当 AI 承担制作工作时，代理商的商业模式将从销售工时转向销售判断力、自有品类情报和可问责的成果。按人头计价的固定服务费，在初稿几分钟即可完成后便失去了逻辑。围绕客户仍需要人来提供的价值重新定价、并用智能体完成其余工作的代理商，能够守住利润；而只是把工时打折以匹配 AI 节省的代理商则会萎缩。
核心要点
- 基于 FTE 的固定服务费会引来一个简单的采购问题：如果 AI 节省了五分之一的时间，为什么费用不也减少五分之一？
- 控股集团的回应是 AI 平台和与成果挂钩的合同；独立机构的回应是按产出定价。
- 客户仍然为判断力、责任担当和与众不同的作品付费，并对产出千篇一律的速度保持警惕。
- 从 AI 中获益的代理商，会把节省下来的时间再投入到更多提案、可计费工作和自有情报中，而不是白白让出。
固定服务费模式为什么承压？
因为大多数固定服务费是按人数乘以时间来定价的，而 AI 缩短了时间。当投入下降时，客户理所当然会问价格为什么不降。
这个问题已经摆在桌面上。Digiday 在 2025 年报道称，CMO 们在询问代理商：管理媒体所需时间减少 20%，费用是否应相应减少 20%；同时 S4 Capital 描述了从计时收费转向与产出挂钩的定价（Digiday）。
代理商常常自己让情况更糟。在 2026 年 7 月一篇关于采购负责人想要什么的文章中，一位采购负责人描述代理商的提案宣称工作“快 78%、便宜 40%”，这让采购方直接要求降低费用（Campaign）。同一篇文章还指出，代理商对替代方案持开放态度，包括从固定费用转向基于成果的模式。
控股集团对此有何举措？
它们在构建 AI 平台，并开始把费用与成果挂钩。这两步都是想让代理商的价值不再等同于工时。
The Media Leader 在 2026 年 4 月的综述中列出了主要平台：WPP Open、Publicis Groupe 的 Marcel、Omnicom 的 Omni、Dentsu.Connect、Havas Converged.AI、Stagwell 的 The Machine 和 Brandtech 的 Pencil（The Media Leader）。其中若干平台建立在大型身份与数据资产之上，例如 Publicis 旗下的 Epsilon 和 Omni 内的 Acxiom。
WPP 在公开定价方面走得最远。2026 年 2 月，它公布了绩效合同的计划，费用与销售和品牌表现等业务成果挂钩，不再采用计时计料模式，并表示将按客户增长向其全球客户负责人付酬（Digiday）。在独立机构中，Digiday 报道称，Ace of Hearts 等机构完全按产出定价，没有任何工时表（Digiday）。
客户仍然为代理商的什么付费？
判断力、责任担当，以及与别人不同的作品。速度很重要，但仅靠速度如今已很廉价。
SOMIN 的数据显示了摩擦出在哪里。在我们的广告优化工作区中，洞察引擎有一个关于目标错位的策略角度，其依据是目标设定理论：广告主发现，自己的目标与其广告代理商所优先考虑的指标并不一致。基于该角度形成的洞察涉及 10 条帖子中的 36 次互动。一份相关的矛盾摘要指出，付费媒体代理商追逐的是虚荣指标，而不是业务成果。
同一工作区中，由模型生成的一个关键时刻说得很直白：“我需要根据真实成果来评估我的代理商，而不只是看 ROAS 或 CPA。”这是模型的解读，而非原话，但它正是每家广告代理商在下一次评审中应当预料到的要求。如果 AI 让制作变得廉价，客户就会以制作所达成的成果来评判你。
哪些定价模式适合智能体式生产？
这些模式按产出、成果或情报来定价，而不是按时间。多数合作关系最终会是下列几种方案的混合体。
| 模式 | 客户为什么付费 | 适用场景 | 注意事项 |
|---|---|---|---|
| FTE 人力服务合约 | 人员的时间，按人数或工时估算 | 工作范围稳定，且以人的判断为主 | AI 带来的节省会演变成降价要求 |
| 产出定价 | 交付物：一份提案、一份简报、一组素材、一份报告 | 生产可重复，且大部分由智能体完成 | 为每项产出约定质量标准 |
| 成果付费 | 约定的业务成果，例如销售额或品牌指标 | 双方都信任衡量方式 | 归因争议，以及广告代理商无法控制的因素 |
| 情报订阅 | 持续的品类数据、监测与分析 | 广告代理商拥有客户看重的数据或工具 | 必须始终优于客户可以直接购买的方案 |
| 混合模式 | 策略服务合约、按产出定价的交付物，加上成果奖金 | 大多数中等规模的合作关系 | 复杂度；控制在三个部分以内，让客户能在内部讲清楚 |
在大多数这类模式中，策略服务合约依然保留。变化在于，它买的是思考与问责，而生产则转向能反映工作实际完成方式的单价。
这种转变在独立广告代理商内部是什么样子？
在我们已发布的广告代理商案例研究中，AI 节省下来的时间被用于更多的提案、更多可计费的工作，以及更鲜明的观点。
- KPI Media 将提案准备从为期一周的冲刺缩短到两天，并将每次提案的准备成本从 $4,000 降至 $1,000，随后拿下一份每月 $5,000 的新长期服务合约（KPI Media 案例研究）。
- NEO360 的每份提案从三人参与减少到一名客户经理负责，每份提案成本从 $1,000 降至 $700，其媒介采买和分析师得以回到可计费的客户工作中（NEO360 案例研究）。
- Blak Labs 将客户汇报的工作量从 4 个 FTE 降至 1.75 个，该工作流的月度成本从 $10,000 降至 $6,000（Blak Labs 案例研究）。
- SAMY 借助缜密的品类解读，围绕业务影响重新构建了面向 Nightcap Group 的提案，并赢得了价值数百万英镑的长期服务合约（SAMY 案例研究）。
比起任何单个数字，规律更重要。智能体压缩了工时，而这些广告代理商决定了节省下来的工时用在哪里。如果合同只是按更少的工时计费，这部分价值的大部分会直接回流给客户。
广告代理商应如何重新定价而不损失利润率？
先按“该由谁来做”划分工作，再按各自的逻辑为每一部分定价。可行的步骤如下。
- 盘点工时。把现有工作分为判断、可重复的生产和研究三类，并严格区分。
- 把研究和生产交给智能体。用真实简报衡量节省的时间，而不是看演示。
- 对可重复的工作按产出定价。一次品类审计、一份简报或一组经过测试的概念，各自有一个单价。
- 为判断类工作保留策略服务合约。将其中一部分与你和客户都认可衡量的成果挂钩。
- 拥有客户无法单独买到的东西。品类数据、方法论，以及对“什么有效”的记录，让你的产出比一款工具的产出更有价值。
- 披露你如何使用 AI。采购部门一定会问；清晰的回答胜过防御性的回答。
第五步是许多广告代理商卡住的地方，因此我们在为什么品类数据胜过更好的提示词中单独讲解。关于广告代理商如何在 SOMIN 上运行研究与提案的闭环，请参阅我们的广告代理商解决方案。
FAQ
AI 会终结广告代理商的长期服务合约吗？
不会完全终结。围绕策略和问责的服务合约会保留，但纯粹按工时或人头定价的服务合约，会随着 AI 接手研究和生产而不断萎缩。
什么是广告代理商的按成果定价？
它将广告代理商的部分费用与约定的业务成果（如销售额、线索或品牌指标）挂钩，而不是与所花费的时间挂钩。当双方都信任衡量方式时，效果最好。
广告代理商是否应因使用 AI 而降低费用？
不应自动降价。如果 AI 让你能交付更多或更好的工作，就按产出和成果定价；如果它只是让同样的工作更快完成，就要预期客户会要求分享节省下来的成本。
什么是控股集团的 AI 平台？
它们是 WPP Open、Publicis Marcel、Omnicom Omni 和 Dentsu.Connect 等覆盖整个集团的系统，将数据、AI 模型和智能体结合起来，用于规划、创意制作和优化。
独立广告代理商如何与控股集团的 AI 竞争？
靠专业化、按产出而非工时定价，并在所服务的市场中构建深厚的品类情报。现成的 AI 智能体和品类数据，独立广告代理商同样可以获得。
本季度选一条服务线（通常是提案研究或月度报告），用真实简报交给智能体运行。记录节省的工时，决定这些工时的去向，并在下一次续约时为该服务提出按产出定价的方案。
