据TechRadar报道，邮件营销平台如今可以自动撰写通讯邮件，并挑选邮件抵达收件箱的时机。报道同时提到，调查显示约40%的美国消费者如果得知某封零售商邮件由AI撰写，可能会降低对该零售商的信任。

这一判断建立在AI在邮件营销中快速普及的基础上。Litmus发布的《State of Email 2026》报告显示，28%的营销人员表示AI已深度嵌入其邮件工作流，另有34%会定期使用，完全不用AI的仅占5%。在各类用途中，用于文案和图像的生成式工具被列为影响最大的应用。报道还提到，40%的营销人员把扩大AI使用列入2026年邮件工作的三大优先事项。

效率是最直接的收益。同一项调查发现，多数营销人员现在能在三天内完成并发送一轮营销活动，采用程度较深的团队甚至可以在一天内发出一封邮件。

报道列举了AI目前承担的常见工作，包括根据简短需求撰写标题和正文、为不同语气或受众群体改写草稿、依据历史互动预测每位订阅者的最佳发送时间、按流失风险或潜在生命周期价值给联系人打分、在送达率受损前标记无效或高风险地址、用平实语言总结活动表现，以及搭建由订阅者行为触发的自动化序列。

报道指出，AI无法像客户经理那样了解客户。它的能力是从既有模式中预测看似合理的文字和可能的结果，这与判断一位老客户为何突然沉默、或凭经验决定什么内容能抓住客户注意力，是两种不同的技能。

目前出现在邮件流程中的AI工具大致分为几类，不同类别出错后的代价差别很大。报道称，一个措辞笨拙的主题行建议很容易被忽略，而一个自动化代理把错误的优惠信息发给整个列表，问题要大得多。

生成式写作助手已内置于多数邮件营销平台的编辑器中，可按要求起草或改写文案，同类模型也出现在日常收件箱和办公应用中，用于模仿用户语气生成回复。这类助手更适合一对一的销售跟进，而不是需要在上千次发送中保持统一品牌语气的大规模群发。

名单管理与清洗工具处理的虽是不显眼的活，却决定了邮件能发给谁。邮件验证服务日益借助AI打分判断某个地址的互动可能性，以应对那些来者不拒、无法通过常规检查确认的catch-all域名。报道提到，谷歌要求批量发件人把用户举报的垃圾邮件率控制在0.1%以下，且绝不能达到0.3%，因此一份陈旧的名单可能在文案获得机会之前就先拖垮送达率。

发送时间优化是邮件营销中历史最久的AI功能之一，平台通过研究每位订阅者过往的打开和点击记录来预测其最可能互动的时段，并据此错开发送。自动化的推进速度更快，较新的平台把机器人和代理打包进来，从单一目标出发搭建多步骤序列，并根据表现提出调整建议。44%的营销人员预计，到2026年底，其一半以上的邮件运营将由AI驱动。

预测分析把发送历史转化为前瞻性的分数，例如每位客户可能的生命周期价值或流失风险，这些分数可以供给随行为变化自动更新的细分人群。报告助手则是较新的补充，用平实语言说明哪些活动带来了效果。在上述Litmus调查中，15%的营销人员把分析活动表现、识别趋势列为影响最大的AI用途。