近几年最值得看的AI广告片案例有哪些?非常仍值得学

最近盘点了一下这两年做的最好「最牛AI广告短片」

也总结一些非常有用的价值跟大家分享一下。而在盘点的过程中

突然发现了一个非常有意思的事：这些大部分AI广告片，使用的AI工具很多都已经退场了。

很多生图工具，comfyui已经很少用了、Sora 网页和 App 早已停止服务。

那问题来了：当年这么好的 AI 广告，是因为AI工具本身吗？

答案很明显不是。

因为好的广告短片，不是它用了什么模型、输入了什么提示词，

模型会过时，提示词会过时，真正值得研究的，是这些很牛的广告短片为什么这样做

我挑了三个各有代表性的案例，看完你会发现，用AI做广告真正拉开差距的，从来不只是画面。

2023 年，亨氏和创意代理商 Rethink 做了一次AI实验。

他们把各种与番茄酱有关的提示词交给 AI 图像模型 DALL·E 2，让它画番茄酱，甚至把番茄酱放进太空、潜水等稀奇古怪的场景。

结果很有意思：生成出来的瓶子，很多都让人一眼联想到亨氏。

标志性的瓶身轮廓、红色标签，那个早已深入消费者记忆的视觉形象，仿佛成了 AI 理解番茄酱时绕不开的答案。

把「番茄酱」相关提示词交给 AI 图像模型，生成出的瓶子大多让人一眼联想到亨氏。

亨氏干脆把这个发现做成了广告。

它非常聪明的没有反复强调自己是行业第一，而是把一个问题抛给消费者：

如果连 AI 画番茄酱时都在模仿亨氏，那这个品类在顾客心智中到底占领多么强的位置？

这才是这个广告真正聪明的地方。

它没有简单地用 AI 生成几张漂亮图片，而是借 AI 做了一次品牌认知测试，再把测试结果变成传播创意。

它赌对的，是几十年积累下来的品牌资产。

这个思路非常值得研究。所以老板们，品牌IP真的非常重要，一定要重视！

现在谁都能用 AI 生成一张漂亮的产品海报。但当所有品牌都能轻松做出精美画面时，真正稀缺的是什么？

如果把你的品牌 Logo、产品名称和广告文案全部拿掉，只让 AI 根据你的视觉资产重新创作，消费者还能认出你吗？

如果不能，那你缺的绝不是更强的生成模型，而是更鲜明的品牌识别。

2023 年，美国汽车零售商Carvana为超过130万名客户，生成了1,345,984 支独一无二的视频。

— Carvana Joyride：为每位客户自动生成的专属视频开场画面。

注意，不是拍了一支广告，再剪出几个版本。

是每个客户，都有自己的专属视频。

视频会结合车主的提车日期、地点、车型，以及当时的文化热点等信息，讲述一段属于车主和爱车的相遇故事。

放在传统制作流程里，这几乎是个不可能完成的任务。

130 多万支视频，即使每支只花十分钟人工处理，也意味着超过 21 万小时的工作量。

Carvana 的解法不是让团队拼命加班，而是把车辆素材、个性化信息、旁白和内容结构整合成一套可自动生成的流程。

这和传统广告的思路完全不同。

传统广告往往是先做好一条主片，再把它分发给所有人。Carvana 则把逻辑反过来：不让所有人看同一条视频，而是让每个人都收到一条与自己有关的视频。

这件事对品牌有什么意义？

品牌之于广告，最大的需求不再是做一个好的宣传片，自媒体作品快速更新、流量为王的今天，在自媒体平台广告就需要持续投放，素材需要持续更新

所以真正有价值的，是背后的自动化生产系统。

这个逻辑放到今天依然受用。

对很多商业项目来说，能不能稳定地做出一千条合格的内容，比偶尔抽出一条神作更值钱。

2024 年，玩具反斗城发布了一支使用 Sora 制作的品牌片，讲述创始人 Charles Lazarus 的童年经历与创办玩具品牌的梦想。

— 玩具反斗城 Origins：用 Sora 制作的品牌片，呈现创始人 Charles Lazarus 的童年与品牌梦想。

当时，这支片子引发了不少关注。

它选择了一个很适合 AI 的题材：童年、记忆、幻想，以及一个玩具世界最初诞生的故事。

这类内容当然可以实拍，但如果想复原特定年代，再把现实场景和梦境般的想象融合起来，就需要更多布景、美术设计和后期制作。

AI 却能够更容易实现。

你可以让现实世界与想象空间自然衔接，让一个普通场景转变成充满奇思妙想的世界，而不必把每一处幻想都真正搭建出来。

所以AI 应该去拓展传统制作难以触及的创意边界，而不是为了用 AI 而用 AI。

不过，画面背后仍然需要创意、美术、动画、音乐及后期制作等专业工作。

AI 并没有让导演、美术和剪辑突然变得不重要。

前面三个案例，分别展示了品牌识别、规模化生产和创意边界。

但商业广告真正交付时，还有两件事不能忽视。

第一，画面可以是合成的，产品必须真实

2024 年，Mango Teen 为 Sunset Dream 系列推出了一组生成式 AI 广告视觉。

— Mango Teen · Sunset Dream：先拍摄真实服装，再用生成式 AI 呈现于虚拟模特与场景。

模特和背景可以通过 AI 生成，但流程并不是让模型凭空想象一套衣服。

品牌先拍摄真实服装，再借助生成式 AI 将服装呈现在虚拟模特和场景中。生成之后，团队还要筛选、修图和完成后期。

为什么要这样做？

因为消费者看到的可能是一个虚拟模特，但衣服的版型、颜色、花纹和细节，必须尽可能符合真实商品。

尤其对电商广告而言，画面再漂亮，如果产品颜色不对、包装变形、Logo 错位，最后都可能影响消费者的判断。

AI 可以负责创造环境，但真实产品必须有可靠的依据

第二，AI能合成一张脸，不代表你有权拿它做广告

— Virgin Voyages · Jen AI：在品牌授权前提下，用生成式视频与声音技术为粉丝定制邀请视频。

当 AI 生成越来越容易，商业团队反而越需要提前谈清楚几个问题：

这张脸和这个声音，是否获得授权？

授权允许用于什么场景、什么期限和哪些平台？

生成的内容由谁审核？是否需要向受众披露合成信息？

对于准备承接品牌广告项目的创作者来说，授权和审核不是最后补上的手续，而是项目开始时就应该考虑的工作。

但工具越强，并不意味着每个品牌都能自动做出好广告。

真正值得长期积累的，是三种能力。

第一，品牌视觉资产

你需要知道品牌最重要的视觉特征是什么，哪些元素可以变化，哪些元素一旦改变，就会损害品牌识别。

第二，真实的产品锚点

产品、包装、Logo、真实材质，以及经过确认的产品细节，都是商业视觉的基础。

尤其在电商和产品广告中，在保证真实的前提下，把产品表现得更有吸引力。

第三，能够规模化交付的工作流

真正的商业需求，是在规定的时间和预算内，持续产出符合要求的内容。

这需要创意策划、素材管理、生成流程、人工审核和后期交付配合，而不只是购买更贵的模型会员。

这三件事有个共同点：

它们都不是单靠模型升级就能解决的问题。