零售媒体的AI效率战：20%的提速真相
拆解艾伯森媒体网络如何利用生成式AI自动化创意版本化与媒体规划，实现上市速度提升20%，并参与OpenAI广告试点，为中国零售商提供AI效率战策略。
Partnering with a digital transformation pioneer like Capgemini will enable us to empower our employees to focus their time on higher level tasks, while simultaneously providing more flexibility, efficiency and performance for our clients.
一家卖生鲜和日用品的超市，为什么要大动干戈搞媒体、建广告平台，甚至把生成式AI嵌进运营中枢？这句来自艾伯森媒体网络负责人的话，给出了一个锋利信号：零售业的竞争已经不再是货架的竞争，而是数据、流量和广告效率的竞争。当沃尔玛、亚马逊、塔吉特纷纷把零售媒体网络当作第二增长曲线时，艾伯森的选择透露了一个更深层的趋势——只有用AI把媒体运营从“手工作坊”升级为“自动化工厂”，才能真正释放零售媒体的利润杠杆。
超市不卖货，卖什么？
很多中国企业管理者还习惯把“零售媒体”和“站内广告”划等号。但艾伯森媒体网络（Albertsons Media Collective）的实践告诉我们，零售媒体的本质是品牌商借助零售商一方数据，在离购买决策最近的场景里完成精准触达和转化闭环。它早已超越了简单的搜索竞价排名。
艾伯森在全美拥有超过2200家门店，服务数千万家庭。它的媒体网络可以为宝洁、可口可乐、百事等CPG品牌提供从品牌曝光到店内动销的全链路广告方案。问题在于，当广告主需要针对不同区域、不同人群即时生成成百上千个创意版本时，传统的媒体规划和内容生产方式就变成了最大的瓶颈。这也正是艾伯森引入生成式AI的根本动因——不是锦上添花，而是打破规模化的天花板。
把媒体运营交给AI：20%提速背后
2024年1月，艾伯森媒体网络选择凯捷咨询（Capgemini）作为全球代理合作伙伴。合作的核心不是买媒介资源，而是引入一套由RPA（机器人流程自动化）和生成式AI共同驱动的智能流程自动化系统。这套系统覆盖了媒体规划、激活工作流、创意版本化（creative versioning）以及实时Campaign优化。
什么叫创意版本化？就是品牌商有一套核心创意，但需要根据不同的投放渠道、屏幕尺寸、地理区域、用户画像快速衍生出几十甚至上百个适配版本。过去靠设计师和文案团队手动调整，周期长、成本高、响应慢。现在，生成式AI可以在几秒内生成符合品牌规范的多版本素材，RPA则自动完成投放设置和监测，让整个流程从数周缩短到数天。凯捷给出的数据是：整合后实现20%的上市速度提升。
这20%意味着什么？在零售媒体这场速度竞赛中，谁先把适配的广告推给消费者，谁就抢占了购买心智的先机。更关键的是，效率的提升并没有以牺牲效果为代价。由于AI能够基于实时数据反馈自动优化投放组合，Campaign的表现反而更稳定。艾伯森媒体网络高级副总裁Kristi Argyilan说，行业“ripe with potential to integrate AI”，自动化可以精简工作流、提升Campaign表现，同时把员工解放到更高层级的策略任务上。这不仅是工具升级，更是一次组织效能的重构。
对中国零售企业而言，这组动作极具参照价值。今天中国市场上的零售媒体——无论是阿里妈妈、京东营销云，还是美团平台广告、抖音电商里的千川——都已经具备了丰富的数据和投放能力，但在创意生产的自动化、智能化上，绝大多数品牌商和代理商还停留在“人海战术”。艾伯森的做法等于直接给出了一个解题方向：把重复性的媒体操作交给AI，让策略人员真正做策略。
从购物助手到对话广告：AI正在重塑触点
如果说生成式AI优化了后台的效率，那么艾伯森的另一个动作则是在前端重新定义了消费者接触广告的方式。
2026年，艾伯森公司宣布加入OpenAI广告试点项目，探索在ChatGPT内部的新型广告形态。这意味着艾伯森媒体网络将帮助其品牌伙伴，在正在使用ChatGPT的数亿月活用户中，通过对话式场景触达潜在消费者。想象一下，当用户在与ChatGPT讨论“今晚做什么菜”时，可能会自然而然出现相关的食材推荐和品牌优惠券，广告不再像广告，而是成了有用信息的一部分。这种原生对话广告，很可能成为下一代搜索和推荐广告的雏形。
与此同时，艾伯森已经在自有的购物生态中部署了AI助手AskAI和Albertsons AI。这些购物助手可以根据用户的购物习惯、膳食偏好和预算，提供个性化建议。官方披露的数据显示，早期采用AI助手的用户展现出“strong engagement”，并带来了双位数的购物篮金额增长。从货架到聊天窗口，从搜索框到对话推荐，艾伯森正在铺设一个以AI为粘合剂的零售媒体新网络。
这段叙事给中国零售商和品牌商带来的冲击同样不容小觑。今天中国互联网的流量结构正在发生剧变，传统的开屏、信息流广告遭遇增长瓶颈，而以微信搜一搜、字节豆包、百度文心一言为代表的AI对话入口正在崛起。未来的广告不是简单地把硬广搬进AI聊天里，而是要用AI原生思维重新设计广告产品。艾伯森敢于第一个吃螃蟹，本身就是一个强烈的信号：有远见的零售媒体平台，正在抢占窗口期。
零售媒体网络的“军备竞赛”已进入AI阶段
很多人没有意识到，零售媒体网络正在成为零售商最赚钱的板块之一。根据GroupM的测算，全球零售媒体广告支出将在2027年超过电视广告。高毛利、强闭环、高粘性，让零售商们有足够的动力把媒体网络打造成利润引擎。但与此同时，竞争也在急剧升级。
艾伯森的案例提供了三个明确的竞争维度。
第一，速度即壁垒。用AI实现媒体规划和创意版本的自动化生产，把上市时间缩短20%，意味着一场营销战役的启动速度能够快过对手。在快消品、生鲜、节日大促等场景里，速度往往直接决定份额。
第二，成本结构被改写。过去品牌商需要养庞大的内部创意团队或支付高昂的广告公司服务费来应对多渠道多版本需求。零售媒体平台的AI能力可以直接替代这部分人力，让品牌方的预算更多用于媒体采买本身，而不是中间环节。这反过来会吸引更多广告主把预算倾斜过来。
第三，触点从“人找广告”变成“AI带广告”。当消费者与购物助手对话时，AI能够基于精准的偏好理解，在合适时机插入高度相关的商品信息。这比传统的展示广告或搜索广告更不容易引起抵触，点击率和转化率更高。双位数的购物篮增长就是一个有力的注脚。
这三个维度放在一起，指向同一个结论：AI将成为零售媒体平台竞争的分水岭。那些仅仅把AI当作一个降本增效的小工具的平台，和那些把AI当作重构媒体产品、重塑客户体验的底层能力的平台，将会走向完全不同的轨道。
中国零售商的策略腹地
把视线拉回中国市场。近两年，中国零售媒体的发展如火如荼。即时零售平台美团闪购的广告收入增长迅猛，京东首次把“零售即服务”的营销能力产品化，抖音电商的千川已经成为一个庞然大物。但深入观察就会发现，多数平台的注意力仍集中在流量分配和竞价机制上，对创意自动化、媒体运营效率的系统性改造还相当初级。
这里面存在一个显著的窗口。中国零售商和品牌商在思考AI营销时，最常见的误区是把AI等同于生成一些文案和图片，忽视了对“运营流程”的重塑。艾伯森经验的关键恰恰不在于某一两个AI生成内容的酷炫，而在于把AI嵌进了媒体运营的血管里——自动化的媒体规划、版本化的创意生成、实时的Campaign调优。
对于想要在零售媒体领域有所作为的企业，至少有三个可操作的动作可以立刻着手。第一，梳理现有媒体运营流程，识别出重复性高、规则性强、人力消耗大的环节，例如排期制定、出价调整、素材适配、报告生成，评估用自动化工具替代的可行性。第二，建立与品牌资产系统打通的生成式AI内容工厂，把创意版本化的生产能力掌握在平台方手里，降低品牌入驻门槛。第三，尽早布局对话式AI广告场景，无论是通过自有的业务助手，还是与外部AI平台合作，都应该让购物推荐更原生地嵌入到语言交互中，积累新触点的运营经验。
不要让AI成为另一个“成本中心”
有些企业老板可能会担心，引入AI又是一个烧钱工程，短期内看不到回报。但艾伯森的案例已经证明，AI在零售媒体上的投入可以迅速通过效率提升和广告收入增长来回收。20%的上市加速，直接意味着品牌客户可能投放更多；双位数的购物篮增长，直接关联到零售商平台自身的GMV。这些都不是虚的“战略价值”，而是实实在在的经营数字。
更不必说，当AI广告试点出现在ChatGPT这样的超级入口中，率先入局的品牌所获得的先发优势，很可能形成持续数年的竞争势能。尤其在这个广告形态面临根本性迭代的时间点上，等待和观望只会让后来者付出更高的入场成本。
也许有人会问：中国的数据隐私环境和消费者习惯不同，零售媒体能直接照搬这套模式吗？数据隐私的差异确实存在，但逻辑是相通的。中国的一类电商和即时零售平台拥有极其丰富的用户购买行为数据，微信和企业微信生态更是沉淀了大量半私密关系链。这些都是一方数据金矿。关键是能不能像艾伯森那样，通过AI在保证合规的前提下把这些数据资产转化为广告效率，而不是让它们躺在数据库里成为沉默成本。
最后，不妨回到那20%的提示。在零售这个充分竞争的行业，效率提升哪怕只有几个百分点，都可能在市场上被放大成巨大的份额转移。当美国的艾伯森开始用AI改写零售媒体的规则，中国的零售巨头和品牌商更需要的不是惊叹，而是审视自己媒体运营里还有多少环节在靠人肉驱动。在一个AI可以同时处理媒体排期、生成广告版本、实时优化投放的时代，那些仍然依赖Excel和微信拉群来管理零售媒体预算的团队，恐怕连对手的身影都看不清了。