日期：2026-08-15 09:54:06
要说2026年的行业关键词是什么，那一定有AI二字。这一点明显体现在今年的ChinaJoy 2026上——几乎所有的游戏厂商和从业者都在谈论AI。
而今年 AppsFlyer ChinaJoy 2026 游戏营销峰会也以AI为主题关键词，频繁提到AI正在深度渗透游戏出海营销全链条。在峰会期间，AppsFlyer大中华区总经理王玮接受了葡萄君的采访。王玮表示，在不远的未来，AI 或许将彻底改写行业传统投放、素材生产与获客增长逻辑。
以下为采访实录，为保证阅读体验，内容有所删减：
问：AI对于新营销现在的影响有多深？体现在哪些方面？它是否已经足以改变整个行业出海和营销的打法？
王玮博士：AI对游戏营销的影响，从今年峰会就能看出来。基本上每位嘉宾的分享，不管是我们自己，还是我们的客户、合作伙伴，AI都是其中的一个重点话题。
这个反映出来的趋势也很清晰：AI正在重构整个行业，一环接一环都在不断地去改变，不能说替代，但它一定会更深地整合到里面，长期来看会把各个环节串联得更有效、更有效率。
早几年，AI更多的是从素材的生产去切入。这几年随着文生图大模型越来越成熟，这块已经到了成熟度很高的阶段。
素材生成应该是最基础的理解，最容易看到效果。有很多内容生成大模型，往后很快就会迭代出生图的能力，第一时间就应用在我们的客户这边，然后也包括出现了一些专门做这件事的第三方。AppsFlyer 自己从产品层面也有所准备：我们提供了一个素材管理和分析的平台，附加价值的产品也在开始推给我们的客户。
问： AI生成素材的效果怎么样？有没有一些具体的数据？
王玮博士：素材的效果，说白了就是 AI 大大降低了素材生成的门槛。所以你可以看到进入整个广告投放闭环的素材数量有一个快速的提升。
我们最新的数据显示，头部客户每季度通过 AIGC 生成的素材数量约为 2400 至 2600 个。。如果没有AI的助力，不可能达到这个数量。如果是纯人工的话，可能要降至少一个数量级。AI让我们素材的数量实现了十倍左右的数量级提升。
举个例子，理论上如果迭代得合适的话，这里面出现爆款的数量应该会更多。但这里就点出一个很重要的问题：素材的基数多了，进入投放的素材数量多了，不代表效果就一定会好。因为大量AI生成的素材，不代表是高质量的素材。所以这里面更重要的一个点是，我们怎么让它有一个筛选和反馈的闭环。这就是我们做这个素材管理工具的最主要的目标。
除了素材生成，我们更重要的工作在于：素材生成之后进入广告投放，投放数据回收后，我们会对表现优异的素材做一个元素层级的分析，然后得出结论——它为什么能投得这么好？深层次原因是什么？我们再把这个洞察反馈给素材团队，他们就可以更快速地去生成爆款，这样就形成了正向的循环。
问：AI在营销其他环节的应用也是遵循同样的逻辑吗？
王玮博士：随着AI后面逐渐扩展到营销的其他环节，逻辑也是一样的。因为除了素材以外，我还有广告的创建、人群的定向，广告投放效果出来以后我们做预算的调整，这些环节其实都可以被AI自动化，而且相对也很容易。因为整个效果广告链条都已经被数字化了，并且效果可衡量。
理论上AI可以很容易把它做起来。但回到刚才讲的那个故事，当AI开始在其他环节上发力提速的时候。我们不能简单地认为AI把它串起来开始跑了，就高枕无忧了。因为在这个过程中，我们需要验证输入到模型里面的数据是不是准确的、是不是完整的。AI必须要有一个准确和完整的数据，甚至是更加丰富的数据，才有可能产出好的结果，这是需要我们去验证的。
另外一个方面就是，即使数据百分之百没有问题，AI本身还是有幻觉。所以当我们把整个营销的各个环节交给AI的时候，我们必须要在里面加入验证，包括人工的验证，也包括其他的机器验证，确保不会因为AI这种概率性的输入，引入一些我们无法预知的元素，最后影响到我们的结果。因为营销预算动辄是几百万、上千万甚至上亿，这里面如果有哪怕百分之一的偏差，都会造成很严重的影响。
问：当下的行业探索AI的现状是怎样的？各家都走到哪一步了？
王玮博士：每个人都知道这是我们效果广告行业的未来，但大家的步子迈出去是谨慎的。没有人会一夜之间通过写代码把它跑通了，就认为OK了，剩下的全部交给AI，没有人这样做。大家都是小步往外跑，一点一点地去验证迭代，慢慢投入更多的预算。
当下的现状，应该各家都在做各自的探索，还没有形成一个统一的、大家普遍认可的方法论。有一些大厂把它走通了，但只是小规模预算能跑好，还没有全部投进去。中小厂在做尝试，我觉得他们可能更多还是想要互相去借鉴经验，然后慢慢形成一个更明确的共识。我认为这个时间窗口应该是在未来的一年到两年，不超过两年，基本上大部分的客户都能跑出一个广告营销的、基于AI的自动化营销模式。
问：在这个过程中，AppsFlyer能够给予什么样的帮助或者辅助？你们的优势是什么？
王玮博士：如果这是行业确定的蓝图、确定的未来的话，那我们在这里也会有一个确定的定位。我们就是做底层的数据供应商。
因为在AI时代之前，我们主要做的就是数据的生意。进入AI时代之后，各家都在基于最新的大模型不断地迭代，去开发自己的这一整套系统。大模型能力在不断提升，但各家的模型能力是在趋近的，而且使用大模型需要一定的成本，但整体门槛并不高。所以到了那天你会发现，各家公司单纯依靠模型和算法形成差异化的空间可能会缩小。
现在有一些客户，在AI时代之前，基于长期的积累，有一整套自动化投放。那个还不是AI，更多的是基于规则、基于工作流的自动化投放系统。这个在以前是他们的核心竞争力。但是到了AI时代，自动化营销走通的时代，这个不再是核心竞争力。因为每家都差不多，都是基于最新的AI，相关的 API 也是开放的。
那个时候各家怎么去体现核心竞争力的差异？实际上就是数据。你怎么能确保喂给大模型的数据是准确的、全面的和丰富的，这才是关键。在AI自动化营销时代到来的时候，我们会下沉成为所有客户，包括广告平台合作伙伴的数据基座。我们会确保供给大家的数据是准确的、全面的、丰富的，大家可以跑各自的Agent，按照自己的想法去调整，但底层都是基于我们平台提供的数据。
问：AI带来的出海厂商获客成本的变化是怎样的？
王玮博士：现在还不能说 AI 已经明显地开始增加或减少获客成本。就像我刚才说的，哪怕是那些资源最丰富的大厂，也只是基本跑通了流程，开始做小范围的尝试。
从长期来讲，一旦这个尝试逐渐成熟，越来越多的预算交给 AI 来管理，在一定的时间窗口之内，一定是能起到降低CPI的效果的。因为全链路跑通了，整个从素材生成到投放到优化再到迭代，都是全自动的，速度非常快，预算分配相对也会得到优化。它一定是以一种更高效的方式，带来一个相对更低的CPI。
但如果每家都变成这样，大家的竞争力从效率层面都提升到一个更高的水平上，就有点像我们教育的内卷一样。卷到最后其实分数线还是会越来越高，CPI 仍可能重新回升。这里面拼的就是在一个是在窗口之内，你是不是抓住了一个红利期，你比别人走得更快，所以在所有人追上来之前你有一个红利期。这就是任何一个技术变革、一个新的产品进入市场都会经历的阶段。
问：对于未来的出海厂商而言，AI是否已经是从业者必须掌握的一个核心技能？
王玮博士：在AI时代之前，大家的分工会很细，有专门做素材的，有专门做广告投放优化的，有专门做变现的、做用户运营的。随着AI的到来，单一的工种首先会受到一些冲击。另一方面，如果你有这方面的思路，AI又能帮你突破工种之间的技能边界。
所以未来我认为，未来的广告营销人才，实际上是更通用型的。首先可能不需要那么细的分工和那么多的人。往往一个相对比较资深、经验很丰富、视野很全面的人，通过AI的助力，就能把整个环节各个方面都做起来。再往后一步，如果实现整个流程的 AI 自动化，你就可以做一个Supervisor的角色，在确保每个环节高效运转、准确输出的前提下，快速地去迭代，输出最大的价值。这里确实需要有人去做一个整体的监督。
单纯从D2C或者从增长来讲，可能确实不需要太多的人手，但需要一个通才去做整体的把控。
问：在人才方面，你觉得现在的AI人才稀缺吗？什么样的人能把AI用得最好？
王玮博士：如果你说的是做AI的、搞大模型的这群人，那肯定稀缺。但如果你说的是 AI 应用层面，我和一些客户聊过，普遍的反馈是这样的：
首先大家肯定是希望每个人都把AI用起来。但实际用下来会发现，AI用得最好的人，往往有些是出乎意料的——他们不一定是研发人员，或者是学历比较高、知识技能很丰富的人，而是心态最开放、最愿意去使用新工具、去尝试新工具、以一种空杯的心态从零开始去探索的人。
在这个新的时代，最后迭代出来的使用AI最强的人，不见得是我们现在可以清楚预判的。所以需要在企业内让大家都充分用起来，然后通过实际使用逐步筛选，以这种方式让最适合和AI配合的人自己浮现出来，然后再去推而广之，或者让他再去推动接下来的变革。
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