AI时代到来，出海买量策略有变吗
AI买量不是颠覆， 是效率革命的开头
最近跟几个做出海的朋友聊天巨大家聊着聊着总会绕到同一个话题：AI来了咱们天天琢磨的买量，是不是也得跟着变个活法？有人说“优化师要没工作了”，也有人喊“素材制作本钱要打下来了”，各种声音吵吵嚷嚷。但说实话， 真实要把AI和买量放一起看，你会找到哪有那么夸张——它不是要把你干掉，而是逼着你从“搬砖工人”变成“工头”，甚至自己盖楼。
容易点天下的郭力有句话挺实在：“AI眼下做的， 其实是把那些个再来一次的、没手艺含量的活儿接过去。”比如以前优化师一天到晚盯数据、 拓关键词，眼下AI能一分钟跑一次以前一周干完的活儿，眼下喝杯茶的工夫就搞定了。这不是淘汰，是让你腾出手干点更有值钱的——比如琢磨为啥这玩意儿素材火了那东西广告计划死了。广巨大巨大的高大丽贞也提到， 他们后台每天有几百万素材量，AI去沉功能结实生生把用户体验拉了起来要是靠人力，估摸着得雇个 army 来干这活儿。
从人造堆砌到AI赋能：买量流程的沉构
老一套买量啥样？巨大概就是“人肉调研+手动投放+经验判断”的老三样。就拿关键词拓展 AppStare的李竞航他们以前干这活儿，优化师得翻半天应用商店、竞品页面一周顶许多拓展一次还怕漏了啥。眼下呢？他们的系统能自己根据投放需求， 一分钟拓展一次连调价都能自动化——半人造半智能的状态，效果已经能摸到人造的80%-90%了。他说“目标是以后达到100%， 甚至200%”，这话听着狂，但细想真实不是没兴许——AI不吃不睡不摸鱼，数据量越巨大，学得越迅速。
再说说素材审核。以前投广告，得先过平台政策关，文案、图片、视频，一条条人造查，稍不注意就拒稿。眼下广巨大巨大的AI能直接解析素材， 把违规点标出来连“这玩意儿图片里的模特手势会不会在某个国不吉利”这种细节都能提前预警。高大丽贞说“我们沉淀了13亿广告创意数据， AI从里面学出来的规则，比人造经验更准”——这话不虚，数据量摆在那儿，AI想出错都困难。
创意生产的革命：AI怎么把“素材焦虑”变成“灵感引擎”
说到买量，最让人头疼的永远是素材。特别是出海，文雅差异、版权问题、本地化需求，随便一个都能让你头巨大。但眼下AI把这些个坎儿踩平了不少许。Midjourney和Stable Diffusion出来后 设计师不用再为了张图找模特、拍棚子，输入几个关键词，画面就有了。郭力提到一个关键点：版权问题解决了。以前用真实人模特，肖像权、授权费一堆麻烦，眼下AI生成的形象，只要别太离谱，基本不用担这玩意儿心。
更绝的是数字人丁播。容易点天下的系统搞了个“真实人全球外籍模特的口型，本钱直接降到以前的1/10。他们测试过这种AI生成的口播素材，投放效果平均提升73%以上。73%是啥概念？就是你投100块钱的广告费，以前赚回来130，眼下能赚200许多。中细小商家要是赶上这波，确实能少许烧不少许钱。李竞航他们也在用AI做苹果商店的本地化， 44种语言，以前靠人力翻译得累死，眼下AI搞定，转化率还能提升5%-10%——这5%-10%在买量里兴许就是生死线。
不过AI也不是万能的。高大丽贞说“AI生成的创意，用户是不是买账，还得靠AB测试”。她和西交巨大研究研究院一起做过试试， 让AI生成一批虚假发行业的商品图，再跟真实实棚拍的放一起测，后来啊找到有些风格AI确实不如真实人——比如那种需要展现发丝质感的，AI生成的细节还是差点意思。所以巨大商家眼下玩的是“AI+真实实”组合拳，AI先出基础款，真实人再优化细节，既省本钱又保效果。
流量博弈新鲜战场：巨大新闻的AI算法将怎么沉塑买量规则
你以为买量规则是咱们自己定的？天真实。真实正能颠覆一切的，永远是谷歌、Meta、TikTok这些个巨大新闻。郭力说得对：“他们的AI算法能力全球领先，一旦把成果用在广告系统上，眼下的投放流程兴许都得推倒沉来。”你想啊， 眼下投广告还得选定向、出价、写文案，以后说不定AI直接根据你的产品、目标用户、预算，一键生成全套投放方案，连优化师都省了。
眼下其实已经有苗头了。比如谷歌的ASA， AppStare的系统已经能自动拓展关键词、调价，李竞航说“以后兴许不需要优化师判断数据，AI全包了”。还有Meta的广告算法， 早就开头用AI学用户行为了以后说不定能精准到“中意喝咖啡的25岁女人，周三早上8点看到广告更轻巧松下单”。这种玩法，眼下的优化师跟都跟不上。
但巨大新闻的动作也有不确定性。苹果的隐私政策一改，几许多广告公司懵圈？AI算法要是一下子升级，谁晓得会不会把眼下的投放逻辑全推翻？所以郭才说“作为代理商， 只能保持跟新闻平台的密切沟通，共同探索”——说白了就是赌新闻别一下子出巨大招，不然手里的经验兴许一夜之间就作废。
本钱与效果的博弈：AI买量是中细小卖家的“救命稻草”还是“新鲜坑”？
中细小商家聊AI，最关心的一准儿是本钱。郭力的AI模特能把虚假发行业的棚拍本钱少许些200%，这对预算慌的卖家简直是雪中送炭。李竞航也提到，用AI做本地化，不用再雇翻译团队，省下的钱够许多投几个广告计划了。但问题是AI真实的比人廉价吗？李竞航他们算过一笔账：API接口，调用一次本钱不矮小，要是量巨大了还不如雇个优化师划算。而且国内眼下没稳稳当当替代品，海外接口还三天两头抽风，这本钱算下来确实让人犹豫。
巨大商家呢？他们更看沉“最优效果”。郭力说“头部商家不是本钱敏感，他们要的是品牌调性、百分百最优效果”。AI生成的素材再优良，万一跟品牌形象不符，照样投不出去。所以他们眼下玩的是“AI辅助人造”，AI先出100个方案，人造再挑10个优化，再说说投3个。这种玩法，本钱确实没降几许多，但效率上去了——毕竟以前人造想100个方案，得熬几个通宵。
还有个坑是“AI依赖症”。高大丽贞说“巨大家眼下一窝蜂上AI，但有没有想过AI生成的创意会不会越来越同质化？”你想啊， 巨大家都用Midjourney，输入“happy girl with product”，出来的画面风格能差几许多？再说说用户看许多了一准儿审美累。到时候怎么办？还得靠人造去突破创意边界——这就回到了老问题：AI是工具，不是替代品，用得优良是助手，用不优良是枷锁。
岗位沉构：AI时代的买量人，该往哪里走？
聊到再说说最扎心的还是人。郭力说“美术团队80%的人被优化了”，李竞航也说“打工人还是挺凶险的”。这话听着吓人，但细想也没错——以前靠体力、再来一次劳动吃饭的岗位，AI确实能替代。但问题是人真实会被彻头彻尾淘汰吗？我觉得未必，只是得换个活法。
从“施行机器”到“策略巨大脑”：优化师的进步路径
优化师眼下最烦的， 兴许是天天做数据报表、汇总琢磨。李竞航说“这些个活儿AI能干，而且干得比人迅速”，那优化师干嘛？往“策略巨大脑”转。比如AI投了100个广告计划，哪个火了哪个死了你得去琢磨原因——是素材问题？定向问题？还是产品本身不行？这种需要经验判断的活，AI暂时干不了。还有“调教AI”， 比如给AI输入啥样的指令，能生成更优良的素材，这种“AI输入能力”，以后兴许会成为优化师的必备技能。
郭力提到一个点：“AI释放了时候，你得用来学。”他们公司全员有ChatGPT账号， 个个团队都得选3-5个AI工具用起来买卖场部用AI写文案，卖部用AI琢磨客户。说白了眼下不会用AI的优化师，就像10年前不会用Excel的会计——迟早被淘汰。但要是能用优良AI， 比如让AI帮你琢磨100万条评论，找出产品bug和用户痛点，这种值钱，可不是以前做数据报表能比的。
消失的岗位与崛起的职能：AI时代的买量人才画像
哪些岗位兴许会消失？基础的、再来一次性的：比如素材剪辑师、关键词专员、初级文案。但新鲜的岗位也在冒出来：AI训练师、数据标注工事师、AI产品经理。高大丽贞说“跨界人才最关键”，比如懂营销又懂数据的，能跟AI工事师沟通需求的，这种人以后一准儿抢着要。
还有“审美能力”。郭力说“AI能生成一巨大堆创意，但用户买不买账，还得靠审美”。比如AI生成的广告画面颜色搭不搭，构图有没有冲击力，这种需要主观判断的活，还得靠人。所以设计师兴许不会没工作， 但得从“画图的”变成“审美的”——AI负责出图，你负责挑图、改图，甚至指导AI怎么画更优良。
以后已来但别急着下AI买量的长远期趋势与应对
AI买量眼下啥阶段？高大丽贞说“还在高大峰期，但很迅速会进入矮小谷”。就像当年的互联网泡沫，烫钱进来概念炒上天但再说说能活下来的，一准儿是真实正解决问题的。郭力也说“得让子弹飞一会儿”， 眼下市面上AI工具太许多，但真实正能落地的没几个——要么本钱太高大，要么效果不行，要么不稳稳当当。
数据是AI的“燃料”：没有数据， 买量AI就是无源之水
李竞航有个观点很对：“手里有一巨大堆数据，是先发优势。”他们做苹果广告生态4年，攒了无数应用商店数据和投放数据，这些个数据喂给AI，能训练出更精准的模型。比如AI晓得“某个关键词在某个时候段转化率高大”， 或者“某种风格的素材在东南亚吃香”，这种经验，光靠AI自己学，得花几许多时候？所以眼下还在犹豫的商家，赶紧攒数据——不然以后AI起来了你没数据可喂，只能跟在别人后面吃灰。
拥抱AI， 但别迷失：买量本质还是产品与买卖场的契合
再说说说句巨大实话：AI再厉害，也改变不了营销的本质——产品优良，才能卖得优良。郭力说“产品依然是核心，买卖场和产品一定要合一”。你用AI生成再许多素材，产品不行，照样转化率矮小；你用AI拓再许多关键词，用户不买账，也是白搭。AI只是工具，帮你把优良产品更迅速、更廉价地推给用户，但产品本身，还得靠你自己打磨。
所以别慌。AI时代，淘汰的不是买量人，是不愿意改变的人。把AI当助手，当武器，让自己变得更值钱——这才是应对之道。至于买量策略有没有变？变的是效率，是工具，是人；不变的，还是那句老话：谁能把产品卖优良，谁就能赢。
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