AI素材应用到广告投放后的一些思考

广告优化探索

这最核心的原因，团队的小伙伴总会笑说这风格太抽象了，像 AI 生成的素材往往在视觉效果上非常突出、创意新颖，可能使用了高度风格化或猎奇的元素。这些素材在信息流中非常抢眼，能迅速吸引用户点击、点赞或评论，从而推高了互动率。

但是这种吸引力往往是“泛兴趣”或“娱乐性”的，而不是针对产品核心价值或目标用户痛点的。这也是为什么像家具在tiktok上的转化比较差的其中一个原因，因为家具大多数人最终还是考虑使用价值，所以tiktok平台的娱乐调性是可以增加用户互动，但未能使他们下决心购买。

AI 生成的模特、场景、光线是理想化的，它可能在 3 秒内抓住用户眼球（高互动），但用户点击后会发现，真实的产品细节（如服装的褶皱、电子产品的接口、家居的材质），这个时候又是怎样的心情？

背后的根因是用户被创意吸引点击进入落地页后，发现实际产品与素材呈现的调性、功能或期望存在巨大落差。AI 创意可能过度美化了产品，或者传达了模糊、不准确的产品信息，导致用户产生“被欺骗”或“货不对板”的感觉，从而放弃购买。

根据我早年的一个Facebook投手成长回忆录里提到，一个高转化的广告落地页也是优化核心的重中之重。有的人可能会说，那我用ai来做网站落地页？但是这个时候你会发现，现在ai在很多细节处理上，大数据模型仍未成熟，只能小部分应用，不能完全直出。

影响meta算法学习，当广告获得大量非购买意图的互动（如“哇，这图真酷”的评论、点赞）时，Facebook 算法可能会误以为这类用户就是目标受众。

算法会进一步将广告推送给更多“泛兴趣”但无购买意愿的受众，形成了“高互动-低转化”的恶性循环。另外仙女座的算法更新后，学习更加抽风了，让这个恶性循环效应进一步扩大。

那我们就此止步吗？ 当然不是。虽然ai目前还有很多不完善的地方。但我很认同看到的一个观点：关注效率提升、关注产品描述优化、关注流量质量而非数量、AIGC 赋能的是转化率（通过内容优化、客服优化）而不是单纯的流量引入。

传统创意需要设计师/摄影师几天时间。利用 AI 可以在几分钟内生成上百种不同风格、不同配色、不同场景的素材。这其实在和视觉中心沟通的过程中，也可快速展示，提升沟通效力。以下就是我生成的一些静态素材图，用于和代运营项目的设计内部沟通，你看得出来我想主推的是什么产品吗？

利用 AI 快速将素材中的文字、背景、人种等元素进行目标市场本地化调整，用最低成本覆盖最多的文化差异。

另外还有一种操作思路，将 AI 视为“超级后期设计师”，而不是“创意生成器”。 拍摄真实产品图，然后利用 AI 快速替换背景、调整光影、生成 3D 模型等。这保留了产品的真实细节，又获得了 AI 的高效美化。

以上两种是我目前调整后正在做并且跑通的模式。

下面这个方法则是我后续想到的一个方向，可以说是一种“锚点”测试法： 投放广告时，将 AI 素材与表现最佳的实拍素材进行转化指标对比，以 CPA/ROAS 而非 CTR 作为唯一的衡量标准。如果 AI 素材的 CPA 持续高于实拍素材，必须果断淘汰。

AI 广告素材是提高创意效率的革命性工具，但我们不能本末倒置。高互动率是虚荣指标，高 ROAS才是硬通货。

以上就是我这段时间把AI素材应用到广告投放的复盘思考。如有局限性，欢迎交流。

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