摘要：近期，巨量引擎的官方文档《下载行业UBA深转投放模式升级规划 for 全行业「对客」 》明确指出：还有不到一个月，该广告平台将“全切自动化投放”。
近期，巨量引擎的官方文档《下载行业UBA深转投放模式升级规划 for 全行业「对客」 》明确指出：还有不到一个月，该广告平台将“全切自动化投放”。
消息一出，各大优化师群瞬间炸开了锅：
手动调价、卡版位、筛定向这些“祖传手艺”马上要列入非遗名录了。
这场关于“优化师未来”的讨论，虽然带着些调侃，但背后的焦虑却很真实。
其实不只巨量，随着AI技术的急速发展以及信息流平台流量竞争日趋激烈，各家都在加速推进智能自动化投放的进程，比如百度的轻舸AIMax、比如腾讯广告3.0。这场由AI掀起的行业变革，早已不是茶余饭后的谈资，而是悬在每个优化师头顶的达摩克利斯之剑。
作为从百度十分系统（当时广告点击单价10分钱）入行的老登，我已经不止一次的经历技术进步对这个行业的冲击，也惶恐焦虑不知所措过，第一反应也曾是这些自动化功能，不是来帮媒体骗我加大预算就是来抢我饭碗的。但在后面相处的过程中慢慢发现：真正的危机不是工具进化，而是思维固化。
AI不会淘汰优化师，只会淘汰不用AI的优化师。
01
一个濒死项目的重生启示
给大家分享一个我们团队在去年，靠“AI捡回一条命”的真实案例。
我们团队在24年推广一个中级经济师项目，考试前两个月，自然流量开始激增，本以为是个放量的好时机，没想到投放数据却开始崩盘：
• CPA 飙升到 280 元，线索有效率跌破 40%
• 同行疯狂加预算抢量，反而越砸越亏
• 项目组一度考虑缩减预算，及时止损
按常规数据分析后，做了一些细节调整，但几乎没用。随着流量的持续走高，竞对的投入也在加大，找不到核心问题就无法破局。
后来，我们换了个思路，利用轻舸AI的诊断功能对投放数据进行深度分析，并结合手头已有的数据，终于有了一些不一样的发现。
问题一：预算分配“大锅饭”，高峰期“哑火”
考前两个月，随着搜索量大幅上升，考生的行为模式发生显著变化（如深夜复习人数增加），但预算仍按日均分配，导致高峰期竞争力不足，错失优质流量。
解决方案：
启用轻舸「预算沙盘」模拟测试，发现将40%预算集中在20:00-22:00冲刺时段，可降低23%成本。结合轻舸AI用户行为分析，每日18:00-22:00对目标人群溢价15%，精准捕捉“押题班”等搜索高峰。通过5种分配策略模拟，最终选择“前低后高”模式，避免预算过早消耗。
问题二：无脑滥用AIGC素材
随着AIGC的普及乃至滥用，素材陷入同质化困局，AIGC素材CTR卡在3%，学员反馈“像机器人念经”。
解决方案：
当设计师吐槽AIGC素材冰冷时，我们改变了利用AI的方式，建立「三段式流水线」：
1. AI批量生成框架——基于100条“逆袭故事”剧本（冲突—转折—结果），覆盖建造师、经济师等多个场景，确保内容多样性。
2. 增加人性化元素——在素材中植入真实学员声纹，如“考完工资涨2000”的录音，使内容更具说服力，CTR提升83%。
3. 动态数据强化信任——使用擎舵工具嵌入实时通过率、薪资涨幅等数据，并采用品牌色+职业前景可视化呈现，提升信息可信度。
在不同平台也是采取了不同的适配策略，比如：
抖音短视频——前3秒突出冲突画面（如“撕毁旧证书”），搭配紧迫感文案（“最后7席！”）
朋友圈广告——采用“政策解读+备考时间轴”结构，关键数据红框高亮，强化吸引力。
问题三：转化路径有断点，煮熟的鸭子飞了
通过轻舸AI的深度转化模型追踪，发现70%的用户在试听课程后48小时内流失。进一步分析后，我们意识到，传统留资链路中存在3小时的响应真空期，错失了及时触达和转化的最佳时机。
解决方案：
协同运营团队重构转化链路，设计了“AI外呼试学—测评报告—直播间转化”的三步流程，并增加“学习规划师”实时跟进环节，最终将7日转化率提升至21%。
此外，因为距离考试已经越来越近了，这时能快速渡过冷启动就显得更加重要：
我们采用了人群锁+出价锁的双锁策略，利用【轻舸智能拓展增量词库】创建「22-40岁+搜索职业转型+本科以上」高潜人群包，并采用智能放量+150%出价组合，提高竞价优势。
与此同时，我们导入2000+历史付费用户行为数据，加速AI学习轨迹，并每2小时检查人群覆盖情况（学历、职业标签等），确保模型精准度。最终，我们相比以往更快地完成了模型驯化，成功度过冷启动。
最终在短时间内实现了项目的起死回生：
CPA从280元降至201元（↓28%）
7日转化率提升至21%（行业均值15%）
高峰期日均线索量突破300条
ROI稳定1:3+（行业基准1:2）
无效线索率从45%压缩至12%
02
人机共舞：
从“搬砖人”到“策略家”的进化
回想一下，几年前，我们团队日常被出价调整、数据报表和素材拼接填满，就像流水线上的操作工。
如今，UBA智能投放工具已经接管了80%的机械操作，UBL线索智投将车系ARPU提升了50%。Nobid最大转化出价策略像不知疲倦的操盘手，24小时优化着千万级流量池的预算分配。AI生成的预测报表在黎明前就已躺在邮箱，用红蓝曲线勾勒出今日的流量走势。
我常开玩笑说，现在的系统比很多初入行的小朋友更懂如何守住CPA红线。
主观能动性强的优化师转型为了AI训导员——通过设置"25-35岁育儿人群但排除竞品用户"精细化否定包划定算法边界，用历史数据喂养模型将冷启动周期压缩至48小时，建立CTR连降15%即换素材的预警规则，教会AI理解业务底线。
到了24年下半年，随着人机共生后的深入，我们的优化师已经开始理解有些事情是AI也做不到的了。
上周，我们为某个手游客户制定新阶段投放策略时，项目负责人没有急着调整出价，而是先潜入玩家社区分析留存断点，发现70%的流失发生在新手教程第三关。
于是我们重新设计素材叙事逻辑，将核心玩法教学前置，配合直播间实时答疑，使次留率提升37%。实现从流量采买者向产品体验设计师的跨越。
在创意战场，我们也在试着构建人机协作的新范式。利用AI工具解构爆款素材时，发现高转化视频都在前3秒植入"悬念冲突"，但生搬硬套导致品牌认知混淆。
后来我们尝试在汽车广告中，用轮胎摩擦声替代夸张音效，既保留数据验证的节奏框架，又植入品牌独有的机械美学，CTR提升22%的同时，品牌搜索量增长15%。这印证了我的信条：机器提供骨架，人类赋予灵魂。
这个进化历程揭示出清晰的路径：
当机器接管执行层，人类就向上突破到策略层；
当AI占据策略高地，我们就向更上游的生态层迁移。
至此，优化师的价值坐标已清晰呈现：我们设计规则而非执行规则，我们培育生态而非操控工具。
03
拥抱智变：
别学炒粉了，学怎么“驯服”AI吧！
据IDC预测，2027年75%的广告优化动作将由AI自主完成，但策略规划类岗位需求将增长300%。
AI把调价格、盯数据这些重复活都包了，咱们该高兴才对！但别真当甩手掌柜——现在比的是谁能用好AI工具，同时做机器做不到的事：比如研究用户心理设计转化链路，在爆款套路里植入品牌特色，从社区讨论挖真实痛点。
精明的优化师已完成角色进化：让AI担任24小时在线的「执行助理」，自己转型为「策略指挥官」。当系统自动执行投放计划时，你在构思如何将VR沉浸式体验融入广告叙事；当算法实时调整出价策略时，你在破译玩家为何在第三关弃游。
所以，先别急着投手改骑手了！肯思考的优化师不会被淘汰，只是换玩法了。就像当年汽车取代马车，好的车夫转型成了司机。咱们要做的，就是抓紧学会「驾驶」AI，在它处理数据报表的时候，腾出手来搞更有价值的战略布局和创意策划。
最后一句忠告：
当AI开始优化广告时，你要优化的第一个对象就是——你自己。
来源：文化的大汉