当AI学会"看"广告：一个被忽视的营销新赛道

广告行业有一个长期未被解决的矛盾：创意生产越来越快，创意评估却几乎原地踏步。

2026年，以Seedance为代表的AI视频生成工具让创意视频制作从"以周计"变成了"以分钟计"，品牌团队单日产出数十条素材已是常态。但当创意总监面对这些素材时，评判标准依然高度依赖个人经验——开会讨论、主观投票、反复修改，最终哪条能"跑出来"，投放前谁也说不准。传统的量化评估手段并非没有。焦点小组测试存在了几十年，但单次数万元的成本和数天的测试周期，让它只能服务于少量头部素材。投放数据复盘虽然精确，但本质上是"事后诸葛亮"，告诉你结果，却很难解释原因。

一个正在被行业关注的新方向是：用神经科学数据训练AI模型，在投放前预测受众的真实反应。

这条技术路径的逻辑不难理解。人类观看广告时的注意力分布、情绪变化和认知投入，最终都会反映在脑电信号和眼动轨迹上。如果能用足够大规模的神经科学数据训练AI，让机器学会"模拟"人看广告时的主观反应，就有可能在不花费投放预算的情况下，提前判断一条创意的效果。

2025年6月，“全球Agentic AI第一股”明略科技（2718.HK）将这一思路落地，面向全球企业客户，在新加坡正式发布全球化AI视频广告测试产品 AdEff。据了解，其团队在过去十余年间利用自研设备，累计完成了超过10万次脑电和眼动采集实验，构建了Video-SME和SPA-ADV两个原创数据集，并在学术界公开发表。在此基础上研发的超图多模态大语言模型HMLLM，获得了ACMMM 2024最佳论文提名。

图片来源：明略科技

基于这套技术体系的商业化产品AdEff，能够对广告视频进行秒级颗粒度的过程性分析。不仅给出"这条素材行不行"的结论，还能揭示受众在观看过程中每一秒的注意力留存、情绪激活强度和认知负荷变化，并标注"黄金3秒"、品牌植入时刻等关键节点的表现。

这类过程性数据的价值在于它提供了传统评估方式无法触及的"中间层"信息。投放数据只反映最终行为，焦点小组依赖受试者的主观表述，往往与真实感受存在偏差，而基于神经信号的AI预测，试图捕捉的是行为发生之前的认知与情感机制。

从产业实践来看，这一方向已经过市场验证。数据显示，89%的AdEff预测得分与真人样本测试结果呈强相关性，76%的测评结果符合行业专家预期，已服务快消、医药保健、美妆个护、3C等多个行业。

更值得关注的是这类数据的长期价值。当企业持续对每条创意进行AI测评，效果数据逐步积累，实际上开始形成一种基于受众神经反应的创意效果数据库。这些数据有望反向指导AI内容生成的策略，甚至为不同市场和人群的内容适配提供量化依据。

当然，神经科学+AI的创意评估模式仍处于早期发展阶段，模型的泛化能力、跨品类适用性、以及与企业现有营销体系的融合深度，都需要更长周期的检验。但一个趋势性的判断或许可以成立：当AI接管了创意生产，创意评估的科学化、数据化，将是品牌营销下一个十年最重要的基础设施之一。

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