不少游戏公司已经在为 AI 付费，从个人感受来看，很多工作的确变快了。但到了月底复盘，一个更现实的问题随之出现——人效似乎提高了，公司的收入却没有明显增长。
7 月 29 日，在“一人一 AI·罗斯基 AI 开发游戏 2026 私享会”上，CreatiBI CEO 颠木谈到，他过去两年接触了约两三百家游戏、电商及其他行业公司。许多企业都面临类似困惑：大模型和工具买了不少，员工也在用，但 AI 并没有形成业务上的正向循环。
在他看来，问题在于多数公司仍把它当作个人工具。员工节省了时间，却没有改变素材生产、广告投放和数据复盘之间的协作方式。
"AI 帮个人省下来的时间，不等于公司的业务增量。”
真正有效的 AI 改造，需要把分散的工具升级为组织能力，再将工作流连接成完整闭环。
· 买量的规则已经变了
游戏买量曾经是一个劳动密集型行业。团队依靠大量优化师和设计师，反复建计划、调定向、剪素材，再通过数量博取跑量机会。只要数量足够多，总有一部分能够撞中目标用户。
但广告平台正在持续收回精细化操作权限，一体化智能投放成为主流。平台降低了投放门槛，本地生活、电商等大量广告主随之进入，进一步争夺有限的流量。
对低预算广告主而言，自动化工具可以帮助其快速启动；对日消耗数十万甚至上百万元的游戏厂商来说，继续依靠堆计划和重复素材，反而更容易被平台识别为同质化内容。当账户层面的操作空间越来越少，素材开始承担过去由定向完成的工作。
平台会分析素材的要素和用户反馈，再据此寻找可能感兴趣的人。素材表达什么，就更可能吸引什么样的人。这也带来了两项新的要求：素材首先要“好”，能够在前几秒留住用户；其次要“对”，能够准确表达产品卖点，并匹配真正可能转化的人群。
一味提高画面品质并不一定有效。精美的 CG 可能吸引大量观看，却未必带来目标用户。反过来，一条制作并不复杂、但卖点和受众高度匹配的内容，可能拥有更好的回收。
“买量不是玄学，本质上仍然是一道概率题。所谓玄学，很多时候只是没有找到数据和方法后的托词。”
· 爆款素材越来越短命，先把自己的价值榨干
AI 普及后，广告素材的复制速度进一步加快。
过去，一条爆款素材出现后，可能拥有相对稳定的红利期。如今，竞品监测平台可以快速发现跑量内容，其他团队再用 AI 复刻，素材窗口随之明显缩短。
颠木提到，一条爆款素材可以通过裂变延长生命周期，并带动进一步增长。问题在于，这部分价值最终由谁获得。如果原团队无法及时判断素材为什么有效，也没有能力快速产出变体，那么竞争对手很可能比原创者更快完成复制。
很多公司的做法，是将爆款素材交给设计师随机混剪：替换前 3 秒、改一段文案、换个角色或背景，再批量上线测试。这种方式确实能增加数量，却没有回答关键问题——到底是哪一个元素带来了转化？
一条广告通常由多个片段组成，不同元素之间还存在组合关系。某个开头单独看未必优秀，与特定角色和卖点组合后却可能明显提高转化。如果团队只比较整条素材，很难找到这些深层规律。
因此，CreatiBI 提出了“计算创意”的概念：把广告素材拆成可识别、可追踪的结构化数据，再分析不同元素及其组合与点击、付费和回收之间的关系。
· 从随机混剪，变成有依据的素材裂变
在颠木的设想中，“计算创意”需要完成 4 个连续环节。
第一步，是利用多模态模型理解素材。系统从画面、声音、文案、角色和叙事结构等维度，为每条内容生成稳定标签。CreatiBI 已搭建了包含 300 多个基础维度的标签体系，企业也可以根据品类和产品继续扩展。
第二步，是把这些标签与投放结果关联起来。团队不只看哪条素材跑得好，还要分析其中哪些元素和组合更容易带来转化。
第三步，是根据归因结果定向裂变。AI 不再随机更换画面和配音，而是围绕已经验证的钩子或表达方式，生成多个有明确假设的版本。
第四步，是将新素材重新放入广告计划，根据不同转化目标和素材衰退情况调整账户结构。投放结果继续回传，形成下一轮归因和优化。
CreatiBI 为此开发了“无限画布”素材系统，将一条原始素材及其所有衍生版本放进同一张关系图中。团队可以看到每次修改发生在哪里，以及修改后数据如何变化。这样一来，素材不再是散落在文件夹里的视频，而是可以持续复用的数据资产。
过去以周为单位的流程，有机会压缩到小时级。
“人最重要的工作，是沉淀标准化的数据资产，再让 AI 放大这些资产的价值。”
· 不要指望一个智能体包办所有投放
市场上还有一种常见思路，是让一个智能体直接接管所有广告平台。
颠木对此保持谨慎。
即便是同一家公司、同一品类的两款游戏，回收周期和投放策略也可能完全不同。Google、Meta、TikTok 等平台的规则同样存在差异。如果缺少足够的业务约束，智能体可能频繁修改账户，破坏原有学习状态，甚至让投放直接“跑飞”。
更重要的是，素材与投放不能分开建设。系统发现某条素材开始起量后，应立即分析其有效元素，在素材端生成适配变体，再快速回到投放端验证。
如果某个版位或人群表现突出，也要反向判断它更适合哪些内容。CreatiBI 正在搭建的方案，便试图将素材生产与广告投放连接起来。其无限画布系统已开始邀请部分客户体验，投放智能体也计划进一步开放测试。
在这套体系里，AI 负责放大成功经验，人仍然负责产品目标与最终判断。
· 未来可能不再区分优化师和设计师
AI 对买量团队的另一个影响，是岗位边界正在变得模糊。
过去，优化师懂平台和数据，却未必会制作素材；设计师能够完成剪辑和视觉表达，却不一定理解买量。生成式 AI 降低了素材制作门槛后，优化师可以自己完成部分内容生产。与此同时，只会基础剪辑的设计师也面临更大压力，需要进一步理解产品和投放。
颠木判断，行业未来可能出现更多“全栈优化师”或“全栈设计师”。他们懂数据，也能生产内容，并借助 AI 完成从创意到投放的完整链路。这并不意味着一个人可以无条件取代整个团队。相反，AI 会抬高对个人判断力和综合能力的要求。
企业真正要解决的，是让组织内的数据和经验可以被持续积累。否则，员工用 AI 生成再多内容，也只是一次性消耗，无法成为下一轮增长的基础。
在 AI 时代，买量生产力的核心逻辑因此变得清晰：人负责创造标杆、定义规则并沉淀资产，AI 负责规模化裂变、执行和分析，数据再推动下一轮决策。只有当这条链路真正转起来，企业花在 AI 上的成本，才可能从个人提效转化为业务增长。
否则，AI 只是让每个人更快完成了原来的工作。而投放效果，仍然停在原地。
· CBI 种子用户招募：让你的每一条素材，都成为下一轮增长的资产
如果你在这篇文章里看到了自己团队的影子——AI 工具买了不少、人效上去了，收入却停在原地；爆款素材越跑越短命，却始终说不清到底是哪个元素在带动转化——那么，你正是我们在找的人。
从"素材即定向"到"计算创意",颠木把两年间与数百家公司交流沉淀下来的方法论，萃取成了一款产品——CBI。如果你也在思考自己或团队在 AI 时代的下一步，欢迎预约成为 CBI 首批体验用户，抢先跑通这套增长工作流。
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