基于深刻的市场洞察、客户画像和行业特性，市场团队可以集中精力，参考输出以下几类内容，重点推广和投放：

1. 真正有前瞻视野和市场洞察的行业白皮书，最好由知名第三方研究分析机构背书或与其联合发布，通常有较高的影响力和传播度，能得到目标客户的关注和互动
2. 专注于典型业务场景，围绕场景化解决方案做文章，能更精准影响目标客户群，激发与内容的互动，避免大而空的话题和视角，例如数字化转型。
3. 突出客户视角、并有客户证言背书的成功案例，通常为目标受众提供了更可信的同侪参考，有助于决策链上不同的部门和决策者达成共识。

对于B2B内容营销是否实现品效合一，效果评估有哪些衡量指标？从战术层面，重点是目标受众与内容的互动，或者说说内容参与度(Content Engagement)。

从战略层面，重点衡量内容营销在整个客户旅程中发挥的作用，例如新增In-bound的线索数量及质量、内容营销的投入产出比ROI、总体获客成本等。

四、人工智能和机器学习加速营销自动化（AI/ML for Marketing Automation）

人工智能和机器学习（AI/ML）已从最初的技术狂热逐步进入落地应用阶段，在B2B领域的典型应用就是让营销自动化更加智能。

进入2023年，我们将看到越来越多的企业推动ABM（Account-based Marketing），并在营销科技方面加大投入，为让这些投资价值最大化，人工智能的作用不可或缺。

AI/ML主要在数据采集、分析洞察、内容分发、反馈汇总等方面具有独特优势，通过相应的软件和工具发挥巨大的作用。

数字化营销带来海量数据，仅凭有限的人手很难完整、准确和实时采集运营数据。AI+RPA软件机器人最擅长这类工作，可7X24不间断工、跨平台、跨渠道、按预设规则采集并汇总运营数据，让市场团队做出更优决策。

B2B客户的采购流程异常复杂，用来判断其购买意图的行为数据非常多样，包括搜索关键词和问题、产品落地页访问、下载白皮书、测评网站浏览、社交媒体账号评论、浏览竞品官网等。市场团队依靠AI加持的营销自动化软件，可以迅速分析大量的客户数据，预判和甄别成功率更高的潜在商机，更有针对性地加速转化。

同理，基于海量数据采集和分析，人工智能助力营销团队获得更深入和准确的客户洞察，为每个客户提供更加个性化内容营销体验，并就客户最关注的产品和所在的采购阶段，传递最相关的内容和报价。

五、智能语音搜索优化越来越重要（Voice Search Optimization）

自然语言处理（NLP）是人工智能的核心技术之一，近年来随着智能语音技术逐渐成熟，已开始规模化落地和商业应用。

在B2C市场，消费者在智慧生活、智能家居和智能驾驶等场景已广泛使用语音搜索。在B2B市场，除智慧医疗、智慧教育、智能客服等多个场景应用外，还有赋能培训、贷款催收、营销推广等方面的应用。

在可预见的未来，语音搜索将不再以智能手机和个人电脑为中心，智能可穿戴、智能音箱、智能家电、智能车载、智慧医疗终端等都是语音搜索的入口。

从CMO的视角看，这对企业B2B数字营销提出更高的要求。 官网作为数字营销的重要阵地必须具有语音搜索功能，并充分利用架构标记，以触达并获取大量的潜在客户。

语音搜索主要以对话和提问的方式，我们要识别相关语境和潜在意图，针对高价值问题优化内容文案，以提升在语音搜索结果中的排名。

语音搜索会采用更口语化的方式，用不同的短语和关键词组合，我们需要调整略，不能仅注重文本关键字，而是要关注自然语音关键词以及长尾关键词，延展短语、对话和问句组合以兼容语音搜索并提升排名。

2023年语音搜索将快速增长，优化官网和语音搜索对于数字营销至关重要。大家别再抱残守缺、继续传统的SEO，让我们一起拥抱新趋势，针对语音搜索优化引流，捕获目标客群，提升获客效率。

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