先用一组数据开场。
2026 年 7 月，Ipsos 和雪城大学纽豪斯公共传播学院联合发布了一项研究：选取 10 个主流品牌的 30 秒广告，用 Google Gemini 反推出创意简报，再用 OpenAI Sora 2 按同一份简报生成 AI 版本。20 支广告（10 支真人制作 + 10 支 AI 生成）投给 3,000 名美国消费者测试。
结果：真人广告的短期销售驱动力比 AI 广告高 14%，长期品牌建设力高 17%[1]。
换言之，用同一份策略简报、同样的预算约束，人类创作者做出的广告，在推动消费者购买和塑造品牌认知两个维度上，都显著优于 AI。
这个结论值得每一位品牌营销人停下来想一想。过去三年，行业对”AI 替代创意人”的讨论从未停歇，而这是目前为止最接近”对照实验”的量化证据——不是观点，不是趋势预测，是数据。
01｜AI 广告已经能骗过眼睛，但骗不过感觉
先承认一个前提：今天的 AI 确实已经能做出”看起来挺像那么回事”的广告了。
Ipsos 研究团队用 Sora 2 生成的广告，画面流畅、结构完整、产品露出规范，甚至不少参与测试的消费者无法一眼判断这到底是 AI 做的还是真人拍的。单从”像不像广告”这个维度看，AI 已经及格了。
但问题出在别的地方。
研究使用的评估工具是 Ipsos 的 Creative|Spark 系统，它测量的是广告在”短期销售转化”和”长期品牌资产建设”两个维度的实际潜力——不是主观喜欢不喜欢，是预测模型跑出来的商业效果。在这两个指标上，AI 广告全面落后。
值得强调的是研究设计的严谨性。研究团队不是随便找几个 AI 工具生成广告来比较，而是走了完整的”策略→创意→制作”流程：先用 Gemini 反推人类广告背后的创意简报（确保 AI 和人类面对的是同一个策略起点），再用 Sora 2 按简报生成广告（确保 AI 使用的是当下最强的视频生成模型之一）。这个方法论排除了一大干扰项——”AI 广告做得差是因为给的指令不行”。在这个实验里，指令是一样的，差距出在别处。
研究团队的核心发现可以用一句话总结：AI 能复刻广告的形式，但复制不了广告的”感染力”[1]。
什么是感染力？是创作者对时机的判断、对情绪张力的把控、对观众记忆中某个文化符号的精准调用。这些不是”画面够不够好”层面的问题，是”这个画面在此时此刻为什么让人在意”的问题。AI 目前做不到。
Billo 公司 CEO Donatas Smailys 对此的评论非常直接：”AI 广告越来越难被识别，但也越来越容易被忽略。那 17% 的长期品牌效果差距说明了一切。”[1]
02｜消费者在用自己的选择投票
Ipsos 的数据是”效果预测”，YouGov 在 7 月初发布的另一项调查则给出了消费者的直接态度。
YouGov 对 2,012 名英国成年人的调查显示：69% 的受访者曾看到过使用 AI 生成演员的在线广告，其中 76% 的人表示不喜欢这类广告，68% 认为 AI 演员比真人演员更缺乏说服力[2]。
更关键的品牌信任数据是：78% 的受访者表示，会对使用 AI 生成演员的品牌降低信任[2]。
这不是小样本的极端意见。误差范围 ±2%，覆盖年龄、性别、教育、地域和社会阶层的加权样本。这意味着在成熟消费市场，”AI 生成演员”这件事正在形成明确的消费者负面感知。
广告行业的底层逻辑在这里出现了一个值得警惕的错位：品牌方因为 AI 能降本提效而加速采用，消费者却因为看到 AI 生成的广告而对品牌产生更少的信任。效率提高了，信任降低了——算总账的时候，这笔账不一定划算。
而且这个”信任折扣”不限于视觉。另一项发表在《Journal of Consumer Marketing》上的学术研究，让 444 名被试者分别接触”人类风格”和”机械风格”的 AI 生成营销文案，结果同样指向一个清晰的模式：用自然、温暖的语言写 AI 文案确实能提升购买意愿（从 3.03 分提高到 5.21 分，满分 7 分），但一旦告知消费者”这是 AI 写的”，这个提升效果就会被显著削弱[8]。换句话说，消费者不是天然排斥 AI，他们排斥的是”不知情的 AI”。
YouGov 的数据和 Ipsos 的研究在底层逻辑上是一致的：消费者对”人”的感知仍然深刻影响着广告效果，而 AI 恰恰在”人性”这个维度上存在结构性短板。
03｜也有 AI 赢了的战场——但它证明的恰恰是另一件事
说 AI 做广告不行，这个结论是不完整的。关键看做什么、怎么用。
7 月 14 日，广告技术平台 Azerion 发布了一份白皮书《The Voice of the Future》，对 3,000 名英国听众做了对照实验。被试者收听两个主流零售品牌的音频广告，有些是人声录制的，有些是 AI 生成的，有些则是匹配了被试所在地口音（Geordie、苏格兰、约克郡、威尔士）的 AI 声音[3]。
几个数据很有意思：
– 37% 的听众在听到 AI 声音后，以为那是真人录的；同时有 26% 的听众听到真人录音后，以为是 AI 生成的。两边的混淆率都很高，说明在这个媒介上，AI 的声音表现已经和人类接近[3]。
– 在品牌认知、好感度、购买考虑等核心指标上，中性 AI 声音和真人声音的整体品牌提升效果相当，都是 3%[3]。
– 但最惊人的数据在后面：当 AI 声音匹配了听众所在地的口音后，品牌提升效果从 3% 跳到了 9%，推荐意愿从 10% 飙升至 33%[3]。
Azerion 白皮书的核心结论不是”AI 赢了”，而是“当 AI 被用来做人类本来就做不到的事——比如以零成本为每个地区定制方言版广告——它才真正发挥出差异化的价值”。
这才是重点。AI 的价值不在于替代人类创作者，而在于放大那些因为成本和资源限制、人类本来做不到的创意执行。
对比一下两条路径：
– 路径 A：用 AI 替代人类做广告 → Ipsos 告诉你效果差 14%-17%，YouGov 告诉你 78% 的消费者会降低信任。
– 路径 B：用 AI 增强人类的创意能力，做规模化、个性化、本地化的执行 → Azerion 告诉你品牌推荐意愿能从 10% 提升到 33%。
路径的选择，比工具的选择重要得多。
04｜行业的真实图景：喊得响、跑得慢
如果只看科技媒体的头条和乙方公司的新闻稿，你可能会以为整个广告行业已经被 AI 全面接管了。
但 BCG 在 2026 年对全球 300 位 CMO 的调查画出了另一个现实：96% 的 CMO 表示 AI 正在推动营销职能的全面转型，但只有 32% 真正将 AI 代理部署到了工作流中，42% 仍停留在”用 AI 辅助单个任务”的阶段[4][5]。
Google 与麦肯锡的联合研究进一步确认了这个”认知-执行”的鸿沟：CMO 层面对 AI 的兴奋度极高，但只有不到三分之一的营销组织真正在改造团队结构和工作流程来适配 AI[5]。BCG 全球营销负责人 Mark Abraham 把这种现象称为”转型的幻觉”——”很多公司已经不再只是试验 AI，但相对而言，很少公司将试验转化为可衡量的商业影响或自主化营销运营”[5]。
7 月 15 日，电通发布了 dentsu.Connect 4.0，一个所谓的”真正 Agentic AI 驱动营销操作系统”，宣称可以将媒体策划、受众构建和策略决策统一到一个自主代理架构中[4]。电通的这一步，本质上是在抢一个”从试验到规模化”的中间件机会——帮那些还没自建 AI 能力的品牌方搭桥。
但 BCG 的数据也发出了一个警示信号：Gartner 预测，到 2027 年底，超过 40% 的 Agentic AI 项目会因为价值模糊、成本上升和治理薄弱而被取消[6]。
换句话说，这个行业正处在一个非常微妙的节点：一边是 AI 广告效果的实证研究不断提醒”人的创意仍有不可替代的价值”，另一边是巨额预算和战略决心在推着企业往 AI 转型走。
BCG 调查中还有一个细节值得注意：领导者对 AI 的信任度比实际执行者高出 36%——管理层比一线营销人员更容易相信 AI 分析已经达到了人类分析师的水平；同时，管理层认为”AI 已经在自主执行”的概率是一线人员的三倍以上[5]。这种”管理层高估、执行层清醒”的认知错位，正在制造大量看起来很美的 AI 项目——汇报时数据亮眼，落地时水土不服。
而夹在中间的 CMO，需要同时向 CEO 讲清楚”为什么我们投了 AI 但广告效果可能不如以前”——这不会是一个轻松的对话。
总结
回到 Ipsos 和雪城大学那 14% 和 17% 的差距。
这组数据的意义不在于”证明 AI 不如人”——技术一定会进步，今天的差距不代表明年的差距。意义在于它提醒了一个正在被忽视的常识：广告的核心价值，从来不只是”把产品拍得好看”，而是”让受众在意”。
让受众在意，需要的不只是画面质量，是创作者对人性的理解、对文化的感知、对时机的判断——这些目前不在任何 AI 模型的训练数据里，也不在任何一个扩散模型的 latent space 里。
这个结论对品牌方的实操启示有三层：
第一，AI 的定位应该是”创意杠杆”而不是”创意替代”。 Asahi Super Dry 7 月在伦敦皮卡迪利广场用 AI 做了 400+ 种户外广告变体，但创意内核始终是人类艺术家 Hisham Akira Bharoocha 的原作——AI 做的是”放大”而非”取代”[7]。Azerion 的方言 AI 声音之所以有效，也是因为它解决了人类录音成本无法覆盖的”千人千面”问题，而不是因为它”比人念得好”。
第二，消费者信任是一张不能透支的牌。 YouGov 78% 的信任下降数据不是小事。品牌应该对”AI 生成演员””AI 生成代言人”等直接面向消费者的 AI 应用保持克制和透明。与其让消费者发现”这个代言人不是真人”而产生被欺骗感，不如从一开始就设计一种诚实的 AI 使用方式。
第三，不要高估行业现状，不要低估行业的焦虑。 BCG 的数据和图景已经很清楚了——96% 的人说在转型，32% 的人真在转。这里面最危险的群体不是”还没开始转”的那一批，而是”以为自己在转但其实只是在做 AI 演示项目”的那一批。从试验到规模化，中间隔着的不是技术问题，是对工作流程、团队能力、数据基础设施和品牌治理体系的系统性重构。
说到底，AI 已经证明了自己能帮品牌更快地做广告。但能不能帮品牌做出更好的广告——这个问题的答案，目前还是掌握在人手里。
引用与参考资料：
[1] Ipsos & Syracuse University S.I. Newhouse School of Public Communications, “Human-Made Video Ads Outperform AI-Generated Creativity,” App Developer Magazine, 2026-07-20. https://appdevelopermagazine.com/human-made-video-ads-outperform-ai-generated-creativity/
[2] YouGov, “Half of Britons have seen AI-generated actors in ads – and they don’t like them,” YouGov Surveys, 2026-07-15. https://yougov.com/en-gb/articles/55180-half-of-britons-have-seen-ai-generated-actors-in-ads-and-they-dont-like-them
[3] Azerion / Differentology, “The Voice of the Future: What the Latest Research Tells Us About AI Audio Advertising,” White Paper, 2026-07-14. https://ppc.land/azerion-study-finds-ai-ad-voices-fool-37-of-listeners-into-thinking-human/
[4] EMARKETER, “Dentsu.Connect 4.0 targets the gap between AI pilots and real workflows,” 2026-07-15. https://www.emarketer.com/content/dentsu-connect-4-0-targets-gap-between-ai-pilots-real-workflows
[5] BCG, “Moving the Agentic Marketing Transformation from Illusion to Reality,” 2026 Global CMO Survey. 引用于 WSIDM, “Closing the Proof Gap in AI-Driven Marketing Decisions,” 2026-07-15. https://www.wsidminc.com/post/closing-the-proof-gap-in-ai-driven-marketing-decisions
[6] B&T, “The Agentic AI Asymmetry Dilemma — The New Thing Keeping Advertisers Awake,” 2026-07-20. https://www.bandt.com.au/the-agentic-ai-asymmetry-dilemma-the-new-thing-keeping-advertisers-awake/
[7] LBBOnline, “Asahi Super Dry’s AI Piccadilly Lights Ad Is Never the Same Twice,” 2026-07-20. https://lbbonline.com/news/Asahi-Super-Drys-AI-Piccadilly-Lights-Ad-Is-Never-the-Same-Twice
[8] Wang, Sauka & Situmeang, “When AI sounds human: How chatbots win trust and when disclosure changes the game,” Journal of Consumer Marketing, 2026. https://www.scienceofmoney.org/when-ai-sounds-human-how-chatbots-win-trust-and-when-disclosure-changes-the-game-624/
免责声明：
本文仅基于公开可获取的研究报告、行业调查和新闻报道进行整理分析，仅供行业交流参考。文中所引用的数据、统计和研究结论均来自公开来源，其准确性和时效性以原始发布方为准。文中涉及品牌案例仅作为行业趋势说明，不构成对任何品牌、产品或服务的推荐或贬损。本文不构成投资建议，亦不代表 meitAI 对任何第三方观点的背书。如涉及版权或其他问题，请联系我们。
