就在今晚，OpenAI官网发布AI+广告业务，开出的报价竟与NFL赛事广告比肩。

可能大家对NFL赛事广告价格没有概念，那么直接看对比，就是openAI给出来的价格远超Meta、TikTok等主流社交平台。

但与传统数字广告不同，它暂不提供转化追踪、用户行为归因等深度数据，仅向早期广告主开放基础指标：曝光量与点击量。

这种数据披露方式，可能透露出其广告体系尚处雏形，也是或许是AI+广告的应用正在实现商业化。

而不知道海外，国内市场的AI营销广告浪潮已汹涌而至：

25年底，蚂蚁集团新推AI助手“灵光”，上线4天下载破百万。

同期的阿里“通义千问”APP公测首周，用户突破1000万，上线约两个月（2026年1月 ）MAU用户突破 1 亿。

百度AI新业务整体收入突破百亿元，其中前三季度AI原生营销收入同比增262%。

腾讯今天（1月26号）也推出元宝大模型春节发10亿红包活动。

种种迹象显示，AI 应用的重心，正从 2023 年聚焦的医疗、教育场景，逐步向商业爆发力较强的营销领域延伸。

但问题随之而来：这波热潮是昙花一现，还是长期趋势？

答案或许不在技术有多炫酷，而在于一个被长期忽视的底层逻辑：

AI营销的核心价值，不在于“增加功能”，而在于“消除成本”。

换句话说，它不是在做“+创意、+渠道、+工具”的加法，而是在做“-人力、-时间、-试错”的减法。

而今天，正是这套“减法公式”开始兑现商业价值的关键节点。

一、真正做到减少成本

过去十年，数字广告陷入一个怪圈：流量越来越贵，转化却越来越难衡量。

大企业每年可能砸下数亿预算投向信息流、搜索、短视频，背后却依赖大量运营人员日复一日地调价、写文案、剪视频、跑报表。

一个人一天最多产出3条广告素材，而一场大促可能需要上百条，人力与时间成本高企不下。

不知道大家是否还记得，2025年NBA总决赛期间，一条由AI生成的直播中插广告，制作成本仅约2000美元，全程不到4小时完成：脚本由大模型撰写，配音通过语音合成，画面由视频生成模型渲染，投放策略由算法实时优化。

更重要是这个广告效果还不错。

所以AI营销的应用并不是技术秀，而可能是一场成本结构的重构。

据艾瑞咨询测算，传统数字广告在“创意-制作-测试-优化”全链路中，人力成本占比高达35%–50%。引入AI后，这一比例可压缩至10%以下。

更重要的是，这种效率提升具有规模不敏感性，服务1个客户和10个客户，边际成本几乎为零。

二、用户行为不一样了

元宝大模型春节发10亿红包、通义千问2个月破亿用户万，“灵光”4天百万用户……

这些数字背后，不只是工具类APP的增长，更是一场人机交互入口的争夺战。

当用户对AI助手说：“帮我推荐一款适合油皮的男士洗发水”，系统不再只是返回一堆链接，而是直接调用商品数据库、比对成分、生成个性化测评，并一键跳转购买。

在这个过程中，传统的“曝光 → 点击 → 转化”漏斗正在失效。

取而代之的，是嵌入在“需求 → 解答 → 决策”对话流中的自然决策路径。

这意味着什么？

未来的营销预算，或将从“买流量”转向“占心智接口”。

谁能将自己的产品知识、服务逻辑、促销策略，深度注入AI助手的推理链条，谁就可能成为下一代消费决策的“默认选项”。

根据公告数据，百度Q3财报28亿元的AI原生营销收入中，很大一部分来自“智能问答广告”，用户提问时，品牌以结构化知识的形式自然呈现。

哪些方向可能会受益

从产业链出发：

1、AI原生广告平台

以百度“文心一言”、阿里“通义千问”、腾讯混元等为代表的国产大模型，正快速构建“搜索+问答+推荐”一体化的智能营销闭环。

它们不仅掌握用户意图数据，还能直接生成结构化广告内容，天然具备“即问即买”的转化路径。

这类平台将从传统效果广告向意图驱动型智能营销升级，成为品牌争夺AI时代“心智入口”的主战场。

2、AI创意工具与自动化营销SaaS

中小企业未必能自建大模型，但对降本增效的需求同样迫切。

能够提供“一键生成文案、视频、落地页+自动A/B测试+投放优化”全流程服务的AI营销工具，尤其在电商、本地生活、教育等行业。

这类SaaS工具可将单条广告素材制作成本降低80%以上，ROI显著提升。

3、垂直领域知识库

AI助手要给出可信推荐，背后依赖高质量、结构化的商品/服务知识图谱。

谁能帮助品牌将其产品参数、用户评价、促销规则等信息转化为AI可理解、可推理的数据格式，谁就掌握了“喂养AI”的关键资源。

因此，专注于电商商品库、医疗健康数据库、汽车配置引擎等领域的数据中台公司，可能会受益。

写在最后

AI营销的爆发，不是因为技术突然成熟，而是因为商业痛点与技术能力终于交汇。

当企业苦于高昂的获客成本，当用户厌倦了硬广，AI提供了一种新可能：用更低的成本、更自然的方式，完成更高效的连接。

特别声明：以上内容绝不构成任何投资建议、引导或承诺，仅供学术研讨。

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