AI做的广告，点击率超过了人做的

前几天，一个做投放的朋友找我喝茶。他愁眉苦脸地说：老板要求今年的素材产量翻十倍，团队就那几个人，怎么办？

我说，你还在让人一条一条做素材？

他不服气：AI 做的广告，能看吗？用户一点就穿帮，点进来的都是好奇的流量，转化全垮。

这话我听过太多遍了。2025 年，哥伦比亚大学和 Realize 合作做了一项研究，分析了超过 5 亿次广告曝光。结论挺扎心的：

AI 生成的广告，点击率约 0.76%；人做的广告，约 0.65%。

AI 赢了。

而且不是靠“看起来新鲜”赢的。研究者专门查了下游转化，发现 AI 广告带来的流量质量并不差。也就是说，“AI 广告只能骗好奇点击”这个担心，被数据结结实实地推翻了。

更有意思的是那个“秘密配方”。研究发现，被用户判断为“人做的”AI 广告，表现最好。AI 不是学会了炫技，是学会了把人大脸、清晰构图这些老老实实的创意基本功，做得比人还稳。

我朋友听完，茶都不喝了。

不用 AI，已经不叫“保守”，叫“掉队”

什么叫掉队？

麦肯锡的数字：2024 年，78% 的企业已经在至少一个业务环节用了 AI；到 2025 年，这个数字涨到 88%。

也就是说，如今还在讨论“要不要用 AI”的营销团队，剩下的空间只有 12% 了。你不是在做一个前瞻决策，你是在补一门别人早就修完的课。

再看几个数：

超过 80% 的营销团队在用生成式 AI；93% 的 CMO 说从 GenAI 里看到了明确的 ROI；用了 AI 的公司，营销 ROI 比传统打法高出 20% 到 30%。

AI 在营销里，已经不是加分项，是及格线。

工具也早就摆满货架了。Adobe Sensei、Google 的广告 AI 在实时调价；Jasper、Copy.ai、Midjourney 包揽从点子到设计；HubSpot、ActiveCampaign 把线索培育和分层也 AI 化了。Realize 这类效果广告平台更激进，从找人、做落地页到实时优化投放，一条龙全包。

但我想提醒一句。上工具不难，难的是团队里的人怎么想。很多老板一提 AI，员工心里打鼓：这是要替代我？

你得讲清楚一件事：AI 接走的是发帖、拉报表这类重复劳动，腾出来的时间，是让人去做判断、做创意、做 AI 做不了的事。**人是用 AI 的，不是被 AI 用的。**这个理不顺，工具买回来也是摆设。

个性化，从“锦上添花”变成“基本礼貌”

你有没有过这种体验：刚在某个 App 上搜了跑鞋，打开另一个 App，满屏都是跑鞋广告。烦。

再换一个场景：你深夜刷购物网站，它给你推的不是爆款，是你上周看过三次、犹豫没买的那双，还配了一句“比上次看的时候便宜了 40 块”。

你买了。

这两个都是个性化。差别在哪？前者是骚扰，后者是懂你。而消费者用态度投了票：71% 的人期待品牌提供个性化体验，76% 的人在品牌做不到的时候，直接表达不满。

品牌这边也卷起来了。79% 的营销人在用 AI 做个性化内容和投放；定制的行动号召按钮，转化率能比通用版高出约 202%；82% 的消费者甚至愿意拿个人数据换更好的体验。

但是，这里有个特别讽刺的数字：85% 的公司觉得自己提供了个性化，只有 60% 的消费者同意。

差的那 25% 是什么？是“我觉得我懂你”和“你真的懂我”之间的距离。AI 能根据浏览行为、设备、位置、时间猜你想看什么，Netflix 和 Amazon 的推荐引擎早把这事做到了极致。可猜得越准，用户心里那根弦就越紧：你怎么知道我要这个？我的数据你都拿去干嘛了？

所以个性化做得越深的品牌，越要把三件事摆在明面上：干净的 opt-in 机制、看得懂的隐私设置、不装神弄鬼的 AI 使用说明。欧盟的 GDPR、加州的 CCPA，划的都是同一条线。

个性化是放大器，信任才是本金。本金亏了，放大器放大的是噪音。

自动化，把人从“搬砖”里捞出来

再讲个朴素的事实：营销人一天里真正在“做营销”的时间，可能不到一半。剩下的一半在干嘛？拉数据、发邮件、调预算、盯报表。

这些活，AI 全能接。

79% 的营销人已经在自动化客户旅程，一半的人天天都在用；用了自动化的人里，80% 看到了线索增长。邮件是最先被攻陷的阵地，71% 的营销人在用 AI 做邮件自动化：标题自动生成、发送时间自动匹配、用户有动作自动跟一封。

投放更不用说了。以前的优化师，半夜定闹钟起来调价。现在算法实时改出价、挪预算、换版位，比你手快，还比你冷静。客服也是，聊天机器人把初阶咨询都接了，同事只处理真麻烦的问题。

听起来很美。但别急着把人赶走。

AI 的报告再漂亮，也得有人看一眼“这个异常是不是真的”。AI 写的标题再顺手，也得有人把一道品牌调性的关。内容这事，AI 的稳定性是个已知短板：今天写得像你，下周可能就跑偏了；它还会一本正经地胡说八道。

**每一条要发出去的内容，发布前必须过一遍人的眼睛。**这不是不信任 AI，这是对自己品牌负责。

真正的分水岭，在看不见的地方

前面讲的，都是 AI 能帮你干什么。但 2026 年的营销行业，真正的分水岭不在效率，在责任。

AI 是拿人类几十年的书、网页、照片喂出来的。喂进去什么，它就带出什么。偏见、隐私、版权、深度伪造、耗水耗电，每一条都是真问题。生成式 AI 会“幻觉”，会自信满满地编造事实；AI 合成的照片视频，已经被拿去行骗。

监管也追上来了。欧盟的《AI 法案》已经进入分阶段执行，披露、透明、风险分级的要求越来越细。美国那边，联邦层面还没统一，但各州的透明度和消费者保护法案一条接一条地出。

企业自己也在补课，但补得参差不齐：75% 的组织有了某种 AI 使用政策，可只有 36% 搭起了正式的治理框架；五分之三的企业在监测 AI 系统的公平性和偏见；美国上市公司里，36% 已经在 SEC 文件里把 AI 单列为一个风险因素。

什么是风险因素？就是写进招股书、要向所有股东交代的那种。

效率决定你这个季度跑多快，治理决定你能不能一直跑。

对个人也一样。AI 把拉报表、做分层这类活接走之后，营销人的价值往哪移？往监督、往判断、往伦理把关上移。提示词工程、数据素养这些新手艺，早学早占位。

回到那杯茶

我跟那位朋友说完了这些，他沉默了一会儿，问：那我该从哪开始？

我说，别想“翻十倍”这种事。先把一个环节交给 AI 试试，比如素材初稿，人只做终审。用 Columbia 那份研究的心态去看结果：别猜，看数据。

AI 做的广告能不能超过人做的？数据已经回答了。而能不能用得又快又稳，答案不在 AI 手里，在你手里。

祝他今年的十倍产量，顺利。