Funnel：2026年营销智能报告

在数据与技术高度密集的当下，营销行业却陷入一种“进步但未转型”的悖论。Funnel对238位品牌端与代理机构营销从业者的全球调研显示，营销人员对自身绩效的平均评分仅为82%，对代理机构的评分也只有81%。在马泰克与AI投入持续加码的背景下，这一结果清晰反映出数据堆积并未自动转化为决策质量与商业价值的跃迁。

数据困境首先体现在“看得见数据，却看不清方向”。72%的品牌端营销人员与55%的代理人员认为数据量巨大但难以转化为洞察，超过八成受访者表示无法从复杂指标中获得清晰信号。更值得关注的是，41%的品牌端营销人员承认其报告仅停留在结果描述层面，未深入分析原因或提出行动方案，营销分析在相当程度上仍是“记录过去”，而非“指导未来”。

AI的引入并未立刻缓解这一矛盾。93%的营销人员认为AI显著提升了内容生产效率，但研究同时指出，AI并不能修复混乱的数据结构，反而会放大数据噪音。39%的品牌端营销人员表示难以跟上数据驱动型工作的复杂度，而仅有30%的团队使用自动化处理重复性的SEO或优化任务，导致高价值分析与创意工作反而被挤压。创意本应成为AI时代的放大器，但23%至39%的受访者认为AI正在制造同质化内容。

搜索与广告生态的变化进一步抬高了分析门槛。64%的营销人员预计未来两到三年内传统搜索引擎使用率将下降，43%认为消费者决策路径将明显缩短。尽管如此，只有52%的品牌端团队开始为AI与对话式搜索优化内容，真正系统性投入结构化数据与元数据的比例仅为33%。这意味着，大多数企业在新一代可见性规则形成之前，尚未完成基础能力建设。

在衡量层面，先进分析方法的采用率极低。持续使用高级分析的品牌端营销人员仅占8%，代理机构也只有21%。市场组合模型、增量测试等方法被普遍认为重要，但真正具备成熟能力的团队不足两成。研究显示，能够稳定运用高级分析的团队，在战略信心、实验频率与高层沟通效率上显著领先，分析能力已成为组织绩效的结构性分水岭。

趋势上看，营销智能的竞争焦点正从“是否使用AI”转向“是否具备可信数据、先进分析与敢于行动的组织能力”。随着Agentic AI逐步走向自主决策，缺乏透明测量与数据治理的企业将面临被算法自信误导的风险。未来的领先者，将是那些率先完成数据统一、分析民主化，并以实验文化驱动决策升级的组织。营销的真正转型，才刚刚开始。