如何在 Google、Facebook 和 Instagram 等多个渠道上分配有限的预算——这对营销人员来说是一个持续的挑战。
直觉的局限性：用数据回答
有一家初创公司正在利用数据和算法，通过经验和直觉来解决这个古老的难题。
“营销人员面临的最大挑战是预算分配。对于在谷歌上花多少钱、在Facebook上花多少钱才能达到最佳效果，并没有明确的标准。”
正如Recobell首席执行官朴成赫（42岁）所言，这是营销行业的一个老大难问题。自创立Recobell以来，他曾参与一家科斯达克上市公司的出售，并在Dunamu & Partners担任投资分析师。2019年，朴成赫被任命为韩国科学技术院管理学院助理教授，他重新开启了自己的事业，并决心用人工智能解决这个问题。
关键在于通过产学合作获得了实际的产业数据。
通过提供行业特定的挑战和学习数据，我们能够同时推进和验证我们的技术。通过将我们实验室的技术应用于工业数据，我们创建了一个考虑到现实需求的模型。
然而，也存在一些实际的限制。“营销预算的执行必须遵循每个平台的政策，因此存在一些限制，比如特定媒体渠道的最低预算。”
首席执行官朴成赫展示了该技术扩展到金融领域的潜力。他解释说：“预算优化方法与投资组合配置理论类似，因此可以以相同的方式应用。”
与一家证券公司合作开发的AI资产配置解决方案，在2025年上半年取得了所有产品中最高的收益，充分体现了方法论的重要性。然而，进入各个行业的尝试往往归结于选择和专注。他解释说：“我们在音乐行业已经有成功的概念验证项目。但我们决定专注于广告领域，在那里我们可以发挥我们团队的独特优势和行业经验。目前，我们正在努力确定哪些视频应该优先投放YouTube广告。”
进入北美市场并参与竞争的现实
Impact AI 目前正与 UTA 和谷歌等公司建立合作伙伴关系，以拓展北美市场。其目标受众不仅包括大型企业，还包括缺乏内部营销人员的中小型企业。“我们与 UTA 合作，识别像网红这样的个性化营销渠道，并且我们正在将全球最先进的人工智能模型应用于谷歌，以提升我们多媒体数字营销的效果。”
成本竞争力是我们进入战略的关键。“我们的解决方案比北美的SaaS价格更低，而且用户界面/用户体验简洁。我们最初的进入战略是通过提高易用性和成本效益来获得比较优势。”
然而，全球营销解决方案市场主要由 HubSpot、Salesforce 和 Adobe 等公司主导。此外，在生成式人工智能时代，谷歌、Meta 等各大平台也在强化自身的优化工具。
首席执行官朴成赫强调：“大型平台公司拥有出色的技术，但可用性很复杂。”他补充道：“我们的独特卖点是我们的 UI/UX，即使没有编程知识也能轻松使用。”该公司认为，较高的初始进入门槛是一个差异化因素，因为大多数公司都以编程库的形式提供分析工具。
关于解释力不足的问题，他补充道：“我们的目标是通过基于人工智能的自动报告生成和聊天机器人服务，准确回答用户的疑问。例如，我们会直接选择最符合广告商需求的YouTube视频，并简要说明我们做出这些决定的理由。”
朴成赫首席执行官展望未来，数字营销将从媒体策划到创意创作，再到自动化报告，整个流程都将实现自动化。他预测：“机器可以优化和调整现有媒体并添加创意，而人类将负责在数据匮乏的领域进行探索和价值创造，例如发现新媒体和广告产品。”
朴成赫代表提出了“实际解决方案关联广告处理量和年度合同保留率”作为未来增长指标。
“因为这将证明我们可以通过持续使用我们的解决方案来创造价值。”
他所警惕的是“增长幻觉”。
“我希望避免扩大那些只签订短期合同的大品牌的数量。借鉴大品牌的做法看似能带来增长，但如果它们的技术价值长期得不到认可，那就毫无意义。”
这是一种务实且诚实的做法。事实上，许多B2B解决方案初创公司之所以举步维艰，是因为他们过于注重获得最初的客户评价，而忽视了盈利能力。
朴成赫首席执行官坦言：“我有技术，但我最关心的是应该专注于哪个行业。” 这也反映出许多科技创业者面临的一个共同困境。一个概念验证（PoC）在多个行业取得成功，并不意味着它在所有领域都具备商业化的可能性。
Impact AI 目前在韩国拥有 13 名员工，在美国拥有 2 名员工，是一家由韩国科学技术院 (KAIST) 教师主导的初创企业的典范。将学术成果与商业成功相结合是一项独特的挑战。在竞争激烈的全球市场中，仅凭技术优势是不够的。创造可持续的客户价值并适应市场才是 Impact AI 面临的真正考验。
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