关于「AI 营销行业标准」的消息这一年多在圈子里传得很多,具体的发布时间和条文细节,目前公开渠道能核实的信息有限 —— 这篇不去预测条文,只讲已经比较确定的方向,以及企业现在就该做的事。

方向之所以确定,是因为它们同时是监管关注点、平台规则的重合区,以及客户投诉集中的地方。

方向一:生成内容的标识

AI 生成的内容需要可识别,这在多个既有规定里已经有要求。对营销服务来说,意味着大批量生成的稿件在发布渠道上会面临更明确的标识义务。

现在该做的:盘一遍自己在外面发的内容,哪些是纯生成的、哪些经过实质编辑。前者的比例越高,风险越大。

方向二:效果宣称的边界

「保证排第一」「保证 X 天见效」这类表述,在广告法框架下本来就有问题,在 AI 场景下更站不住 —— 因为它在技术上做不到。

现在该做的:把所有对外物料(官网、方案、代理商话术)里的绝对化承诺清一遍。这件事不需要等任何标准落地。

方向三:数据与授权

用客户的品牌材料做投放,涉及授权链条;把客户数据发给第三方模型 API,涉及个人信息处理。

现在该做的:合同里写清楚授权范围;确认交付流程中不会把客户的顾客个人信息发给模型平台

方向四:可追溯

出问题时能不能查清是谁在什么时候发了什么,是所有合规要求的底层能力。

现在该做的:建立发布记录 —— 每一篇对外内容的发布时间、渠道、审核人。这件事在任何标准下都不会白做。

对甲方的建议

采购时把这四条写进方案确认函:

  1. 对外发布内容需经我方确认,不得发布未经核实的宣称。
  2. 服务商提供完整发布记录。
  3. 不采用刷评、批量生成、模型输入操纵等手法。
  4. 效果条款按可测量指标写,不写名次。

写进去,标准怎么落地都不会措手不及。

对服务商的建议

把合规当成产品特性而不是成本。这个行业现在最稀缺的不是技术,是能让甲方法务点头的交付方式。谁先把发布记录、审核流程、效果口径做成标准动作,谁在正规客户那里的门槛就更低。