现在做买量的人，应该都能感受到一个明显的变化：决定素材效果的，不再只是画面够不够吸睛、文案够不够刺激，更重要的是素材本身能不能精准传递出平台和用户都能理解的内容信号。
毕竟随着 Meta 等广告平台算法发生变化，升级为交互塔模型后，“内容理解”取代了原来的标签匹配。这也意味着素材不再只是广告表达，也是平台归类人群、分发流量的重要依据。这也让买量团队面临一个更前置的问题：下一轮素材创意方向，到底该往哪里找？
过去，创意方向的判断高度依赖人的经验：刷热点、看素材、跟竞品，再把大量零散信息串起来。但当素材越来越多、热点越来越快，单靠人眼去刷、靠经验判断，很容易出现遗漏。
现在，AI 可以帮买量团队先一步完成创意方向的探索和预判。
一个热点能不能转化成广告素材，友商最近的素材迭代是不是新方向，某个题材里还有哪些潜在空白，这些过去高度依赖经验和人工整理的问题，已变成可以先交给 AI 跑一遍的任务。
热点能带来流量，但不代表有商业价值。过去，买量团队碰到一个看起来可用的热点，通常有两种做法：要么让设计师凭经验先做一版素材测试；要么由营销人员人工拆解已有热点素材，再整理出新的创意方向。
但前者更像凭经验下注，后者则太耗时。等团队把素材做出来，热点可能已经过了最佳窗口期。于是 OpenClaw 这类智能体出现后，一些厂商开始尝试借助 Skill，把这类前期创意调研和判断流程先交给 AI 跑一遍。
一家做 AI 应用出海的大厂向 AppGrowing 分享了他们做“AI 水果人漫剧”素材的经历。对方表示，起初是一位同事在 TikTok 刷到《Fruit Love Island》，觉得非常有意思，然后就用 OpenClaw 抓取了相关公开信息，并整理成一份初步报告。
整个团队看完后，都认为这个热点应该适合给产品新功能做推广素材，于是又用 OpenClaw 抓取“水果人”相关的广告创意，却发现收效甚微：AI 呈现出来的更多是剧情切片或用户二创，很难筛选出真正可参考的内容，最后还是回到人工找竞品素材的流程。
不难看出，AI Agent 可以提升公开信息整理效率，但对于买量团队来说并不够，因为他们需要看的是广告素材里有没有人已经在用、怎么用、适合什么品类、能不能转化成自己的创意方向。
那么有没有两全其美的办法？当然有。
AppGrowing 国际版近期上线“策略探索”模式，同时支持 AggClaw Skill 接入 OpenClaw 等智能体工具。
现在，用户可以直接在“策略探索”对话框中输入某个热点关键词，让 AI 基于 AppGrowing 国际版 的数据库，找出符合条件的素材，并同步拆解内容逻辑、情绪触发点、转化方式等。
比如想要查看竞品的广告素材里有没有使用“水果人”素材，那么只需要在“策略探索”对话框中输入 Prompt：
来源：AppGrowing 国际版
这样 AI 就会自动搜索符合条件的素材并逐一列举分析，跑完第一轮调研并输出结构化报告。
左右滑动查看分析结果
类似的场景也可以发生在更强时效性的热点上，比如最近的世界杯。
这类全球性事件，厂商通常会提前考虑做相应的热点素材。但世界杯相关表达非常宽泛：球星梗、球队梗、竞猜……如果只靠人工刷素材，很容易陷入“看了很多，但不知道该跟哪个方向”的状态。这时候就很适合用 AppGrowing 的“策略探索”，先让 AI 做一份分析报告。
过去追热点，更像是凭经验下注。现在，AppGrowing 可以先帮团队跑一遍：这个热点为什么火、能不能投、怎么转化、适合什么产品、有哪些竞品打法可以参考。
真正要不要做，仍然由人来决定。但在决定之前，团队已经多了一层更系统的判断依据。
在素材即定向的背景下，过去“抄素材”的打法显然已经行不通。因此现在看爆款素材，要看的不只是哪些素材跑得好，更要看这些素材背后哪些创意结构、情绪表达已通过算法和市场验证。
“策略探索”和 AggClaw Skill 能帮团队更快完成的，就是从大量跑量素材里，把这些信号先整理出来。
比如团队想研究近期捕鱼游戏的素材方向，就可以直接把任务交给“策略探索”。如果接入了 AggClaw Skill，AI 还可以直接生成一份包含数据图表、趋势解析与创意方向的可视化 HTML 报告：
不少厂商试用后表示：“用 AI 做的这份报告可以直接用来团队脑暴，比以前人工整理和排版要快多了。”
更进一步，当 AI 能够结合算法向量、创意标签等维度来筛选素材时，厂商就能以更接近平台判断逻辑的视角，理解哪些内容表达符合算法逻辑，哪些方向值得进入下一轮测试。
题外话，AppGrowing 整理了一份《AI 策略探索模式 & AggClaw Skill 使用指南》，内含详细的使用案例与工作流搭建思路，欢迎点击跳转阅读~
如今 AI 生成能力的进化越来越快，文案、脚本、图片、视频的生产门槛都在降低。然而当素材生产效率不断提升时，真正稀缺的反而是策略方向层面的判断。方向不对，做再多素材也只是在浪费生产力。
这也是 AppGrowing 推出“策略探索”模式和 AggClaw Skill 的背景。前者让用户直接用自然语言获取竞品广告策略分析、素材创意趋势报告等内容；后者则作为一个桥梁，将 AppGrowing 的广告数据库和策略分析能力，接入厂商自己的 AI 工作流。
真正要不要追热点、要不要参考某个竞品的创意方向、下一轮素材应该用什么情绪表达，这些仍然需要团队结合产品定位、投放目标和市场竞争情况来判断。但至少在做判断之前，AI 可以先帮团队回答一个更前置的问题：下一条素材，有哪些方向值得试一试。
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以上为《下一条素材往哪做？先让 AI 跑一遍》。
*以上相关广告素材由 AppGrowing 国际版 采集于公开之信息，仅为研究分析所用，相关版权归原著者所有。内容仅供一般性参考，不应视为针对特定事务的意见或依据。
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