用 AI 做广告，怎么不踩坑？

前段时间，我翻到一条新闻，看完愣了几秒。

2024 年，Google 的聊天机器人 Gemini，在生成图片的时候，画出了一些历史上根本不存在的东西：多元族裔的纳粹士兵，非白人的美国开国元勋。

多元族裔的纳粹。你品品这个画面。

更麻烦的是，这套图像技术，是嵌在 Google 的广告工具里的。出了事，Google 紧急暂停了 Gemini 的人物图像生成功能。

我看到这条新闻的第一反应是：广告行业靠 AI 省下的那些钱，有几个是没付过代价的？

今天，咱们就认真聊聊这件事：用 AI 做广告，红利怎么拿，坑怎么躲。

先说一个反常识的事

很多人以为，AI 进广告业是这两年的事。

其实不是。

程序化投放、自动竞价、算法优化，这些背后的技术，广告行业已经用了十多年。AI 一直是广告后台的隐形员工。

真正的新变量，是生成式 AI。

什么叫生成式 AI？就是能自己写文案、自己画图、自己剪视频的那种 AI。它跟过去躲在后台算概率的 AI 不一样，它直接走到台前，开始干创意的活。

而它的势头，只增不减。2025 年，美国私营部门宣布了高达 5000 亿美元的 AI 基础设施投资；政策风向，也摆出了拥抱 AI 的姿态。

钱在涌入，工具在铺开，同行在抢跑。

那么问题来了：广告公司和品牌的决策者们，现在面对的到底是什么？

一句话：一边是效率的诱惑，一边是风险的账单。

用 AI，能省钱、能提效、能跟上节奏；用不好，砸牌子、赔预算、吃官司。

这个平衡怎么找？我的看法是：先把坑看清楚。看清楚了，再谈怎么用。

哪些坑？三个。

第一个坑：AI 会一本正经地胡说八道

生成式 AI 有个著名的毛病，叫幻觉。

什么叫幻觉？就是它不知道自己不知道，会非常自信地编造出不存在的事实。

这事在广告里有多严重？一份面向行业从业者的调研问大家怎么看生成式 AI 的品牌安全和错误信息风险。结果，100% 的受访者都认为有风险，88.7% 认为风险至少在中等以上。

100%。没有一个人觉得没事。

开头讲的 Gemini 事件，就是幻觉和偏见的合体。它的图像模型被设定成要避免种族偏见，结果用力过猛，反向翻车，画出了历史上不存在的画面。讽刺吧？想躲开偏见，反而制造了新的错误。

那是不是干脆别用 AI 做创意了？

倒也不是。Basis 的客户策略与洞察合伙人 Molly Marshall 有个观点，我很认同：AI 目前还复制不了创意最核心的那个环节，从一个真实的洞察出发，做出真正打动目标消费者的内容。所以 AI 生成的素材，应该拿来补充和迭代现有的创意策略。从零做策略这件事，目前还轮不到 AI。

说白了：AI 能替你干活，替不了你洞察。

第二个坑：聊天机器人，一半时间在答错

生成式 AI 的第二个翻车现场，是客服。

现在很多品牌都在官网挂上了 AI 聊天机器人，想着又省人力，又能个性化服务。想法很好。现实呢？

有人实测过 TurboTax 和 H&R Block 的 AI 客服机器人。结果发现，这两个机器人，至少有一半的时间，在给用户提供错误信息。

一半时间。你想想，如果你的客服，两个人里有一个在瞎说，你会怎么评价这个品牌？

Marshall 对这事的态度也很清醒：聊天机器人确实是机会，尤其是线下门店越来越少、客服越来越线上化的今天。但机器人乱说话造成的伤害，对某些品牌来说，可能远远超过省下的成本。

省下的是人力，赔上的可能是信任。这笔账，得算在前面。

所以每个品牌都得回答一道题：哪些业务敢交给 AI 直接面对客户，哪些必须留一道人工审核？

这道题没有标准答案。但答案里至少有一条共识：AI 直面客户的每一个出口，都得有人守着。

第三个坑：你的广告费，可能正流向 AI 生产的垃圾场

这个坑更隐蔽，也更烧钱。

现在打开 Google 搜索，前 20 条结果里，AI 生成内容的占比，已经从 ChatGPT 刚发布时的 5.6%，涨到了 2025 年初的 19%。

19% 是什么概念？差不多每五条搜索结果里，就有一条是 AI 写的。

AI 生成内容多了，坏人也跟着省事了。他们批量生产蹭搜索热词的低质页面、塞满错误信息的内容农场，专业术语叫 MFA 网站，Made for Advertising，为广告而生的网站。它存在的唯一目的，就是骗你的程序化投放把钱花在那儿。

烧钱烧到什么程度？有行业研究统计过：程序化广告的预算里，15% 流进了 MFA 网站。

15%。你辛辛苦苦优化出来的投放，每一百块钱里，有十五块喂了垃圾。

雪上加霜的是，监管在放松，平台在退让。

2025 年，美国新政府签署行政令，撤销那些被视为阻碍 AI 创新的既有政策。Meta 也取消了事实核查机制，改用用户自报的 Community Notes，还放宽了原本被禁止的争议内容规则。

监管松了，平台松了，低质的 AI 内容只会更多。

那广告主怎么办？三件事：用 MFA 屏蔽名单，把预算挡在垃圾场外面；跟优质、可信的出版商建立长期合作；对投放做实时监控，发现误导性站点和关键词，立刻拦截。

Marshall 说得很直接：广告主必须有能力实时屏蔽误导性的站点和关键词。

翻译一下，省钱的最好方式，不是少投广告，是别把广告投到垃圾上。

更麻烦的是，消费者不买账

前面的坑，都是行业内部的事。但真正决定 AI 广告生死的，是消费者怎么看。

而消费者的态度，说实话，有点冷。

2024 年，爱德曼信任研究院发布报告：过去五年，美国消费者对 AI 的信任度，从 50% 跌到了 35%，降了 15 个百分点。

同时，近三分之二的美国成年人表示，他们对 AI 生成的广告感到不舒服。

有意思的对比来了：77% 的行业从业者认为，生成式 AI 会给营销和广告带来积极影响。

从业者大多数乐观，消费者大多数人怀疑。

这中间的温差，就是品牌要交的学费。

那怎么办？放弃 AI 吗？

不用。前面说了，AI 在广告后台干了十多年，竞价优化、预算分配，消费者早就在无感使用的范围内接受了。他们反感的，是那些直接怼到脸上、又没有任何说明的 AI 内容。

所以，出路就俩字：透明。

明明白白告诉消费者，你的营销里哪里用了 AI。可以在官网做一个专门的说明页，也可以在内容上直接标注。

你可能会想：承认是 AI 做的，不是自己打脸吗？

数据给出的答案恰恰相反。有研究发现，如果广告主动标注了 AI 生成，广告的吸引力提升 47%，可信度提升 73%，对品牌本身的信任，提升 96%。

96%。你越坦白，消费者越信你。

数据隐私，是同一个逻辑。71% 的美国消费者担心自己的数字活动带来安全风险；81% 的消费者认为，公司会用 AI 收集和分析他们的个人信息，而且是让人不舒服的那种方式。

怎么破？把你的数据保护措施讲清楚，跟注重隐私的伙伴合作，拿下像 SOC 2 这样的安全认证。

**透明不是成本，是资产。**在一个所有人都在猜"这是不是 AI 做的"的时代，主动坦白的人，反而赢得了信任。

第三道坎：法律

聊完市场，聊法律。这块更枯燥，但踩进去更疼。

先说数据隐私。

做广告的都知道，第三方 cookie 在退场，信号在流失。AI 恰好是补信号的利器：用第一方数据做相似人群扩展、做预测受众，帮你把丢失的精准度补回来。很多广告主，正在用这套东西对冲 cookie 的消失。

但注意，AI 工具自己也在吃数据。它用个人数据训练模型，而不同工具的数据从哪来、存在哪、谁能访问，经常说不清楚。更微妙的是，有些工具会从数据里推断出你的位置、健康状况，甚至政治和宗教倾向。

这些一旦出事，就是合规事故。

所以，采购任何一个数据类 AI 工具之前，把它扒到底：数据怎么收集、怎么处理、怎么存储，是否合规。同时，你自己的数据系统，也得合规。别指望监管永远宽松，哪怕某些政策当下在放松，数据隐私这条线，长期只会画得越来越细。

再说欺骗性广告。

FTC（联邦贸易委员会）这些年一直在盯一种东西，叫暗黑模式。

什么叫暗黑模式？就是用设计技巧诱导你下单、诱导你交出个人数据的那些小机关。比如把退出按钮做得极小，把默认选项设成同意。AI 的出现，让这些机关更容易被批量生产和打磨。

美国联邦层面在盯，州层面也没闲着：科罗拉多隐私法、加州的 CPRA，都写进了对暗黑模式的监管。

有人会说，新任 FTC 主席的风格，可能比前任宽松，监管压力是不是会小一点？

我劝你别赌。FTC 保护消费者免受误导性宣传和有害操作的核心使命，写在它的基因里，不会因为换了个人就消失。

最后说版权。这是一个还在变化中的事。

2025 年 1 月，美国版权局发布了一份关于 AI 与版权的报告，核心结论一句话：AI 生成的内容，只有在人类作者决定了足够多的表达性元素时，才能受版权保护。

什么叫"足够多的表达性元素"？说白了，只按一下按钮、让 AI 一键出图，这不算你的作品；你得真正参与进去，策划、编辑、打磨，留下你自己的创造性判断。

而且，"足够"的边界还很模糊，未来大概率是逐案判断。

那广告团队该怎么办？把创意流程做扎实。每一步，谁用了 AI、用在哪、人做了哪些修改，都留下书面记录。尤其是那些你打算拿去登记版权的资产，记录要更细。再配一位靠谱的法律顾问。

这条边界还在移动。你要做的，是别让自己的重要资产，正好站在边界外。

写在最后

回到开头那张"多元族裔的纳粹"。

那张荒诞的图片提醒我们：AI 是个放大器，它放大你的效率，也放大你的错误。

广告业用 AI，方向没有错。错的是把 AI 当成"上了就赢"的魔法。真正聪明的团队，是把风险想在前面的团队：审核 AI 的产出，守住直面客户的出口，屏蔽垃圾流量，对消费者坦白，把法律的功课做足。

先行者不是没摔过跤的人，是摔了跤还知道为什么摔的人。

越早学会带着刹车踩油门的人，跑得越远。

祝你，既能吃到 AI 的红利，也能守住自己的招牌。