AI 正在以前所未有的速度、智能和个性化程度，彻底改变品牌与用户建立连接的方式。如果您正在探索 AI 在移动营销中的应用，本指南将为您详解真实世界的策略、工具和案例，助您保持领先。
移动营销中的 AI 是什么？
移动营销中的 AI 是指利用机器学习、预测建模和自动化技术，在从用户获取、互动到留存和变现的整个用户生命周期中提升营销表现。
主要应用：
- 用户获取优化：基于预测信号、人口统计数据和相似受众模型，自动识别并定位高价值用户。
- 创意测试：运行动态 A/B 测试和多变量测试，实时优化广告创意和消息内容。
- 行为预测：预测用户流失、LTV 和应用内行为，以量身定制互动策略。
- 个性化：根据每位用户的偏好、习惯和应用内行为，推送定制化的消息和优惠。
- 欺诈检测：检测异常的点击或安装模式，防止预算因虚假用户或机器人而浪费。
了解移动营销中的 AI 也有助于企业更广泛地理解移动营销的内涵：这是一种跨移动平台、以数据为驱动、以用户为中心的方法，涵盖了推送通知、短信、电子邮件、应用内消息等多种渠道。
为什么在 2025 年，AI 比以往任何时候都更重要
随着隐私政策的变化，效果营销的成本越来越高，可预测性也越来越低，营销人员必须学会用更少的资源做更多的事。AI 通过将海量数据转化为可行的洞察，为品牌带来了竞争优势，帮助它们有效理解如何在营销中运用 AI。
将数据转化为行动
AI 模型能即时处理数百万个信号，生成营销活动洞察，让团队工作更高效、更智能。
加速优化进程
过去需要一周时间才能完成的优化工作，现在借助能够自主学习和改进营销活动的 AI，只需几小时即可完成。
实现保护隐私的定位
在后 IDFA 时代，像 Meta 的 Advantage+ 和 Google 的 Performance Max 这样的工具利用 AI 来寻找并转化合适的用户，而无需依赖精细的个人数据。
从跨渠道行为中学习
AI 不仅仅是提升孤立渠道的表现，它还能在推送、电子邮件、短信、WhatsApp 和应用内消息等多个渠道间实现协调的实时个性化。这种级别的协同确保了每位用户都能在关键时刻，通过正确的渠道收到正确的消息。
根据 HubSpot 的***《2024 年 AI 状况报告》***，69% 的营销人员表示 AI 提升了他们在多渠道上个性化内容的能力，并且 74% 的人现在至少在他们的营销工作流程中使用一种 AI 工具。
这种广泛的应用凸显了 AI 正如何成为构建无缝、跨渠道体验的基础，这些体验能够实时适应用户行为。
真实世界的应用案例
1. 预测性定位实战
作为顶级的激励式用户获取 (UA) 平台，Gamelight 使用一种 AI 算法来分析用户的年龄、地理位置、游戏历史和奖励偏好，从而为他们匹配最相关的游戏。
在最近一次针对一款混合休闲游戏的营销活动中，Gamelight 的 AI 系统和激励式媒体策略使其在 Android 和 iOS 平台上实现了超过 50 万次安装。Gamelight 的平台准确预测了高 LTV 用户，从而实现了专注而有效的规模化增长策略，取得了从 D7 到 D30 ROAS 增长 235% 的惊人成绩。
2. 自动化创意优化
AI 正在改变营销人员测试和改进广告创意的方式。AI 不再依赖手动的 A/B 测试，而是可以自动识别哪个版本的广告表现最佳，并实时调整视觉元素、标题或行动号召按钮的位置。
通过从过往的互动数据中学习，AI 系统可以微调创意，使其更好地匹配每个受众群体。这带来了更高的互动率、更多的转化和更低的获客成本，且无需经历传统的反复试错过程。
因此，营销团队可以更快地行动，并更高效地推广成功的创意。
3. 个性化应用内消息
AI 还使品牌能够发送能够动态适应每个用户行为的应用内消息，例如会话时长或互动模式。这种级别的个性化有助于显著提升用户互动和转化率。
根据 Twilio 的***《2024 年客户互动状况报告》***，39% 的消费者表示，如果 AI 驱动的互动得到改善，他们的消费将会增加。这表明个性化的应用内消息可以对用户行为和业务成果产生重大影响。
4. 用户流失预测与重定向营销
在竞争激烈的休闲游戏市场，由 AI 驱动的用户流失预测对于保持玩家的参与度至关重要。营销人员使用 AI 识别有流失风险的用户，并根据他们的游戏模式和奖励活动，触发个性化推送或短信挽回营销活动。
通过利用 AI 对用户行为和偏好的洞察，营销人员可以比传统细分方法更有效地降低用户流失率并提高互动度。
5. 用于消息内容的生成式 AI
生成式 AI 正在改变营销人员制作和分发内容的方式。AI 现在可以更快速、更高效地生成高度个性化的推送、电子邮件和应用内消息，而无需手动编写数十种消息变体。
Juniper Research 的一份报告预测，企业在移动消息生成式 AI 领域的投资将从 2024 年的 8.3 亿美元飙升至 2028 年的 110 亿美元，因为品牌越来越依赖 AI 来大规模自动化和个性化通信。
这一转变表明，AI 生成的消息不仅仅是一种趋势，它正成为那些希望用定制内容吸引用户而又不影响执行效率的营销人员的必备工具。
6. AI 驱动的多渠道互动
AI 可以在所有触点上创建智能的消息流。例如，一个电商应用可能会：
- 在用户放弃购物车后立即发送推送通知
- 如果推送在六小时后仍未被打开，则发送一封电子邮件跟进
- 24 小时后发送一条 WhatsApp 消息，并附上一个限时优惠
这种智能策略能够优化客户旅程并带来成果。根据 Salesforce 的***《2024 年营销状况》***报告，高绩效的营销团队将 AI 完全整合到其运营中的可能性是其他团队的 2.5 倍，这包括跨渠道沟通，凸显了 AI 在驱动多渠道表现方面的关键作用。
选择合适的 AI 工具
市面上不乏所谓的“AI 驱动”工具。要拨开宣传的迷雾，请问自己：
- 它是否可解释？ 你能看到决策是如何做出的吗？
- 它是否实时学习？ 还是只使用静态规则集？
- 它是否支持所有渠道？ 它能否在推送、应用内消息、WhatsApp 等渠道间应用逻辑？
- 它是否符合隐私法规？ 在 GDPR 和 ATT 的背景下尤其重要。
专家提示：选择那些集消息自动化、行为细分和预测性互动评分于一体的平台。这是关于如何在营销中使用 AI 的最清晰、最有效的答案之一。
使用 AI 时需要跟踪的关键指标
成功运用 AI 并不只是把它接入系统那么简单；你需要衡量正确的指标才能看到其影响。以下是几个关键指标：
- ROAS 和 CAC 的改善： 这些指标显示了你的预算使用效率。更高的广告支出回报率 (ROAS) 和更低的客户获取成本 (CAC) 意味着你用更少的钱获得了更好的结果。
- 用户留存率 （第 1、3、7、30 天）： 这些里程碑显示了你在用户安装应用后保持他们参与度的效果。更高的留存率通常意味着更好的用户引导和更相关的消息传递，而这两方面都是 AI 发挥重要作用的领域。
- 消息打开率和点击率： 这些指标反映了你的通信内容的吸引力以及时机选择的恰当性。AI 个性化和智能定时发送应该能同时提升这两个指标。
- 用户流失率降低 （%）： 跟踪你成功挽留的用户数量，有助于证明 AI 在重新吸引高风险用户和增加生命周期价值方面的作用。
- AI 策略相对于手动策略的增量提升： 这显示了 AI 带来的附加价值。比较实施 AI 前后的表现，以了解其对增长和效率的真实影响。
结语：从小处着手，快速扩展
AI 不是未来，而是现在。它正在帮助移动营销人员用更精简的团队取得更出色的成果。如果你一直在问自己如何在营销中使用 AI，答案是：从影响可衡量的地方开始。
要开始使用：
- 绘制你的用户旅程图。 找出用户流失的关键节点。
- 选择一个领域应用 AI。 从推送自动化或用户流失预测开始。
- 跟踪结果。 比较 AI 驱动的指标与传统指标。
无论你使用的是像 Pushwoosh 这样的互动平台，还是像 Gamelight 这样专注于用户获取的系统，有一点是明确的：AI 使营销不仅更智能，而且更人性化、更个性化、更有效。
