广告商通过将精力从定位转向创意来适应。 Meta 的 Andromeda 投放系统现在依赖于人们如何参与创意作为其主要信号，因此 2 到 500 万人的广泛受众效果最好，广告本身也能进行定位。这项工作是根据竞争对手和受众数据而不是通用人工智能输出，为不同的角色构建真正不同的创意，然后让 Meta 的自动化找到买家。
核心要点
- 兴趣目标现在是一个松散的起点；创意资产已成为主要的定位工具。
- 小的编辑，例如更改标题颜色，会使 Meta 的系统将广告视为相同，并可能触发创意受限状态，从而提高获取成本。
- Meta 要求围绕不同的角色建立独特的创意风格：不同的人、真实的时刻、幕后故事和混合格式。
- 像 ChatGPT 或 Gemini 这样的通用人工智能工具可以快速但盲目地生成内容，因为它们在没有市场或竞争对手背景的情况下工作。
- 扎根的创意将一代人与绩效数据、竞争对手的概念和角色张力联系起来，并在发布前对想法进行评分。
为什么战略工作又回到了品牌？
人工智能驱动的广告平台正在将数字营销从手动定位转向创意策略，作为绩效的主要引擎。东南亚乃至全球的数字营销格局已经达到了一个重大转折点。当我们探索2026的现实时，算法的突破和人工智能的快速推出已经从根本上改变了数字广告的基本机制。
对于初创公司创始人、小型企业和增长团队来说，通过大量手动受众定位和不断测试微小文案更改来产生绩效的时代已经结束。随着 Meta 自主 Andromeda 投放系统的兴起及其对人工智能代理初创公司 Manus 的重大收购，战略责任已完全从广告平台转移回品牌。
为什么算法现在受到观众的欢迎？
为了理解为什么这种转变是必要的，领导者必须认识到传统媒体购买的衰落。可靠的第三方数据的丢失迫使 Meta 围绕其最强大的内部信号重建其定位系统，即用户如何参与特定的创意内容。
兴趣定位不再严格控制谁看到广告。相反，它充当一个松散的起点。现在最有效的数学方法是定义 2 到 500 万用户的广泛目标受众群体。这意味着创意资产本身已成为主要的定位工具。
这一变化给缺乏多样性的活动带来了沉重的惩罚。当广告商仅进行微小的更改（例如调整单个标题颜色）时，元系统会将这些资产视为相同的。这会触发一种称为“创意受限”的状态，导致获取成本飙升。如今，彻底的创意差异已成为保持企业长期盈利的数学要求。
如何打造真正的创意差异化？
为了避免浪费预算，Meta 现在需要围绕不同的客户角色开发不同的创意风格。真正的多样性需要将标准产品照片与现实世界的充满活力的内容混合在一起。包括真实的时刻、不同的人物以及不同视频和图像格式的生活方式焦点是吸引新受众和消除广告疲劳的秘诀。
使您的概念和观点多样化
无论您是展示服装、度假胜地还是新食品，您的广告视觉效果都应该提供独特的观点，而不是对同一图像进行小幅编辑。
做什么： 展示产品的不同使用方式、现实生活瞬间以及不同年龄和体型的广泛人群。
要避免的事情： 不要依赖具有微小变化的重复图像，例如同一张照片的稍微接近的版本或几乎相同的产品照片。
在讲故事中展现有意义的多样性
您的广告活动应该通过单一标准产品镜头来展示您的品牌的全部范围。突出显示业务的不同部分，包括最终产品和制造人员，可以帮助您吸引不同的客户兴趣。
做什么： 提供多样化的产品、不同的视觉风格以及有趣的幕后故事，例如厨师做饭或朋友旅行。
要避免的事情： 不要使用没有概念变化的重复产品照片，例如在同一张照片中用芝士汉堡替换标准汉堡。
为什么通用人工智能内容还不够？
由于品牌需要快速创建许多不同的资产，因此许多品牌已经开始使用基本的生成式人工智能工具，例如 ChatGPT 或 Gemini。然而，这些通用模型的兴起引发了一波乏味、雷同的内容浪潮，缺乏战略深度和品牌个性。
过度依赖无指导的人工智能会造成快速但盲目的情况。人工智能可以在几秒钟内写出副本，但它是在真空中工作的。它与市场上正在发生的事情或竞争对手正在做的事情脱节。它提供了成长的速度，但没有提供通往成功的地图。
什么是扎根创意，它是如何运作的？
为了在这个自动化和通用内容时代生存下来，广告商必须使用一种称为生成式创意的复杂方法。这种方法使用专门的人工智能模型，这些模型与历史表现数据、竞争对手信息和真实受众洞察相关。一种新的工具不是使用独立模型进行猜测，而是通过将创意过程与硬市场数据连接起来充当导航器。
接地人工智能如何运作
解码竞争对手：计算机视觉和语言处理可以识别竞争对手使用的高级概念、视觉风格和心理角度，而不仅仅是查看关键字。
张力映射：数据被组织成特定的客户角色，与驱动他们行为的情感需求相匹配。这可以防止品牌对人口统计做出错误的假设，并有助于生成被称为创意表达的内容模型。
投资回报率验证：高级评分系统使用数学来检查生成的内容并在发布前预测投资回报。这可以防止公司把钱花在行不通的想法上。
人类策略、扎根的人工智能和 Meta 的自动化如何结合在一起？
现代营销世界是一个协作空间，需要人类策略、基础人工智能分析和元算法的自动化能力的顺利集成。
由于媒体购买的技术方面现在由 Manus 等工具处理，因此您必须在媒体购买发生之前脱颖而出。通过使用独立的人工智能工具来寻找经过验证的见解并创建多样化的简报，创始人可以奠定坚实的战略基础。一旦这些独特的资产准备就绪，就可以将它们提供给 Meta 的自动化系统。这使得算法可以自由地在您可能意想不到的地方找到最好的客户。
SOMIN 如何帮助品牌在媒体购买前脱颖而出？
在 Meta 的算法优化交付但无法定义差异化的世界中，真正的优势在于媒体支出开始之前的战略情报。这就是 SOMIN 缩小差距的地方。通过其分析 SaaS 生态系统 SODA，SOMONITOR（品牌跟踪器、内容库、视角研究、SoInspire）和 GWI 品牌可以根据实时市场信号、竞争对手情报、角色层面的张力映射和经过验证的绩效洞察来做出创造性决策。
团队可以构建数据支持的创意表达，而不是快速但盲目地生成人工智能内容，旨在为自动化提供有意义的多样性和战略清晰度。在自动化时代，SOMIN 确保品牌不仅能高效投放广告，还能以洞察力、结构和可衡量的优势进入算法。
FAQ
兴趣定位在 Meta 上仍然有效吗？
仅作为一个松散的起点。元围绕用户如何参与创意进行重新定位，而针对两到五百万用户的受众群体进行广泛的定位现在是最有效的方法。
创意有限是什么意思？
当广告仅有细微差别时，例如单一标题颜色，Meta 的系统会将它们视为相同。这会触发一种名为“创意有限”的状态，从而推高采购成本。
什么才算是有意义的创意多样性？
不同的产品使用方式、现实生活时刻、广泛的人群、不同的视觉风格和幕后故事。在同一张照片中将汉堡换成芝士汉堡，或者使用同一张照片的稍微接近的版本，都不算数。
我可以只使用 ChatGPT 或 Gemini 制作更多广告变体吗？
你可以快速制作它们，但文章称这种方法快速但盲目：通用模型在不了解市场或竞争对手的情况下工作，从而产生相似的内容，但品牌个性很少。以绩效、竞争对手和受众数据为基础的一代可以增加战略深度。
什么是生成性创意？
它是通过与历史表现数据、竞争对手信息和真实受众洞察相关的专门人工智能模型创造性地制作的。它解码竞争对手的概念，将人物角色映射到驱动他们的情感需求，并对生成的内容进行评分以在发布前预测回报。
