1. 引言
在数字化转型浪潮中，生成式人工智能(AIGC)技术正通过其独特技术可供性重塑网络营销的实践逻辑。近年来，AIGC技术的影响已逐步渗透到各行各业，营销领域也不例外。在激烈的行业竞争与“害怕落后”的心理压力之下，许多企业将AIGC技术视为在数字化浪潮中站稳脚跟的关键工具。有研究指出，AIGC显著提升了内容生产力，推动了广告营销与媒介经营的智能化进程。其内容生产模式未来可能对信息传播格局产生整体性颠覆，甚至取代人类对信息流的主导地位，其影响力可与印刷术相提并论[1]。网络，作为与AIGC技术最为贴近的营销场域之一，具有丰富的AIGC使用场景与天然的数字化基因，自然成为了企业尝试AIGC营销的重要场所。2023年已有约半数(48%)广告主企业在线上营销活动中应用AIGC技术，其中超九成用于内容及创意场景[2]。但与此同时，用户对“算法操控”的警惕性上升与营销从业者的技能危机并存，暴露出技术应用中的深层矛盾。
已经有许多研究者注意到这些矛盾，并且展开了研究。许多现有研究都将目光投向具体的网络营销领域，如讨论虚拟AI主播对直播参与行为的影响[3]；还有研究讨论了人工智能对广告创新的影响[4]；也有研究讨论了电商短视频场景中的人工技术应用[5]。也有研究从中观视角出发，聚焦人工智能在营销发展过程中的实际运用问题，梳理了人工智能在外形、互动方式、智能和感情4个方面与人的相似性对用户的影响[6]；有的学者更进一步，从各个人类行动者的角度出发，探讨如何利用AIGC技术将人类从繁重、低效的工作中解放出来，实现人机共赢的新局面[7]。现有研究多将AIGC视为被动客体，聚焦单向度的“技术适应社会”路径，却忽视了其作为非人类行动者的能动性——通过算法转译、数据交涉与人类、制度行动者持续互动，共同编制网络营销的新型行动者网络。
这一矛盾本质上指向一个核心命题：AIGC是如何融入网络营销的日常实践中的？AIGC技术是否也通过自身的技术逻辑驯化着人类？由此，本研究采用驯化理论作为核心分析框架，结合行动者网络理论与技术社会建构理论，构建多维研究视角。通过参与式观察追踪AIGC作为非人类行动者从“技术嵌入”到“流程重构”的动态驯化过程。在直播电商的虚拟主播调度中，在社交媒体的AI文案迭代里，在私域流量的智能触达背后，AIGC正经历着双重驯化进程：一方面，企业通过策略性占有、空间客体化、流程融入和价值转化，试图将技术纳入既有营销框架；另一方面，AIGC通过算法反向驯化、数据依赖性绑架和生成不可控性，持续突破人类预设的控制边界。
2. AIGC的日常化融入：营销生态的技术内化
2.1. 技术想象：网络营销的媒介想象与正式驯化
在AIGC技术正式进入网络营销领域之前，部分营销商意识到AIGC中蕴藏着强大的营销潜力，结合他人推荐、品牌偏好以及自身需求解读AIGC的媒介可供性，结合媒介意义与角色职能的认同展开媒介想象，以实现对媒介技术的预驯化。具体而言，在“AIGC将重塑营销”的竞争现象之下，相关从业者产生了一定的心理压力，并且从自身角色出发，认为未来必须要将AIGC技术纳入到营销实践之中。例如，头部企业(如美团、五菱汽车)的AIGC全员营销实践形成“示范效应”，倒逼行业加速技术采纳；2023年，64%未使用AIGC的广告主中，62%因“害怕落后”计划在未来1~3年引入新技术[8]。这种行业普及率迫使其他企业跟进，以避免在竞争中掉队。不仅如此，广告主普遍要求供应商在保证质量的前提下降低成本，而AIGC被视为降本增效的核心工具。数据显示，62%的广告主认为，在未来1~3年，AIGC对企业的营销活动影响较大，是有力辅助[8]。
在建立了关于“AIGC是企业营销的有利辅助”的媒介想象之后，部分从业者开始了对AIGC技术的挪用，这也是正式驯化的第一阶段，标志着二者之间的驯化关系被正式确认，表现为AIGC技术被获取的过程。上文提到的行业竞争压力、降本增效等是产生挪用的动力，而政府的资金投入、税收优惠、项目扶持等则是重要的拉力。在产生挪用动力之后，从业者会着手进行挪用准备，制定相应的挪用策略以及内容策略。例如，在挪用之前，他们会依据自身条件、对竞争态势的判断等设定预期，在心态上做好相应准备。从业者会综合考量自身所处的营销板块、当前相关技术获取的难易程度等，制定出契合自身条件与需求的具体挪用策略。
2.2. 空间重构：人机协作的场景泛在化
随着更多的从业者尝试将AIGC技术融入到网络营销实践之后，其对AIGC技术的使用也从浅层体验向深层投入转变，并在日常生活中进一步协调与媒介技术的关系，AIGC与网络营销的人机协作场景呈现出泛在化的趋势。这也是驯化的客体化和融入阶段。具体表现为，从业者经过思考后，对AIGC技术在网络营销中的作用进行初步的定位，并根据它的特点将其放置在具体的营销环节之中。在这一阶段，企业首先将目光投向了辅助设计的场景，比如用AIGC生成设计素材，供人类设计师选用。企业的素材需求量是巨大的，这部分的工作也较为繁重，使用AIGC制作素材，大大缩减了准备素材所需要的人力及时间，可以有效地提高营销的效率。2023年八月，AI素材被广泛运用在广告平面设计中。一名小红书用户发帖表示：“感觉AI已经入侵了生活的方方面面……”引起了广泛的共鸣与讨论，评论一面表达了对于AIGC生成素材遍在的认同，一面对这种现状表达了担忧，这种担忧背后正是AIGC技术在网络营销领域对人类行动者的反向驯化，这也是后文要着重讨论的。
经过初步尝试后，AIGC技术在营销内容创作、信息收集、翻译等工具性运用、客户管理等多个环节得到广泛应用。在内容创作方面，AIGC能够快速生成创意文案、设计素材等，与人类创作者协同工作，提高内容产出效率和质量。例如，麦当劳展出了由其粉丝用AIGC制作的“M记新鲜出土的宝物”，其独特的创意和新颖的形式在社交媒体上引起了激烈的讨论。信息收集、翻译等工具性运用方面，企业基于AIGC背后是大数据的底层逻辑，将AIGC当成信息收集、翻译的工具性软件，实现了降本增效。在客户管理方面，AIGC技术同样发挥着重要作用。企业利用AIGC的数据分析和预测能力，能够更精准地进行客户画像和需求预测，从而实现个性化的营销和服务。这种人机协作的泛在化不仅改变了网络营销的工作方式和流程，还提升了营销活动的效率和效果，推动了网络营销行业的创新发展。
2.3. 实践固化：营销流程的算法化再造
随着从业者对于AIGC技术用法的进一步挖掘，AIGC技术被广泛运用于网络营销的各个环节，重塑了网络营销的流程。从市场调研与用户画像洞察来看，一些企业利用AI技术进行市场调研，分析消费群体的需求和特点，如百事可乐公司利用AI技术追踪消费者需求，帮助其在销售、研究和开发流程中更准确地了解目标消费者的需求和期望，以实现高度定制化的体验。从广告策略的制定来看，AIGC技术可以通过实时解读全网舆情数据，帮助品牌主快速把握社交媒体趋势，优化营销策略。在内容创作方面，许多企业突破了用AIGC辅助内容创作的思路，进一步利用AI技术生成内容主体，创作了许多以AIGC为主体的创意广告。如钟薛高，推出了3.5元的低价冰淇淋系列“Sa’Saa”，从产品的研发、命名，到宣传、设计均使用了AIGC，其新颖的概念吸引了众多的目光。除了平面设计的场景，AIGC营销也在短视频场景里有着亮眼的表现。抖音、快手等短视频平台为从业者提供了AIGC创作工具，企业可以利用AIGC技术，结合商品卖点、优惠活动、目标人群痛点以及平台热门素材和爆款文案，在短期内制作出多个脚本，并据此生成视频。除平面设计与短视频场景外，部分网络平台还出现了大量数字人直播的现象。已有研究证明，AI主播个体特征对消费者购买意愿有显著积极影响[3]。在完成了内容创作之后，AIGC技术在智能投放场景中同样有着不俗的表现。2024年4月，阿里巴巴发布全媒体一站式智能投放产品“UD智汇投”，能够覆盖全网各个层级的媒体，通过智能筛选全域资源，实现精准投放，扩大投放效果。总之，通过AIGC技术在市场调研、广告策略制定、内容创作及智能投放等环节的广泛应用，重塑了网络营销流程，推动了营销活动的算法化再造，提升了营销效率与精准性。
3. AIGC的反向驯化：技术宰制下的主体性消解
如上文所述，在数字化浪潮的裹挟下，生成式人工智能技术加速渗透至网络营销领域，重塑着行业的生态。其不仅革新了内容生产模式，更在潜移默化中重构从业者的行为逻辑与认知框架。随着AIGC技术融入网络营销的常态之中，一个耐人寻味的现象逐渐浮现：人类主体性正面临着被消解的危险，AIGC技术也在反向驯化着人类行动者。“反向驯化”是“异化”在智媒体营造的信息环境中的发展和延伸，传媒学界主要讨论媒介技术对人和社会的异化[9]。这一异化进程，正体现在网络营销将AIGC技术纳入日常实践的过程之中。
3.1. 技能退化：从创意主体到算法附庸
当前企业普遍引入AIGC技术重构创意生产流程，其核心逻辑是以技术主导替代人力驱动，从而提升效率。这一转型虽然可以提升内容产能，却潜藏着从业人员创意能力系统性退化的风险：传统创意设计遵循“构思–试错–迭代”的能力成长路径，从业者需在反复实践中锤炼审美判断、用户洞察与方案优化等核心技能；而AIGC技术通过指令集(prompt engineering)将创意生产简化为“需求输入–结果筛选”的线性过程，致使从业者逐渐丧失深度参与创意孵化的机会，最后导致从业人员的技能空心化趋势。
更值得警惕的是，AIGC的“效率假象”可能引发判断力让渡危机。有学者考察了素人主播的实践，认为“正是技术取代了上帝的位置成为人们希望的依据”，素人主播试图和技术互动，将希望寄托于技术[10]。而AIGC也是一种新的技术，“希望实践”也同样体现在网络营销从业者身上。例如，运营人员过度依赖AI选品建议，甚至可能出现盲目跟投AI推荐的高流量低转化商品。这种决策偏差的根源，可追溯至AIGC技术固有的“算法黑箱”特性——AI幻觉(AI Hallucinations)，即大语言模型笃定地捏造事实，且指称为真实信息的情况。而从业者对技术权威的盲目信任使其忽视底层逻辑的脆弱性。这种“算法盲从”现象折射出双重悖论：其一，技术本应扩展人类决策边界，实践中却压缩了理性判断空间；其二，数据驱动策略的理论优势，因训练数据的同质化与反馈机制的缺失，反而加剧决策偏差。这种循环印证了拉图尔的“技术脚本”理论——AIGC通过预设的算法逻辑，正在将网络营销从业者转化为其技能叙事的被动执行者。
3.2. 行为规训：技能重构与算法合谋
AIGC的深度应用正重构从业者的核心能力体系。在传统创意场景中，创意人员依赖美学素养和用户洞察力创造内容，而在业内普遍运用AIGC技术的当下，提示词工程(Prompt Engineering)已成为主导性技能。提示词工程的实践逻辑与早期互联网技术的影响形成呼应，上文所述的转变正如所谓的“谷歌效应”(Google Effect)，指的是人们更容易忘记哪些可以在互联网上轻松查找到的信息[11]，其背后也是人类行动者的核心技能体系被技术重构。在AIGC语境下，从业者不需要掌握复杂的设计原理或叙事技巧，而是将认知资源倾斜于指令的优化策略：记忆关键词组合原则、熟悉不同模型的响应偏好。这种技能坐标系的重构，本质上是一种认知外包——人类将创意生产的核心环节让渡给算法，自身退化为“技术中介”的角色。
3.3. 异化危机：被算法节奏支配的劳动实践
AIGC技术本身的即使响应特性与持续在场特性，正在重塑人类工作的时空秩序。传统网络营销的周期被压缩成“生成–微调”的循环模式，AI的24小时待机特性模糊工作边界，使人类行动者被迫适应AIGC技术快速、无休止的步调，以适配当下与技术深度整合的网络营销日常。如24小时轮播的AI主播融入了电子商务营销，使负责中控等工作人员也被迫调整步调，其工作强度与工作时间被无限拉长。这种种背后实际上是马克思“劳动异化”理论的数字化投射——当人类为适应技术逻辑而扭曲自身行为模式时，技术已从工具异化为支配性权力。吊诡之处在于，从业者正以“提升人效”之名，主动参与这场对自我的技术驯化，从驯化理论的角度来看，这背后也正是AIGC技术对网络营销从业者的反向驯化：AIGC技术通过重构工作流程的时间粒度与空间密度，迫使人类在“技术可供性”框架内重塑其行为模式。
4. 双向驯化的动态平衡机制
在人类驯化技术与技术对人类的反向驯化的两种进程之间，人与机器还形成了一种双向驯化的动态平衡关系。这种动态平衡机制既推动了营销实践的创新，还确保了人类行动者在技术融合中的核心地位与价值，是未来AIGC网络营销的发展方向。
人机协作的核心在于要通过分层协作实现人类与AI的能力互补，而非简单的替代。具体而言，要构建人类与AI协作的混合能力体系，使人类和AI在不同层面上各展所长。
在基础层，以AI为主完成批量标准化内容的生成，如商品图片生成和数据报表制作等，这也就是现在得到广泛应用的AI创作素材，而从业者则主要负责筛选和优化。
然而，如果长期单纯依赖AI自身生成的数据进行训练，模型可能会发生模式崩溃，导致其生成的内容质量下降，最终可能产生出无意义的结果。因此，在中间层，人类与AI要协同工作。企业不能完全依赖AI生成的素材，而是要从业者同时进行参与创作，企业要用来源合法的数据积极调试AI，驯化出属于自己的AI工具。
在更高的层面上，需要人类主导完成深度洞察的工作，如品牌价值观的塑造和跨文化传播策略的制定。人类社会文化环境的复杂性，决定了AI无法真正理解其内部机理，这正需要人类行动者在此方面发挥自己的主观能动性。正如学者彭兰所言：“应意识到发展人工智能旨在增强人类智能而非替代人类，要强调人类的判断、道德和直觉对于各种智能体的关键决策不可或缺”[12]。简而言之，人机协同的本质是认知维度的互补共生，唯有保持人类在价值判断与文化创新中的主体性，智能技术才能真正成为文明演进的催化剂而非解构者。
5. 结论
AIGC技术的介入是推动网络营销发展的重要动力，本研究聚焦AIGC技术融入网络营销实践过程中的驯化与反向驯化机制，并意识到构建双向驯化的动态平衡机制是实现人机共生的有效路径，为相关企业提供决策参考。研究发现，AIGC作为非人类行动者，通过问题化(将人类需求转化为算法可处理的人物)、利益赋予(承诺效率提升)、招募(吸引从业者形成工具依赖)和动员(形成标准化工作流程)四个阶段，完成对人类的驯化。在研究方法方面，本文采用了参与式观察的方法，对AIGC介入网络营销的经典案例进行了分析，但本研究仍然存在着以下局限性：首先，研究结论主要基于网络营销领域的经典案例分析，参与式观察的样本覆盖范围有限，特殊应用场景的缺位可能会削弱结论的推广效力；其次，没能做到系统地考察不同文化语境和社会环境对于技术驯化过程的影响，跨行业研究的不足也制约了结论的推广性。尽管本研究聚焦于网络营销领域的AIGC技术实践，但其理论建构始终根植于人际关系未来的研究可以就AIGC技术在网络营销中的特殊场景进行进一步的深入剖析。