零售媒体的AI燃料：从Albertsons看增长双引擎

Albertsons通过生成式AI实现投放效率提升20%，并借OpenAI广告试点实现两位数购物篮增长。本文拆解零售媒体+AI的增长杠杆，为中国零售及品牌商提供落地方法论。

“整合生成式AI与智能流程自动化后，Albertsons Media Collective实现了20%更快的市场投放速度。”

这句来自全球第152大零售商艾伯森公司（Albertsons）与凯捷咨询合作后的总结，表面上在讲效率，骨子里却在揭示一个残酷的竞争真相：零售业的增长引擎正在从货架和价格，向数据密度与AI执行速度转移。当中国零售商还在琢磨哪个直播间能跑量时，美国头部零售商已经把生成式AI押在了媒体规划、创意版本化和对话式广告里，直接优化每一条广告投放的响应速度与客单价。这不是一次技术升级，而是一场关于“谁能做广告主的大脑”的卡位战。

一、为什么零售媒体网络成了必争之地

Albertsons Media Collective是这家百年零售商内部孵化的零售媒体部门。它的商业模式不复杂：利用Albertsons自身超过3400家门店的消费者交易数据，帮品牌商做站内广告和全域投放。类似阿里巴巴的阿里妈妈、京东的京准通，只不过它更聚焦线下消费数据和全渠道归因。零售媒体网络（Retail Media Network）之所以被沃尔玛、克罗格、Albertsons、甚至家得宝纷纷押注，是因为它把零售商最沉默的资产——第一方交易数据——变成了可售卖的商业洞察。品牌商买的不再是曝光量，而是“把货卖给正确的人”的概率。

中国零售市场同样不缺第一方数据。京东、阿里的零售媒体平台已经是最赚钱的部门之一，银泰、永辉、步步高也尝试过自建流量池。但多数线下零售商仍困在“联营扣点”或“促销堆头”的思维里。它们守着庞大的会员消费记录，却难以像Albertsons那样让品牌商心甘情愿为数据买单。根源在于两个断层：一是数据没有被打包成标准化广告产品，二是执行效率跟不上广告主的敏捷需求——一个campaign的素材制作可能需要几周，等上线时热点早已过去。

从“卖坑位”到“卖策略”的范式转移

Albertsons的逻辑是，零售商不做媒体的二传手，而是成为媒体投放的“中央厨房”。它联手凯捷（Capgemini），把媒体规划、创意版本化、激活工作流和实时优化四个环节全部用AI串联。这套系统直接对接品牌方的营销目标，自动生成多版素材，并根据不同区域、不同消费者画像进行动态调整。这就意味着，品牌方只需要给出brief和目标KPI，剩下的执行全部由Albertsons的AI中台完成。SVP Kristi Argyilan在多个场合强调：自动化让员工能聚焦在更高阶的策略任务上，同时为客户提供更多灵活性、效率和绩效。

中国零售巨头也在朝这个方向奔跑。阿里巴巴的“万相实验室”已支持品牌商家一键生成商品图、短视频和详情页；京东的“羚珑”智能设计工具每年产出数亿级营销素材。但大多数工具依然停留在“单点提效”阶段，缺少端到端的流程编排能力。Albertsons的做法是，把媒体规划、创意版本化和投放执行连接成一个闭环，让AI不仅仅是生产力工具，而是成为一个真正的“自动化运营大脑”。

二、生成式AI如何把“创意苦力”变成增长飞轮

零售媒体的竞争核心其实是创意规模与响应速度的双重博弈。一个尿不湿品牌如果想在中国618期间同时打三线城市的年轻父母和一二线城市的二胎家庭，传统做法是请创意团队设计两套主视觉，再加上延展素材，至少耗费两周。Albertsons给出的答案是“creative versioning”（创意多版本化）——利用生成式AI自动基于一个主模板，衍生出适配不同人群、不同版位、不同尺寸的数百套广告素材，同时自动优化标题、卖点文案甚至促销标签。

20%加速是一个保守数字。凯捷结合RPA（机器人流程自动化）与生成式AI，把从媒介计划到广告上线的整个链条压缩，让Albertsons的品牌客户对市场热点的反应速度从“周”缩短到“天”，甚至“小时”。在一个生鲜促销战中，24小时的延迟都可能意味着被竞争对手抢走心智。更关键的是，这种速度提升不牺牲质感，因为AI模型学习了Albertsons平台上所有成功广告的视觉与文案特征，生成的内容天然带有平台基因。

中国实践：AI创意工场必须跨过的三座大山

中国不缺AI创意工具。阿里、抖音、腾讯广告都推出了AIGC功能，品牌用AI生成直播话术、视频切片、图文素材屡见不鲜。但大多数企业面临三个痛点：第一，生成内容缺乏品牌一致性，AI容易产出“漂亮但不对味”的素材；第二，工具与投放平台脱节，创意生成后需要手动下载再上传，流程断裂；第三，缺少性能反馈闭环，AI生成的素材好不好，没有自动回传给模型学习。而Albertsons的模式恰恰解决了这三个点——凯捷的自动化管道直接把创意生成与媒体投放引擎打通，同时让投放数据回流，持续训练模型。这样，品牌方投入的不是一次性创意，而是一个能够自我进化的AI创意系统。

对于中国企业，尤其是拥有大量门店数据的零售商，可以考虑从三个层面切入：第一，将会员消费数据与广告创意偏好建模，训练出专属的品牌视觉AI；第二，通过低代码自动化工具（如阿里云的DataWorks、华为云的ModelArts）连接素材生成与广告投放API；第三，建立“创意版本化指数”，用CTR、转化率、停留时长等指标反向优化AI生成策略。这需要的不是技术大跃进，而是一次流程重整。

三、对话即交易：AI广告与购物助手的双客单效应

2026年，Albertsons宣布加入OpenAI的广告试点项目（OpenAI Ad Pilot Program），直接在ChatGPT这类对话式AI界面中植入零售广告。这步棋远比“在聊天窗口放个banner”要复杂得多。Albertsons此前已经推出了AskAI和Albertsons AI两个购物助手，官宣数据显示，早期采用者实现了强烈的用户参与和“double-digit basket growth”（两位数购物篮增长）。也就是说，消费者通过与AI对话，不仅更容易做购买决策，还会主动加购更多商品。

这背后的逻辑是：对话式界面将传统的“搜索-浏览-下单”路径压缩为“提问-推荐-一键购买”。当一位消费者询问“周末家庭聚会的烧烤食材”，AI助手不仅能推荐肉串、蔬菜，还能根据天气、人数、历史购买记录，自动搭配酒水和一次性餐具，并推送品牌广告。这种深度介入消费决策的能力，让零售商从“被动展示”转向“主动顾问”，客单价自然水涨船高。

中国场景下的对话式商务雷区与机会

中国互联网企业早已布局大模型对话入口，如百度的文心一言、阿里的通义千问、腾讯元宝等。但真正在购物场景落地且产生实际GMV的仍属少数。淘宝问问、京东人工智能导购、微信搜一搜的品牌官方区都处于早期阶段。Albertsons的经验提示，要引爆购物篮增长，至少需要三个条件：一是AI拥有完整的个体消费数据，了解用户的饮食习惯、过敏源、历史偏好；二是广告植入必须原生，不是打断对话，而是以解决问题的方式出现；三是与结算系统无缝衔接，用户一句话就能完成加购与支付。

对中国的零售企业和品牌商而言，这要求重新定义“广告”的形态。未来的广告可能不再是短视频或图文，而是一段高度个性化的话术，一句贴心的提醒，甚至是一次智能比价后的建议。品牌需要开始训练自己的“对话式品牌人格”，与零售平台一起共建AI购物助手的内容库。例如，奶粉品牌可以训练AI助手在面对“宝宝一天拉几次正常”这类问题时，自然带出相关产品与科学喂养建议。合规是底线，但用户体验是天花板。

四、从Albertsons到中国：一套可拆解的AI零售媒体作战图

Albertsons的实践不是孤例，而是一个可以分步借鉴的战略蓝图。它本质上完成了三件事：用AI重构零售媒体的效率引擎，用创意版本化突破规模瓶颈，用对话式广告开辟新交易渠道。这三件事对中国零售商和品牌商同样适用，但需要根据本地生态进行适配。

第一步，把第一方数据产品化。任何拥有交易数据的零售商都可以搭建轻量版零售媒体网络。不一定要自研，可以利用现有的数据中台厂商搭建用户画像标签体系，包装成分品类、分人群的广告产品，向品牌商开放。第二步，用生成式AI点燃“创意速度”。可以先用市面上成熟的AIGC工具（如Midjourney、Stable Diffusion、文心一格等）结合自动化脚本，实现特定品类的自动素材生成，再逐步接入媒体投放后台。第三步，积极探索对话式广告场景。零售商可以基于企业微信个人助理、小程序商家助手、品牌自有App中集成AI导购，测试“提问-推荐-成交”的闭环，重点关注加购率和购物篮大小的变化。

对于品牌商，不应再观望。需要主动与合作的零售商沟通：能否获得更细颗粒度的动销数据？能否参与零售媒体的AI共创计划？只有更深地嵌入零售伙伴的AI管道，才能在下一轮流量分配中抢占有利位置。Albertsons的SVP提到“ripe with potential to integrate AI”，如今这个潜力在中国已被验证，关键看谁先跑通端到端的执行。

最后，必须正视的是，Albertsons案例的背景是美国零售市场较高的集中度和数据法规。中国零售格局更碎片化，数据壁垒高且连接成本不低。但正因如此，那些率先打破内部数据孤岛、用AI将经验变为算法的零售商，才会在下一轮整合中占据主动。零售媒体的AI燃料已经点燃，速度不是选项，而是生存底线。