AI 正重塑广告投放格局

纵观近期工具演进、媒体权限开放以及 AI 快速迭代的趋势，执行层面的优化师正面临被 AI 取代的危机。若优化师尚未开始构建专属的 AI 工具库，处境将十分危险。AI 早已不止于撰写文案或生成图片，这些在一年前便已成熟的基础功能，若如今仍仅止步于此，则已远远落后。

与其依赖他人提供的工具，不如主动学习打造自己的武器。本文旨在献给所有处于基础执行层的优化师。

1、素材创作

这是最基础的环节，此处不再赘述。切勿总是临时起意，让 AI 随意生成文字或图像。应当结合历史素材表现、行业特性、关键词需求、平台调性以及产品本身进行综合考量。务必保存并持续迭代你的提示词。

2、数据推送与清洗

优化师每日面对海量数据，涵盖广告平台、第三方平台及内部 BI 系统。若数据仅被拉取而未加处理，便毫无价值，因为原始数据难以被高效分析利用。主要包含三点：一是实现数据自动推送，从 A 平台获取 abc 数据，B 平台获取 efg 数据，C 平台获取 hij 数据等，由优化师甄别有效与必需数据，并借助 AI 编码、插件功能或自动化脚本，将其推送至邮箱、企微、飞书或谷歌文档，从而节省每日十分钟的拉取时间。二是至关重要的数据清洗。AI 对数据的理解能力较弱，缺乏对产品、市场和业务的深度解读。优化师需在提示词或知识库中详尽补充 KPI、渠道偏好、业务场景、事件行为、数据偏好、容忍度及转化漏斗等信息。第三点则是数据分析，此处不再展开。

3、决策

数据分析必须导向决策：基于分析结论，优化师接下来该采取何种行动？

具体包括：广告组与素材的增删改、预算与出价调整及幅度、衰退与波动识别、放量与控量、渠道与系列预算分配、LTV 阶段管理、买量策略调整、版位干预及消耗速度干预等。

4、执行

决策后的执行环节，在多项目、多渠道、多账户管理场景下极其耗时。通过 AI 提问可轻松获得可行执行方案（但谷歌因 API 权限限制较为特殊）。通过中转服务、API 直连、LLM 操作甚至谷歌文档操作，均能实现执行目标。

从第二至第四点，优化师过去需耗时两小时的人工操作，经本人测试，已可让 AI 在五分钟内高效完成。我也因此开始思考并感到危机。AI 功能已相当完善，目前优化师尚未在应用层展开竞争，但这一局面即将改变。届时，基层优化师将发现，真正非人力不可完成的任务所剩无几。