先画个骨架:把素材生成、尺寸切割、文案替换、打标分组、投放排期、A/B 评测每一步都写成机器能懂的任务。把常用模板、关键帧和口播脚本标准化,AI 就能把创意批量干出来,剩下的就是给它运算时间和咖啡。
素材环节实操:用 prompt 驱动图片/视频生成,接着自动化裁切为竖/横/方三套,命名规则加上版本号和标签,自动产出字幕与描述。内置简单的质量关卡(如尺寸、时长、品牌露出),不合格自动回收重做。
A/B 测试不用手动开太多支线:定义变量矩阵(创意、文案、CTA),让平台按流量池随机分配,预设样本量和胜出阈值;到达阈值自动升学优胜者、关停落后组。数据触发器还能把胜出创意自动推到更大预算档,减少人工来回判断。
落地小贴士:把失败保存为“替代库”以便快速复用,把监控指标(CTR、CPM、转化率)做成仪表盘并设警报。把这套流程用 Zapier/Make/或自研脚本一键串联,省下的时间就去想下一个点子——AI 干苦力,你只管收成果。
创意卡壳别慌,AI 可以当你的速成灵感仓。标题、配图、短视频三条线并行,先让模型产出一堆选项,你负责挑最合拍的;省时间还能保留人味儿。
写标题的捷径是给模型三件事:产品角色、目标受众、预期动作。示例提示:生成5个冲击式、3个趣味式、2个温情式。用A/B表格快筛,把转化最高的放进投放池。
做图别从零开始,用AI打底:明确场景、光感、色调、构图关键词。把能替换的素材列成清单,做多套缩略图并测试点击率。小技巧:把品牌色写进prompt,统一视觉更专业。
短视频靠模板化剪切速成:先让AI写30秒脚本、时间轴和台词,再用自动剪辑工具按节奏切片、配好BGM、加字幕。常用套路:钩子—痛点—解决—CTA,留3秒品牌LOGO。
想要量产但怕上不去手?把重复活交给工具和服务,做批量生产流水线。比如把成品同步到运营平台加速投放,试试 微信加速服务 来扩散第一波曝光。
最后别忘了人工终审:AI出的每一句都当草稿,人声化、缩短、情绪拉满才是真正能打动人的创意。偷懒不是偷质量,只要流程到位,创意交付可以快又有料。
先给算法“种子”:上传高价值用户、成交名单和关键事件,让模型有标的去找相似人群,比盲投更快出效。
智能出价要定规则:明确CPA/ROAS目标,设上限下限与预算节奏,避免在学习期频繁改价,给系统稳定的探索空间。
防坑三招:给模型足够样本和时间、用负向受众屏蔽不合格流量、保留对照组验证效果,别把全部流量一次性交给AI。
创意和算法联动:多套素材+动态创意,让系统放大胜者;定期换新防止审美疲劳,数据告诉你哪句文案该躺平。
实操清单:整合种子数据、设好出价边界、控频与样本、每周复盘并用小步测试,AI做苦力你做决策,既偷懒又稳产出。
先别被“AI 做广告”听起来高大上吓退:5 分钟的目标是把脑子里的创意和数据流起来,而不是造个天文台。第一步,选一个你熟悉的数据源(产品文案、历史投放素材、用户评论),把它塞进一个可复用的模板:目标受众、核心卖点、CTA 三栏式就够用。
第二步,选工具链。用你会的自动化平台(像 Zapier、Make 或简单的脚本)把素材、Prompt 和输出连成链路:触发器→生成→格式化→存储。把每个环节都写成一条小流程,这样 5 分钟不是梦——复制粘贴,点一下跑起来。
第三步,内置质量与分层审核。让 AI 先做两到三版不同风格,然后自动做简单命中率检查(关键词、尺幅、合规词库)。把最差一版自动丢掉,把最好一版丢给人工快速过审。这样既省力又能保底,不用每次都盯着生成结果。
最后,设定可量化的反馈环:把广告变体、投放数据回写到同一个表格或看板,设定每周的小实验(例如改一个 CTA 或缩短标题),让流水线自带学习能力。5 分钟搭好框架,之后的每一次调优都更像擦亮钻石,而不是重建金矿。
带着实验心态把 AI 当成廉价苦力来用,先从“少量+快速迭代”开始。本次投放把素材模块化、落地页模板化、受众分层交给模型跑,三周下来预算下降约30%,转化率提升约18%,更重要的是团队从重复劳动里解放出来,专注创意判断。
关键玩法浓缩成三招,落地快且可量化:
落地步骤很简单:准备高质量种子素材→用AI生成变体并自动归类→小流量速测 3–7 天→把胜出组合放大并持续微调。记住,AI 是干苦力但不是策略替代,人的判断仍然决定最终成败。实践两周一本复盘,效果会更稳。
Aleksandr Dolgopolov, 19 November 2025