當 AI 承擔製作工作時，代理商的商業模式將從銷售工時轉向銷售判斷力、自有品類情報與可究責的成果。按人頭計價的固定服務費，在初稿幾分鐘即可完成後便失去了邏輯。圍繞客戶仍需要人來提供的價值重新定價、並用代理完成其餘工作的代理商，能夠守住利潤；而只是把工時打折以配合 AI 節省的代理商則會萎縮。
重點摘要
- 以 FTE 為基礎的固定服務費會引來一個簡單的採購問題：如果 AI 節省了五分之一的時間，為什麼費用不也減少五分之一？
- 控股集團的回應是 AI 平台與和成果掛鉤的合約；獨立業者的回應是按產出計價。
- 客戶仍然為判斷力、責任擔當與與眾不同的作品付費，並對產出千篇一律的速度保持戒心。
- 從 AI 中獲益的代理商，會把節省下來的時間再投入到更多提案、可計費工作與自有情報中，而不是白白讓出。
固定服務費模式為什麼承壓？
因為大多數固定服務費是以人數乘以時間來計價，而 AI 縮短了時間。當投入下降時，客戶理所當然會問價格為什麼不降。
這個問題已經擺在檯面上。Digiday 在 2025 年報導，CMO 們在詢問代理商：管理媒體所需時間減少 20%，費用是否應相應減少 20%；同時 S4 Capital 描述了從計時收費轉向與產出掛鉤的定價（Digiday）。
代理商常常自己讓情況更糟。在 2026 年 7 月一篇關於採購負責人想要什麼的文章中，一位採購負責人描述代理商的提案宣稱工作「快 78%、便宜 40%」，這讓採購方直接要求降低費用（Campaign）。同一篇文章還指出，代理商對替代方案持開放態度，包括從固定費用轉向以成果為基礎的模式。
控股集團對此有何作為？
他們正在建置 AI 平台，並開始把費用與成果掛鉤。這兩步都是想讓代理商的價值不再等同於工時。
The Media Leader 在 2026 年 4 月的綜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 與 Brandtech 的 Pencil（The Media Leader）。其中數個平台建立在大型身分與資料資產之上，例如 Publicis 旗下的 Epsilon 與 Omni 內的 Acxiom。
WPP 在公開定價方面走得最遠。2026 年 2 月，它公布了績效合約的計畫，費用與銷售和品牌表現等業務成果掛鉤，不再採用計時計料模式，並表示將依客戶成長向其全球客戶負責人支付酬勞（Digiday）。在獨立業者中，Digiday 報導，Ace of Hearts 等業者完全按產出計價，沒有任何工時表（Digiday）。
客戶仍然為代理商的什麼付費？
判斷力、責任擔當，以及與別人不同的作品。速度很重要，但光靠速度如今已很廉價。
SOMIN 的數據顯示了摩擦出在哪裡。在我們的廣告優化工作區中，洞察引擎有一個關於目標錯位的策略角度，其依據是目標設定理論：廣告主發現，自己的目標與其廣告代理商所優先考慮的指標並不一致。基於該角度形成的洞察涉及 10 條貼文中的 36 次互動。一份相關的矛盾摘要指出，付費媒體代理商追逐的是虛榮指標，而不是業務成果。
同一工作區中，由模型生成的一個關鍵時刻說得很直白：「我需要根據真實成果來評估我的代理商，而不只是看 ROAS 或 CPA。」這是模型的解讀，而非原話，但它正是每家廣告代理商在下一次評審中應當預料到的要求。如果 AI 讓製作變得廉價，客戶就會以製作所達成的成果來評判你。
哪些定價模式適合代理型生產？
這些模式按產出、成果或情報來定價，而不是按時間。多數合作關係最終會是下列幾種方案的混合體。
| 模式 | 客戶為什麼付費 | 適用場景 | 注意事項 |
|---|---|---|---|
| FTE 人力服務合約 | 人員的時間，按人數或工時估算 | 工作範圍穩定，且以人的判斷為主 | AI 帶來的節省會演變成降價要求 |
| 產出定價 | 交付物：一份提案、一份簡報、一組素材、一份報告 | 生產可重複，且大部分由 AI 代理完成 | 為每項產出約定品質標準 |
| 成果付費 | 約定的業務成果，例如銷售額或品牌指標 | 雙方都信任衡量方式 | 歸因爭議，以及廣告代理商無法控制的因素 |
| 情報訂閱 | 持續的品類數據、監測與分析 | 廣告代理商擁有客戶看重的數據或工具 | 必須始終優於客戶可以直接購買的方案 |
| 混合模式 | 策略服務合約、按產出定價的交付物，加上成果獎金 | 大多數中等規模的合作關係 | 複雜度；控制在三個部分以內，讓客戶能在內部講清楚 |
在大多數這類模式中，策略服務合約依然保留。變化在於，它買的是思考與問責，而生產則轉向能反映工作實際完成方式的單價。
這種轉變在獨立廣告代理商內部是什麼樣子？
在我們已發布的廣告代理商案例研究中，AI 節省下來的時間被用於更多的提案、更多可計費的工作，以及更鮮明的觀點。
- KPI Media 將提案準備從為期一週的衝刺縮短到兩天，並將每次提案的準備成本從 $4,000 降至 $1,000，隨後拿下一份每月 $5,000 的新長期服務合約（KPI Media 案例研究）。
- NEO360 的每份提案從三人參與減少到一名客戶經理負責，每份提案成本從 $1,000 降至 $700，其媒體採購和分析師得以回到可計費的客戶工作中（NEO360 案例研究）。
- Blak Labs 將客戶彙報的工作量從 4 個 FTE 降至 1.75 個，該工作流程的月度成本從 $10,000 降至 $6,000（Blak Labs 案例研究）。
- SAMY 藉助縝密的品類解讀，圍繞業務影響重新建構了面向 Nightcap Group 的提案，並贏得了價值數百萬英鎊的長期服務合約（SAMY 案例研究）。
比起任何單一數字，規律更重要。AI 代理壓縮了工時，而這些廣告代理商決定了節省下來的工時用在哪裡。如果合約只是按更少的工時計費，這部分價值的大部分會直接回流給客戶。
廣告代理商應如何重新定價而不損失利潤率？
先按「該由誰來做」劃分工作，再按各自的邏輯為每一部分定價。可行的步驟如下。
- 盤點工時。把現有工作分為判斷、可重複的生產和研究三類，並嚴格區分。
- 把研究和生產交給 AI 代理。用真實簡報衡量節省的時間，而不是看示範。
- 對可重複的工作按產出定價。一次品類審計、一份簡報或一組經過測試的概念，各自有一個單價。
- 為判斷類工作保留策略服務合約。將其中一部分與你和客戶都認可衡量的成果掛鉤。
- 擁有客戶無法單獨買到的東西。品類數據、方法論，以及對「什麼有效」的記錄，讓你的產出比一款工具的產出更有價值。
- 披露你如何使用 AI。採購部門一定會問；清晰的回答勝過防禦性的回答。
第五步是許多廣告代理商卡住的地方，因此我們在為什麼品類數據勝過更好的提示詞中單獨講解。關於廣告代理商如何在 SOMIN 上執行研究與提案的閉環，請參閱我們的廣告代理商解決方案。
FAQ
AI 會終結廣告代理商的長期服務合約嗎？
不會完全終結。圍繞策略和問責的服務合約會保留，但純粹按工時或人頭定價的服務合約，會隨著 AI 接手研究和生產而不斷萎縮。
什麼是廣告代理商的按成果定價？
它將廣告代理商的部分費用與約定的業務成果（如銷售額、線索或品牌指標）掛鉤，而不是與所花費的時間掛鉤。當雙方都信任衡量方式時，效果最好。
廣告代理商是否應因使用 AI 而降低費用？
不應自動降價。如果 AI 讓你能交付更多或更好的工作，就按產出和成果定價；如果它只是讓同樣的工作更快完成，就要預期客戶會要求分享節省下來的成本。
什麼是控股集團的 AI 平台？
它們是 WPP Open、Publicis Marcel、Omnicom Omni 和 Dentsu.Connect 等覆蓋整個集團的系統，將數據、AI 模型和 AI 代理結合起來，用於規劃、創意製作和優化。
獨立廣告代理商如何與控股集團的 AI 競爭？
靠專業化、按產出而非工時定價，並在所服務的市場中建構深厚的品類情報。現成的 AI 代理和品類數據，獨立廣告代理商同樣可以獲得。
本季度選一條服務線（通常是提案研究或月度報告），用真實簡報交給 AI 代理執行。記錄節省的工時，決定這些工時的去向，並在下一次續約時為該服務提出按產出定價的方案。
