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

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。

具體到國內，不同生態之間偏好更是明顯，豆包在訓練和推理中都會更側重字節系的平臺內容，包括今日頭條、抖音等；騰訊元寶則是更側重騰訊系的平臺內容，包括微信公眾號、騰訊新聞等。

圖/騰訊

而相對應，品牌和廣告公司就需要通過一系列方式來「喂養」AI 的訓練/檢索語料，包括在知乎、小紅書、公眾號、抖音等平臺發布大量結構化、易于引用的相關內容，讓 AI 在面對問題時「自然地」基于這些素材進行回答。

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。