AI 进入买量行业后，大厂和中小团队开始走向两条路

如今，AI 已经成为移动营销行业绕不开的话题。无论是素材生成、创意分析，还是策略优化，几乎所有厂商都在尝试将 AI 引入买量流程。

但近期 AppGrowing 与多家游戏厂商交流后发现，虽然大家都在用 AI 提效，但是不同厂商对 AI 的使用思路和发展期望，其实已经出现明显分化。

对于拥有成熟内部买量体系的大厂来说，他们对 AI 的需求，和很多人想象中的并不一样。

相比起让 AI 直接规模化分析创意和输出素材，他们更关注的是，如何让 AI 帮助团队更快进入增长策略落地阶段。

原因很简单：这类厂商的广告团队往往已经积累了大量广告投放经验，也有完整的素材分析框架与方法论沉淀。真正限制他们的，反而是素材分析的效率、信息结构化整理与维护的成本，以及创意趋势的实时追踪。

此前，一家华南游戏大厂在体验 AppGrowing 国际版的“创意卖点”功能后告诉我们，他们内部很早之前就建立了一套素材标签体系，并长期通过人工打标签的方式，将素材批量整理为结构化内容，再进入后续分析环节。

但随着素材数量和规模越来越大，这套体系的维护成本也越来越高。一方面，团队需要不断更新打标标准，并补充新的创意标签；另一方面，随着标准和标签的更新，大量旧素材还需要重新回溯处理。

更麻烦的是，一条素材往往同时包含多个创意标签，人工打标签本身就容易出现遗漏和偏差。久而久之，整套标签体系的准确度和统一性不断被稀释，而人力成本却越来越高。

AI 的价值，恰恰在这里开始体现。AppGrowing 国际版的“创意卖点”，本质上是在用 AI 接管过去最依赖人工维护的素材结构化工作。

此前这家厂商想观察“左右选择+传送门射击”这一副玩法的创意演变趋势，就在 AppGrowing 国际版上筛选竞品近 30 天的新素材。虽然人工也能看出不少素材开始加入美女元素，但真正困难的是后续的批量结构化归纳。

但是现在 AI 可以批量解读素材，自动生成“动漫女性”“二次元”“运动装”“性感形象”等创意标签，团队能够更快总结出当前这类素材的主流表达方向。

不仅如此，AI 自动生成的创意卖点，还帮助他们发现了这个副玩法创意的另一个新趋势：开始与消除玩法进行组合。

因为 AI 打标签的逻辑，是从素材内容本身出发，自动拆解卖点并匹配对应标签；如果素材中出现新的创意元素，AI 还能自动生成新的标签与之对应，有助于团队捕捉创意新趋势，自动更新标签体系。

比如这则素材，AI 不仅识别出“爽快消除”等情绪爽点，还自动归纳出“行消除”等玩法标签。

这就意味着，过去最依赖人工维护、最难持续更新的标签体系，已经能够被 AI 自动接管。

另一项被频繁提到的功能，则是“AI 画面解析”。原因在于，这个功能支持自定义分析字段。团队可以基于自己的经验和内部 SOP，重新定义拆解维度，让 AI 输出的结构化内容更贴近内部人工分析逻辑。

客户提到，他们内部会为不同的游戏类型设定不同的拆解维度。比如对于副玩法素材比较多的 SLG 品类，团队会更关注前 3 秒钩子、副玩法设计、画面元素、爽点表达等内容，并设定对应的字段并配置到“AI 画面解析”。

这样团队后续只要在 AppGrowing 筛选想看的素材，或批量导入对应类型的素材，就能快速获得符合要求的结构化内容。

“相当于 AI 先帮我们把素材拆完、表填好，我们再基于这些内容继续做进一步的分析。”对方这样总结。

对于这类成熟团队而言，AI 更像一种新的“素材分析基础设施”。它并不替代团队的策略能力，而是帮助团队把更多精力从重复性的素材处理工作中释放出来。真正的创意方向与策略决策，依然建立在团队自身长期积累的方法论之上。

但另一类团队，对 AI 的期待则完全不同。

对于缺少长期买量经验沉淀、没有相对成熟的分析体系的团队来说，他们更倾向于让 AI 直接参与策略输出。相比效率，他们真正缺少的，其实是方法论本身。

过去买量行业最大的壁垒之一，就是长期积累的投放经验。一个团队往往需要经历大量素材测试、投放试错与复盘沉淀，才能慢慢建立自己的创意判断能力。

而 AI 多模态能力的出现与进化，正在缩短这个过程。

例如 AppGrowing 的“AI 策略分析”功能，并不是简单调用通用大模型，而是基于平台的全球广告数据库训练的营销分析模型，能够理解广告素材中的创意结构、情绪表达与内容逻辑，并输出更贴近实际投放场景的策略建议。

AppGrowing 在与客户交流过程中，不少团队都提到“AI 策略分析”能够帮助他们快速学习成熟案例的创意结构，以及爆款素材背后的共性规律。

其中，一家中小规模的休闲游戏出海团队向 AppGrowing 分享了他们的使用心得。对方表示，他们此前在研究麻将消除品类时发现，头部产品近期开始大量加入“划线解谜”等副玩法素材来吸引点击。

但真正困难的，并不是发现这种变化，而是理解这些副玩法为什么能够被广告平台判定为“没有脱离产品语义”。

而通过“AI 策略分析”，团队就可以系统地拆解素材的画面特征、情感表达等因素，归纳出这类素材背后的核心语义逻辑。

在“素材即定向”的大趋势下，这种对素材语义结构的理解，变得越来越重要。在此基础上，厂商还可以让“AI 策略分析”复用爆款素材的叙事结构，结合自家产品营销需求，输出新的创意脚本。

也就是说，过去属于大厂和资深投手的经验能力，开始被 AI 部分外包。即便是广告投放经验尚浅的厂商，依旧能够凭借 AI 能力建立自己的创意策略体系，快速拉平跟老手的差距。

同样是在用 AI，不同厂商最终呈现出的使用方式却越来越不同。这是因为对于不同阶段的团队来说，他们真正需要 AI 补齐的能力，本来就不一样。

然而，随着 AI 对广告投放的影响越发深入，一个更深层的变化出现：AI 正在改变买量行业过去最核心的竞争壁垒。

过去，行业最大的壁垒往往来自经验积累。谁看过更多素材、更了解广告平台规则、拥有更成熟的方法论，谁就更容易建立优势。但是现在，无论是内部工作流的 AI 自动化，还是 AI 对策略分析能力的补全，都在持续缩小厂商之间原本的经验差距。

与此同时，广告平台本身也在进一步推动这种变化。此前 AppGrowing 也曾提到，随着平台算法升级，“素材即定向”正在成为新的投放趋势；而近期 Meta 广告后台自动化能力进一步增强，投放流程本身也在持续降低操作门槛。

当广告平台越来越自动化，AI 又足以支撑团队快速获取过去需要长期积累的经验时，行业竞争逻辑就变了。未来真正拉开差距的，可能不再是谁更懂后台操作，而是谁更懂用户和内容，以及如何结合 AI 能力建立自己的创意增长体系。

因为当 AI 能够快速复制经验、归纳策略之后，真正稀缺的，反而会变成那些更难被标准化的能力，也就是人的审美。真正能打动用户的内容表达与情绪感知，依旧很难被批量复制。而这些，或许才会成为 AI 时代新的竞争差距。

以上为《AI 进入买量行业后，大厂和中小团队开始走向两条路》。

关注公众号“AppGrowing 出海观察”，或立即注册 AppGrowing 国际版 了解更多移动广告策略分析。