近些年，越來越卷的手遊市場背景下，投放買量也成了各家廠商的“兵家必爭之地”。從拔籤子到“左加右減跑酷”再到名人代言，各家投放最佳化師想破腦袋，各種奇招怪招層出不窮。但這種劍拔弩張的場面，可能即將要被AI打破了？

就在最近的GDC 2025上，一家號稱“AI驅動廣告”的投放公司INCYMO登上講臺，並面向各地開發者宣佈了一些聽起來“好得不太真實”的成果：由INCYMO的AI構思的廣告創意，在第一次迭代後就比肩了客戶表現最好的廣告基準，並且隨著第二次和第三次迭代，資料表現還在不斷提升。這家公司自豪地表示：“這是對遊戲營銷未來的一瞥”。

吹得如此玄幻，究竟是什麼原理？據介紹，INCYMO希望藉助人工智慧技術，實現手遊遊戲廣告創意的自動生成和智慧最佳化，利用機器學習和資料分析能力，根據遊戲產品的特性及目標受眾，自動生成多樣化的創意廣告素材，避免了傳統廣告製作中繁瑣的人工設計環節。

據瞭解，這家公司由幾位廣告創意領域的高管和AI初創公司的技術人員創立。而他們希望，基於INCYMO平臺的AI自動化能力，未來他們能幫助中小團隊在投放領域和頂級工作室同臺競爭。

在目前為止，將各類工作一股腦扔給INCYMO進行AI處理、直接一鍵生成指令碼，這還並不現實。這家公司推薦使用平臺內建的“半自動工作流”：首先向平臺內上傳一個遊戲連結，然後選擇一個簡報規則，緊接著上傳遊戲錄影或遊戲影片創意（最長 60 秒），讓平臺瞭解你的遊戲內容。

完成這一步後，客戶就可以接收由INCYMO生成的“競爭對手訊號”和“表現最佳趨勢”相關的創意簡報。緊接著，在平臺內為一輪測試製作至少 4 個影片廣告，針對使用者參與度和CPI進行最佳化。隨後要做的就是測試、迭代、擴充套件，並不斷迴圈。

比如在GDC上，INCYMO展示了和一家名為GameGears的工作室合作的歷程。這家工作室提供了自己過往的遊戲創意，並按照內部KPI對其進行了分類，從中識別出了表現更好和表現不佳的廣告型別。隨後INCYMO自動化生成了相關的簡報，從中總結出了提升廣告效果的見解，包括“將UFO作為廣告主角”等，避免某些在過去表現不佳的遊戲機制展示。

最後，GameGears向INCYMO上傳了廣告創意素材資產，由 INCYMO團隊基於此前的創意簡報內容進行人工製作。結果顯示，在第一輪生成的四條廣告中，有一條在關鍵KPI上超過了GameGears自己的廣告。第二次迭代後，有兩條超過了基準，並將每千次展示收入從1.96提升到2.55。第三次迭代後，結合GameGears的反饋，讓其中四條影片中的三條超過了KPI基準線。INCYMO據此認為，“人工智慧驅動的洞察和結構化的創意製作的確能夠實現效能突破”。

透過二次迭代產出的廣告素材

跳出INCYMO透過PPT編制的漂亮話術，我們也不難看出，其實這家公司提供的廣告解決方案中，人工智慧的參與程度並不深。更多時候，INCYMO只是透過AI幫助遊戲公司總結投放資料情況、識別競對亮點，但真正意義上使用生成式AI進行廣告產出環節並不算多。或許它的確能夠幫助廣告投放人員縮短一些創意產出週期，但距離我們所想象的“AI一鍵生成廣告創意”還相差甚遠。

尤其是INCYMO目前所主推的，為中小公司甚至零經驗公司提供廣告創意迭代方案的主張，都讓GameLook對它實際能產生多少賦能效果產生懷疑。一方面，近些年西方公司在創意廣告上“卷”的程度已經被中國公司遠遠落下，一方面缺乏經驗的中小企業的投放效果KPI天然遠遠弱於大企業。而對“差等生”進行提分，是否值得用上、必須用上AI的大棒？恐怕未必。

國內出海遊戲，一股腦選擇“左加右減”買量素材

不僅如此，INCYMO目前展示出的方案，更多仍然是基於現有的創意和市場中的創意進行進一步最佳化，確實加速了高價值素材的批次生產，但並無助於遊戲公司生成原創的具有創新性、和高點選轉化率的廣告素材。

或許對於INCYMO所預想的目標客戶群體，即在西方市場主營休閒遊戲業務、年收入在十萬美元到數十萬不等的中小型開發者來說，其提供的方案能夠帶來一些便利，但站在中國開發者的立場，GameLook認為INCYMO提出的這一AI方案帶來的提升。

從上市公司財報來看，事實上早已經有不少國內公司將AI實際運用在發行廣告投放環節，並取得了實打實的降本成果。如友誼時光在最新年報中表示，在發行環節透過使用AI，“市場反饋資料分析動態生成買量策略，最佳化廣告方案與素材，精準匹配使用者畫像，提升轉化效率。”

而愷英網路總經理沈軍早在2023年就在其主題演講中指出，透過AI大量投放以及市場效果的反向推理分析，形成AI自動分析模型，可可以提高投放素材的生成效果，降低獲客成本。有了資料投放模型後，研發人員可以繞開素材製作人員，直接在產品研發過程中對未來投放效果的素材進行製作，減少研發和發行公司之間的溝通成本，提高了投放效率。

其實從終局思維進行思考，利用AI大模型進行全自動的資料分析、創意生成、剪輯產出、甚至是執行最終的投放，這必定是遊戲行業的最終形態。但無論如何，INCYMO呈現的這個案例也的確向我們稍稍解開廣告投放行業的一角。

從後臺統計情況來看，對於一個熱門遊戲產品，在一年時間內投放數千、乃至上萬條去重廣告如今已成常態，這些素材往往還涉及圖片、影片、文字等多種媒介型別和多種語言。如此大量的素材預備，其中必然有大量可以憑藉AI減少重複性勞作、增加產出效率的環節。只不過能夠提供這類能力的完整技術方案究竟何時出現，目前恐怕還要打個問號。