AI 视频生成是一款工具，而非方案： 审慎部署 AI 生成视频的五大原则

每位品牌营销人员都能说出他们心目中理想的视频创意。一项从未上线的流媒体电视测试。一个效果出色的广告的渠道下层变体，若重新拍摄将需要支付高昂费用。一项针对特定受众量身定制的广告活动，在传统制作预算下难以实现。

障碍往往并非源于对这一渠道效果的认可，而是受制于内容制作的经济成本。传统模式下，要制作一支可直接播出的流媒体电视广告，时间周期通常长达数月，成本动辄数万甚至数十万美元，而这还是在广告尚未产生任何一次展示之前就需要投入的成本。在过去，这种成本考量的结果往往就是“等到下个周期再说”。

而这正是 AI 生成视频工具所要打破的制约。当 Traditional Medicinals 找到 Global Overview，希望在流媒体电视上快速完成新品推广，却没有现成的商品视频素材时，我们借助亚马逊广告创意智能体，在三周内完成了从创意构思到广告投放的全流程，制作出一支完全由 AI 生成的流媒体电视广告。与同期投放的同类传统制作流媒体电视广告活动相比，该广告活动的品牌新客购买率提升了 1.24 倍，单次获客成本效益提升了 1.14 倍。¹

这只是我们与各种规模和类型的品牌进行对话的一个示例。问题从来不只是“我们是否该用 AI 来制作广告创意？”， 而是“它应该用在哪个场景才最合适？”。 以下是我们最常分享的五项原则。

原则 1： 在部署前确定适用场景

在决定 AI 创意适合融入您工具组合的哪个场景之前，先明确其不适用的场景。您的品牌主视频。您的重大营销活动或新品发布创意素材。将在未来数年间塑造您的品牌声音的广告活动。这些内容值得您投入完整的创意团队、导演以及全部制作资源。这些时刻所承载的情感分量，需要在每个层面都倾注人类的匠心。

一旦明确了 AI 不适用的场景，它真正擅长的领域自然也就一目了然了。

原则 2： 根据创意工作需求选择工具，而非预算限制

AI 生成视频有其特定的适用场景，取得出色成效的品牌，往往是那些进行审慎部署而非随意为之的品牌。

格式变体是最契合的适用场景之一。将 30 秒广告压缩为 15 秒以适配渠道下层广告位、针对新广告类型重新调整格式，或为不同受众调整吸引点——这些改编工作的成本相对于其战略价值而言偏高，因此往往难以落地执行。AI 驱动的工具有助于减少这种阻力。

测试新广告格式是另一种适用场景。品牌通常不会扩大流媒体电视或在线视频的运用规模，因为测试新素材所需的投入历来与完整制作不相上下。AI 生成的创意素材降低了入门成本，让品牌能够先测试并查看真实的效果指标，再决定是否值得投入完整制作。

原则 3： 让受众精准度驱动创意简报

模糊的输入会产生模糊的创意。您对目标受众的定义越具体（包括其行为、所处情境和动机），您的团队就能越有效地借助创意智能体等工具，将这些洞察信息转化为视觉叙事。

根据我们与品牌合作的经验，在采用 AI 生成创意的广告活动中，表现出色的往往是受众简报与创意简报同样完善的广告活动。精准具体的输入是提升广告效果的关键。

原则 4： 让团队掌握主导权

AI 生成的创意将战略思维和创意判断力提升到工作流程的最前沿。您的团队将技能重心前移，专注于提示词设计、创意指导和品牌规范制定，让创意方案团队在常规制作周期内掌握主导权。

在 Traditional Medicinals 的广告活动中，一名策略师兼设计师全程主导了创意智能体的工作流程，并在一套简化的流程中交付了可直接播放的素材。

原则 5： 以与其他素材相同的效果标准衡量 AI 创意

不要对 AI 创意放松要求。以衡量其他指标的标准来评估：视频完整播放率、购买率、品牌新客影响力以及下游转化率。只有在广告创意真正能带来效果的前提下，速度和成本优势才有意义。

如果效果不理想，您也能以极低的成本获得宝贵的经验。如果效果理想，您就有了进一步推进的依据：尝试更多广告格式、覆盖更多细分受众群、开展更多测试。

贯穿始终的框架

AI 生成视频是一种战略性创意资源，只有在恰当的时机、正确的创意指导以及合适的基准下经过审慎部署，才能真正发挥其价值。

如今正在建立这些习惯的品牌，将比那些仍将视频视为稀缺资源的品牌更快地扩大其创意覆盖范围。内容制作的成本壁垒正在瓦解，取而代之的是清晰的战略判断力——即明确 AI 在您的工具组合中如何运用。

数据来源

¹ 合作伙伴提供的数据，2026 年

关于作者

Claire Magruder 担任 GO Studio 的总监。GO Studio 是 Global Overview 的内部创意团队，她在此负责统筹该机构在视频、内容以及 AI 辅助工作流等领域的创意制作能力。她一直引领着 GO 团队率先采用亚马逊广告创意智能体，指导团队开展前期工作，以比传统制作周期更快、更高效的方式制作可直接播出的流媒体电视广告。她的工作横跨创意方案、品牌规范与新兴 AI 工具三大领域，使她成为一位能够从实践角度阐述人机协作真正意义的从业者。