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投放一百支不同的广告，并不等于在做测试。大多数人扩量时会一次性改变所有东西——不同的钩子、形式和数字人全放在同一批里——最后得到几百个文件，却完全不知道是哪个变量真正影响了结果。真正的测试一次只改变一样东西。这就是"猜测"与"确知什么有效"之间的区别，也正是这个工作流程存在的全部理由。
在这个视频中，我给 Creatify 的 Copilot 智能体一个 Bloom Pop 的产品链接，一个晚上就得到了 100 多个广告变体。我粘贴链接，智能体抓取整个落地页的文案和画面，先把广告活动写成一份可以由我审批的计划，然后 AdFlow 的画布把它展开为三个结构化批次，每批 33 支广告，每批只改变一个变量。
工作流程：1. 粘贴一个产品链接，让智能体抓取整个落地页的文案、画面和图片 2. 在任何内容渲染之前，让智能体给出一份包含钩子、场景结构和 CTA 的计划 3. 在计划模式中阅读计划并直接修改，这样才能保护你的积分 4. 确认后先构建一支广告，在扩量前检查输出 5. 把运行拆分为不同批次，每批只改变一个变量（视觉形式、钩子或数字人），其余全部锁定 6. 在合适的地方用更便宜的图片广告替换完整视频广告，并分小批次运行，而不是一次全部运行 7. 直接下载素材，发布到 Meta 或 TikTok 等广告平台
在 Meta 上的 50 万支广告中，只有 5-8% 能胜出。所以真正的任务从来不是做出一支完美的广告，而是拥有足够的供给来测试。结构化批次就是在不烧光广告活动预算的前提下获得这种供给的方式。
感谢观看！
- Sen
#AIAds #AIAgent #ScaleAdCreative
时间戳：0:00 - 开场 1:30 - 把产品粘贴给智能体 3:00 - 智能体先做计划 3:40 - 看智能体构建画布 4:15 - 三个批次，每批一个变量 5:30 - 运行批次 12:30 - 分享、回放与导出 14:15 - 尝试之前须知 14:49 - 结尾
