AI 素材已经不是新鲜事了。
根据 AppsFlyer 年初发布的《2026游戏App营销现状报告》，2025年头部游戏厂商每季度制作的广告素材版本数量已达到 2400-2600 个，同比增长 25%-30%。全球游戏获客支出达到 250 亿美元，iOS 和 Android 平台的广告展示量增长了 20%。
这些增长背后的核心推动力之一，就是 AI 素材工具的普及。越来越多的团队借助 AI 批量生成图片、视频、创意脚本——过去需要几天完成的素材，现在几个小时就能搞定。
听起来是好事。但问题随之而来：
当所有人都能快速做出大量素材，“做得多”就不再是竞争优势了。
行业里有一个越来越清晰的共识：AI 在素材领域的价值正在分化。
一方面是 “AI 劳动力”——帮你更快地生产素材。图生图、文生视频、批量生成创意变体，这些能力已经成为标配。根据行业反馈，部分广告公司的 AI 素材渗透率已经达到 40%，有大厂披露 AI 深度参与生成的广告视频占比超过 70%。
另一方面是 “AI 大脑”——帮你更快地理解市场。AI 不只是“做素材”，更重要的是帮你回答一个关键问题：当前市场上，什么样的创意方向正在跑出效果？
这两者的区别在于：前者解决的是“产能瓶颈”，后者解决的是“方向瓶颈”。
对投放人员和创意策划来说，最浪费时间的事情往往不是“做不出素材”，而是不知道该做什么方向的素材。
AppsFlyer 的报告里有一个有意思的数据：在营销人员对 AI 助手的提问中，46% 的问题聚焦于“数据报告与表现洞察”——换句话说，接近一半的需求不是让 AI 帮忙做素材，而是帮忙看懂数据。
这说明什么？
当素材产能被 AI 解决之后，真正的瓶颈变成了“创意方向判断”。你可以用 AI 一天做出 100 条素材，但如果方向错了，100 条都白费。
传统的做法是手动去各个平台翻看竞品广告，一条一条看、一个个截图。效率低，而且容易受到个人经验偏见的影响——你看到的只是你碰巧刷到的，不是市场的全貌。
更高效的方式是：用 AI 帮你快速扫描市场上的创意方向，找到正在起势的趋势。
具体怎么操作？分享一个我们观察到的高效工作流，适合投放和创意团队日常使用。
第1步：用自然语言描述你想探索的创意方向
不用搜游戏名，不用找标签，直接用一句话描述你脑海中的画面：
“在末日城市中射击丧尸的第一视角画面”
“木材经营”
“雪地白熊攻防战”
橙果数航的 AI 画面描述搜索能理解你描述的画面内容，从海量广告素材中精准匹配。它搜索的是画面本身，而不是标签或关键词——即使一条素材没有任何文字标记，只要画面内容与你的描述匹配，就能被找到。
这个能力的核心价值不在于“搜得准”，而在于帮你快速验证一个创意方向是否有人在做。如果搜出来大量类似素材且投放时间长，说明这个方向市场已经验证过了；如果搜出来很少，可能是蓝海，也可能是伪需求——你需要进一步判断。
第2步：从搜索结果中识别趋势信号
搜索结果出来后，重点关注三个信号：
投放时长：持续投放超过 30 天的素材，大概率已经通过了效果验证，是值得借鉴的“常青素材”。
多平台投放：如果同一条素材在 Meta、Google、TikTok 等多个渠道同时投放，说明它在跨平台场景下都有转化效果，值得重点研究。
素材密度：同一个创意方向下，如果有大量不同广告主在投放相似风格的素材，这是一个明确的趋势信号——市场正在验证这个方向。
第3步：拆解创意结构，提取可复用的“脚本模板”
找到值得研究的素材后，不要只看表面的画面风格——更重要的是理解它的创意结构。
在素材详情页中，套路分析功能会自动拆解一条素材的创意逻辑：
片头用了什么钩子？是悬念型、对比型，还是直接展示型？
中间段怎么展示玩法？是 UGC 风格还是专业制作？
结尾怎么引导转化？CTA 的位置和话术怎么设计？
这些拆解出来的“创意结构”，才是你真正应该带走的东西——不是抄一条素材，而是提取一套可复用的创意脚本模板。
再结合相似素材推荐，你可以快速判断这种创意结构是个案还是趋势。如果大量素材在用类似结构，说明这个套路已经被市场验证。
AI 正在让素材生产变得越来越容易。AppsFlyer 报告中的一个判断值得思考：当营销工具和方法趋于一致的时候，最终决定结果的，是你对市场和用户的理解深度。
对投放人员和创意策划来说，这意味着工作重心正在发生转移：
从“我今天能做多少条素材”，转向“我今天能发现多少个有效的创意方向”。
素材产能的问题，AI 已经帮你解决了大半。接下来真正拉开差距的，是谁能更快地捕捉到市场上的创意灵感信号，并把它转化为可执行的创意策略。
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