AI重写广告规则，品牌如何夺回主导权

人工智能时代已至，2026年的营销人员面对一个技术渗透至广告业几乎每个角落的新格局。AI正在改变广告活动的创建、投放与衡量方式，并有望帮助营销人员最终实现规模化个性化和闭环测量等“圣杯”目标，随着联网电视、零售媒体等新兴渠道逐渐转向效果驱动。

然而，要将这些承诺变为现实，仍有大量工作要做。随着各方利益相关者争夺有利位置，往往承诺由AI驱动的一站式商店和交钥匙解决方案，最精明的营销人员将需要通过区分现实与炒作来驾驭这一变化中的生态系统——尤其是在智能体AI等新兴领域。

面对2026年及未来的AI，营销人员最好秉持一种“宁静祷文”式的态度：接受无法改变之事，勇敢改变能改变之事，并明智地分辨两者的区别。

“当你审视某些结构时，你会开始说，当一切运转正常时，它确实像魔法一样，”Crossmedia执行总监兼全球效果负责人Jacob Davis表示，“但它很少能完美运行。”

过去几年，大型代理机构、广告平台、媒体集团和广告技术公司纷纷推出AI驱动的解决方案，旨在自动化广告流程中的大部分甚至全部环节。在发起广告活动时，广告主可以从Meta的Advantage+套件、Google的Performance Max以及Amazon的全漏斗广告产品中选择；也可以选择WPP Open、Publicis的CoreAI和Omnicom的Omni；以及来自NBCUniversal和Disney等巨头的发布商产品。

尽管这些解决方案在功能和组件上各有不同，但它们都旨在降低成本并提升效果，往往以牺牲对其内部运作的透明度为代价。这样看来，AI为已有的机器驱动自动化系统注入了超强动力——“算法类固醇”，ID5联合创始人兼CEO Mathieu Roche如此形容。

“它仍然是一个黑箱，如果你只关心结果，无论他们如何定义结果，它都有效，”Roche说，“我认为它不适用于广告主金字塔的顶端，但对于那些寻求网站流量或应用下载的中小型及长尾广告主……市场中确实有一小部分人非常欢迎这种方案。”

平台与代理机构的挑战

过去几年，AI已融入创意、规划、定向和优化等营销工作流程。每个领域对AI而言都代表着不同的挑战，也决定了营销人员对外包的不同容忍度。例如，品牌可能倾向于保留对创意的控制，但更可能将受众规划交给AI，Roche指出。随着平台推出辅助生成媒体计划的自然语言聊天机器人，媒体策划和购买人员的工作方式可能发生最大变化。

然而，这些AI驱动的平台通常是大众市场解决方案，并非为单个营销人员量身定制。它们能否真正满足品牌需求仍是未知数。

“它们是否按预期工作？因为这些平台规模太大，它们不会根据品牌的需求而改变，即使品牌愿意花钱，”Theorem客户咨询与战略总监Unni Kurup表示。

在品牌应对这一AI驱动的新格局时，代理机构的角色可能演变，使其成为Meta和Amazon等环境（这些围墙花园利用AI时机巩固了自身地位）的连接与赋能层，Gartner副总裁兼分析师Nicole Greene解释道。

“这些平台中的每一个都将拥有自己的数据。它们将拥有体验，现在它们还将拥有创意、优化和衡量……你只能按它们的规则行事，”Greene说，“对于本身没有能力自行操作的品牌，代理机构可能是让它们在这些平台中获得可见性的好方法。”

在自动化推进的同时，营销人员仍面临身份识别问题，尽管Google决定不弃用第三方cookie，这一领域仍处于变动之中。营销人员必须决定是将预算投入媒体，还是投入媒体加身份解析（后者可能更有效）。目前，许多人选择前者，这可能是个错误，Davis表示。

“如果我能把10万美元投入LiveRamp，或者投入Meta，明智的选择是投入LiveRamp，”Davis说，他以最近与Publicis达成战略合作的数据协作平台为例。

AI驱动的广告平台所提供效果媒体的可解释性，可能使其更容易获得其他C-suite利益相关者的认可，尤其是在营销人员对程序化广告的高费用以及媒体供应链中额外参与者分走媒体预算感到警惕的情况下。尽管如此，营销人员仍面临确定哪些媒体驱动转化和价值的难题。

“是因为我们使用了Kargo的SSP叠加PubMatic？是因为我们投放的创意？是因为LiveRamp，还是因为我们通过The Trade Desk投放？”Davis举例说明营销人员常见的困惑。

智能体的崛起

就在营销人员逐渐适应新的AI驱动现状时，自动化革命的下一步已随着智能体AI的发展而开始：完全自主的系统，无需人工干预即可协调，并可能简化和优化程序化广告等应用。

WPP和Omnicom在2026年初宣布了新的智能体AI产品。PubMatic推出了一个旨在解决程序化痛点的智能体操作系统，首发合作伙伴包括WPP Media、Butler/Till、Wpromote和MiQ，并参与了一个启动新广告上下文协议的联盟。与此同时，IAB推出了面向智能体未来的框架和路线图——这是广告业从过去技术发展错误中学习、从一开始就内置标准化的机会。

“尽管AI解决方案将日益成型，但行业应预期在部署智能体解决方案时会出现多次误启动，”IAB Tech Lab CEO Anthony Katsur在声明中表示，“智能体AI的承诺是真实且有意义的，但其实际应用将需要多年的市场实验、标准化以及跨平台、代理机构和发布商的协调。”

采用智能体AI并让智能体规划、测试和持续优化广告活动的营销人员，将在繁重任务上节省时间和资源，从而有时间专注于目标设定和实验等宏观构想。

“智能体AI将通过转移执行负担来改变营销，”Upwave CEO Chris Kelly在邮件评论中表示，“真正的优势在于智能体实时做出数千个小的优化决策……远超任何团队手动管理的能力。早期采用这些系统的品牌将比竞争对手行动更快、学习更快。”

但与AI在广告中的其他应用一样，智能体AI的成功并非必然。除了要理清一堆新的智能体协议缩写——AdCP、MCP、UCP——营销人员还需要准备好自己的数据、API和其他技术栈组件。

“你是否有高质量的API来传递数据？这非常重要，以确保你为智能体做好准备，这样当这些不同平台开始整合并允许更多可访问性时，你能够进入这些环境，”Gartner的Greene说，“那些说‘一切都会连接起来并无缝衔接’的人……如果真能如此，我大概可以卖你一座桥。”