素材磨损效应把信息流广告的寿命压到几天，投放团队的瓶颈从花钱变成了创意产能。本文呢借百度营销发布会上的擎舵3.0、AIMax与AI投放助手，分享这套组合如何把拍素材、买量、调优连成一条AI流水线，也讲了它凭什么敢说比人类设计师更适合做广告素材。

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我以前做广告产品经理和很多优化师交流时，他们一个很大的困扰是：素材衰退速度，永远比素材生产速度快。

老外把这个叫做Wear-out Effect，素材磨损效应。

同一条广告反复曝光，用户从注意到无视再到厌烦，这个周期在信息流时代被压缩到了令人发指的程度。

以前电视广告一条能播半年，现在信息流素材的生命周期，短的三天，长的也就一两周。

这意味着一个投放团队很多时候的瓶颈在创意产能，即便是全世界最牛的优化师，但如果素材跟不上，巧妇难为无米之炊。

那么问题来了，AI会如何深度改变素材生产，又会如何重构智能投放呢？

9月9日，百度营销搞了一场发布会，发布了擎舵3.0和全面升级的智能投放体系。

在尝试回答这个问题。

而他们给出的答案，还挺有意思的。

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这次发布会的核心产品有三个，百度营销内部管它叫营销三件套：

擎舵3.0，负责创意生产。

AIMax，负责智能投放。AI投放助手，负责数据诊断和策略输出。

这三个产品之间是基于AI进行有机连接的——

创意生产完了直接进投放，投放数据反过来驱动创意迭代，中间有一个AI助手负责全链路的诊断和优化建议。

这个三件套将从拍素材到花钱买量到看效果调优这整条链路，做成了一条AI流水线。

我们逐一来看：

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先说擎舵3.0，擎舵这个产品其实已经有了3年历史了。

1.0阶段是2023年出来的，那时候AIGC刚火，擎舵做的事情很朴素：帮你生成一些基础的文案和图片，解决的是有没有的问题。

2.0是2024年，加了一键成片、智能混剪这些能力，解决的是快不快的问题。

到了3.0，这个定位发生了新的变化：从创意工具升级成营销创意智能体。

这其实就超越了工具的定位，工具需要你驱动它，Agent可以自己驱动自己。

一个AI创意Agent，凭什么比人类设计师和编导更适合做广告素材？

原因在于：基于Agent，它对创意的理解更深刻，生成的过程更智能，效果自然就更好。

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擎舵3.0有两个核心Agent：图片Agent和视频Agent。

先说图片Agent。

它的操作很简单：给它一句话描述，或者丢一个落地页链接，甚至扔一张参考图，它就能直接产出适配百度投放场景的高质量营销图。

它自带对搜索场景和信息流场景的区分理解。

知道搜索广告和信息流广告在视觉语言上的跑量特征是不一样的，纯图、营销海报、大字报、组图这些样式都能搞定。

听上去好像没什么，市面上能生图的AI工具一抓一大把对吧？

差异在于：擎舵是在自己的投放场域里训练出来的，它知道什么样的图在搜索场景里点击率高，什么样的图在信息流里跑量好。

一个在代理商投放部门干了十年的优化师，就是对跑量有那种很难描述的直觉，擎舵的图片Agent，尝试将这种直觉给工程化。

美团的案例很能说明问题——

用图片Agent之后，跑量效果提升20%以上，图片点击率提升13%以上。

还有一个北京律师事务所的案例，擎舵生成的素材在投放中占比达到70%，转化成本下降19%。

再看视频Agent。

传统拍一条营销视频的流程需要写脚本、找演员、租场地、拍摄、剪辑、加后期，快的话2天，慢的话两周一个月。

擎舵的视频Agent把这个流程压缩成了一次对话：你用自然语言告诉它你的需求，它自己完成从创意解析、创意规划、分镜编辑到成片设置的全链路，大大降低了视频制作成本。

它还内置了行业营销套路和爆款剧本结构的专业知识，让生成出来的视频更懂百度投放。

做过投放的人都知道，信息流视频有一套自己的方法论，开头三秒钩子怎么设计、痛点如何前置、CTA怎么埋，这些东西光靠通用模型是很难搞定的，想要投放效果好必须有投放场景的专业知识灌进去。

而且这个Agent还提供了可视化编辑界面，剧本、分镜、素材、后期全部可见可编辑，改一个角色全片自动同步更新。

这就意味着它不是一个黑盒子，你可以在它生成的基础上做人工微调，这对有经验的投放团队来说是非常友好的。

飞猪用这个视频Agent的效果：跑量效果提升18%，点击率提升9%。

它三种裂变模式：前贴裂变、数字人裂变和分镜裂变。

当你有了一条效果不错的视频，你可以快速裂变出一批差异化的新素材，换个开头钩子、换个数字人形象、替换几个局部镜头。

这直接解决了开头说的那个核心痛点：素材衰退速度快于生产速度。

你有一条爆款，用裂变模式可以在几分钟内衍生出几十条差异化素材继续投。

这个速度，人肉团队是很难追上的。

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接下来的问题是：素材生产的问题解决了，如何更智能地投放？

这就到了营销三件套的第二件：AI Max。

AI Max这个产品其实2024年就推出了，早期定位很明确就是一个跑量工具。

但这次升级之后，AI Max从单纯的扩量工具变成了一个集扩量、控本、稳效于一体的全智能化产品。

做过投放的业内人都知道：跑量和控成本，在某种意义上，天然是矛盾的。

你要跑更多的量，大概率要拿更多的流量，更多的流量意味着更高的出价、更泛的人群，成本就容易失控。

反过来，你要严格控本，系统就会收紧流量，量起不来。

所有投放优化师每天的工作，本质上就是在这个矛盾的钢丝上走平衡。

AIMax新版的核心思路是用三个模块来系统性地解决这个矛盾。

第一个模块叫智能基建。

这个词听着有点抽象，核心就是：系统自动帮你搭建和测试投放计划。

它会把投放计划拆解为流量、定向、出价、创意四个维度的自由组合，然后通过AB实验来验证哪个组合效果最好，验证完了自动创编投放。

这意味着以前优化师花大量时间做的搭建计划、测试素材、对比数据这些事，系统可以自动化完成。

而且系统测试的维度组合数量，远远超过人工能覆盖的范围。

第二个模块叫智能盯盘。

优化师的一个痛点是，盯盘确实非常消耗人，一不留神成本就飞了。

很多优化师晚上定闹钟起来看数据，就是怕某个时间点跑飞。

AIMax的智能盯盘就是用系统替代人工24小时监控。

它并非简单地设个预警线那种低级操作，它能实时识别风险单元和优质单元，风险单元及时调控，守住成本底线，优质单元给正向激励，释放跑量潜力。

第三个模块是后效调控。

这个模块做了两件的事：

一是人群价值分档，整合全域数据给不同行业的人群做质量评级，高质量人群高出价，把预算集中到最有价值的线索上。

二是无效线索过滤，基于客户标注的线索质量数据建模型，直接把无效线索筛掉。

三个模块加在一起，AIMax希望将一个资深优化师十年积累的经验和直觉，工程化成一个完整的系统。

目前AIMax已经覆盖全部投放场景和全部行业，客户使用渗透率44.2%，超过6000家客户把全部账户100%托管给AIMax。

我在会后专门问了一下他们产品的同学这些客户的特征，他们说这6000家客户其实还是属于消耗相对大一些的客户，这个成绩我认为是值得肯定的。

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前面两个产品解决的都是执行层面的问题，创意怎么生产、投放怎么跑。

营销三件套的第三件：AI投放助手。

它解决的是一个更高维度的问题：决策。

管理学里有一个经典的OODA循环理论：观察（Observe）、判断（Orient）、决策（Decide）、行动（Act）。

约翰·博伊德在冷战时期提出这个理论来解释空战中谁能赢，核心观点是谁的OODA循环转得快，谁就能赢。

投放这件事本质上也是一个OODA循环。

你需要观察数据、判断问题、做出决策、执行调整，然后继续观察。

一个优化师的水平高低，很大程度上取决于ta的OODA循环转速。

AI投放助手做的事情，就是加速这个循环。

它有三个核心能力：懂业务、会决策、能执行。

它能读懂客户的生意目标、行业打法、数据资产，只有真正懂业务的优化师，才能做战略层面的判断。

AI投放助手想做的，是后者。

会决策是最值钱的能力。

资深优化师的决策逻辑沉淀到了这个助手里，系统能一眼看清主要问题和次要问题，把优化优先级分析透。

能执行就更直接了，它打通了从建议到执行的最后一公里，关键动作保留人工确认，常规动作支持一键采纳。

这三件套组合起来——擎舵Agent批量生产素材，AIMax自动化投放和优化，AI投放助手实时诊断和策略输出，诊断结果反向驱动循环迭代。

这流程每转一圈，系统就变得更聪明一点，创意更懂跑量逻辑一点，投放的效率和效果就更高一点。

用系统论的语言说，这是一个正反馈的增强回路。

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我们看几个真实案例——

贝臣口腔，做种植牙的，典型的本地医疗服务。

这类客户的痛点特别明确：覆盖多种客群，不同年龄段的人关心的点完全不同，素材需求量巨大，但原创产能严重不足。

接入擎舵Agent之后，基于爆款视频做裂变衍生，产出适配不同年龄层客群的差异化素材。效果：消费提升11%，转化率提升25%，转化成本下降46%。

对一个医疗服务企业来说，这个转化成本降幅直接影响利润率。

悦风美妆学院，连锁教育行业，处于扩张阶段。

这类客户的核心需求就是要量，而且要稳定的量。

开启AI Max之后，展现量提升53%以上，转化率提升57%，转化成本下降29%。

飞猪的痛点也很典型：实拍旅行素材不足，混剪素材同质化严重。用视频Agent批量产出差异化旅行视频，跑量效果提升18%，点击率提升9%。

景美广告的创意总监郝峥在发布会上分享了一个全面启用擎舵以来，他的一家客户的营销素材有效率提升了60%以上，创意内容供给提升了2倍以上。

这些案例都说明，广告投放Agent化从数据层面是实实在在的效果的。

擎舵3.0累计服务客户超过15万家，帮客户实现人效提升超300%，相同投放单元变现能力提升13.6%以上。

这些数据指向一个结论：至少在效果广告这个战场上，AI Agent化已经过了概念验证阶段，进入了规模化落地阶段。

百度集团副总裁平晓黎在发布会上说了一句话我觉得总结得挺精准的——

“让每一个好创意都能被更多人看见，让每一分预算都真正花在增长上。”

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在我看来，广告投放这件事AI Agent化毫无疑问正在成为行业共识。

之前AI的角色是辅助，帮你推荐人群、帮你优化出价、帮你做AB测试。

人还是决策的中心，AI是工具。

但AI Agent化AI逐渐从辅助者变成了执行者和决策者。

创意生产、投放执行、数据诊断，这些以前需要整个团队协作完成的事，现在Agent可以自主完成。

人的角色从操作者变成了监督者和方向把控者。

用管理学大师彼得·德鲁克的一句话来说：

“效率是把事情做对，效能是做对的事情。”

前AI时代的数字广告进化，主要提升的是效率，用更精准的方式触达用户、用更优的出价策略控制成本。

但AI Agent化提升的是效能。

对整个行业来说，这是一个信号：AI对营销行业的改造，已经从单点工具进入到了系统重构的阶段。

它本质上是把广告投放从一个手艺活变成了一个工业化体系。

当一个单人就可以完成完整营销链路操作的时候，整个行业的组织形态、人才结构、竞争格局都有望被重塑。

那些率先拥抱这条AI流水线的企业，大概率会拿到时代给的第一波红利。

在这个窗口期里，速度就是壁垒。

结语

最后简单聊一聊我的想法。

很多人很焦虑，广告投放竞争的焦点最终会回到哪里？

在我看来，终局会回到产品本身和商业模式，但眼下优化师们怎么办？企业的投放负责人要朝哪个方向用力？

我觉得一个朴素的方向是，要更极致的研究你的用户，研究你用户非常细颗粒度的微妙需求。

AI营销工具做的事情，只是把好产品和好服务推到对的人面前的效率提升到了极致。

广告的核心还是把对的产品推向给对的人。

那么，你真的了解你的产品哪些是对的人吗？