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AIGC 之后，买量团队真正焦虑的不是产能

AIGC 把素材生产门槛迅速拉低。

脚本可以更快生成，分镜可以更快拆，视频可以更快变体。以前一周才能推进的一批素材，现在可能几天就能铺开。

但新的问题也跟着来了。

你上周生成了 200 条素材，真正跑出来的还是那两三条。

你不知道是生成得还不够多，还是方向一开始就错了。

你看到一条素材刚起量，第二天就有人复刻，第三天数据开始掉，第四天团队又回到会议室里讨论“下一批怎么做”。

素材越来越多，判断却没有变得更容易。

为什么会这样？把时间线拉长一点看，广告竞争的核心变量一直在变。

广告 1.0 争的是位置。

谁拿到更好的版位，谁卡住更关键的流量入口，谁就更接近用户。

广告 2.0 争的是算法。

程序化交易、推荐算法和自动化投放，让广告能够更高效地找到“对的人”。

而到了今天，当生产力被迅速拉平，买量团队真正要争的，开始变成另一件事：谁能更早判断哪条创意值得花钱。

这就是广告 3.0 要讨论的问题，也是 CreatiBI 将它称为“计算创意”的原因。

素材不缺了，缺的是判断

过去买量还有很多可以手动较劲的地方。

拆计划、调出价、做人群包、盯账户、卡节奏。足够勤奋，足够熟平台，很多时候就能多抓住一点机会。

但今天，平台自动化越来越强。定向、出价、版位、计划结构，都在被平台算法收进更少的入口里。

操作门槛降低了，人的可操作空间也变少了。

于是竞争开始往前移。

素材不再只是内容团队交付几条片子，也不只是剪辑、脚本、画面风格的问题。它越来越像一个 MarTech 问题：素材生产、投放反馈、数据归因、复盘经验和团队协作，能不能被放进同一套可迭代的系统里。

否则，产能越高，团队面对的可能只是更高频的筛选、更分散的经验，以及更难沉淀的判断。

一条素材跑出来，到底赢在哪里？

是前三秒，是卖点，是人物关系，是画面节奏，还是某个转化节点？

一条爆款开始衰退，是继续微调，还是换角度重做？

下一批素材应该沿着哪条线继续试，哪条线应该及时停？

这些问题，生成模型不会替团队自动想清楚。

所谓“计算创意”，不是把创意变成流水线，也不是让 AI 代替人拍板。它更接近一个新问题：创意能不能像投放数据一样，被拆解、被比较、被复盘，并最终回到下一次生产里。

这个答案，不适合提前讲完。

但问题已经摆在所有买量团队面前。

有人想把这个问题往前推一步

提出这个问题的，是 CreatiBI 创始人兼 CEO 颠木。

他不是从“再做一个 AI 视频工具”的角度切进来，而是从 MarTech 和买量实战里看这件事。

颠木曾任莉莉丝游戏广告技术中心负责人，长期在广告技术一线处理投放系统、素材生产、数据反馈和组织协作之间的复杂关系。他关心的不是素材能不能更多，而是素材、数据和经验能不能形成下一次决策的依据。

这也是 CreatiBI 这次发布值得关注的地方。

它要讨论的不是“AI 能不能做素材”。

真正的问题是：当所有人都能更快做素材之后，企业还剩下什么能力可以拉开差距？

来现场，把“计算创意”听完整

CreatiBI 即将举办的发布会，正好落在这个变化节点上。

这场发布会不适合只当作一次产品露出看。更准确地说，它像是一次关于 AIGC 之后效果广告团队能力重构的讨论。

现场会围绕几个问题展开：

●为什么素材越多，买量反而可能越难？

●当平台越来越自动化，团队还能在哪些变量上建立优势？

●创意经验能不能从个人手感，变成组织可复用的判断？

●AI 在素材生产之外，还能不能进入更前面的决策环节？

●计算创意，究竟如何落到真实买量工作流里？

这些问题，现在没有必要提前给答案。

答案留到现场。

如果你的团队也在经历“素材更多了，但判断更难了”，这场发布会值得来听。

广告 1.0 争位置，广告 2.0 争算法。广告 3.0，争的是判断。

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