AI全面渗透买量投放,传统优化师该如何突围?

7 月9日，上海漕河泾的天气不太像适合办活动的样子。台风逼近，航班取消、延误的消息不断传来。

作为长期关注游戏发行和买量生态的媒体人，罗斯基参加过太多类似活动。但其实买量圈并不缺概念，缺的是那些能让一线团队点头的真问题。所以在活动开始前，罗斯基其实有点好奇：

CreatiBI 这次到底要发布什么？

结果江锐，也就是买量圈很多人熟悉的颠木，上台后先把这个问题拆掉了。他说，今天严格来说不是产品发布会，更像是一次朋友之间的交流。随后，他抛出了当天真正想讲的东西——计算创意。

AI进入买量行业后，很多人的第一反应是“效率又要提高了”。素材可以批量生成，脚本可以自动改写，视频可以快速混剪，投放平台也越来越自动化。看起来，买量人终于可以从大量重复劳动里解放出来。

但问题的另一面是：当这些执行动作都被AI和平台吃掉之后，买量人的价值还剩在哪里？

这可能才是今天游戏发行团队最需要回答的问题。

过去，一个成熟优化师的优势，可能体现在建计划、调预算的经验上；但现在，平台按钮越来越少，素材产能越来越便宜，很多熟练工的能力正在被快速抹平。买量人要面对的，是自己还能不能在AI生成的一堆结果里，判断什么是对的、什么值得继续放大。

·买量人的旧手艺，正在失效

颠木讲这件事，有他的路径依赖，也有他的行业经历。

他从 2011年开始做广告技术，先后在游族、莉莉丝负责广告技术相关工作。早年和Facebook Marketing API、Google UAC、腾讯广告、巨量引擎都有过深度合作，也做过支撑百亿级消耗的内部广告系统。

行业里提到他，常会想到几个标签：技术投放、自动化、人效提升。

在莉莉丝时期，他曾带团队用很少的人管理极大规模的广告消耗。过去买量行业很吃这套能力。批量建计划，拆账户，堆基建，做规则，吃平台自动化早期红利。谁跑得更快，谁就可能多拿一点量。

但颠木认为，那个靠战术勤奋的时代正在结束。因为平台把越来越多能力收回去了。

以前优化师能调定向，能做人群包，甚至能用各种骚操作去影响模型。现在，媒体侧的自动化系统在持续升级，从Google UAC到国内平台的一系列产品，核心方向都是降低投放门槛，把账户结构、出价、预算分配、用户匹配交给平台算法。

表面上看，投放变简单了。实际对广告主来说，很多曾经可以动手的地方消失了。

罗斯基在现场听到一个很有意思的判断：过去优化师靠勤奋能弥补不少问题，现在更像是在做策略题。预算怎么分，素材什么时候衰退，ABO和 CBO怎么配，素材跑不动到底是内容问题还是账户问题，这些都需要更强的数据判断。

颠木甚至开玩笑说，现在有些公司招优化师，开始找北大硕士、海外留学生、数学统计背景的高材生。如果他们这些人晚几年毕业，拿当年的简历去面试，可能都不好说能不能进门。

这句话听着像玩笑，背后却是职业门槛的迁移——买量不再只是体力活了。

·平台越聪明，素材越关键

当平台把按钮收走，广告主还剩下什么？

颠木的答案是素材。

这几年行业里有个共识——素材本身正在承担定向功能。过去你用人群包、兴趣标签告诉平台要找谁；现在很多时候，是素材告诉平台该把广告推给谁。一条素材的视觉风格、前三秒钩子、玩法展示、文案，都会成为平台理解用户的信号。

广告主给平台什么样的内容，平台就会沿着这条内容去找对应的人群。

这也是颠木提出计算创意的原因。

在他看来，广告2.0时代有一本很重要的书叫《计算广告》，核心是用数据提高流量效率。

今天广告行业进入新的阶段，创意成了最核心的竞争变量，那么创意也需要被拆解、归因。不是说灵感不重要。恰恰相反，正因为好创意越来越重要，团队才不能只靠少数人的灵光一闪。

一条素材为什么跑出来？是前三秒抓人，还是中段承接顺？是角色够强，还是情绪钩子对了？一条爆款要怎么放大？换片头、换旁白、换镜头、换叙事结构，哪一种改法更可能继续跑？

过去这些问题往往靠经验判断。经验有价值，但容易散落在人身上。一个资深优化师离开，一个懂产品的创意负责人转岗，方法就跟着走了。素材量一大，团队甚至说不清某条跑量素材是从哪条素材裂变来的，中间改过哪些点。

CreatiBI 想做的，是把这些东西变成资产。

现场演示里，颠木展示了素材库、资产库、创意图谱、脚本生成、裂变衍生等能力。这背后其实是一套工作流：把优秀素材收集进来，拆解它的结构和表达；把角色、场景、玩法镜头整理成一方资产；把投放数据和素材关系挂上；再通过AI帮团队生成脚本、做变体、复盘效果。

罗斯基会前和颠木聊到这里时，问了一个问题：这和买量归因有什么区别？

颠木的回答是，买量归因看的是投放结果来自哪里，创意归因要进一步拆到素材内部。比如同样一条素材，究竟是片头有效，还是故事承接有效，或者是CTA和表现形式带来了转化。素材最后是元素组合，计算创意要做的是判断ABC 好，还是ACB 好。

·AI 不是万能钥匙，真正稀缺的是上下文

今年之后，买量行业谈素材，很难绕开AIGC。

Seedance、可灵、即梦、Runway这些工具快速迭代，视频生成的门槛被大幅拉低。过去一条素材需要优化师提需求、设计师排期、剪辑师执行，现在一个懂表达的人，配合合适的工具，就能很快做出一条可测试的视频。

这让很多团队兴奋，也让很多团队误判。

颠木在现场反复提到一个观点：AI提升的是生产力，不自动带来判断力。

如果只是让 AI批量生成素材，团队很快会得到几百条、几千条视频。但这些素材为什么要做，投给谁，承接什么样的用户，跑出来以后怎么迭代，仍然要靠经验和数据支撑。他把这个问题概括成一句话——智能是平权的，上下文不是。

所有公司都能调用强模型，但不是所有公司都有自己的投放数据、素材沉淀、用户画像和历史经验。平台侧的AI工具也能生成素材，但它更多基于大盘数据，不可能为每个客户训练一套专属策略。大盘能力能解决从无到有，很难解决从有到优。

游戏行业尤其如此。两款玩法相近的产品，题材不同、回本周期不同、组织能力不同，素材策略可能完全不一样。一个产品能接受12 个月回本，另一个只能接受8个月，投放策略和创意表达就会发生变化。

平台工具不会替广告主承担这些业务判断，这也是服务商还有机会的地方。

·爆款不该只被抄，还要被榨干

活动中有个问题很现实：所有人都在抄爆款，你靠什么跑赢？

买量行业对爆款素材的追逐从未停止。看到同行跑出一条，就拆、改、混剪、复刻。但这套打法越来越难了。平台对同质化内容的识别在变强，素材首发保护、暗水印、去重机制也在完善。

单纯抄别人的东西，成本越来越高，效果越来越不稳定。

颠木认为，团队真正要做的是提高爆款概率，并在爆款出现后更快放大。

CreatiBI把这个过程分成裂变和衍生。小改叫裂变，比如换片头、换文案、换旁白；大改叫衍生，比如换叙事、换画面、换表达形式。一条素材刚出现放量苗头时，就应该根据分时数据、CTR、CVR、流量走势提前判断，快速生成更多版本。

这件事拼的是时间。

当平台识别出某条素材适合一类用户，素材就带上了一组隐形标签。你不沿着它继续裂变，竞争对手看到了、做了类似方向，这群用户可能就被别人拿走了。

所以计算创意不是为了让素材变得更玄，反而是为了让团队少一点玄学。广告本质上还是数学问题、概率问题。今天效果不好，不能永远归因于平台调整、模型波动，还是要回到产品、人群、素材、策略里去找原因。

·AI 时代，全栈优化师会成为新物种

在分享最后，颠木谈到了组织变化。

他认为 AIGC会改写优化师和设计师的关系。以前两者分工明确，优化师看数据、提需求，设计师做素材、改版本。中间有沟通成本，也有互相依赖。现在生成式工具让素材生产门槛下降，优化师有机会自己做片子，设计师也必须向数据和策略前移。

未来更吃香的，可能是全栈优化师和全栈设计师。

前者懂用户、懂内容、懂媒体平台，也能写脚本、生成素材、上账户；后者不只是会剪辑和设计，还要理解投放数据、创意归因和素材策略。就像程序员行业被AI编程工具推向全栈化，买量行业也会经历类似变化。

这对个人是压力，对组织是机会。

当一个人能完成从洞察、脚本、素材到投放的闭环，团队的人效会被重新定义。大公司过去依靠流水线协作，中小团队过去受限于素材产能，都会被AI 重新洗牌。

不过，颠木并不认为人会消失。

他的判断是，人更应该负责0到1的创意判断，AI负责1到100的裂变、测试和放大。人的价值会从执行转向判断，从操作转向策略。

·一场不像发布会的发布会

其实活动开始前，罗斯基和颠木已经聊了一轮。

相比台上要讲的概念，罗斯基更关心几个落地问题：为什么创业？大公司能不能自己做？平台也在做AI，广告主的AI还有什么价值？以及买量到底是不是玄学？

颠木给出的答案，其实串起了这场活动的底层逻辑。

首先他离开甲方，不只是因为AI。

过去十几年，他在游族、莉莉丝都做过广告技术系统，做到后来会发现，很多公司都在重复解决同一类问题：投放经验散在人身上，素材方法论无法沉淀，业务提需求、技术做功能，中间损耗很大。

他想做的，是把这些在甲方反复验证过的东西，变成更多团队能直接使用的能力。

但 AI的发展速度，又把这件事推向了另一个方向。

CreatiBI 最早更像带AI 的SaaS协作工具，解决优化师和设计师之间的素材管理、生产和归因问题。可多模态理解、视频生成模型快速成熟后，原来围绕协作搭起来的产品逻辑被压缩了。因为视频可以被模型直接理解，素材也可以被直接生成。

继续死磕旧 SaaS形态，空间会越来越窄。

所以这场活动颠木更想讲清楚的是，过去两年沉淀的素材理解、标签体系、创意归因、资产库，如何在AI Native的语境下继续发挥作用。

罗斯基问到大公司是否可以自建这个业务。颠木的判断是，大公司有工程师，不等于有广告技术产品化能力。买量系统最难的不是代码，而是业务理解：怎么把投放策略、创意判断、素材归因翻译成系统能学习和复用的规则。

很多公司缺的是能打通这层逻辑的人。

最后聊到买量是不是玄学，颠木的态度很明确：玄学很多时候只是托词。

平台是黑盒，竞品也在变化，但广告本质上仍是概率问题。很多团队觉得玄，是因为只会照抄别人的策略，却不回到自己的产品、人群、素材和数据里做归因。同样的扣回传，放在SLG和休闲游戏里，可能就是两套完全不同的结果。

这也让罗斯基更容易理解“计算创意”的意义。

如果只是把 AI当成更快的剪辑、更便宜的设计、更自动化的投放助手，那买量团队很快会发现，所有人都能获得同样的效率红利，差距并不会因此拉开。真正的变化在于，AI把执行门槛降下去之后，会把判断门槛抬得更高。

未来的买量人，不再只是投手。

他需要更懂产品，知道什么卖点值得被放大；更懂用户，知道素材该击中哪类情绪；更懂数据，知道一个结果到底是偶然波动，还是可复制的方法；也更懂AI，知道怎样把团队过去的经验变成模型可以使用的资产。

所以 AI不是简单替代买量人，而是在筛选买量人。

当素材生产不再稀缺，真正稀缺的就是判断。AI时代的买量竞争，表面上是工具之争，最后可能还是人的认知之争。

接下来，颠木围绕素材生产和广告投放结果交付的新产品会逐步开放种子用户计划，欢迎对这件事感兴趣的优化师、设计师、增长负责人和买量团队一起加入，提前参与共创和体验。

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