2026年数字营销趋势有哪些？

2025年是生成式AI再度喷井大爆发的一年。但对于大部分数字营销者来说，不可避免地被“降本增效”束缚，仿佛这场革命真正是“革了自己的命”。在这样剧烈的时代变革中，马老师认为2026年会有哪些看点呢？

AI托管广告

平台将会提供更多的AI投放工具让营销者们从繁重的日常操作中解放出来。2025年就出现了像谷歌的AI MAX这样的投放工具。这种以AI为基础的投放会从产品与服务的理解、投放计划、人群设置、创意和物料设计、出价和优选、报表生成这一整个链路上替代人工的投放。毫不意外的是这些产品的出现会抢走不少基层营销者的饭碗，也会让相关工种的薪资水平受到压制。

从许多手上现有的案例来看，投放的效率会大大提升。这或许能够弥补平台对黑箱操控的负面影响，再次达到三赢的局面：平台挣更多的广告费，品牌获得更好的ROAS，用户被推送更多相关的广告。

2026年，优秀的投手不再是“操作工”，而是“AI 驯兽师”（Prompt Engineer + Data Strategist）。他们需要懂得如何用第一方数据去“喂养”这些AI模型，这才是核心竞争力。

AI搜索的变革

说到AI搜索不得不谈GEO。2023年马老师开始从事GEO的研究和实践的时候，GEO还被叫做GAIO。无论叫什么，GEO和SEO一样出现了墙内外两种不同的路径。

在墙内，大量不良从业者通过SPAM为各种LLM投送垃圾信息来污染知识库；而墙外，虽然也在Reddit出现类似情况，但由于管控较严从业者还是走SPAN线进行正规白帽的GEO。这种现象和国内部分LLM知识库脱节分不开关系，比如DeepSeek至今更新到2024年7月。这种利用大量检索信息的输出也给各个利益群体提供了作弊的温床。

2026年，马老师认为各个大模型会有更多变现的诉求从而推出更多在AI回答中的广告。由于和传统SEMSEO关系不同（通常搜索广告在自然结果上方），这种竞争态势会使得他们对作弊进行严格的管控，组织内部也会与谷歌相似建立Anti-spam团队。

AI审美疲劳和信任危机

2025年涌现出了非常多的优秀的AI创意工具。利用Gemini Canvas我们可以制作app让我们每分钟生产超过10条视频脚本。用Lovart.ai我们可以对各种素材进行AI加工，甚至可以直接生成能够分层的psd文件。以Nano Banana为代表的图像生成引擎接入到了各种图生图文生图工具中。各个视频生成工具使得AI视频平民化，变成讲故事预览效果甚至直接投入生产的利器。

在此背景下，2026年将会有更多依赖AI完成的高质量素材，对消费者更有冲击力地进行注意力掠夺。于此同时，消费者的口味和对AI生成内容也会遵循贝叶斯定理调整到新的后验概率上。随着创意人才的凋零，这会让优秀的创意的浓度进一步下降，将会从以质优先过度到以量优先的时代。审美疲劳毫不意外会加重，会如同当前电视中的偶像剧那样，充斥着AI脸、科技脸、磨皮脸，让人产生脸盲感。这种疲劳会催生出“反AI”的审美回潮，即人们会开始高价购买、高度关注那些明显带有“人为瑕疵”和“真实情感”的内容。

从营销给人，到营销给AI

回归到Marshall Mcluhan的那句金句“We become what we behold. We shape our tools and then our tools shape us”，2026年或将是B2A Marketing（Business to AI）元年。到2026年，许多消费者将拥有自己的私人AI助理（Agent）。用户可能不会自己去搜索“哪款洗面奶好用”，而是直接问自己的AI助理。它可以是Siri，可以是小爱，可以是蓝心小v等等。

营销者的目标受众将发生偏移。我们需要研究“如何让我的产品被用户的AI助理选中”。这涉及到结构化数据的建设、API的开放程度，以及如何让品牌信息进入私有Agent的信任库。这不是重复我们上面说的GEO的概念，因为当前在墙内的GEO已经是一个被扭曲的概念。B2A是比GEO更深一层的竞争。

B2A的核心是回归Web回归品牌的官网建设，同时以优化余弦相似度为目标增强结构化数据。任何忽视这点的品牌都会在不远的未来承受巨大的风险。

消失的中间地带

2026年的数字营销，或许将是一个剧烈的“分叉”年份。 一方面，我们需要变得比以往任何时候都更加理性、逻辑化，去构建结构化数据，去迎合AI Agent的冷峻算法，做好B2A的“翻译官”；另一方面，为了对抗算法带来的平庸与雷同，我们又需要变得比以往更加感性、更加有人味儿，去保留那些AI无法计算的“瑕疵”与情感。

夹在中间的“搬运工”和“庸才”会被算法无情淘汰。未来的营销人，要么是精通余弦相似度的数据建筑师，要么是能触动人心的造梦者。这场“革自己命”的浪潮，革掉的是平庸，留下的将是更纯粹的专业主义。