2026年广告商将使用的5个AI代理

数字广告已进入一个阶段,其中营销活动的速度、规模和复杂性正超越团队实际能够独立管理的范围。几年前,广告商可以轻松地在一两个平台上推出少数几个营销活动,每周检查表现并手动进行调整。但如今,即使是单个营销活动也可能跨越数十个渠道、数千个地点以及行为每周甚至每天都在变化的受众。 

因此,AdOps团队被期望实时优化营销活动、更快地证明其投资回报率,并几乎即时地对表现变化做出反应——同时还要在更紧张的预算和更高的客户期望下运营。延迟的余地已经消失,但运营工作量却持续增长。

许多品牌和代理商正转向代理式AI以跟上步伐。与帮助内容开发或提供洞察或建议的传统AI工具不同,AI代理可以更进一步,在指定的护栏内自主执行任务,如调整出价、重新分配预算、测试受众和刷新创意。接下来改变的是这些系统如何大规模部署。如果说2025年是公司开始认真尝试代理式AI的一年,那么2026年将是它真正投入运营的一年。

广告商将越来越需要部署由记录系统管理的专业化AI代理,而不是依赖组织中各种不一定相互交互的AI工具,这些代理可以为广告生命周期中的特定工作流程提供动力。

以下是广告商可以期待在2026年看到的五种AI代理类型。

• 智能竞价代理

广告商今年将部署的最常见AI代理之一是智能竞价代理。该代理旨在超越简单地调整出价,转向根据实时条件在正确时刻选择正确的竞价策略。 

目前大多数广告商采用单一竞价方法,无论是最大化转化、针对特定每次获客成本(CPA)还是优化广告支出回报率(ROAS),并在很长一段时间内坚持使用。问题是市场不会保持静态。消费者行为会转变,利率会波动,渠道表现可能迅速变化,因此某天效果良好的策略可能在第二天表现不佳。 

智能竞价代理将通过持续评估各营销活动的表现信号来解决这一差距,以检测结果偏离轨道的早期迹象。这些代理可以在成本突然飙升时从针对特定CPA切换到最大化转化,在需求高峰期提高高利润产品的竞价积极性,或在增量回报趋于平稳的细分市场中减少支出,而不是标记问题让策略师稍后审查。 

这些调整单独看可能很小。但当它们每天自动执行并跨越多个营销活动时,它们会累积成更有意义的收益,在不增加运营开销的情况下推动更强的效率、更快的响应时间和更一致的收入表现。  

• 定向和受众选择代理

AdOps团队通常在推出时定义受众,并仅在表现开始下滑后才重新审视它们,这可能最终会耗尽预算。但今年,我们将看到AI定向代理使用的增加,这些代理将能够通过持续测试受众、轮换细分市场以及维护持续的表现历史,在营销活动的整个生命周期中主动管理受众选择——所有这些都不需要持续的人工监督。 

从运营角度来看,这从根本上重塑了AdOps团队的日常工作流程。AI代理将帮助他们,而不是手动监控受众表现并进行定期调整:

• 自动用表现更强的替代方案替换表现不佳的受众细分
• 随着表现信号的变化在行为定向、情境定向和基于兴趣的定向之间切换
• 跟踪每次调整的影响并使用这些洞察来优化未来的定向决策

这些代理的最大优势之一,特别是一致性。它们不会忘记测试,不会延迟优化,并且可以检测到人类可能错过的细微表现模式。结果是更少的浪费曝光、营销活动变化后更快的稳定以及更好的结果——而不会增加运营工作量或团队规模。

• 预算管理和重新分配代理

AI代理还将在预算管理中发挥更积极的作用,同时在多个约束条件下运营,并持续优化表现。 

当今的AdOps团队通过定期审查、静态分配和被动进度检查的组合来管理预算——通常需要在营销活动、渠道和预算模型之间权衡竞争性要求。预算管理代理将能够自主处理这种复杂性。因此,这些系统将实时监控表现,并在机会出现时动态地将支出重新分配给表现最佳的营销活动、渠道或产品,而不是等待人工干预。 

但这种自主性并不意味着失去控制。AdOps团队仍然能够定义护栏,如合规规则、财务上限和客户特定要求,以确保AI代理在执行任务时不会损害战略或客户目标。 

• 创意叙事和文案撰写代理

我们还将看到创意叙事和文案撰写代理的使用增加。这些代理将充当始终在线的创意合作伙伴,而不是简单地撰写广告——帮助广告策略师连接受众行为、表现数据和品牌声音,以跨渠道提供连贯、适应性强的叙事体验。

例如,从事汽车账户工作的广告策略师可以使用文案撰写代理来识别安全和可靠性信息在以家庭为导向的买家中推动更强的参与度,而表现和设计在研究特定车型的市场内购物者中更能引起共鸣。基于这些洞察,代理可以根据受众细分和渠道自动调整标题、行动号召和支持性文案。 

对于AdOps团队来说,这意味着更快的创意迭代、更少的手动刷新,以及随着营销活动表现而演变的叙事——而不是落后几天或几周。

• 自动化报告代理

报告通常感觉需要整个团队来提取数据、分析趋势、组装演示文稿并为每个客户定制洞察。今年,我们将看到自动化报告代理通过自主生成、分析和分发广告商整个投资组合中特定账户的表现报告来消除大部分负担。这些代理将从多个渠道编译数据,处理大型数据集以揭示趋势,并提供与每个客户目标一致的清晰、可操作的要点。

报告还将从静态摘要转变为实时表现智能。AI代理将持续监控营销活动变化——如竞价调整、预算重新分配或创意更新——评估其影响,并根据结果推荐下一步行动。

通过消除手动、耗时的报告工作流程,这些代理每周为AdOps团队节省数小时——这些时间可以重新投资于优化、战略规划和更强的客户关系。

随着这些工作流程的增长,整体编排代理也将出现,它结合了上述所有单个代理。编排代理将位于它们之上,管理优先事项、解决优化之间的冲突并确保行动与更广泛的业务目标保持一致,而不是取代特定工作流程的代理。随着广告商从单一AI用例转向完全由代理驱动的工作流程,这一层将变得越来越重要。

2026年最有效的广告商不会是使用更多AI的人,而是更有意识地使用它的人——将AI的优势与自动化的可预测性和控制相结合。通过在竞价、定向、预算、创意和报告方面部署专业化、专门构建的代理,AdOps团队可以从被动执行营销活动转向主动表现管理。结果将是更具可扩展性、更有韧性的广告运营。