当AI开始替品牌“胡说八道”，谁在为失控的算法买单？

文 | 强调Next

消费者已经在骂了，品牌总部却还没看过自己的广告。

这是“剪吊牌”风波里最尴尬的一幕。10月12日，新浪财经《BUG》栏目致电回力，市场部工作人员表示尚未看到涉事广告，已记录并反馈。匹克客服则称，授权店可以独立发布广告，不需要总部审核。

这批广告用相似的剧情劝顾客别退货，部分画面标有AI生成。它们是否出自同一家制作方，尚无明确结论。但品牌已经暴露了一个问题：允许经销商卖货，事实上也让他们获得了替品牌说话的权力。

过去，这种失控受制于制作能力。如今，一家店、一名运营就能借助AI不断生成新广告。总部放出去的权限没变，渠道使用这些权限的能力和效果却变了。

AI营销已经走到这个阶段。央视市场研究2026年对超过200家企业营销中高层人员的调查显示，94.1%的受访广告主已投入AI营销应用，但60.3%对成效的评价仍是“一般”。工具普及得很快，买来之后怎么用好，远没有形成共识。

对品牌来说，AI带来的的首个难题是：当广告可以不断生成、改写和投放，怎样让每个版本都守住同样的产品事实和品牌立场？

审过原稿，AI也可能投出另一条广告

AI营销最容易让老板心动的，是省钱。过去要找编导、演员和剪辑的工作，现在输入商品信息就能开始做。一条不满意，可以接着生成，直到挑出能用的版本。

但内容数量增加之后，原来逐条过稿的办法就会吃紧。这种情况下，品牌团队很容易退一步：先审模板，换人物、换场景、换几句台词，这些都交给运营处理。

问题恰好可能出在这“几句台词”里。

以服装广告为例，从“面料耐穿”改成“怎么穿都不坏”，看起来只是语气更有力，实际上已经换了一个产品承诺。优惠条件省掉几个字，也可能让原本有限定的折扣听起来人人都能享受。画面和Logo都没变，品牌说出去的话却变了。

而且，修改未必止于上传之前。巨量引擎的即创可以批量生成脚本和成片，将素材同步到广告账户，再分析表现；Google Ads则提供自动生成文字、优化图片和视频等功能。开启相关功能后，品牌面对的已经是一批不断组合、调整的内容，审核过一份原稿，不能保证看过所有投放版本。

过去，优化广告主要是决定把一条广告投给谁；生成式AI又往前走了一步，开始参与决定这条广告说什么。

针对不同人换一种表达，本来是AI的优势。可品牌也得分清，哪些可以变，哪些必须保持一致。AI可以换生活场景，不能顺手改产品材质。AI可以调整语气，不能把售后条件一并“优化”掉。

AI越能自由发挥，品牌越需要提前说清楚它不能改什么。只在发布前加一道人工签字，已经不够了。

给算法立规矩，比考核员工更难

“符合品牌调性”“尊重消费者”，这些要求写进品牌手册没有问题，拿来约束AI却太含糊。

剪吊牌广告就是一个例子。即使画面没有违规词，也可能让消费者感到被冒犯。只让系统查敏感词，很难发现剧情把顾客放在了什么位置：一个想退货的人，被商家用剪刀替他做了决定。

品牌得把笼统的要求拆成具体判断。例如，不把正常退换货描述成占便宜，不用剥夺顾客选择的剧情催促下单；优惠文案必须保留适用条件，不能让模型为了简洁自行删除。再配上通过和不通过的样例，运营人员与AI才有共同的参照。

广告平台已经在往这个方向补能力。Google Ads测试中的“文字规范”功能，允许广告主排除特定词语，也能限制AI使用某些概念、联想和表达方式。它的官方说明特意举例：想避免广告出现价格，单独屏蔽美元符号并不够，需要明确要求不要生成价格信息。

这个细节说明了新旧管理方式的区别。过去主要检查成片里有没有不合适的内容，现在还要在生成之前，把不允许出现的表达告诉系统。

但禁令只能解决一半问题。品牌还得提供一套可靠的产品资料，让AI知道可以说什么：面料成分以哪份资料为准，哪些功能有依据，这轮促销何时结束。经销商可以用这些资料生成不同版本，不能各自拿旧商品页、同行广告和随手写的卖点喂给模型。

这也给品牌总部提供了新的用处。与其要求每家店自己摸索、再等总部挑错，不如提供经过确认的图片、卖点和脚本，让守规则的内容更容易做出来。AI可以帮助品牌把好素材送到更多门店，前提是总部先把素材管好。

规则还得能跟着问题更新。某种剧情翻车后，不能只删掉被曝光的那条，再放任同一模板换个人物继续生成。Google上述功能已有一个值得参考的设计：更新文字限制时，不符合新规范的既有自动生成素材也会停止投放。这类功能仍有适用范围和能力限制，但管理思路很明确，发现一次错误，要能处理同类内容。

被转化率绑架的广告，正在杀死品牌口碑

即便商品没画错、文案没说错，AI广告仍然可能伤害品牌。剪吊牌的冒犯，就很难靠核对商品参数发现。

这涉及一个更深的问题：系统究竟在学习什么？

Meta研究人员2025年发表的一项研究，为此提供了具体参照。他们用历史广告表现作为奖励信号，训练广告文案模型AdLlama。在持续10周、覆盖近3.5万家广告主和64万个广告变体的A/B测试中，新模型的点击率比使用精选广告训练的另一模型相对提高了6.7%。

这个结果证明，依据广告表现训练模型，能够改善点击效果。但6.7%是点击率增幅，不能直接当作销售额、利润或品牌信任的增幅。广告被点开之后，消费者是否觉得受骗、是否退款，或许意味着更高的成本。

笔者曾在一家在线教育公司的品牌部门工作时，就经历过这种分裂。信息流投放归销售部门，团队考核看线索成本和下单量。夸大提分效果、刻意放大用户焦虑的素材，只要能带来线索，就很难被叫停。品牌部门可以提意见、开会，偶尔拦下一两条，但担忧影响不了对方的奖金。

AI让这种矛盾更难处理。它能够根据团队选中的素材继续生成、测试、放大。假如团队始终奖励当期转化，品牌部门面对的就会是一批批更擅长完成这个任务的广告。

因此，审核不能只是品牌部门的一项义务，它还得对应实际权限。运营可以生成和测试多个版本，但新增功效承诺、改变优惠条件、采用容易引起争议的剧情，需要重新确认。总部要能看到渠道实际投放的内容，并通过账户权限或授权约定，获得暂停问题广告的办法。

考核也要跟上。测试一批AI素材时，除了比较点击率和下单成本，还应追踪退款、投诉及复购；评估口碑，则需要另设消费者调查，不能拿点击率代替。短期数据好看、后续问题明显的素材，不该继续成为下一轮生成的样板。

这会增加管理成本，但制作费用下降并不意味着整个营销过程都该同步减员省钱。AI省下来的钱，有一部分需要花在准确性和控制能力上。

回到剪吊牌风波，AI把替品牌开口的门槛降得很低，品牌就更需要管住发声的依据、权限和结果。经销商可以获得更强的创作能力，却不能因此自行扩大产品承诺、改写品牌对顾客的态度。

AI时代的品牌管理做得好不好，今后还要看：消费者看到一条广告时，总部能不能说清它依据什么生成、经过谁确认，出了问题又由谁停下来。