投放素材疲劳太快？Meta 给出的答案，其实不在“多拍”，而在“换方式”。在和大量应用、电商、游戏出海广告主的沟通中，我们发现一个高度共性的痛点：

素材跑不动了。
一组视频跑 3–5 天 CTR 就下滑，CPA 开始抬头；
频繁换素材，团队又跟不上产能。

很多人第一反应是：
“是不是算法变了？”
“是不是竞价更卷了？”

但 Meta 在最新的官方分享中给出了一个非常明确的判断：

在 AI 主导的投放环境里，素材疲劳，本质是「创意供给方式」的问题，而不是投放技巧的问题。

素材为什么“死”得越来越快？因为系统进化了

Meta 在《创意制作：生成AI策略实践要点》报告中指出一个关键背景：

AI 已经深度参与广告的分发、预测和优化。

从 2025 年开始，Meta 预计：

• 超过 30% 的品牌内容将由 AI 辅助生成

• 到 2026–2027 年，这一比例将提升到 40%–80%

  
  

这意味着什么？

👉 系统已经不再“珍惜”单一创意
👉 而是更依赖 大量、多样化、可组合的创意信号

如果你的素材结构仍然是：

• 一条视频

• 一个文案

• 一个背景

那么在 AI 看来，你给它的“学习样本”是严重不足的。

Meta 给出的解法：生成式 AI + 创意自动化协同

Meta 在官方资料中反复强调一个方向：

不要用 AI 代替创意，而是用 AI 放大创意。

其中的核心能力，集中在 Advantage+ Creative（进阶赋能型创意） 上，主要包括：

1️⃣ 自动生成「创意变体」，解决产能瓶颈

基于一条原始素材，AI 可以自动生成多种版本，包括：

• 扩图 / 补画面

• 背景生成

• 图片动效

• 文案变体

• 音乐与元素组合

  
  

官方数据显示：

• 已有 400 万+ 广告主 在使用生成式 AI 创意工具

• 使用后，广告 点击率提升 11%

• 转化率平均提升 7.6%

  
  

这解决的不是“拍得好不好”，而是“有没有足够多可被系统学习的素材”。

2️⃣ 用“创意多样化”对抗素材疲劳

Meta 的一个重要结论是：

素材差异越大，AI 找到高效受众的能力越强。

当广告组中同时包含：

• 常规素材

• AI 扩图素材

• AI 背景生成

• 文案生成版本

并与自动版位、自动分配协同使用时，整体表现明显更稳定。

在 Lazada 菲律宾的案例中：

• 使用 Meta 进阶创意扩图后

• 单次购物成本下降 17%

• 点击率提升 6%

• 转化率提升 10%

3️⃣ 从“单条素材跑量”，转向“系统级学习”

Meta 在测试建议中给出一个非常实用的方法论：

• 不再测试「A 素材 vs B 素材」

• 而是测试：

• 常规创意组

• 常规 + AI 生成创意组

并且：

• 每次测试 2–4 周

• 预留约 20% 预算 给 AI 创意探索

  
  

这让广告主能判断的，不是某一条素材行不行，而是这一套创意机制是否更抗疲劳。

这对广告主意味着什么？可以总结成一句话：

素材不再是一次性资产，而是“可持续供给系统”。

在 AI 投放环境下，真正拉开差距的，不是谁多拍一条视频，而是谁能持续、低成本地产出“有效变体”。

猎豹移动如何帮广告主把这件事真正跑通？

在实际服务中我们发现，很多广告主的问题不在于“知不知道 AI 创意”，而在于：

• 不知道从哪一步开始

• 不知道哪些变体是真正有用的

• 不知道如何规模化而不失控

猎豹移动作为 Meta 官方一级代理商，通常从三层协助客户：

📌 1）素材生产层：把 AI 能力变成“标准化流程”

• 基于客户现有素材，设计 AI 扩图 / 背景 / 文案生成模板

• 建立 9:16 / 1:1 / 4:5 多版位素材池

• 确保所有素材符合安全区与投放规范

📌 2）投放结构层：让 AI 有足够空间学习

• 素材结构与广告组逻辑重构

• Advantage+ Creative + 自动版位协同

• 控制变量，而不是盲目堆素材

📌 3）复盘与放大层：只放大“对的那一类”

• 拆解不同创意来源（人工 / AI）的真实贡献

• 找到最抗疲劳的组合

• 再规模化放量，而不是频繁“推倒重来”

素材疲劳不是问题，问题是你还在用旧方法做新投放。

Meta 官方报告里反复强调的一点是：

生成式 AI 不是捷径，而是下一代创意基础设施。

当投放进入 AI 主导阶段，广告主需要做的不是对抗系统，而是给系统足够多、足够好的创意信号。

如果你正在为素材跑不动、产能跟不上、效果不稳定而焦虑，或许真正该升级的，不是预算，而是创意生产方式本身。而猎豹移动，愿意成为你把这套方式真正落地的执行伙伴。