“一份报告看懂AI出海营销：L0到L5，你在哪一级？

IDC的一项覆盖200家出海企业的调研显示：82%的营销管理者认可AI智能体的创收价值，AI落地精细化营销可拉动12%-28%的营收增长。

但另一组数据揭示了截然不同的现实：出海企业的合规与获客成本平均抬升了32%。AI带来的效率红利，似乎并未真正转化为增长的确定性。

企业对AI的热情与落地效果之间的巨大落差，卡在了哪里？

2026年7月，IDC联合飞书深诺发布《出海营销AI智能体成熟度与服务商能力白皮书》，首次提出AI智能体出海营销全链路成熟度评估体系，为这个问题找到了一个系统性的答案。

与此同时，数据猿采访了飞书深诺创始人兼CEO沈晨岗和产品副总裁任佩禹，试图搞清楚这个领域真实的情况。

多数出海企业AI应用
尚在“浅水区”

先看几组数据。

根据IDC调研报告数据显示，出海企业营销场景的AI应用率已达到78.5%，AI已经渗透进了出海营销的核心流程。但表面的高渗透率之下，是结构性的失衡。

内容创意与本地化的AI渗透率达到89.8%，媒介投放与优化达到82.2%。这两个环节的共同点是：任务高频、流程相对标准化、结果可以通过点击率、转化率、ROI等指标快速验证。也就是说，AI优先进入了“容易见效”的执行环节。

数据来源：IDC Research on Maturity of Marketing AI Agent Applications for Overseas Marketing

但在战略洞察、整合营销、合规风控等环节，AI的渗透率明显偏低。因为这些环节涉及市场判断、跨渠道协同和风险责任，AI在复杂决策面前的能力还远远不够。

与此同时，出海企业正面临三大系统性痛点：本地化成本高（48.0%居首），语言、文化、内容适配投入巨大；营销策略难制定（35.5%），市场洞察能力不足；投放效率遇瓶颈（33.5%），买量效率需持续提升。

数据来源：IDC Research on Maturity of Marketing AI Agent Applications for Overseas Marketing

据观察，AI工具大多仍处于单点提效阶段。企业真正需要的，是一个懂业务、懂场景、能决策、能执行、还能持续学习的全链路决策和执行系统。

翻译过来就是，AI能在五分钟内生成100条广告文案，但面对“Q3印尼市场预算怎么分”这种问题，它依然帮不上忙。

这种局面说明什么，应该怎么破局？首先，我们有必要建立一套科学的评估体系，来看清楚企业到底处在哪个阶段。

IDC的L0-L5成熟度评估体系
为出海营销AI建立“标尺”

没有标尺，就无法衡量。无法衡量，就无法管理。

不同营销环节的任务复杂度、风险等级和结果指标差异巨大，不能一概而论AI做得好不好。IDC首次提出的L0-L5六个等级，正是为了解决这个问题——为行业提供一个统一的评估框架：

用这把尺子去量一下六大营销环节，结果就比较清晰了：

媒介投放是成熟度最高的环节，已达到L2，部分企业接近L3。因为投放有清晰的目标、实时的数据反馈和可量化的优化指标，AI最容易嵌入出价、定向、预算分配等流程形成自动化闭环。

内容创意同样达到L2，率先进入基础自动化阶段。AI已经能够批量产出多语种文案、视觉素材和创意脚本，但84.7%的企业要求品牌核心及高风险创意必须经由人工审核。品牌安全这条线，谁也不敢交给AI。

战略洞察处于L1-L2之间，AI可以完成数据整合、用户画像搭建和初版报告撰写，但94.8%的企业表示战略决策、方案审核与迭代优化离不开人工。AI负责基础性数据分析提效，但市场准入、战略抉择、资源调配等关键环节仍依靠人工决策。

整合营销、用户运营、合规风控三个环节仍停留在L1，以人工主导为主。跨渠道资源统筹、高价值用户维护、复杂合规判断，这些涉及品牌关系、用户体验和商业取舍的任务，AI目前只能做局部辅助。

数据来源：IDC Research on Maturity of Marketing AI Agent Applications for Overseas Marketing

IDC在报告中明确指出：“各行业距离全链路自主协同仍有明显提升空间。”

那么，卡在哪？

答案在L1到L3之间的那道鸿沟里。

L1阶段的典型特征是：AI是“信息搬运工+答案投票器”，把需求分发给多个模型，简单筛选结果，没有逻辑校验和任务拆解。市面上很多标榜“多智能体”的产品，本质上是“一个入口+N个大模型+搜索引擎”的简单并联。飞书深诺产品副总裁任佩禹把这种模式称为“投票式AI”：“A模型说往东、B模型说往西，系统不知道怎么处理冲突。”

企业不敢把预算和决策交给AI，核心症结在于AI生成结果存在的五个不足的地方：

不专业。 AI模型不懂行业知识、平台规则和广告增长的底层逻辑，输出内容缺乏专业性支撑。沈晨岗说：“最大的误区是把AI当作万能药，觉得只要接入AI，营销问题就迎刃而解了。但实际上，你需要把AI的能力组合起来，结合对行业的认知、对业务逻辑的理解，才能真正发挥价值。”

不真实。仅依赖公开通用信息生成内容，缺少真实业务数据的校验与支撑，易与实际场景脱节。同样接入大模型，有没有垂直行业的数据和knowhow，决定了AI能不能真的“懂”你的业务。

不协同。只是简单的多模型并联调用，通过加权重筛选答案，并非真正的多Agent协作分工，无法形成高效的业务闭环。

不可信。生成过程如同黑箱，无法追溯决策依据，也没有明确的验证标准。任佩禹说，这是客户最集中的抱怨：“客户不知道这个结论是怎么来的、用了什么数据源、为什么这么建议。报告谁都能跑，但跑出来你敢不敢用？”

不进化。AI生成内容往往是一次性的，用户反馈无法有效沉淀与迭代。单点工具解决不了系统性问题，从洞察到策略到创意到投放是一条完整的链条，但市面上的工具往往只解决其中一个环节，数据在各工具间割裂，形不成闭环。

从L1跨越到L3，需要的不只是更好的模型，而是一套系统性消除不确定性的架构。L3级意味着什么？它不再是多个AI工具的简单并联，而是多个专业Agent的深度协同，而这种协同方式在技术架构上正是向Agentic AI演进的体现，Agentic AI让系统具备自主判断能力，根据任务目标自动选择最优的拆解方式和调度策略，实现有任务拆解、有逻辑校验、有交叉验证、有持续进化的智能工作流。

L3级出海营销Agent
“长”什么样？

厘清了L1的局限，自然要追问：真正的L3级Agent应该具备哪些能力？

基于IDC的定义，L3级Agent有几个核心特征：跨环节自主协同，洞察Agent、创意Agent、投放Agent、分析Agent各司其职，任务调度Agent统一指挥，多个专业Agent并行推进、交叉验证，而不是一个环节一个环节地串行等待；人工仅参与关键决策和异常干预，AI负责从任务拆解到执行的全流程，人只在大额预算调整、策略方向选择等关键节点介入；从单点效率提升，走向全链路持续优化闭环，不是“用AI更快地做完一件事”，而是“让AI学会怎么把整件事做得更好”。

那么，当前市场上谁能做到这些？

IDC将出海营销AI服务商划分为三类，他们的能力分化明显：

媒体平台/工具型（如Meta、Google）：在平台内的自动出价、受众匹配、素材测试等标准化场景中成熟度高，接近L3，但缺乏对中国企业出海所需的行业理解和本地化执行能力。

垂直AgentTech/MarTech：在单一环节可做到L3，但全链路覆盖和跨环节协同能力有限。

AI营销科技平台（以飞书深诺为代表）：全链路覆盖+垂直深耕，整体处于L2向L3演进阶段。IDC报告指出，飞书深诺“在创意生产、媒介投放和广告优化等环节呈现L2基础自动化特征，并具备向L3流程协同演进的基础”。

数据来源：IDC Research on Maturity of Marketing AI Agent Applications for Overseas Marketing

这三类服务商的差距，本质上不是模型的差距，而是底座的差距。

一个可靠的L3级Agent，需要强大的支撑底座：

第一，真实数据的沉淀。AI决策不能依赖泛化的互联网信息，必须锚定真实业务数据。没有足够深、足够厚的历史数据，AI的策略建议就是无源之水。

第二，垂直领域的专业能力。AI要“懂行”，不能只靠通用大模型。行业知识、平台规则、广告增长的底层逻辑——这些必须被系统化地沉淀为AI可以调用的方法论。

第三，全链路的协同架构。L3不是单点工具的叠加，而是从洞察、创意、媒介、优化到数据复盘的闭环协同。AI需要从一个“单兵”升级为一支“集团军”。

飞书深诺正是这套逻辑下的一个典型样本。

在数据层面，它服务了17万+企业，覆盖233个国家和地区，仅二方媒体数据（客户在媒介平台产生数据）日新增就达6亿条。沈晨岗透露，公司早在2015年就开始搭建营销行业的数据仓库，累计沉淀了超过10年的全品类、全区域、全周期的出海营销数据，每天处理的营销数据达到数T级别。

在专业能力层面，它拥有数百位优化师和创意策略分析师，将12大行业、128个细分领域的专家方法论固化为可复用的Skill。更重要的是业务流程的线上化程度，“能把大量用户执行的上下文全部提交给模型训练，”沈晨岗说，“产品先在内部300人团队的真实业务中跑通、验证，证明价值后再外溢给客户。这个‘内部验证→外溢客户’的闭环，是竞品不具备的土壤。”

在协同架构层面，任佩禹从技术角度解释了真正的多Agent协同如何实现：“我们有一个Supervisor Agent做‘总指挥’，负责理解用户意图、拆解子任务、判断哪些任务可以并行、哪些必须串行、调度合适的Agent去执行。下面有多个专精的SubAgent，洞察Agent、创意Agent、投放Agent、分析Agent。关键机制是交叉验证和冲突仲裁，比如洞察Agent说‘印尼TikTok流量好’，但投放Agent说‘历史数据显示CPI偏高’，Supervisor Agent会调取最新数据判断，输出一个兼顾两者的完整方案，这正是Agentic AI的核心体现：Agent在编排时自动选择最合理的任务拆分和调度方式，而非执行预设死的固定流程”。

这正是L3“流程协同”在真实业务场景中的落地形态。

AI Agent的终局
是让企业的增长更具确定性

L3不是终点，只是通往更高成熟度的中间站。接下来的方向在哪里？

IDC在报告中给出了明确的趋势判断：

AI将从创意、投放等高频场景延伸至战略洞察、整合协同、合规风控等复杂场景。核心不是工具的叠加，而是让“洞察-创意-投放-运营-风控-复盘”持续反馈、自动优化。

服务商将从“执行交付”升级为“能力共建伙伴”。具备海外营销经验、AI工具整合能力以及全链路交付能力的代理商，将帮助企业从L1工具辅助迈向更高的成熟度等级。

AI工具将从单点能力走向Agent化协同。未来，第三方工具将不只提供单点功能，而会进一步Agent化，连接通用大模型、平台内置AI、营销数据和业务流程。

飞书深诺集十年经验与技术积累，即将于7月23日推出新一代企业级出海营销AgentOS——Marvy2.0，定位为全球AI营销新基建。

它不是“一个入口+N个大模型”的简单并联，而是多Agent深度协同的系统性架构。根据相关数据显示，Marvy内置的五大Agent在各自领域均实现了显著的运营提效：

市场洞察Agent 将2-3天的深度报告压缩至5分钟；

媒介策略Agent 将至少1天的媒介方案制定缩短至10分钟；

智能创意Agent 将至少1天的创意产出流程缩短至30分钟；

智能投放Agent 将2-4小时的广告搭建与调优缩短至分钟级响应；

数据分析Agent 将2-4小时的数据分析报告压缩至5分钟。整体执行效率达到传统AI工具的2.7倍，决策准确率可达85%-95%。

据任佩禹介绍，Marvy的Agent OS具备的核心能力包括：

真正的多Agent深度协同。你输入一个目标，系统自动拆解任务、调度Agent、并行执行、交叉验证。这背后是Agentic Workflow在驱动：Agent根据任务上下文自主判断最优的拆解方式和执行路径，而非依赖人工预设的模板。“别人的工具是让你更快地‘操作’，”任佩禹说，“Marvy是让系统替你‘作战’，你只需要设定目标，剩下的交给Agent们。”

全链路可追溯。每个Agent的行为都有完整记录，调了哪些工具、得到了什么结果、基于什么数据做了决策。关键决策点设置Human-in-the-Loop机制，大额预算调整时主动暂停、呈现多个方案让用户选择。所有输出都带置信度标注。沈晨岗说：“我们要让每一个出海品牌的CMO都能放心地说，这个决策是Marvy做的，我知道它是怎么来的，我信任它。”

自进化的闭环。“我们构建了Trace→Eval→Agent的自主持续学习闭环。每次执行都被记录和评估，优质数据自动进入训练集，下次执行同类任务时直接用更好的版本。”沈晨岗说，“最终的护城河就是时间，谁能先把自进化飞轮转起来，差距只会越拉越大。”

Marvy的核心主张是：帮助企业提升对关键变量和结果的掌控力，让增长更具确定性。从“试错式营销”走向“可复制的成功”，从“提供可能性”走向“交付确定的增长结果”。

沈晨岗用一句话总结了Marvy的定位：“别人给你一个更快的工具，Marvy给你一个会学习的操作系统，让每一分预算都流向可验证的增长，而不是可原谅的试错。”

Marvy的长期愿景，是通过AI实现全球数字营销平权，无论企业规模大小，都能以可负担的成本，拥有一个懂出海、懂平台、能7×24小时持续优化、还会越用越聪明的AI营销大脑。

未来12个月，Marvy的目标是让“人机协同”成为出海营销的标配，不是用AI替代人，而是让AI成为每一个营销人的“Copilot”。AI负责输出标准化的决策选项与执行动作，专业人员负责策略校验、风险管控与最终决策。

结语

AI在出海营销中的应用，正在经历一场从“工具辅助”到“流程协同”的深刻跃迁。多数企业仍停留在L1-L2阶段，而头部玩家已经在向L3迈进。而以Marvy为代表的新一代企业级AgentOS，正在成为这场升级的“新基建”。

出海营销的AI竞赛，正在从“有没有AI”转向“AI能不能为增长结果负责”。7月23日，Marvy将给出它的答案。

而在此之前，每一个出海企业的CMO都应该问自己一个问题：我的AI营销，今天处在L几？

这个问题的答案，决定了你的AI是在帮你省钱，还是在帮你浪费钱。

文：月满西楼 / 数据猿责编：凝视深空 / 数据猿