AI+廣告投放：不談替代，我們和網易智選聊了聊AI投放的真相

2025年底，一則收購消息在廣告投放圈引發熱議：Meta宣布斥資超20億美元收購AI公司Manus。盡管該收購案最終被擱置，但此后各大頭部平臺陸續完成AI Agent能力的產品迭代，充分體現出頭部廣告平臺對AI商業化能力的高度重視。

近期，戛納國際創意節將“Advertising in the Age of AI（AI時代的廣告）”設立為官方核心議題，再次印證了AI廣告投放已成為行業發展的核心趨勢，行業價值與影響力持續攀升。

隨著AI技術能力持續迭代升級，行業核心議題早已告別“AI會不會取代優化師”的初級討論，轉而聚焦全新命題：當AI承接廣告投放所有重復、繁瑣的基礎工作后，廣告優化師的行業定位將發生怎樣的變化？

基于這一行業核心變化，DataEye研究院與網易智選深入探討。在AI賦能下廣告投放行業的大環境下，優化師的角色轉型與核心能力升級方向。

行業現狀：AI全面普及，優化師從“執行者”轉向“決策者”

據QYResearch調研統計數據，2025年全球AI廣告市場全球市場規模達5.83億美元，預計2032年將增至15.57億美元，年復合增長率（CAGR）為15.3%。從機構數據預估趨勢來看，全球AI廣告市場呈現出高速增長的態勢，AI正成為幫助團隊壓縮重復工作量、提升人效的基礎設施。

AI 深度滲透廣告投放全鏈路，正在徹底改寫行業作業模式。那么，AI 究竟為廣告行業帶來了哪些根本性改變？

網易智選產品負責人小白認為，過去兩年AI最大的變化是從“單點提效”走向“全鏈路智能協同”。過去AI更多應用在廣告投放的局部環節，核心解決的是“如何更高效地投出去”。可是隨著大模型和Agent能力的發展，AI開始進一步進入廣告投放的經營鏈路，例如輔助理解業務目標、分析賬戶表現、生成素材內容等。

AI的落地普及，讓廣告投放作業效率實現質的飛躍。但效率升級的核心意義，并非淘汰傳統優化師，而是推動行業人才價值迭代。

當基礎執行工作被AI全面承接，優化師的核心價值必然有所提升，從傳統的落地執行、機械操作，轉向目標定義、流程設計、效果研判、策略迭代等高階工作。簡言之，優化師的身份已從“投放操作工”，正式轉型為“廣告策略師”。

而這一行業身份的變革，核心驅動力正是各大廣告平臺AI能力的持續升級。

平臺AI能力案例：網易智選“小智2.0”的升級

近期，網易旗下程序化廣告平臺網易智選的AI優化師Agent“小智”完成了版本迭代，恰好提供了一個值得關注的樣本。

（1）小智2.0升級：從“出主意”到“替你干”

2025年6月，網易智選推出了AI優化師“小智”。它定位是一個基于大模型和數據管理平臺的智能體，能夠實現從需求分析、策略制定、數據分析以及優化迭代等全鏈路輔助投放決策，并在廣告投前、投中、投后等節點上實現全鏈路廣告提效降本。彼時的“小智”的作用主要是“出主意，提效率”。

目前小智迭代到2.0版本，其升級的方向更加明確——讓投放團隊從大量重復工作中釋放出來，把精力回歸真正影響增長的判斷與策略。

DataEye研究院了解到，小智2.0在本次升級主要住聚焦在AI投放優化師的能力升級。小智1.0核心在于“出主意”，而小智2.0的核心則是“替你干”。具體來看：

其一，全賬號統一能力上線。在過去，優化師人均管理20+賬戶，導致需要反復跳轉/切換界面，導致無法掌控全局情況。如今小智2.0擁有全局數據總覽能力，并且將旗下各賬號狀態實現可視化。更重要的是，平臺支持一鍵跳轉智選平臺，減少了更多繁雜的工作。

其二，數據自動推送和智能報告輸出。小智2.0支持多維度、多指標、多數據源的數據推送，同時小智2.0也可以按各種時間維度輸出智能報告，大幅度降低日常數據處理時間。

其三，7×24小時智能盯盤與自動化風控止損。小智2.0實現全時段無間斷投放監控，投放異動可秒級預警觸達優化師。同時支持自定義異動停投、重啟投放規則，通過自動化風控機制，有效降低 60% 以上的無效投放損耗，精準控制投放成本。

總而言之，小智2.0的升級邏輯清晰：優化師不再需要在建計劃、盯消耗等重復性、機械式的工作內容上消耗精力，而可以將更多專業技術層面的能力投入到策略制定等策略層面內容之中。簡單來說，優化師把重復性工作交給AI投放系統，把增長判斷留給自己。

（2）小智的獨特優勢：不止是AI功能，更是完整工作流

談及小智與行業同類AI投放工具的核心差異，網易智選廣告產品負責人小白在接受DataEye研究院專訪時表示，各大平臺都在推AI投放工具——智能出價、智能定向、素材生成、投放建議。小智并不排斥這些能力，未來也會逐步覆蓋。但小智的獨特之處在于，它不是從單點AI功能切入，而是從優化師每天真實的工作流切入。

一是小智更貼近優化師完整工作流。它覆蓋的不只是“怎么把廣告投出去”，還包括賬戶管理、預算監控、數據匯報、異常發現、客戶服務和后續優化動作；

二是數據和流程沉淀在商業化自有體系內。小智可以把賬戶、客戶、預算、消耗、推送任務、運維動作和后續優化結果持續沉淀下來。這些數據越完整，后續智能分析、投放建議、素材審核、智能定向、投放策略操作等能力就越有業務上下文。

三是更容易形成從發現到行動的閉環。未來小智不只是告訴優化師“數據異常了”，而是可以進一步判斷異常原因、推薦處理動作、輔助生成素材或優化建議，并追蹤動作后的效果反饋。

由此可見，小智的核心競爭壁壘，并非單純的大模型技術能力，而是聚焦廣告投放場景錯形成的場景壁壘、數據壁壘、流程壁壘與業務壁壘。

與此同時，隨著例如網易智選等優秀的AI投放工具逐漸普及，一個行業問題也浮出了水面——大廣告主和小廣告主之間的能力差距會發生變化嗎？

對此，網易智選也給出了階段性判斷：短期看，AI會讓很多依賴人工經驗和專業團隊的工作變得更加標準化，一定程度上實現了“營銷平權”。

但從中長期看，大廣告主的優勢反而可能在深層能力上被放大。因為廣告投放的核心競爭力不只來自工具本身，還來自數據規模、賬戶結構、預算體量、行業經驗、轉化鏈路、組織協同和系統集成能力。AI越往后發展，越依賴高質量數據、穩定的業務流程和持續反饋機制。大廣告主在第一方數據積累、投放實驗能力、素材生產規模、轉化歸因和跨系統打通上通常更有優勢。因此更容易把 AI 從“單點工具”升級為“決策體系”。

挑戰即機遇：轉型進入快速路

行業普遍認為，AI替代大量基礎執行工作，會對傳統優化師崗位造成沖擊。但在從業者看來，AI工具的智能化程度越高，對優化師的專業要求非但沒有降低，反而愈發嚴苛。

網易智選產品負責人小白也認同這個觀點。過去優化師的核心能力更多體現在執行層，但這些工作內容已經逐步被AI工具所取代后，優化師需要徹底轉型，升級為更像“AI 操盤手”或“AI 指揮官”的角色。而未來投放人才最需要的，不是和AI比誰操作更快，而是需要掌握以下四種能力：

其一，業務的判斷能力。AI可以給出數據分析和優化建議，但什么是合理目標、什么是異常波動、什么建議值得采納，仍然需要人來判斷。優化師要更懂行業、客戶、產品、用戶心理和投放目標，能夠判斷 AI 輸出是否符合真實業務場景。

其二，數據理解和反饋能力。未來優化師不只是看數據，而是要知道哪些數據重要、哪些口徑可信、哪些結果可以作為反饋給系統。簡單說，就是能告訴AI：什么效果是好的，什么問題是真的，什么異常需要優先處理。這樣AI才能越用越貼近業務。

其三，自動化流程配置能力。投放工作會越來越多地變成“人設規則、AI 執行、系統反饋、人再校準”。優化師需要會配置數據推送、盯盤規則、預警條件、分析任務和優化策略，把自己的經驗沉淀成可復用的工作流。

第四，人機協同能力。AI 不會替代全部投放判斷，尤其在客戶溝通、策略取舍、預算分配、風險判斷這些環節，人仍然是最終負責人。優秀優化師要會利用 AI 放大自己的判斷，而不是被 AI 的建議牽著走。

整體而言，新時代優化師需要打破“只懂投放操作”的單一認知，打通從流量獲取、投放優化到用戶留存、業務增長的全鏈路邏輯，成為全域營銷的核心“大腦”。

同時DataEye研究院了解到，作為行業頭部的AI投放平臺，網易智選下一步不是簡單增加幾個AI功能，而是圍繞優化師完整工作流持續升級，后續將陸續推出“智能副駕”等功能，目標是幫助代理商和廣告主可以通過自然語言對話的方式，實現對多賬戶的智能化管理，打通各類廣告投放策略skills及投放Agent的整體調用，并配備齊全的數據管理、跟蹤和投放資產的沉淀和復用——從“數據驅動投放”走向“深度策略和執行一體化”，從“分析”走向“決策”，從“自動化”走向“智能化”。

寫到最后。當AI廣告平臺可以7×24小時自動完成投前策劃、投中調優、投后復盤，廣告投放這個行業本身就已經被重新定義。

2026年，對于固守傳統執行思維的“舊優化師”而言，是充滿挑戰的轉型拐點；但對于主動擁抱AI、深耕策略能力的“新操盤手”而言，是彎道超車、實現職業升級的關鍵窗口。DataEye研究院認為，行業迭代的本質從來不是淘汰從業者，而是淘汰落后的工作模式——馬車終將被時代淘汰，但駕馭時代的人，永遠有新的賽道。