AI广告驱动增长：百度和快手Q3财报揭示新趋势

AI提升效率的表述，已成为大型科技公司对外宣传的惯用方式。虽然在特定业务领域可能提供一些数据支撑，但多数情况下，这种描述仍显得模糊不清。

直至本年度第三季度财报公布，我们才在一些互联网企业的财务报告中看到了可量化的具体指标，这些指标主要集中在广告和营销板块。

例如，百度和快手明确披露了“AI广告”或“AI营销”所带来的收入：百度的AI原生营销服务收入达到28亿元，同比大幅增长262%；同一时期，快手的线上营销服务收入为201亿元，同比增长14%，并首次透露其OneRec技术为第三季度广告收入带来了约4%至5%的增长。

尽管两家公司的战略定位和处境有所差异——百度急需转换增长动力，其传统搜索广告贡献持续下滑；快手则希望在AI浪潮中寻找新的加速点。但共同点是，它们都高度依赖广告业务，AI成为了它们当前最关键的增长引擎和机会所在。

这些数据和指标对百度和快手自身意义重大，但对于整个行业来说，是否具备普遍参考价值？大模型对营销的重塑是否势不可挡？AI广告的黄金时代真的到来了吗？

广告增长全赖AI？

百度和快手率先将AI营销或AI广告相关指标单独列出，背后有其必然原因。

广告收入在两家公司的营收中占据核心位置：百度核心在线营销服务占总收入的53%，快手线上营销服务占比超过56%。如果要讲述AI推动增长的故事，广告收入的变化无疑是最直接的体现。

尤其对于百度，AI几乎成了扭转局面的关键。

2025年第三季度，百度集团总收入321亿元，同比下降7%，净亏损达112亿元。其中，百度核心广告收入同比下降18%至153亿元，这已是搜索广告连续第六个季度出现下滑。

百度急需新的动力来弥补传统业务的下滑，AI便成为最合理的战略方向。

百度首次披露的AI业务相关营业收入约为100亿元，同比增长超过50%，占总营收比重超过30%。值得注意的是，被百度重点发展的AI原生营销业务，在AI相关收入中占比达到53%。

这部分新披露的收入为28亿元，同比增长262%，占核心在线营销收入的比例从2024年第三季度的4%跃升至如今的18%。可以说，它已真正成为“第二增长曲线”，是抵消传统搜索广告下滑的唯一动能。

百度AI原生营销服务是基于文心大模型构建的完整营销体系，整合了百度智能体、数字人以及百度轻舸投放平台、擎舵AIGC工具，形成一套全面的AI原生营销解决方案。

早在去年的百度热AI营销大会上，百度副总裁陈一凡就曾透露，超过70%的客户已采用百度AI营销服务。

2025年第一季度，百度公布的少数增长指标均与AI相关：超过2.9万家广告主通过百度智能体进行日常投放，智能体为广告主带来的收入同比增长30倍，占百度核心在线营销收入的9%。

相比百度将AI营销视为摆脱困境的最佳路径，快手则把AI看作创造新增量的希望。

快手可能是最早披露AI相关收入的互联网公司之一，最初是可灵的用户规模和收入，随后几个季度开始逐步对外公布AI驱动营销的增长指标，毕竟线上营销服务是其收入的主要来源。

例如UAX（全自动投放），2025年前三个季度快手外循环消耗比例持续攀升，从60%、65%到70%。这表明广告主对智能投放效果给予了高度认可。

到了2025年第三季度财报发布时，快手对AI赋能营销给出了更积极的评价，首次披露OneRec（端到端生成大模型）在广告领域为第三季度收入带来了约4%至5%的提升，更早的数据显示，OneRec已覆盖快手平台25%的峰值流量。

这也使得快手的营收基本保持了两位数增长。2025年第三季度，快手总营收同比增长14.2%至356亿元，其中线上营销服务收入达201亿元，同比增长14%，占总收入比重为56.5%。

不止百度和快手，互联网公司中受益于AI最典型的其实是Meta。

Meta在确定AI赋能基建的五大主线中，排名第一的就是广告效率，因为Meta98%的收入来自广告。2025年第三季度，Meta AI月活用户超过10亿，广告收入同比增长26%，广告展示量同比增长14%，平均广告价格同比增长10%。

广告已成为互联网公司在大模型投入后最先实现回报、甚至变现效率最高的领域。

AI重塑营销新秩序

AI在广告领域的应用并非近年才出现，但在很长一段时间里，它主要作为降本增效的辅助工具。如今，AI正全面重塑营销的底层逻辑。

新一代AI技术带来了根本性变革：理想的AI广告不再局限于简单的匹配，而是能深度理解用户的实时意图和场景，动态生成独一无二的广告内容。在这种模式下，人类只需设定目标，需求洞察、内容生成、投放、复购等全链路工作均可由AI自主完成。

这种“AI原生”思维正在重塑互联网公司的创作生态。

今年9月，AI生成工具Vibes上线后，Meta的媒体生成量增长超过10倍，用户日均创建超200亿张AI图片。AI生成内容尤其利好中小商家，据说已有200万广告主采用Meta的视频生成功能。

国内互联网公司如百度、快手，以及阿里、腾讯、字节跳动旗下，都推出了AI素材创意生产工具。2025年第三季度，快手AIGC营销素材带来的服务消耗额超过30亿元。

除此之外，AI对各个互联网平台带来的最直接且可量化的贡献体现在投放环节。

2024年，快手基于大模型推理上线了UAX（全自动投放），短短一年时间，UAX的客户渗透率就接近60%，在短剧、小说等内容消费行业，渗透率更是高达96%。之所以能快速普及，关键在于UAX使客户广告投放冷启成功率提升了25%。

这种全自动投放策略此前已在拼多多、淘宝和京东等电商平台应用。大致逻辑是：广告主只需设定一个核心目标（如整体GMV或投放ROI）并提供预算，系统便会自动分配预算、选择素材、定向人群并优化投放过程。

这几乎已成为平台广告的投放趋势。

过去，只要有投放行为，广告主就需要专人“盯盘”，根据预算消耗和转化情况调整策略、替换素材，完全依赖人为经验。现在，大部分工作已交由AI托管。

例如，众安在线负责人曾公开分享，借助百度旗下的轻舸通过智能生成Prompt、自动理解业务、AI MAX智能拓量等方式，实现了22%的增量，同时成本降低30%，转化率提升7%以上。

2025年，Meta也做出重要调整，淘汰了自动广告（Automated Ads）产品，将重心转向AI驱动的广告套件Advantage+。相比前者解决低门槛投放需求的简化方式，后者是AI驱动的实时优化、自动化程度更高的新范式。2025年第三季度财报显示，Advantage+使广告主获客成本下降了14%。

Advantage+效力的发挥，部分也得益于Meta AI广告推荐模型的进步。该模型使用更多信号和更长上下文信息，使Instagram和Facebook广告转化率分别提升了5%和3%。

更重要的是，AI技术能显著提高平台用户留存率和活跃度，间接带动用户规模扩张。

快手在8月的光合大会上曾披露，OneRec目前已覆盖快手平台25%的峰值流量，通过端到端优化推荐问题和排序，推动平台总时长增长超过1%，且在相同推荐请求下计算成本降至传统引擎的约10%。

Meta曾通过AI内容推荐系统改进，在半年时间内使Facebook和Instagram上的用户使用时长分别提升了7%和6%。此外，将LLM融入内容推荐系统后，在Threads中测试基于Llama模型的推荐系统，使用户使用时长提升了10%。

从广告变现角度看，用户停留时间越长、场景越丰富，广告库存和精准度就越高。而平台积累的海量用户行为数据，又能让AI模型对用户偏好和广告匹配度的理解更加精细，形成“量质齐升”的良性循环。

AI广告的下一站

实际上，由于AI技术的成熟，广告已成为各大互联网巨头优化最积极的领域，也是竞争最激烈的战场。

2025年第三季度，B站广告业务营收25.7亿元，同比激增23%，带动净利润暴涨233%，AI相关广告收入增长近90%；

腾讯广告以21%的收入增速达到过去六个季度以来的新高，腾讯广告AIM+智能投放系统将广告主的平均操作成本大幅降低了80%；甚至一度对广告持排斥态度的ChatGPT，也被曝出将引入广告，代码中提到“搜索广告轮播”。

AI对广告业的革新已形成全球性浪潮。

据高盛研究显示，AI技术正重构广告行业4700亿美元的利润池，涉及传统广告向数字渠道转移的1700亿美元、创意自动化的1140亿美元、广告技术整合的250亿美元以及代理生态系统的1610亿美元。Statista曾预测2025年全球AI广告支出将超过350亿美元，其中生成式AI应用占比达45%。

巨头青睐AI广告，归根结底是因为AI军备竞赛耗费巨大，它们迫切需要找到能快速产生现金流的业务来为梦想“输血”，而广告作为最成熟的变现路径之一，能直接拉动营收增长。

与此同时，广告也为科技巨头提供了一个近乎完美的试验场，用以检验其AI技术是否具备真正的商业实用价值。

尽管眼前成绩亮眼，前景广阔，但AI广告仍显得有些急功近利。

根据CTR（央视市场研究）发布的《2025中国广告主营销趋势调查报告》，53.1%的广告主会在创意内容生成中使用AIGC技术，高于数据分析、客户服务等环节，其中有接近20%的广告主在视频创作中超50%的环节需要借助AI。

与之相对的是，《2025 AI+生成式营销产业研究蓝皮书》的相关调研显示，78%的消费者表示能大致识别出AI生成的广告内容，其中超过半数（59%）认为其“缺乏真实情感”。

在汽车、金融、房产等高决策成本品类中，消费者对纯AI广告的信任度比快消品低35%，更看重AI在“信息分析”而非“创意决策”中的作用。

另一个挑战在于，AI的智能建立在海量数据的喂养之上。而当前互联网环境下，各大平台之间的数据壁垒森严，算法高度依赖用户在平台上的历史行为数据。

以Meta为例，有案例显示，一个没有任何历史数据的新用户，在使用Advantage+的受众定位功能时，转化率可能降低多达50%。这意味着AI在面对全新用户时，仍需要一段“冷启动”学习期。

除了技术层面的挑战，AI广告还需面对投入产出比的平衡。尽管AI广告已在商业层面展现出一定价值，但还没有一家公司能单靠AI广告业务实现正向现金流。面对AI高昂的研发投入，AI广告的“补血”之路仍需时日。

不管怎样，AI与广告的深度融合已不可逆转。技术总会向前，而这场变革的下一程，或许还有更为汹涌的浪潮。