AI如何提高效率的表达，是当下大厂对外叙事的标准模板。可能会在某些具体业务层面，给出一些数据反馈，但是大部分时候，这仍然是一种模糊状态。

直到今年Q3 财报发布，我们终于在部分互联网公司的财报披露中，找到一些可量化的指标，而且主要集中在广告和营销。

比如，百度和快手明确列出「AI广告」或「AI营销」对应的收入：百度AI原生营销服务收入达28亿元，同比增长262%；同期快手线上营销服务收入达201亿元，同比增长14%，并且首次披露OneRec在广告领域带动Q3收入约4%-5%的提升。

尽管他们的战略意图和处境不尽相同——百度正迫切寻求增长引擎的转换，传统搜索广告的贡献，江河日下；快手则渴望在AI语境下寻求新的加速度。但同时，两家公司都严重依赖广告收入，AI 成为他们唯一的动能和机会。

这些维度和指标，对百度和快手意义很大，对行业是否有参考价值？大模型重塑营销似乎势在必行，是否意味着AI广告的黄金时代到来了？

广告增长全靠AI？

百度和快手最先把AI营销或AI广告相关的指标单列出来，也是有原因的。

广告业务在两家公司的营收结构中均占据重要地位：百度核心在线营销服务占总收入的53%，快手线上营销服务占比超 56%。如果他们要讲AI增长，对广告收入的影响首当其冲。

尤其对百度而言，AI 甚至已经成为救命稻草。

2025年Q3，百度集团总收入321亿，同比下降7%，净亏损达112亿。而百度核心广告收入同比下降18%至153亿元，这已经是搜索引擎广告连续六个季度下滑。

百度迫切地需要一个新的动能，扛起传统业务下滑带来的部分压力。AI是最顺理成章的叙事。

百度首次披露的AI业务相关营业收入约100亿元，同比增幅超50%，占总营收比重超过30%。其中，被百度加重的版块正是AI原生营销业务，在AI相关收入占比达到 53%。

这部分新披露的收入为28 亿元，同比涨幅为262%，占核心在线营销收入的比例从 2024 年Q3的4%跃升至当前的18%。可以说是名副其实的「第二增长曲线」，是对冲传统搜索广告下滑的唯一动能。

百度AI原生营销服务是百度基于文心大模型构建的营销体系，结合百度智能体、数字人和百度轻舸投放平台、擎舵AIGC工具，形成的一套完整的AI原生营销解决方案。

早在去年的百度热AI营销大会上，百度副总裁陈一凡曾表示，已有超7成客户使用百度AI营销服务。

2025年第一季度，百度公布了为数不多的增长指标，都跟AI相关：超过 2.9万家广告主通过百度智能体进行日常广告投放，智能体为广告主带来的收入同比增长 30 倍，占百度核心在线营销收入的 9%。

相比百度把AI营销视作摆脱困境的最好途径，快手对AI的预期则是成为新增量。

快手可能是最早披露AI相关收入的互联网公司，最早是可灵的用户规模和收入，在之前几个季度开始对外公布AI驱动营销的增长指标。毕竟线上营销服务是快手收入的大头。

比如UAX（全自动投放），2025 年前三个季度快手外循环消耗比例一路攀升，从60%、65%到70%。也就是说，广告主对智能投放的效果给予了认可。

而到了2025年Q3财报发布时，快手对AI 赋能营销给予了更积极的表述，首次披露 OneRec（端到端生成大模型） 在广告领域带动Q3收入约 4%-5%的提升，更早前的数据是，OneRec已覆盖快手平台25%的峰值流量。

这也使得快手的营收基本保持双位数的增长。2025年Q3，快手总营收同比增长14.2%至356亿元。其中，线上营销服务收入达201亿元，同比增长14%，在总收入占比为56.5%。

不止百度和快手，互联网公司受惠于AI最典型的其实是Meta。

Meta在确定AI赋能基建的五大主线里，排名第一的就是广告效率，因为Meta 98%的收入来自广告。2025 年Q3，Meta Al月活用户超10亿，广告收入同比增 26%，广告展示量同比增 14%，平均广告价格同比增 10%。

广告成了互联网公司在大模型投入之后，最先回本，甚至直接变现效率最快的领域。

AI重塑营销新秩序

AI在广告领域的应用并非近几年才出现，只不过在很长一段时间里，AI只是作为降本增效的辅助工具。现在AI 则几乎重新塑造了营销秩序。

新一代AI技术带来了根本性变革，理想中的AI广告，不再只满足于匹配的工作，而是能够深度理解用户的实时意图与场景，动态生成独一无二的广告内容。在这种模式下，人类只需要做目标设定，需求洞察、内容生成、投放、复购的全链路工作都能由AI自主完成。

这种「AI原生」思维首先在重塑互联网公司的创作生态。

今年9月，AI生成工具Vibes上线后，Meta媒体生成量增长超10倍，用户日均创建超 200亿张 AI图片。AI生成，首当其冲利好中小商家，据说200万广告主已采用Meta的视频生成功能。

国内互联网公司，百度和快手，包括阿里、腾讯、字节旗下，都有A素材创意生产工具。2025年Q3，快手AIGC 营销素材带来的服务消耗额超 30 亿元。

除此之外，AI对各个互联网平台带来直接贡献、甚至可量化的就是投放。

2024年，快手基于大模型推理上线了UAX（全自动投放），一年时间，UAX的客户渗透率就接近60%，在短剧、小说等内容消费行业，UAX的渗透率更是高达96%。短时间内之所以有如此高的应用比例，核心在于UAX的使用让客户广告投放冷启成功率提升了25%。

这种全自动投放的策略，其实此前已经在拼多多、淘宝和京东等电商平台应用。大概逻辑是，广告主通常只需设定一个核心目标，如整体GMV或投放ROI，然后给出自己的预算，系统便会自动分配预算、选择素材、定向人群，并优化投放过程。

这几乎已经成了平台广告的投放趋势。

过去，只要有投放行为，广告主需要配备专人负责「盯盘」，预算消耗和转化情况如何，是否需要调整策略，替换素材等等，这些全靠人为经验来处理。现在几乎很多时候都交给AI 托管。

比如众安在线负责人曾公开分享借助百度旗下的轻舸通过智能生成Prompt、自动理解业务、AI MAX智能拓量等方式，实现22%增量的同时，成本降低30%，转化率提升7%以上。

2025年，Meta 也做出一个重要举动，淘汰自动广告（Automated Ads）产品，将重心转向AI 驱动的广告套件 Advantage+。相比前者解决低门槛投放需求给出的更简化的投放方式，后者是AI驱动的实时优化，自动化程度更高的新范式。2025年Q3财报，Meta给出的数据是，Advantage+使广告主获客成本下降 14%。

Advantage+效力的发挥，部分也是Meta AI广告推荐模型的功劳。因为此模型使用更多信号和更长上下文信息，Instagram和Facebook广告转化率分别提升5%和3%。

最重要的是，AI技术能显著提高平台用户留存率和活跃度，进而间接带动用户规模扩张。

快手在8月的光合大会上曾披露，OneRec目前已覆盖快手平台25%的峰值流量，通过端到端优化推荐问题和排序，推动平台总时长增长超1%，同推荐请求下计算成本降至传统引擎的约10%。

Meta曾通过AI内容推荐系统改进，在半年时间内，Facebook和Instagram上的用户使用时长分别提升了7%和 6%。此外将LLM融入内容推荐系统，在Threads中测试基于Llama模型的推荐系统，提升用户使用时长10%。

从广告变现角度来看，用户停留越久、场景越丰富，广告库存和精准度就越高。而平台积累的海量用户行为数据，又能能让AI模型对用户偏好和广告匹配度的理解更加精细，形成「量质齐升」的良性循环。

AI广告的下一站

实际上，因为AI水平的成熟，广告已经成为各个互联网巨头优化最为积极的领域，也是比赛成绩最激烈的所在。

2025年Q3，B站广告业务营收25.7亿元，同比激增23%，带动净利润暴涨233%，AI相关广告收入增长近90%；

腾讯广告以21%的收入增速，达到了过去六个季度以来的新高峰，腾讯广告AIM+智能投放系统则将广告主的平均操作成本大幅降低了80%；甚至包括一度对广告嗤之以鼻的ChatGPT，也被曝出将引入广告，代码提到「搜索广告轮播」。

AI对广告业的革新已经形成全球范围的浪潮。

据高盛研究显示，A技术正重构广告行业4700亿美元利润池，涉及传统广告向数字渠道转移「1700亿美元」、创意自动化「1140亿美元」、广告技术整合「250亿美元」和代理生态系统「1610亿美元」。Statista曾预测2025年全球AI广告支出将超350亿美元，其中生成式AI应用占比达45%。

巨头青睐AI广告，说到底还是因为AI军备竞赛耗费巨大，他们迫切地需要找到能够快速产生现金流的业务、来为梦想输送「血液」，而广告作为最成熟的变现路径之一，可以直接拉动营收增长。

与此同时，广告还可以为科技巨头提供一个近乎完美的试验场，能够检验其AI技术是否真的具备商业实用价值。

尽管眼前成绩亮眼，前景一片光明，但AI广告还是显得有些急功近利。

根据CTR「央视市场研究」发布的《2025中国广告主营销趋势调查报告》，53.1%的广告主会在创意内容生成中使用AIGC技术，高于数据分析、客户服务等环节，其中有接近20%的广告主，在视频创作中超50%的环节需要借助AI。

与之相对的，是《2025 AI+生成式营销产业研究蓝皮书》的相关调研显示，78%的消费者表示能大致识别出AI生成的广告内容，其中超过半数达到59%，普遍认为其「缺乏真实情感」。

在汽车、金融、房产等高决策成本品类中，消费者对纯AI广告的信任度比快消品低35%，更看重AI在「信息分析」而非「创意决策」中的作用。

另一个挑战在于，AI的智能是建立在海量数据的喂养之上。而当前的互联网环境下，各大平台之间的数据壁垒森严，算法高度依赖用户在平台上的历史行为数据。

以Meta为例，有案例显示，一个没有任何历史数据的新用户，在使用Advantage+的受众定位功能时，转化率可能会降低多达50%。也就是说，AI在面对完全没有历史数据的新用户时，还需要一段「冷启动」学习期。

除了技术层面的挑战，AI广告还需要面对投入回报比的平衡。尽管AI广告已经在商业层面展现出一定价值，但还没有一家公司能单靠AI广告业务实现正向现金流。面对AI高昂的研发投入，AI广告的「补血」之路仍需时日。

不管怎样，AI与广告的深度融合已不可逆转。技术总会向前，而这场变革的下一程，或许还有更为汹涌的浪潮。