AI批量制造数字地雷 | Morketing趋势
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Made-for-Advertising（下称MFA），指的是专门为了“赚广告钱”而搭建的网站或App。这类平台通常不会投入太多精力生产优质内容，而是通过大量低质量、批量化的内容吸引流量，再在页面中塞满广告，依靠广告展示和点击来盈利，而不是靠内容或服务本身创造价值。
MFA这个概念在过去几年时间里似乎已经被扫进了数字广告历史的垃圾堆里，在很多广告从业者看来，它已经是程序化广告发展早期留下的历史问题。随着广告平台、广告科技公司不断清理供应链，MFA网站的生存空间越来越小，这个词也很少再被提起。
但最近，美国广告主协会（ANA）发布的一份报告，却释放了一个值得警惕的信号。协会成员的广告预算流向MFA网站的占比，从2025年Q4的0.6%涨到了1.1%。诚然，乍看之下，1.1%并不算高。毕竟，2023年ANA曾披露，协会成员一年约有130亿美元广告预算流向MFA网站，占总预算的21%。相比之下，如今的数字已经低了很多。
但真正值得关注的，不是比例高低，而是趋势变了。
2023年ANA报告发布后，广告平台和程序化广告科技公司持续清理供应链，MFA支出一路下降。如今，这个数字却重新开始回升。不少业内人士担心，因为一个新的变量正在出现——AI Slop，也就是几乎没有人工参与、缺乏新闻价值或娱乐价值、完全依赖AI批量生成的低质量内容。
几乎在同一时间，安全研究机构Wiz披露了一个名叫Moltbook的产品。这个号称“AI代理社交网络”的APP，创始人全盘采用“vibe coding”（自己一行代码没写，全交给AI生成），结果一个配置错误的Supabase数据库允许完整读写访问，把整个生产环境完全敞开：150万个API认证令牌、3.5万个邮箱地址，以及大量AI代理之间的私密消息，全部毫无安全防护的在公网上展示。
这两件事看似毫无关联，却共同指向了同一个现实：AI正在以前所未有的速度，降低数字内容和数字产品的生产门槛。过去，建立一个网站、开发一款应用，多少还需要一定的人力和技术成本；如今，无论是内容生产还是应用开发，都可以被AI大幅压缩成本，甚至实现批量生成。
这也带来了一个新的问题。如果有人利用AI，大规模生成低质量内容、批量搭建MFA网站，再通过程序化广告不断套取广告预算，那么之前原本已经逐渐消失的MFA，会不会因为AI重新卷土重来？
AI批量制造MFA？
对于这个问题，业内还没有一个统一的答案。
虽然一部分从业者认为，AI slop是MFA越来越多的推手之一。ANA的报告中也指出，ANA在最新报告中就提到，随着生成式AI不断成熟，MFA正在变得比过去更加隐蔽，也更难识别。
如果翻看海外广告从业者近一年的讨论，会发现一个观点反复出现：生成式AI几乎把MFA的生产成本降到了接近零。过去，一个MFA网站至少还需要有人写文章、剪视频、运营账号；如今，无论是文字、图片、音频、视频，还是社交媒体内容，都可以由AI批量生成，最后再通过程序化广告完成变现。
数据也印证了这种趋势。SEO公司Ahrefs在2025年5月发布的一项研究显示，他们抓取了约90万个新网页，其中74.2%都包含AI生成内容。一些网站甚至每天发布超过1000篇文章，完全依靠“堆内容、赚广告”的模式生存。
Scott Pierce（The Trade Desk产品管理与市场质量高级副总裁）2025年11月在AdExchanger上写了一篇专栏，标题很直接：“AI Slop Is The New MFA, And We All Need To Fight It.” 这句话翻译成中文就是：纯AI生成的低质内容，就是新型MFA，而我们所有人都得想办法对抗它。
不过，把AI Slop直接等同于MFA，也并不完全准确，原因很简单。
如今大多数SSP都会对新网站设置准入门槛，一个刚刚上线的网站，通常需要经过一段时间的运营才能进入程序化广告竞价体系。如果只是利用AI批量生产内容，很多网站可能还没来得及接入广告供应链，就已经失去流量、自然消亡。从成本收益来看，这样做未必划算。
但到了2026年，问题已经变了，过去，AI只是负责生成内容；现在，它开始生成整个产品。借助Vibe Coding，一个几乎不会编程的人，也能在几个小时内搭建出一个网站、一款App，甚至一个完整的平台。AI不再只是MFA内容的生产工具，而开始成为MFA基础设施的建设者。
这意味着，未来出现的可能不再只是“AI内容农场”，而是AI网站工厂、AI应用工厂。虽然这些网站依旧可能十分短命，但因为搭建成本几乎为零，它们可以像流水线一样不断出现、不断消失，数量远远超过传统MFA。
而且就像开篇提到的Moltbook一样，一个号称服务AI代理的社交平台，创始人不懂安全配置，全靠AI工具搭建，然后几百万条敏感信息随之泄露，这意味着如果品牌给这样的应用或网站投放广告，广告主买到的就不只是低质量流量，而是一颗品牌安全的定时炸弹。
因为，这种情况意味着广告会出现在一个谁都能篡改内容的平台上；更麻烦的是，如果这个平台出了数据泄露，媒体铺天盖地报道的时候，品牌Logo也极有可能随着相关新闻一起传播。消费者不会区分平台和广告主，他们只会记住：你的品牌曾经出现在那里。
也正因此，AI Slop生产的是低质量内容，这些内容多少还能通过品牌安全工具、内容审核系统进行过滤。还有一定的防范空间。但在产品端，vibe coding让不会软件开发、也不了解安全规范的人，同样可以快速做出一个看起来“正常”的网站或应用。
这些产品有相当一部分会流进程序化广告的供应端，更关键的问题是，后端的安全隐患完全看不见，毕竟，没有任何一家SSP会要求接入的网站公开源代码，让广告主逐一审核。当然，这些麻烦并非无解。延长审核期限，让大多数短命的AI网站无法接入SSP，就能挡住一部分。但真正棘手的地方，是那些已经存在的老网站。
DeepSee.io CEO Rocky Moss提出了判断，在他看来，哪些全新的AI网站其实并不值得担忧。反而，真正的麻烦是那些原本已经接入大量SSP、拥有历史信誉，但经营困难甚至濒临倒闭的网站。
这些网站一旦被低价收购，就可以利用AI快速完成“改造”：内容全部交给AI生成，产品不断通过AI迭代，后台安全几乎无人维护，却依然保留着原有的广告接入资格。换句话说，它们同时拥有了最危险的几个特征：成熟的广告通道、极低的运营成本、AI批量生产的内容，以及几乎不可见的安全风险。
虽然寿命可能依旧只有30到60天，但超低的成本意味着它们可以在短时间内制造吸引眼球的垃圾内容，然后从程序化广告中拿走广告主的预算，最后彻底消失，让广告主连追责都找不到人。
最终形成的是一整套由AI搭建、运营，甚至自动化运转的“MFA应用工厂”。这些应用可能有漂亮的UI（AI能画），有看着靠谱的商业模式（AI能写BP），甚至有“真实用户数据”（怎么收集的没人知道）。但核心是AI几小时搭出来的、没经过任何安全审核的“数字纸牌屋”。广告主投钱，消费者买单，数据在后台裸奔。
国内会面临相似的麻烦吗？
于是，一个类似的问题开始出现：海外的问题，会在中国重演吗？
答案不是简单的能或不能，因为国内的广告生态和海外存在巨大差异。最显著的一点，就是超高的头部平台集中度。中研普华的数据显示，2024年中国互联网广告市场，阿里、字节、腾讯这几家占了超过60%的份额。与海外Open Exchange里成千上万个发布商自由竞价的局面不同，中国的程序化流量高度集中在少数大平台手里。
而无论是巨量引擎、腾讯广告还是阿里妈妈，都对网站和应用有相当严格的准入审核和资质要求，这使得传统MFA网站在中国其实没多少生存空间。再加上PDB（私有直接购买）模式在国内的广泛应用，广告主往往会用确定价格买断固定优质媒体资源。
在监管层面，2023年7月的《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求提供者发现违法内容必须立即处置；2025年9月施行的《人工智能生成合成内容标识办法》在推动“显式+隐式”双轨标识；上海市监局2025年底的文件更是直接要求——平台广告中使用了AI生成或深度合成技术的，发布者必须主动声明并显著标识。
这一系列措施都在很大程度上压缩了浑水摸鱼的空间。但如果说能就此高枕无忧，也确实有点自欺欺人了。
虽然监管和审核力度远超海外，但很难彻底禁绝所有潜在风险。对平台而言尤其如此。Zefr联合创始人Rich Raddon曾提到，如今在TikTok、YouTube、Meta等平台，每天都可以低成本批量生成数千条AI视频，速度远远超过人工审核能力。
国内其实也出现了类似情况。前段时间AI制作的东鹏特饮虚假信息虽然很快被制止，但相关舆论依然迅速扩散，并一度影响了资本市场表现。这说明，即便监管能够快速介入，也很难完全抵消AI内容带来的传播速度。
而相比内容，更大的变量来自产品本身。vibe coding带来的应用安全风险，从来不管你在哪个国家。“不懂代码也能快速搭应用”的理念，在中国市场同样有不少拥趸。
一个开发者，可能几个小时就能借助AI搭建出一款小程序、一个工具App，接入广告SDK后便开始获取流量。问题在于，他或许根本不知道，数据库有没有暴露、权限有没有配置错误、接口有没有安全漏洞。
这些问题不会影响应用上线，却可能在未来某一天演变成一次数据泄露事件。
所以中国既不是避风港，也不是注定要重复海外的老路。头部平台的集中和严格的PMP交易确实压住了传统MFA的蔓延，但AI内容的涌入和vibe coding的普及正在制造新型的风险场景。
平台集中、审核严格、PDB交易占比较高，确实让传统MFA难以大规模蔓延。但与此同时，AI内容的泛滥，以及Vibe Coding带来的低门槛开发，也正在催生新的风险场景。中国广告主未必需要像海外同行一样，担心无数独立MFA网站分流预算。
但他们需要面对另一个现实：AI已经把开发一款“看起来能用”的产品成本压缩到了前所未有的低点。
更关键的是，开发门槛降低了，但“知道自己在裸奔”这件事的门槛一点没降。一批看起来像产品、实际更像半成品实验的App，被直接推到了真实世界里。它们不是不能跑，只是跑得有点野蛮。AI编程工具解决的是“如何生成代码”的问题，不是“谁来承担后果”的问题。而在这个环节上，监管目前确实还存在空缺。
结语
MFA反弹和Moltbook的数据泄露，看着是两件事，其实是同一个问题的两面：AI能以趋近于零的成本和极高的速度批量制造数字产品（不管是内容还是应用），这里的“产品”，既包括内容，也包括网站、应用，甚至整个商业模式。生产效率被无限放大，但质量控制、安全审核和责任机制，并没有同步跟上。这才是真正值得行业警惕的地方。
对于广告主而言，需要防范的风险，也正在发生变化。
过去，品牌安全更多意味着“广告不要出现在低质量内容旁边”；未来，可能还意味着广告不要出现在一个由AI快速搭建、随时可能发生数据泄露的平台上。预算损失只是第一层风险，品牌信任和数据安全，才是更高昂的代价。对整个广告行业来说，反MFA的边界也需要重新定义。
过去，行业关注的是内容审核；未来，或许还要把安全审核、开发质量、平台资质等因素一起纳入供应链管理。真正需要治理的，不再只是“垃圾内容”，而是那些由AI批量制造、却缺乏质量保障的数字基础设施。中国市场确实拥有比海外更集中的平台生态和更严格的监管体系，这为广告主提供了一层保护。但AI工具正在快速抹平技术门槛，也在不断创造新的风险类型。
广告行业真正需要思考的问题，或许已经不是“AI会不会带来新的MFA”，而是当AI能够批量生成任何东西时，我们该如何重新定义“值得信任的流量”。
