AI把广告做快了，百度营销想把增长这笔账算清楚

一条广告视频做得更快了，下一笔预算却未必更敢花。

创意团队可以更快交片，投放团队仍然可能面对老问题：好不容易跑出一条有效视频，下一条该怎么做？预算加上去，效果还能不能保持？

营销服务商景美指出，AI生成量快速增长，有效素材供给却没有同步增长。这恰好说中了广告主使用AI时的一处难题：生成按钮可以反复点击，值得追加预算的创意，却需要真金白银地测试。

于是，原本希望借AI减轻的工作，有时只是换了一个位置。制作快了，筛选和返工还在；素材多了，人群和预算仍要调整；线索进来了，销售还得辨认哪些有真实需求。品牌关心的那笔获客账，需要把这些成本一起算进去。

9月9日，百度营销发布升级后的擎舵3.0、AIMax与AI投放助手，试图把这几段工作接起来：创意生产提供具备后验效果的高质量内容，自动投放验证并调控，助手解释结果、帮助决策，再让反馈进入下一轮创作。

对于广告主，这套体系值得关注的地方，正是它能否让品牌要求、投放目标和客户反馈，在同一条工作链路上发挥作用。

01.素材越来越多，为什么有效创意依然稀缺？

百度的核心代理商景美广告积极参与了擎舵3.0的开放共建，从客户服务视角把有效素材归纳为三个要求：可投放、能跑量、可复制。对应到品牌的日常工作，就是能不能用、值不值得投，以及能不能继续做出有效内容。

“能用”的门槛，首先在品牌自身。产品信息、视觉规范、表达语气、渠道要求，都需要同时满足。某个卖点必须保留，某种表达不宜使用，一处画面需要调整，这些具体要求如果没有进入创作过程，最后就得靠人一条条修改。

过了这一关，创意还要回答消费者的问题。

口腔服务是个容易理解的例子。目标人群包括关注实用修复的中老年人、重视美观与体验的年轻人，以及看重品质和服务的人群。同样介绍一项服务，有人先问费用，有人想了解过程，有人需要确认机构是否可信。如果不同版本只是换背景、换颜色，数量增加了，对不同购买理由的回应却没有增加。

品牌因此需要兼顾两件事：消费者看到的是不同的表达，背后依然是准确的产品信息和一致的品牌主张。

接下来才是更难的一步：把有效表达持续做出来。一条视频跑得好，团队通常会希望“多做几条类似的”。但“类似”究竟指开场、人物、卖点，还是叙事节奏？如果反馈停在这里，创意团队还是得猜。

投放与销售之间也有相似的交接问题。优化师看到表单成本下降，销售却可能发现无效咨询增加。两个部门各自掌握一部分事实，下一轮预算却需要一个共同判断。

这些信息没有及时汇合，损耗就会回到企业的账上：筛选返工消耗人力，低效测试消耗预算，无效线索占用销售时间。举一个假设性的例子：100元一条线索，若只有一半有效，每条有效线索就要花200元；120元一条、八成有效，每条有效线索反而只需150元。继续往后，还要看成交率、客单价与服务成本。

这也解释了品牌为什么需要重新评价AI：素材产量只是起点，能够进入投放的比例、有效客户的获取成本，以及团队为此付出的时间，才决定效率有没有改善。

02.把一次投放的经验，留给下一次创作

沿着这笔账往下看，创意与投放需要围绕同一个业务目标工作。

创作之前，先把品牌规范、产品卖点和目标人群讲清楚；投放过程中，有方向地测试不同表达；结果出来后，把“哪条有效”进一步拆成“哪些部分值得保留、哪些地方需要调整”。

景美广告提出的“母片”思路，就提供了一种具体做法。先找到已经通过投放验证的视频，保留业务目标、核心卖点、叙事路径与转化动作，再把开头、人物或局部镜头作为可调整的变量。

例如，主体讲解已经能带来咨询，可以先保留，分别尝试从用户困扰、使用场景或常见疑问切入。这是在提出不同的创意假设，让投放帮助判断哪种表达更有效。每次调整有了明确方向，团队也更容易从结果中获得下一步的依据。

当然，效果同时受到人群、预算、时间等条件影响。保留测试条件、持续验证，才能逐步分清哪些是可复用经验，哪些只是某次投放的偶然表现。这里的商业价值很具体：原有脚本、结构与卖点，可以在后续版本中继续发挥作用；团队也能围绕已经有效的内容，更快开展新的尝试。一次制作与测试的投入，有了更长的使用周期。

但经验要能被接住。一份品牌规范如果每次都靠口头重述，一个有效方法如果只留在某位优化师脑中，下一次协作仍然容易从头开始。把知识和方法整理成可调用的内容，再让分析结论进入创作与投放，才有可能减少这种重复劳动。

类似方向也出现在海外平台的产品演进中。Google的Performance Max让广告主设置目标、提供素材与受众信号，由AI在多个广告渠道中组合和优化；其公布的Ask Advisor则强调跨产品协作，连接广告与分析数据，解释效果并建议后续行动。

这些产品的场景与开放范围并不相同，但从设计上可以看到，AI承担的工作正延伸到多个环节之间。品牌选择系统时，也需要考察它能否理解业务、接受品牌知识，并把结果转成下一步动作。

百度营销这套产品组合，由此有了清晰的分工：擎舵负责创意，AIMax承接投放，AI投放助手帮助团队理解变化。接下来，要看这些分工怎样解决实际问题。

03.创意、投放与助手，怎样把效果接起来？

擎舵3.0：先理解甲方，再让创作可控

从1.0、2.0版本的文案生成、文生图，到一键成片、智能混剪，再到3.0进一步具备需求理解与任务规划能力，擎舵的演进对应着广告主要求的变化：既要做得快，也要更贴合自己的业务，还要更智能，既能满足需求，也能创新牵引。

此次升级基于Agent的技术框架，擎舵3.0结合营销爆款创意理解和海量的营销知识，内置丰富的营销创编skill，可以自主完成理解、规划、生成等，端到端输出成片的创意成片工具，擎舵已进化成多模态营销创意智能体。

知识包括品牌规范、产品资料、行业术语和表达禁区，明确创作依据；Skill则是可重复调用的方法，例如某类产品怎样组织卖点、一段营销视频怎样安排叙事。

擎舵一方面内置百度营销场景的知识与技能，另一方面支持客户和合作伙伴共建：上传文档，或从历史对话中提炼方法。品牌手册有了进入创作流程的路径，团队已经验证过的做法，也有机会被后续任务调用。

对广告主而言，这让AI的使用效果不必完全依赖某位同事写提示词的能力。新成员接手时，可以从同一套资料与要求开始工作，再通过实际效果修正方法。

此次擎舵Agent推出图片Agent、视频Agent、文案Agent多模态Agent组合。其中图片Agent用户只需输入一句话、提供参考图或落地页，系统结合生图技能、行业知识与优质图片参考库完成创作，并加入质检与反思环节，输出纯图、营销海报、大字报、组图等素材。

它对搜索与信息流场景的区分，也与品牌有关：主动搜索的用户已经带着问题，需要快速看到答案；浏览信息流的用户，则需要先有停留的理由。同一个卖点，在不同场景下的信息顺序和表达重点，应当有所不同。

视频Agent进一步处理“生成之后怎么改”。方案将创作拆成创意解析、创意规划、分镜编辑、成片设置：先明确任务，再安排脚本、镜头与节奏，最后处理字幕、音效和品牌标识。用户既能用自然语言提出修改，也能在界面中编辑剧本、分镜、素材与后期；资料介绍，角色修改可以同步更新到全片。

这会直接影响甲方的使用体验。整体方向正确的片子，可能只需调整开场，或替换一个不合适的镜头，能在具体位置修改，才有机会减少整条重做的返工。

围绕已有视频，升级方案还规划了前贴、数字人和分镜裂变，分别用于调整视频开头、人物形象与语音，以及局部镜头。它们让母片中的有效内容得以保留，又为新一轮测试提供不同版本。

更重要的是，以上所有环节擎舵Agent自主完成理解、规划、生成、剪辑、后期，而且表达门槛足够低。仅需通过自然语言表达，就能理解和生成爆款，充分理解百度的营销场景，什么样的创意更容易跑量，什么表达结构更吸引点击，在后验效果上长期可进化；同时能根据营销内容动态调整专属Skill，可以说越用越聪明，越用越懂你，越用越高效。

贝臣口腔的案例说明了这种需求。它要覆盖不同患者群体，原创视频中主要是口播和混剪，且需求很大，原有产能难以兼顾量级与成本。

贝臣口腔借助擎舵Agent，围绕已有高表现视频进行理解和自主规划、生成投放效果更好的爆款视频，同时通过裂变能力解决素材量的痛点，最终转化率提升25%，转化成本下降46%。这一实践提供的参考，是让有效表达获得继续使用的机会，再用投放筛选适合不同人群的版本。品牌积累的创意经验，也由此能够参与下一轮获客。

AIMax：让放量、控本与客户质量一起被考虑

素材有了，投放端还有一道难题：预算花得慢，增长目标难完成；加得太快，成本又可能波动。AIMax要处理的，正是不同阶段、不同目标之间的平衡。

冷启动时，智能起量结合行业流量差异与客户消耗情况，判断起量时机和预算安排；进入稳定投放后，自动定向与AIGC动态创意继续探索机会。此次升级也将创意从单轮生成，推进到以内容为核心的多轮生成与优化。

“智能基建”则处理计划、单元及相关配置的组织工作。人工方式下，优化师需要不断组合流量、定向、出价与创意，再观察哪些有效。新版围绕这四个维度，通过AB对照实验验证效果，并进行自动创编与投放。

这项工作还会延续到投中：监控并替换低效组合，衍生表现较好的素材，探索跨单元协同，再通过诊断继续优化。对客户而言，值得关注的是更少操作能否带来更多有效测试，以及低效广告能否及时得到处理。

“智能盯盘”接着承担持续调控。系统围绕预算、流量、人群与出价跟踪变化，处理低效时段、低质人群、衰退素材和预算分配问题，也让优质资源与创意获得更多机会。成本异常要及时处理，有效组合出现时，也需要相应的预算支持。

悦风美妆学院原先面临账户消耗、线索波动和人力成本问题，采用AIMax并配合AIGC持续衍生素材后，整体转化率提升57%、展现量提升53%以上。

这些指标分别反映触达、转化效率和投入规模的变化。它们提供了评估放量能力的依据，进一步判断经营收益，还需要结合有效咨询与成交质量。

因此，AIMax将优化依据继续向客户质量推进。人群价值调控结合客户上传数据、百度生态数据等，对人群进行质量分档，并采用差异化出价；无效线索标注，则让企业把销售跟进中确认的质量标签反馈给模型。

平台能识别一次表单提交，销售团队更清楚对方是否有真实需求、是否符合服务范围。把这些判断持续反馈回来，系统才有条件逐步靠近企业对“好客户”的定义。品牌自己的业务经验，在这里成为投放优化的重要输入。

AI投放助手：先找对原因，再决定怎么改

系统承担更多执行，团队也更需要理解账户变化。AI投放助手的价值，就落在从数据到判断、再到行动的过程中。景美展示过一个诊断示例：账户消耗下降，分析指向几个高消耗计划预算提前耗尽，同时结合行业大盘情况辨别原因。

同样是“掉量”，不同原因对应不同动作。如果主要问题是预算不足，立刻重做素材未必有效；如果异常集中在新计划，对整个账户统一收缩，也可能影响表现正常的部分。先找出主要问题，才能减少调整中的试错。

此次升级的助手围绕“懂业务、会决策、能执行”展开。投前，帮助团队了解行业方法、参考竞对投放特征、准备资产与创建项目；投中，解读数据、诊断异常并提供建议；投后，进行账户分析与素材复盘。

其中，“懂业务”需要落在具体目标上。同样是获客，扩张阶段的企业更急于拓量，受限于服务能力的企业可能更看重线索质量。理解这种差异，才能判断哪些问题应当优先处理。

AI投放助手已与广告投放平台和擎舵打通，常规动作支持一键采纳，关键动作保留人工确认。建议可以更快进入操作，品牌也保有关键决策权。

三项产品在这里接上了：擎舵把品牌需求转成可测试的表达，AIMax完成投放与调控，助手帮助解释结果；团队再把有依据的结论写进下一轮创作与投放要求。

对已经在百度开展搜索和信息流投放的品牌，平台的场景知识、自己的品牌资料与客户反馈，都有了进一步发挥作用的路径。这也是选择这套组合最实际的理由：让原有投入与经验，持续帮助后续业务。

04.结语

AI正在接手更多生成、测试与分析工作，品牌需要更清楚自己要获得什么样的增长。

选择一条业务线，把品牌资料、历史素材与客户质量反馈整理好，再一起观察素材合用率、团队耗时、有效线索成本和成交质量，才能看清这套体系是否适合自己的生意。

在Morketing看来，百度营销此次升级值得关注的，是让创意、投放与复盘有机会在同一套流程中持续改进。当一次投放结束，团队既获得业务结果，也更清楚消费者为什么愿意停留、咨询和购买，下一笔预算才有更充分的依据。