原标题：AI正在如何改变增长及未来的风险与机遇

作者：Adjust

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各行业与 AI 的集成正在加速落地，而营销作为所有企业付出成本极高的一个重要业务环节，也在加速与 AI 的融合。Adjust 作为头部的归因平台，也推出了相关产品。

而 AI 到底能够为营销提供哪些助力？又是否会引发某些风险？近期，Adjust 的 CEO Andrey Kazakov 对相关问题做出了解答。

Q：Adjust Growth Copilot 的定位是什么？Adjust 如何确保由 AI 生成的洞察的准确性和可靠性，尤其是在关键业务决策方面？

A：Adjust Growth Copilot 是基于可信数据体系构建的智能决策产品。借助 Adjust 移动监测合作伙伴（MMP）的基础设施，它能够在高质量且透明的数据集中运行，为 AI 分析提供可靠的数据基础。

此外，Adjust 还集成了内部反馈机制和可视化层级结构，使每项分析结论都附带完整的数据溯源说明，确保营销团队可以清晰追踪洞察来源。同时，通过持续学习用户交互反馈，其分析模型能够不断优化迭代，实现精准度的持续提升。这种“可信数据+持续学习”的双轮驱动机制，保障了即时洞察的准确性，更使产品分析能力能伴随客户业务共同成长。

Q：Adjust Growth Copilot 在市场上与现有的应用分析和自动化工具相比有何不同之处？

A：与传统分析工具不同，Adjust Growth Copilot 摒弃了复杂的看板和对 SQL 技术的依赖，通过自然语言交互让营销人员直接提问，然后获得精准答案。

其核心竞争力在于深度整合 Adjust 平台的归因、用户行为和广告支出数据，实现秒级多维度分析；同时，它并非简单的 AI 插件，而是一个专为增长打造的预测型决策引擎，能直接输出可执行建议，完成从数据洞察到策略落地的闭环。

Q：您能详细说明 Growth Copilot 中由 AI 驱动的洞察如何改变增长团队的决策过程吗？

A：从提出问题到获取可行建议，原本需要数小时的分析过程，现在可能仅需要数秒。例如，当营销人员询问“本周 TikTok 平台的 ROAS 为何下降？”Growth Copilot 能立即结合广告投放表现、创意数据及支出波动等因素，精准定位问题根源并提供优化建议。

它不仅整合了碎片化的数据，更将其转化为清晰的策略对话。如今，营销分析正从传统的“事后复盘”转向“实时响应”，这一变革正在重塑团队的预算分配、创意优化和增长机会挖掘方式。

Q：可以分享一些 Growth Copilot 显著影响某组织应用增长策略的案例或实例吗？

A：我们的测试版用户提供了一个极具说服力的案例：“Growth Copilot 敏锐地捕捉到拉丁美洲一个规模不大但 ROI 超预期的营销活动，虽然其支出规模尚未触发我们的常规预警机制。正是得益于这个早期发现，我们能够及时追加投入并扩大规模，同时保持获客成本优势，按照传统监测频率，这个优质机会可能还要一周后才会被注意到。”

另一个典型案例是 Growth Copilot 在第七天就监测到某个高预算安卓广告活动的留存率异常下滑，而此时我们的标准数据看板尚未显示任何预警。经过排查，我们很快发现这是由于一个静默版本更新导致的技术问题。正是 Copilot 的早期预警，让我们避免了可能持续数周的资源浪费。

Q：您如何看待自然语言查询在营销人员与数据工具之间的互动中的作用变化？

A：自然语言交互是一项革命性的创新突破。营销人员不再需要花费大量时间研读复杂的报表，仅需通过自然语言提问，即可实时获取精准的数据洞察。这使得从初级营销专员到品牌总监，乃至企业高管都能平等地获得深度的业务洞见，有效打破了数据使用的层级壁垒。更重要的是，该技术加快了反馈的响应速度，同时大幅降低了跨部门协作中的沟通成本，并推动企业建立起以数据驱动为核心的新型决策文化。

Q：在应用市场推广中使用像 Growth Copilot 这样的 AI 驱动工具对隐私和数据安全有何影响？

A：在当前全球数据监管持续强化的背景下，Adjust Growth Copilot 所使用的数据均符合隐私法规，助力企业实现监管合规与商业价值的双重突破。更值得一提的是，Growth Copilot 的文档和可视化数据处理流程实现操作透明化；另一方面基于动态用户授权机制，赋予客户对数据使用策略的完全控制权。这种兼顾合规严谨性与商业灵活性的独特设计，使企业能够在日益复杂的监管环境中，持续获取高价值的商业洞察，保持市场竞争优势。

Q：未来 12 到 24 个月内，这项技术可能如何发展？是否有扩展功能的计划？

A：Growth Copilot 将在两大战略维度实现突破性演进。首先，在执行层面，Growth Copilot 将完成从“建议者”到“执行者”的质变突破。未来的交互场景中，用户能够通过 Growth Copilot 直接触发由 AI 驱动的自动化决策，无论是实时调整营销预算分配、紧急叫停有问题的营销活动，还是即时启动精准的 A/B 测试，所有操作都将在统一界面中实现无缝衔接。

另外，我们正在打造下一代智能增长操作系统，通过构建 AI 赋能的“全域增长指挥中心”，深度整合付费渠道、自然流量、CRM 系统及产品分析矩阵，形成真正意义上的数据决策闭环。

Q：Adjust 如何看待 AI 在移动应用增长和测量方面的未来？

A：人工智能将逐步从辅助工具演进为协同助手，并最终发展为决策引擎。我们坚信，未来的增长决策将由人工智能与人类协同完成，营销人员负责制定战略方向，人工智能则承担复杂的数据处理与执行任务。在这一趋势下，监测、归因和优化的效率将显著提升，呈现出更强的智能化与适应能力。最终脱颖而出的，将是那些将人工智能深度融入业务流程，而不仅仅停留在技术架构层面的团队。

Q：您认为将 AI 驱动的洞察融入应用市场推广流程中，最大的机遇和风险分别是什么？

当前最具潜力的机遇在于规模化应用：实现更快速的决策、更少的执行阻力以及更广阔的创新空间。然而，潜在风险在于技术的误用，即对输出结果的盲目信任，而忽视对其背后数据逻辑的理解。

A：正因如此，我们在开发 Growth Copilot 时特别强调其可解释性与可追溯性。通过这一设计，营销人员始终保有对决策的主导权。我们的目标不仅限于实现自动化操作，更在于在规模化发展的基础上，提升整体系统的可问责性、敏捷性与决策透明度。

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