过去两年，广告行业关于AI的讨论始终围绕一个问题展开：AI如何让营销变得更智能？更智能的媒介计划、更精准的定向、更高效的优化、更准确的预测、更出色的创意。这些方向都有其价值，AI也确实已开始重塑上述各个环节。但这仅代表了AI潜力的一部分。相比之下，AI在简化执行流程方面的能力受到的关注明显不足。
一个值得关注的设想是：AI驱动的广告技术平台可以帮助代理商和媒体公司将广告活动数量翻倍，同时保持团队规模不变。这不仅仅是把AI组件叠加在现有工作流之上，而是将AI贯穿于整个流程，实现简化和精简。近期在与代理商和媒介采购方交流后，一个反复出现的主题浮出水面：真正的挑战并不在于制定好的策略，而在于策略获批之后发生的一切。
广告活动在彼此割裂的平台之间流转。策划、投放、测量和报告往往分属不同系统。团队花费大量时间核对数据、证明效果、连接本应天然协同的信息。机会不仅在于做出更好的决策，更在于减少从决策到推向市场再到理解结果之间的摩擦。
新一代AI的潜力不止于生成更好的推荐。它可以降低拖慢执行速度的运营复杂性——这些复杂性连接了过多手动步骤、割裂了工作流，也让展示成果变得更加困难。AI可以让策划更智能，但同样可以让从策略到结果的整个旅程显著简化。
这一转变要求以不同的方式衡量成功。不应仅以推荐方案的精细程度或模型的智能水平来评判AI，还应提出一个更实际的问题：它消除了多少摩擦？它能否消除策划与投放之间的手动交接？它能否连接传统上各自为政的系统？它能否简化测量与报告？它能否让营销人员及其客户更容易证明商业成果？这些问题与AI能否构建更好的媒介计划同样重要。
最有价值的AI不一定能生成最佳建议，而是能让执行这些建议、理解结果变得极其简单，并将营销人员从流程中解放出来，专注于策略本身。问题不只是AI能变得多智能，而是它能消除多少摩擦。
fullthrottle.ai联合创始人Amol Waishampayan指出，该公司提供的平台结合了AI驱动的身份解析与全渠道广告活动自动化能力，正是瞄准了上述执行环节的效率瓶颈。在广告技术领域，如何将AI从决策辅助工具转变为流程简化的基础设施，正在成为新的竞争焦点。
该文观点仅代表作者本人，企服科学平台仅提供信息存储空间服务。
