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易点天下发布AI营销平台AdsGoaiAgentic AI框架重构营销增长范式

2025-07-24  

  

易点天下发布AI营销平台AdsGoaiAgentic AI框架重构营销增长范式(图1)

  7月22日,企业国际化智能营销服务商易点天下301171)(301171.SZ)于2025阿里云AI势能峰会正式发布其AI Drive2.0数智营销解决方案及首个全球多渠道全托管AI营销专家-AdsGo.ai。

  据了解,AdsGo.ai专为全球初创期和成长型企业所设计的全自动AI广告投放系统,旨在将复杂的数字营销,通过前沿AI Agents技术,转化为“一键启动、长期运转”的管家式服务,致力于在AI时代重塑营销公平,帮助每一个优秀的产品找到其全球增长的新路径。

  AI Agent技术的爆发,正在打破营销的服务边界,让触达更广泛的群体成为可能。

  据统计,全国超12万家跨境电商企业中,90%为中小企业,面临着优秀营销人才成本高、预算有限、人才流失率高的三重困境。这种不对称的竞争,导致许多本拥有广泛市场的中小商家,因为不懂营销、缺乏时间和资源而在征战全球市场的初期倍感压力。

  针对这一行业痛点,易点天下通过前沿AI Agent技术,将复杂营销工作流通过Multi-Agent和 AI Workflow来封装成一个7x24小时不间断工作的AI智能体系,以AdsGo.ai作为商业化载体,助力全球初创期和成长型企业亦能享受到AI带来的增长红利。

  区别于仅执行预设规则的营销自动化工具,AdsGo.ai通过内部互相串联的、能够理解商家目标,自主分析市场,制定并执行策略营销的垂类AI Agent,实现程序化自动化到智能化自动化的跨越,让用户只需要专注于自己的核心业务,由AI agent 即可自动完成“一键启动、长期运转”的管家式营销服务。

  AdsGo.ai官网演示视频显示,只需输入营销目标,AdsGo.ai系统即可调用AI Agent自动生成包括多专家营销分析、跨媒体广告构造、专家级创意解析、长效创意策略生成、AI广告洞察优化、广告自动调优的广告结构,使用者无需任何技术背景即可5分钟搞定投放。

  产品发布当天,AdsGo.ai即开放注册。公司披露内测阶段数据显示,AdsGo.ai帮助初创期和成长型企业实现广告策略多样性与投放效果提升5倍,创意素材测试效率提升10倍,节省广告营销人力成本达65%,对比中级优化师,AdsGo.ai的投放广告单次转化费用降低26%,链接点击率提升47%,放量效率提升132%。

  “除了为专业人士开发提效工具(co-pilot),我们看到了易点天下+AI在打破出海营销领域信息差、能力差上的优势,为那些长期被忽视但数量规模庞大的出海玩家提供解决方案(AI Ad Expert / colleague)更符合易点科技使世界变得更平的使命。”易点天下产品研发部总监 Guy Guo表示,从科技赋能,到科技公平,AdsGo.ai希望能重塑营销公平,助力更多初创期和成长型企业在AI时代找到出海增长新路径。

  AdsGo.ai诞生背后,同样是易点天下在AI领域长期持续投入的商业化兑现。

  随着Agentic AI拐点来临,营销行业则被视为AI AgentPG电子官方平台最先落地的“价值兑现地”。当前,全球78%的企业计划在营销领域部署AI Agent,市场洞察、创意生产、数据分析等迎来全面智能化。

  在此期间,易点天下自GPT-3时代起便前瞻性布局生成式AI技术,构建了包括KreadoAI、CyberGrow、Funsdata、Cycor及AdsGo.ai等营销全链路AI工具,并在第一时间接入了多种前沿多模态大模型并重训与调优,以自研的MCP Server智能中枢为核心调度平台,完成了全流程AI化、工程化、系统化的营销能力覆盖。

  此外,从单一大模型到AI Agent,再到多Agent协同演进,易点天下对AI落地应用的理解,从来都不是只解决单点问题,而是以增长为目标的智能体生态系统。

  以AdsGo.ai为例,其汇聚易点天下长期积PG电子官方平台累的海量全链路营销数据,串联起易点天下业已发布的KreadoAI、Funsdata、Cycor等产品,以ChatGPT、Qwen、Deepseek、Cluade等多模态大模型为基座,集成了包括市场分析Agent、媒体策略Agent、预算分配Agent等多Agent架构,搭配强化学习推荐算法、多模态内容理解算法、创意素材生成算法等自研AI算法模型的生态系统,从而实现“一键启动”广告自动投放全链路。

  AdsGo.ai平台的发布,意味着易点天下开始将服务头部客户时沉淀的专业营销能力,通过AI技术进行“普惠化”,助力更多初创期和成长型企业在AI时代自信地走出去,开启从1到100的全新增长范式。未来,公司将通过多Agent工具与多模态AI大模型、长期积累的数据、方法论相融合,持续向构建“以增长为目标的智能体生态系统”迈进。

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