随着数字化浪潮席卷各行各业，广告行业的未来趋势充满了不确定性和机遇，品牌与消费者之间的互动方式正在逐步改变，当下数据驱动的决策已经逐步取代以往经验主导的营销模式。广告业整体数字化程度参差不齐，平台有明显数字化优势，广告主、营销服务商等处在弱势地位。人工智能（AI）当前仅在较为单一环节赋能并衍生出各类工具产品，大热的AIGC技术也不能完全满足需求。对于广告主、平台和营销服务商而言，在当前环境下如何能合规地结合数字技术和AI，打造“数据+AI”营销新范式，解锁新质生产力，实现全域消费者数据的抓取，扩大数据赋能范围，智能化、数据化评估营销效果成为了亟待解决的问题。本文针对上述问题，提出了切实有效的解决方案，同时深入考量了数字技术运用与消费者个人隐私保护之间平衡的伦理议题。

　　当前经济形势下，广告营销行业正面临着前所未有的挑战与机遇。随着全球广告市场渐趋饱和，传统媒介的投放增速明显放缓，整个行业的增长动力显著减弱。在此背景下，广告主的预算分配趋向精细化和多元化，单纯依赖传统广告模式的增长空间变得愈发逼仄[1]。数字营销应运而生，以大数据技术为依托的数字营销模式在一定程度上满足了广告主预算调整的需求。特别是考虑到中国数字营销行业市场规模的庞大，这为其发展营造了广阔的机会空间。

　　然而，当前广告营销生态中存在着明显的不平衡现象。以抖音、小红书等平台为代表，它们不仅拥有海量数据，还构建了全面的生态系统，在生产力和生产资料方面占据显著优势。从生产力角度看，平台方利用自动化流程和先进的人工智能（以下简称AI）技术，能够高效处理广告投放、用户分析、内容推荐等业务，极大地提升了营销效率和精准度。相比之下，大多数代理商和服务商在自动化水平上仍处于较低阶段，在许多关键环节依赖人工操作，导致整体生产力与平台方存在较大差距。从生产资料角度看，平台方积累的数据量远超品牌和代理商，品牌和代理商所拥有的数据及运作系统在数量上与平台方存在明显的不对等。此外，平台数据往往存在半透明甚至不透明的“黑箱”状态，使得品牌和代理商缺乏可靠的“信源”，不得不通过交叉使用多个平台来尽量减小因数据不足和不准确带来的误差。这种生产力和生产资料的双重不对等，使得内容营销陷入困境，难以实现高效、精准的传播与转化。

　　AI技术作为各行业新兴的关键生产力，对数字营销行业的变革与突破具有至关重要的作用。然而，如何将AI技术深度融入数字营销业务的底层，打破当前生产力和生产资料不足且不均衡的僵局，从而真正实现从传统营销模式向智能化、精准化营销模式的转型升级，成为亟待解决的问题。为此，迫切需要学界与业界携手合作，共同探索并提出有效的解决方案。

　　中国广告市场长期以来一直以其庞大的体量吸引着广泛关注。根据市场监督局公布的数据，2023年，全国广告业事业单位及规模以上企业的广告业务收入达到13120.7亿元，广告市场规模占全球比重进一步提高，稳居世界第二[2]。其中，数字营销市场表现出色，规模达10500亿元，约占中国广告营销市场规模的80%，成为支撑整个广告市场的重要支柱。内容营销行业同样不容小觑，其规模达到4000亿元，占数字营销市场约36%，展现出强劲的发展态势。特别值得一提的是AIGC内容营销领域，涵盖了内容制作与智能投放，市场规模在2023年已达50亿元，并有望在2030年飙升至1000亿元，展现出惊人的增长潜力[3]。尽管中国数字营销市场已颇具规模，但近年来整体增速减缓。相比之下，内容营销如同一匹黑马，在市场中保持着高速增长的态势，成为行业发展的新亮点和新动力。

　　与此同时，国内广告行业在时代浪潮的推动下，积极探索创新，涌现出一系列充满活力的新业态，有力地推动了广告营销方式的创新与转型。短视频广告和直播带货已成为当下广告营销的主流形式，借助平台先进的算法推荐技术和实时互动功能，品牌能够精准触达目标用户，实现营销效果最大化。程序化广告则充分利用大数据和AI优势进行精准投放，成功实现广告效果的可测量性和定向性。此外，AI 驱动的智能广告等新技术的应用，进一步提升了广告的个性化、沉浸感和精准度，为消费者带来全新的广告体验。

　　图1和图2以星榜KOL内容营销业务系统为典型代表，展示了数字化系统在其内容营销业务各个环节的关键作用。在前期市场洞察阶段，该系统凭借丰富的数据资源，为制定营销策略提供了坚实基础，助力企业精准把握市场趋势和消费者需求，制定出更具针对性和可行性的策略。进入达人采买环节，系统通过强大的多维度筛选功能，精准定位符合品牌需求的达人，显著提升采买效率和精准度，同时降低人力与时间成本。在营销效果评估阶段，系统凭借实时数据追踪能力，使企业能够迅速获取营销活动反馈，准确评估效果，并据此灵活调整策略，确保营销活动始终朝着预期目标推进，从而最大化营销投资回报率（图1）。整个过程实现了标准流程的自动化（图2）。

　　随着大数据、AI、云计算、物联网等高新技术在广告领域的深入应用和不断拓展，广告的生产、投放、互动以及监管模式正逐渐向着更加智能化、高效化、精准化的方向发展，开启广告营销的崭新篇章。

　　头部互联网平台在数字化浪潮中一马当先，凭借卓越的数字化基建、海量的多元数据资源、强大的算法和高效协同的中台体系，实现了较高程度的流程自动化和智能化，成功构建起一个具有显著优势的数字营销生态系统。这一系统为广告主与合作伙伴提供了精准且高效的营销解决方案，重塑了广告营销格局，引领整个行业迈向新的发展阶段。

　　字节跳动：在这一进程中表现尤为突出。其数字化基建处于领先地位，拥有海量且多元化的数据资源，以及精准强大的算法模型，加之高效协同的中台体系，共同沉淀并强化了其核心能力，推动业务的不断创新与迭代，从而打造出独特的竞争优势。在广告投放流程方面，字节跳动展现出高度的科学性：关键客户（即KA客户）可定制化采购抖音、今日头条等平台的广告位，中小客户则能借助巨量引擎实现程序化购买，这一过程基于数据和算法的科学决策，极大提升了广告投放的效率与精准度。广告投放平台与中台系统紧密相连，共同构成了一个充满活力的生态系统。业务数据在巨量云图等工具中得到有效的沉淀与挖掘，不仅有助于实现精准定向投放，还能进行实时数据分析，为广告主抢占市场先机提供了强有力的支持（见图3）。

　　阿里巴巴：广告投放形式展现出高度的灵活性与多样性，包括但不限于搜索关键词广告、信息流广告等，能满足不同场景需求。通过阿里妈妈联盟等平台，为各类场景和合作伙伴提供诸如淘宝客、直通车等多元化的产品服务。在阿里生态内部，业务数据在数据银行等平台上得到了有效的沉淀与挖掘，这为广告投放决策提供了精准的数据支持，进一步优化投放效果。

　　腾讯：广告体系因其丰富的产品矩阵而显得尤为复杂。微信、QQ等社交平台覆盖了海量的用户群体，为广告提供多元化的场景和触达机会。广告数据在广点通等平台得到沉淀和分析，为广告主提供科学的决策依据，提升了投放策略的科学性和效果。

　　快手：通过磁力引擎汇聚了多种广告产品与服务工具，成功构建了快手营销主场，提供全链路的营销服务，极大地增强了品牌与用户之间的连接与沟通，从而提升品牌营销的效能。

　　总之，头部平台凭借自身的独特优势，通过开放数据产品和API接口（图4），赋能合作伙伴。这不仅促进了生态良性循环，还帮助平台通过获取反馈来不断完善自身。同时，这些平台树立了行业标准，提升开发效率，降低技术壁垒，推动了行业的规范发展。在数字营销领域，这些头部平台正引领着整个行业持续前行。

　　然而，在数字化广告系统的构建与应用过程中，各代理商和品牌方的数字化转型步伐并不统一，这些群体与头部代理商即头部平台间显现出鲜明的差距。

　　众多中小代理商或传统广告代理商，受限于自身的技术能力，往往缺乏高效的数字化工具与技术平台支持，难以迅速适应广告主日益变化的营销需求，因此在数字化转型的道路上遭遇了诸多障碍与挑战。这些代理商在技术采纳上相对滞后，数据管理能力不足，营销策略也趋于传统且单一，无法充分利用大数据、AI等前沿技术为客户提供精准、个性化的营销服务，从而在市场竞争中逐渐落入下风，业务发展受到显著制约。

　　从品牌方看，其数字化进程同样呈现出明显的两极分化态势。大型品牌方凭借强大的资金和技术研发实力，能够自主投入资源进行营销数字化基础平台的开发与建设，较为有效地整合内外部数据资源，并借助先进的技术工具实施精准营销与市场分析，从而在数字化营销领域取得了显著成效，实现了较高水平的数字化运营与管理。相比之下，众多中小品牌方则面临着诸多难题。受限于资金、技术等因素，这些品牌方的数字化程度普遍较低，尚未搭建起完善的数字化基础设施和数据管理体系，在营销活动中对第三方平台和代理商的依赖程度较高。

　　《中国MarTech市场研究报告》显示，部分中小品牌方在营销数字化布局初期便遭遇了困境[4]。从企业内部分析，首要问题在于缺乏营销数字化的实践经验，导致企业在面对复杂多变的市场环境时，对于营销场景的拓展方向及产品的后续布局缺乏清晰明确的战略规划。此外，企业内部数据系统建设得不完善也是一大瓶颈，具体表现在数据的收集、整理、分析及应用能力有限，这使得企业的整体数字化水平较低，进而造成企业所投入资源与实际开展的数字化布局难以高效匹配，严重阻碍了营销数字化的推进速度和实施成效。

　　从外部市场环境分析，市场中充斥着众多细分领域的服务商，这些服务商在业务范围和服务内容上高度相似且重叠，使得中小品牌方在选择合作伙伴时感到无所适从，难以精准识别出最符合自身发展需求和特点的服务商。这一现状无疑进一步加剧了中小品牌方推进营销数字化布局的难度与复杂性，对其数字化转型的顺利实施构成了障碍。

　　综上所述，在数字化广告蓬勃发展的浪潮中，头部代理商凭借先进的技术和创新的营销模式，拥有海量数据和机器算法的控制权，引领着行业的发展方向。其他代理商和中小品牌方则需靠人力和少量数据，它们面对有限的业务空间，难以找到有效对策，陷入不停的阵地转移。对这些企业来说，缩小与头部代理商和大型品牌方之间的数字化差距，共同推动整个行业的数字化升级与持续发展，是它们面临的共同任务。

　　针对这一挑战，本文强调，将AI技术深度融入营销业务底层及核心层面，驱动整个业务流程的优化升级，应成为这些企业克服重重挑战，加速数字化转型步伐的重点方向。

　　在中国广告行业，AI的应用正逐步扩展其影响力。尽管AI技术已在数据分析、精准投放及个性化营销等领域实现了初步应用并取得成效，然而，其整体应用水平仍相对有限，尚未全面渗透到广告链条的各个环节。

　　首先，在数字营销领域，AI的应用呈现出散点式与低渗透的特征。AI仅在内容营销、投流、直播等业务的个别环节中发挥作用，而未全面覆盖所有领域。例如，AI的应用多集中在广告投放的精准度和个性化上，它利用大数据和机器学习，能够实时分析大量用户行为数据，如用户的搜索记录、浏览习惯和购买偏好等，助力广告主精准定位目标受众；而在广告内容营销的其他方面，AI的应用则相对匮乏。

　　其次，即便在AI已涉足的业务环节中，其应用也往往局限于特定节点，未能贯穿业务全过程。例如，在内容营销业务中，AI虽能被用于有效筛选达人，大大提升达人选取的效率和匹配度，但在后续根据brief进行内容创意及营销效果预测方面，AI则未能发挥作用，依旧需要依赖人工的力量来完成。

　　此外，AI在数字营销中更多被视为一种辅助工具，而非主导营销全环节的力量，呈现出强烈的工具性特征。尽管部分广告公司和平台已开始尝试利用AI生成文案、剪辑视频等，但其产出成果仍与业务人员的手工作品存在较大差距。AI虽能提高广告创作效率，降低人力成本，但在创意和情感表达方面存在较大局限，所以目前仅能作为辅助工具使用。

　　由此可见，数字营销行业在采纳和应用AI方面尚存在巨大的提升潜力与空间。尤其面对当前广告市场日趋饱和、生产力和生产资料不足且不均的严峻挑战，亟须积极探索如何巧妙利用AI赋能，破解当前的困境。只有这样，才能真正推动行业从传统营销范式向智能化新模式转变，实现营销领域的深刻变革。

　　本文指出，在数字化基建的基础上，唯有借助“数据+AI”融合形成的新质生产力，全面赋能数字营销的各个环节，方能突破现有局限。这也意味着要构建一个以数据为核心驱动力的AI营销新范式（见图5）。

　　AI大模型是基于大规模数据和强大计算能力训练而成的“大参数”模型，具备高度的通用性和泛化能力。为了将AI有效应用于数字营销，首要前提是向这些AI大模型提供充足的数据，以确保它们能够为数字营销赋能。因此，构建数字化基础设施变得至关重要，因为它能够提供数据沉淀的平台以及为AI赋能所需的接口。

　　数字化基建的核心在于信息化过程，这一过程通过构建业务系统，将业务的相关信息转化为电脑可读的数据形式。这些数据的沉淀为AI的学习提供了必要的依据和基础。当不同业务的数据在数字化基建中沉淀后，就形成了支撑AI自动化进行数字营销的赋能接口。

　　在实际操作中，比如内容营销、投流、直播电商等，各自都会建立相应的系统，并将日常工作的数据导入其中。这些数据在数字化基建中经过转化，变为AI可读的形式，进而供AI进行学习。原先，AI可能只能协助我们生成投放素材，而素材的具体投放仍需人工操作。但现在，随着这些数据在数字化基建中的沉淀，AI只需从基建中提取数据并进行学习，就能自动化地完成素材的投流动作（见图6）。

　　鉴于当前AI仅局限于作为数字营销中某一模块或业务节点的工具，我们面临着生产力提升的局限性。因此，搭建数字化基建显得尤为重要。数字化基建不仅能够助力AI全面赋能数字营销业务的各个环节，还能突破对人类生产力的依赖瓶颈，催生新的生产力形态，进而实现生产力的显著倍增。

　　在“数据+AI”驱动营销新范式的过程中，搭建“技术-产品-业务”一体化的架构至关重要，它将为数字化营销的各个环节提供坚实的支撑。以内容营销为例，这一架构的工作流程如下：首先，基于数据分析确定内容的生产方向；接着，利用AIGC技术提升内容生产力；然后，结合二方或三方数字资产，运用AI进行内容达标审核、理解营销需求，并匹配相应内容以完成内容及媒介管理；之后，根据目标受众（TA）画像数据和预测模型，利用AI模拟用户行为及广告孪生系统，进行效果预测；最后，依据投放及转化过程中回流的数据，运用AI实现广告的自动投放与转化优化。

　　“技术-产品-业务”一体化架构正是基于与上述内容营销相似的范式来搭建，它由内容生产（AIGC Engine）、效果预测（Prediction）、媒介管理（Channel）和投放监测（EC）等核心模块组成（见图7）。根据业务类型的不同，该架构能够灵活切换相应的产品和技术，实现技术、产品与业务的精准匹配。例如，在电商带货业务中，该架构能够支持内容生产，并将内容分发至不同账号以监测投放效果；而在达人营销中，它则更侧重于达人池的管理、品牌brief的理解以及达人标签的划分。这样的设计确保了架构的灵活性和适应性，能够满足不同业务场景的需求。

　　在“技术-产品-业务”一体化架构中，Social DAM扮演着核心角色，它是相对于DAM1.0而言的DAM2.0版本，可以被视为“数据大脑”。DAM1.0通常只涵盖了传统标签体系和一方数字资产，大致包括品牌标签（如品牌名）、行业标签、商品参数标签以及渠道标签等较为基础的数据。而DAM2.0不仅仅局限于品牌内部的数据，还将品牌以外的三方数据资产整合进了这个“数据大脑”（见图8）。例如，达人发布的视频的传播数据和后链路的转化数据，这些数据是在具体业务执行过程中不断产生的。通过运用数据处理能力和AI技术，DAM2.0能够对这些内容和数据进行信息化处理，并打上相应的标签。这一过程不仅提升了数据的价值，更重要的是，它能够反过来赋能内容生产侧和投放侧。换句话说，通过深度挖掘和分析这些数据，内容生产者可以更加精准地了解用户需求和市场趋势，从而创作出更符合受众喜好的内容；同时，投放侧也能根据数据分析结果，更加精准地定位目标受众，提高广告投放的效果。

　　下面，我们会通过两个来自实际工作的KOL营销案例，来说明上述“数据+AI”技术和流程是如何帮助提高生产效率的。

　　运用AI进行KOL数据管理，核心在于构建一个全面的KOL数据管理库，以实现对KOL数据的系统化管理和深入分析，进而更有效地发掘和利用KOL资源。

　　这一过程首先从对整个KOL池内的达人进行分类开始，通过精心设计的选择策略，对达人进行科学合理的分级。随后，基于创作策略，我们将分级后的达人列表与各种创作元素（涵盖产品属性、适用场景、核心卖点、美学标签等）进行精准匹配，以确保内容创作既符合品牌调性，又能吸引目标受众。接着在发布阶段，我们遵循既定的发布策略逻辑，在合适的媒体平台上进行内容的发布与推广。与此同时，为了保持KOL资源的持续优化与更新，我们引入KOL淘汰系统。该系统会根据投放效果的实时监测结果，动态调整达人数据，及时淘汰表现不佳的KOL，确保合作资源的高效利用。

　　图9呈现了上述流程的整体方法论，图10在策略层面进一步展示了该方法论的具体操作方式。通过以上步骤，我们不仅实现了对KOL数据的全面管理，还确保了KOL营销活动的有效性和可持续性。

　　AI介入KOL营销的流程首先涉及将品牌brief存入brief库，并立即利用AI技术进行拆解，提炼出关键词和核心内容。随后在达人池中，AI会进行智能筛选。这一筛选过程是多维度的，除了依赖诸如小红书的蒲公英平台和抖音的星图等广告交易平台为达人提供的标签外，还引入了AI完成的非标需求匹配筛选以及私域业务数据匹配筛选。

　　非标需求匹配筛选是指AI通过分析达人过往的视频内容，识别出更为精细的标签。例如，当母婴品牌的brief中明确要求种草视频需有孩子出镜时，仅凭平台提供的标签可能难以高效筛选达人，而AI则能精准地完成这一任务。私域业务数据匹配筛选则是基于KOL私域历史合作数据的筛选，包括达人笔记返点、合作态度、是否配合评论区维护等在执行过程中才能获取的数据。通过参考这些私域业务数据，可以进一步筛选出更优质的KOL。

　　经过这三个层次的筛选后，AI会生成一份与brief匹配度较高的达人名单。接下来，SoPG电子官方平台cial DAM系统将介入，负责内容创作和投放执行，并对前链路数据（即传播效果数据）和后链路数据（即转化效果数据）进行监控。最终，这些数据会再次反馈回Social DAM系统，用于更新数据库，并在未来的营销活动中为内容生产提供指导方向（见图11）。

　　在数字营销时代，“数据+AI”的融合模式展现出了多维度的价值，将深刻改变营销格局，为品牌和企业带来前所未有的机遇与优势。

　　“数据+AI”的模式为数字化时代的品牌营销带来了全新的生产资料与生产力。数据作为一种新兴的生产要素，不仅构建了市场供给与需求之间的新桥梁，还通过其纽带作用，促进了人才、资本、技术、管理等创新要素在价值链上的高效联动，进而提升了资源配置的效率。在数字营销领域，通过多元化渠道汇集的海量数据，涵盖消费者的行为模式、偏好倾向、购买历史等，为品牌提供了深入洞察消费者的坚实基础，使品牌能够据此向消费者推荐相关产品或服务。这些数据助力品牌精确捕捉消费者的需求，从而制定出更具针对性的营销策略。

　　此外，数据驱动的AI工具和自动化技术作为新型生产力，极大地推动了营销活动的高效执行。AI凭借机器学习和深度学习算法，能够迅速分析处理海量数据，为品牌提供实时的市场反馈、精准的市场趋势预测以及详尽的消费者画像。同时，自动化技术助力品牌实现营销流程的标准化与自动化，减轻了繁琐且重复的人工任务负担，提升了营销活动的效率与质量。展望未来，独立的人工智能代理（AI Agent）有望全面接管从内容创意生成到精准匹配、吸引关注、促进购买、后续跟进与反馈等一系列用户体验环节的工作，充分发挥其独立决策与高效执行的能力[5]。

　　在当今这个市场竞争愈发激烈的环境下，消费者的需求日益展现出多样化和个性化的趋势。如何凭借市场洞察精准对接消费者偏好、满足其多元化需求，并有效吸引消费者注意力，已成为众多企业在技术布局与市场竞争中的核心战略焦点。借助“数据+AI”的模式，品牌能够依据消费者的个性化需求，智能匹配广告内容至目标受众，提供量身定制的产品或服务。同时，通过深入分析消费者的反馈数据与评价，品牌可以深入了解消费者的满意程度，进一步探索产品或服务的改进空间，从而提升消费者的满意度与忠诚度。

　　在广告预算的分配策略上，AI通过对既有数据的深度剖析及对未来市场趋势的精准预测，能够为营销人员提供更为科学合理的预算分配建议。在效果数据监控方面，AI能够实时收集并解析相关数据，为营销策略的持续优化提供坚实的数据支撑与有力指导。

　　广告行业因其人员流动性强和经验密集型的特性，面临着一定的系统性风险，而“数据+AI”的模式则能够在一定程度上缓解这些风险。

　　一方面，人员的高流动性可能导致广告公司面临项目经验和客户资源流失的风险，进而影响公司的业务稳定性。然而，通过强化数字化基建并深化AI技术的底层应用，广告公司能够将大量的项目经验和客户数据进行数字化存储与深入分析，进而转化为公司的知识资产。这样一来，即便人员发生变动，这些知识资产依旧能为新团队提供宝贵的参考与指导，有效降低项目推进过程中的潜在风险。

　　另一方面，经验密集型的特征使得广告行业对个人经验的依赖程度较高，经验丰富的员工离职可能会给企业带来显著的损失。“数据+AI”的模式则能通过自动化和智能化的工具，将部分依赖个人经验的工作进行标准化和流程化处理，从而降低这种依赖。例如，一些广告投放平台可以利用AI算法自动优化广告投放策略，提升广告效果，减少对人工经验的过度依赖。

　　在我们提议“数据+AI”这一营销新范式之际，亦需深刻审视并慎重考量在运用数据及AI技术过程中所涉及的伦理议题。其中，在进行数据分析和决策制定的过程中，企业与组织必须将数据合规性与价值归因视为两个至关重要的核心要素。这两个方面不仅深刻影响着企业的运营效率，还直接关系到用户的信任建立以及可能面临的法律责任。

　　在数据收集与分析技术日新月异的当下，企业能够轻易地获取、存储和利用海量用户数据。为保障用户隐私不受侵犯，企业务必严格遵守相关法律法规，如《中华人民共和国数据安全法》和《个人信息保护法》，确保以合法、明确且透明的方式征得用户同意，特别是在收集个人敏感信息或执行自动化决策时。对于指纹、心跳、个人喜好、锻炼情况、饮食习惯等涵盖个人生活多个方面的隐私信息，其使用必须恰当。然而，实践中常有“被迫同意”的情况出现，即用户若拒绝个人信息授权，则无法正常使用该应用，这在一定程度上削弱了用户的选择权。

　　此外，企业还需采用先进的技术手段和管理措施，全方位保障数据的安全性，严防数据泄露和滥用事件的发生。鉴于众多公司和政府组织将隐私数据存储于云端，这些数据面临更高的安全威胁和攻击风险，需要加强对云端隐私数据的保护。唯有在充分尊重用户隐私的基础下，企业方能构建起稳固的客户关系，赢得用户信任。

　　数据合规不仅关乎个人隐私的保护，还涵盖了数据的准确性、完整性和可用性等多个方面。企业在开展数据分析工作时，必须严格遵守国家相关法律法规及监管要求，对核心数据、重要数据、敏感数据及个人隐私数据实施全面保护。为此，企业应强化合规意识，构建完善的数据合PG电子官方平台规与个人信息保护的组织架构和管理体系。这要求企业对数据来源进行严格审查，实现数据处理过程的透明化，并加强数据存储与传输的安全保障。合规性不仅是法律层面的硬性要求，更是企业声誉与品牌形象的重要支撑。

　　数据合规还包含手段合规、产品合规及监管合规三个方面。在数据采集环节，技术手段的合规性至关重要，如指纹信息、虹膜信息等生物特征识别技术的使用，需有合规约束，确保其与真实结果的一致性；又如平台获取品牌消费者相关数据时，服务商必须获得品牌授权，方可通过平台获取相关数据进行营销应用。在产品合规方面，与数字化相关的产品在设计时，应紧扣合规要求进行流程及页面布局设计，力求在“政策合规”与“业务目标”之间找到平衡点。最后，在监管层面，监管机构需建立标准化、规范化的监管执法体系，依法加大对网络安全、数据安全、个人信息保护等领域的执法力度，引导企业数字化转型有序、合规推行。

　　价值归因作为一种重要工具，旨在深入评估不同因素对企业业绩（如收入、客户满意度及市场份额等关键指标）产生的积极影响。然而，在数据分析实践中，价值归因同样面临着数据合规与个人隐私保护的双重挑战。

　　为确保价值归因分析的有效性与合法性，企业在分析过程中必须严格遵循数据合规原则，确保所采纳的数据是通过合法途径获取的，且在分析流程中不侵犯用户的隐私权。企业还需对数据的代表性和准确性给予高度重视，这是保障归因结果可靠性的基石。通过实施合理的价值归因分析，企业能够更精准地优化资源配置，提升营销活动的成效，为其长远进步注入强劲动力。

　　综上所述，在探索并打造“数据+AI”营销新范式的过程中，企业势必会遭遇一系列的法律和伦理挑战。为此，构建全面且稳健的数据治理框架显得尤为重要，这有助于企业有效降低数据管理风险，确保其在数据分析和决策过程中不触碰法律法规红线，从而有效规避潜在的法律责任与经济损失，为企业的可持续发展奠定坚实的基础。