目录

2024 年底，当 Coca-Cola 发布一支用生成式 AI 制作的「Holidays Are Coming」圣诞广告时，网络上一片哗然：「没有灵魂」「毫无创意」。但这家公司并没有停止使用生成式 AI。在 2025 年版本中，它把引发争议的「AI 对人物的描绘」换成了以动物为中心的手法，同时表示该广告在品牌联想、转化为成交等指标上得分很高。这一桩事件，恰好生动地象征了 AI 给营销与广告带来的拉锯战：「效率与效果」对「信任与情感」。

先说结论。AI 猛烈地加速营销的「制作、投放与优化」，而战略与品牌的核心——你向谁、承诺什么——仍留在人类手中。据各类调查，2026 年约有87% 的营销人在至少一个工作流程中使用生成式 AI（相比 2024 年的 51% 大幅跃升），并且我们已进入超过 70% 的广告支出由算法驱动的时代。本文将概览：用数字看正在发生的事、AI 改变的五大领域、不会改变的核心、搜索的地壳变动、风险、工作的变化，以及从今天起在实务中该做什么。需要先声明：所有数字都是厂商/调查的公开发布值，会因条件而变化。

AI × 营销与广告

制作与投放加速，战略与信任留存

— 用数字看清现状（公开发布值、依条件而定）

87%
的营销人在工作中使用生成式 AI（2024 年为 51%）
71%+
的广告支出由算法驱动（2026 年）
~70M
用 Gemini 制作的创意素材（Google，2025 年第四季度）
~3x
营销 AI 工具支出的增长（18 个月内）

所有数字均为厂商/调查的公开发布值，可能反映最佳情况或特定细分，并会在真实环境中变化。

* 本文中的统计数据与效果指标（ROI/ROAS/CTR 等）均引用厂商/调查的公开发布值（截至 2026 年），其中包含最佳情况或特定细分的数字。它们在你自己的环境中会有变化，因此请始终用你自己的测量来验证各项活动。

1. 现在正在发生什么（用数字看清现状）

「AI 将改变营销」不再是预测——它是一场正在进行中的现实。首先，让我们用报告中的数字来感受一下温度（全部为公开发布值、依条件而定）。

  • 采用率：2026 年，据称约 87% 的营销人在至少一个工作流程中使用生成式 AI——相比 2024 年的 51% 大幅跃升。在视频广告创意方面，一项调查发现约 86% 的买家正在使用或计划使用生成式 AI。
  • 制作量：Google 报告称，仅在 2025 年第四季度，就在 AI Max / Performance Max 广告中用 Gemini 生成了约 7000 万个创意素材——大约是同比的 3 倍。
  • 投放：预计 2026 年超过 71% 的广告支出将由算法驱动，到 2028 年达到 76%。
  • 支出：营销 AI 工具支出在 18 个月内大约翻了三倍。中型市场团队的中位数据称从 2025 年第一季度的每月 1,200 美元增长到 2026 年第一季度的每月 3,400 美元。

简而言之，AI 正在成为制作、投放与投资中的默认选项。问题已经从「用不用」转向了「委托到什么程度，以及人类亲手把守什么？」接下来，我们逐项拆解。

2. AI 正在改变的五大领域

营销与广告涉及许多任务，但 AI 的影响在以下五大领域尤为巨大。上一节的数字主要正是从这五个领域累积起来的。

✍️

① 内容创作

大量生产博客、邮件、社媒帖子、落地页、脚本的草稿。借助 AI 写作，初稿只需几分钟。

🎨

② 广告创意

AI 大量生成横幅、视频与文案。它还能一口气产出 A/B 测试的多个变体。

🎯

③ 定向与投放

程序化广告自动优化出价与投放。AI 决定向谁、何时、以何种价格展示广告。

🧩

④ 个性化

为每个人动态生成文案、投放分配与推荐（DCO）。第一方数据是关键。

📊

⑤ 分析与衡量

加速数据分析、摘要与洞察生成——甚至为下一步建立假设。

效果也以数字形式被报告（全部为公开发布值、依条件而定）。据报告，动态创意优化（DCO）带来约 32% 更高的点击率与约 56% 更低的单次点击成本；一项调查显示 AI 文案撰写平均带来 3.2 倍 ROI，个性化引擎带来 2.7 倍。相比依赖第三方数据，第一方数据与 AI 情境定向被援引可带来高达 2 倍的 ROAS。我认为重要的是，这些只有在「底层数据与战略到位时」才有效。AI 是一个放大器；乘以零，答案仍然是零。

3. 什么不会改变——AI 的极限

我们已经看了「什么会改变」。但真正重要的是「什么不会改变」。有些领域，把它委托给 AI 会出事故，或者根本无法完全委托。

AI 擅长（易于委托）

  • 大量草稿与变体生成
  • 例行报告、摘要、转写
  • 自动优化出价与投放
  • 可模式化的个性化

留在人类手中（无法完全委托）

  • 战略：向谁承诺什么，以及如何取胜
  • 品牌：判断世界观、语调、一致性
  • 信任与伦理：划清「不该发布什么」的界线
  • 突破性创意：打破常规的点子

AI 能快速、大批量地做出「中等偏上」的东西。但竞争对手用同样的 AI 也能做出同样的中等水平。差异来自你独有的数据、对客户的理解、品牌世界观，以及「这个我们不发布」的判断——换句话说，是人类的战略眼光。还有像合规与法律文件这类错误不可饶恕、必须由人工核查的领域同样存在。AI 能做什么、不能做什么之间的界线，在营销中同样直接适用。一场完全甩给 AI 的活动，有「在无人看管下大批量制造错误」的风险，等你察觉时，往往已经太迟。

作为营销获客支柱的「搜索」，也正在 AI 之下发生转变。本文仅作概览，细节留给专门的文章。

生成式 AI 的 AI Overviews（搜索结果顶部的 AI 摘要）已经普及，增加了用户无需点击链接就能得到答案的「零点击」会话。在传统 SEO（搜索引擎优化）之上，这催生了新的优化角度：AEO（答案引擎优化）与 LLMO。在营收一侧也是如此，点击减少改变了博客与媒体的赚钱方式。详情请见以下文章。

要点是：优化的目标正从「在搜索中排名靠前」转向「被 AI 引用与推荐」。营销人现在需要同时面向人类与「AI 读者」两类受众来进行信息设计。

5. 直面风险（品牌损害、捏造、伦理）

在效率的背后，AI 营销也带着自身的风险。正如开篇的 Coca-Cola 例子所示，用得好它是利器；用错了它就是品牌损害。主要风险有：

  • 损害品牌的「灵魂」：明显是 AI 制作的创意，可能被解读为「廉价」或「冷漠」。在一项调查中，82% 的广告高管认为 Z 世代/千禧一代对 AI 广告感觉正面，但实际上只有 45% 的消费者如此——制作者与受众之间存在巨大落差。
  • 看似可信的捏造：AI 会自然而然地编造不存在的统计数据、引语与来源。一旦把它们混进广告文案或提案，你就直接传播了错误信息并失去信任。请始终对照原始资料核实数字与专有名词。
  • 品牌安全与媒体质量：约三分之一的人把生成式 AI 视为品牌安全威胁，约一半的人对准确性与偏见保持警惕。一项调查发现 54% 的广告主认为生成式 AI 助长了整体媒体质量的下降。
  • 权利、伦理、监管：训练数据的权利、AI 生成内容的披露义务、个人数据的处理。监管正在各地区逐步推进；法务/合规核查必不可少。
  • 无人看管的失控运行：没有人工检查点的自动化工作流程，可能快速且大规模地大批量制造错误。请始终在重要活动上设置人工关卡。

老实说，AI 营销最大的风险是「沉醉于效率，而把对品牌与信任的影响降到次要位置」。反过来说：守住三件事——「对照原始资料核实数字」「由人类把守品牌核心」「在重要活动上设置人工关卡」——AI 就会成为一件你可以信赖的进攻型工具。

6. 营销人的工作如何改变

那么，人类的工作会怎样？这不是简单的「被 AI 抢走」。任务被拿走，判断变得更重——这更接近现实。

动手的活儿——草稿、大量横幅、报告搭建——转移给 AI。作为交换，人类的价值集中在「让它做什么（指挥、编辑）」「选哪个、如何打磨（品味）」「如何守护品牌与战略（判断）」上。被需要的技能是驾驭工具的 AI 素养、读懂数据的能力，以及提出「AI 提不出的问题」的本领。关于更广义的职业转变，请见AI 是否会消灭销售岗位与在 AI 时代幸存的工作。营销人正悄然地把重心从「生产者」转向「统筹 AI 的总编辑兼战略家」。

7. 落实到实务：从今天起该做什么

调研够了。最后，让我们把它转化为明天就能迈出的第一步。诀窍是从小处快速起步，不要好高骛远。

① 只把一项任务自动化：从一个低风险的环节开始——社媒草稿或邮件文案——亲身感受效果
② 把品牌模板交给它：把语调、禁用措辞与世界观作为前提交给 AI，防止跑偏
③ 设计人工关卡：事先决定数字、来源与发布前检查始终经过人类把关
④ 把第一方数据整理好：基础打好，成果才会来。推进自有数据的收集与整理
⑤ 用测量来验证：别囫囵吞下别人的亮眼数字——用你自己的 A/B 测试来衡量效果

这里的第一条主线是①「只把一项任务自动化」。与其追求全公司层面的彻底改造，不如在一个低风险环节上累积一个小小的胜利，这会在一线赢得多得多的认同与速度。把在那里学到的东西拿来，一步步扩展到下一个阶段。

总结

AI 极大地改变了营销与广告，但它并不是「把一切都换成 AI」。要点如下。

  • 制作、投放与优化猛烈加速。约 87% 的营销人使用生成式 AI，超过 70% 的广告支出由算法驱动。
  • 会改变的五大领域：内容 / 广告创意 / 定向与投放 / 个性化 / 分析与衡量。
  • 不会改变的核心：战略、品牌、信任与突破性创意留在人类手中。AI 是放大器；底数为零，答案也为零。
  • 搜索正在转变：在 SEO 之上叠加 AEO/LLMO。从「排名靠前」到「被 AI 引用」。
  • 三条风险原则：对照原始资料核实数字 / 由人类把守品牌核心 / 在重要活动上设置人工关卡。
  • 工作从「执行者」转向「总编辑兼战略家」。判断与品味的价值上升。

归根结底，AI 对营销最大的影响也许不是「制作的速度」，而是「把人类的时间从做事中解放出来，用于决策」。在一个人人都能大量生产平庸广告的时代，真正打动人的是人类的工作：想象数据背后那一位客户，并决定作为品牌要承诺什么。AI 把抵达那里的时间还给了你。

FAQ

Q. AI 会消灭营销岗位吗？
A. 「改变」比「消灭」更接近现实。撰写草稿、大量横幅、报告等任务会转移给 AI，但判断类工作的价值——战略、品牌决策、挑选与编辑创意、读懂数据——反而上升。营销人正从「生产者」转向「统筹 AI 的总编辑兼战略家」。

Q. AI 在营销中具体能用在哪里？
A. 主要是五大领域：① 内容创作（博客、邮件、社媒、落地页）；② 广告创意（横幅、视频、文案）；③ 定向与投放（程序化）；④ 个性化（按人分配）；⑤ 分析与衡量。最好从一个低风险的环节开始。

Q. AI 制作的广告有效吗？
A. 有报告援引动态创意优化带来约 32% 更高的点击率与约 56% 更低的单次点击成本，AI 文案撰写平均带来 3.2 倍 ROI（全部为公开发布值、依条件而定）。但效果在你自己的数据与战略到位时才会显现——别囫囵吞下别人的数字；用你自己的 A/B 测试来验证。

Q. AI 广告有哪些风险？
A. 主要有：AI 制作的创意损害品牌的「灵魂」、捏造不存在的统计数据/来源、品牌安全与媒体质量的隐忧、权利/伦理/监管，以及无人看管运行导致的大规模错误。一项调查显示出认知落差：82% 的高管以为消费者对 AI 广告感觉正面，但实际上只有 45% 的消费者如此。

Q. SEO 会随 AI 怎样改变？
A. AI Overviews（搜索顶部的 AI 摘要）增加了用户不点击链接的「零点击」会话，在传统 SEO 之上催生了 AEO（答案引擎优化）与 LLMO。目标正从「在搜索中排名靠前」转向「被 AI 引用与推荐」。详情请见本站与 AEO 相关的文章。

Q. 小企业或个人能开始做 AI 营销吗？
A. 能——事实上，团队越小，受益越大。与其购买昂贵的工具，不如先在 ChatGPT 或 Gemini 的免费或低成本层级上，把一项任务——社媒草稿或邮件文案——自动化起步。把你的品牌语调作为前提交给它，并在发布前始终经过人工核查，你就能以低风险感受到效果。

Q. 哪些领域不该委托给 AI？
A. 战略（向谁承诺什么）、判断品牌世界观与一致性、什么不该发布的伦理界线，以及突破性创意。除此之外，合规与法律文件因错误不可饶恕，必须经过人工核查。AI 是放大器；最终的判断与责任留在人类手中。