13 个品牌，一个问题：到底谁在社交媒体上靠 AI 赢了？

前几天我在刷 Instagram，一条广告让我一下停住了。它看起来很贵——电影级的打光、完美的构图、一张我认得出的明星脸。我点了"查看为什么看到这条广告"，广告主的名字像是一家我从没听过的科技公司。

然后我反应过来：这条广告是 AI 生成的。整条都是。创意、画面、文案。没有摄影师，没有创意总监，没有拍摄日。

而且它还挺好看的。

我开始挖，到底有哪些品牌已经在规模化地做这件事了。不是那种玩玩看的小创业公司。我是说大牌。Nike、Coca-Cola、Netflix、H&M。我找到的东西让我有点意外。

有些赢了。有些翻车了。而这两者之间的差距，能告诉你一些关于营销未来走向的重要信息。

广告自己写好了自己

先从 Nike 说起。

他们的 #Nike50 周年活动，可不是简单地把 logo 贴到一段混剪上。他们用 AI 模拟了两场不同时代的塞雷娜·威廉姆斯（Serena Williams）之间的比赛——巅峰 Serena 对阵新秀 Serena。电脑逐帧模拟两人各自的打法，把它变成了一段关于"进化"的叙事。

那不是一个滤镜。那是一种创意指导，五年前根本做不出来。

然后是 Netflix。你大概知道他们的推荐引擎驱动了超过 80% 用户观看的内容。但我之前没把这一点连起来：同一个引擎，也喂给了他们的社交媒体广告。他们知道你刚刷完三部韩国悬疑剧，所以你在 Instagram 上看到的那条广告，推的就是同类型的剧。不是猜的，是预测。Netflix 把观看数据变成了一把定向利器（targeting weapon）。

广告在你意识到自己想要什么之前，就已经知道了。

Coca-Cola 走了另一条路。2024 年圣诞，他们把假日广告全权交给了生成式 AI 工作室。三条广告片。没有真人演员。成片看着精致、昂贵、专业。

然后观众不买账。

人们抱怨说这些广告感觉冷冰冰的。缺了 Coca-Cola 圣诞广告一贯的温暖和细节。品牌因此在公众面前栽了个跟头。

这就是没人告诉你的关于 AI 生成广告的那件事。技术质量到位了。但缺了什么，又说不上来——可每个人都能感觉到。

"画一下番茄酱就行"

Heinz 做了一个我最喜欢的 AI 营销。前提特别简单。他们让 DALL-E "画番茄酱"。

就这样。画番茄酱。

然后 AI 反反复复画出来的东西，看着都像 Heinz 的瓶子。不是普通瓶子。是 Heinz 的瓶子。换不同风格、换不同场景，都一样。Heinz 把这些图铺得到处都是——社交媒体、数字广告，甚至包装上。

8 亿次赚取曝光量（earned impressions）。来自一条五秒钟就能打完的提示词。

让这个案例成立的东西，不是技术。是洞察。Heinz 意识到：在 AI 的训练数据里，番茄酱等于 Heinz。这个品牌已经等于整个品类。 而他们用 AI 证明了这一点。

Meta 换了个角度。他们为广告主搭了一个 AI 沙盒（AI Sandbox）。文案变体、图片裁剪缩放、甚至文生图（text-to-image）——全自动化。以前一个创意团队花一周才能出十条广告变体，现在一个营销人员一个下午就能产出五十条，还能测哪几条转化最好。

这就是让所有做创意营销的人不舒服的地方了。当工作中那些机械的部分——那些曾经要花好几个小时的活——现在几乎免费的时候，这意味着什么？

不存在的网红

说到这里，事情就开始怪了。

Lil Miquela 今年 19 岁。她在 Instagram 和 TikTok 上有几百万粉丝。她合作过 Prada、Calvin Klein、还有 BMW。给 BMW 拍过一部短片，推广一款电动车，把真实画面和 AI 生成的叙事混在一起。

她不是真人。她是一个计算机生成的角色。

而且她管用。品牌愿意付钱给她，因为她准时、永远不出丑闻、永远不老，还能同时在十个国家的十个广告活动里出现。品牌获得了完全的创意控制权。零后勤摩擦。

Noonoouri 是另一个。一个主打可持续和包容性的虚拟角色。她跟 Marc Jacobs、Versace、Bulgari 都合作过。她的品牌合作是有意义的，因为她的人设代表了某种具体的东西。

你想想。一个虚构角色，她的价值观比我能说得上名字的某些真人网红，还能引起共鸣。

同意被克隆的模特

H&M 干了一件上了头条的事。他们给真人模特做了数字分身（digital twin）。模特本人同意了。现在 H&M 不用飞任何模特进棚，就能生成几百张不同风格、不同姿势的产品图。

更快。更便宜。而且据 H&M 说，差旅和物流带来的环境影响显著降低。

Levi's 走了另一条路。他们用 AI 模特来补充真人模特，具体目的是增加产品图里的多样性。反应褒贬不一。有人质疑：用 AI 替代真人模特，是不是追求"代表性"的正确方式？这个问题问得有道理。

但技术能力是实打实的。你想要一张产品图，要 12 种体型、8 种肤色、4 种打光条件？几分钟，不是几个月。

那你到底拿这些怎么办？

我把这些案例翻完，有两种感受。

佩服。Nike 模拟 Serena、Heinz 的番茄酱实验、Netflix 的预测引擎。聪明，有效，建立在真正的洞察上。

也不安。因为"AI 辅助创意流程"和"AI 就是创意流程"之间的界线，正一个月比一个月模糊。Coca-Cola 的圣诞广告证明了一件事：观众能感觉出哪里不对，哪怕他们说不清楚到底哪里不对。

以下是我从中学到的。

先从重复性的活开始。广告变体、A/B 文案测试、图片裁剪缩放。把这些交给机器。反正你的优势本来也不在这里。

然后，用 AI 放大你的洞察。Heinz 不是因为用了 DALL-E 才赢的。他们赢，是因为有人想到要问一句：当你让 AI"画番茄酱"的时候，会发生什么？技术是工具。想法是人的。

盯住那个温度缺口（the warmth gap）。Coca-Cola 为此交了学费。AI 能做出一件技术上无可挑剔、情感上却空洞无物的东西。最后一公里——那个让人觉得"有点什么"的部分——暂时还属于人类。

如果你做的是生活方式或时尚领域，像 Lil Miquela 和 Noonoouri 这样的虚拟网红已经不只是新鲜玩意了。它们是拥有不断增长的受众、且零品牌跑偏风险的媒体渠道。

我不知道这一切最终会走向哪里。没人知道。但在社交媒体上靠 AI 赢的品牌，不是技术最强的那些。是对"在哪里用 AI、在哪里停"判断最好的那些。

机器能画番茄酱。但需要 Heinz 的某个人，才能意识到这意味着什么。