【摘要】AI技术正深刻重塑全球广告业，驱动一场涉及4700亿美元利润池的结构性变革。文章剖析AI广告在营销与制作两大应用方向的现状，构建从工具到生态的三级跃迁模型，并探讨其面临的数据、算法与伦理挑战，最终展望人机协作的未来。

引言

ChinaJoy的展会现场，人声鼎沸。一块屏幕上，Mobikok的试玩广告联盟系统正一刻不停地运转。它实时生成着个性化的游戏试玩片段，背后是全球五千万用户的点击行为，这些行为数据持续不断地训练着AI模型。最终，试玩转化率的数字，稳稳地定格在行业领先的28%。

这只是AI重塑广告业的一个微小切面，却足以窥见其背后涌动的巨大能量。

2025年上半年，腾讯的研发投入飙升至391亿元，AI广告技术被列为重点突破领域。高盛的研究报告更是将数字广告，列为仅次于云计算的AI应用最成熟赛道。报告预测，未来几年，AI将撼动全球约4700亿美元的广告利润池。

在中国市场，这场变革的步伐同样迅猛。CTR（央视市场研究）的调研显示，已有53.1%的广告主在创意内容生成中使用了AIGC技术，这个比例远超数据分析、客户服务等其他环节。更引人注目的是，近20%的广告主在视频创作中，超过一半的环节都依赖AI完成。

一场深刻的技术革命，正在重构广告行业的每一个角落。从投放策略到创意生成，从效果衡量到用户体验，无一幸免，也无一不迎来新生。

🚀 一、应用分野，AI广告的两大战场

AI在广告领域的应用，已经形成了泾渭分明又相互交织的两大方向。一个是以精准投放为核心的AI广告营销，另一个是以内容生成为核心的AI广告制作。它们共同构成了今天AI广告的主战场。

1.1 营销战场，巨头们的智能投放系统

在营销战场，科技巨头们凭借其庞大的数据和算力优势，构建了日益复杂的智能投放系统。这些系统的共同目标，是让广告投放变得前所未有的简单和高效。

高盛的研报将谷歌的Performance Max（PMax）和Meta的Advantage+，称为“目前最成功的综合AI广告产品”。它们的运作逻辑有共通之处。广告主只需提供最核心的要素，比如营销目标、预算、基础素材和一些受众线索，系统就能利用AI，自动完成跨渠道的投放决策和持续优化。这几乎实现了广告主梦寐以求的**“一键式”广告投放**。

国内的巨头们也紧随其后。

  • 巨量引擎的UBMax，被业界称为“字节版的PMax”。它覆盖了字节系几乎所有的广告资源，包括抖音、今日头条、西瓜视频等。广告主同样只需提供预算、目标、受众信号和创意素材，系统便会自动完成策略制定、资源分配和效果优化。今年3月，字节跳动将几乎所有手动投放方式都切换到了UBMax，这足以显示其对AI投放模式的决心和信心。

  • 腾讯广告3.0系统，是腾讯在广告投放领域加速AI化转型的核心产品。这个系统的本质，就是一个高度自动化、智能决策的投放平台。它彻底取消了传统广告投放中，需要人工设定出价和圈定人群的繁琐步骤。AI会根据广告主提交的业务信息和转化目标，自动处理一切。当广告主想在微信生态或腾讯联盟中推广时，只需选择智能投放模式，输入产品卖点、目标受众描述、转化目标（如下单或表单收集）和预算，系统就会智能匹配最合适的广告位和人群。

  • 阿里妈妈的“万相台无界版”，则精准地解决了商家“有了素材后投放到哪里、给谁看”的难题。它能将商家通过AI生成的各类图文、视频创意，一键智能投放到淘宝的全渠道，实现了创意与投放的无缝衔接。

除了这些综合性平台，一些细分领域的挑战者也在崛起，它们在各自的赛道上深耕，并占据了不小的份额。

  • AppLovin的Axon 2.0，聚焦于移动应用广告领域。

  • Pinterest的Performance+，主打视觉搜索广告。

  • Mobikok的程序化广告平台，则专注于CTV（联网电视）与电商CPS（按销售付费）场景。

这些玩家共同构成了AI广告营销的繁荣景象，推动着整个行业向更智能、更自动化的方向发展。

1.2 制作前线，生成式AI的创意革命

如果说AI营销是让“对的内容”找到“对的人”，那么AI制作，就是从源头上改变“内容”的生产方式。生成式AI（AIGC）的出现，正在彻底改变广告创意的生产逻辑。

各大平台纷纷推出了自己的AIGC工具，试图在这场创意革命中抢占先机。

  • 抖音的“即创AI”平台，集成了强大的生成式AI技术。它提供从脚本/文案生成、图像生成到视频制作的一条龙工具，极大地降低了短视频广告的创作门槛。

  • 腾讯的“妙思”平台，主打批量生成图文和视频素材。据称，它能使创意制作成本降低50%以上，同时将A/B测试的效率提升3倍。

  • 阿里妈妈的“万相实验室”，则在电商场景中找到了独特的应用。它借助素材库中近百位数字人模特，可以快速实现不同场景下的商品试穿展示，号称“30秒生成大片”，大幅降低了电商素材的制作成本。

游戏行业作为广告投放的大户，对AIGC的拥抱也十分积极。三七互娱自研的行业大模型“小七”，能够精准生成符合其游戏产品需求的图片、视频及3D素材。到了2024年，在其投放的游戏广告素材中，由AI深度参与生成的视频占比已经超过了70%。

除了平台方和广告主，传统的广告产业链玩家也在积极转型。

  • WPP集团这样的4A巨头，选择“抱紧大腿”。它一边与微软合作，利用Azure AI Vision等工具改进视频制作效果；另一边联手谷歌，调用Gemini模型和自研的“WPP Open”系统，优化AI视频旁白生成等功能。

  • 阳狮集团则将AI与眼动仪技术结合，优化后的技术一天可以产出十几段适配不同平台的视频素材。葛兰素史克等大客户已经开始使用这些服务。

  • 国内的华扬联众也推出了视频处理工具“灵剪”，可以智能生成混剪后的视频内容。

与此同时，一批专注于AI创意的初创团队，凭借其精耕细作的路线，也赢得了头部品牌的青睐。比如，为一汽丰田制作“国内首条汽车类商业AI视频”的治柱Ai团队，为快手影像节制作AI短片的嘻嘻弗斯创意团队，以及与安踏、三得利、东阿阿胶等品牌合作的breathe工作室和异数文化工作室。它们通过一个个落地的商业案例，证明了自己在AI创意领域的价值。

🧭 二、营销革命，AI广告的三级跃迁

AI广告营销的发展并非一蹴而就。根据极光月狐的测算，AI营销行业在2025年的规模预计将达到669亿元。这个庞大市场的进化过程，可以被清晰地勾勒为一个三级跃迁的路径。我们结合技术、数据和企业发展等维度，构建了一个“AI广告成熟度模型”，它揭示了从工具应用到生态协同的演进过程。

2.1 跃迁的第一阶段，工具化应用

在这个初级阶段，企业将AI视为提升单一环节效率的**“效率工具”**。AI的应用是点状的，主要用于替代重复性高、规则明确的人工劳动。

最典型的例子就是智能客服系统。它替代了大量人工基础咨询工作，7x24小时在线，极大地节约了人力成本。腾讯的“妙问”工具就是一个很好的例证，它已经能够替代60%以上的基础咨询工作，并且帮助企业将线索转化率提升了25%。另一个常见的应用是初级的素材生成工具，可以快速生成一些标准化的图文内容。

2.2 跃迁的第二阶段，系统化整合

进入这个阶段，AI不再是孤立的工具，而是被深度嵌入到营销的全链路中，实现了从创意、投放到优化的系统化整合。AI的角色从“助手”变成了“操盘手”。

代表案例就是前文提到的Google Performance Max和Meta Advantage+。它们整合了搜索、展示、视频等全渠道的广告资源，通过一个统一的系统进行智能决策。广告主不再需要分别管理不同的渠道，AI会根据整体目标自动分配预算和优化策略。数据显示，PMax能为广告主带来平均10%的销售额提升。而Advantage+的投放位置自动优化功能，能将60%到80%的预算，精准地流向转化率最高的平台。

2.3 跃迁的第三阶段，生态化协同

这是AI广告营销的终极形态。在这个阶段，AI成为了整个数字营销的基础设施，实现了跨平台、跨业务、跨场景的智能协同。AI不仅优化广告投放本身，更打通了品牌、效果和销售的全过程。

一个典型的探索案例是Mobikok构建的**“品效销一体”生态**。它通过程序化广告平台、Buzzify内容变现平台和试玩广告联盟三大业务矩阵的协同运作，形成了一个闭环。AI不仅负责在前端精准触达用户，还能在后端通过内容和互动体验促进转化，最终将流量导向销售。通过这种生态化的协同，它曾帮助某跨境电商实现了年GMV增长2.3倍的成绩。

2.4 转型期的三重障碍

目前，国内的AI广告市场，正处于从第一阶段向第二阶段转型的关键时期。腾讯、抖音等领先的媒体平台，已经率先将AI技术进行了系统化整合，将AI嵌入到从创意到最终转化的各个营销环节。

但是，在这个转型过程中，整个行业仍然面临着三座难以逾越的大山。

2.4.1 数据孤岛制约系统效能

AI的智能，建立在海量数据的喂养之上。然而，在当前的互联网环境下，各大平台之间的数据壁垒森严，形成了所谓的**“数据孤岛”**。

这极大地制约了AI营销系统的效能。上文提到的Meta Advantage+，其强大的算法高度依赖用户在Meta平台（Facebook、Instagram等）上积累的历史行为数据。有案例显示，一个没有任何历史数据的新用户，在使用Advantage+的受众定位功能时，转化率可能会降低多达50%。也就是说，这个强大的AI工具，需要用户在Meta的生态里“养”一段时间，才能逐渐发挥出最大效能。

当这些AI广告营销工具试图进行跨渠道投放时，由于无法获取其他平台的用户数据，就很难实现真正的协同优化，所谓的“全链路”也因此大打折扣。

2.4.2 算法黑箱引发信任危机

AI的另一个固有特性是其**“黑箱”**本质。即使是技术专家，有时也难以完全解释清楚一个复杂的深度学习模型，为何会做出某个特定的决策。这种不透明性，正在引发广告主的信任危机。

以当前非常火爆的**GEO（生成式引擎优化）**服务为例。它的逻辑是通过生产AI（如ChatGPT）喜欢的内容，并投放到AI喜欢抓取的平台，从而潜移默化地让商家品牌或产品，更容易出现在AI的回答中。

但是，由于AI模型的“黑箱”性质，GEO服务商很难向广告主解释清楚模型的偏好逻辑。当广告主提出“为什么我的竞品排名更高”这样的尖锐问题时，技术团队往往也没有确切的答案。最终，服务商在交付结果时，无法提供像传统SEM那样可量化的数据指标来证明其工作的有效性。

有媒体记者调查发现，虽然有一部分GEO服务商会承诺“100%被AI推荐”，但更多的服务商提供的，只是“没效果退款”或“成果可衡量”这样模糊的保证。模棱两可的界限，难以评估的效果，让很多广告主对GEO这类新兴服务望而却步。

2.4.3 服务乱象扰乱市场秩序

信任的缺失，加上效果衡量标准的空白，不可避免地催生了市场乱象。

同样是GEO服务，由于缺乏量化的效果标准，部分服务商得以浑水摸鱼，“能赚一单算一单”。市场上的报价也极为混乱。有些高端定制方案的报价，低则3万元/季度，高的甚至达到夸张的150万元/季度。而基础的关键词竞价服务，单价又被拉低至800元到3600元不等。

这些价格差距悬殊的服务，其质量也天差地别。有报道称，某3C品牌在“平价电动牙刷推荐”这个关键词下的提及率提升了45%，但最终的销量增长却不足5%。效果衡量体系的缺失暴露无遗。

更令人担忧的是，有数据显示，2024年AI回答中出现虚假商业信息的比例，与同期相比增加了惊人的178%。这不仅损害了广告主的利益，也严重破坏了用户对AI的信任，扰乱了整个市场的健康秩序。

🎨 三、制作迷局，AIGC的争议与突破

相比AI广告营销在曲折中前进的“仍需努力”，AI广告制作则直接站在了褒贬不一的十字路口。它一面是效率的狂欢，另一面是创意的迷局。

3.1 技术带来的效率与美学

从积极的方面看，AIGC技术显著提升了广告制作的效率，降低了成本。这一点毋庸置疑。

更重要的是，部分出彩的案例，已经开始将AI技术，当成一种全新的美学工具。它们不再满足于模仿人类的创作，而是试图创造和表达一种特属于AI的美，从而重塑了人们体验美的方式。

  • 阿里云在奥运期间创作的公益宣传片《永不失色的她》，就是一个绝佳的例子。短片通过AI修复技术，重绘并讲述了三位杰出女性运动员的故事。当那些模糊的黑白历史影像，变成清晰跳动的彩色画面时，我们不仅直观地感受到了运动员的风采，更能深刻地理解技术背后的人文意义。

  • 可口可乐在去年圣诞节期间，也利用AI发布了一支复刻其经典广告“Holiday is Coming”的圣诞短片。这支短片用AI的方式，向经典致敬，表达了一种跨越时代的情怀，收获了大量好评。

此外，**“AI+实拍”**的混合模式，也成为当前兼顾效率与效果的主流选择。像三得利的春节短片、安踏“欧文一代”的新品宣传片，都采取了这种形式。由真人演员出镜，保证了人物情感的真实性，再用AI辅助合成部分宏大或奇幻的场景。这不仅节省了大量的外拍成本和场地租赁费用，还减少了天气等不可控因素的影响，大大提升了拍摄效率。

整体来看，AI创意工具已经在多个维度实现了突破。

突破维度

具体表现

案例

批量生产

通过简单的文字描述，快速生成适配不同平台规格的短视频素材。

TikTok的AI视频工具

创意激发

作为创意辅助工具，帮助团队快速产出大量方案，提升脑暴效率。

鲲之益的AI助手

场景适配

自动调整素材以适应不同投放位置，如调整图像亮度、生成动画、添加音乐等。

Meta Advantage+ 创意

3.2 技术的局限与用户的抵触

然而，硬币的另一面是，当前AIGC的技术局限，也引发了用户对AI广告的接受度并不高，甚至在某些情况下产生了强烈的抵触情绪。

主要原因在于，当前的AI对复杂场景的理解能力存在明显短板。广告片中涉及的分镜场面越多、人物动作越复杂，AI生成的场景就越容易出现不连贯、不合逻辑的现象。如果涉及到多人物的复杂交互、场景的快速切换等动态画面，受限于模型的推理能力，AI在细节处理上往往无法令人满意。

一个典型的反面案例，是日本麦当劳去年为了宣传薯条优惠活动，推出的一支AI广告片。这支广告片除了出现AI人像多一根手指这种基础的生成错误外，整个片子也被观众批评人物表情不自然、缺少亲和感、动作违和。甚至有网友尖锐地调侃，“看着像是肯德基派卧底拍的广告”。

在小红书等社交平台上，有用户反馈，曾有过儿童因为看到AI生成的畸形人物海报而感到恐惧，甚至被“吓哭”的情况发生。这就是所谓的**“恐怖谷效应”**在作祟。

AI广告制作更深层次的问题，在于情感的缺失。

AI工具通常只能停留在对文字的字面理解，难以洞察其背后的文化语境和情感内涵。2025年大阪世博会中国馆“中华书简”的设计方案，就被批评缺乏趣味和文化深度。相比之下，西班牙馆通过将文化元素与创新设计巧妙融合，广受好评。这个对比揭示出一个朴素的道理，没有设计师的文化理解和情感注入，AI的创作很容易流于表面，变得“有形无神”。

3.3 破局之路，人机协作的共识

面对AIGC的争议与迷局，行业已经开始探索破局之路。一个清晰的共识正在形成，那就是**“人机协作”**，而非“AI替代”。

AI不应被视为取代人类创作者的对手，而应被看作是赋能创作者的强大工具。未来的核心竞争力，不再是单纯的软件操作能力，而是体验设计能力。

  • 数字艺术家GOGO为COS品牌创作的AIGC广告，就是一个很好的正面例子。在创作过程中，设计师深度干预了AI的生成过程，不断调整和优化，最终使作品兼具了AI带来的高级感与品牌所追求的舒适度。

  • H·ART团队在设计一款医用担架时，团队成员亲自躺上去体验使用的全过程，感受每一个细节。他们将这种亲身体验，与AI的数据分析相结合，最终的设计方案斩获了国际大奖。

不难看出，设计师的角色正在发生转变。他们不再只是操作软件的“画图工”，而是需要通过深入的用户调研，去深化对目标群体的理解，去捕捉那些AI无法感知的人性洞察。

可以预见，未来的高薪创意职位，将集中于那些既能熟练驾驭AI工具，又具备深厚人文洞察的复合型人才。他们是AI的指挥家，而不是AI的替代品。

🔮 四、未来战场，AI应用场景的融合与重构

站在2025年年中的时间节点回望与前瞻，AI广告的下半场竞赛，已经显露出三大清晰的趋势。这不仅是技术的演进，更是商业逻辑、行业伦理和人才结构的全面重构。

4.1 决策式AI与生成式AI的闭环融合

未来的第一个大趋势，是决策式AI（用于投放优化）与生成式AI（用于内容创作）的深度融合，形成一个无缝的闭环。

传统广告流程中，“创意-投放-优化”是相对割裂的环节，需要不同团队、不同工具的接力配合。而现在，这个链条正在被AI彻底打通。

  • TikTok已经实现了从简单的文字描述，到生成适配平台的短视频，再到精准投放出去的一站式流程。用户输入一个想法，AI就能完成后续的所有工作。

  • Mobikok的HiveX引擎，则展示了这种融合在效果衡量上的巨大潜力。它连接了全球50亿用户的触点，通过AI动态创意优化技术，可以实时生成超过10万个广告变体，并持续追踪每个变体的表现。这让广告的每一次曝光都变得可衡量，确保广告主的每一分预算都能创造可追溯的价值。

这种闭环融合的最终形态，将是一个**“创意即投放，投放即优化”**的智能系统。AI不仅能根据投放效果数据，反向指导创意内容的生成和迭代，还能在投放过程中，实时调整创意元素（如文案、背景、配乐），以最大化地匹配不同用户群体的偏好。

4.2 监管与伦理框架的逐步构建

随着AI应用的日益广泛，其带来的伦理问题和监管挑战也日益凸显。未来的第二个趋势，必然是监管与伦理框架的逐步构建。

针对前文提到的GEO服务乱象和虚假信息泛滥的问题，一些负责任的平台已经开始行动。例如，DeepSeek等AI搜索引擎，已经开始对那些通过技术手段生成的低质量、营销性质过强的内容进行降权处理。

行业内部也在呼吁建立一套新的信任体系。这套体系的核心，是让广告回归其信息服务的本质，而不是强制性的信息灌输。一个理想的场景是，当用户在AI助手中询问“牙疼怎么办”时，一个优质的广告，应该以提供专业诊疗建议和推荐适用护理产品的形式，自然地呈现出来，而不是强行植入一个牙科诊所的联系方式。

从全球范围看，欧盟的《AI法案》已经为AI的研发和应用划定了明确的红线。可以预见，针对数据隐私、算法偏见、内容版权和信息真实性等方面的法律法规，将会越来越完善。这对于整个行业的长期健康发展，无疑是必要的阵痛和利好。

4.3 体验设计崛起为核心竞争力

当AI技术本身变得越来越普及，技术壁垒逐渐被拉平，什么将成为企业新的护城河？未来的第三个趋势给出了答案，那就是体验设计。

广告主们已经意识到，在一个AI内容泛滥的时代，真实、独特、有温度的用户体验，将成为实现差异化竞争的关键。

因此，无论技术如何发展，品牌TVC（电视商业广告）最重要的内核，永远是要“用心”。一部好的广告片，无论是传统人工拍摄，还是AI辅助制作，其最终目的，都是传递“人性”的关怀，引发情感的共鸣。

这对创作团队提出了更高的要求。技术上，他们需要学会扬长避短。既然知道AI当前在处理动态场景、人物表情上有缺陷，那就应该在创作中，适时地避开复杂的动作和过多的人物面部特写，转而着重发挥AI在宏大场景生成、视觉风格塑造上的优势，在画面质量和主题创意上多下功夫。

更重要的是，团队需要投入更多精力去理解用户。例如，有零售企业已经开始要求其设计团队，每月必须完成20小时的“用户陪伴计划”，与真实用户一起生活、购物、交流。他们将这些一手的人性洞察，用来训练和校准AI模型的情感理解能力。

三七互娱的“小七”大模型、万咖壹联的数据分析平台，也都投入了相当多的精力，来破解不同国家和地区的文化隔阂，试图以真正的情感共鸣，来提升其产品的全球竞争力。

在深圳Mobikok的总部的全球监测大屏上，来自美国、越南、孟加拉国的用户点击数据，如夜空中的星群般闪烁。其程序化广告平台，每秒钟都在处理着数万次的竞价请求。这背后，是冰冷的算法和算力。

但与此同时，传统4A公司的转型也揭示了另一面。WPP集团最新的财报显示，其AI创意团队的规模，已经超过了传统的创意美术指导。但团队中薪酬最高、地位最核心的岗位，仍然是那些精通文化密码的策划总监。他们指导AI去分析东南亚民俗节日的色彩偏好，从而生成出真正符合当地审美、能够引发文化认同的广告素材。

总结

广告业的未来，属于那些能够驾驭双轨智慧的企业和个人。左脑，是算法和算力的冰冷精确；右脑，是人文和洞察的温度脉动。

当那4700亿美元的巨大利润池完成重构时，我们会发现，唯一不变的胜者法则，依然是那句老话。

技术永远在进化，人心始终需要共鸣。

📢💻 【省心锐评】

AI是锤子，创意是钉子。别总盯着锤子有多牛，关键看你能不能找到那颗能敲进用户心里的钉子。技术再炫，不懂人心，终归是空谈。