當AI學會"看"廣告：一個被忽視的營銷新賽道

廣告行業有一個長期未被解決的矛盾：創意生産越來越快，創意評估卻幾乎原地踏步。

2026年，以Seedance為代表的AI視頻生成工具讓創意視頻制作從"以周計"變成了"以分鐘計"，品牌團隊單日産出數十條素材已是常態。但當創意總監面對這些素材時，評判標準依然高度依賴個人經驗——開會討論、主觀投票、反復修改，最終哪條能"跑出來"，投放前誰也說不準。傳統的量化評估手段並非沒有。焦點小組測試存在了幾十年，但單次數萬元的成本和數天的測試周期，讓它只能服務於少量頭部素材。投放數據復盤雖然精確，但本質上是"事後諸葛亮"，告訴你結果，卻很難解釋原因。

一個正在被行業關注的新方向是：用神經科學數據訓練AI模型，在投放前預測受眾的真實反應。

這條技術路徑的邏輯不難理解。人類觀看廣告時的注意力分佈、情緒變化和認知投入，最終都會反映在腦電信號和眼動軌迹上。如果能用足夠大規模的神經科學數據訓練AI，讓機器學會"模擬"人看廣告時的主觀反應，就有可能在不花費投放預算的情況下，提前判斷一條創意的效果。

2025年6月，「全球Agentic AI第一股」明略科技（2718.HK）將這一思路落地，面向全球企業客戶，在新加坡正式發佈全球化AI視頻廣告測試産品 AdEff。據了解，其團隊在過去十餘年間利用自研設備，累計完成了超過10萬次腦電和眼動採集實驗，構建了Video-SME和SPA-ADV兩個原創數據集，並在學術界公開發表。在此基礎上研發的超圖多模態大語言模型HMLLM，獲得了ACMMM 2024最佳論文提名。

圖片來源：明略科技

基於這套技術體係的商業化産品AdEff，能夠對廣告視頻進行秒級顆粒度的過程性分析。不僅給出"這條素材行不行"的結論，還能揭示受眾在觀看過程中每一秒的注意力留存、情緒激活強度和認知負荷變化，並標注"黃金3秒"、品牌植入時刻等關鍵節點的表現。

這類過程性數據的價值在於它提供了傳統評估方式無法觸及的"中間層"信息。投放數據只反映最終行為，焦點小組依賴受試者的主觀表述，往往與真實感受存在偏差，而基於神經信號的AI預測，試圖捕捉的是行為發生之前的認知與情感機制。

從産業實踐來看，這一方向已經過市場驗證。數據顯示，89%的AdEff預測得分與真人樣本測試結果呈強相關性，76%的測評結果符合行業專家預期，已服務快消、醫藥保健、美妝個護、3C等多個行業。

更值得關注的是這類數據的長期價值。當企業持續對每條創意進行AI測評，效果數據逐步積累，實際上開始形成一種基於受眾神經反應的創意效果數據庫。這些數據有望反向指導AI内容生成的策略，甚至為不同市場和人群的内容適配提供量化依據。

當然，神經科學+AI的創意評估模式仍處於早期發展階段，模型的泛化能力、跨品類適用性、以及與企業現有營銷體係的融合深度，都需要更長周期的檢驗。但一個趨勢性的判斷或許可以成立：當AI接管了創意生産，創意評估的科學化、數據化，將是品牌營銷下一個十年最重要的基礎設施之一。

為了讓更多企業及超級個體快速體驗AI創新成果，AdEff 近期已上綫AIGC測試專區，國内用戶可登陸AdEff.cn，港澳台及海外用戶可登陸AdEff.com注冊免費獲得5次試用額度。用戶可關注「明略科技」公眾號，回復「AdEff」進一步了解。

内容來源：有連雲