中国公司出海营销的“AB面”：AI已是明牌，Branding才是那条暗涌

作者｜周雅

前言：最近才把时间空出来，好好写这一篇。这是我作为媒体参与今年7月16日Google Marketing Live（GML）中国站的完整解读，其实每年都会刷新一次我对中国出海的认知，这次现场听会、采访、交流，感受很深刻的是，中国品牌出海呈现“AB两面”，A面毋庸置疑是AI，也就是算法买量、素材生成、投放优化等，这是所有人都在拼命卷的一条明牌。而B面，Branding品牌故事，才是那条真正决定长期胜负、却被大多数中国出海公司忽略的暗涌，它意味着品牌熟悉度、内容资产、消费者心智。

“卷不动了。”

这是VIVAIA联合创始人Jack在Google Marketing Live 2026中国站现场说的一句话。VIVAIA是2020年创立的一家来自深圳的中国品牌，主打环保舒适的女鞋，用6个回收塑料瓶编织成一双鞋，巅峰时DTC卖到超过60个国家和地区，线下在18个国家和地区开了100多家门店，被韩国女团成员Jennie自发宣传。

过去六年的前三年，VIVAIA把力气砸在「效果广告」上，搜索和购物广告占比一度超过95%。到了第三年，他们发现卷不动了。

Jack描述当时的心情：“你像站在一座多角面的山下，身边挤满了同类卖家，而山上真正显性的需求只有1%。”

这段来时路道出了中国出海企业的难。

观众席上，一位来自风筝之乡的山东潍坊卖家，在现场脱口而出：“我最想知道怎么在YouTube上赚到钱，现在短视频流量变现越来越难了。” 紧接着，另一位出海营销人则叹息，海外市场变化太快，希望借助最新的AI工具“摆脱996”。

卖家的直白，映射出中国出海群体的集体现状：卷效率、卷成本、卷算法买量，在互联网流量的漏斗末端精打细算。

但是，为什么卷不动了？

一方面是竞争的加剧，另一方面是消费者的改变。

01/被AI重塑习惯的“超级消费者”

先说一个数字。

Google 大中华区及韩国总裁陈俊廷(Stanley) 在演讲中给了一组对比：两年前，Google 全平台每月处理的token量是9.7万亿。今天，这个数字是3200万亿。他的说法是，每隔两三天，Google的AI就把人类文明有史以来所有印刷过的书籍处理一遍。

量级重构，消费者的行为也变了。

Google 中国大客户部销售副总裁邓辉在采访中告诉我们，现在的用户，不仅搜索词变长了，搜索方式也多样。前阵子法网冠军戴了一款耳夹式耳机，很多用户直接截图搜图：“这款耳机什么牌子?”可能以前大家只搜“越野跑鞋”，现在会搜更具体的痛点：“我想找一款不扭脚的越野跑鞋”。且在 AI Mode模式下，用户会像跟人聊天一样反复追问。【AI Mode是Google Search（搜索）里的一个选项，AI快速整合用户的搜索答案，由Gemini驱动】

现在是智能体时代了，消费者的购物历程也变了：在YouTube上被种草、在AI Mode里比较、最后在Google Maps上查门店。这条路径过去是断裂的，现在被智能体串了起来。谷歌有个产品叫Universal Cart(通用购物车)，消费者在其他界面时，无需跳转，可一键下单，它还会主动提醒用户有折扣，甚至考虑用户购物习惯提建议，当然这些功能是在得到用户的授权后。

“全球消费者在AI的加持下，正在进化为超级消费者。” 陈俊廷指出，“那么，出海企业有没有在用AI，成为超级营销人呢？”

02/消费者用AI的三个反直觉

营销人要赢得AI时代的消费者，就要了解消费者是如何具体使用AI的，现实可能跟大家想的不完全一样。

市场研究机构eMarketer首席分析师Sky Canaves接下来爆料的内容，打破了AI广告的三个固有思维。如果理解错了，就可能会花错钱。

第一个被打破：AI会取代传统搜索？Sky说，只有1/6(约16%)的人用AI做购物研究，真正做购买时，用Google搜索的人仍然是用 ChatGPT等对话式AI工具的2.3倍。她判断，AI没有取代搜索，而是叠加在购物行为之上一层。

第二个被打破：消费者会无条件信任AI推荐？Sky说，全球90%的人觉得AI在购物中“有用”，但愿意让AI帮自己做决定的人少于50%。且地域差异极大：中国消费者对AI的乐观度是84%，美国只有38%。

这个数字对中国出海企业很关键。中国出海的目标市场：美国、欧洲、日本，恰好是AI信任度很低的一片。国内团队如果用中国用户习惯来推演出海市场，会严重偏乐观。

邓辉在采访里补了一个观察：“在国内，有些用户已经在用AI买奶茶订外卖，有些用户还没有迁移过来。”国内尚且如此，海外市场的迁移速度只会更慢。Google大中华区营销洞察与解决方案副总裁张珺的判断也一致：“智能体商业的落地不是一蹴而就，它需要一个逐步赋能、慢慢建立安全感、建立信任的过程。”

图从左至右：Google 大中华区营销洞察与解决方案副总裁张珺、Google 中国大客户部销售副总裁邓辉

Sky的结论是：“品牌熟悉度，仍然是信任的关键。”消费者只会跟随认识的品牌走。在AI信任度低的市场里，「品牌」是替消费者做决策的凭证。

第三个被打破：AI会让购物变简单？事实是，没有AI，一次购物平均要走4.2个触点。加了AI，这个数字变成12.1个触点，接近三倍。AI并没有让消费者的购物链条变短。

三倍的膨胀发生在购买漏斗的中间层。60%的消费者在AI给出推荐之后，会主动跳出AI环境去做验证，他们回到 Google搜索、去看YouTube、读产品评论，71% 的消费者依赖“可信声音”和“深度评测”来支持购买决策。

对中国出海企业来说，那三倍的触点，恰好是一个几乎没预算投入的空白地带。

Sky 还给了一个背景：美国的影响力营销预算，预计在 2021 年到 2028 年之间将增长超过3倍。品牌开始拥抱更广泛的声音，从名人、到专家、到日常品牌爱好者。

03/品牌讲故事，成了“超级营销人”的新赛点？

毋庸置疑的是，消费者用AI，营销人也需要用AI。但是从Google角度而言，在用AI之前，其实先要掌握一套品牌方法论，因为这样才能让你的营销事半功倍，避免增产不增收。

一切的一切，要从品牌开始。

陈俊廷给出了一个经济学公式：企业总价值 =(顾客愿付价格 - 成本)× 销售量。

他说，过去几年中国出海企业积极用AI提升营销效率（更快生成创意、更快分析数据、更快优化投放），但仔细看公式，用AI提升效率，只是在“降低成本”这一端做文章。“真正的超级营销人，应该用AI提升愿付价格和销售量。”所以真正拉开差距的是公式的另一半：品牌溢价和内容资产。

陈俊廷给出三点战略升级：

第一，增长战略上，从被动收割流量，升级为主动满足用户意图，现在AI能了解标签背后的具体个体。

第二，数据战略上，从局部优化某个指标，走向用商业目标指引AI，用高质量的「一方数据」赋能AI。现在超级营销人会直接用复购率、新市场拓展等核心商业目标来指引 AI。

第三，思维模式上，从追求短期红利、算法红利，走向沉淀能穿越周期的品牌与内容资产。

话说回来，中国出海企业现在的品牌投入，离这个方向有多远？

Google提到一个概念：“营销漏斗”，消费者从完全不认识你、到知道你、到考虑你、到买你的整个过程。做营销就是想办法让人一层一层往下走。

上层（漏斗最宽的地方）：让人第一次知道你的品牌。花的是品牌认知的钱。

中层：让已经知道你的人开始考虑你、验证你。花的是“内容、评测、创作者合作”的钱。

下层（漏斗最窄的地方）：让已经想买的人真的下单。花的是“搜索广告、购物广告、促销”的钱，也就是“效果广告”。（效果广告，Performance Advertising，营销术语，指以促成用户下单为直接目标、按点击或转化付费的广告，如搜索广告、购物广告是最典型的形式）

张珺提到的现状很扎心：“今天绝大部分中国出海企业，90%的预算和精力都砸在最下层的「效果广告」上，上层和中层几乎不投。”这就是问题所在。而按照Google建议，最上层的投资比例应该是20%。

也就是说，当Sky说消费者的中间验证需求变成了3倍的时候，中国出海企业还在把90%的钱花在收割底层意图。这是一个明显的错配。

“中国制造真的很强大，创新能力也很厉害，做出来的产品体验甚至可以说是世界一流。但很多时候，我们还是惯性停留在以前的卖货逻辑和价格战里，而不是用一个好故事把用户的心拉过来。”她说，中国出海企业最大的短板依然是“讲品牌故事的能力”。

邓辉进一步指出，中国老板“太卷了”，对AI工具和新产品的主动性高得惊人。全球范围里，中国出海企业在创意、广告实操和AI工具使用上都是领先的。这个观察也侧证了张珺的判断：问题不在能力，在方向。赢在工具，输在故事。

邓辉也透露：目前中国品牌和海外本土品牌的节奏，恰恰相反：中国品牌的社媒声量是YouTube的1.3倍，而全球成熟巨头的YouTube的声量是社媒的1.5倍。

邓辉判断，这个数据差，就是红利，YouTube是中国品牌沉淀优质内容资产的蓝海。

04/VIVAIA 的三步捷径：一条已经跑通的路

Jack在会上分享的，是他六年下来总结出的一条路径，他自己叫它“捷径”。

续上开篇的故事，卷不动之后，VIVAIA面前有两条路。第一条，卷新品；第二条，卷价格。但是Jack选了第三条路——学欧美品牌怎么做，不那么注重品类多，也不那么注重卷价格，更注重漏斗上层的认知层和中间的决策层。越往上走，竞争越少，能成立的用户更多。

Jack把他六年下来跑通的做法，浓缩成三步。

第一步，聚焦在一个细分品类，构建产品力。

第二步，把捕捉需求这件事交给AI。他说，让Google AI帮你找用户、帮你优化广告、帮你把素材发给对的人，你只做一件事：优质的内容和素材。

第三步，用品牌搜索(brand search)来验证是否成功。做完之后看三个数字：品牌搜索有没有增加、销量有没有增加、CPA有没有下降。

为了说明这套方法真的能跑，Jack拿出了一个真实案例：冬靴 warm boots。

为什么选冬靴？因为它最难。VIVAIA最热销的是平底鞋 FLAX，这是春夏品类，和冬靴完全相反。冬靴的试销时间最短，巨头林立，价格卷，大家都在卷保暖。

第一步，构建品牌力。保暖是冬靴的基本盘，除了保暖还能加什么差异化功能？Jack的方法是：不猜，直接问用户。他们做了大量问卷，直接问购买过 VIVAIA 的用户：“如果冬季旅行，让你选最重要的三个功能，你会选什么？”结果是，79%的人选防水，59%选轻量化。他们又对冬季日常通勤人群做了另一份问卷，最多选择是设计时尚。两组答案，就是产品的差异化定位。

第二步，把这些差异化产品交给 AI。通过 「Google AI +一方数据」，VIVAIA 圈定了三类人群：滑雪爱好者、极寒旅行者、都市风情剧观众。素材由团队大量产出，Google AI 负责匹配。

第三步是预算分配：上层17% 的花销是品牌广告，抢占泛精致人群；中层 30% 用Demand Gen，把差异化素材投给对的人；下层 53% 用 Search 和 Pmax 把激发出的意图，转化成销量。

结果是，VIVAIA 的品牌搜索同比增长 660%，平均 CPA 下降 12%。声量在涨，销量在涨，CPA 在跌。

问题又来了，过去VIVAIA的三步捷径（聚焦品类 + 交给 Google AI + 品牌搜索验证）跑通了，但是当AI来了之后，AI 可能根本不知道 VIVAIA 这个品牌，他们担心一切是否要重来？

Jack的判断是：不用推翻！逻辑是这样的：只要产品做得好，用户就会留好评、写真实反馈；这些真实反馈会带来自然传播和媒体报道；他们再跟优秀的 YouTube 创作者深度合作，产出的内容也很扎实。而这些评价、报道、YouTube 内容，本身就是 Google AI Search 拿去学习和引用的原始素材。

也就是说，AI Search 学的是网上的真实内容，而 VIVAIA 已经在源头把内容质量做起来了，AI 学完之后自然会知道 VIVAIA、推荐 VIVAIA。加上 Google 还给了他们「虚拟试穿」这样的新工具，用户在AI搜索出来VIVAIA之后，可以直接虚拟试穿再下单，整个体验很顺。

05/Google 工具的应答

Jack 的方法能跑，前提是背后有一整套工具。而Meta、TikTok 都在做类似的 AI 广告产品。张珺在采访里被问到 Google 的差异化在哪里，她给了三个层面的回答。

第一，底层大模型。过去 Google 搜索和 YouTube 用的是不同的算法架构，是割裂的。过去一年，Google做了一件核心的事，所有广告产品的底层现在都由 Gemini 统一赋能。这种大一统，让 AI 系统的学习和演进在搜索、YouTube 等所有场景里是同步的、成倍加速的。

第二，多模态意图理解。YouTube 是全球最大的视频资产库，在 Gemini 底层架构下，广告系统通过视频、画面、声音去理解用户的真实需求，而不再只是拼几个字。

第三，YouTube 的生态。张珺提到，海外创作者跟她聊YouTube时用的词是 “my home(我的家)”，YouTube 是他们心血灌注的地方，也是跟粉丝建立近乎家人的信任关系的地方。“这种深度、有温度的信任感，是在那些主打快节奏、短视频、刷完就过的平台上很难沉淀下来的，当一个出海品牌跟这样被深度信任的 YouTube 创作者合作时，创作者身上那种极其珍贵的信任资产，会顺理成章地转移到品牌身上。”

这三个差异化，是决定了中国出海品牌接下来把预算投在哪里的判断依据。

下面我们看具体的产品。Google 工程副总裁孙元在大会上提到三种新的搜索广告形式：Ads in AI Mode(AI 模式下的广告)、AI-powered shopping ads(智能购物广告)、Direct Offers(直接优惠)。

比如Ads in AI Mode。广告丝滑无缝融入到AI对话里。当她搜“如何让家里拥有像高级 SPA 馆一样有令人放松的香味”，AI Mode 的回答里，自然融入了一款 PURA 智能香氛机的广告。她一下就被种草了。

另外，Demand Gen(需求发掘广告)也有很多进化。孙元说，在原有广告组基础上加入 Demand Gen 的广告主，ROI 平均提升10%、销售效率增长12%。Demand Gen 它在用户主动搜索之前就主动预判用户想要什么，基于 Gemini ，结合了 Google 搜索、YouTube、Google Maps 的各种行为信号，这种跨场景的预测能力超过单一社交平台。

在数据这一层。孙元透露，很多广告主的痛点是，一方数据太分散，且回传过程中会流失信号。而拥有一方数据优势的广告主，增量 ROAS 平均提升 11%。

针对该痛点，Google有一整套底层工具，帮助广告主打通合规的一方数据，包括Google Tag Manager帮助在合规前提下对抗广告拦截。Google Data Manager让企业分散的一方数据只需安全回传一次，就能供整个Google生态使用，变成可复用的营销资产。

最后一层，是衡量。邓辉介绍了一个工具：ABS 归因品牌搜索。它能捕捉消费者看完视频之后，是否真正产生了心之共鸣，并主动转化为对品牌的搜索行为。邓辉判断：“买来的广告流量永远不属于你。只有当消费者真正记住了你的品牌，并开始主动搜索你的时候，这才是你的真正的核心资产。”Google 还将上线新功能，进一步穿透新增搜索人群的画像。

06/YouTube 是新战场

方向清楚了，工具也准备好了，回到最难的一件事：怎么讲好故事?

邓辉给出的品牌破局点中，有一个很关键：“直击人心，得有立得住的品牌故事在背后撑腰。”

讲直击人心的故事，最有效的合作对象之一，是创作者。张珺在采访里强调：“创作者是品牌天然的桥梁，也是最佳的翻译官。”全球文化差异那么大，坐在国内的团队很难真正理解当地消费者的微妙心理。这时候多去跟当地的创作者合作，因为他们最懂当地人。给他们自由度，让他们用符合本地语境的大白话去跟消费者沟通，深度的品牌信任才能真正建立起来。

邓辉补充了一个具体做法：过去很多品牌觉得找个创作者拍个开箱视频就完事，但在多模态时代，用户会截图搜、会通过AI 追问。如果品牌有非常生动、立体的产品属性内容，能够把痛点用有画面感、有情绪共鸣的方式讲出来，像 Pmax 这样的智能广告系统，就能在海量长尾搜索中，第一时间把产品“高亮”推给用户。这种转化链条，是从底层的痛点共鸣，直接通向最终销售的。

这次GML现场跑通的真实案例一大把，很多都是知名品牌，这里举几个例子：

案例一：COACH。这个80多岁的经典品牌的挑战是，年轻人觉得COACH跟自己无关，COACH挑选了一群年轻创作者，发起了一场关于“真实的友情”的对话。创作者们坦诚地分享自己的脆弱、自我怀疑、以及勇敢做自己的心路历程。其中一位有超过 500 万粉丝的 YouTuber，人设是完美闺蜜和青年作家，她成了COACH连接年轻消费者的重要桥梁。这个视频触达了超过470万独立用户。现在COACH已经把50%的媒体预算放在了流媒体上。

案例二：比亚迪。去年慕尼黑车展期间，BYD在欧洲与众多 YouTube 创作者深度共创。一位意大利本土知名 YouTuber 创作者的视频是，他从意大利开始，满油满电，看这辆车能跑多远。巧妙的是，他把车的技术自然融入到欧洲人熟悉的生活场景里：冲咖啡可以接咖啡机，做烧烤露营的时候，车又变成了移动电源。整个视频渲染出欧洲家庭周末生活的美好画面。这条视频点击量200多万，超出BYD团队的预期。BYD 后续用 ABS 工具科学衡量了投放效果，来决策下一步预算怎么分配。

案例三：Anker。博主的故事讲的是，飓风导致整个社区停电时，这款电池切切实实地帮助到了邻里。视频里没有任何硬广词，但这种真实感让 Anker 获得了极高的品牌知名度。

这些知名品牌的案例背后，是同一个原则，用张珺的话说：“控制结果，不控制形式。”她说，企业应该聚焦在合作后的品牌知名度提升和销售转化增量这两个部分，无需在具体形式上去规范创作者。

这个原则，其实也打破了传统做法。国内厂商习惯了“短平快”的达人合作方式，追求快速变现，愿意为一次转化，把控制权抓在自己手里。但海外的创作者和用户，反而更看重长期、深度的共创关系。张珺给了一个数据支撑：当品牌跟同一个创作者合作到第二次、第三次的时候，转化和信任建立的效果都会比第一次好得多。

张珺观察，YouTube 的创作者非常贴近人的生活，而要想讲好一个故事，必须由创作者自己来讲。品牌方越是想把话塞进创作者嘴里，故事就越难打动人。

邓辉进一步补充说，YouTube 提供了很多受众分析和匹配工具，可以科学地帮品牌分析创作者背后的粉丝群、判断是否跟品牌目标受众重合。“但工具再好，最核心的根基依然在于‘信任’。”多去信任这些海外本土的创作者，让他们用最贴近生活、最接地气的语言，去讲好真实的品牌故事。

07/中国出海企业接下来该补的两堂课

讲完了方向、案例和工具，回到具体执行层面。邓辉在会后媒体交流里，把接下来 出海企业要做的事，拆成了两堂课。

第一堂课：把商品数据做扎实。这堂课的核心，是完善商品数据结构(Product Attributes)。

原因很简单，AI只能看见结构化的、可读的数据，如果你不把商品说清楚，AI很难让用户第一时间看到你的品牌。我们在开篇讲“越野跑鞋”时已经带过，鞋是不是防水？是不是防震？是不是超轻便？这些属性有没有结构化填进商品库？“你数据写得越详尽越标准，AI 抓取到你并进行‘高亮推荐’的概率就越大。”邓辉直言。

同理，张珺举了另一个例子：一家3D打印机品牌，以前只盯着“3D 打印机”这几个字投广告，加入AI Max 之后，AI 发现海外家长在给小孩办 party 时特别想买定制化礼物。AI 就自动把“3D 打印机可以个性化定制”这个卖点推到了家长，一下子把品牌和需求给创造、激发、并转化了。

这就是数据基建做扎实之后，AI 能帮你看见的机会。

第二堂课：把品牌资产建起来。邓辉给了操作路径，它分三步。

第一步，确定品牌定位与调性，想清楚你到底要做一个什么样的品牌。

第二步，讲好品牌故事。通过与符合品牌调性的本地创作者合作，打造品牌的人设，讲好品牌故事。对小客户或预算有限的广告主，跟本地创作者合作的 ROI 其实很高。

第三步，全渠道故事放大。通过 YouTube 这种覆盖联网电视、手机、电脑等全渠道的平台，把品牌故事讲透。

讲故事这件事，说起来虚，做起来实。邓辉在采访里给出海品牌的核心建议只有一条，也是最容易被忽略的一条：“千万不要在各种炫酷的技术形式和概念里‘迷路’。”

他说，关键是借着AI机会，重构你的内容资产，并且给消费者创造真切的情绪价值。技术花样和设备玩法一直在变，但人心是没有变的。海外消费者买东西的决策逻辑从来没变过，不会只盯着冷冰冰的规格和价格对比。这才是出海品牌在全球竞争中，真正能穿越周期、赢得消费者的最强护城河。

邓辉在大会演讲的最后，留了一句话：“一时破圈叫种草，长效留存叫种树。”他希望中国品牌把 YouTube 作为阵地，筑起一棵参天大树，不仅要做 AI 推荐的首选，更要做全球消费者心中的唯一。

陈俊廷在演讲收尾也说：“不变的内核，依然是理解我们的用户、建立信任、及创造真正的业务价值。”

Jack也在强调：“其实当我们做好产品的时候，就有好的反馈，好的反馈就有好的传播和报道。”

几人在讲同一件事：

卷不动了，不是因为你不够卷，是因为你还在错的位置上卷。