广告投放进入智能体时代，CPA改善32%

The Trade Desk发布Kokai Zuma，agentic AI将CPA平均改善32%。本文拆解Koa智能体的三层能力，分析中国营销团队面临的岗位结构、决策模式和预算逻辑冲击，并给出四步行动框架。

AI 正在帮助我们的客户以前所未有的速度开展工作，同时让广告效果衡量更加直观，也更具可操作性。

这是 The Trade Desk CEO Jeff Green 在 2026 年 8 月 28 日发布 Kokai Zuma 时说的一句话。很多 CMO 看到"产品更新"四个字就滑过去了。但 Kokai Zuma 不是一次常规功能迭代。它把一个模糊的行业热词——agentic AI，智能体 AI——变成了可以量化的商业结果：平均 32% 的 CPA 改善。这意味着什么？意味着广告投放的操作范式正在发生根本性转变，从"人操作工具"切换为"人监督智能体"。中国营销团队如果在未来 12 到 18 个月内没有理解这场转变的实质，流失的将不只是效率，而是整个投放体系的竞争壁垒。

一、为什么说这是一次范式转移，而不是版本更新

理解 Kokai Zuma 的意义，需要先回到一个基本事实：广告投放的复杂度已经超过了人脑的实时处理极限。今天的广告交易人员面对的是一张密不透风的多维矩阵——不同的渠道、不同的广告形式、不同的设备、不同的受众数据、不同的出价策略。每一个变量都与其他变量交叉作用。人脑擅长策略判断，却不擅长每秒处理上千万条信号。这正是 The Trade Desk 从 2023 年推出 Kokai 到 2026 年发布 Zuma 这三年里，一直在试图解决的核心矛盾。

Kokai 诞生于 2023 年，定位是面向 Open Internet——开放的互联网广告生态——的一体化平台，覆盖广告规划、购买与衡量。三年后，Zuma 的发布传递了一个清晰的战略信号：The Trade Desk 不再只是给你一套更顺手的工具，而是要把平台底层能力改造成客户体验的基础设施。它强化的是底层 AI 预测引擎，而不是在表面叠加更多功能按钮。这是平台建设逻辑的战略性转变。

如果把程序化广告的操作演进比作汽车驾驶方式的升级，那么过去十年我们经历了三个档位。手动挡时代，广告交易人员亲手设置每一个参数，如同控制离合与油门。自动挡时代，平台提供优化建议，人依然握紧方向盘。而现在，Kokai Zuma 试图进入的是"监督驾驶"阶段：智能体负责执行，人负责设定目标和审核结果。这不是修饰词的变化，而是权力重心的转移。

这种转变的紧迫性来自广告运营的现实压力。Kokai Zuma 的设计初衷写得很直白：减少操作复杂性和阻力，帮助广告交易人员更快找到所需信息、更有把握地进行调整，减少花费在工作流程管理上的时间。这段话翻译成 CMO 熟悉的语言就是：你的团队每天有大量时间浪费在"找数据、调参数、对报表"这类流程性劳动上，而不是花在策略判断上。智能体的价值，首先是把这部分时间释放出来。

二、32% 的 CPA 改善，究竟意味着什么

真正让 Kokai Zuma 不能被忽视的，不是功能清单，而是一个数字：平均 32% 的 CPA 表现改善。CPA，Cost Per Action，每行动成本，是广告主最关心的结果指标之一。代理商和平台在发布新产品时，最常见的说法是"效率提升""体验优化"。但 CPA 改善 32% 不同。它直接触碰的是广告主的利润表。

这里有一个重要的认知转换。过去几年，中国营销圈对 AI 广告工具的讨论大多停留在"降本"层面——AI 写文案降本、AI 生成素材降本、AI 批量化操作降本。降本是过程收益，看不见摸不着的时候多。但 CPA 改善 32% 是结果收益。它意味着同样的预算，你可以获得更多的有效转化；或者同样的转化目标，你可以节省近三分之一的预算。这是 CEO 和 CFO 能听懂的语言。

当然，需要保持审慎。32% 这个数字来自 The Trade Desk 自己公布的初步结果，具体的实验设计和样本范围尚未完全披露。但即便打一个折扣，哪怕真实改善只有一半，对于年投放预算在千万级别的企业而言，也是数百万级别的直接利润贡献。更值得关注的是，这个改善来自建模和预测能力的提升——也就是说，这不是某个单一功能的优化，而是整个预测引擎的能力升级带来的系统性收益。

值得注意的是，这种"结果改善"的路径和传统人工优化有本质区别。人工优化通常是线性的：发现一个问题，调整一个变量，观察效果，再发现下一个问题。而 AI 预测能力的提升是非线性的：它同时在数百个维度上做联合优化，找到人脑无法计算的最优组合。Koa 驱动的智能体每秒实时分析超过 2000 万次广告曝光机会，这个量级的信息处理能力，是任何人类团队都无法企及的。它不是替代了你的某个员工，而是打开了一个人类操作根本进不去的优化空间。

三、Koa 智能体的三层能力，藏着未来的岗位逻辑

Kokai Zuma 的核心引擎是 Koa。Koa 于 2018 年首次推出，当时只是辅助决策的预测工具。八年后的今天，它已经演变为一个完整的智能体系统，支撑起 Kokai 中不断扩展的 agentic AI 功能。拆解 Koa 的能力结构，会发现它恰好对应了传统广告投放团队中的三个核心岗位。

第一层，Koa Assistant——对话式 AI 助手。它的能力范围是：协助创建广告活动、构建受众、排查问题、分析效果。在传统广告团队里，这些工作分散在媒介执行、数据分析和广告运营三个岗位上。一个 Koa Assistant 把这些职责整合进了一个对话界面。这意味着什么？意味着一个初级媒介执行的能力门槛被大幅降低，或者说，被大幅替代。一个刚入行的广告运营人员，过去需要三个月才能熟练掌握的账户搭建和效果排查技能，现在一个对话式智能体可以直接完成。

第二层，受众创建——智能体驱动的受众发现。Koa 能够识别此前尚未触达且高度相关的受众。对于使用 Audience Unlimited 的广告主而言，这一点尤为关键。目前 Audience Unlimited 已覆盖 TTD 数据市场中超过 70% 的全球数据供应商。这实际上是在做一件传统数据团队很难完成的事情：在跨平台、跨数据源的复杂环境中，找到那些"看起来不像目标受众、但行为上高度匹配"的人群。这是智能体在数据维度上超越人工经验判断的直接证据。

第三层，频次优化——AI 驱动的自动化决策。Koa 利用 AI 根据广告活动目标和表现优化频次设置，减少人工操作，提升投放效果。频次控制一直是广告投放中最容易被低估、也最容易犯错的操作。频次太低，广告无法建立有效的心智认知；频次太高，广告预算被浪费在已触达用户上，甚至引发反感。传统做法是凭经验设定一个频次上限，然后在投放中手动调整。Koa 的做法是把频次从"静态参数"变成"动态响应变量"，让它随广告目标和实时效果自动调节。这是从"人设定规则、系统执行规则"到"系统学习目标、自主调节规则"的关键一步。

三层能力叠加在一起，描绘出的图景是：广告投放团队中那些以"执行操作"为核心价值的岗位，正在被智能体逐步接管。而那些以"目标设定、策略判断、结果审核"为核心价值的岗位，反而被放大。一个 CMO 需要思考的问题不是"我要不要用 AI"，而是"我的团队结构还有多少执行岗位在被 AI 竞争，我的策略岗位有没有被 AI 加持"。

四、衡量与报告的革命：从"看数据"到"被引导"

Kokai Zuma 的另一个重要变化发生在衡量和报告层面。传统广告投放的衡量流程是：设定目标、投放广告、收集数据、制作报表、分析归因、调整策略。这个流程里，"制作报表"和"分析归因"往往占用了团队最多的时间，却贡献最少。广告交易人员花一整天时间从不同系统里导出数据、清洗数据、制作 PPT，最后在汇报会议上得到五分钟的注意力。

Zuma 在衡量框架上的调整，核心逻辑是把"用户找报告"变成"报告找用户"。全新的报告主页将用户引导至常用报告、已保存模板和已生成报告。Report Builder 提供更大灵活性，支持自定义报告并深入查看数据维度。转化提升功能升级后，简化了提升研究的启动流程，并新增多种报告维度。

这套设计语言背后，是对广告从业者工作流和心理状态的深度理解。人在面对大量数据和复杂报表时，最消耗精力的不是分析本身，而是"从哪开始"的决策成本。Zuma 的报告主页解决了这个问题：它把系统认为你"最可能需要的"东西推到最前面，减少选择负担。这看似是一个小的用户体验改进，实则是"智能体思维"在报告层面的渗透——系统不是被动地等你来取数据，而是主动预判你的需求。

对中国营销团队的启示是：衡量体系的价值不在于报表的数量和精致程度，而在于"决策速度"。一个 CMO 如果发现自己的团队每周花在数据整理上的时间超过 10 个小时，那就意味着衡量体系本身在消耗组织的决策效率。智能体的介入，本质上是在把衡量从"周期性复盘"变成"持续性的决策支持"。

五、中国营销团队的三重冲击与行动框架

Kokai Zuma 发布在中国市场引发的回响，目前还比较有限。原因很直接：The Trade Desk 的主要业务版图在欧美市场，Kokai Zuma 在中国的落地时间和本地化适配情况尚待核实。但不要因为这个就低估它对中国的冲击力。程序化广告的技术范式转移，从来不只局限在一个平台内部。当一个头部平台证明"智能体驱动的广告投放可以稳定改善 CPA 30% 以上"，这个信号必然会倒逼整个行业的基线重设。

冲击的第一层面，是预算分配逻辑。中国企业广告主在分配预算时，越来越关注"可衡量的结果回报"。当智能体驱动的投放可以被量化地证明"同样预算获得更多转化"，那些不具备 AI 预测能力的投放渠道，无论关系多好、资源多丰富，都会面临越来越大的结果压力。预算跟随结果走，这是广告行业最古老的定律，也是最残酷的定律。

冲击的第二层面，是岗位能力结构。中国广告公司的媒介执行岗位、广告主内部的投放运营岗位，都面临被智能体压缩生存空间的风险。过去十年中国数字营销的红利之一，就是大量标准化的岗位提供了大量就业机会。当智能体能够以更高效率和更低成本完成这些标准化工作，岗位价值必然下移。但与此同时，能够驾驭智能体、设定目标、审核策略、做出复杂判断的高级运营和策略岗位，价值会显著上升。这是一个残酷但清晰的分化趋势。

冲击的第三层面，是组织决策模式。传统广告投放的决策链条是：策略团队制定方案，执行团队搭建投放，数据团队提供反馈，管理层审核调整。这条链条的每一步都存在信息损耗和时间延迟。智能体介入后，决策链条会大幅缩短：策略团队设定目标和约束条件，智能体自主执行和优化，管理层在关键节点审核结果。组织的响应速度从"周"缩短到"天"甚至"小时"。那些仍然维持长链条、多层级的广告团队，将在竞争中越来越迟缓。

面对这三重冲击，中国营销团队需要一个清晰的行动框架。第一步，认知对齐。不要等到 Kokai Zuma 中国版上线才开始学习 agentic AI。现在就应该把团队核心人员送进这个认知入口：理解智能体在广告投放中的能力边界、使用方式和潜在影响。第二步，试点验证。找一个小预算、低风险的投放活动，让团队成员尝试使用具备 agentic AI 能力的工具，哪怕是国内巨头的类似产品，关键是要建立"人监督智能体"的第一手体验。第三步，能力盘点。对团队现有技能做一次诚实的评估：哪些人的核心价值在执行操作，哪些人的核心价值在策略判断。前者需要培训转型，后者需要强化工具协同能力。第四步，组织重构。在试点验证的基础上，逐步重塑广告投放的决策流程和责任边界。智能体可以替代的是执行，不能替代的是目标设定、风险判断和对结果的最终负责。

六、一个必须被回答的问题

W Media Research 首席分析师 Karsten Weide 对 Kokai Zuma 的评价是："这令人印象深刻。很高兴看到 The Trade Desk 全力投入智能体 AI，而且性能提升也有真实数据的支持。这是真正的改变。"可以说，这句话代表了行业观察者对这次发布的共识：agentic AI 在广告领域不再是 PPT 概念，而是有了可验证的商业结果。

但这个共识背后，藏着一个所有 CMO 都必须回答的问题：当你的竞争对手开始使用智能体驱动的广告平台，而你还在依赖传统的人工操作流程，你的 CPA 优势还能维持多久？答案不会让人舒服。行业发展史反复证明，任何一项能够稳定改善效率的技术，它的扩散速度和淘汰速度，都比大多数人预想的快得多。

Kokai Zuma 在 2026 年 8 月 28 日发布，这个时间点很可能被未来的行业研究者标记为"广告智能体元年"的分水岭。中国程序化广告生态有自己独特的平台结构和数据环境，但底层逻辑完全一致：复杂度爆炸、人工效率见顶、AI 预测能力成熟。这三个条件的交汇点，就是智能体接管执行的起点。中国的营销高管不需要等 Kokai Zuma 进入中国才采取行动。他们需要做的，是在自己的组织里先完成认知升级和组织准备，让自己的团队在智能体真正规模化落地时，扮演的是"监督和决策者"，而不是"被替代的执行者"。

广告投放的手动挡时代正在结束。不会开车的人会被甩下车，只会开手动挡的人也一样。真正能留下来的人，是那些懂得设定目的地、监控路况、并在关键时刻接管方向盘的人。