近期听闻一则趣事：有广告主因轻信公众号内容而遭遇诈骗。以此为引，本文深入探讨 AI 在广告投放中的实际局限，以及核心用户转化背后的真实逻辑。
AI 广告投放的现状与实操框架
必须明确：在不计较效果、无视风险的前提下，任何人都可利用 Codex 进行 Google 或 Facebook 广告投放。但这需要满足以下苛刻条件：
目前 Facebook 和 Google 在 GitHub 上已有成熟的 MCP（Model Context Protocol），开发者可自行对接 Agent。据此判断，市面上许多标榜“批量化广告投放”的 SaaS 工具已失去竞争优势。
经实测，当前 AI 投放存在以下显著问题：
- 过度依赖官方文档：若仅喂给 AI 官方文档，其执行策略往往僵化，导致效果不佳；
- 缺乏前瞻性判断：AI 难以进行综合数据分析，通常只能基于固定 KPI 执行指令；
- 网感与素材能力缺失：AI 对素材的理解与人类差异巨大，尤其在多语种翻译及创意制作上表现拙劣；
- 逆向分析强于自主判断：AI 难以自主甄别素材优劣，但若人工提供明确指引，其逆向分析能力尚可。
综上所述，目前市面上代理公司推崇的"AI 投放方法论”大多未经充分验证，本质上是在用客户的资金试错。建议广告主将预算用于自身验证，而非盲目外包。
以下是一个基础且务实的 AI 投放协作框架：
- 设定固定 KPI 作为底线标准；
- 利用前端数据进行初步判断（暂不执行操作）；
- 结合后端及实时数据进行二次判断（执行初级操作）；
- 采用“人工+AI"模式，基于综合数据做出决定性操作；
- 建立素材迭代闭环：抽帧检测→首次逆向→二次拼接→验证→二次抽帧→细分 Hook 点位验证。
AI 投放并非急需掌握的技能。对于每日工作未饱和的从业者，手动实操仍是更稳妥的选择。新事物虽可能带来短期领先，但若学习成本过高且必要性不足，不必急于跟进。
核心用户转化的误区与真相
以某现金贷公司为例，其在 KI 市场投放四个安卓包，产品模型一致，Google 与 Facebook 渠道预算各占 50%。实践中发现两个反常现象：
- 风控结果无规律可循：同一套规则下，部分包在 Google 表现优异，另一部分则在 Facebook 效果更好；
- 新产品线亏损：前三个包盈利，但第四个包上线后连续两个月亏损。
这种现象不仅限于现金贷行业，而是各类目广告主普遍面临的挑战。流量平台为了留住广告主，会通过算法向广告推送“最易转化”的人群。然而，“最容易转化”并不等于“最适合”。
所谓“高转化用户”，通常是那些有过类似行为记录的人（如玩过同类游戏、申请过多家贷款、订阅过多个服务等）。他们具备付费能力且被平台标记为高价值用户，但基于产品特性，这类用户往往并非最佳目标。
通过三个典型场景加以说明：
- 高 ARPPU 游戏用户：月耗数百美元，看似完美匹配。实则可能是职业赌徒，只进不出，一旦无法提现便流失并给予差评。
- 低氪金稳定用户：月仅消费少量金额，但忠诚度极高，长期留存甚至能带来下级代理，实为优质资产。
- 职业羊毛党：充值巨大且赢多输少，行为看似正常，实则是精通规则的“老油条”，令广告主进退两难。
结论显而易见：核心用户往往等同于“老油条”或“羊毛党”，他们是产品最严格的审视者。广告主真正需要的，是对品类感兴趣但尚未深入研究的新手用户，而非那些共债累累或精于算计的资深玩家。
目前行业正在探索如何快速度过“核心非目标用户”的买量阶段，以实现更精准的用户获取。
警惕虚假投放教程与代投陷阱
近期市场上涌现大量名为"XX 投放笔记”或"XX 团队教程”的公众号，主要面向海外棋牌、1v1 社交及 Shopify 电商（含电子烟等敏感品类）群体。经核查，这些内容多为 AI 生成的虚构文章，数据造假、操作方法杜撰，甚至编造素材过审率。
已有多个案例证实此类骗局：
- 代投暴雷：某团队宣传数据亮眼，实际操作中却连基础数据都记录混乱。8 美元的 KPI 目标被做成 20 多美元的成本，且失控预算。出现问题后推诿产品原因，退款更是遥遥无期。
- 直接诈骗：收取小额定金（如 500 美元）后直接拉黑失联。
市场竞争日益激烈，但传统的掺假量手段（如 2019 年流行的网盟假量）在当下已显落后。广告主需提高警惕，切勿轻信夸大其词的营销内容，以免遭受不必要的损失。