朱虹 袁佳：人工智能驱动下营销竞争格局变迁与企业应对路径研究

摘 要 人工智能作为新一轮科技革命的重要引擎，正深刻重塑市场营销的运行逻辑与竞争格局。一方面，人工智能在数据分析、用户画像、算法推荐与营销自动化等环节的应用，使营销活动从“经验驱动”转向“数据与算法驱动”，显著提升了企业效率与用户体验。另一方面，依托技术壁垒与数据规模优势，大型平台与头部企业逐步强化市场主导地位，通过自我优待、差异化定价和跨界整合加剧垄断，压缩了中小企业生存空间。在此趋势下，市场营销格局正从分散化走向集中化，从资源竞争迈向智能竞争，呈现出以算法、数据与算力为核心的新型竞争形态。未来，智能营销的竞争不在于技术应用，而在于企业如何在平台规则约束下进行战略选择。唯有通过差异化创新与制度监管协同，方能在释放技术红利的同时，维护市场的公平竞争与可持续发展。

关键词 人工智能；智能营销；竞争格局；平台垄断；企业战略

本文引用格式参考：[1]朱虹,袁佳.人工智能驱动下营销竞争格局变迁与企业应对路径研究[J/OL].新媒体与社会,1-11[2025-11-13].https://link.cnki.net/urlid/cn.20251112.1655.002.

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伴随人工智能、大数据、云计算与区块链等新一代数字技术的加速演进，全球营销体系正经历由“经验驱动”向“智能驱动”的范式变迁。以ChatGPT、DeepSeek等生成式人工智能为代表的技术突破，极大提升了营销活动的智能化与自动化水平，推动了以数据驱动、算法优化和智能推荐为核心的全新营销范式形成[1]。然而，这一技术变革并未惠及所有市场主体。相比大型企业，中小企业虽可借助AI工具提升营销效率与精准度，但仍面临技术门槛高、数据获取受限、平台依赖加深及合规压力上升等多重困境，其市场话语权与生存空间被进一步压缩[2]。在此背景下，人工智能驱动的营销生态呈现出“技术赋能”与“权力集中”并存的双重特征，市场竞争正从价格与资源为主的传统竞争，演化为以数据与算法为核心的智能竞争。如何理解这种由AI嵌入引发的竞争格局重构逻辑，并提出切实可行的企业应对路径，成为当前学界与业界亟需回应的重要议题。

在研究现状方面，西方学者较早关注人工智能对营销竞争结构的影响，其研究主要集中在两个方向。一是探讨AI在提升企业效率、优化消费者体验与促进市场创新中的积极作用，如算法推荐提高广告投放精准度、生成式AI助力内容创作智能化[3]；二是从风险视角审视AI带来的负面影响，包括平台垄断、隐私泄露与算法歧视等问题[4]。比如，针对欧美市场，现有研究深入分析平台如何借助AI巩固支配地位，并引发反垄断调查与监管改革[5]。国内研究虽然起步较晚，但近年来发展迅速，主要聚焦三个方向：第一，强调AI在营销中的应用价值，关注其在广告精准投放、客户关系管理与用户体验优化中的赋能作用[6]；第二，探讨AI应用所引发的数据安全、内容合规与隐私保护问题，呼吁建立健全的法律与行业规范体系[7]；第三，聚焦平台垄断与中小企业生存困境，分析大型企业在AI营销生态中的主导地位及其挤压效应[8]。总体来看，现有研究仍以技术应用和政策倡导为主，对于人工智能驱动下营销竞争格局的范式变迁缺乏系统性分析，对不同类型企业如何制定差异化应对策略的探讨也相对不足。基于此，本文深入分析人工智能驱动下营销竞争格局的演化机理，探讨其对市场结构与竞争关系的深层影响，并提出不同规模企业的优化应对路径，以期为企业的战略调整与监管体系的完善提供理论参考与实践启示。

一、人工智能驱动下的营销竞争格局变迁

人工智能的快速发展不仅推动了营销模式的革新，也深刻改变了企业间的竞争逻辑。从营销手段到市场结构，从竞争方式到价值创造，人工智能已经成为影响市场竞争格局的重要因素。与以往依赖经验与直觉的传统模式相比，数字时代的营销竞争呈现出明显的智能化、数据化和生态化特征。

（一）竞争优势的转型：从经验驱动到数据与算法驱动

在传统营销时代，企业的竞争优势主要依赖管理者的市场经验、直觉判断以及对行业规律的长期积累。以菲利普·科特勒（Philip Kotler）“4P理论”为代表的经典营销框架，强调通过产品、价格、渠道与促销的组合策略来提升市场份额，这一模式长期主导着企业的营销实践[10]。然而，随着人工智能、大数据和机器学习等数字技术的深度应用，市场营销的运转逻辑正在发生结构性转变。在过去，企业获取消费者信息的途径有限，主要依靠问卷调研、市场访谈或销售反馈等手段，这些信息往往存在滞后性与片面性，难以精准反映消费者的动态需求。进入数字化时代，数据成为新的竞争资源，企业能够通过平台端实时采集海量用户数据，包括浏览记录、购买行为、社交互动、地理位置及情感反馈等信息。而人工智能算法的嵌入，使这些数据能够被实时分析、动态建模，进而构建细粒度、动态化的用户画像，实现高精度的市场细分与消费预测[7]。

与传统基于经验的营销模式相比，人工智能驱动的营销决策具有实时性、动态性与自学习性。企业不再依赖个体经验的累积与感性判断，而是通过算法实现“自动优化”的决策过程。比如，谷歌与脸书的广告系统借助算法投放与实时竞价机制，根据用户的搜索行为与互动反馈自动调整广告出价与内容，实现精准触达与成本最优化，从而显著提升转化率与投资回报率。这种以算法为核心的竞争优势，不仅体现在效率提升上，更体现出持续学习与自我强化的特征。在传统营销模式中，竞争优势往往依赖营销人员的创造力与管理者的判断，具有明显的个体性与不稳定性；而在数据与算法驱动阶段，企业通过持续的数据积累、算法优化与反馈迭代，能够形成“路径依赖”与“滚雪球式”的优势累积效应[11]。这一现象与约瑟夫·熊彼特（Joseph Schumpeter）提出的“创新驱动竞争”理论相呼应，但不同的是，AI带来的优势并非单次创新的突破，更在于长期的数据沉淀与算法优化。

（二）市场格局的重塑：平台生态与网络效应的强化

人工智能的快速发展不仅改变了企业的营销方式，也深刻重塑了市场格局。传统竞争往往依赖于产品、价格和渠道，而在人工智能驱动下，平台生态与网络效应逐渐成为新的竞争逻辑。在此背景下，数字平台正从交易撮合的中介角色，转变为数据积累、算法优化与生态构建的核心枢纽。比如，亚马逊不仅通过电商业务沉淀了庞大的用户行为数据，还依托AWS云计算和Alexa语音助手等多元化业务，将数据与AI深度整合，形成跨领域闭环的智能生态；谷歌借助搜索引擎、广告系统和安卓操作系统，构建了全球领先的技术生态，长期稳居市场优势。这些科技巨头的案例表明，在人工智能时代，企业的竞争力正从产品驱动型转向生态驱动型，平台生态的广度与深度已成为衡量企业竞争力的重要指标。与此同时，人工智能显著放大了网络效应，加速了市场集中趋势。网络效应通常指用户数量增加会提升产品或服务的整体价值，而在人工智能的加持下，平台得以通过持续的数据积累与算法优化，形成“用户—数据—算法—体验—再增长”的正反馈循环，不断增强竞争优势[12]。比如，抖音凭借高度智能化的内容推荐算法帮助平台在短时间内积累起庞大的用户群，用户越多，算法越精准，内容分发越高效，从而进一步提升用户黏性和市场份额。这种循环机制加剧了“赢家通吃”的市场格局，使中小企业面临更高的进入壁垒。

人工智能推动的市场格局重塑，不仅表现在单一行业的集中化，更体现在跨领域的生态融合与平台整合。比如，阿里巴巴通过天猫、淘宝、支付宝、菜鸟物流等生态链条，将支付、物流、消费数据整合到统一的智能化运营体系中；腾讯依托微信生态，将社交、支付、广告、娱乐等多领域业务联动，打造出高效利用的生态闭环。这种跨领域整合不仅提升了平台的竞争力，也使得市场格局从“行业竞争”转向“生态竞争”迈克尔·波特（Michael Porter）的“五力模型”认为，行业结构决定企业盈利能力[13]。然而，人工智能与平台经济的崛起打破了这一经典假设。平台企业通过网络效应与数据垄断削弱了潜在进入者的威胁，改变了供应商与消费者的议价关系，甚至重塑了市场定价机制，使市场力量日益向少数寡头集中。数据在这一体系中已成为新的“信息资本”，其控制权直接决定了市场的话语权与支配力。

（三）竞争方式的演进：从价格竞争到个性化与智能化竞争

在传统市场竞争中，价格竞争长期占据核心地位。尤其在工业化与规模化生产的背景下，企业普遍依赖“成本—价格—销量”的线性逻辑，通过规模效应降低成本，再以低价策略扩大市场份额。然而，人工智能的快速发展正逐步改变这种以价格为中心的竞争模式，使竞争格局走向更加复杂和多元化。如今，随着大数据、云计算、区块链等技术广泛融入实体经济，企业之间的竞争不再仅限于价格维度，而是延伸至用户体验、价值共创与生态嵌入等层面。在这一过程中，个性化与差异化成为新的竞争焦点。人工智能借助大数据和深度学习技术，能够洞察消费者的微观偏好，从而形成“千人千面”的个性化营销[1]。比如，国际流媒体巨头讯飞（Netflix）通过AI算法精准分析用户观影习惯，不仅实现了个性化推荐，还推动了原创内容的生产，进一步增强了用户体验和黏性。这一机制有效提升了用户满意度与留存率，也标志着企业竞争优势的重心，正在从“价格敏感”转向“体验敏感”和“关系导向”。同时，智能化互动正成为企业构筑壁垒的新资源，以AI驱动的自动化工具与智能客服系统，正在重塑企业与消费者之间的沟通方式。比如，京东的智能客服“JIMI”依托自然语言处理与情绪识别技术，实现全天候响应与个性化答复，在降低人工成本的同时显著提升了用户体验。这种以“情感智能+品牌体验”为核心的竞争方式，使企业营销从单向传播走向了“共创式交互”，进一步拓展了企业竞争优势[14]。

在用户体验方面，营销方式逐渐从“交易导向”向“关系导向”的转型。传统的价格竞争核心在于“一次性交易”，企业通过低价吸引消费者完成购买即可。然而，在人工智能驱动下，个性化与智能化的营销模式更强调“全生命周期管理”。比如，苹果公司通过AI技术持续优化健康监测、内容推荐与生态互联，不断延展服务边界，将用户稳固在iOS生态体系中，从单一产品销售转向长期关系经营。同样，脸书通过算法持续追踪用户兴趣和社交关系，不断推送契合需求的广告，实现了用户价值的长期累积。这种转型不仅改变了企业的竞争方式，也重塑了消费者与品牌之间的关系结构。巴里·施瓦茨（Barry Schwartz）在其著作《选择的悖论》中指出，过多的选择可能使消费者陷入决策疲劳，而人工智能的个性化推荐能够有效降低选择成本，反而提升了差异化战略的持续性[15]。在这一趋势下，企业竞争方式逐渐从“以价格为中心”转向“以数据和算法为中心”。比如，抖音和小红书通过推荐算法成功地将用户注意力转化为经济价值，其竞争核心已不再是广告价格，而在于算法的精准度与用户体验的优劣。数据质量和算法优化水平，已成为企业能否在市场中脱颖而出的重要因素。

二、人工智能营销下的企业困境与竞争风险

人工智能驱动的智能营销极大推动了营销效率与用户体验的提升，但也带来了一系列的竞争困境。这些困境主要集中在数据依赖与隐私矛盾、算法偏见与市场不公，以及平台垄断与生态失衡三大方面，构成了企业在智能营销时代所面临的挑战。

（一）数据依赖与隐私困境：企业竞争力与用户信任的矛盾

在人工智能驱动的智能营销模式中，数据已成为企业竞争力的核心资源，不仅是精准营销、用户画像和个性化推荐的基础，更是算法优化与商业决策的重要依据。然而，对数据的过度依赖也带来了隐私保护与用户信任之间的困境，极易引发隐私泄露、信息滥用乃至算法歧视等问题。比如，2018年，英国剑桥分析公司非法获取Facebook数千万用户数据，并将其用于政治广告的投放，这一事件迅速引发全球范围的隐私保护危机。同样，在国内电商平台中频繁爆出“大数据杀熟”现象，即对老用户推送更高价格的商品。这种差异化定价虽然在短期内增加了企业利润，却因缺乏透明度而遭到舆论的强烈批评，严重削弱了公众对平台的信任基础。西奥多·莱维特（Theodore Levitt）在其著作《营销想象力》中指出，营销并非单纯的产品推销，而是满足顾客需求、建立长期信任关系的过程[16]。如果企业在追求数据红利的过程中忽视隐私保护，实质上背离了营销的伦理本质。

数据依赖不仅带来了技术与伦理上的隐忧，也引发了前所未有的合法性挑战。随着《欧盟通用数据保护条例》（GDPR）、《加州消费者隐私法案》（CCPA）以及中国《个人信息保护法》的相继施行，全球数据治理体系日趋完善，企业在数据收集、存储、传输和使用等环节必须严格遵守法律要求，否则面临巨额罚款、市场准入受限，甚至被迫暂停业务[17]。比如，谷歌因违反GDPR而被法国监管机构罚款5000万欧元；在国内，滴滴出行因数据合规问题被处以数十亿元罚款，并一度被强制下架整改。这一系列案例表明，在强监管背景下，数据已不再是可无限利用的生产要素，而是一种受法律、伦理与社会监督共同制约的敏感资源。同时，数据驱动与用户信任之间的结构性矛盾正不断加剧[18]。企业一方面必须依靠数据来维持竞争优势，通过算法模型优化营销效率、提升用户体验、推动商业模式升级；但另一方面，用户的隐私意识和权利意识不断增强，对“被跟踪”“被标签化”“被利用”的担忧日益加深。当消费者感知到个人信息被过度使用或滥用时，信任关系将迅速崩塌，品牌忠诚度与情感连接亦会遭受不可逆损害。Mayer（1995）认为，信任是一种极具价值却又极为脆弱的资源，其构建往往需要长期积累与持续互动，但其破坏却可能因一次违规或数据滥用而在瞬间发生[19]。

（二）算法偏见与公平性缺失：平台优待与中小企业受限

算法作为智能营销的重要工具，应当以客观、公平和高效为原则，实现资源的合理分配和市场机会的均衡。然而，在现实应用中，算法却常常受到数据质量、模型设计逻辑以及平台利益导向等多重因素的制约，进而引发一系列问题。具体而言，算法偏见的根源往往在于数据与模型本身的缺陷。人工智能的学习高度依赖历史数据，而历史数据不可避免地带有社会偏差与结构性不平等。如果这些偏差未经修正，算法在“复制”历史的同时也会不断“放大”不公[20]。比如，2016年美国调查机构ProPublica对司法系统使用的一款风险预测工具进行调查时发现，这一工具在对再犯风险进行评估时，对非裔群体给出“高风险”判断的概率明显高于其他群体。这一现象表明，在缺乏透明度与外部监督的条件下，算法极易固化并强化社会原有的歧视与不平等，最终导致市场机会的不均衡。

在AI驱动的营销体系中，平台算法通常依据历史成交率、用户留存、信用评级等指标分配广告与曝光资源，但这些指标天然偏向于规模大、用户基础广、品牌信誉高的头部企业，即便中小企业投入充足预算，也难以获得与大型企业等量的展示机会。长此以往，市场广泛呈现出“路径依赖”效应，即头部企业因算法优化获得更多曝光与数据积累，从而进一步提升转化率；而中小企业则陷入“流量受限”和“推广受阻”的困境。这一机制强化了“强者越强、弱者越弱”的马太效应[21]。诺贝尔经济学奖得主约瑟夫·斯蒂格利茨（Joseph Stiglitz）在其信息不对称理论中指出，当信息分布不均时，大企业凭借数据与认知优势得以持续扩大市场控制力，而中小企业则因缺乏数据与算法能力而陷入竞争劣势[22]。智能营销时代的算法偏见，正是这种信息不对称在数字空间的再现。此外，算法不公正从“竞争工具”转变为“权力机制”。2020年美国国会发布的反垄断调查报告明确指出，亚马逊、苹果、谷歌与Facebook等科技巨头普遍存在“利用算法压制竞争对手、优先推广自营或合作方”的现象，直接削弱了市场多样性与开放性。这表明，算法已不仅是技术问题，而是经济与制度层面的权力问题，其背后反映出数字资本主义逻辑下平台利用数据与算法重新分配市场资源、重塑竞争秩序的霸权主义行为。

（三）市场垄断与生态失衡：平台约束下的竞争空间压缩

人工智能赋能的智能营销极大提升了市场运行效率与广告投放的精准性，但同时加剧了市场垄断与生态失衡的风险。如今，大型数字平台凭借其在数据、算法和网络效应上的优势，逐渐完成了从“流量中介”到“市场支配者”的转变。这种转变不仅压缩了中小企业的竞争生存空间，也打破了市场的动态平衡，使竞争格局呈现出高度集中化的趋势。其中，人工智能强化了平台的数据垄断与算法壁垒，使其市场支配地位进一步固化。大型平台通过长期运营积累了庞大的用户行为数据，并依托强大的计算能力与算法优化技术形成了难以逾越的竞争壁垒。比如，谷歌和Facebook的广告系统不仅掌握全球范围内的用户行为轨迹，还能通过人工智能实现高度精准的广告投放，使得广告主几乎无法绕过这些平台来进行数字化营销[23]。这种数据和算法的双重垄断优势，使中小企业在曝光度、客户触达和广告效果上长期处于劣势，进一步推动市场份额向少数头部平台集中。此外，平台经济本身就带有“赢家通吃”的特征，而人工智能的加持则进一步放大了这种效应[24]。随着用户规模的持续增长，平台能够提供的服务质量和生态价值不断提升，从而吸引更多用户与商家加入，形成稳定的正向循环。在这种网络效应驱动下，市场资源进一步集中，导致中小企业在进入门槛、流量获取和用户黏性方面的竞争空间日益收缩。

随着经济全球化的到来，数字平台已不再局限于单一业务领域，而是通过资本运作、跨界整合与生态延伸逐步形成了庞大的数字生态体系。在这一过程中，平台身份出现了双重化。一方面，平台是企业获取用户流量和进入市场的重要“入口”；另一方面，平台又是制定分发内容规则与分配资源的“裁判者”。这种双重身份使得企业在市场博弈中处于被动地位，难以与平台展开真正平等的竞争[25]。比如，欧盟在2020年对谷歌处以43亿欧元罚款，原因在于其在安卓系统中强制捆绑自家应用，限制了竞争者的发展空间。同样，苹果App Store的“30%抽成”规定引起了Epic Games等企业的强烈抗议，直接发起对苹果公司的反垄断诉讼。这些案例表明，大型平台往往凭借技术壁垒、数据规模和市场惯性，在制度漏洞中延缓或规避监管，从而进一步强化市场支配力，使普通企业与社会公众在规则制定与价值分配中被边缘化[26]。

三、企业应对人工智能营销挑战的优化路径

人工智能营销在推动市场效率与个性化服务的同时，也带来了数据依赖、算法偏见、平台垄断等系列风险。在这种情境下，企业若要实现可持续发展，必须在战略选择、制度建设和资源整合等方面进行系统性优化，并依据企业规模、资源禀赋与技术能力差异，形成具有分层策略的优化路径。

（一）差异化竞争与细分市场战略

在人工智能深度赋能的智能营销时代，大型平台凭借海量数据、强大算力与算法壁垒，迅速形成了稳固的市场支配地位，使中小企业在价格、规模等传统竞争维度上愈发处于不利地位。面对这种结构性失衡，差异化竞争与细分市场战略逐渐成为企业突破市场瓶颈、实现持续增长的关键路径。艾伯特·汉弗莱（Albert Humphrey）在SWOT战略分析模型中指出，企业应结合外部机遇与内部资源禀赋，形成独具特色的发展方向[27]。在人工智能情境下，这一理念得到了进一步拓展，企业能够基于数据驱动与算法学习机制，动态识别自身的市场定位与细分领域的价值空间，实现“扬长避短”的智能化匹配。比如，国货彩妆品牌完美日记，借助小红书与抖音平台的行为数据与兴趣标签，利用AI算法构建用户画像，精准锁定“95后”“00后”等年轻女性消费群体，并通过算法优化广告投放与智能筛选KOL，实现了品牌形象与内容传播的个性化匹配，成功在化妆品红海市场中逆势突围。这一案例表明，AI驱动的细分战略已从传统的静态市场划分转向基于动态数据的决策优化，企业能够通过算法实现“实时适配”与“精准供给”，从而在高度竞争的市场环境中构筑新的差异化竞争优势。

另外，差异化竞争不仅表现在产品功能创新，更体现在体验差异化与价值差异化的重构。随着人工智能的深入应用，消费者的“心智差异化”逐渐成为市场竞争的新焦点。企业借助智能推荐、语义识别与情感计算等技术，能够更加精准地洞察用户偏好与心理特征，从而塑造具有情感共鸣与价值认同的品牌体验，推动消费关系由“交易型”向“情感型”与“共创型”转变[28]。在这一背景下，不同类型企业应根据自身所处的发展阶段与情境特征，构建具有针对性的差异化路径。大型平台型企业应实施“生态型差异化”，通过开放算法接口、推动多场景协同创新与品牌共创，形成以用户共创与生态协同为核心的竞争体系，强化平台在产业链中的枢纽地位。中小型创新型企业则适合采取“柔性差异化战略”，依托社交媒体与多元传播渠道，灵活运用AI工具降低营销成本、提升品牌辨识度，并通过价值共创与社群化运营建立差异化壁垒，以“轻资产、高敏捷”的策略在竞争中占据一席之地[29]。这一分层策略实现了从“统一路径”向“情境适配”的转变，使差异化竞争在智能营销时代兼具灵活性与针对性。

（二）数据合规与隐私保护机制

在人工智能驱动的智能营销体系中，数据已成为企业最具战略意义的核心资产。然而，随着数据采集的高频化、跨平台流通的常态化以及智能分析的深入化，隐私泄露、算法歧视与数据权力失衡等新型风险愈发凸显。因此，构建科学完善的数据合规与隐私保护机制，已成为企业在智能营销时代实现稳健发展与社会信任的必要前提。阿伦·韦斯特林（Alan Westin）早在20世纪就提出，“信息隐私即个人控制信息的权利”[30]。这一观点在人工智能营销的语境下仍具现实意义，即企业不仅要在法律层面满足合规要求，更应在制度与技术层面赋予用户“数据可控权”与“知情透明权”。具体而言，企业应通过设置简洁直观的隐私管理界面、提供明确的数据使用说明，并建立灵活的授权撤回机制，使用户能够在充分知情与信任的基础上参与数据流通与管理过程。这种数据透明性不仅能够有效降低企业在法律与合规层面的风险，更能在伦理与社会信任层面重塑品牌公信力，以推动技术创新与社会责任的良性互动。

在商业竞争中，数据合规正从一种被动的防御性成本，逐步演变为企业构建核心竞争力的主动性资源。比如，微软公司在推广Azure云服务时，将“数据安全与合规保障”确立为品牌核心价值，全面对接GDPR、ISO等国际标准，以“可信数据”赢得了全球客户的信任与市场认可，为行业树立了平衡创新与安全的新标杆。在此趋势下，不同规模与类型的企业在数据积累、算法研发能力及合规成本承受力上存在显著差异，其治理重点应因情而异。大型平台企业应承担“制度引领者”的角色，着力构建开放、透明且可追溯的算法合规生态体系。通过主动公开数据使用逻辑与风险评估机制，建立第三方审计制度与算法可解释性工具，并推动行业共治标准的形成，从而树立“负责任AI”的治理标杆，强化社会信任与国际竞争力[31]。相较之下，中小创新型企业受制于资源与技术能力，应以“信任导向”为核心，构建轻量化、灵活化的数据合规机制。可以通过采用开源隐私保护工具、参与行业数据共享联盟、加强用户沟通与信息透明，建立“合规即信任”的竞争逻辑。对于这类企业而言，数据合规不仅是满足监管的必要条件，更是塑造品牌信誉、强化客户黏性与培育长期竞争优势的战略性资源。

（三）联盟合作与多渠道布局

在人工智能驱动的智能营销生态中，中小企业普遍面临技术研发能力不足、数据积累有限、平台依赖度高与用户获取成本上升等多重困境。在此背景下，联盟合作与多渠道布局成为企业突破资源瓶颈、抵御平台垄断、实现生态共赢的重要路径。在战略层面，联盟合作是一种以协同创新为核心的互补性竞争策略。迈克尔·波特（Michael Porter）在竞争战略理论中指出，竞争与合作并非彼此对立，而是一种动态的“竞合关系”[32]。在人工智能营销环境下，企业通过建立战略联盟，可在技术、资金与数据等关键资源上实现共享与互补，既能降低创新成本与市场进入壁垒，又能在与平台的博弈中提升整体议价能力，以避免被大型平台边缘化。与此同时，多渠道布局成为企业降低平台依赖、分散算法风险的重要手段。在智能营销时代，企业可通过在抖音、快手、B站、小红书、微信视频号等多平台同步运营，实现内容多元化与流量互补，从而减少对单一平台的依赖，提升企业市场竞争的抗风险能力。

联盟合作与多渠道布局并非适用于所有企业的“通用解法”，其有效性取决于企业的规模、资源禀赋与技术能力差异，因此有必要形成分层化、差异化的战略路径。对于阿里巴巴、腾讯、字节跳动等大型平台型企业而言，其战略重点不在资源整合本身，而在于构建开放共生的生态治理体系。通过算法透明化、数据标准共建与技术接口开放，这类企业可促进上下游伙伴共享创新成果，推动“平台—中小企业—消费者”的协同共赢，从“垄断防御型”转向“生态赋能型”联盟战略，以减少社会信任赤字与政策风险[33]。而对于中小企业而言，联盟合作更应注重互助性与灵活性。这类企业可以通过参与行业协会、地方产业联盟或数字化赋能平台，形成“众包式合作”机制，共享资源与推广渠道，提升整体市场能见度。这一战略手段不仅能够缓解平台垄断带来的结构性失衡，还能在数字市场中实现更加开放、公平与可持续的竞争格局。

四、人工智能驱动下智能营销的未来走向

人工智能驱动的智能营销已经超越了单一的技术升级范畴，其本质是对市场竞争逻辑与商业生态体系的深层重构。作为新一轮科技革命和产业变革的核心引擎，人工智能的深度融入正全面重塑营销活动的组织方式、竞争模式与价值创造路径。展望未来，智能营销的发展将呈现出智能化、生态化与人本化三大趋势。首先，智能化升级将持续推进。随着大模型、多模态生成和情感计算等技术的突破，营销将具备更高的预测力与个性化水平，通过语义理解与行为洞察实现“千人千面”的智能互动。其次，生态化协同将成为主导格局。竞争不再局限于单个企业，而将演化为基于平台、算法和数据接口的生态竞争。企业间将通过联盟合作、数据互联与标准共建，形成开放共享的智能营销生态，打破平台垄断格局，推动多主体协同治理的新型市场结构。最后，人本导向将成为可持续发展的核心价值。智能营销的目标不是替代人，而是赋能人。未来智能营销体系将以“以人为本”的价值框架为指引，强化伦理规范与社会责任，使技术不只是追求效率的工具，更是促进公共价值与文化多样性的载体，从而实现经济效益与社会价值的双重提升。

本文的理论贡献主要体现在两个方面：第一，本文从竞争优势、市场结构与竞争方式三个维度出发，系统分析人工智能作为一种“嵌入性变量”，如何重塑企业竞争优势的形成机制与市场格局的演化路径，为理解人工智能驱动下的营销变迁提供了新的视角。第二，本文从战略、制度与生态三个层面提出了差异化竞争战略、数据合规机制与联盟协同布局三重路径，构建了企业在智能营销时代的系统性应对框架，为企业尤其中小型创新主体在人工智能主导的市场环境中实现竞争突围提供了可操作的理论依据与实践参考。

* 基金项目：国家社会科学基金重大项目“革命老区“红色文化+旅游”融合发展研究”（项目编号：21&ZD178）

** 朱虹（1957-），湖北洪湖人，南昌大学新闻与传播学院教授，博士生导师；袁佳（1999-），江西九江人，南昌大学新闻与传播学院博士研究生。