司已经把Adobe的企业用CX工具选为标准工具。 Adobe 现在表示,比起点击数,更要关注客户的长期价值。也就是说,不只是看广告有没有被点很多次,而是更重视一个客户以后会买多久、买多频繁。还提出把支付服务也连进来,朝着从咨询到下单再到支付都在一条流程里处理的方向发展。

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核心

Adobe打出的关键牌,其实不是Photoshop的故事

如果只看文章标题,很容易读成“做Photoshop的公司又加了一个AI功能啊”。但这次发布真正的核心,不是图片编辑,而是 Adobe 想把整个企业营销运营都抓在手里。意思是要把写广告文案、区分客户、跑活动、再看结果并决定下一步行动,这整套流程都放到一个平台里运行。

为什么这是个大事呢?因为企业现在其实已经在用很多AI了。有的AI写文章,有的AI生成图片,另外的工具还会分析客户数据。问题是,如果这些工具各玩各的,速度会变慢,品牌语气也会摇晃,安全管理也会变复杂。Adobe 正是在盯着这个空档,它不是只想做“很会做AI的公司”,而是想做“把各种AI连接到实际工作里的总指挥平台”。

稍微夸张一点说,以前的Adobe像是设计师桌上的软件,而现在Adobe想要的位置,更接近整个营销部门的操作系统。所以这条新闻不是单纯的新功能发布,而更应该看成 一家设计公司想彻底变成企业级AI公司的场面

ℹ️一句话总结

Adobe 不想再只停留在“做图片工具的公司”了。

目标是把多种AI和数据连起来,成为管理企业整个营销流程的平台。

比较

聊天机器人、自动化、AI代理有什么不同

比较项目聊天机器人传统自动化AI 智能体
主要输入收到问题就回答提前设定的规则和条件收到目标后自己规划步骤
判断方式以对话回复为主按固定规则执行理解情况后提出并执行下一步行动
外部工具连接有限可以连接一部分可广泛连接到CRM、广告、分析、支付
执行范围回复咨询发送邮件、执行触发器细分、生成文案、投放、调整成果的连续循环
适合的KPI响应速度、解决率打开率、发送自动化率转化、留存率、LTV(客户终身价值)
是否需要人工批准根据情况需要处理例外情况时需要像品牌、法务、预算这种高风险判断仍然很重要
流程

营销 AI 智能体实际上是这样运作的

核心不是“一个回答”,而是“连起来的工作流程”。

1

第1步:读取客户数据

先收集网页访问记录、购买历史、应用使用日志等数据,先弄清楚客户是谁。简单说,就像超市在看常客购物篮的习惯一样。

2

第2步:给客户分组

把客户分成刚来的、快要流失的、经常购买的这类 细分群体(表现出相似行为的群体)。有了这一步,才不会把同一句文案发给所有人。

3

第3步:制作信息和图片

生成式 AI 会先为各个群体做出合适的广告文案、邮件标题和横幅图片草稿。在这里,聊天机器人通常只给出一两个结果,但智能体会继续把流程接到下一步执行阶段。

4

第4步:按渠道执行

按照电子邮件、应用推送、广告平台、网站横幅等不同渠道来发布。企业想要的不是一句好看的文案,而是真正让营销活动跑起来。

5

第5步:看效果后再调整

读取是谁点击了、是谁买了、是谁又回来了,然后调整下一个目标人群和信息。这个反复循环,正是“智能体”真正像智能体的地方。

历史

Adobe 是怎么从 Photoshop 公司变成客户体验公司的

看起来像是突然变了,其实这条路已经准备了 10年 多。

1

1982~2005:打造创作工具帝国

Adobe 原本从打印和出版技术起家,后来凭借 Photoshop、Illustrator 和 PDF 成为创意行业的标准。那个时期的 Adobe,几乎就像“设计师的基础工具箱”一样。

2

2009:收购 Omniture,打开数据的大门

这次收购之所以重要,是因为 Adobe 第一次大规模进入网页分析和营销数据的世界。原本是做图像的公司,现在也开始看这些图像是怎样得到客户反应的了。

3

2012~2013:Marketing Cloud 和订阅转型

Adobe Marketing Cloud 的推出和 Creative Cloud 的订阅转型,彻底改变了方向。从卖产品的公司变成创造持续收入的 SaaS 公司后,也就能更深入地争取企业长期合同了。

4

2018~2019:用 Marketo 和 Magento 抓住客户旅程

Marketo 擅长营销自动化,Magento 擅长电商。这两家加入后,Adobe 不再只是停留在“内容制作”的公司,而是变得像一家能处理客户从看到、购买到再次回来整个旅程的公司。

5

2024~2026:用生成式 AI 和智能体补上最后一块拼图

现在 Adobe 已经不只是把 AI 放进简单制作工具的阶段,而是想在 Experience Cloud 之上加上 AI 智能体,把内容、数据、营销运营和支付都连接起来。所以这次新闻与其说是新功能,不如说更接近战略的完成阶段。

收购

Adobe 的大型收购分别是哪一块拼图

收购·转型带来了什么在当前AI战略中的意义
Omniture (2009)网页分析、客户行为数据为AI提供判断材料的数据基础
Marketing Cloud (2012)测量、定向、营销运营打包把生成结果连接到实际营销活动的通道
Creative Cloud 订阅转型 (2013)重复收入和SaaS运营体质能支撑企业长期合同的财务结构
Magento (2018)电商和交易流程把广告之后到实际购买闭环的连接环节
Marketo (2018)B2B营销自动化加强客户细分和后续培育自动化
收购Figma尝试 (2022~2023)协作设计和基于网页的工作流程虽然没成功,但这是想瞄准协作型企业流程的信号
开放

为什么不只推自己的AI,还要接入别家公司的模型

角色外部模型FireflyAdobe平台
优势风格多样性、擅长特定任务商业上安全的基础模型权限管理、工作流程连接、计费和治理
企业能得到什么最新性能和实验性降低品牌风险的基础选择在一个实际工作流程中控制多个模型
Adobe的计算就算顶级模型变了,也不会失去客户保持自身技术身份把真正的收益点转移到平台合同上
核心信息模型本身基础创作引擎AI 编排(指挥多个AI的工作)
增长

Firefly使用量越大,Adobe行动得越开放了

把鼠标放到点上,就可以看到准确数值。

053107160(亿次)(时间点)公开茶山呼叫中心(首尔)亿次160亿次时间点2024-092024-12
差距

企业导入AI很快,但真正运转好的公司还不多

如果只看一个大数字,会觉得AI已经完全站稳了,但往里看,还是过渡期。

核心流程中 整合AI96%
全公司范围 导入agentic AI16%
全公司范围生成式AI 落地13%
证明ROI 困难52%
局限

AI碎片化,Adobe能减少的和不能减少的事

问题Adobe擅长的部分依然存在的限制
品牌一致性在一个地方管理内容生成和审批流程连线下渠道和第三方系统都完全统一很难
营销运营重复把资产管理、活动执行和效果分析连起来企业整体的ERP、客服中心和旧系统还需要另外整理
安全和权限控制可以汇总平台里的访问权限和审计日志各部门的数据孤岛和合规应对是全公司的治理问题
ROI衡量从内容到活动效果,更容易按一条流程来看如果要看对实际销售额的贡献,还得接上支付、CRM和财务数据
CLV

关注CLV的营销人员一直在增加

这张图表不是同一种走势,而是把两个和CLV相关的调查数据并排展示。2018~2019是回答说知道CLV的营销人员占比,最后一个数值是CLV指标使用率同比增长率。

2018\nCLV认知34%
2019\nCLV认知43%
同比\nCLV使用增加33%
指标

以前的营销KPI和AI时代的KPI会这样变化

区分以前的标准现在更重要的标准
代表KPICTR、CPC、最后点击、即时ROASLTV、LTV/CAC、留存率、复购率
喜欢的客户马上点击、马上购买的人长期留下来、经常再次购买的人
AI学习的目标优化短期反应优化长期收益性和关系
风险可能只会大量收集便宜点击如果数据不能连接,就很难计算
对企业的意义只看营销活动效果看对整个业务增长的贡献
版图

AI营销市场,谁拥有什么样的力量

参与者优势弱点与Adobe的关系
平台企业(Google·Meta等)广告资源位和大规模数据在自家生态外的整合比较有限Adobe很难完全替代它们,但正在瞄准更上层的运营层。
广告代理公司(WPP·Publicis等)品牌战略和执行经验软件产品化能力相对较弱可以把Adobe工具标准化,成为实务合作伙伴。
咨询公司(Accenture·IBM 等)整合 CRM·数据·组织转型不太擅长掌控日常创作工作流程在大型导入项目中,可以和奥多比共生合作
SaaS 企业(Adobe·Salesforce·HubSpot 等)产品化的自动化和重复收费不直接拥有平台·媒体数据奥多比在内容和 CX 接点上有差异化优势
意思

所以这条新闻重要的原因是,AI 正在试着从广告扩展到销售成交。

以前的数字广告主要看中间指标。比如有多少人点击了,有多少人注册了,广告费对比销售额马上带来了多少这类数字。不过,如果咨询、推荐、下单、支付开始被连成一条流程,情况就不一样了。现在企业可以更准确地看到 哪一句文案真的带来了实际支付谁是以后还会再买的客户

这里有一个支付变得重要的原因。支付一接进来,营销就不再只是“吸引关注”的事,而是会直接连到真正完成销售这件事上。这和韩国的外卖应用或购物应用想把广告、推荐、支付都放在一个画面里完成很像。用户更方便,企业也会留下更多数据。

所以,这次奥多比的新闻与其说是在讲 Photoshop 的未来,不如说更像是在展示 广告公司·咨询公司·软件公司的边界正在被打破的场面。以后真正强的公司,可能不只是会做好一个 AI 模型的地方,而是能把客户数据、内容和支付流程连在一起,拥有 “真正让钱流动起来的系统” 的地方。

💡读完这条新闻后值得记住的重点

奥多比的关键一招,与其说是“生成更好的图片”,不如说更接近“掌控企业整个营销流程”。

AI 时代的竞争,不是在争模型第一,而是在争能把多个模型·数据·支付连起来,真正用于实务的平台。

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