7月22日，企業國際化智能營銷服務商易點天下(301171.SZ)於2025阿里雲AI勢能峯會正式發佈其AI Drive2.0數智營銷解決方案及首個全球多渠道全託管AI營銷專家-AdsGo.ai。

據瞭解，AdsGo.ai專爲全球初創期和成長型企業所設計的全自動AI廣告投放系統，旨在將複雜的數字營銷，通過前沿AI Agents技術，轉化爲"一鍵啓動、長期運轉"的管家式服務，致力於在AI時代重塑營銷公平，幫助每一個優秀的產品找到其全球增長的新路徑。

以"全託管"Agent模式，破解中小企業"營銷鴻溝"

AI Agent技術的爆發，正在打破營銷的服務邊界，讓觸達更廣泛的羣體成爲可能。

據統計，全國超12萬家跨境電商企業中，90%爲中小企業，面臨着優秀營銷人才成本高、預算有限、人才流失率高的三重困境。這種不對稱的競爭，導致許多本擁有廣泛市場的中小商家，因爲不懂營銷、缺乏時間和資源而在徵戰全球市場的初期倍感壓力。

針對這一行業痛點，易點天下通過前沿AI Agent技術，將複雜營銷工作流通過Multi-Agent和 AI Workflow來封裝成一個7x24小時不間斷工作的AI智能體系，以AdsGo.ai作爲商業化載體，助力全球初創期和成長型企業亦能享受到AI帶來的增長紅利。

區別於僅執行預設規則的營銷自動化工具，AdsGo.ai通過內部互相串聯的、能夠理解商家目標，自主分析市場，制定並執行策略營銷的垂類AI Agent，實現"程序化自動化"到"智能化自動化"的跨越，讓用戶只需要專注於自己的核心業務，由AI agent 即可自動完成"一鍵啓動、長期運轉"的管家式營銷服務。

AdsGo.ai官網演示視頻顯示，只需輸入營銷目標，AdsGo.ai系統即可調用AI Agent自動生成包括多專家營銷分析、跨媒體廣告構造、專家級創意解析、長效創意策略生成、AI廣告洞察優化、廣告自動調優的廣告結構，使用者無需任何技術背景即可5分鐘搞定投放。

產品發佈當天，AdsGo.ai即開放註冊。公司披露內測階段數據顯示，AdsGo.ai幫助初創期和成長型企業實現廣告策略多樣性與投放效果提升5倍，創意素材測試效率提升10倍，節省廣告營銷人力成本達65%，對比中級優化師，AdsGo.ai的投放廣告單次轉化費用降低26%，鏈接點擊率提升47%，放量效率提升132%。

"除了爲專業人士開發提效工具(co-pilot)，我們看到了易點天下+AI在打破出海營銷領域信息差、能力差上的優勢，爲那些長期被忽視但數量規模龐大的出海玩家提供解決方案(AI Ad Expert / colleague)更符合易點科技使世界變得更平的使命。"易點天下產品研發部總監 Guy Guo表示，從科技賦能，到科技公平，AdsGo.ai希望能重塑營銷公平，助力更多初創期和成長型企業在AI時代找到出海增長新路徑。

以"智能體生態"，構築長期技術護城河

AdsGo.ai誕生背後，同樣是易點天下在AI領域長期持續投入的商業化兌現。

據MarketsandMarkets預測，全球Agentic AI市場規模將從2025年的138.1億美元，增長到2032年的1408億美元，年均複合增長率爲39.3%。

隨着Agentic AI拐點來臨，營銷行業則被視爲AI Agent最先落地的"價值兌現地"。當前，全球78%的企業計劃在營銷領域部署AI Agent，市場洞察、創意生產、數據分析等迎來全面智能化。

在此期間，易點天下自GPT-3時代起便前瞻性佈局生成式AI技術，構建了包括KreadoAI、CyberGrow、Funsdata、Cycor及AdsGo.ai等營銷全鏈路AI工具，並在第一時間接入了多種前沿多模態大模型並重訓與調優，以自研的MCP Server智能中樞爲核心調度平臺，完成了全流程AI化、工程化、系統化的營銷能力覆蓋。

此外，從單一大模型到AI Agent，再到多Agent協同演進，易點天下對AI落地應用的理解，從來都不是隻解決單點問題，而是以增長爲目標的智能體生態系統。

以AdsGo.ai爲例，其匯聚易點天下長期積累的海量全鏈路營銷數據，串聯起易點天下業已發佈的KreadoAI、Funsdata、Cycor等產品，以ChatGPT、Qwen、Deepseek、Cluade等多模態大模型爲基座，集成了包括市場分析Agent、媒體策略Agent、預算分配Agent等多Agent架構，搭配強化學習推薦算法、多模態內容理解算法、創意素材生成算法等自研AI算法模型的生態系統，從而實現"一鍵啓動"廣告自動投放全鏈路。

AdsGo.ai平臺的發佈，意味着易點天下開始將服務頭部客戶時沉澱的專業營銷能力，通過AI技術進行"普惠化"，助力更多初創期和成長型企業在AI時代自信地走出去，開啓從1到100的全新增長範式。未來，公司將通過多Agent工具與多模態AI大模型、長期積累的數據、方法論相融合，持續向構建"以增長爲目標的智能體生態系統"邁進。