AI 如何提高效率的表达，是当下大厂对外叙事的标准模板。可能会在某些具体业务层面，给出一些数据反馈，但是大部分时候，这仍然是一种模糊状态。
直到今年 Q3 财报发布，我们终于在部分互联网公司的财报披露中，找到一些可量化的指标，而且主要集中在广告和营销。
比如，百度和快手明确列出「AI 广告」或「AI 营销」对应的收入：百度 AI 原生营销服务收入达 28 亿元，同比增长 262%；同期快手线上营销服务收入达 201 亿元，同比增长 14%，并且首次披露 OneRec 在广告领域带动 Q3 收入约 4%-5% 的提升。
尽管他们的战略意图和处境不尽相同——百度正迫切寻求增长引擎的转换，传统搜索广告的贡献，江河日下；快手则渴望在 AI 语境下寻求新的加速度。但同时，两家公司都严重依赖广告收入，AI 成为他们唯一的动能和机会。
这些维度和指标，对百度和快手意义很大，对行业是否有参考价值？大模型重塑营销似乎势在必行，是否意味着 AI 广告的黄金时代到来了？
广告增长全靠 AI？
百度和快手最先把 AI 营销或 AI 广告相关的指标单列出来，也是有原因的。
广告业务在两家公司的营收结构中均占据重要地位：百度核心在线营销服务占总收入的 53%，快手线上营销服务占比超 56%。如果他们要讲 AI 增长，对广告收入的影响首当其冲。
尤其对百度而言，AI 甚至已经成为救命稻草。
2025 年 Q3，百度集团总收入 321 亿，同比下降 7%，净亏损达 112 亿。而百度核心广告收入同比下降 18% 至 153 亿元，这已经是搜索引擎广告连续六个季度下滑。
百度迫切地需要一个新的动能，扛起传统业务下滑带来的部分压力。AI 是最顺理成章的叙事。
百度首次披露的 AI 业务相关营业收入约 100 亿元，同比增幅超 50%，占总营收比重超过 30%。其中，被百度加重的版块正是 AI 原生营销业务，在 AI 相关收入占比达到 53%。
这部分新披露的收入为 28 亿元，同比涨幅为 262%，占核心在线营销收入的比例从 2024 年 Q3 的 4% 跃升至当前的 18%。可以说是名副其实的「第二增长曲线」，是对冲传统搜索广告下滑的唯一动能。
百度 AI 原生营销服务是百度基于文心大模型构建的营销体系，结合百度智能体、数字人和百度轻舸投放平台、擎舵 AIGC 工具，形成的一套完整的 AI 原生营销解决方案。
早在去年的百度热 AI 营销大会上，百度副总裁陈一凡曾表示，已有超 7 成客户使用百度 AI 营销服务。
2025 年第一季度，百度公布了为数不多的增长指标，都跟 AI 相关：超过 2.9 万家广告主通过百度智能体进行日常广告投放，智能体为广告主带来的收入同比增长 30 倍，占百度核心在线营销收入的 9%。
相比百度把 AI 营销视作摆脱困境的最好途径，快手对 AI 的预期则是成为新增量。
快手可能是最早披露 AI 相关收入的互联网公司，最早是可灵的用户规模和收入，在之前几个季度开始对外公布 AI 驱动营销的增长指标。毕竟线上营销服务是快手收入的大头。
比如 UAX（全自动投放），2025 年前三个季度快手外循环消耗比例一路攀升，从 60%、65% 到 70%。也就是说，广告主对智能投放的效果给予了认可。
而到了 2025 年 Q3 财报发布时，快手对 AI 赋能营销给予了更积极的表述，首次披露 OneRec（端到端生成大模型）在广告领域带动 Q3 收入约 4%-5% 的提升，更早前的数据是，OneRec 已覆盖快手平台 25% 的峰值流量。
这也使得快手的营收基本保持双位数的增长。2025 年 Q3，快手总营收同比增长 14.2% 至 356 亿元。其中，线上营销服务收入达 201 亿元，同比增长 14%，在总收入占比为 56.5%。
不止百度和快手，互联网公司受惠于 AI 最典型的其实是 Meta。
Meta 在确定 AI 赋能基建的五大主线里，排名第一的就是广告效率，因为 Meta98% 的收入来自广告。2025 年 Q3，Meta Al 月活用户超 10 亿，广告收入同比增 26%，广告展示量同比增 14%，平均广告价格同比增 10%。
广告成了互联网公司在大模型投入之后，最先回本，甚至直接变现效率最快的领域。
AI 重塑营销新秩序
AI 在广告领域的应用并非近几年才出现，只不过在很长一段时间里，AI 只是作为降本增效的辅助工具。现在 AI 则几乎重新塑造了营销秩序。
新一代 AI 技术带来了根本性变革，理想中的 AI 广告，不再只满足于匹配的工作，而是能够深度理解用户的实时意图与场景，动态生成独一无二的广告内容。在这种模式下，人类只需要做目标设定，需求洞察、内容生成、投放、复购的全链路工作都能由 AI 自主完成。
这种「AI 原生」思维首先在重塑互联网公司的创作生态。
今年 9 月，AI 生成工具 Vibes 上线后，Meta 媒体生成量增长超 10 倍，用户日均创建超 200 亿张 AI 图片。AI 生成，首当其冲利好中小商家，据说 200 万广告主已采用 Meta 的视频生成功能。
国内互联网公司，百度和快手，包括阿里、腾讯、字节旗下，都有 A 素材创意生产工具。2025 年 Q3，快手 AIGC 营销素材带来的服务消耗额超 30 亿元。
除此之外，AI 对各个互联网平台带来直接贡献、甚至可量化的就是投放。
2024 年，快手基于大模型推理上线了 UAX（全自动投放），一年时间，UAX 的客户渗透率就接近 60%，在短剧、小说等内容消费行业，UAX 的渗透率更是高达 96%。短时间内之所以有如此高的应用比例，核心在于 UAX 的使用让客户广告投放冷启成功率提升了 25%。
这种全自动投放的策略，其实此前已经在拼多多、淘宝和京东等电商平台应用。大概逻辑是，广告主通常只需设定一个核心目标，如整体 GMV 或投放 ROI，然后给出自己的预算，系统便会自动分配预算、选择素材、定向人群，并优化投放过程。
这几乎已经成了平台广告的投放趋势。
过去，只要有投放行为，广告主需要配备专人负责「盯盘」，预算消耗和转化情况如何，是否需要调整策略，替换素材等等，这些全靠人为经验来处理。现在几乎很多时候都交给 AI 托管。
比如众安在线负责人曾公开分享借助百度旗下的轻舸通过智能生成 Prompt、自动理解业务、AI MAX 智能拓量等方式，实现 22% 增量的同时，成本降低 30%，转化率提升 7% 以上。
2025 年，Meta 也做出一个重要举动，淘汰自动广告（Automated Ads）产品，将重心转向 AI 驱动的广告套件 Advantage+。相比前者解决低门槛投放需求给出的更简化的投放方式，后者是 AI 驱动的实时优化，自动化程度更高的新范式。2025 年 Q3 财报，Meta 给出的数据是，Advantage+ 使广告主获客成本下降 14%。
Advantage+ 效力的发挥，部分也是 Meta AI 广告推荐模型的功劳。因为此模型使用更多信号和更长上下文信息，Instagram 和 Facebook 广告转化率分别提升 5% 和 3%。
最重要的是，AI 技术能显著提高平台用户留存率和活跃度，进而间接带动用户规模扩张。
快手在 8 月的光合大会上曾披露，OneRec 目前已覆盖快手平台 25% 的峰值流量，通过端到端优化推荐问题和排序，推动平台总时长增长超 1%，同推荐请求下计算成本降至传统引擎的约 10%。
Meta 曾通过 AI 内容推荐系统改进，在半年时间内，Facebook 和 Instagram 上的用户使用时长分别提升了 7% 和 6%。此外将 LLM 融入内容推荐系统，在 Threads 中测试基于 Llama 模型的推荐系统，提升用户使用时长 10%。
从广告变现角度来看，用户停留越久、场景越丰富，广告库存和精准度就越高。而平台积累的海量用户行为数据，又能能让 AI 模型对用户偏好和广告匹配度的理解更加精细，形成「量质齐升」的良性循环。
AI 广告的下一站
实际上，因为AI 水平的成熟，广告已经成为各个互联网巨头优化最为积极的领域，也是比赛成绩最激烈的所在。
2025 年 Q3，B 站广告业务营收 25.7 亿元，同比激增 23%，带动净利润暴涨 233%，AI 相关广告收入增长近 90%；
腾讯广告以 21% 的收入增速，达到了过去六个季度以来的新高峰，腾讯广告 AIM+ 智能投放系统则将广告主的平均操作成本大幅降低了 80%；甚至包括一度对广告嗤之以鼻的 ChatGPT，也被曝出将引入广告，代码提到「搜索广告轮播」。
AI 对广告业的革新已经形成全球范围的浪潮。
据高盛研究显示，A 技术正重构广告行业 4700 亿美元利润池，涉及传统广告向数字渠道转移「1700 亿美元」、创意自动化「1140 亿美元」、广告技术整合「250 亿美元」和代理生态系统「1610 亿美元」。Statista 曾预测 2025 年全球 AI 广告支出将超 350 亿美元，其中生成式 AI 应用占比达 45%。
巨头青睐 AI 广告，说到底还是因为 AI 军备竞赛耗费巨大，他们迫切地需要找到能够快速产生现金流的业务、来为梦想输送「血液」，而广告作为最成熟的变现路径之一，可以直接拉动营收增长。
与此同时，广告还可以为科技巨头提供一个近乎完美的试验场，能够检验其 AI 技术是否真的具备商业实用价值。
尽管眼前成绩亮眼，前景一片光明，但 AI 广告还是显得有些急功近利。
根据 CTR「央视市场研究」发布的《2025 中国广告主营销趋势调查报告》，53.1% 的广告主会在创意内容生成中使用 AIGC 技术，高于数据分析、客户服务等环节，其中有接近 20% 的广告主，在视频创作中超 50% 的环节需要借助 AI。
与之相对的，是《2025 AI+ 生成式营销产业研究蓝皮书》的相关调研显示，78% 的消费者表示能大致识别出 AI 生成的广告内容，其中超过半数达到 59%，普遍认为其「缺乏真实情感」。
在汽车、金融、房产等高决策成本品类中，消费者对纯 AI 广告的信任度比快消品低 35%，更看重 AI 在「信息分析」而非「创意决策」中的作用。
另一个挑战在于，AI 的智能是建立在海量数据的喂养之上。而当前的互联网环境下，各大平台之间的数据壁垒森严，算法高度依赖用户在平台上的历史行为数据。
以 Meta 为例，有案例显示，一个没有任何历史数据的新用户，在使用 Advantage+ 的受众定位功能时，转化率可能会降低多达 50%。也就是说，AI 在面对完全没有历史数据的新用户时，还需要一段「冷启动」学习期。
除了技术层面的挑战，AI 广告还需要面对投入回报比的平衡。尽管 AI 广告已经在商业层面展现出一定价值，但还没有一家公司能单靠 AI 广告业务实现正向现金流。面对 AI 高昂的研发投入，AI 广告的「补血」之路仍需时日。
不管怎样，AI 与广告的深度融合已不可逆转。技术总会向前，而这场变革的下一程，或许还有更为汹涌的浪潮。
