代理广告经济：从关注到行动

科技、媒体与电信业务部代理广告经济：从注意力到 行动 随着人工智能改变消费者发现产品和衡量影响力的方式，广告价值将转向能够塑造所见、所选和所购的参与者。 与以往广告领域的科技颠覆类似，消费者和企业的快速采纳人工智能将成为增长引擎、不连续性的来源，并将加速生态系统中已经发生的诸多构造性转变。在我们调查的广告商中，四分之三的人预计人工智能将增加总体媒体支出，三分之一的人认为它将推动广告支出回报率（ROAS）至少增长10%。1 与此同时，广告支出可能继续脱离开放互联网，而绕过代理机构和程序化中介的直接媒体交易将占据更大份额。 过去二十年里，数字广告一直遵循着一个相对简单的模式：品牌付费以获取可用消费者注意力—无论是通过搜索结果、网页还是广告位——越来越多的科技和数据中介机构以及营销服务提供商，将注意力买方与卖方连接起来。该系统是为一个明显细分化的消费者漏斗、人类决策以及显著的数据不对称性和碎片化而构建的。 那种模式正开始改变。现在越来越多的消费者使用人工智能工具来研究和决定购买什么，随着时间的推移，代理采购决策可能仅需有限的主动人工输入即可发生。广告商已经感受到了这种转变：超过50%的人表示他们相信人工智能已经重塑了发现和考虑（用户）的过程。2 结果是，对于营销人员而言，成功不再仅仅是确保带有品牌控制的创意能够获得数据驱动的展示。越来越多地，成功在于被系统所呈现、推荐和选择，而这些系统正在塑造消费者看到和购买的内容。基于专有研究、对广告决策者的调查以及与广告经济各领域专家的访谈，本文探讨了人工智能如何重塑广告经济，价值如何在生态系统中转移，以及领导者可以采取哪些措施来重新定位以获得优势。鉴于技术和其影响正在迅速发展，本文仅反映截至2026年6月的市场现状和我们的观点。 三种人工智能转变正在重新定义媒体和广告 在人工智能改变广告生态系统的众多方式中，有三种最为重要。 1. 注意力与流量正向人工智能环境集中。 消费者发现越来越多地从开放网络转向由人工智能驱动的环境。现在超过50%的谷歌搜索包含人工智能生成的概述。3 到2030年，有20%到50%的传统开放网络搜索流量可能面临风险。4 这并不仅限于公开网络；可以说，更大的转变正在围墙花园内部发生——社交媒体和其他科技平台将发现、购买、衡量、受众数据和交易可见性整合于同一环境。如今，人工智能排名正塑造着大型综合平台上的大部分消费者注意力：现在在Instagram上浏览的内容超过50%来自算法生成的信息流，而在TikTok上超过95%的观看时间来自算法推荐的内容而非关注账号。5 Meta表示，由人工智能驱动的推荐提升了用户在...上花费的时间。 到2025年第三季度，Facebook用户将增长5%，同时美国Instagram Reels的观看时间将同比增长超过30%。6 无论是开放互联网还是“围墙花园”，品牌可见度越来越取决于一小部分人工智能系统如何进行内容获取、排序和推荐。正如一位营销负责人所言：“品牌必须努力成为被引用的来源……以便人工智能能够获取其内容并将其作为相关答案呈现。” 2. 人工智能代理在日益助力决策制定。 广告交易的两边正在发生两种截然不同的转变。在广告商方面，超过90%的广告商表示他们使用人工智能来规划媒体、设定预算、优化定位和生成创意。7 在消费者端，人工智能正越来越多地介入购买过程本身：购物代理和人工智能助手对产品进行排序、比较替代品，并在某些情况下代表用户完成交易。在部分早期部署中，具备人工智能的购物和推荐体验实现了高达60%的转化率提升。8 未来几年，10%至35%的电子商务交易可能通过AI原生体验来启动、影响或完成。9 尽管独立购物代理与零售商集成式人工智能工具的确切作用尚不明确。 3. 价值可能集中在捆绑数据、测量和交易的平台内部。 随着关注、决策、购买、转化和测量的活动越来越多地转移到集成化环境中，价值可能会日益集中在那些将上述能力捆绑成一个由人工智能管理的单一产品的AI原生平台和“围墙花园”中——而逐渐偏离那些历史上曾分别连接买方和信号的中介（交易所、广告网络、传统代理机构）。 这可能增加广告商对平台提供数据的依赖，使衡量（效果）更加不透明。但广告商也可能失去对其广告实际在单一平台内的产品、位置和渠道投放情况的可见性和控制力。在我们调查的广告商中，有42%的人指出，这些“黑箱优化”系统是人工智能为其媒体投资策略引入的关键风险。10 广告经济学正在价值链中重新分配。 我们最近对182位美国本土媒体买家的调查揭示了这些变化正在如何重塑广告资金在生态系统中流动的方式，并重新分配价值于各个渠道、平台和中介机构。 人工智能正在扩大整体广告支出。我们调查的近四分之三公司预计，未来12个月内其整体媒体支出将增加，这得益于新的应用场景（例如人工智能购物代理）以及人工智能赋能的ROAS增长。事实上，三分之一广告商认为，由于人工智能，ROAS将增长超过10%（参见附表1）。 图1 广告商正在投资人工智能驱动的广告形式，部分原因是资源重新分配。在我们调查的受访者中，超过50%的人表示正在投资嵌入在人工智能生成答案中的广告，因为品牌正在尝试在人工智能辅助的商务和推荐驱动环境中测试广告形式。 然而，其中大部分资金并非新增的、逐级增长的广告投入。大约40%的AI驱动支出正从传统搜索和开放网络转向拥有更强数据、衡量和交易能力（见附表2）的平台。 人工智能正推动着直接购买日益增长的吸引力。在过去十年中，直接广告购买一直稳步增长，在2019年至2024年初期间几乎翻了三倍，但人工智能正被定位以强化这一趋势。12 随着发现、购买和测量的过程日益整合，广告商越来越多地绕过代理机构和程序化中间商，直接与提供自动化定向、更强大的数据、能够追踪整个客户旅程的闭环测量以及交易可见性的围墙花园和AI原生平台合作（见图3）。 附件2 附件3 广告经济的四种可能轨迹 变化的方向正变得越来越清晰，但媒体和广告领域的颠覆程度和形态仍不确定。我们看到媒体生态系统的四种可能的未来轨迹正开始显现——从基准情景开始，叠加可能单独或协同作用以引发更实质性颠覆结果的其他力量（参见附图4）： 1. 人工智能的演进。人工智能提升了生产力，使用量增加，而传统开放式网络搜索则用得很少。但人类直接做出关键决策，而非完全依赖代理，并且大部分媒体开支仍通过现有渠道流动。 2. 封闭式网络轮班制。发现与变现正日益集中在AI驱动的界面中，广告商在这些界面中争夺答案的可见性，而消费者则寻求个性化的体验。 3. 自主代理。AI代理在用户授权下进行调研、推荐和交易，影响力从消费者即时直接表达偏好转向为其代为行动的底层决策模型。 4. 精选生态体系。在消费者对人工智能日益增长的怀疑声中，由高端出版商组成的联盟（可能还包括零售商）将认证受众和内容库存（包括视频）进行整合，并采用共享测量方式，很可能通过订阅模式或付费墙来实现。 图4 生态系统内价值转移 在所有四条路径中，广告和媒体价值链中参与者面临的核心挑战在于，如何为一系列结果进行布局，其中对数据、决策和交易的掌控决定了优势。差异之处在于这些转变发生的速度以及价值在整个生态系统中集中的程度。 这些转变已经开始在广告生态系统中重新分配优势，预计将加速发生。围绕流量、手动执行和碎片化测量的传统模式正面临压力，而拥有更强数据、交易可见性和集成测量能力平台和生态系统则正占据越来越大的价值份额（图5）。 尽管这四种轨迹在颠覆的速度和规模上有所不同，但每个参与者都有一个基本的接触水平，并可根据此调整其角色。 — 代理机构：从执行到统筹——或去中介化 中介机构是风险敞口最大的参与者之一。现在大约有一半的媒体开支是通过直接渠道进行的，而且许多核心中介机构活动——如策划、采购、报告、创意制作——正是人工智能能够最快引发剧烈动荡的知识型工作。 与编排相比，执行正变得越来越难以辩护，例如帮助客户设计AI驱动的业务流程、管理自动化决策、解读平台信号以及证明业务成果。早期领导者正在缩减以执行为主的服务，并将投资集中于三大领域：专有AI和数据资产（例如受众图谱、基于客户知识产权进行微调的创意生成模型）；治理服务（包括客户难以内部轻易构建的品牌安全、AI偏见和合规审查服务）；以及与已验证业务成果挂钩的成果导向定价。作为长期关键利润杠杆的代理媒体购买也面临压力；随着更多媒体预算集中在“围墙花园”内部，代理商在可信地承诺单位成本“更优方案”方面面临更大挑战。 陷阱在于完全依赖短期AI咨询收入，而这种做法掩盖了长期的去中介化。正如一家控股公司总裁告诉我们的，代理机构有“咨询自己退出业务”的风险。 附件5 广告技术：从中介到专业基础设施 广告技术领域正面临新的压力而日益压缩。能够在一个工作流程内复制跨平台优化的AI原生购买代理，可能会完全消除供应方平台、交易市场、传统需求方平台以及无差别中间件的关键应用场景。随着AI自动化购买、优化和衡量——而且我们在调查中82%的广告主计划在未来12个月内直接购买AI广告格式——基于跨平台套利的中间层所起的作用将越来越小。 保持相关性和持续发展的机会，在于充当连接不同围墙花园和人工智能平台的桥梁。这些封闭的生态系统可能会为在其内部使用而构建该基础设施的版本。然而，广告商可能仍会重视中立、跨平台的身份识别和衡量标准，以便比较不同环境中的表现并管理预算。随着信任和治理成为竞争优势，他们还可以提供独立的AI性能审计、验证服务以及测试平台。 领导者们正通过加强洁净室合作来应对——他们将自己定位为无偏见的度量标准和安全身份层，这是任何单一封闭生态系统都无法独立提供的。这种中立性是广告技术领域可以坚守的合理立场。 —出版商：从小规模到差异化生存 随着传统搜索流量下降，以及消费者越来越习惯于 AI 生成的答案，AI 正在加速开放网络本已疲软的经济模式。以点击驱动、依赖规模的发布模式可能将越来越难以维系，而那些依赖 SEO 且几乎没有或没有用户订阅模式的“长尾”网站则最为脆弱。 可信的未来路径可能是基于印象的变现模式的替代方案：将内容授权给人工智能平台用于训练和答案数据（早期的交易表明这能部分弥补失去的推荐收入）；构建生成式引擎优化（GEO）能力以确保在人工智能答案中的可见性；以及将认证受众和优质库存汇集到一个经过策展的生态系统中——这是我们建模轨迹中唯一一个出版商能看到显著收益增长的路径。 —商业媒体网络（CMN）：从库存到决策优势 商业媒体网络最贴近交易环节，而人工智能则进一步巩固了这一优势。在人工智能平台上完成的销售额占电子商务的比重日益增长，人工智能驱动的购物代理能提升转化率，那些拥有闭环衡量体系、能够追踪整个客户旅程、购买可见性以及整合零售信号的商业网络则具备明显优势。 但选择的时机在不断变化。随着AI助手简化购物体验，最有价值的地位可能在于被纳入自动化答案、代理生成的对比集合或默认选项中。与传统产品结果页上的付费广告位不同，这些位置是基于AI评估的结构化产品数据、已验证声明和可衡量的成果，而非仅仅通过竞价获得。 CMN还可以提供超越线下场所、具有更高价值、战略性的全渠道服务，涵盖线下场所和实体店或店内位置。对于线下场所，重点应是通过AI原生格式帮助品牌进行导航和优化性能。领先的网络已经通过推出对话式购物体验以及在其助手中显示可供代理阅读的产品信息源来实施这种线下支持，而其他人则大力投资闭环衡量，将媒体曝光与店内和在线购买明确联系起来。两者在定价时越来越基于已验证的销量提升，而不是展示次数。最后，店内CMN服务几乎完全与AI隔绝，持续投资将成为广告商的优先事项。 —围墙花园：从媒体平台到决策平台 已建立的有围墙的花园可能在新的广告时代占据有利地位。它们面临的战略选择是，在多大程度上超越注意力变现，进入商业和代理服务领域。这些举措已经启动：预计到2028年，TikTok的电商商品交易总额将达到约300亿美元，YouTube已将电商列为首要任务，Meta正将其AI代理整