过去几年，AI深刻改变了互联网广告的运作逻辑。
如果我们去观察谷歌、meta等公司的广告平台，会发现过去两年的升级几乎都是AI驱动的不同功能。
事实上，当我们仔细观察广告优化师的三大核心工作：出价、定向和创意，就会发现一个明显的现象——
前两者已经在AI驱动的自动化投放中实现了相当程度的机器替代，而创意这个领域，AI也在渐进式加速渗透。
这种现象背后的逻辑在于：相比出价和定向，创意生成的复杂度要更高。
出价和定向本质上是在处理结构化的数据和明确的规则，而创意则涉及到消费者认知、产品表达和情感共鸣等难以量化的要素。
如果说出价和定向的自动化是在解决"如何找到正确的人"和"如何优化成本"这样的技术问题，那么创意的自动化则是在挑战"如何打动人"这样更高维度的命题。
而这一轮AI的突破性进展本身就是一场内容生产方式的革命，腾讯广告"妙思"平台的2024年的一系列升级是这一变革的一个缩影。
这一系列升级之所以值得从业者关注，是因为它对AI广告创意生成这一工作流进行了多方位的改造。
这种改造体现在三个维度：
第一是行业化，妙思针对电商、直播、游戏、小说短剧、房产家居、汽车、金融等不同垂直领域，提供了差异化的解决方案。
这意味着AI不再是简单地生成通用创意，而是能够理解并适应各个行业的特定营销诉求。
第二是平台体验的优化，比如通过对跑量素材的分析来指导"好素材"制作，以及提供一键制作相似内容、一键分发到素材库等便捷功能。
第三是视频化，这是对当前市场需求的精准回应，通过提供文生视频、图生视频等多样化能力，满足了广告主日益增长的视频营销需求。
今天卫夕重点和大家来聊视频化过程中的重要进展——文生视频。
在12月7日，基于混元大模型的文生视频功能上线标志着妙思在AI视频创意生成领域迈出了重要的一步。
在传统的印象中，视频广告创意生产是一个复杂、耗时且成本高昂的过程，但今天，这个认知正在被改写。
那么，这种改变究竟意味着什么？我们从实际效果说起。
妙思文生视频入口
从技术表现来看，腾讯广告妙思文生视频的一个突出特点是其对语义的精准理解和表达。
如果说传统的AI视频生成往往像是一场"抽卡游戏"，需要多次尝试才能获得理想效果，那么妙思文生视频展现出了不俗的稳定性。
这种稳定性之所以重要，是因为它直接关系到广告创意的实用价值，从可用到好用之间有着巨大的差异。
一个小的细节是，当我们输入提示词时，模型能够高度还原我们期望的场景细节，这种精准度大大降低了创意生产的试错成本。
我输入如下提示词——
史诗级震撼场景，一头覆盖着闪耀青金色鳞片的巨龙盘旋于云海之上，龙翼展开长达百米，周身缠绕着蓝紫色的雷电，画面采用超广角仰拍视角，云层被龙翼搅动形成漩涡，远处是紫色的云。
输出的是下面的结果——
可以看到，妙思的文生视频非常精准地还原了提示词，其完成度和质感非常高。
而这样品质的视频如果让游戏团队的动画师去渲染，至少需要一天半的时间，这还不包括优化师和剪辑师反复沟通修复的时间，从效率的角度，这是立竿见影的提升。
事实上，视频是一个讲故事的媒介，其核心在于能否打造沉浸感的观看体验。
在这方面，妙思文生视频的表现同样可圈可点，其生成的视频具备高清大片质感，每个细节都经得起推敲。
更重要的是，它能够生成流畅、连贯、符合物理规律的运动镜头，这解决了人物动作、幅度、流畅性等一系列关键技术难题，以下是一些实际生成的效果
一个完整的视频创意系统其实包含两个维度，第一是创作自由度，第二是使用门槛。
从创作自由度来看，腾讯广告妙思的文生视频功能支持多种形式的创作，不仅可以按9:16的比例生成符合移动端消费场景的竖屏短视频，还能实现多镜头生成，通过AI自动完成转场和运镜。
从使用门槛来看，系统提供了运镜控制、运动笔刷等专业功能，同时也设计了光线、风格、电影类型、氛围、景别、相机运动等常用标签推荐，这让不太熟悉提示词写作的优化师也能快速上手。
从这个意义上，妙思文生视频不仅仅关注技术本身，更注重技术与实际应用场景的结合，用多个维度的细节让功能真正实用而不是沦为花哨的噱头。
从"降本增效"的角度来看，文生视频的价值是直观的——
首先，它大幅降低了视频创意的生产成本。
在传统模式下，一条视频广告的制作往往需要经过策划、拍摄、剪辑等多个环节，每个环节都需要专业人员参与。
现在，优化师可以直接通过文本描述生成所需的视频内容，这种效率的提升是直接的。
其次，文生视频大幅提升了视频创意的生产效率。
它有效降低了优化师与视频剪辑师之间的沟通成本，减少了创意从构思到实现的摩擦，让原本容易扯皮和互相抱怨的视频创意生成变得更顺畅。
的确，在刚开始的时候，对于妙思的文生视频，我们的预期并不高，原因在于，作为已经从业五年的优化师，已经看过太多的文生视频Demo，总觉得在效果上差点意思，毕竟要让用户真正下单，这中间对视频质量的要求是非常微妙的。
然而在腾讯广告运营同学的强烈安利下，我们在妙思上试了几个，发现结果超出预期，尽管偶尔也会翻车，但整体的可用性是很不错的，有很多的细节，另外是比我们自己拍产量高了一个数量级，以前我需要和剪辑师反复沟通好多轮才能搞定一个创意，现在我有什么新想法，分分钟就可以可以出结果，创意试验变简单了。
从结果来看，AI生成的视频消耗目前尽管还是比我们自己拍的占比要少，但很显然成本也更低，我们还会继续在妙思上尝试和摸索，也希望视频产品能持续迭代。
一位广州的女装品牌投放优化师说。
三、优化师在大模型时代的行动指南面对AI生成视频这样的技术变革，广告优化师的角色和技能需求也在发生潜移默化的转变。
那么，在AI驱动营销的新阶段，优化师应该如何调整自己的发展方向？
如果说传统优化师更多关注的是投放策略和效果优化，那么在大模型时代，优化师需要具备更全面的技能树，需要对AI工具有更深刻的理解、对投放的产品有更专业的洞察以及更强的跨专业协作的能力。
具体而言，优化师需要在"道"与"术"两个层面进行职业重塑
在"道"的层面，优化师需要对自己服务的业务和产品有更深刻的理解，掌握更多的营销Know How。
简单地说，假如你投放的是新能源汽车，那么，你需要对这款车的外观、内饰、性能、续航、座舱、智驾、安全都要有深入了解，同时还要知道它对比竞品有哪些特点和优势，还需要进一步知道目标消费者更在意那个维度，才可能有针对性地使用AI制作创意。
在"术"的层面，优化师需要学习AI使用的技能，比如做视频创意，就需要掌握视频生成提示词的撰写技巧。
很显然，视频生成的提示词和文本生成的提示词是有区别。
一个优秀的视频提示词应该包含哪些要素？
从混元的官方建议和优化师的实践来看，一个行之有效的提示词结构可以概括为：主体+场景+运动+(风格表达)+(氛围描述)+(运镜方式)+(光线)+(景别)。
这种结构从多种维度定义了视频的精准度，相当于给目标视频划了一道框，可以有效提高视频结果的可用性。
同时，善用官方提供的相关功能也同样重要，妙思的文生视频也非常贴心地提供了灵感提示，有非常丰富的优秀提示词可供优化师参考，学习这些灵感可以帮助优化师快速找到手感。
此外，优化师还需要持续学习更多细致的AI创意技巧和功能，比如充分利用AI工具提供的常用标签等，再比如建立起数据反馈优化的闭环，通过实际效果不断调整和优化提示词来提升结果。
一个简单的道理是，你使用AI，你的竞争对手也使用AI，那么你如何取得更好的效果？
答案是：一方面你需要对业务比他理解的更深刻，另一方面，你要有更好地和AI打交道的能力。
从这个意义上，AI对优化师传统职能的冲击，与其说是挑战，不如说是机遇，技术的进化让优化师有机会突破原有的职业天花板，建立维度更高的技能。
结语在一年前OpenAI的Sora发布的时候，业界普遍认为它所代表的科幻级视频生成大概率不会很快到来，然而，产业界在视频生成领域的狂奔打破了行业保守的预期。
互联网广告行业从来都是业界领先技术的应用前沿阵地，我们没有任何理由认为视频广告创意生成会长时间停留在现有水平。
因此，用贝叶斯公式不断观察、调整、迭代我们在广告投放中的打法，和平台的最新工具一起共振，才是新一代广告人为数不多的理性选择。
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