您可以在支出之前透過使用經過大量標記廣告訓練的模型對每個廣告素材進行評分來預測廣告成效。該模型讀取文案、圖像、定位和設置，並估計可能的點擊率。使用分數來消除最薄弱的概念，並將即時測試集中在千鈞一髮的情況下。預測縮小了範圍；它不能取代測試，並且應該能夠自我解釋。
重點摘要
- 創意仍然是廣告效果的最大單一驅動力，而生成式人工智慧則使競爭相同預算的創意人員數量倍增。
- 預測評分根據廣告本身來評估效果，因此它在發布之前和帳戶有任何歷史記錄之前就起作用。
- 分數只有在有理由的情況下才有用；可解釋的模型將數字轉換為編輯。
- 持續的工作流程是預測、剪切、測試，然後回饋真實結果，使模型保持校準。
為什麼要在 2026 預先測試廣告素材？
因為可供選擇的廣告數量超出了任何預算的測試範圍。創意在很大程度上決定了結果，而創意的供應量呈爆炸式增長。
尼爾森對近500個行銷活動的分析發現創意仍然是銷售提升的最大單一貢獻者，儘管媒體的份額在十一年間從15%增長到36%。同時，Meta 的工程團隊報告稱，超過一百萬廣告商使用其生成式人工智慧工具在一個月內製作了超過15百萬個廣告，並預計其係統中的創意數量將繼續大幅增長。
即時 A/B 測試仍然是黃金標準，但每個變體都需要花費時間才能讀取結果。如果一個團隊產生了四十個概念並且有能力測試其中六個，那麼真正的問題是哪六個。預測試回答了這個問題。
模型可以預測廣告什麼，不能預測什麼？
模型可以根據廣告素材及其設定中看到的功能來估計人們參與廣告（尤其是點擊廣告）的可能性。它看不到下週的拍賣、競爭對手的推出或新聞的變化。
- 可預測：概念之間的相對點擊率、視覺和文案選擇的效果以及創意與其受眾定位之間的契合度。
- 更難：轉換率和收入，這也取決於登陸頁面、價格和庫存；長期品牌效應；並格式化了以前從未見過的模型。
- 無法觸及：外部事件、突然的平台變化以及特定日期的拍賣壓力。
因此，分數是具有置信度的排名輔助工具，而不是對結果的預測。在 SOMIN 的代理中，預測總是顯示為預測，未經個人批准，任何支出都不會移動。
預測創意評分如何發揮作用？
它了解廣告包含的內容與類似廣告的效果之間的關係，然後將其應用於新的創意。我們在 SOMIN 進行的同行評審研究解決了該問題的三個部分。
- 發布前評分。 SoCraft 在 WSDM 2023 上提出，是一種多模式模型，可在發布前根據廣告商的文字、圖像、定位和設定對廣告商的元廣告創意進行評分。
- 解釋分數。 「反對不透明度」(ACM Multimedia 2023) 預測新廣告創意的點擊率，並透過法學碩士助理 SODA 解釋驅動因素。
- 將分數轉化為行動。 「融合預測和大型語言模型以在創意行銷中提供可行的建議」（ACM TOIS 2025）將廣告效果預測模型與法學碩士配對，因此創意分數成為行銷人員可以採取行動的建議。
在生產中，SOMIN 的 付費媒體代理 背後的評分模型經過數萬個標記廣告的訓練，並在客戶基準中達到 78% 的點擊率預測準確度，大約是人類基線的三倍。在SAMY案例研究中，在媒體支出之前閱讀創意是贏得數百萬英鎊保留費的宣傳背後的證據的一部分。完整的論文清單位於我們的研究頁面。
您應該使用哪種預測試方法？
最便宜的一個可以回答您實際遇到的問題。大多數團隊都需要混合。
| 方法 | 能說明什麼 | 時間和成本 | 最適合用於 |
|---|---|---|---|
| 即時 A/B 或分割測試 | 真實拍賣中的真實表現 | 幾天到幾週，加上每個變體的測試預算 | 幾個強概念之間的最終選擇 |
| 小組或調查預測試 | 人們如何表達他們的反應：回憶、理解、喜歡 | 天，每次測試收費 | 高預算品牌電影與電視 |
| 預測評分模型 | 與其他概念相關的可能參與度，並有理由 | 分鐘，無需媒體支出 | 發布前將許多概念分類 |
| 通用法學碩士的意見 | 看似合理的批評，但未受過廣告效果的訓練 | 秒數 | 集思廣益和文案編輯，而不是預測 |
為什麼團隊很難證明他們的創意工作？
因为他们在花钱后判断创意，通常是根据与业务目标不相符的指标。 SOMIN 的廣告最佳化工作區清楚地表明了這一點。
其關鍵時刻模型表達了「我希望能夠展示我們創造性工作的真正影響」和「我如何理解所有這些數據？」的想法。对于通过数字广告指标进行工作的角色。該工作區 10 月 2026 對 128 帖子的空白研究包括一個主題（樣本 23），該主題涉及關注 ROAS 和 CPA 等膚淺指標而不是收入和潛在客戶開發的企業。
一個相關的見解“追逐幻想讓我們看不到真正的機會”，應用了機會成本推理：當團隊追逐虛榮指標時，預算流向不會增加利潤的策略（跨10職位的15參與度）。在受眾研究工作區中，配對的命題是“在付費之前知道創意會起作用”，而消費者的收穫是“我可以自信地投資於實際有效的策略”。
如何建立預測試工作流程？
- 選擇每個目標的指標。 流量點擊率、潛在客戶或購買訊號以進行轉換。不要只根據點擊次數來判斷認知度廣告。
- 產生廣泛的，而不是深度的。 從不同的角度和張力來寫概念，而不是同一個標題的十個版本；多樣性為模型提供了一些可區分的東西。
- 對所有內容進行評分並閱讀原因。 解釋是編輯的來源：薄弱的形象、隱藏的利益、與觀眾的不符。
- 削減底層。 得分明顯低於其他概念的概念不應達到測試預算。
- 即時測試最高頻段。 每回合包含一個得分較低的通配符，以便模型根據其懷疑的內容進行檢查。
- 回饋結果。 將每個預測與實際結果進行比較。 SOMIN 的付費媒體代理商會在每一輪之後執行此操作，以便下一輪更加清晰。
- 注意疲勞。 高分廣告仍然會磨損；隨著頻率的上升重新評分和刷新。
FAQ
人工智慧可以預測哪個廣告效果最好嗎？
它可以根據可能的參與度對概念進行排名，並具有有用的準確度：SOMIN 的模型在客戶基準中以 78% 準確度讀取點擊率，大約是人類基準的三倍。它不能保證獲勝，因此頂級樂隊仍應進行現場測試。
什麼是創意預測試？
在廣告投放前使用受眾小組、預測模型或小型現場測試進行評估，以確定哪些概念值得媒體預算。
我是否需要自己的廣告歷史記錄來預測效果？
不會。在大量標記廣告上訓練的模型可以在帳戶獲得資料之前對創意進行冷評分，然後在即時結果到達後重新評分。
預測試會取代 A/B 測試嗎？
不。預測試決定什麼值得測試； A/B 測試可確認在真實拍賣中有效的方法。結合使用，它們可以減少浪費在明顯失敗者身上的支出。
為你的下一個活動制定概念清單，並在所有內容全部製作之前對其進行評分。剪下底部三分之一，使用一個通配符測試頂部帶，並記錄每個廣告的預測與實際情況。兩輪或三輪之後，您就會知道您的類別中的分數的可信程度，並且您的測試預算將用於難以做出的決定。
