Meta直接掀桌,广告将会被AI彻底颠覆!

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01
在上周 , Meta(Facebook)的CEO扎克伯格在公司年度股东大会上 , 讲了一个很美好 , 也很恐怖的故事 。


这个故事直接让Meta股价持续拉升 , 也让广告界的人忧愁又期待 。



扎克伯格说了什么呢?


“在不远的将来 , 我们希望实现这样一个世界:


任何企业都可以告诉我们他们试图实现的目标 , 比如卖东西或获得新客户 , 他们愿意为每个结果支付多少钱 , 然后我们就为他们做剩下的事情 。 ”


什么意思呢?





广告业未来将会被AI彻底颠覆 , 企业可能只需要提供核心的业务目标和预算 , 营销广告的创作与投放会完全由AI来替代 , Meta计划在2026年底 , 实现全自动AI广告的投放 。


不管扎克伯格这个目标是不是真的 , 能不能实现 , 但这已经给整个广告行业带来了深刻的变革信号 。


02
我们专门去研究了Meta的AI广告计划和现有的案例 , 并不认为这是一个空中楼阁 , 它有明确的发展路径和目标 , 唯一的问题只是实现时间的长短和效果到底会打多少折扣 。


Meta的AI广告计划有三个特点:


1、全面自动化目标:


在整个广告创作的过程中 , 企业只需要提供产品图片或者是企业官网 , AI系统会自动分析企业的业务 , 负责整个广告的创作 , 包括图像、视频包括落地页、详情页的生成 , 同时 , AI会自行决定在Facebook和Instagram上针对哪些用户进行投放 。


也就是整个过程中 , 设计、采购、剪辑各种人员的直接参与会大幅减少 , 甚至被取代 。





当然 , 扎克伯格说的更彻底 , 企业甚至不需要任何创意 , 不需要任何目标人群画像 , 不需要任何衡量 , 只需要能够解读我们输出的结果 , 准备好银行账户 , 按我们说的去做就行 。


2、工具的拓展:


扎克伯格在股东大会上宣布 , MetaAI从4月推出独立应用之后 , 月活跃用户数疯狂飙升到10亿 , 同时 , Meta现有AI广告工具(Advantage+)已经开始对企业广告进行调整和优化 。





已经有报道开始宣传AI在效果上优于人工创建的广告 , ROI的对比是每一美元花费带来的收入提升了22% , 并且节省了90%的成本 。





3、实时个性化:
AI广告最大的亮点其实不是节省成本 , 而是通过机器学习和数据分析 , 基于用户情境、地理位置、年龄、职业、行业各种标签实现实时广告的个性化能力 。 比如 , 系统可以向身处寒冷气候的用户展示车辆在雪地中行驶的广告 , 向城市居民呈现都市驾驶的场景 。
其实 , 这就像是我们短视频平台的算法推荐一样 , 但是 , Meta拥有全球最为庞大的用户数据 , 覆盖34.3亿活跃用户 , 理论上可以实现前所未有的广告相关性和互动潜力 。
但同样 , 哪怕今天的抖音、TikTok也只能做到兴趣识别 , 把同个兴趣、品类、行业的人归结在一起 , 对于能针对到个人的超级个性化 , 真的需要非常恐怖的计算量和数据处理能力 。

当然 , Meta的动作 , 也只是AI驱动营销变革浪潮中的一个缩影 。
事实上 , AI技术已经渗透到营销的各个环节 , 从根本上改变着广告的创作方式、个性化程度、优化效率以及互动形态 。

诸如Copy.ai、豆包AI、DALL·E 2、Midjourney、DeepSeek这些AI工具被广泛应用于广告脚本撰写、故事设计、社交媒体内容、产品描述、背景视觉乃至完整的图像和视频生成 。
像大家今天去做投放也能知道 , 原来需要我们手动去设置人群目标 , 今天基本上都是AI给我们推荐人群地域这些特征 。
所以 , 在这样的情况下 , 我们认为 , 未来企业营销的角色会更多地从平台上的“执行者”转变为AI驱动广告活动的“指导者” 。
企业的核心能力转向战略性地定义目标、分析结果 , 包括对AI进行有效的“提示工程” 。
这是很多AI企业没有说 , 包括Meta刻意淡化的一点 , 但是这一点非常重要 。
因为AI确实能够快速生成多样化的营销内容 , 极大地拓宽了创意的边界和迭代速度 。
但是 , AI根本上的学习机制高度依赖从现有成功模式中学习 , 如果所有AI都基于相似的“成功案例”数据进行训练 , 产出必然趋于风格统一 , 从而削弱品牌的独特性 。
所以 , 企业必须要给出AI具体的提示 , 告诉AI我的企业背景、业务定位、产品独特性 , 就像我们在文思子牙专业营销AI系统的内容库一样 , 从而实现独特、唯一的营销内容生成 。





03
当然 , 面对AI带来的颠覆性变革 , 我们的企业不能坐以待毙 , 特别是中小企业要主动行动起来 。
我们认为 , AI技术目前最大的受益方就是中小企业 , 因为大企业会有各种顾虑 , 天生存在规模庞大且迟缓的问题 。
但是 , 中小企业不存在这些问题 , 而且 , 像在营销领域 , AI工具能够帮助中小企业用更低的成本 , 获得以往只有大型企业才能负担的复杂营销能力 。
所以 , 中小企业应该主动采取一系列措施 , 去适应AI广告包括万物AI的未来 。
我们追踪了多个企业样本以及根据自身的实践 , 给大家提几个建议 。
第一、怎么样去推动组织的AI化?
我们认为AI素养是未来营销团队乃至企业的核心竞争力 。


我们可以从四个步骤去推动组织的AI化 。

1、鼓励实验:让他们去亲身体验和试用AI工具 , 比如说ppt、总结文档、会议纪要、客户记录这些内部沟通或小型项目 。
2、结构化培训:根据不同岗位和任务需求 , 企业要组织定制化的培训内容 , 涵盖AI基础知识、机器学习、自动化以及AI工具的实际操作 , 帮助员工去习惯性使用现有办公软件中的AI工具 , 提升应用意识 。
3、推广同伴学习与树立AI先锋:在团队中发掘对AI充满热情的“AI先锋” , 鼓励他们指导同事、分享案例、组织内部演示 。 创建知识共享平台或社群 , 促进经验交流 。
4、领导层的承诺与推动:领导层必须积极倡导AI应用 , 营造积极的AI文化氛围 , 把AI计划与明确的业务目标、以及绩效考核相结合 , 确保AI投资能够解决实际问题 。
第二、怎么样去引用AI技术?用什么样的AI技术和工具?

盲目跟风引入AI技术和工具 , 可能会导致资源重复和浪费 , 企业要建立一套系统性的AI采纳框架 。
1、明确目标:企业要定义清楚希望通过AI解决什么具体的问题?一定要设定可衡量的业务目标 , 紧紧的跟企业业务相关 。
比如说“高质量潜在客户转化率提升25%”, 把问题想明白 , 比找到答案更加重要 。

2、数据审计:AI的效能高度依赖于高质量、清洁、标准化的数据 , 所以 , 我们在引入AI工具之前 , 必须对现有数据源、数据质量、数据流转情况进行全面处理 。
3、试点先行:选择一个具体的营销活动或工作流程作为试点项目 , 设定明确的KPI , 在小范围内验证AI工具的有效性和适用性 , 成功后再逐步放大范围做推广 。
4、把AI融入现有工作流:把AI工具有计划地整合到现有的营销系统和流程中 , 从简单的应用场景开始 , 根据团队反馈持续优化 。

5、AB组测试:对AI驱动的营销活动进行持续的绩效跟踪 , 通过AB组的测试方法去不断优化AI的输出能力 , 确保AI回报最大化 。
总的来说 , AI对广告业乃至企业营销的重塑是一个必然的趋势 。
而且 , 纯粹依赖AI或固守传统人工模式都不是长久之计 。
成功的企业将是那些能够巧妙融合AI的效率、规模与人类的战略洞察、创造力协同的组织 。
所以 , 企业只有积极拥抱变化 , 开始学习才能在这场变革中抓住机遇 , 化挑战为优势 。
现在 , 正是我们审视自身、规划未来、果断行动的关键时刻 。



责任编辑 | 罗英凡
图片均来源于网络
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