顶尖 CMO 调查报告 2026：当 AI 全面席卷，营销领袖如何平衡品牌与绩效？
顶尖CMO谈2026年成功之道
每年，Insight的Onsite团队都会在投资组合公司中开展定性调研，由各职能负责人（CxO）填写。今年，超过150位CMO参与了调研，覆盖了不同规模和成长阶段的企业。
调研的五大核心发现如下：
销售与市场营销的协同至关重要，顶尖营销团队以预订量为目标
AI与自动化应用是顶尖表现者的近期优先事项
在AI饱和的数字空间中，人力主导的渠道是持久的护城河
顶尖产品营销团队确保信息传递与销售团队协同激活
- 运营卓越体现在更优的流程，而非更复杂的流程
执行副总裁Meg Fitzgerald和副总裁Dustin Zaloom在最近的Onsite Hour中分享了这些发现。调研并非仅依赖财务数据，而是直接向CMO提问：过去12个月，贵公司相对于最接近的竞争对手表现如何？约25%回答“好得多”的受访者被归为顶尖表现者群体。当与内部财务数据交叉验证时，这一自我报告指标与40法则表现高度吻合。
本文源自Onsite Hour，这是Insight 100多位内部专家为投资组合公司打造的每周虚拟活动系列。调研与基准报告由我们的Onsite Insights团队制作。
协同是关键，顶尖表现者以预订量为目标
当CMO评估与销售的整体协同度时，顶尖表现者与普通公司的分布几乎相同。真正的差异在于低端：没有一位顶尖表现者将销售与营销的协同评为“差”或“极差”。
“与市场推广团队保持稳固协同，是顶尖表现的基本门槛，”Fitzgerald表示。“这未必是差异化因素，但却是先决条件。”
“与市场推广团队保持稳固协同，是顶尖表现的基本门槛。”
顶尖表现者的真正差异在于衡量成功的方式。大多数公司追踪营销来源的管道。而顶尖表现者对自己负责营销来源预订量的可能性是普通公司的两倍以上。这种共同责任可以显著改变与销售团队的关系。
这种差距也体现在执行层面：共享漏斗定义、联合季度规划，以及来自一线的持续反馈循环。顶尖表现者已将这些融入运营节奏。这不是一次性的协同练习，而是持续的过程。
超过75%的公司采用基于客户的营销，但多数陷入停滞
约78%的公司已实施某种形式的基于客户的营销，但大多数未能超越试点阶段。顶尖表现者做到了——而原因往往是他们拥有实现这一目标所需的销售与营销协同。
他们执行的策略也截然不同。顶尖表现者在个性化方面更深入：一对一命名客户策略、一对少策略，以及更紧密的SDR整合。普通公司则倾向于通过一对多方式更广泛地分散精力。
Zaloom指出了一种他经常看到的模式：公司运营意图数据，但当触发信号出现时，他们所做的只是更快地联系客户。“这其实没什么不同。这只是一个优先级排序机制，”他解释道。从意图信号到真正差异化的策略——一场活动、一次事件、直邮——这正是许多公司停滞不前的地方。
顶尖表现者在整个组织中使用更多AI，但在内容创作中更具选择性
将近两倍的顶尖表现者将AI和自动化应用列为三大优先事项之一。AI工具在所有技术投资中排名第一，近50%的受访者将其列为首位。
但更有趣的发现是顶尖表现者如何差异化使用AI。在内容创作方面，他们更具选择性。他们利用AI更快地处理商品化内容，但对其无法做到的事情保持清醒：无法基于专有数据或领域专业知识，产出真正差异化的思想领导力内容。
“顶尖公司真正区分了AI擅长的任务和人类仍需完成的任务，”Zaloom指出。即使AI应用增加，人机协同仍保持为流程的一部分。
“顶尖公司真正区分了AI擅长的任务和人类仍需完成的任务。”
在创意和视频方面，顶尖表现者比普通公司更倾向于使用代理机构。这并非因为他们回避AI，而是因为他们理解代理机构提供了全职员工无法提供的灵活产能。两种杠杆被结合使用。
会上分享的一个例子：一位产品营销人员使用Claude*构建了一个信息一致性工具——粘贴任何内容，即可获得针对公司信息体系的评分，并收到修改建议。低开销，高组织采用率。
50-50预算分配正在拉开差距
传统的经验法则是将项目支出的20%到30%用于品牌，但调研数据对此提出了质疑。约三分之一的顶尖表现者将品牌与效果营销的预算分配大致维持在50-50。在普通公司中，这一比例显著下降。
“如果你只投资效果营销，你就是在和别人从同一个池塘里钓鱼，”Fitzgerald说。“品牌才是让效果营销支出随着时间的推移更高效、更有效的关键。”
“品牌才是让效果营销支出随着时间的推移更高效、更有效的关键。”
在一个近75%的CMO认为AI取代传统搜索是未来两到三年最大GTM变革的世界里，这一点更为重要。如今，约70%的谷歌搜索是零点击搜索。买家在与任何人交谈之前，通过AI完成发现、评估和会议准备。如果你的内容没有为此优化，你可能根本不在考虑范围之内。
公关投资正在增长
尽管在整个投资组合中，公关仍主要处于被动和临时状态，但公关投资正在增长，而顶尖表现者正引领这一趋势。他们不太倾向于内部配备，而更倾向于与拥有真实记者关系的全方位服务代理机构合作。随着科技媒体的收缩，这些关系比以往任何时候都更重要。
生成式引擎优化（GEO）的直接联系显而易见。AI搜索算法正在获得大量媒体报道和第三方引用。拥有强大公关影响力的公司更有可能出现在AI生成的答案中。
会上几位CMO分享了早期验证点：一位在六周内发布了八篇新闻稿，结果在答案引擎优化（AEO）和GEO方面看到了显著提升。另一位将季度消费者情绪调查与Cotality*的第一方数据相结合，为强大的宣传日历提供燃料——这已在搜索结果中显现。
顶尖表现者做得更少
调研中最反直觉的发现或许是：顶尖表现者运营更简单的流程，而非更复杂的流程。
在规划节奏上，顶尖表现者通常坚持年度计划和季度重新预测。普通公司更倾向于采用滚动季度目标和关键结果（OKR）。“如果你的很多策略是由全年构建某些东西决定的，那么每三个月就转向可能会适得其反，”Zaloom指出。
在归因方面，60%的顶尖表现者使用首次接触或末次接触模型。投资组合公司对归因的争论越多，结果往往越差。
在潜在客户评分方面，顶尖表现者是最不可能拥有正式方法论的公司，而普通公司更倾向于运行基于AI的高级评分。双方都充分理解的简单规则，胜过无人能达成一致的复杂性。
在入站路由方面，顶尖表现者依赖基本的分段逻辑。企业级线索分配给客户经理；中小企业线索分配给SDR。普通公司更倾向于将线索导入很少转化的培育流。
当复杂性造成摩擦、错位或争论，且消耗的时间超过流程节省的时间时，它并不会带来更好的结果。
