2026年5月，巨量千川和本地推的"AIGC动态创意"功能在多个场景实现了全量上线。

这件事的意义，比很多人以为的要大。

过去，AI生成素材这件事，一直被当作"辅助工具"在使用——运营人员在即创平台上手动输入提示词、上传参考图、等AI生成完毕、再下载导入投放系统。这套流程确实比纯人工生产快，但依然需要大量的人工介入和等待时间。

动态创意的逻辑完全不同：它不是工具，是嵌入在投放系统内部的自动化能力。你只需要一键开启，系统自动完成素材衍生、投放和智能汰换——生成和投放之间的人工程序，被彻底取消了。

这个变化，不只是效率的提升，是素材生产模式的根本重构。

动态创意 vs 即创：两个工具，两种逻辑

很多人分不清即创和动态创意的区别——都觉得是"AI帮我做素材"，但两者在实际使用中扮演的角色，有本质差异。

即创平台定位是"工具"，核心场景是创意探索和素材初稿生成。广告主可以在这里输入提示词、上传参考素材、让AI生成多版本的脚本和画面。生产什么主题、生成几个版本、选哪条去投放——这些决策，都需要人来判断和操作。

动态创意则是嵌入投放系统的"能力"，核心场景是素材的规模化衍生和自动化迭代。你不需要决定"生成什么"，系统会根据你的商品信息、投放目标和历史数据，自动判断应该衍生哪些方向的素材；你也不需要手动替换低效素材，系统会实时监测每条素材的数据表现，自动淘汰差的、放大好的。

用数据来看效果差异：已接入动态创意的账户，平均广告跑量提升超过10%，账户内有消耗的素材数量增加超过30%，单条素材的生命周期平均延长超过10%。这些数字的背后，是系统自动化迭代带来的综合效率提升，而不是某一条素材突然爆了。

简单总结：即创适合"人在主导"的创意探索阶段，动态创意适合"系统在主导"的规模化放量阶段。两者的最佳使用方式，是先用即创找到能跑量的素材方向，再用动态创意把这个方向规模化——而不是二选一。

素材工厂：AI批量生产的正确姿势

说到AI批量生成素材，很多人立刻会想到一个场景：一条原始素材进去，几十条变体出来，一股脑全扔进投放系统。

这套做法有个致命问题：变体之间太相似了。

当几十条高度相似的素材同时在跑，平台会把它们当作"同一批内容"来处理，内部竞争导致整体跑量下滑。更糟糕的是，相似素材的受众高度重叠，A用户看过A素材之后，对B素材的点击率会明显下降——系统会把这种下降解读为素材质量衰退，提前终止它的投放周期。

素材工厂的正确逻辑，不是"一条素材生成N个相似变体"，而是"针对不同的受众定向、不同的内容角度，生成真正有差异化的素材"。差异化的维度包括：画面色调和场景、人群表达方式和关注点、话术结构和利益点强调方式、文案长度和情绪强度。只有在多个维度上都做了差异化处理的变体，才能真正在投放中形成互补，而不是互相挤压。

一套可行的素材工厂框架，应该包含以下几个模块：

第一个模块是"品类内容模板库"。对每个品类建立若干标准化的内容模板，每套模板对应一种内容类型——产品测评、使用场景、效果对比、用户证言、促销利益。这五类内容在全域投放中各自承担不同的角色，不可以偏废。

第二个模块是"人群变体规则"。同一套模板，在面对不同人群时，应该在表达方式上做调整。同样是防晒产品的测评内容，面向通勤上班族的内容应该强调"早上出门前一步到位"，面向户外运动人群的内容应该强调"暴晒8小时依然稳定"。

第三个模块是"素材质量门禁"。AI生成的初稿在上线之前，必须经过人工审核。审核重点包括：事实性表述是否准确（避免AI幻觉）、是否涉及违禁词或夸大宣传、素材画面和文案是否与目标人群匹配。一条有问题的素材上线，不仅可能导致违规处罚，还会对账户权重产生负面影响。

AI幻觉与合规红线：省出来的成本，可能是最大的风险

使用AI批量生成素材，最大的隐患不是同质化，而是幻觉。

AI生成内容时，会基于训练数据和算法逻辑"推断"出它认为最可能的内容。这种推断有时候是对的，但有时候会产生"听起来很权威、实际上没有依据"的表述——这就是AI幻觉。

在广告场景下，AI幻觉的后果可能是严重的。一条防晒产品素材里，AI可能生成"SPF50+，持续防晒12小时"这样的表述，但如果产品的实际防晒时长只有8小时，这条素材就构成了虚假宣传。一旦被用户举报或平台抽检，轻则素材下架，重则账户进入风控观察期，投放成本会系统性飙升。

规避AI幻觉风险，最有效的做法是建立"事实核验"环节。所有AI生成的涉及产品参数、功效数据、优惠信息的表述，必须与产品实际信息库进行比对校验，确认无误后才能进入素材库。同时，生成脚本类内容时，应明确设定AI的"知识边界"——明确告知AI哪些信息是不确定的、不能编造的。

此外，AIGC素材的强制标识要求，也是合规的重要一环。平台明确要求，含有AI生成内容的广告素材，必须在发布时添加AI生成标识。标识不是形式，而是法律和平台规则的要求。忘记标识的素材，面临被清退和限流的风险；对于品牌来说，这还可能带来用户信任度的隐性损失——当用户发现一条"真实分享"其实是AI生成的，品牌的公信力会大打折扣。

全域素材的五根柱子：拒绝单一素材打天下

说完生产端的问题，最后来说投放端的素材结构。

全域推商品模式下，素材需要覆盖的维度，远比单一场景投放更广。根据跑量数据的系统分析，一套合格的全域素材体系，应该包含以下五类内容：

第一类是产品测评类，核心是建立专业信任。测评内容需要真实、具体、有细节——不是"非常好用"，而是"用手摸了三次，每次都能感觉到质地从稠到滑的过渡"。具体化的描述比笼统的形容词更有说服力。

第二类是使用场景类，核心是唤起用户代入感。用户看到内容后，会不自觉地把自己放进那个场景里——"如果我在这个场景里，我会需要这个产品吗？"好的场景内容，要让用户在心里回答"会"。

第三类是效果对比类，核心是制造真实感知。对比不是"我们比竞品好"，而是"用之前是什么状态，用之后是什么状态"。前后变化的描述，比绝对值的自我宣称更有可信度。

第四类是用户证言类，核心是社会认同。这一类内容要解决的核心问题是"别人用过了，真的好吗"——真实的购买者反馈、具体的改变描述、不过分完美的表达，反而更能打动犹豫中的潜在用户。

第五类是促销利益类，核心是降低行动门槛。当用户已经有了购买意向，促销利益内容要解决的是"为什么现在买"——限时优惠、赠品机制、会员专属价，都是这一类内容的常用表达方式。

这五类素材在投放中各司其职，不是"哪个好就只投哪个"，而是"缺了哪个就少了一块转化"。全域模式的核心逻辑，是用不同的内容，覆盖用户从"不知道这个产品"到"最终下单付款"的完整决策路径。每一种内容类型，对应这个路径上的一个关键节点。

动态创意的全量上线，标志着素材生产正式进入了"工程化"时代。

工程化的核心特征，不是某个环节用上了AI，而是整个生产流程被系统性地组织起来——从创意发想，到素材生成，到质量校验，到投放优化，再到数据反馈，每一个环节都有明确的规范、标准和自动化机制。

这套体系建立起来之后，素材不再是"想起来就做一条"的随机行为，而是"持续运转的生产线"。

当然，工程化不等于放弃人的判断。AI能做的事，交给AI；AI做不了的事——比如判断哪个内容方向真正值得投入、比如审核一条素材是否触碰了合规红线——这些判断，永远需要人来负责。