我。战略概述：谁是增长的终极推力
2026年不是实验时代，而是数字营销的黄金时代，人工智能（AI）被认为是终极推力，直接转化为核心竞争力。这一转变是一种战略推动，符合越南到2030年将数字经济贡献率达到GDP 30%的国家目标。市场分析表明，到2030年，人工智能解决方案的应用可为东南亚经济体带来高达8350亿美元的经济效益。
人工智能：从审慎到战略衡量策略
领先企业与落后企业的区别在于思维转变：从“AI，谨慎”到“AI，自信、可衡量”。 CMO 无力承担分散的人工智能项目；它们必须与董事会级别的业务目标密切相关。
虽然首席执行官们预计未来一年半的生产力将提高高达 17%，但只有约 8% 的员工有效地应用人工智能。这一差距表明，突破性优势在于能够将人工智能价值转化为明确的关键绩效指标（KPI），例如成本优化或人力资源节省。融合AI不仅仅是购买工具，而是改变运营基础，将AI变成战略增长动力。越南制定了培养 7000 名人工智能专家的战略，正在为国内 MarTech 和研发项目创造理想的启动平台。
二． 4 绩效和自治的领先趋势
2026年颠覆性人工智能营销趋势将集中在战略层面的自动化决策和无需人工干预的实时绩效优化。
趋势一：自主绩效营销（APM）——终极引擎自主优化
APM标志着手动优化时代的结束。它代表了向完全基于实时机器学习的操作系统的范式转变。 APM系统不仅执行营销任务，还不断观察和分析用户行为数据，实时自我调整策略。人工智能不仅仅是按计划发送电子邮件，而是自动确定最佳发送时间、最高度个性化的内容，并预测转化的可能性。 APM 是一个“活的”系统，能够通过每次营销活动进行自我完善，使营销人员从执行者的角色中解放出来，转变为监控、管理和培训自主系统的角色。
趋势 2：超编排和 CX 与 Agentic AI 统一
Agent AI 正在从单纯的工具转变为运营架构师（编排者）的角色。以人工智能为主导的代理编排被认为是人工智能增强营销活动的最重要方式之一。高级人工智能代理是能够规划、预测结果并灵活适应不断变化的环境的系统，远远超越反应式机器人。
到 2026 年，客户体验编排将成为核心业务需求。这需要系统、人员和流程的集成，以创建无缝的端到端旅程。随着通信技术和人工智能的融合，目标是实现单接触解决。突破在于 Agentic AI 将模糊销售和服务部门之间的传统界限，提供真正无缝的客户体验 (CX)。只有企业打破传统孤岛并建立“治理框架”，这种高水平的自动化才有可能实现。
趋势 3：代理辅助商务的崛起“超级士兵”有能力解决复杂问题，同时促进销售。人工智能用于揭示有关客户最关心的主题、哪些活动正在产生影响以及您的产品缺乏哪些方面的重要见解。这些信息可帮助领导者做出更多以客户为中心的决策，从而提高收入和满意度。采用企业的收入平均增长26.7%，CSAT（客户满意度指数）平均增长32.6%。将对话分析扩展到整个企业将呈指数级增长，将服务中心转变为利润中心。
趋势 4：深入研究：投资基础数据治理 - 黄金基础
虽然人工智能是引人注目的标题，但数据基础才是成功的故事。人工智能的真正影响需要干净的数据、共享的定义以及技术和业务团队之间的密切合作。
2026 年，对客户数据平台（身份、同意、质量）的投资将会增加。这包括将原始数据转换为有用的数据产品的过程。在组织上，企业需要建立跨职能的客户旅程委员会来制定政策，确定纠正措施的优先顺序，并将 CX 指标与公司 KPI 同步。
III.内容和愿景革命性的 2 个趋势
生成式人工智能与搜索方法变革 (SGE) 的结合正在重塑内容制作和分发策略。
趋势 5：规模化多模式生成式制作并利用成本优势
生成式人工智能在全球掀起了一股浪潮，并悄然进入越南市场，带来了巨大的收益对新的创意生产力的期望。该技术可实现动态内容创建，目前约占数字视频广告的三分之一，有助于提高点击率等关键绩效指标。
生成式人工智能的前沿在于其能够创建各种高质量内容（从文本、图像、音频到视频），并且这些内容日益个性化。对于越南市场，Ai Content Hub等国内MarTech工具正在为中小企业和机构提供战略解决方案。这些解决方案能够加速数字营销、降低高达 80% 的人员成本并加速 SEO。例如，Ai Content Hub 每月可自动生成 50-100 篇优质 SEO 文章，只需 30 秒即可创建 1000 多篇文字文章，展示了几乎无限的内容可扩展性，这是利用大规模成本优势的关键。
趋势 6：SGE 霸权 - E-E-A-T 内容验证战
Google 集成搜索生成体验（SGE）彻底改变了用户与搜索结果交互的方式。 SGE 提供了出现在传统搜索结果上方的更详细、直接和全面的答案，并附有来自受信任网站的引用。
为了在 SGE 时代保持知名度并获胜，内容必须严格遵守 E-E-A-T 规则（经验、专业知识、权威性和可信度）。 Google 已警告屏蔽低质量内容的网站，包括由 AI 大规模生成的内容。
突破性策略是使用生成式 AI 来加快这一过程（例如，创建 SEO 优化的大纲和快速草稿），但随后要求内容由行业专家（主题事务专家）审核和编辑，以确保高体验和可信度，从而关闭 E-E-A-T 标记。此外，营销人员需要调整内容以适应不同的格式（新闻、图像、视频），并确保内容、SEO 和社交媒体部门之间的紧密联系，以最大限度地提高出现在多元化 SERP 上的机会。
IV。 2 法律和道德趋势
随着人工智能深入参与个性化决策，法律合规和建立信任对于最大限度地降低战略风险至关重要。
趋势7：设计信任和移情自动化——从核心建立信任
无情感自动化的兴起正在推动“信任衰退”。为了克服这个问题，2026年营销策略需要平衡大规模同理心和运营效率。通过透明的政策和有用的自动化赢得信任的组织可以获得卓越的绩效。
“设计信任”原则必须在客户旅程管理中正式化。这三个关键要求包括：
明确同意：关于数据收集和使用的明确政策。
可解释性 (XAI)：客户需要了解人工智能如何做出与他们相关的决策。
快速人工升级：设计人工智能必须知道何时快速将问题转移给人类员工，避免毫无生气的自动化。
趋势 8：主动遵守 PDPA - 法律保护带（第 13/2023/ND-CP 号法令）
基于处理大量个人数据开发深度预测个性化（Predictive Personalization）和Agentic AI Orchestration。这使得遵守越南关于个人数据保护的第 13/2023/ND-CP 号法令变得紧迫。
企业必须积极主动地制定透明政策，特别是明确披露与数据处理者（MarTech 供应商）和第三方（代理营销）的客户数据共享。根据第13/2023/ND-CP号法令，当发生违规行为时，数据主体有权要求赔偿。因此，缺乏可解释性和明确的同意使人工智能个性化活动面临严重的法律风险。对同意管理技术和政策制定的投资应被视为战略保障。
V. 2 人力资源和渠道的热门趋势
趋势九：人工智能为核心能力：强制再培训——新的劳动力职位
人工智能整合正在引起营销劳动力市场的重大转变，特别是随着人工智能一遍又一遍地取代重复性任务，入门级职位的萎缩。
2026年，人工智能不再被视为单一工具，而是每个个人和企业的核心竞争力。培训和发展 (L&D) 活动必须将重点从教授如何使用工具转移到培训员工如何利用人工智能为企业创造真正的价值，并与优化成本或节省人力资源等业务目标挂钩。正确的学习与发展策略是将学习嵌入到工作流程中，展示出对绩效和业务成果的明显影响。
趋势 10：非规范虚拟影响者 (VI) – 品牌独特优势
虚拟影响者 (VI) 已经超越试点阶段，成为推动销售和参与的重要参与者。
在越南，Virtual Influencer Tho Bay Mau等典型案例显示了非规范虚拟角色（non-normnorm personas）商业化的潜力
。这个角色以其幽默的个性和独特的身份，通过视觉描绘挑战了规范的男性规范。这一策略通过模因形式的共同创造和复制过程得到了放大，利用注意力经济挑战社会规范。通过与产品交叉推广，这种非规范的男性形象的商业化表明，高度差异化的虚拟身份可以产生可观的利润，并为品牌创造独特的优势。VI。 2026年突破行动路线图
明确同意：关于数据收集和使用的明确政策。
可解释性 (XAI)：客户需要了解人工智能如何做出与他们相关的决策。
快速人工升级：设计人工智能必须知道何时快速将问题转移给人类员工，避免毫无生气的自动化。
2026年是人工智能集成必须从技术目标转向战略业务目标的一年。要实现突破，企业需要同时把握以下 10 个趋势：
自主绩效营销 (APM)： 自动实时营销活动优化。
超级编排和统一 CX： 使用 Agentic AI 进行协调，消除销售服务边界，实现单一联系人决议。
代理辅助商务的兴起：为员工配备人工智能，以提高服务绩效并推动销售。
投资基础数据治理：确保干净、整合的数据和跨职能治理。
规模化多模式生成生产：杠杆生成式 AI 大规模制作多渠道内容并优化人员成本。
SGE 至上：E-E-A-T 内容验证：优先考虑由专家审核的内容，以获得 Google SGE 上的可见性。
设计信任和移情自动化：通过透明、解释和快速人机原则建立信任升级。
主动实施 PDPA 合规（第 13/2023/ND-CP 号法令）：官方优化数据管理政策，以最大程度地降低法律风险。
人工智能作为核心能力：强制再培训：将人工智能培训为核心能力，将学习与发展与业务 KPI 联系起来。
非规范虚拟影响者 (VI)： 利用独特的虚拟角色来创造品牌差异化并实现商业利润
突破性的人工智能营销策略，类似于 Tan Phat Digital 在大型技术项目中实施的路线图，需要有条理的路线图和广泛的组织承诺。以下是五步战略路线图：
2026 年实施人工智能营销战略的五步路线图
1.建立数据基础和治理：
2026 年战略目标：确保清洁、统一的数据并严格管理同意。
需要克服的障碍： 技术与业务之间缺乏协作；分布式数据。
2.确保积极遵守法律（第 13/2023/ND-CP 号法令）：
2026 年战略目标： 设计信任的正式化、数据处理器的披露和 XAI 机制。
克服的障碍： 补偿风险和缺乏透明度巴赫。
3.重新培训和增强 AI 核心能力：
2026 年战略目标：将员工从工具用户转变为 AI 战略家，使学习与发展与业务 KPI 保持一致。
克服的障碍：抵制变革；人工智能有效应用率较低（8%）。
4.选择自主 MarTech 生态系统：
2026 年战略目标：优先考虑灵活的集成解决方案 (API) 和学习和自我调节的代理人工智能。
需要克服的障碍：技术摩擦；选择与基础设施不兼容的工具。
5.部署超级编排和 APM：
2026 年战略目标：消除销售服务边界，自动化端到端流程以实现单一联系人解决方案。
需要克服的障碍：缺乏治理框架；流程不一致。
优先考虑战略培训预算：企业需要重新分配学习与发展资源，重点培训员工如何从人工智能中释放商业价值。这有助于通过重新定义和提升现有团队的角色来应对裁员。
人工智能生命周期成本管理：除了初始实施成本之外，还需要对维护、算法更新和人工智能软件许可等持续成本进行预算。这对于确保系统持续平稳运行并随着时间的推移提供准确的结果至关重要。
混合内容协作：对于大规模内容策略，利用本土自动化 MarTech 解决方案将人员成本降低高达 80% 是可行的。然而，为了确保在 SGE 上取得成功，企业必须始终保持由主题专家进行的内容审核流程，以确认 E-E-A-T，确保内容创建的速度不会降低品牌声誉。
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