从更快的学习速度、更精准的定向，到更高的点击率与更稳定的投放表现，AI正在重新定义广告的运行方式。智能系统不仅提升了企业的广告表现，也让执行变得更加简单高效。
你启动一场广告活动，目标清晰、产品过硬、创意扎实，但早期数据却显示，活动表现并不稳定。于是你调整策略，更换素材，等待系统进入学习阶段。
这几乎是每一位广告主都熟悉的过程。广告的效果，往往就在这个阶段逐渐定型——关键在于广告系统能多快理解意图、测试不同方案，并完成优化调整。
如今，AI正在重塑这一情况，一方面提升系统的推荐效率和效果，另一方面通过智能化产品把能力提供给商家，尤其帮助中小商户精简投放操作、提升创意产能。
学习更快，势能更早形成
几乎所有广告活动都会经历“冷启动”阶段，即广告系统数据积累有限、投放效果难以预测。传统模式下，广告主需要等待曝光量与点击量不断累积，投放结果才逐步稳定，其间往往还伴随人工干预。
依托具备先验知识的广告模型，系统能够深入理解内容和用户、推演投放策略，并加速进入稳定状态。正如腾讯公司副总裁蒋杰在此前的一次采访所分享的那样，广告模型的升级，意味着推荐系统能更快度过冷启动阶段，而不再依赖冗长的学习周期。
对企业而言，这意味着更早获得增长势能，同时减少因策略调整而产生的资源投入。
当繁琐流程制约创意能力，规模化举步维艰
广告主渴望提升创意产能，也希望用AI来进行提效。
广告投放流程复杂，配置依赖人工。创意测试缓慢且成本高昂。受众、场景、创意与投放位置等多种变量相互作用，导致最终成效难以预估。随着广告活动规模扩大，团队只能投入越来越多时间去调整参数，用于优化策略的时间则相应减少。
这些阻力会随着规模扩大而累积，对资源有限的小团队尤为不利。
智能化产品让广告执行更简单
为解决这些执行方面的挑战，腾讯推出智能投放产品矩阵——腾讯广告AIM+。
AIM+通过自动化定向、出价、投放位置选择及创意优化等环节，简化广告执行全流程。广告主仅需设定投放目标及偏好，系统即可在广告生命周期内协同投放与优化，从而减少人工干预，提升执行稳定性。
点击率与运营效率双升：广告效益持续叠加
更快的学习能力，最终体现在关键指标上。
在广告推荐、投放与创意优化全面引入AI后，部分广告资源点击率已从历史平均值1%提升至3%左右。在一个强调增量增长的行业，这样的提升具有实质意义。
运营效率同样有所提高。数据显示，每投入1400美元，所需平台操作量可减少约80%，重复性工作减少，执行速度加快。
广告主专注策略与方向，系统负责协调与优化。
让不同规模的企业都能获得更高ROI
长期以来，创意生产往往更青睐团队规模较大、预算充足的企业。测试创意方案需要投入时间与资源，而这恰恰是小团队的短板。
AI创意工具有助于缩小这一差距。通过分析高效广告并生成多样化版本，团队无需增加人手或制作成本，便可测试更多创意组合。
某微信商店广告主在一次活动中仅使用AI生成素材。在没有专职创意团队的情况下，该企业实现快速上线，创意制作成本降低近50%，投资回报率（ROI）显著提升。
对众多中小企业而言，这让试错门槛更低，优势开始从规模转向清晰的策略与判断力。
变革当下，引领未来
AI正在重塑广告系统的运行机制。
数据正从结构化输入扩展为融合文本、图像与视频的多模态信号。投放流程在策划、优化与执行层面进一步自动化。
创意也变得更为灵活：随着AI成本下降，广告能够根据受众和场景自动调整创意表达，在不增加制作投入的前提下提升广告创意和用户的匹配度。
正如蒋杰所观察到的，这一演进过程凸显了原创性的价值。当系统承担执行与优化工作时，人类的判断力与创造性思维便成为差异化优势。
更清晰的前进方向
AI在广告领域最重要的意义并非内容新奇，而是策略清晰。
更快的学习、更少的人工操作、更低的创意门槛，让企业能够更自信地运营。团队减少纠偏时间，将更多精力投入到真正重要的决策中。
值得关注的是，腾讯正通过算法大赛推动技术持续演进。2026年的赛事将聚焦大规模推荐系统中的序列建模，持续推动人才培养与技术交流。
随着广告系统持续演进，未来的优势将属于学习更快的企业，而不只是投入更多的企业。
