LoopMe：从展示到共识，AI如何让品牌广告跨越“情绪断层”
70112月3日-4日，第十届灵眸大赏Morketing Summit·智启，于中国上海举办。在首日，第十届灵眸大赏“AI驱动的中国营销增长引擎”论坛上，LoopMe就《从展示到共识：程序化广告与AI如何提升品牌价值》这一主题进行了主题分享。
在瞬息万变的舆论场中，品牌资产正经历一种前所未有的脆弱性考验。一家行业巨头可能因一场不当的营销活动而口碑崩塌，一个新兴品牌也可能因精准捕捉了集体情绪而迅速崛起。这揭示了一个残酷的真相：在社交媒体时代，品牌价值不再是一个稳定累积的固态资产，而是一种在公众情绪流动中不断被定义、被塑造的动态共识。
传统的品牌广告像是在黑暗中摸索前进——尽管可以朝向庞大的人群进行展示，却无从知晓每一次曝光击中的是共鸣、 漠然，还是反感。当情绪的暗流已然转向，许多品牌手中握着的仍是一份份滞后的报告，错失调整与对话的黄金窗口。
这正是程序化广告与人工智能（AI）深度结合所要解决的核心命题：将品牌建设从一场依赖直觉的“概率游戏”，升级为一套可感知、可预测、可优化的“共识科学”。其目标不再是简单的“被看见”，而是要在与消费者的每一次交互中，系统地构建并守护那份珍贵的“被认同”，从而在动态的情绪河流中，为品牌筑起一道坚实的价值护城河。
在第十届灵眸大赏Morketing Summit 2025大会现场，LoopMe亚太区需求方合作负责人郑大为发表主题为《从展示到共识：程序化广告与AI如何提升品牌价值》的主题演讲，分享了从自身视角出发的行业洞察。
传统品牌广告的集体失明
传统品牌营销模式在应对动态市场时，常常面临三重核心“断层”，导致其在与消费者构建深度共识的道路上障碍重重。
首先，是“数据深度”与“执行广度”的断层。 品牌在选择广告资源时，往往陷入两难：若要追求广泛触达，则难以深入具体的、高共鸣的场景；若想精细运营，又难免牺牲规模。程序化购买部分解决了效率问题，但其优化逻辑大多仍停留在人口属性或过往行为标签的层面，缺乏对用户当下情境与即时情绪的穿透性理解。广告展示与用户真实的心境之间，存在着一层模糊的毛玻璃。
其次，是“情绪监测”与“营销动作”的断层。 当前的营销生态中，品牌资产的衡量通常是事后且割裂的。一场大型campaign结束后，品牌方可能需要数周才能收到调研报告，了解到品牌好感度的变化。然而，情绪是流动的，共识是即时的。当负面情绪开始滋生并汇聚时，这种滞后的反馈机制使得品牌如同“失明”，无法在关键时刻进行干预和疏导，只能被动承受舆论的反噬。
最后，是“中间指标”与“终极目标”的断层。 优化过程过度依赖点击率（CTR）、视频播放完成率（VCR）等媒介指标。这些指标衡量的是广告作为“信息载体”的传递效率，却无法回答最关键的问题：广告是否提升了消费者对品牌的情感认同与购买意向？优化“点击”不等于优化“心智”，这种错位使得大量预算消耗在与品牌长期资产积累无关的短效数据博弈上。
从“历史画像”到“未来预测”：
AI重塑品牌广告的决策链条
LoopMe给出的破局思路，在于利用AI技术重塑品牌广告的整个链条，从产品套件、品牌方法论、系统到调研工具，LoopMe试图通过这一系列的更新，为出海品牌提供更加即时性、动态化的广告投放策略。
首先，基于庞大、高质量的媒体资源与深度数据画像，实现超维度的用户理解。LoopMe目前拥有全球超过五万家头部应用与网站的媒体资源，每日处理广告请求次数达3000亿次，在这些海量的广告请求数据中，包含了比如地理位置、设备型号、使用的手机系统，语言等字段。但所有这些字段都为平台提供了能够深入理解用户的维度，将这些数据与AI计算结合起来，就能挖掘到一条广告应该采取怎样的形式、时间、地点进行曝光，从而对某些用户带来最优的曝光效果。
其次，更关键的一步是从“识别现有需求”跃升为“预测潜在需求”。为此，LoopMe开发了专利的预测性调研工具，会在每一个品牌广告投放的前两周，即向目标市场消费者提问：“您未来是否计划购买某类产品？”在收集足够正向样本后，AI模型会结合这些消费者的历史行为数据，在海量人群中“找同类”，放大并锁定那些最可能在近期产生需求的“高潜力人群包”。LoopMe试图通过开发更多的此类工具，为中国企业的出海建立差异化竞争的品牌护城河。
再次，在投放前的最后一个环节，LoopMe观察到这样一个现象，广告的曝光组和提前确定的对照组之间有非常剧烈的样本上的差异，为了最大程度减少这种样本的偏移，LoopMe采用的解决方案是：每产生一个新的曝光，就在目标人群中找到一个与目标相似度最高的TA，将其加入对照组中，确保曝光组和对照组人群的样本可比性，并不断通过这个行为优化对照组的构成。
CUKTECH充电宝品牌出海的案例，完整呈现了这套AI驱动共识系统的威力。CUKTECH是充电宝领域近几年的新兴之秀，在国内电商平台排行名列前茅，他们希望在海外拓宽品牌的声量。基于这样的目标，LoopMe首先帮助品牌设计了包含三个问题在内的问卷，通过目标用户是否有购买充电宝意向，是否使用过充电宝等维度的筛选，锁定了338万潜力目标用户，并根据用户倾向的使用场景和对产品的期待，针对性的优化广告素材创意。
而在投放一段时间广告后，LoopMe针对广告本身发起了第二次的品牌调研，针对看过广告的客群，了解用户是否因为观看广告产生了购买意愿。在这个过程中，AI Agent持续学习产生购买意愿的正向样本，并优化投放策略，在后续投放中优先将广告画面展示给接近正向样本的其他 TA 来获得最大程度购买意愿的提升。最终，数据显示，曝光组相比对照组的购买意愿提升了109.84%。在LoopMe的帮助下，销量在广告投放开始后有了非常明显的提升。
结语
的确，AI尚不能像人类一样带着情绪思考。然而，在营销领域，AI的价值恰恰在于以其无与伦比的数据处理、实时学习与预测能力，为营销者装上感知亿万消费者情绪流动的“超级感官”和“预警系统”。
未来的品牌建设，不再是制作精美广告然后祈祷好运的单向传播。它是一场需要品牌与AI深度协作、共同参与的“共识构建”动态过程。品牌必须学会利用AI工具，实时倾听、敏捷反应、持续优化，在情绪的河流中不仅平稳航行，更能主动引导水流方向。
从“展示”到“共识”，从“触达”到“习惯”，品牌资产的护城河正由技术与情感的深度融合所重新定义。在这个过程中，谁率先掌握并善用AI这把“情绪手术刀”与“共识构建器”，谁就将在复杂多变的全球市场中，赢得用户的心智与持久的价值。
12月3日-4日，第十届灵眸大赏Morketing Summit·智启，于中国上海举办。在首日，第十届灵眸大赏“AI驱动的中国营销增长引擎”论坛上，LoopMe就《从展示到共识：程序化广告与AI如何提升品牌价值》这一主题进行了主题分享。
在瞬息万变的舆论场中，品牌资产正经历一种前所未有的脆弱性考验。一家行业巨头可能因一场不当的营销活动而口碑崩塌，一个新兴品牌也可能因精准捕捉了集体情绪而迅速崛起。这揭示了一个残酷的真相：在社交媒体时代，品牌价值不再是一个稳定累积的固态资产，而是一种在公众情绪流动中不断被定义、被塑造的动态共识。
传统的品牌广告像是在黑暗中摸索前进——尽管可以朝向庞大的人群进行展示，却无从知晓每一次曝光击中的是共鸣、 漠然，还是反感。当情绪的暗流已然转向，许多品牌手中握着的仍是一份份滞后的报告，错失调整与对话的黄金窗口。
这正是程序化广告与人工智能（AI）深度结合所要解决的核心命题：将品牌建设从一场依赖直觉的“概率游戏”，升级为一套可感知、可预测、可优化的“共识科学”。其目标不再是简单的“被看见”，而是要在与消费者的每一次交互中，系统地构建并守护那份珍贵的“被认同”，从而在动态的情绪河流中，为品牌筑起一道坚实的价值护城河。
在第十届灵眸大赏Morketing Summit 2025大会现场，LoopMe亚太区需求方合作负责人郑大为发表主题为《从展示到共识：程序化广告与AI如何提升品牌价值》的主题演讲，分享了从自身视角出发的行业洞察。
传统品牌广告的集体失明
传统品牌营销模式在应对动态市场时，常常面临三重核心“断层”，导致其在与消费者构建深度共识的道路上障碍重重。
首先，是“数据深度”与“执行广度”的断层。 品牌在选择广告资源时，往往陷入两难：若要追求广泛触达，则难以深入具体的、高共鸣的场景；若想精细运营，又难免牺牲规模。程序化购买部分解决了效率问题，但其优化逻辑大多仍停留在人口属性或过往行为标签的层面，缺乏对用户当下情境与即时情绪的穿透性理解。广告展示与用户真实的心境之间，存在着一层模糊的毛玻璃。
其次，是“情绪监测”与“营销动作”的断层。 当前的营销生态中，品牌资产的衡量通常是事后且割裂的。一场大型campaign结束后，品牌方可能需要数周才能收到调研报告，了解到品牌好感度的变化。然而，情绪是流动的，共识是即时的。当负面情绪开始滋生并汇聚时，这种滞后的反馈机制使得品牌如同“失明”，无法在关键时刻进行干预和疏导，只能被动承受舆论的反噬。
最后，是“中间指标”与“终极目标”的断层。 优化过程过度依赖点击率（CTR）、视频播放完成率（VCR）等媒介指标。这些指标衡量的是广告作为“信息载体”的传递效率，却无法回答最关键的问题：广告是否提升了消费者对品牌的情感认同与购买意向？优化“点击”不等于优化“心智”，这种错位使得大量预算消耗在与品牌长期资产积累无关的短效数据博弈上。
从“历史画像”到“未来预测”：
AI重塑品牌广告的决策链条
LoopMe给出的破局思路，在于利用AI技术重塑品牌广告的整个链条，从产品套件、品牌方法论、系统到调研工具，LoopMe试图通过这一系列的更新，为出海品牌提供更加即时性、动态化的广告投放策略。
首先，基于庞大、高质量的媒体资源与深度数据画像，实现超维度的用户理解。LoopMe目前拥有全球超过五万家头部应用与网站的媒体资源，每日处理广告请求次数达3000亿次，在这些海量的广告请求数据中，包含了比如地理位置、设备型号、使用的手机系统，语言等字段。但所有这些字段都为平台提供了能够深入理解用户的维度，将这些数据与AI计算结合起来，就能挖掘到一条广告应该采取怎样的形式、时间、地点进行曝光，从而对某些用户带来最优的曝光效果。
其次，更关键的一步是从“识别现有需求”跃升为“预测潜在需求”。为此，LoopMe开发了专利的预测性调研工具，会在每一个品牌广告投放的前两周，即向目标市场消费者提问：“您未来是否计划购买某类产品？”在收集足够正向样本后，AI模型会结合这些消费者的历史行为数据，在海量人群中“找同类”，放大并锁定那些最可能在近期产生需求的“高潜力人群包”。LoopMe试图通过开发更多的此类工具，为中国企业的出海建立差异化竞争的品牌护城河。
再次，在投放前的最后一个环节，LoopMe观察到这样一个现象，广告的曝光组和提前确定的对照组之间有非常剧烈的样本上的差异，为了最大程度减少这种样本的偏移，LoopMe采用的解决方案是：每产生一个新的曝光，就在目标人群中找到一个与目标相似度最高的TA，将其加入对照组中，确保曝光组和对照组人群的样本可比性，并不断通过这个行为优化对照组的构成。
CUKTECH充电宝品牌出海的案例，完整呈现了这套AI驱动共识系统的威力。CUKTECH是充电宝领域近几年的新兴之秀，在国内电商平台排行名列前茅，他们希望在海外拓宽品牌的声量。基于这样的目标，LoopMe首先帮助品牌设计了包含三个问题在内的问卷，通过目标用户是否有购买充电宝意向，是否使用过充电宝等维度的筛选，锁定了338万潜力目标用户，并根据用户倾向的使用场景和对产品的期待，针对性的优化广告素材创意。
而在投放一段时间广告后，LoopMe针对广告本身发起了第二次的品牌调研，针对看过广告的客群，了解用户是否因为观看广告产生了购买意愿。在这个过程中，AI Agent持续学习产生购买意愿的正向样本，并优化投放策略，在后续投放中优先将广告画面展示给接近正向样本的其他 TA 来获得最大程度购买意愿的提升。最终，数据显示，曝光组相比对照组的购买意愿提升了109.84%。在LoopMe的帮助下，销量在广告投放开始后有了非常明显的提升。
结语
的确，AI尚不能像人类一样带着情绪思考。然而，在营销领域，AI的价值恰恰在于以其无与伦比的数据处理、实时学习与预测能力，为营销者装上感知亿万消费者情绪流动的“超级感官”和“预警系统”。
未来的品牌建设，不再是制作精美广告然后祈祷好运的单向传播。它是一场需要品牌与AI深度协作、共同参与的“共识构建”动态过程。品牌必须学会利用AI工具，实时倾听、敏捷反应、持续优化，在情绪的河流中不仅平稳航行，更能主动引导水流方向。
从“展示”到“共识”，从“触达”到“习惯”，品牌资产的护城河正由技术与情感的深度融合所重新定义。在这个过程中，谁率先掌握并善用AI这把“情绪手术刀”与“共识构建器”，谁就将在复杂多变的全球市场中，赢得用户的心智与持久的价值。
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