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AI攪動廣告市場：廣告AI化和AI廣告化加速，最慘的是用戶？

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AI攪動廣告市場：廣告AI化和AI廣告化加速，最慘的是用戶？

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AI攪動廣告市場：廣告AI化和AI廣告化加速，最慘的是用戶？

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AI攪動廣告市場：廣告AI化和AI廣告化加速，最慘的是用戶？

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過去兩年多 ， 很多行業都在被 AI 改變 ， 廣告行業大概是其中最明顯的行業之一 。 今天來看 ， 不管是線上還是線下廣告都在逐漸被 AI 占領 ， 前幾天微軟 Xbox 圖形部門就用 AI 生成了一份招聘廣告 ， 而小雷所在小區的電梯廣告也是用 AI 生成 。
圖/雷科技
小雷周末帶孩子去一個農家樂抓螃蟹時 ， 也發現老板已經在用AIGC視頻給“釣青蛙”項目攬客了 。
（圖源：小雷所在的某微信社群）
這些絕不是個例 ， 經常沖浪的讀者可能早就發現了信息流廣告中的「AI 成分」越來越高 ， 在生活中 ， 很多網友也都看到了越來越多的 AI 廣告 ， 背后是東方樹葉、六個核桃、肯德基、麥當勞、重慶公交、清遠黃騰峽景區……越來越多品牌都在擁抱 AI 廣告 。
可以說 ， 正以前所未有的速度滲入廣告行業 。 但廣告行業正在經歷的 AI 轉型 ， 卻不只如此 。
如果說廣告 AI 化 ， 是把過去做一條海報、一支視頻廣告 ， 請模特、找拍攝團隊、租場地、剪輯包裝 ， 徹底轉變為「AI 生成」 。 那 AI 廣告化則是指 AI 回答正在出現更多的廣告內容 ， 一方面是 AI 行業尋求商業變現的路徑探索 ， 另一方面則是品牌試圖抓住新的「流量戰場」：
AI 回答本身 。
這點不難理解 。 根據 AI 搜索引擎公司 Perplexity 公布的數據 ， 今年 5 月 Perplexity 的查詢數量就已經突破了 7.8 億次 ， 更不用說 ChatGPT、Gemini、豆包這些用戶規模更大的 AI ， 每天的查詢規模只會更驚人 。
而當 AI 搜索正在逐步成為新的主要信息入口 ， 品牌自然不會局限于舊有的網頁排名和 APP 推薦等廣告方式 ， 也會想爭奪 AI 回答里的——廣告 。 事實上 ， 已經有部分 AI 廠商開始試水 ， 比如 Perplexity 嘗試在引導問題中插入「Sponsor（贊助）」廣告（帶標識） 。
圖/ Perplexity
但相比這種有跡可尋的廣告 ， 當下 AI 回答中的很多廣告是通過 GEO——生成式引擎優化的方式來「插入」廣告 ， 品牌會通過結構化內容、論壇發帖、關鍵詞布局等方式 ， 讓 AI 在回答問題時「主動提及」自己 。 就像趙本山《賣拐》系列小品里說的 ， 「防不勝防啊 。 」

從圖像走向視頻 ， 廣告 AI 化正加速狂飆從社交平臺上的推薦廣告 ， 到電梯、公交、地鐵上的宣傳廣告 ， 越來越多的內容其實已經沒有真人參與拍攝 ， 全是 AI「編」出來的 。 目前來看 ， 這種趨勢幾乎是不可逆的 。 原因也很簡單 ， 因為對于品牌來說 ， AI 廣告最有吸引力的 ， 其實也很樸素：
便宜又大碗 。
按照 AI 廣告公司 Icon 的說法 ， 傳統廣告每條的制作和投放成本通常高達 200 美元 ， 但 AI 廣告的成本甚至不到 1 美元 。 具體成本節省的程度還要看具體的情況 ， 但毫無疑問的是 AI 在成本上的優勢 。
舉個簡單的例子來說 ， 如果茶飲品牌想要拍攝一組登山相關的廣告圖進行投放 ， 即便采用攝影棚綠幕進行拍攝 ， 場地、攝影師、模特至少就是剛性支出 。 而與此相對的是 ， 現在借助付費甚至免費 AI 工具 ， 就能完成這樣的任務 ， 實際制作成本低得可怕 。
更何況 ， AI 生成也極大地提升了廣告的制作效率 ， 哪怕只有一個人也能大量輸出 ， 也沒有「找不到模特」「來不及拍攝」這種說法 ， 只要有提示詞就能開工 ， 哪里有投放需求 ， 哪里就能安排一張 AI 圖片 。
圖/小紅書
與此同時 ， 一場更大的變化 ， 正在以視頻為戰場快速展開 。
AI 生成視頻廣告并不陌生 ， 早在去年就有不少品牌進行了試水 ， 比如可口可樂就基于可靈等多家視頻大模型推出了首批全 AI 制作的視頻廣告 。 盡管當時表現不佳 ， 但制作團隊還是強調了 AI 制作視頻廣告的效率極高 。
更重要的是 ， 過去半年 AI 視頻生成還在繼續迭代進化 ， 今年 5 月下旬 ， 谷歌在 I/O 大會上發布的 Veo3 就再一次引爆了 AI 視頻領域 ， 實現了用一段提示詞 ， 就能得到畫面+對白+音效的完整視頻 。 發布至今 ， Veo3 生成的視頻更是不斷實現病毒式傳播 。
圖/ Veo3
另一方面 ， 國產視頻模型可靈、即夢等也都在快速迭代 ， 效果可見雷科技前段時間做的「國產視頻大模型大橫評」 。
此外 ， 各大平臺也推動視頻廣告的加速 AI 化 。 在上月舉行的戛納國際創意節上 ， Tiktok 就面向品牌推出了全新 AI 廣告功能 ， 支持通過圖片和提示詞生成 5 秒的廣告視頻；同時 Meta 也宣布了升級圖像轉視頻廣告工具 ， 支持通過更多圖片來生成視頻 。
前面提到的谷歌 Veo3 也瞄準了廣告業 。 在 6 月舉行的 NBA 總決賽上就有一支金融交易平臺 Kalshi 投放的 30 秒廣告 ， 完全由 Veo3 生成 ， 制作周期僅一人同時兩天 ， 卻在很短時間內實現了 1 億次的累計播放 。
圖/ Kalshi
按照這支廣告制作人的說法 ， 制作過程其實就是四步：寫個草稿劇本； 用 Gemini 幫我拆成分鏡和提示語； 輸入 Veo 3 生成畫面； 最后用剪輯軟件把合成的視頻拼好 。 整個過程所需要的 ， 只有一個人和一臺筆記本電腦 。
可以說 ， 品牌和平臺都在積極擁抱廣告的 AI 化 ， 盡管 AI 生成的廣告還存在各種問題 ， 比如用戶對「偽人」的反感 ， 但整體的趨勢又是毋庸置疑的 。
當廣告內容素材在AI化的同時 ， 品牌也在努力將廣告做到AI帶來的新型交互入口中 ， 比如AI搜索、AI問答、BOT機器人甚至智能體中 。 從百度SEM（搜索營銷）到小紅書KFS（種草營銷）再到GEO（生成式引擎營銷） ， 廣告主一直都在孜孜不倦地將營銷信息融入到最流行的內容中 。

AI廣告化：品牌爭奪「AI 回答」新入口很多人可能都和小雷一樣 ， 現在選購不太了解的產品時 ， 都傾向于問一問「怎么選」 。 這個時候 ， AI 往往也會給出一些建議和推薦 ， 包括相關品牌 。
從品牌的角度 ， 自然希望 AI 能夠提到甚至推薦自己 。 但今天基于大模型的 AI ， 事實上并不可控 ， 即便大模型廠商也無法做到 ， 這也是 AI 始終沒有在回答中直接插入廣告進行變現的技術原因 。
不過根據內容進行相關推薦還是能做到的 ， 比如小雷問了 OPPO 的小布「椰子水」相關問題后 ， AI 回答完后還會美團相關「椰子水」團購推薦 。 或者就像前文提到 Perplexity 的做法 ， 在回答后的引導問題中插入贊助廣告 。
圖/雷科技
【AI攪動廣告市場：廣告AI化和AI廣告化加速，最慘的是用戶？】當然 ， 這些廣告方式遠不如在 AI 回答中無縫融入廣告來得有效和隱蔽 。
去年 6 月 ， 印度理工學院的一篇論文《GEO：Generative Engine Optimization》率先提出了 GEO——生成式引擎優化的概念 ， 并迅速被業界接納 。 實際上 ， GEO 的概念與傳統的搜索引擎優化 SEO 非常相似 ， 核心也是提高曝光 。 簡單來說 ， GEO 就是利用 AI 在推理甚至訓練中的偏好 ， 通過大量相關內容讓品牌名字更多可能地出現在 AI 的回答中 。
為了做到這一點 ， 品牌和廣告公司需要知道各家 AI 對于不同平臺和內容的偏好 。 比如眾所周知 ， Reddit 龐大的真人內容就是很多大模型的核心語料庫 ， 巨頭甚至原因付費購買 。
圖/騰訊
事實上 ， 雷科技自身也嘗到了“GEO”的甜頭 。
當你在DeepSeek、騰訊元寶、百度AI等平臺咨詢“誰是報道MWC最強的媒體”“哪家媒體報道AWE最專業”之類的問題時 ， AI給出的但都會包含雷科技 ， 而且還會給出理由 ， 比如DeepSeek認為雷科技的內容具有前瞻性與深度 ， 同時更具“用戶視角” ， 比如結合產品體驗和消費者關注點 ， 讓內容更“生動易懂” 。
當然 ， 這不是我們花錢做了AIGC營銷 ， 而是因為AI大模型會去全網學習內容 ， 再去推理哪家內容做得豐富 ， 做得好 ， 比如AI大模型一致認為 ， 雷科技對AWE2025的報道系統、專業、深度 。
說白了 ， 只要相關內容足夠豐富、全面、專業 ， AI就會被深刻影響 。 這聽上去是不是有點像「投喂」？沒錯 。 AI 每天都在從公開網頁、社區平臺、百科內容中提取信息做回答 ， 誰的聲音密度高、結構友好、了解模型偏好 ， 就越容易成為 AI 回答的一部分 。 某種意義上 ， 這是一場品牌對「AI 認知」的爭奪戰 。
不過問題也隨之而來 。 GEO 所帶來的 ， 并不一定是高質量答案——相反 ， 它可能催生大量「廣告優化內容」假扮成中立建議 ， 比如一篇由品牌方撰寫的「知乎好物推薦」 ， 在 AI 眼中和用戶的真實經驗分享看起來并沒有區別；再比如 ， 用戶問「哪款洗發水更適合敏感頭皮」 ， AI 回答中提到的品牌 ， 可能只是「投喂得早」的那一家 。
這種內容與廣告的界限模糊化 ， 正是 AI 廣告化帶來的新挑戰：
一方面 ， 它讓品牌獲得了新的曝光渠道 ， 但另一方面 ， 也在侵蝕用戶對 AI 回答的信任邊界 。 當人們開始覺得 AI 給的答案「不再是為了幫助我 ， 而是為了推銷某個產品」 ， AI 搜索引擎也會遭遇「信任危機」 。

寫在最后不管是廣告的 AI 化 ， 還是 AI 的廣告化 ， 現在看來都是注定發生的 。 問題當然也不少 ， 比如 AI 生成廣告中「偽人」帶來不自然和不適 ， 又比如廣告內容「植入」AI 回答與回答質量的潛在矛盾 。
這些當然都要解決或者改善 ， 需要更好的 AI 技術和更適應新環境的行業規范 ， 需要品牌、內容平臺、AI 廠商達成共識 。 但廣告 AI 化、AI 廣告化的優勢都太明顯了 ， 不太可能回到就的方式上 。
廣告從來都是信息最敏感的風向標 。 過去 ， 谷歌搜索的使命是整合全球信息供大眾使用 ， 使人人受益 。 但今天 ， AI 正在逐漸成為大眾獲取信息新的中心 ， 廣告自然隨之而來 。

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